Heuristiken der Informationssuche bei der Verkehrsmittelwahl

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1 Fakultät für Psychologie Ruhr-Universität Bochum Heuristiken der Informationssuche bei der Verkehrsmittelwahl Diplomarbeit vorgelegt dem Ausschuss für die Diplom-Prüfung Psychologie von Thomas Friedrichsmeier Deember Gutachter: Prof. Dr. Rainer Guski 2. Gutachter: Dr. Marcel Hunecke

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3 3 Danksagung Die vorliegende Arbeit wäre in dieser Form nicht möglich gewesen ohne die Anregungen, Aufmunterungen, Ablenkungen und die geduldige Unterstütung aus meinem gesamten persönlichen Umfeld. Alle diese guten Geister namentlich u nennen würde den Rahmen sprengen. Zumindest die folgenden Personen möchte ich jedoch ausdrücklich erwähnen: Besonderer Dank gebührt an erster Stelle meinem Diplomarbeitsbetreuer Marcel Hunecke für eine exellente Unterstütung. Stephan Getmann danke ich für wertvolle Hinweise und dafür, dass er sich Zeit für meine Fragen genommen hat, als er eigentlich wirklich keine Zeit hatte. Anke Blöbaum und Indra Schweer gilt mein Dank für kompetente Unterstütung in methodischen Fragen. Weiterhin bedanke ich mich bei Daniela Vorderwisch, die mir mit verwickten Fragen und ahlreichen Anregungen viele Denkanstöße für die vorliegende Arbeit gegeben hat. Für umfangreiche Korrekturlesearbeiten und ahlreiche hilfreiche Kommentare danke ich udem Hans Martin Krämer, Andres, Heidrun und Horst Friedrichsmeier.

4 1 Inhaltsvereichnis 4 1 Inhaltsvereichnis 1 Inhaltsvereichnis Zusammenfassung Einleitung Heuristiken Beispiele für Heuristiken Rekognitions-Heuristik Take the Best QuickEst Satisficing Elimination by Aspects Dominan-Suche Methoden ur Identifiierung von Heuristiken Untersuchung des Informationssuchverhaltens Untersuchung des Entscheidungsverhaltens Kritik der bisherigen Untersuchungsansäte Überblick über Theorien der Verkehrsmittelwahl Aggregierte und verhaltensorientierte Ansäte Verkehrsnachfragemodelle Standorttheorien Rational-Choice Modelle Psychologische und soialpsychologische Ansäte Lerntheoretische Ansäte Kognitive Modelle Motivationale Theorien Werte-Modelle Theorie des geplanten Verhaltens Soialökologische und umweltpsychologische Ansäte Soio-ökologische Dilemmata Constraint Modelle Verkehrsmittelwahl und Habits Das Konstrukt habit in soialpsychologischen Handlungsmodellen Das Konstrukt habit in den Untersuchungen von Aarts (1996) Operationalisierung von habits Relevan des Konstrukts habit Informationen im Bereich der Verkehrsmittelwahl aus einer anwendungsbeogenen Perspektive Probleme und Grenen bisheriger Forschung Forschungsfragen/Hypothesen Analyse von Verkehrsmittelwahl als komplexes Problem Handlungsalternativen Gütekriterien Informationsarten Informationsquellen Hypothesen Grundannahme 1 Unterschiedliches Entscheidungsverhalten bei unterschiedlichen Gewohnheiten Grundannahme 2 Heuristische Entscheidungsfindung Grundannahme 3 Personenunterschiede im Entscheidungsfindungsproess Methodischer Ansat Untersuchungsmethode Versuchspersonen Untersuchungsablauf Formale Gestaltung der Simulation Aufgabenstellung Ablauf eines Simulationsdurchgangs...41

