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Wissensanwendung

Menschen treffen Entscheidungen. Entscheidungen beruhen auf den Vorstellungen über die Realität und beziehen sich mithin auf Daten, Informationen und Wissen. Dabei ist es für den Entscheider eigentlich wichtig, dass die Daten, Informationen und das Wissen wahr sind, weil sonst falsche Entscheidungen zustande kommen. Aber tatsächlich beruhen die Entscheidungen nur darauf, was der Entscheider für wahr hält. Jemand der sich sicher ist, dass der Supermarkt um 20:00 schließt, wird nicht um 20:10 das Haus verlassen, um einkaufen zu gehen; im Gegensatz zu jemandem, der sich sicher ist, dass er um 22:00 schließt. Dabei ist es erstmal unerheblich, ob das Wissen wahr ist. Nur der zweite wird allerdings unmittelbar erfahren, ob er Recht hatte. Das Ganze wird umso komplizierter, je mehr Wissen man benötigt, um eine Entscheidung zu treffen.

Bei der Anwendung des Wissens kommen aber ein paar Besonderheiten bei der Verarbeitung im Gehirn hinzu. Denn das Gehirn kann nicht immer all das Wissen verwenden, das es eigentlich hat. In bestimmten Situationen können einzelne Inhalte nicht abgerufen werden und das führt zu Fehlentscheidungen. Man hat zum Beispiel vergessen, dass der Supermarkt gerade wegen Renovierung geschlossen hat, obwohl man es am Vortag noch gesehen hat. Oder die Entscheidungen wurden im Gehirn bereits hinterlegt und man vergisst, dass man gerade anders handeln wollte. Dies ist dann auffällig, wenn man nach der Arbeit nicht nach Hause wollte, sondern eine Ausfahrt weiter noch jemanden besuchen möchte.

Aber auch bei der Entscheidung aus gerade vorliegenden Inhalten können Probleme auftreten. So ist das Gehirn recht anfällig für Unterschiede in der Darstellung derselben Informationen. Es kann unsere Entscheidung beeinflussen etwas zu kaufen, je nachdem, ob es heißt „von 1000 Kunden waren 22 nicht vollständig zufrieden“ oder „von 1000 Kunden waren 978 vollständig zufrieden“. Beides ist logisch betrachtet allerdings gleich.

Zuletzt bleibt noch das Problem mit den Modellen, die bei den Informationen bereits beschrieben wurden. Wissenserzeugung geschieht auf Basis von Modellen. Bestimmte Elemente der Wirklichkeit werden ausgeblendet, damit in Form der Analyse, Ursache-Wirkungs-Beziehungen aufgezeigt werden können. Eine Entscheidung betrifft aber nicht das Modell sondern die ganze Realität. Um das Beispiel aufzugreifen. Jemand isst eben nicht nur den Fruchtzucker, sondern einen Apfel. Und dieser wirkt eben nicht nur auf seine Verdauung sondern auf den ganzen Körper. Und nun kommt es darauf an, ob der Fruchtzucker anders wirkt, wenn gleichzeitig auch Vitamine etc. mitverdaut werden. Man sollte also bei allen Entscheidungen immer verstehen, wie das Wissen entstanden ist und welche Lücken es noch aufweist. Diese Lücken zu finden und auf sie aufmerksam zu machen, ist Aufgabe des Knowledgescientist. Auf diese Weise kann Knowledge Science die Entscheidungen von Menschen verbessern.