22.09.2015 Views

netzgebundener Versorgung

Chancen und Risiken zukünftiger netzgebundener ... - JuSER

Chancen und Risiken zukünftiger netzgebundener ... - JuSER

SHOW MORE
SHOW LESS

Create successful ePaper yourself

Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.

Teil II Empirische Untersuchung: 2. Methode<br />

Zwar gibt es eine ganze Reihe solcher diskursiven Verfahren zur Bewertung einer nachhaltigen<br />

Entwicklung (siehe beispielhaft Teil I, Abschnitt 2.2), doch es soll ein Verfahren zur Anwendung<br />

gelangen, das in der Lage ist,<br />

• mehrdimensionale Kriterien zur Beurteilung von zukünftigen Entwicklungspfaden heranzuziehen,<br />

• neben monetären und physischen Wertmaßstäben auch qualitative zu berücksichtigen,<br />

• die explizite Trennung von Wirkungsanalyse und Bewertung vorzunehmen und<br />

• einen Vergleich der Zukunftsszenarien zu ermöglichen.<br />

Dazu eignen sich in besonderer Weise multi-kriterielle Entscheidungsverfahren.<br />

2.2 Multi-kriterielle Entscheidungsverfahren<br />

Multi-kriterielle Bewertungs- und Entscheidungsverfahren bilden die Grundlage der Bestimmung<br />

einer individuellen Ordnung von Handlungsalternativen bei Entscheidungen mit Mehrfachzielsetzung<br />

(von Winterfeldt, 1999). In der praktischen Anwendung steht eine Theorie im<br />

Mittelpunkt: die additive multiattribute Nutzentheorie (Multi-Attribute Utility Theory, MAUT).<br />

MAUT zielt darauf ab, eine Entscheidung zugunsten einer Option aus einer Auswahl von<br />

Alternativen anhand eines Bündels von Attributen (oder Kriterien) zu fällen. Attribute bezeichnen<br />

die Bewertungsaspekte, die bei der Beurteilung der Entscheidungsoptionen (hier:<br />

die Zukunftsszenarien) aus Sicht des Bewerters von Bedeutung sind. Die Entscheiderpräferenzen<br />

werden in einem formal-mathematischen Modell abgebildet.<br />

Die Grundannahme dieser Theorie besagt, dass ein schwieriges Entscheidungsproblem sich<br />

durch Dekomposition, d. h. das Zerlegen des Problems in einzelne Komponenten, das Erzeugen<br />

von Teilmodellen und anschließender Zusammenfassung in ein Gesamtmodell,<br />

besser lösen lässt. Dabei werden im Entscheidungsmodell zwei Kategorien von Input-Daten<br />

unterschieden: Zum einen Kenntnisse bzw. Erwartungen bezüglich der Konsequenzen bzw.<br />

Wirkungen, die sich aus den jeweiligen Optionen ergeben können. Hier geht es um mehr<br />

oder weniger gesichertes Faktenwissen. Zum anderen Wertungen, nämlich die Attribute<br />

(Kriterien), die die Ziele des Entscheidungsträgers und ihre Bedeutung offenbaren (Schneeweiß,<br />

1991). Die Dekomposition der Entscheidungssituation wird als grundlegende Vorgehensweise<br />

zur Förderung der Rationalität einer Entscheidungsunterstützung erachtet. So<br />

können Wertedebatten von Sachdebatten unterschieden werden mit dem Ziel, einen höheren<br />

Grad an Transparenz für Wert- und Sachergebnis zu erreichen (Oppermann & Langer, 2000;<br />

Skorupinski & Ott, 2000).<br />

2.2.1 Klassifikation von multi-kriteriellen Verfahren<br />

Es lassen sich zwei Klassen unterscheiden:<br />

• MADM-Verfahren und<br />

• Outranking-Verfahren<br />

Verfahren des MADM (engl. Multi Attribute Decision Making) fußen im Wesentlichen auf der<br />

MAUT. Diese hat unter anderem ihren Ursprung in der „Expected Utility Theory". Die MAUT<br />

spielt als präskriptive Anwendung der Entscheidungstheorie und nicht als deskriptives Ver-<br />

68

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!