Gute Entscheidungen brauchen nicht alle Informationen (8/x)
Wann genug bekannt ist, um zu handeln
Warum gewinnt bei einem Fußball-Tippspiel manchmal ausgerechnet derjenige, der am wenigsten Ahnung hat?
Der Fußballkenner berücksichtigt Heimstärke, Verletzungen, taktische Systeme, die Form der vergangenen Spiele und vielleicht sogar die Bilanz des Schiedsrichters. Der ahnungslose Mitspieler kennt nur einen der beiden Vereine – und tippt auf diesen.
Manchmal liegt er damit richtig.
Gerd Gigerenzer erklärt solche Fälle mit einfachen Faustregeln. Eine davon ist die Rekognitionsheuristik:
Wenn du von zwei Möglichkeiten nur eine kennst, vermute, dass die bekannte die bedeutendere ist.
Das kann funktionieren, wenn Bekanntheit tatsächlich mit dem gesuchten Merkmal zusammenhängt. Erfolgreiche Fußballvereine sind meist bekannter als erfolglose, große Städte bekannter als kleine. Wer weniger weiß, kann deshalb unter bestimmten Bedingungen eine einfache, aber brauchbare Regel anwenden. Wer mehr weiß, bezieht dagegen möglicherweise zusätzliche Informationen ein, die wenig aussagekräftig sind oder sich gegenseitig widersprechen.
Daraus folgt nicht, dass Ahnungslose grundsätzlich besser tippen. Untersuchungen zu Fußballprognosen zeigen auch, dass Experten im Durchschnitt erfolgreicher sein können. Die Pointe liegt woanders:
Mehr Information führt nicht automatisch zu einer besseren Entscheidung.
Das gilt nicht nur bei Tippspielen. Organisationen investieren viel Zeit in Analysen, Kennzahlen, Befragungen und Entscheidungsvorlagen. Dahinter steht die plausible Hoffnung, Unsicherheit durch zusätzliche Informationen immer weiter reduzieren zu können.
Doch irgendwann liefert die nächste Information keinen entscheidenden Erkenntnisgewinn mehr. Sie verzögert nur noch das Handeln. Und manche Informationen können überhaupt erst entstehen, nachdem wir gehandelt haben.
Im vorherigen Beitrag haben wir gesehen, dass Kennzahlen Hinweise liefern, aber auch Scheingenauigkeit erzeugen können. Damit stellt sich nun die nächste Frage:
Wann wissen wir genug, um zu entscheiden?
Die Hoffnung auf vollständige Information
Mehr Information erscheint zunächst immer besser. Sie verspricht, Unsicherheit zu reduzieren, Risiken sichtbar zu machen und Fehlentscheidungen zu vermeiden.
Deshalb fordern Organisationen weitere Analysen, zusätzliche Kennzahlen, neue Befragungen und noch eine Präsentation. Das kann sinnvoll sein. Häufig dient die Informationssuche aber nicht mehr der Verbesserung einer Entscheidung, sondern ihrer Vertagung.
Typische Sätze lauten:
- Dafür brauchen wir erst noch belastbarere Daten.
- Wir sollten zunächst alle Beteiligten befragen.
- Bevor wir entscheiden, müssen wir die Risiken vollständig kennen.
- Lassen Sie uns noch eine weitere Variante untersuchen.
- Wir sind noch nicht entscheidungsreif.
Manchmal stimmt das. Eine zusätzliche Analyse kann vor einer vermeidbaren Fehlentscheidung schützen. Manchmal schützt sie jedoch vor allem davor, Verantwortung zu übernehmen.
Solange Informationen gesammelt werden, muss sich niemand festlegen. Analyse wird dann zur sozial akzeptierten Form des Nichtentscheidens.
Informationssuche kann Unsicherheit verringern. Sie kann aber auch die Illusion aufrechterhalten, wir müssten uns nicht unter Unsicherheit entscheiden.
Dabei ist auch das Warten eine Entscheidung. Während wir analysieren, verändern sich Märkte, Anforderungen und Rahmenbedingungen. Chancen verschwinden, Probleme verschärfen sich und andere handeln weiter.