5 1 Inhaltsvereichnis Senarienbeschreibung Das Hauptfenster Die Kartenfenster Die Informationsfenster Zwischenbefragung und Rückmeldung Instruktions- und Einübungsphase Inhaltliche Gestaltung der Simulation Repräsentation des Informationsraums Realitätsmodell Auto Überprüfung des Realitätsmodells Realitätsmodell ÖPNV Auswahl des Kartenmaterials Senarienauswahl Abschlusserhebung Vorversuche Zeitaufwand der Versuchsdurchführung Auswertung und Ergebnisse Quantitative Analysen Generelles Vorgehen Kennwerte der Senarien Entscheidungsverhalten Verkehrsmittelentscheidung Entscheidungsgüte Informationssuchverhalten Entscheidungsdauer Betrachtete Verkehrsmittel Benutte Karten Benutte weiterführende Informationen Zusammenhänge wischen Informationssuche und Entscheidung Informationssuche und Verkehrsmittelentscheidung Informationssuche und Entscheidungsgüte Qualitative Analysen Entscheidungsablauf Abbruchkriterien Gewichtung der Kriterien Zeit und Preis Beurteilter Realismus der Simulation Aufgabenspeifische Probleme Oberflächliche Informationen Strategien Diskussion Ergebnisusammenfassung Grundannahme 1 Unterschiedliches Entscheidungsverhalten bei unterschiedlichen Gewohnheiten Grundannahme 2 Heuristische Entscheidungsfindung Entscheidungsgüte Umfang der Informationssuche Eingrenung der Informationssuche Grundannahme 3 Personenunterschiede im Entscheidungsfindungsproess Gruppenunterschiede in der Informationssuche Zusammenhänge wischen Informationssuche und Entscheidungsverhalten Weitere Erkenntnisse Entscheidungsgüte Übergeordnete Strategien Informationsnutung Lokale Strategien Gruppenunterschiede in der Informationsnutung...101

6 1 Inhaltsvereichnis Auffälligkeiten Bewertung der Ergebnisse Zentrale Befunde Mögliche Gefährdungen der gefundenen Ergebnisse Statistische Validität Interne Validität Externe Validität Mögliche Gründe für das Ausbleiben einiger Ergebnisse Relevan der Befunde Bedeutung für die Erforschung von Heuristiken Bedeutung für die Erforschung des Konstrukts habit in der Verkehrsmittelwahl Anwendungsbeogene Perspektiven Bewertung der Untersuchungsmethode Qualität der gewinnbaren Ergebnisse Quantität der gewinnbaren Ergebnisse Aufwand der Untersuchungsmethode Verbesserungsmöglichkeiten Gestaltung der Computersimulation Begleitende Methoden Abschließende Bewertung und Ausblick Literaturvereichnis Anhang A Senariendaten / -beschreibungen B Notiettel C Instruktion D Habitfragebogen...135

