Ein Dreierteam, bestehend aus ETH-Neurowissenschaftsprofessor Rafael Polanía, Michael Woodford von der New Yorker Columbia University und dem Neuroökonomen Christian C. Ruff von der Uni Zürich, hat den Prozess der Entscheidungsfindung in einem Computermodell nachgestellt. Es geht dabei um schnell und ohne Nachdenken gefällte Entscheidungen, wie sie etwa beim Einkaufen vorkommen, wenn es um die Produktwahl geht.
Mit dem Computermodell lässt sich mit hoher Treffsicherheit voraussagen, für welche Lebensmittel sich eine Person entscheiden wird. Polanía meint dazu: "Wir können gewissermassen dem Menschen in den Kopf schauen und sein Entscheidungsverhalten voraussagen." Das Modell berücksichtigt Bewertungen für jedes Lebensmittel aus früheren Erfahrungen und Erinnerungen – es setzt auf ein hirninternes kontextspezifisches Bewertungsraster, welches das Gehirn bei der Entscheidungsfindung entlastet.
Bisher, so die Mitteilung, sei es Neurowissenschaftlern und Ökonomen nur mit Mühe und unvollständig gelungen, mathematische Modelle zur Abbildung von Entscheidungsprozessen zu formulieren, die auch die limitierte Hirnkapazität einbeziehen. Nun steht das erste komplette Modell zur Verfügung, das in den meisten Fällen korrekte Voraussagen liefert.
Getestet und kalibriert haben die Forschenden das Modell anhand von Bewertungen von Probanden, die 60 Produkte des alltäglichen Bedarfs aus einem Schweizer Supermarkt bewerten mussten. Die Produkte wurden ihnen mit der Frage präsentiert, wie sehr sie es nach dem Experiment gerne essen würden. In einem zweiten Experiment erhielten die Versuchspersonen zwei Produkte gleichzeitig vorgesetzt. Sie mussten sich für eines entscheiden. Der Computer, bereits gefüttert mit den Daten des ersten Experiments, konnte schliesslich auch in diesem Fall die Entscheidung der Probandinnen und Probanden vorwegnehmen.
Das Modell lässt sich auf alle Entscheidungen anwenden, die auf subjektiven Einschätzungen basieren. Es eignet sich laut Polanía etwa für Marketingfachleute und Ökonomen. Man könne das Modell auch dazu verwenden, um gewisse Aspekte der Gesundheit besser zu verstehen, zum Beispiel bei der Frage, für wie gesund jemand ein bestimmtes Produkt hält. Dieses Kriterium wird aktuell zusätzlich in das Modell integriert.
(ubi)
