Entscheidungstechniken

Bayes-Regel: Grund­ver­tei­lungen verstehen

Viele Fehlent­schei­dungen werden getroffen, weil eine statis­ti­sche Regel aus dem 18. Jahrhun­dert nicht berück­sich­tigt wird. Die Bayes-Regel ist Grund­lage für Spam-Filter und künst­liche Intel­li­genz. Ihr Grund­prinzip kann jeden zu einem kompe­ten­teren Entscheider machen.

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Die Bayes-Regel und Entscheidungsqualität

Viele Fehlent­schei­dungen werden getroffen, weil eine statis­ti­sche Regel aus dem 18. Jahrhun­dert nicht berück­sich­tigt wird. Die Bayes-Regel ist Grund­lage für Spam-Filter und künst­liche Intel­li­genz. Ihr Grund­prinzip kann jeden zu einem kompe­ten­teren Entscheider machen.

Wie Sie die Bayes-Regel für Ihre Entschei­dungen nutzen

Mit jeder Entschei­dungs­findung müssen wir zwei Fragen beantworten:

  1. Welche Ziele sollen erreicht und welche Randbe­din­gungen einge­halten werden (Klärung).
  2. Wieweit errei­chen wir diese Ziele durch die einzelnen Entschei­dungs­al­ter­na­tiven (Prognose).

Nun ist bekannt, dass wir alle in der Vorher­sage künftiger Entwick­lungen und den Auswir­kungen von Handlungen nicht sehr leistungs­fähig sind. Das trifft auch auf ausge­wie­sene Experten zu. Deshalb der bekannte Spruch: “Prognosen sind schwierig, vor allem wenn sie die Zukunft betreffen.”

Zur Herlei­tung einer Prognose haben wir meist zwei Informationsquellen.

  • Infor­ma­tionen über die konkrete, spezi­fi­sche Entscheidungsalternative.
  • Infor­ma­tionen über die “Basis­rate”, die statis­ti­schen Resul­tate möglichst ähnlich gelagerter, empiri­scher Fälle.

Entscheider berück­sich­tigen überwie­gend, oft ausschließ­lich, die erste Art von Infor­ma­tionen. Grund­ver­tei­lungen werden meist ignoriert. Und so werden mit großem Optimismus Dinge beschlossen, die statis­tisch fast immer schief gehen.

Ein Beispiel für besseres Entscheiden mit der Bayes-Regel

Ein Geschäfts­kunde sprach beim Abend­essen, nach einem Workshop, ein privates Entschei­dungs­pro­blem an. Er lag im Recht­streit mit seiner Bank. Sein Ziel war, der Bank eine Fehlbe­ra­tung nachzu­weisen und die Verluste, die er mit sogenannten “struk­tu­rierten Anlagen” erlitten hatte, von der Bank erstattet zu bekommen.

Dazu hatte er sich einer Sammel­klage angeschlossen. In der ersten Instanz wurde die Klage abgewiesen. Der vertre­tende Anwalt empfahl den Anlegern nun zum einem Kapital­an­leger-Muster­ver­fahren in der nächsten und letzten Instanz.

Die Kosten dieses Schritts lagen bei einigen hundert Euro. Bei Erfolg erwar­tete er eine Erstat­tung von knapp viertau­send Euro. Der Anwalt hatte den Klägern auf zwei Seiten ausführ­lich erklärt, warum er sehr optimis­tisch hinsicht­lich der Erfolgs­aus­sichten war. Die Gründe bezogen sich alle auf den spezi­fi­schen Fall.

Man kann davon ausgehen, dass ca. 100% aller Anwälte die Erfolgs­aus­sichten als hoch einschätzen, wenn sie zur Klage raten — dass aber nicht 100% aller Kapital­an­leger-Muster­ver­fahren im Sinne der Kläger entschieden werden.

Mein Rat war, zu recher­chieren, ob statis­ti­sche Infor­ma­tionen erhält­lich sind, wieviel von 10 solcher Verfahren im Sinne des Klägers, und wieviele im Sinne der Bank entschieden werden.

Falls diese Infor­ma­tion nicht verfügbar ist, wäre der nächste Schritt, einen oder einige Experten um eine Schät­zung zu bitten. Aller­dings nicht den vertre­tenden Anwalt, denn der kann in der Frage nicht objektiv sein.

Falls das nicht gelingt, oder in dem Fall zu aufwändig wäre, sollte er von einer 50%-igen Erfolgs­chance ausgehen und Risiko (Verlust der zusätz­li­chen Kosten) und Chance (Erstat­tung des Verlustes durch die Bank) gegenüberstellen.

Autor

Dietmar Gamm - Entscheidungsexperte
Dietmar Gamm, M.Sc., Dipl.-Ing. ist internationaler Experte für effektives Entscheiden in Organisationen. Er leitet Trainings und moderiert Workshops in Deutsch, Englisch und Französisch.

Übrigens ...

Alle Entscheidungstechniken hängen davon ab, dass sie mit richtigem, neutralem und vollständigem Input "gefüttert" werden.

Das ist ihre größte Schwäche. Denn die Menschen, die sie nutzen, sind nicht objektiv und rational. Sie sind allgemein tendenziös, manipulierbar, unzureichend informiert und machen logische Fehler.

Die Folgen von Fehlentscheidungen können katastrophal sein, siehe Dieselgate.

Das SolidDecisions-Framework sorgt dafür, dass diese Einflüsse minimiert und die Entscheidungsqualität gesteigert wird.
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