Abteilung Umweltsozialwissenschaften

Verbesserung der Problemstrukturierung in der multikriteriellen Entscheidungsanalyse

Foto eines Wegweisers

Umweltprobleme sind heutzutage sehr komplex. Eine Voraussetzung, um gute Lösungen für sie zu finden, ist ein guter Überblick über die ökologischen, wirtschaftlichen und sozialen Systeme und die Beziehungen innerhalb und zwischen ihnen. Eine weitere Voraussetzung ist ein guter Dialog zwischen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern, Akteuren und politischen Entscheidungsträgern. Es besteht ein grosser Bedarf an Methoden die das Zusammenspiel von Wissenschaft und Praxis erleichtern und die Strukturierung und Evaluation solcher Probleme unterstützen.

Problemstrukturierungsmethoden (PSMs) sind eine Gruppe von Methoden, die eine schwierige Situation nicht lösen, mit denen sie sich jedoch gut strukturieren lässt. PSMs eignen sich, um das engagierte und strukturierte Gespräch zu fördern, um die Situation aus einer Vielzahl von Perspektiven zu betrachten und Informationen zusammenzuführen. Die bekanntesten PSMs sind Akteurs-Analyse, SWOT-Analyse (Strengths (Stärken), Weaknesses (Schwächen), Opportunities (Chancen) und Threats (Gefahren)), das DPSIR-Diagramm (Driving forces (Treibende Kräfte), Pressures (Belastungen), State (Zustand), Impact (Auswirkung), und Responses (Reaktionen)), kognitive Karten und Szenarienplanung.

Die multikriterielle Entscheidungsanalyse (MCDA) bietet eine grosse Vielfalt von Methoden, um zu einem besseres Gesamtverständnis einer Entscheidungssituation zu gelangen, Alternativen zu entwickeln und sie systematisch aus verschiedenen Perspektiven zu vergleichen. MCDA lässt sich am besten an gut strukturierten Problemen anwenden. Bisher fehlen Werkzeuge für eine angemessene Strukturierung.

Die Studie besteht aus zwei Teilen:

  1. Kombinierter Einsatz von PSMs und MCDA. Hier ist das Ziel, Wege zur Verbesserung von MCDA-Prozessen in schlecht strukturierten und komplexen Situationen zu finden. Wir begannen mit einer umfangreichen Literaturrecherche, um den Stand des Wissens zu studieren. Wir haben über 350 Artikel gefunden, die wir jetzt analysieren, um gute Praktiken und Einschränkungen in der aktuellen Anwendung der Methoden zu identifizieren. Wir werden Empfehlungen zur Unterstützung der nahtlosen Integration von PSMs und MCDA in verschiedenen Arten von Entscheidungssituationen präsentieren.
  2. Überschaubare Zielhierarchien in der MCDA. MCDA-Analysen neigen dazu, umso komplexer zu werden, je komplexer ein Entscheidungsproblem ist. Dies kann zu mühseligen und ineffizienten Studien führen. Die Struktur der Zielhierarchie kann auch eine entscheidende Auswirkung auf das Ergebnis der MCDA haben. Bei der Ausarbeitung von Zielhierarchien streben wir danach, Verfahren zu entwickeln und zu testen, die helfen können, eine gute Balance zwischen den beiden konfligierenden Zielen ‚Kürze’ und ‚Vollständigkeit’ zu finden. Wir werden auch den Einfluss der Grösse und Struktur der Zielhierarchie auf die Präferenzerhebung und das Entscheidungsergebnins systematisch erforschen.

Die Methoden und Ansätze werden in verschiedenen Wasserressourcen-Managementprojekten getestet, z.B. in der Evaluation und im Design der kantonalen Wasserqualitäts-Überwachungsprogramme der Schweiz und in der Entscheidungsunterstützung für die Abwasser-Infrastrukturplanung.

Kontakt

Informationen

Projektstart: Februar 2015

Projektdauer: 2 Jahre

Team

Dr. Judit LienertGroup Leader, Cluster: DA (Decision Analysis)Tel. +41 58 765 5574E-Mail senden