Die Alternative zu einer Entscheidung ist deshalb selten der unveränderte Zustand. Es ist eine Entwicklung, die ohne unsere bewusste Entscheidung stattfindet.
Begrenzte Rationalität
Herbert Simon stellte bereits in den 1950er-Jahren die Vorstellung infrage, Menschen könnten sämtliche Handlungsalternativen, Folgen und Wahrscheinlichkeiten vollständig erfassen und daraus die optimale Entscheidung ableiten.
Damit wurde Simon zu einem wichtigen Vorläufer der modernen Verhaltensökonomie. Er rückte die tatsächlichen Bedingungen menschlichen Entscheidens in den Mittelpunkt und löste sich vom Ideal eines vollständig informierten und uneingeschränkt rationalen Entscheiders.
1978 erhielt Simon den häufig als Wirtschaftsnobelpreis bezeichneten Preis der Schwedischen Reichsbank für seine Forschung zu Entscheidungsprozessen in wirtschaftlichen Organisationen. Einen weiteren Höhepunkt erreichte diese Entwicklung 2002 mit der Auszeichnung des Psychologen Daniel Kahneman. Gewürdigt wurde seine Integration psychologischer Erkenntnisse über menschliches Urteilen und Entscheiden unter Unsicherheit in die Wirtschaftswissenschaften.
Unsere Rationalität ist begrenzt. Wir verfügen nur über einen Teil der relevanten Informationen, unsere Aufmerksamkeit ist beschränkt, und mögliche Konsequenzen lassen sich nicht vollständig vorhersehen. Auch Zeit und Verarbeitungskapazität stehen nicht unbegrenzt zur Verfügung.
Menschen suchen deshalb häufig nicht nach der theoretisch besten Lösung. Sie suchen nach einer Lösung, die ihre wesentlichen Anforderungen erfüllt. Simon bezeichnete dies als Satisficing: Die Suche endet, sobald eine hinreichend gute Option gefunden ist.
Das klingt zunächst nach einem Mangel. Unter Unsicherheit ist es jedoch oft die einzige handlungsfähige Form der Rationalität.
Eine optimale Entscheidung ließe sich nur bestimmen, wenn
- alle relevanten Optionen bekannt wären,
- ihre Folgen hinreichend sicher vorhergesagt werden könnten,
- die Bewertungskriterien eindeutig wären,
- ausreichend Zeit zur Verfügung stünde
- und sich die Situation während der Analyse nicht wesentlich veränderte.
Bei komplexen Vorhaben sind diese Bedingungen selten erfüllt.
Wer unter Unsicherheit nach der nachweislich besten Entscheidung sucht, verlangt häufig einen Beweis, den es erst im Rückblick geben kann.
Satisficing bedeutet dabei nicht, sich mit der erstbesten Lösung zufriedenzugeben. Es verlangt, vorher zu klären, welche Anforderungen eine verantwortbare Lösung mindestens erfüllen muss.
Weniger kann mehr sein – aber nicht immer
Gigerenzer und Henry Brighton zeigen, dass einfache Heuristiken unter bestimmten Bedingungen nicht nur schneller, sondern sogar genauer sein können als komplexere Verfahren.
Mehr Informationen und aufwendigere Berechnungen verbessern Entscheidungen nicht automatisch. Modelle können Zufälligkeiten überbewerten, instabile Zusammenhänge fortschreiben oder eine Genauigkeit vortäuschen, die die zugrunde liegende Situation nicht besitzt.
Gigerenzers Beispiel zur Rekognitionsheuristik veranschaulicht diesen Gedanken. Deutsche und amerikanische Studierende sollten entscheiden, ob Detroit oder Milwaukee mehr Einwohner hat. Die deutschen Studierenden lagen häufiger richtig, obwohl sie weniger über amerikanische Städte wussten. Viele kannten nur Detroit und konnten deshalb die Rekognitionsheuristik anwenden. Die amerikanischen Studierenden kannten meist beide Städte und mussten weitere, nicht unbedingt hilfreiche Überlegungen anstellen.
Doch weniger Wissen ist nicht grundsätzlich besser. Die Rekognitionsheuristik funktioniert nur, wenn Bekanntheit hinreichend stark mit dem gesuchten Merkmal zusammenhängt. Wo dieser Zusammenhang fehlt oder gezielt beeinflusst wird, kann dieselbe Regel in die Irre führen.
Auch die Untersuchung von Thorsten Pachur und Guido Biele zu Prognosen für die Fußball-Europameisterschaft 2004 zeigt diese Grenze. Die Rekognitionsheuristik erklärte einen großen Teil der Vorhersagen von Laien und lag deutlich über dem Zufall. Die Experten trafen jedoch häufiger die richtige Vorhersage. Ein Vorteil der Unwissenheit ließ sich in dieser Untersuchung nicht nachweisen.
Heuristiken sind also nicht unabhängig von ihrem Umfeld gut oder schlecht. Gigerenzer und Brighton sprechen deshalb von ökologischer Rationalität: Die Qualität einer Entscheidungsregel hängt davon ab, wie gut sie zu den Strukturen der jeweiligen Situation passt.
Weniger Information ist nicht grundsätzlich besser. Aber mehr Information ist auch nicht automatisch klüger.
Für Organisationen bedeutet das: Zusätzliche Daten, Kriterien und Berechnungen können die Beurteilung verbessern. Sie können aber auch schwache Signale aufwerten, Zufälligkeiten überinterpretieren und den Blick von den wenigen wirklich entscheidenden Faktoren ablenken.
Die Frage lautet deshalb nicht:
Wie viele Informationen haben wir?
Sondern:
Haben wir die Informationen, die für diese Entscheidung tatsächlich einen Unterschied machen?
Informationen haben keinen Wert an sich
Informationen sind für eine Entscheidung nicht schon deshalb wertvoll, weil sie wahr, detailliert oder interessant sind.
Entscheidend ist, ob sie unser Handeln verändern können.
Vor einer weiteren Analyse lässt sich deshalb fragen:
- Welche Entscheidung steht konkret an?
- Welche zusätzliche Information suchen wir?
- Welche möglichen Ergebnisse kann die Analyse liefern?
- Was würden wir abhängig vom Ergebnis anders entscheiden?
- Wie wahrscheinlich ist es, dass die Information unsere Entscheidung verändert?
- Was kostet ihre Beschaffung?
- Was kostet das Warten?
Wenn alle denkbaren Ergebnisse zur gleichen Entscheidung führen, besitzt die zusätzliche Information für diese Entscheidung kaum praktischen Wert.
Das bedeutet nicht, dass sie generell nutzlos wäre. Sie kann später wichtig werden oder unser Verständnis verbessern. Aber sie ist dann keine Voraussetzung für die aktuelle Entscheidung.
Eine Information ist entscheidungsrelevant, wenn unterschiedliche Ausprägungen zu unterschiedlichen Handlungen führen können.
Diese Unterscheidung schützt vor einer häufigen Verwechslung: Mehr Wissen über ein Thema ist nicht automatisch mehr Klarheit über den nächsten Schritt.
Manche Informationen entstehen erst durch Handeln
Die Forderung nach mehr Analyse beruht oft auf der Annahme, die benötigten Informationen seien bereits irgendwo vorhanden. Man müsse sie nur finden, erheben oder berechnen.
Unter Unsicherheit stimmt das nicht immer.
Ob Kundinnen und Kunden ein neues Angebot tatsächlich nutzen, lässt sich durch Interviews nur begrenzt klären. Ob eine Zusammenarbeit funktioniert, zeigt sich nicht vollständig in einem Konzept. Ob eine technische Lösung im Alltag trägt, wird erst im Betrieb sichtbar.
In solchen Situationen ist Handeln nicht nur die Folge einer Entscheidung. Es ist selbst eine Form der Informationsgewinnung.
John Boyd beschrieb mit dem OODA-Modell einen wiederkehrenden Zyklus aus Observe, Orient, Decide und Act: beobachten, einordnen, entscheiden und handeln. Das Handeln verändert die Situation und erzeugt neue Beobachtungen. Der Zyklus beginnt erneut.
OODA sollte deshalb nicht auf die Aufforderung reduziert werden, möglichst schnell zu entscheiden. Entscheidend ist die enge Verbindung von Wahrnehmung, Deutung, Handlung und Rückmeldung.