7 2 Zusammenfassung 7 2 Zusammenfassung Die große ökologische Bedeutung des Themas Verkehr spiegelt sich in einer Vielahl von Arbeiten ur Erklärung und Veränderung von Verkehrsmittelwahl. In diesem Zusammenhang hat das Konstrukt habit in den letten Jahren eine verstärkte Aufmerksamkeit erfahren, d.h. es wird angenommen, dass Verkehrsmittelwahl um Teil durch überdauernde Verkehrsmittelwahlgewohnheiten bestimmt wird. Hierbei wird angenommen, dass habits in Form einer Automatisierung des Entscheidungsproesses wirksam werden. Zugleich ist wenig darüber bekannt, wie genau Proesse der Informationssuche und Entscheidungsfindung im Bereich der Verkehrsmittelwahl ablaufen. Nicht ulett aus diesem Grund ist auch die theoretische Bedeutung von habits nur unureichend geklärt. Ein weiteres Problem der theoretischen Koneption von habits ergibt sich daraus, dass keine befriedigenden Möglichkeiten vorliegen, das Konstrukt frei von konfundierten Drittvariablen u erfassen. In der vorliegenden Arbeit wird die Annahme vertreten, dass Entscheidungen im Bereich der Verkehrsmittelwahl heuristischer Natur sind und Proesse der Informationssuche und Entscheidungsfindung durch vereinfachende heuristische Strategien geleitet werden. Ferner wird davon ausgegangen, dass unterschiedliche Verkehrsmittelwahlgewohnheiten auch ein unterschiedliches Vorgehen bei der Informationssuche und -verarbeitung impliieren und gerade dadurch ukünftiges Verkehrsmittelwahlverhalten beeinflussen. Ziel der vorliegenden Arbeit ist den Proess der Informationssuche und Entscheidungsfindung im Bereich der Verkehrsmittelwahl genauer u beleuchten. Dabei soll geeigt werden, dass 1) dieser Proess heuristischer Natur ist, 2) Verkehrsmittelwahlgewohnheiten den Proess der Informationssuche und 3) den Ausgang der Verkehrsmittelentscheidung beeinflussen sowie, dass 4) ein direkter Zusammenhang wischen Informationssuche und Ausgang der Entscheidung besteht. Kernstück der Untersuchungsmethode ist eine Computersimulation, in der die Verkehrsmittelwahlsituation auf die objektivierbaren Kriterien Zeit und Preis reduiert wird und die Situationsmerkmale personenunabhängig variiert werden, um Effekte von mit Verkehrsmittelwahlgewohnheiten konfundierter Variablen aususchließen. Dabei wird ugleich großer Wert darauf gelegt, die Problemsituation Verkehrsmittelwahl umfassend und realitätsnah abubilden. Im Rahmen dieser Untersuchungsmethode kann das Informationssuchverhalten der Versuchspersonen detailliert erfasst werden; ergänende qualitative Daten werden durch Interviews gewonnen. Als Versuchspersonen werden wei Extremgruppen von gewohnheitsmäßigen AutofahrerInnen und ÖV-NuterInnen untersucht. Die Annahmen 1-3 erfahren dabei weitgehende Bestätigung. D.h. es finden sich deutliche Hinweise auf heuristische Proesse der Informationssuche und -verarbeitung; gewohnheitsmäßige ÖV-NuterInnen suchen stärker Informationen u den ÖPNV-Alternativen und entscheiden sich auch häufiger für den ÖPNV als AutofahrerInnen. Allerdings kann im Rahmen dieser Studie kein direkter Zusammenhang wischen Informationssuchverhalten und Entscheidungsverhalten auf Personenebene nachgewiesen werden. Ferner eigt sich, dass das Kriterium Preis nicht oder nur in Ausnahmefällen beachtet wird. Neben dem Kriterium Zeit scheint stattdessen die Entfernung wischen Start- und Zielpunkt die Entscheidung u beeinflussen: Bei kuren Entfernungen wird häufiger der ÖPNV gewählt, bei langen Entfernungen häufiger das Auto. Weitere Befunde um Proess der Informationssuche und Entscheidungsfindung können im Rahmen explorativer Fragestellungen gewonnen werden. Es wird argumentiert, dass die gewählte Untersuchungsmethode in hohem Maße dau geeignet ist, den Proess der Informationssuche und Entscheidungsfindung im Bereich der Verkehrsmittelwahl u ergründen und Potential ur Untersuchung weiterer Fragestellungen bietet.

