Vermutlich kennen Sie das Dilemma: Soll man f\u00fcr die Ferien trotz erh\u00f6htem Covid-Risiko ins Ausland fahren, um dort Sonne zu tanken? Oder geht man doch besser ins Tessin, wo die Corona-Situation sicherer ist? Oder Sie haben zwei Jobangebote zur Auswahl: W\u00e4hlen Sie das Angebot mit kleinem Fixlohn und hohem variablem Lohnanteil oder doch besser den h\u00f6heren Fixlohn mit weniger Aussicht auf Boni? In \u00f6konomischen Entscheidungen w\u00e4gen wir den Nutzen und die Kosten von verschiedenen Optionen gegeneinander ab und w\u00e4hlen schliesslich die Option mit dem gr\u00f6ssten Nettonutzen. Dabei beinhalten viele Entscheidungen Elemente von Unsicherheit, welchen wir auch einen Wert zuweisen. Denn f\u00fcr risikoscheue Personen ist Unsicherheit mit Kosten verbunden.<\/p>\n
Um Entscheidungsverhalten unter Unsicherheit zu erkl\u00e4ren, bedienen sich Sozialwissenschaftler verschiedener Nutzentheorien. Diese Theorien treffen unterschiedliche Annahmen dar\u00fcber, wie Nutzen verarbeitet und bestimmt wird. Ein Beispiel ist die Erwartungsnutzentheorie des Schweizer Mathematikers Daniel Bernoulli aus dem 18. Jahrhundert. Sie besagt: Eine Person, die zwischen zwei Optionen entscheidet, sollte den m\u00f6glichen Nutzen beider Alternativen mit der jeweiligen Eintrittswahrscheinlichkeit multiplizieren und dann die Option mit dem gr\u00f6ssten erwarteten Nutzen w\u00e4hlen. Die Kr\u00fcmmung der Nutzenfunktion erfasst dabei die individuellen Risikopr\u00e4ferenzen der Entscheider: Risikofreudige Personen entscheiden aufgrund ihrer Nutzenfunktion anders als risikoscheue. Bernoullis Theorie hat prim\u00e4r normativen Charakter, das heisst, sie macht Aussagen dar\u00fcber, wie man sich entscheiden sollte. Die Realit\u00e4t hat inzwischen gezeigt, dass Menschen sich oft nicht gem\u00e4ss dieser Theorie entscheiden.<\/p>\n
Das Verhalten realit\u00e4tsn\u00e4her abbilden als die Erwartungsnutzentheorie von Bernoulli will die Prospekttheorie aus dem Jahr 1979 (und eine Modifikation im Jahr 1992). Sie wurde von den beiden Psychologen Daniel Kahneman und Amos Tversky entwickelt und basiert auf Beobachtungen aus der Psychologie. Die Prospekttheorie integriert unter anderem die empirisch getestete Tatsache, dass Personen die Eintrittswahrscheinlichkeit von sehr unwahrscheinlichen Ereignissen \u00fcber- und diejenige von fast sicheren Ereignissen untersch\u00e4tzen. Ein Beispiel daf\u00fcr ist, dass wir bei der Entscheidung, ob wir eine Versicherung kaufen sollen, oft die kleine Wahrscheinlichkeit eines grossen Schadens \u00fcbersch\u00e4tzen. Ebenso zeigten ihre Experimente, dass Ergebnisse relativ zu einem Referenzpunkt als Verluste oder Gewinne empfunden werden, m\u00f6gliche Verluste st\u00e4rker gewichtet werden als m\u00f6gliche Gewinne und dass sich Individuen im Bereich der Verluste risikofreudig, im Gewinnbereich dagegen risikoscheu verhalten. Letzteres bedeutet: Wenn wir im Casino einen Verlust wieder wettmachen wollen, gehen wir Risiken ein, die wir im Gewinnbereich nicht eingehen w\u00fcrden.<\/p>\n
Eine dritte Theorie, um Entscheidungsverhalten zu erkl\u00e4ren, ist eine Erweiterung der Portfoliotheorie des US-\u00d6konomen Harry M. Markowitz aus dem Jahr 1952. Diese kommt aus den Finanzwissenschaften und besagt, dass nicht nur der Mittelwert (engl. Mean) \u2013 also die Ertr\u00e4ge einer Investition oder einer Option \u2013, sondern auch die Varianz bei der Bewertung mit einfliesst. Mehr Varianz bedeutet mehr Risiko, was den Wert einer Option typischerweise reduziert \u2014 auf dem Finanzmarkt genauso wie bei nicht finanziellen Entscheidungen. Im weiterentwickelten Mean-Variance-Skewness-Modell bezieht man zudem die Schiefe (engl. Skewness) der Ertr\u00e4ge in die \u00dcberlegungen mit ein. So wird eine linkssteile Verteilung wie beispielsweise beim Schweizer Zahlenlotto oder bei Euromillions oft als attraktiver wahrgenommen als eine rechtssteile, wo kaum grosse Gewinne, daf\u00fcr aber viele kleine Ertr\u00e4ge mit gr\u00f6sserer Wahrscheinlichkeit m\u00f6glich sind.<\/p>\n