Wir entscheiden nicht erst, nachdem wir alles gelernt haben. Ein Teil des Lernens beginnt erst mit der Entscheidung.
Damit schließt sich der Kreis zum experimentellen Vorgehen aus Folge 6. Ein begrenzter Versuch kann mehr entscheidungsrelevantes Wissen erzeugen als eine weitere umfassende Analyse.
Erfahrung ersetzt nicht das Denken
In zeitkritischen Situationen vergleichen erfahrene Entscheider offenbar nicht immer systematisch zahlreiche Alternativen.
Gary Klein, Roberta Calderwood und Anne Clinton-Cirocco untersuchten erfahrene Einsatzleiter der Feuerwehr. Nur bei einem kleinen Teil der betrachteten Entscheidungspunkte fanden sie Hinweise darauf, dass mehrere Optionen gleichzeitig miteinander verglichen wurden.
Häufig erkannten die Einsatzleiter eine vertraute Situation, entwickelten daraus eine plausible Handlung und prüften gedanklich, ob sie funktionieren konnte. Klein bezeichnete dieses Vorgehen als Recognition-Primed Decision Making.
Das ist keine beliebige Bauchentscheidung. Es beruht auf Erfahrung, wiederkehrenden Mustern und der Fähigkeit, eine mögliche Handlung mental zu simulieren.
Erfahrung kann komplexe Analysen verdichten. Sie kann aber auch täuschen.
Daniel Kahneman und Gary Klein benennen zwei wichtige Bedingungen, unter denen verlässliche intuitive Expertise entstehen kann:
- Die Umgebung muss hinreichend regelmäßige Muster enthalten.
- Die handelnde Person muss zeitnah belastbare Rückmeldung erhalten.
Wo Situationen weitgehend einmalig sind, Zusammenhänge instabil bleiben oder Rückmeldungen spät und mehrdeutig eintreten, kann sich subjektive Sicherheit entwickeln, ohne dass die zugrunde liegende Einschätzung verlässlich wäre.
Intuition ist komprimierte Erfahrung. Wo geeignete Erfahrung fehlt, kann sie ebenso gut komprimierte Selbsttäuschung sein.
Deshalb lautet die Alternative nicht: Analyse oder Bauchgefühl. Gute Entscheidungen verbinden Daten, Erfahrung, kritische Prüfung und ein Bewusstsein für die Grenzen aller drei.
Vorhersagen oder gestalten
Saras Sarasvathy unterscheidet bei unternehmerischen Entscheidungen zwischen kausaler und effektualer Logik.
Kausale Logik beginnt mit einem bestimmten Ziel und sucht nach dem besten Weg, es zu erreichen. Sie setzt voraus, dass sich wichtige Aspekte der Zukunft zumindest hinreichend abschätzen lassen.
Effectuation beginnt dagegen mit den verfügbaren Mitteln:
- Wer bin ich?
- Was weiß ich?
- Wen kenne ich?
- Was kann ich mit diesen Mitteln tun?
- Welchen Verlust kann ich verantworten?
An die Stelle einer möglichst genauen Vorhersage tritt der Versuch, die Zukunft durch begrenzte Schritte, Vereinbarungen und Lernprozesse mitzugestalten.
Das ist keine Absage an Ziele oder Analyse. Es ist eine andere Antwort auf echte Ungewissheit.
Wenn wir die Zukunft nicht zuverlässig vorhersagen können, wird die Fähigkeit wichtiger, den nächsten Schritt kontrollierbar zu gestalten.
Eine Entscheidung kann dann verantwortbar sein, obwohl ihr Ergebnis offen ist. Entscheidend ist, dass der mögliche Verlust tragbar bleibt, Rückmeldungen früh eintreten und der weitere Weg angepasst werden kann.
Nicht jede Entscheidung braucht gleich viel Wissen
Wie viele Informationen erforderlich sind, hängt wesentlich von den möglichen Folgen der Entscheidung ab.
Besonders gründliche Prüfung ist angezeigt, wenn eine Entscheidung
- Menschen erheblich gefährden kann,
- schwer oder nicht umkehrbar ist,
- hohe langfristige Verpflichtungen erzeugt,
- große Ressourcen bindet,
- grundlegende Rechte berührt,
- starke Abhängigkeiten schafft
- oder nur sehr spät Rückmeldung ermöglicht.
