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Schwierige Entscheidungen
Entscheidungsprobleme können schwierig sein, wenn die Entscheidungsträger mehrere kontroverse Ziele zu erreichen hoffen. Zum Beispiel könnte ein Ziel ‚niedrige Kosten’ sein und ein anderes Ziel ‚hohe Umweltverträglichkeit’. Die technisch umweltverträglichste Lösung könnte allerdings auch die teuerste sein. An Umweltentscheidungen sind gewöhnlich mehrere Akteure mit unterschiedlichen Interessen und Werten beteiligt. Ungewissheit zum Beispiel über die längerfristigen Konsequenzen von Entscheidungen erhöhen die Komplexität weiter.
Die Multikriterielle Entscheidungsanalyse (MCDA von ‚Multi-Criteria Decision Analysis‘) unterstützt das systematische Denken, um das Entscheidungsproblem zu strukturieren und die Präferenzen und Werte der Betroffenen zu verstehen. Sie versucht, alle verfügbaren Informationen zu integrieren: wissenschaftliche Daten und ‚harte Fakten’ zusammen mit den subjektiven Präferenzen der Akteure. Sie verbessert den Entscheidungsprozess durch Erhöhung der Transparenz. Ihr Ziel ist die optimale Entscheidung, die bei allen Parteien auf hohe Akzeptanz stösst.
Gute Entscheidungsprozesse auf der Basis der Multikriteriellen Entscheidungsanalyse (MCDA)
Vorhersagen
Die Multikriterielle Entscheidungsanalyse (MCDA) analysiert ‚harte Fakten’, d.h. Vorhersagen über die Konsequenzen der Wahl einer spezifischen Entscheidungsoption. Wenn beispielsweise Ingenieure zwischen verschiedenen Abwasserbehandlungstechnologien wählen müssen, ist es für sie wichtig, zu wissen, wie gut Nährstoffe oder Mikroverunreinigungen entfernt werden, und wie viel jede der Optionen kostet. Für fundierte Vorhersagen über die Ergebnisse verschiedener Entscheidungsoptionen können Modellierungstechniken oder Expertengutachten herangezogen werden.
Ungewissheit
Vorhersagen sollten Ungewissheiten wie etwa einen Mangel an wissenschaftlichen Erkenntnissen einbeziehen. Zum Beispiel kann es sein, dass man nicht exakt weiss, wie ein Ökosystem auf eine Managementintervention reagiert. Vorhersagen sind auch wegen Vereinfachungen in den verwendeten Modellen ungewiss, oder weil Expertenurteile unsicher sind. Über längere Zeiträume wächst die Ungewissheit, weil die Zukunft unbekannt ist. In solchen Fällen kann es hilfreich sein, eine Szenarienplanung mit MCDA zu kombinieren, um verschiedene mögliche Zukunftsverläufe zu betrachten.
Problemstrukturierung
Die MCDA analysiert auch ‚weiche Daten’, d.h. die Präferenzen der Entscheidungsträgerinnen und der Akteure. Ein guter Entscheidungsprozess gewährleistet, dass die wichtigen Akteure und die von der Entscheidung betroffenen Personen einbezogen werden. Es kann nützlich sein, Teilnehmer mit einer Akteurs-Analyse auszuwählen, die zur grossen Familie der Problemstrukturierungsmethoden (PSM) gehört. Solche Methoden können auch helfen, zu gewährleisten, dass die Entscheidungssituation richtig verstanden wird, bevor MCDA eingesetzt wird, und dass die Hauptziele aller betroffenen Personen und wenn möglich die mutmasslichen Interessen künftiger Generationen in Betracht gezogen werden.
Präferenzen
Menschen haben unterschiedliche Wertsysteme und bei einer Entscheidung daher unterschiedliche Präferenzen. Dies hat insbesondere einen Einfluss darauf, wie Menschen die Bedeutung von Zielen wahrnehmen, und wie sie unter Ungewissheit entscheiden. Wenn nicht alle Ziele erreicht werden können, müssen Kompromisse zwischen widersprüchlichen Zielen gemacht werden. Präferenzerhebungsmethoden helfen beispielsweise, abzuklären, wie wichtig die Erreichung eines Ziels ist, und wie gut dieses gegen ein anderes Ziel austauschbar ist. Wenn zum Beispiel der ökologische Wert eines Flusses für eine gefährdete Vogelart verbessert werden soll, kann dies bedeuten, dass die Bevölkerung nicht mehr am Flussufer picknicken darf. Solche Kompromisse beruhen auf den best- und schlimmstmöglichen Fällen für jedes Ziel im Hinblick auf das spezifische Entscheidungsproblem (z. B. die Kosten der billigsten und teuersten Option oder die benutzerfreundlichste/-unfreundlichste Technologie). Präferenzerhebungsprozesse (Interviews oder Gruppen-Workshops) sind anspruchsvoll, weil die Menschen beim Beantworten unserer Fragen systematisch zu Voreingenommenheiten neigen. Möglicherweise sind sie auch unsicher über ihre Antworten, und sie können risikoscheu sein, wenn die Ergebnisse einer Entscheidung (d.h. die Vorhersagen) unsicher sind.
MCDA-Modellierung und Resultate
Präferenzerhebungsmethoden erfassen die Präferenzen der Entscheidungsträger in Zahlen. Diese Präferenzparameter gehen zusammen mit den ‚harten Fakten’, den Vorhersagen, in das Entscheidungsanalysemodell ein. Das Resultat des MCDA Modells ist ein Ranking der Entscheidungsoptionen von der besten zur schlechtesten. Falls mehrere Akteure interviewt wurden, kann für jeden Akteur ein anderes Ranking resultieren. Ausserdem können manche Entscheidungsoptionen unsicherer sein als andere. Der MCDA Prozess hilft, gute Kompromissoptionen auszuwählen, die trotz Ungewissheiten für alle Akteure einigermassen gute Ergebnisse liefern. MCDA sollte als iterativen Prozess angesehen werden und ist oft nützlich, um aufgrund der Erkenntnisse aus dem Prozess neue Entscheidungsoptionen zu konstruieren. Zudem ist es sehr nützlich, die Resultate der MCDA mit den Akteuren zu diskutieren.