Welches dieser Modelle beschreibt nun die Realit\u00e4t am besten? Die Qualit\u00e4t eines Modells wird daran gemessen, wie gut es ein beobachtbares Resultat vorherzusagen vermag. Hat man mehrere konkurrierende Modelle, so setzt sich das passendste Modell durch. In diesem Fall liefern die drei Theorien aber alle erstaunlich \u00e4hnliche Verhaltensprognosen. Somit stellt sich f\u00fcr die Neuro\u00f6konomie die Frage, ob sie biologisch gesehen auch \u00e4hnlich plausibel sind, das heisst, ob die zugrunde liegenden Annahmen, also die Modellparameter, auch alle im Gehirn verarbeitet werden.<\/p>\n
Um herauszufinden, welches Modell die neuronalen Prozesse im Gehirn am besten abbildet, hat das Zurich Center for Neuroeconomics der Universit\u00e4t Z\u00fcrich ein Experiment durchgef\u00fchrt. Dabei legten sich die Experimentteilnehmenden in einen Magnetresonanztomografen und mussten jeweils zwischen zwei Lotterien mit unterschiedlichen Auszahlungen und Eintrittswahrscheinlichkeiten w\u00e4hlen. Eine solche Wahl trafen sie insgesamt 180 Mal. Die Auswahlpaare waren so konstruiert, dass die Annahmen der drei oben beschriebenen Modelle einzeln gegeneinander gepr\u00fcft werden konnten.<\/p>\n
Wir wissen heute ziemlich genau, wie und in welchen Arealen unseres Gehirns Wert verarbeitet wird. Der Entscheidungsprozess kann in zwei Phasen unterteilt werden. In der ersten Phase verschafft sich unser Gehirn relativ schnell eine \u00dcbersicht der zur Verf\u00fcgung stehenden Optionen, indem ihr Gesamtwert bestimmt wird. Dies geschieht meist intuitiv. Kurz darauf, in der zweiten Phase, wird der Wert der einzelnen M\u00f6glichkeiten verglichen. Wenn die drei Theorien auf die beiden Phasen angewendet werden, beschreiben die Prospekttheorie und das Mean-Variance-Skewness-Modell die Wertsignale in der ersten Phase sehr gut, w\u00e4hrend das Mean-Variance-Skewness-Modell die Wertsignale in der zweiten Phase besonders gut erfasst. Die Erwartungsnutzentheorie hingegen scheint die Gehirnaktivit\u00e4t weniger gut zu erfassen und somit weniger hohe biologische Plausibilit\u00e4t zu haben als die anderen beiden Theorien.<\/p>\n
Diese Erkenntnisse sind keineswegs bloss akademische Spielereien. Sie er\u00f6ffnen uns neue Wege, um unser Verst\u00e4ndnis von kognitiven Prozessen zu verbessern. Dass gerade das Mean-Variance-Skewness-Modell im Gehirn so gut abgeschnitten hat, ist weniger \u00fcberraschend, als es auf den ersten Blick erscheinen mag. Dieses Modell ist einfach zu handhaben, was unseren Vorfahren evolutionsgeschichtlich vielleicht immer dann zu Hilfe kam, wenn wir aus der Erfahrung Wahrscheinlichkeiten erschliessen mussten, anstatt sie explizit beschrieben zu bekommen. Denn unsere Vorfahren bekamen keine Kuchendiagramme vorgesetzt, wie dies im Experiment der Fall war (siehe Kasten<\/em>), sondern mussten durch Versuch und Irrtum lernen, wie wahrscheinlich es ist, dass die Fr\u00fcchte auf einem bestimmten Baum reif sind. Dabei ist es kognitiv einfacher, generelle Merkmale wie Mittelwert, Varianz und Schiefe in der Verteilung der s\u00fcssen Fr\u00fcchte zu verarbeiten, anstatt sich die Wahrscheinlichkeit f\u00fcr jede einzelne Frucht zu merken, wie das bei der Prospekt- und der Erwartungsnutzentheorie n\u00f6tig ist. Allgemeiner gesagt, kann es Sinn machen, Theorien nicht nur im Verhalten zu vergleichen, sondern sie auch auf ihre biologische Plausibilit\u00e4t hin zu untersuchen. Auch wenn letztlich das Ziel dasselbe bleibt: Wir wollen menschliches Verhalten m\u00f6glichst gut verstehen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Vermutlich kennen Sie das Dilemma: Soll man f\u00fcr die Ferien trotz erh\u00f6htem Covid-Risiko ins Ausland fahren, um dort Sonne zu tanken? Oder geht man doch besser ins Tessin, wo die Corona-Situation sicherer ist? 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Innerhalb von f\u00fcnf Sekunden mussten die Versuchsteilnehmenden eine der beiden Lotterien w\u00e4hlen, indem sie den entsprechenden Knopf dr\u00fcckten. Nach einer kurzen Pause erschienen die n\u00e4chsten zwei Lotterien auf dem Bildschirm, mit anderen Wahrscheinlichkeiten und Ertr\u00e4gen. \u00dcber das ganze Experiment hinweg variierten die Wahrscheinlichkeiten zwischen 0 und 1, die Ertr\u00e4ge zwischen 0 und 50 Punkten. Am Schluss wurden zuf\u00e4llig vier der gew\u00e4hlten Lotterien gezogen und ausgezahlt. Alle Entscheidungen sowie die Gehirnaktivit\u00e4t w\u00e4hrend des gesamten Experiments wurden dann mit den drei im Haupttext erw\u00e4hnten Theorien modelliert. 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