Bei kleinen, reversiblen Entscheidungen kann eine lange Analyse dagegen mehr Schaden verursachen als ein begrenzter Versuch.
Eine Kontrollfrage, die ich in solchen Situationen gerne nutze, lautet:
Wird die Entscheidung dadurch besser?
„Dadurch“ kann eine weitere Analyse, eine zusätzliche Kennzahl, eine weitere Abstimmungsrunde oder das Warten auf neue Informationen bedeuten. Lässt sich nicht benennen, wie dies die Entscheidung verbessern soll, ist die zusätzliche Schleife vermutlich nicht notwendig.
Die wichtigste Unterscheidung liegt deshalb nicht zwischen wichtigen und unwichtigen Entscheidungen. Sie liegt zwischen unterschiedlich riskanten Formen der Festlegung.
Eine Entscheidung kann strategisch bedeutsam und trotzdem schrittweise umsetzbar sein. Umgekehrt kann ein scheinbar kleiner Eingriff irreversible Folgen haben.
Je schwerer eine Entscheidung zu korrigieren ist, desto höher sind die Anforderungen an ihre Begründung. Je leichter sie zu korrigieren ist, desto eher darf Handeln Teil der Erkenntnisgewinnung sein.
Das bedeutet auch: Statt immer mehr Informationen für eine große Entscheidung zu sammeln, kann es sinnvoll sein, die Entscheidung selbst kleiner zu machen.
Eine praktische Grenze für die Informationssuche
Es gibt keine allgemeingültige Menge an Informationen, ab der eine Entscheidung automatisch gut begründet ist.
Hilfreicher sind vorab geklärte Stoppregeln.
1. Die Entscheidung benennen
Was muss jetzt tatsächlich entschieden werden?
Oft werden umfangreiche Informationen für eine viel größere Entscheidung gesammelt, obwohl zunächst nur der nächste Schritt festgelegt werden muss.
2. Kritische Unsicherheiten bestimmen
Welche unbekannten Faktoren könnten unsere Entscheidung wirklich verändern?
Nicht jede Wissenslücke ist gleich wichtig.
3. Folgen und Umkehrbarkeit prüfen
Was kann schlimmstenfalls geschehen? Welche Folgen wären nicht verantwortbar? Was lässt sich später korrigieren?
4. Den Wert weiterer Informationen abschätzen
Welche konkrete Erkenntnis erwarten wir? Was würden wir abhängig vom Ergebnis anders tun? Wird die Entscheidung dadurch besser?
5. Die Kosten des Wartens sichtbar machen
Welche Chancen gehen verloren? Welche Probleme verschärfen sich? Welche Beteiligten bleiben blockiert?
6. Den kleinsten verantwortbaren Schritt wählen
Können wir die Entscheidung begrenzen, testen, zeitlich befristen oder auf einen Teilbereich beschränken?
7. Rückmeldung und Überprüfung vereinbaren
Woran erkennen wir, ob die Entscheidung trägt? Wann betrachten wir sie erneut? Wer darf widersprechen?
Diese Fragen liefern keine mathematisch eindeutige Grenze. Sie verändern aber die Beweislast.
Weitere Informationen sollten nicht gesammelt werden, weil mehr Wissen abstrakt wünschenswert ist. Es sollte benannt werden können, welchen Unterschied sie für die Entscheidung machen.
Entscheidungsreife bedeutet nicht, alles zu wissen. Sie bedeutet, die verbleibende Ungewissheit verantworten zu können.
Handlungsfähigkeit ist nicht Aktionismus
Die Kritik an übermäßiger Informationssuche darf nicht in ihr Gegenteil kippen.
Nicht jede Verzögerung ist Feigheit. Nicht jede schnelle Entscheidung ist mutig. Und nicht jeder Versuch ist verantwortbar.
Aktionismus überspringt die Auseinandersetzung mit Risiken und Alternativen. Handlungsfähigkeit unter Unsicherheit erkennt dagegen ausdrücklich an, was nicht bekannt ist. Sie begrenzt mögliche Schäden, schützt Betroffene und organisiert Rückmeldung.
