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Decision Labs Network

NIM Decision Lab Network

Traditionell untersuchte die empirische Wirtschaftsforschung das Verhalten und die Entscheidungen von Marktakteuren mit „vorgefundenen“ oder speziell erhobenen Befragungsdaten. Diese haben allerdings häufig den Nachteil, dass der Effekt verschiedener Einflussfaktoren konfundiert und schwer zu trennen ist. Außerdem sind Befragungsdaten häufig verzerrt, da geäußertes und tatsächliches Verhalten nicht zwingend übereinstimmen. Die experimentelle Wirtschaftsforschung hingegen versucht diese Probleme zu lösen in dem Versuchsteilnehmerinnen und -teilnehmer in streng kontrollierte Entscheidungssituationen hineinversetzt werden um so das Verhalten und kausale Zusammenhänge untersuchen zu können.

Um die Entscheidungssituation bestmöglich zu kontrollieren, werden diese Verhaltensexperimente typischerweise in Experimentallaboren durchgeführt. Diese Labore sind üblicherweise mit isolierten Computerarbeitsplätzen ausgerüstet, an denen die Versuchsteilnehmerinnen und -teilnehmer, ihre Entscheidungen treffen müssen. Die Vernetzung dieser Arbeitsplätze und spezielle Software erlauben zusätzlich Interaktion zwischen Teilnehmerinnen und Teilnehmern.

Mittlerweile sind Laborexperimente in vielen wissenschaftlichen Disziplinen gut etabliert und eine häufig genutzte Methode. Speziell die Disziplinen, die unter dem Begriff Behavioral Science zusammengefasst werden können, vertrauen häufig auf Verhaltens- und Entscheidungsexperimente in computergestützten Experimentallaboren.

Das NIM Decision Lab Netzwerk ist ein Netzwerk, das derzeit aus drei Experimentallaboren besteht: einem mobilen Labor in Nürnberg und den „Prosumer Decision Labs“, die zusammen mit der Universität Pretoria und der Business School der Central University of Finance and Economics (CUFE) in Beijing, China, aufgebaut wruden.

Die Forschung des NIM Decision Lab Netzwerks bechäftigt sich hauptsächlich mit den Entscheidungen und Entscheidungsprozessen von Marktakteuren beider Seiten, der Konsumenten- als auch der Produzentenseite. Die beteiligten Institutionen versuchen mit Hilfe empirischer Studien das menschliche Entscheidungsverhalten an sich besser zu verstehen, aber auch, wie es beispielsweise von neuen Technologien, sozialen Entwicklungen oder kulturellen Faktoren beeinflusst wird.

 

Aktuelle Forschungsschwerpunkte

Affekt und Entscheidungen 
Wie beeinflusst der affektive Zustand einer Person (z.B. der Grad der emotionalen Erregung) den Entscheidungsprozess bzw. die Entscheidung an sich (z.B. Risikoneigung, Wettbewerbsneigung, usw.)

Verwirrung und Entscheidungen 
Gibt es einen Zusammenhang zwischen (aufgelöster) Verwirrung und der Aufmerksamkeit bzw. der kognitiven Leistung in späteren Auffgaben / Entscheidungen?

Decision Support Systems
Kann Feedback oder andere unterstützende Informationen während des Entscheidungsprozesses dazu genutzt werden, Emotionen zu regulieren und so bessere Entscheidungen zu treffen?

 

Aktuelle und abgeschlossene Projekte:

Trust Among Cultures – A International Trust Game Study
durchgeführt von NIM, Prosumer Decision Lab an der Universität Pretoria und dem KD2 Lab am Karlsruhe Institute of Technology

Social Giving and sociodemographics characteristics
durchgführt von Dr. Nicky Nicholls, Department of Economics, Universität Pretoria

Inference of emotional states from human voices
Bestandteil des Projektes “How do intrinsic involvement and extrinsic incentive affect vocal arousal?”
durchgeführt von NIM, dem KD2 Lab am Karlsruhe Institute of Technology, der Universität Genf sowie audEERING GmbH

 

Kooperationspartner

Prof. Yolanda Jordaan
Universität Pretoria
Prosumer Decision Lab Pretoria

Prof. Dr. Veronika Grimm
Universität Erlangen-Nürnberg
Laboratory for Experimental Research Nuremberg (LERN)

Prof. Dr. Nicole Koschate-Fischer
Universität Erlangen-Nürnberg
Experimental Lab for Business Insights Nuremberg (ELAN)

Prof. Dr. Christof Weinhardt
PD Dr. Jella Pfeiffer

Karlsruhe Institute of Technology
Karlsruhe Decision & Design Lab (KD2Lab)

Ausstattung

Eindrücke aus unseren Decision Labs: