Wie man die besten Experten findet

Entscheidungen:

Heft 2/2020
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Welcher Experte liegt mit seinen Urteilen am häufigsten richtig? Das ist eine wichtige Frage für Ärzte und Psychologen ebenso wie für Ökonomen, Risikoanalysten und Investoren. Ein interdisziplinäres Forschungsteam hat nun eine einfache Methode entwickelt, um die besten Entscheider in einer Expertengruppe zu ermitteln. Dafür musste nicht bekannt sein, ob die Fachleute bei früheren Prognosen oder Diagnosen richtiggelegen hatten.

Damit die Methode funktioniert, sollten jedoch drei Bedingungen erfüllt sein: Erstens muss mindestens die Hälfte aller Entscheidungen innerhalb der Gruppe korrekt sein (was bei Expertengruppen meist der Fall ist); zweitens liegen pro Person rund 20 Entscheidungen vor; und drittens handelt es sich dabei um Ja-Nein-Entscheidungen.

Die Methode beruht auf einer einfachen Annahme: In einer Gruppe von Experten wird derjenige die besten Entscheidungen fällen, dessen Beschlüsse die größte Ähnlichkeit mit den Entscheidungen der anderen haben.

Dafür untersuchten Wissenschaftler des Max-Planck-Instituts für Bildungsforschung sowie des Leibniz-Instituts für Gewässerökologie und Binnenfischerei unter anderem 15.655 Auswertungen von Mammografien. Die 101 beteiligten Radiologen sollten sagen, ob die Frauen Brustkrebs hatten oder nicht. Aus späteren Gesundheitsdaten der Frauen ließ sich ablesen, welche Radiologen die genauesten und somit besten Diagnosen erstellt hatten: Es waren dieselben, die die Wissenschaftler mit ihrer rein statistischen Methode ermittelt hatten.

"Es zeigt sich immer wieder, dass gute Expertinnen und Experten in ihrem Fach auf eine ähnliche Art und Weise gut sind", resümiert Studienautor Ralf Kurvers vom Max-Planck-Institut für Bildungsforschung. "Dagegen sind die schlechten unter ihnen auf ganz unterschiedliche Arten schlecht."

Die neue Methode könne nicht nur in der Medizin Entscheidungsprozesse verbessern, sondern auch in der Wirtschaft oder in der Umweltrisikoanalyse, sind die Autoren überzeugt.

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Ausgabe 2/2020


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Unternehmen auf Sinnsuche

Quelle: Ralf Kurvers et al.: "How to detect high-performing individuals and groups: Decision similarity predicts accuracy", Science Advances, November 2019

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