Login

Kausalität & mentale Modelle

Kausalität in Daten und mentale Modelle von Entscheidern

Die Frage, ob einer in Daten identifizierten Korrelation auch ein kausaler Wirkzusammenhang – und falls ja in welche Richtung – zugrunde liegt, ist eine bekannte Problematik bei der Interpretation von Marktdaten und dem Finden geeigneter Aktivitäten zur Marktbearbeitung. Wir setzen Empirical Causal Modelling bei unserer Forschung ein, um solche kausalen Zusammenhänge in Daten aufzuzeigen. Dafür werden über Machine-Learning-Verfahren Zusammenhangsmuster in Datensätzen gelernt, bei denen die Kausalitätsbeziehung bekannt ist. Wir nutzen diese Muster anschließend, um die Art bzw. die Richtung der Kausalität bei neuen interessierenden Datensätzen zu schätzen und so tatsächliche Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge in Marktdaten zu identifizieren.