Wer die Wahl hat, hat die Qual. Und die Wahlmöglichkeiten werden in einer vernetzten und digitalisierten Welt immer größer – aber auch die Möglichkeiten, mit datengetriebenen Systemen Abhilfe zu schaffen.

Ich sitze in meinem Auto, das auf Autopilot gestellt ist. Das Lenkrad kann ich getrost aus der Hand nehmen. Soll ich die Zeit nun nutzen, um die Zeitung zu lesen oder meine E-Mails zu checken? Oder sollte ich trotz der autonomen Steuerung nicht doch besser den Verkehr im Auge behalten? Anthony Jameson von Chusable nennt damit ein simples Beispiel für eine Entscheidung, die es vor 10 Jahren definitiv noch nicht gab. „Entscheidungen waren zwar schon immer wichtig, haben aber im Zeitalter der Smart Production stark an Bedeutung gewonnen und sind auch komplexer geworden.“ Aus Sicht des Experten wird es daher immer wichtiger, Entscheidungen zu analysieren, zu verstehen, und die Menschen dabei zu unterstützen:

„Jene Technologien, die zu dem Mehr an komplexeren Entscheidungen geführt haben, sind auch ideal dazu, dem Menschen das Entscheiden einfacher zu machen.“

Wissen, wie man sich entscheidet

Wenn man sich mit Entscheidungen beschäftigt muss man erst einmal ihre Komplexität verstehen, betont Jameson bei der i-KNOW 2017 „Es gibt umfangreiche wissenschaftliche Literatur dazu. Allerdings hat jemand, der zum Beispiel eine Website designt, nicht die Zeit , sich durch all die wissenschaftlichen Papers und Studien zu wälzen.“ Das von Jameson mit seinem Team entwickelte Tool Chusipedia schafft hier Abhilfe. „Wir haben das wissenschaftliche Know-how in einer Applikation hinterlegt. So muss ein Anwender kein Doktorat ablegen, sondern kann – je nach Entscheidung – genau auf jenen Teil des Know-hows zugreifen, der dafür relevant ist.“ Ein Beispiel: Ein Schuhhändler bietet seinen Kunden online einen Produktkonfigurator an. Chusipedia liefert die wissenschaftlichen bzw. psychologischen Erkenntnisse dazu, sofern vorhanden: Welche Farben bevorzugen Kunden, die sich für sportliche Schuhe entscheiden? Diese Farben sollte der Händler dann auf jeden Fall anbieten.

Ein Netzwerk der Netzwerk-Experten

Das Einkaufen ist nur einer von vielen Bereichen, in denen datengetriebene Systeme Entscheidungen einfacher machen können. Im wissenschaftlichen Workshop zur Social Network Analysis (RS-SNA) kommen auch Systeme zur Graph-Analyse, die am CERN angewendet werden, zur Sprache. Ebenso die Analyse des Wahlverhaltens im EU-Parlament. Der Workshop ist bereits der zweite dieser Art, das Know-Center fördert damit die Vernetzung von Experten im Bereich der Social-Network-Analyse aktiv. Elisabeth Lax, die die Area für Social Computing am Know-Center leitet, sieht die größte Herausforderung derzeit im Datenschutz: „Es werden immer mehr Daten öffentlich gemacht und wir arbeiten auch daran, Datenmarktplätze zu schaffen, wo man Daten für Usecases erwerben kann. Die Datenschutzgrundverordnung verändert die Rahmenbedingungen hier deutlich, da wird sich noch einiges tun.“