Abteilung Umweltsozialwissenschaften

Lernspiele (Serious Games) als Element von Multikriterieller Entscheidungsanalyse

Um Umweltentscheidungen zu unterstützen, z. B. Entscheidungen im Wassersektor, braucht es strukturierte Methoden. Die Multikriterielle Entscheidungsanalyse – oder MCDA – ist eine solche Methode, die zum Ziel hat, einen Konsens zwischen Akteuren mit unterschiedlichen Meinungen zu finden. Die Akteure werden traditionellerweise mit Interviews über ihre Präferenzen befragt. Diese Präferenzen betreffen die Auswirkungen einer Reihe von Entscheidungsoptionen. Spezifisch werden Akteure z. B gebeten, die Erreichung verschiedener Ziele zu bewerten, also den Zielen die in dieser Entscheidung eine Rolle spielen, Gewichte zu geben. Das ist eine schwierige Aufgabe, weil die Konsequenzen solcher Gewichte schwierig zu verstehen sind, weil Menschen sehr schnell und systematisch zu Voreingenommenheiten während der Erhebung von Präferenzen neigen und auch weil die Interviewerin den Interviewten beeinflussen kann, wenn sie ihn bei solchen Prozessen unterstützt.

Diese Projekt hat zum Ziel, Lernspiele (sogenannte ‘Serious games’) während der Phase der Präferenzerhebung im Entscheidungsprozess einzuführen. Lernspiele sind Spiele, welche nicht primär der Unterhaltung dienen.

Die Studie besteht aus zwei Teilen:

  • Können Lernspiele als Element des MCDA-Prozesses die Erhebung von Präferenzen unterstützen und kann die Visualisierung der Resultate als Teil des Spieles auch als Konsistenz-Check genutzt werden?
  • Können Lernspiele in der MCDA den Einbezug eines breiteren Publikums bezüglich Anzahl Personen und Diversität ermöglichen? Wäre das hilfreich, um zu einer Konsens-Entscheidung zu gelangen?

Eine Literaturrecherche über den Einsatz von Lernspielen im Umweltmanagement wird es erlauben, Charakteristiken zu identifizieren, die für unseren Zweck wichtig sind: die Formulierung von Präferenzen, die Bewertungsprozesse in Entscheidungen und den Einbezug eines breiteren Publikums.

Nach dieser Recherche wird ein Spiel – oder ein Set von Spielen – in angewandten Fallstudien getestet um die Charakteristika des Spiels bezüglich unserer Ziele zu analysieren. Dabei werden wir die Resultate verschiedener Ansätze vergleichen (mit Spiele VS ohne Spiele). Das Verhalten der Spielerinnen und Spieler wird auch untersucht um herauszufinden, ob wir eine Typologie von Präferenzen finden können. Die Vor- und Nachteile des Einsatzes von Lernspielen in der MCDA sollen klar formuliert werden um die zukünftige Entwicklung von MCDA zu unterstützen.

Team

PD Dr. Judit Lienert Gruppenleiterin, Gruppe: DA Tel. +41 58 765 5574 Inviare e-mail

Dr. Alice Aubert

ZHAW Life Sciences und Facility Management
Institut für Umwelt und Natürliche Ressourcen                                                                                                                               

Publikationen

Haag, F.; Aubert, A. H.; Lienert, J. (2022) ValueDecisions, a web app to support decisions with conflicting objectives, multiple stakeholders, and uncertainty, Environmental Modelling and Software, 150, 105361 (19 pp.), doi:10.1016/j.envsoft.2022.105361, Institutional Repository
Aubert, A. H.; Esculier, F.; Lienert, J. (2020) Recommendations for online elicitation of swing weights from citizens in environmental decision-making, Operations Research Perspectives, 7, 100156 (13 pp.), doi:10.1016/j.orp.2020.100156, Institutional Repository
Aubert, A. H.; Lienert, J. (2019) Gamified online survey to elicit citizens' preferences and enhance learning for environmental decisions, Environmental Modelling and Software, 111, 1-12, doi:10.1016/j.envsoft.2018.09.013, Institutional Repository
Aubert, A. H.; Bauer, R.; Lienert, J. (2018) A review of water-related serious games to specify use in environmental Multi-Criteria Decision Analysis, Environmental Modelling and Software, 105, 64-78, doi:10.1016/j.envsoft.2018.03.023, Institutional Repository
To the library

Kontakt

PD Dr. Judit Lienert Gruppenleiterin, Gruppe: DA Tel. +41 58 765 5574 Inviare e-mail

Informationen

Projektbeginn: Oktober 2015

Projektdauer: 2 Jahre

Projekttyp: Eawag Postdoc-Stelle