Dazu gehören:
- klare Annahmen,
- transparente Unsicherheiten,
- tragbare Risiken,
- begrenzte und möglichst reversible Schritte,
- frühe Rückmeldung,
- festgelegte Überprüfungspunkte
- und die Bereitschaft, die Entscheidung zu korrigieren.
Eine gute Entscheidung muss nicht im Rückblick erfolgreich gewesen sein. Erfolg hängt auch von Zufällen und Entwicklungen ab, die zum Entscheidungszeitpunkt nicht vorhersehbar waren.
Umgekehrt war eine erfolgreiche Entscheidung nicht zwangsläufig gut. Vielleicht wurde ein unnötiges Risiko lediglich nicht wirksam.
Die Qualität einer Entscheidung zeigt sich deshalb zunächst in ihrem Zustandekommen:
Wurde mit den verfügbaren Informationen sorgfältig umgegangen? Wurden relevante Risiken berücksichtigt? Waren die verbleibenden Unsicherheiten bekannt und verantwortbar? Wurde Lernen ermöglicht?
Entscheiden heißt, sich vorläufig festzulegen
Unter Unsicherheit können Entscheidungen selten endgültige Gewissheit herstellen. Ihre wichtigste Funktion besteht darin, gemeinsames Handeln zu ermöglichen.
Wir legen uns fest – aber nicht für alle Zukunft.
Wir treffen eine Entscheidung auf der Grundlage des gegenwärtigen Wissens, beobachten ihre Folgen und bleiben bereit, sie zu überprüfen. Das ist kein Zeichen mangelnder Konsequenz. Es ist die Voraussetzung lernfähiger Zielarbeit.
Gute Entscheidungen beenden nicht jede Unsicherheit. Sie verwandeln Unsicherheit in verantwortbares Handeln und neue Rückmeldung.
Damit entsteht allerdings ein neues Problem.
Entscheidungen schaffen Bindung. Menschen investieren Zeit, Geld, Aufmerksamkeit und Ansehen. Was als begrenzter Versuch begann, kann zum dauerhaften Vorhaben werden. Mit jeder weiteren Investition wird es schwieriger, sich wieder davon zu lösen.
Deshalb reicht es nicht, rechtzeitig zu entscheiden. Wir müssen auch erkennen können, wann eine Entscheidung nicht mehr trägt.
Darum geht es in der nächsten Folge:
Konsequent aufhören
Literatur
Boyd, J. R. (1986): Patterns of Conflict. Briefing.
Gigerenzer, G. (2007/2021): Bauchentscheidungen: Die Intelligenz des Unbewussten und die Macht der Intuition. München: Goldmann.
Gigerenzer, G. & Brighton, H. (2009): Homo Heuristicus: Why Biased Minds Make Better Inferences. Topics in Cognitive Science, 1(1), 107–143.
Kahneman, D. & Klein, G. (2009): Conditions for Intuitive Expertise: A Failure to Disagree. American Psychologist, 64(6), 515–526.
Klein, G. A., Calderwood, R. & Clinton-Cirocco, A. (1986): Rapid Decision Making on the Fire Ground. Proceedings of the Human Factors Society Annual Meeting, 30(6), 576–580.
Pachur, T. & Biele, G. (2007): Forecasting from Ignorance: The Use and Usefulness of Recognition in Lay Predictions of Sports Events. Acta Psychologica, 125(1), 99–116.
Sarasvathy, S. D. (2001): Causation and Effectuation: Toward a Theoretical Shift from Economic Inevitability to Entrepreneurial Contingency. Academy of Management Review, 26(2), 243–263.
Simon, H. A. (1955): A Behavioral Model of Rational Choice. The Quarterly Journal of Economics, 69(1), 99–118.
KI-Hinweis
Dieser Beitrag entstand im Dialog mit KI. Ausgangspunkt, persönliche Einordnung und zentrale inhaltliche Entscheidungen stammen vom Autor. KI wurde zur Strukturierung, Rechercheunterstützung und Ausarbeitung genutzt. Die verwendeten Konzepte und Quellen wurden anschließend geprüft und in einen eigenen argumentativen Zusammenhang gebracht.
Tags: Effectuation, Entscheidung, Information, Verhaltensökonomie