Einführung in Entscheidungsfindung

Entscheidungswissenschaften verstehen

Akshay Swaminathan

PD Soros Fellow at Stanford University School of Medicine

Decision Science in Aktion

Decision Science wirkt in vielen Bereichen:

  • Business: Erfolgreiche Produkteinführungen bestimmen
  • Gesundheit: Personalisierte Behandlungspläne entwickeln

In diesem Video geht es um:

  • Datengetriebene Tools und Techniken für Entscheidungen
  • Methoden, komplexe Probleme wirkungsvoll zu lösen
  • Frameworks für einen systematischen Entscheidungsansatz
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Entscheidungs-Frameworks anwenden

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Szenario:

  • Job A: Höheres Gehalt, Umzug nötig
  • Job B: Geringeres Gehalt, bessere Work-Life-Balance

 

Entscheidungsproblem:

  • Bauchgefühl vs. strukturierte Bewertung
  • Systematische Abwägung von Pro und Kontra
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Entscheidungsbäume

 

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Ein strukturiertes, baumartiges Entscheidungs-Framework

  • Für viele Problemtypen geeignet
  • Kann Wahrscheinlichkeiten und Unsicherheiten enthalten
  • Bietet eine visuelle Darstellung der Entscheidung
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Erwartungswert

 

 

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  • Erwartungswert: Berechnet den durchschnittlichen Ausgang unter Berücksichtigung von Wahrscheinlichkeiten

  • Beispiel: Investition in ein Startup

    • Erfolg: hohe Renditen
    • Misserfolg: finanzieller Verlust
    • Der Erwartungswert zeigt den Gesamtwert der Investition

  • Bedeutung in Entscheidungsbäumen:

    • Ermöglicht fundierte, strategisch optimierte Entscheidungen
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Spieltheorie

 

  • Analysiert strategische Interaktionen
  • Ergebnisse hängen von Entscheidungen mehrerer Personen ab
  • Einsatz in Wirtschaft, Politik, Biologie

Hilft zu verstehen, wie Menschen in Wettbewerbssituationen entscheiden

A/B-Tests

 

  • Experimenteller Ansatz zum Vergleich von Ergebnissen zwischen Gruppen
  • Weist Teilnehmende zufällig verschiedenen Bedingungen zu
  • Häufig in Marketing, Webdesign, Produktentwicklung

Dient dazu zu testen, welche Option voraussichtlich gewinnt

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Lass uns üben!

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