Vertrauenswürdige Multikriterielle Entscheidungsmethoden

Alle menschlichen Handlungen können implizit oder explizit als Entscheidungen betrachtet werden. Die Qualität der getroffenen Entscheidungen hat daher einen direkten Einfluss auf unser Wohlbefinden. Diese Erkenntnis führte zur Entwicklung von zahlreichen Entscheidungsunterstützenden Methoden die die Qualität der Entscheidungen verbessern sollten. Obwohl diese Methoden theoretisch vielversprechend sind werden sie in der Praxis oft nicht angewendet. Diese Diskrepanz zwischen Theorie und praktischer Akzeptanz ist das Forschungsobjekt des HAM Projekts. Das Gesamtziel ist die Entwicklung eines Models zur Erklärung der Akzeptanz von entscheidungsunterstützenden Systemen (DSS) und zu klären welche Einflüsse positiv darauf wirken. Da der Anwender oft keine Möglichkeit hat das Ergebnis des Systems zu kontrollieren, stellt Vertrauen in das System ein wesentliches Kriterium für die Akzeptanz von DSS dar. Um diese Hypothese zu überprüfen und weitere Einflussfaktoren zu erheben wird das Technology Acceptance Model (TAM) um den Faktor "Vertrauen" erweitert und bildet so die Grundlage für die Entwicklung eines Decision Support Acceptance Model (DSAM). Dieses Modell wird verwendet um mehrere Maßnahmen zu evaluieren das Vertrauen in DSS und damit die Akzeptanz erhöhen sollen. Im Zuge unserer bisherigen Forschung konnten wir bereits mögliche Maßnahmen und Methoden zur Vertrauensbildung entwickeln (z.B. die Profile Distance Method). Zusammenfassend ist HAM als exploratives Projekt zu beschreiben welches sich mit Menschen und deren Auffassung von DSS beschäftigt. Zusätzlich stellt die allgemeine Anwendbarkeit des DSAM ein wichtiges Projektziel dar. Wir werden deshalb keine bestimmten Industriezweige oder Spezialfälle ansprechen. Damit ist eine private Finanzierung des HAM Projekts vorerst nicht möglich, wir planen jedoch Folgeprojekte mit dem privaten Sektor die auf dem Wissen aus dem HAM Projekt basieren. Um die Projektziele zu erreichen verfolgen wir einen quantitativen Forschungsansatz. Wir werden Experimente durchführen, um die beeinflussenden Variablen zu identifizieren und unsere vertrauensbildenden Maßnahmen zu evaluieren. HAM ist das erste Projekt das sich mit der Akzeptanz von DSS beschäftigt und versucht Maßnahmen zu finden um das Vertrauen und die Akzeptanz zu erhöhen. Dieses Wissen wird dazu dienen weitere entscheidungsunterstützende Methoden zu erforschen die auf der einen Seite auf soliden mathematischen und theoretischen Grundmodellen basieren und auf der anderen Seite intuitiv, vertrauenswürdig und akzeptabel für die Praxis sind. Kurz gefasst denken wir dass das HAM Projekt hochgradig innovativ ist da es zum ersten Mal versucht die Qualität und Akzeptanz von DSS über Vertrauen, Technologieverständnis und allgemeine menschliche Eigenschaften zu verbessern.

Ziel dieses Projekt war es den Einfluss von Vertrauen auf die Verwendung von entscheidungsunterstützenden-Systemen zu untersuchen. Der Zweck derartiger Systeme ist es, Manager bei schweren (z.B. strategischen) Entscheidungen zu unterstützen. Dies kann durch verschiedenartigste Dienstleistungen wie einfachen grafischen Repräsentationen bis hin zu komplexen mathematischen Optimierungsmodellen erreicht werden. Wegen derartiger inneren komplexen Abläufen wird ein derartiges System vom Benutzer meist als Black-Box wahrgenommen. Dies ist ein Objekt, das man nur von außen beobachten kann (möchte) und deren inneren Funktionsprinzipien unbekannt bleiben. Wir haben gezeigt, dass es ein bestimmtes Maß an Vertrauen benötigt, um so ein System überhaupt zu verwenden, abhängig vom Risiko und Beschaffenheit der gegebenen Entscheidungssituation. Wir haben auch gezeigt, dass man prinzipiell zwei Arten von Vertrauen unterscheiden kann, das direkte und indirekte Vertrauen. Während man beim direkten Vertrauen Information über das Objekt selbst besitzt (wie beispielsweise Informationen über interne Funktionen und Abläufe), baut indirektes vertrauen nur auf transitives Wissen über das Artefakt auf (z.B.: der Ruf eines Entscheidungswerkzeuges). Diese beiden Dimensionen kann man auch wissensbasiertes Vertrauen bzw. auf Heuristiken basiertes Vertrauen bezeichnen.Wir haben ein Modell entwickelt, welches diese verschiedenen Arten von Vertrauen berücksichtigt, und analysiert wie diese von einer entscheidungsunterstützender Software beeinflusst werden. Wir konnten die Validität dieses Models zeigen und, dass heuristisches-Vertrauen das Gesamtvertrauen besser stärken kann, jedoch schwerer zu generieren ist, wohingegen wissensbasiertes-Vertrauen prinzipiell leichter zu vergrößern ist jedoch zwei Nachteile mit sich bringt. Das sind (i) Machbarkeit: viele Entscheidungsstützende Systeme Sind geschlossene Systeme, von denen man keine Informationen über deren innere Prozesse bekommt und (ii) Zeit: Die meisten Manager verfügen nicht über ausreichend Zeit, sich in die Tiefen eines Entscheidungsunterstützungssystems einzuarbeiten.