8 3 Einleitung 8 3 Einleitung Der Verkehr ist ein Verhaltensbereich mit weitreichenden ökologischen Auswirkungen. Im Jahre 1994 entstanden in Deutschland 20% der Gesamtemissionen des Treibhausgases CO 2 durch den Verkehr; an den Emissionen von Stickstoffoxiden und Kohlenmonoxid war der Verkehr mit 58 bw. 61% beteiligt (Steubing, 1999). Neben den Emissionen von Luftschadstoffen und Treibhausgasen sind vielfältige weitere negative Auswirkungen des Verkehrs wie.b. Lärmemissionen, Flächenverbrauch und unfallbedingte Personenschäden festustellen. Zwar sind einelne dieser Auswirkungen, wie.b. die Zahl der Verkehrstoten, mittlerweile seit einigen Jahren rückläufig (ebd.), bei einem weiterhin ansteigenden Bestand an Personenkraftwagen (vgl..b. Hesse, 1999; Blöbaum, 2001) stellt dieser Verhaltensbereich jedoch weiterhin ein bedeutsames Problem dar. Es liegt auf der Hand, dass ein Lösungsansat darin liegt, das Verkehrsaufkommen bw. die Beförderungsleistung insgesamt u reduieren. Aus dieser Perspektive kann um Beispiel der Einfluss der Wohnumgebung auf die Art und vor allem Länge der urückulegenden Wege betrachtet werden. Ein anderer Ansatpunkt ur Reduierung der umweltschädlichen Auswirkungen des Verkehrs besteht in einer Veränderung der Verkehrsmittelwahl hin u umweltfreundlicheren Alternativen wie.b. öffentlichen Verkehrsmitteln (Blöbaum, 2001). Bei entsprechenden Bemühungen fällt auf, dass in der Bevölkerung durchaus ein entsprechendes Problembewusstsein vorhanden ist, das Verhalten jedoch im Vergleich u anderen Verhaltensbereichen in besonders deutlichem Widerspruch um Problembewusstsein steht (vgl. Giese, 1997; Blöbaum, 2001; Heine, 1995). Entsprechend wurde und wird das Thema Verkehrsmittelwahl auch aus einer psychologischen Perspektive umfangreich bearbeitet. Diverse Modelle ur Erklärung des Verkehrsmittelwahlverhaltens wurden entwickelt und empirisch überprüft und werden im Folgenden genauer vorustellen sein. Ein Aspekt, der in der psychologischen Erklärung von Verkehrsmittelwahlverhalten in der jüngeren Vergangenheit verstärkt Aufmerksamkeit erlangt hat, ist dabei das Konept von habits d.h. die Annahme, dass Verkehrsmittelwahl neben anderen Einflussfaktoren von überdauernden Verhaltensgewohnheiten bestimmt wird. Während sowohl personeninterne als auch personenexterne Faktoren in den bekannten psychologischen Modellen der Verkehrsmittelwahl Berücksichtigung finden, fällt auf, dass insgesamt wenig über den Proess der Informationssuche und -verarbeitung bei der Verkehrsmittelwahl bekannt ist. Kern der vorliegenden Arbeit ist die Betrachtung von Verkehrsmittelwahl als komplexe Problemlösesituation, die insbesondere eine aktive Einholung von relevanten Informationen erfordert. Dabei wird die Annahme u begründen sein, dass dieser Problemlöseproess nicht vollständig rational, sondern vielmehr heuristisch abläuft und gerade dadurch potentiell relevant ur Erklärung individuell unterschiedlicher Verkehrsmittelwahl sein kann. Im vorliegenden Kapitel soll unächst das Konept psychologischer Heuristiken näher erläutert werden. Anschließend wird ein Überblick über vorliegende Ansäte ur Erklärung von Verkehrsmittelwahlverhalten u geben sein. Schwerpunkte werden dabei auf der Rolle von Informationen und Informationssuche sowie auf der Bedeutung des Konstrukts habit liegen. Schließlich wird u diskutieren sein, welche inhaltliche Bedeutung sich hinter dem Konstrukt habit verbirgt, und insbesondere, ob sich hier kognitive Bestandteile in Form von Denkgewohnheiten verbergen könnten. Aus diesen Überlegungen und der Kritik an den bisherigen Studien um Thema wird schließlich die Fragestellung der vorliegenden Arbeit sowie eine methodische Herangehensweise u entwickeln sein, mit der sich diese Fragestellung bearbeiten lässt. 3.1 Heuristiken Der Begriff Heuristik stammt ursprünglich aus dem Griechischen und hat dort den Bedeutungsraum von finden, erfinden, entdecken bw. Methode um Entdecken. Somit hat der Begriff unächst eine durchaus positive Konnotation von einer Methode oder Technik, vermittels derer sich Erkenntnis gewinnen lässt. Während der Begriff in dieser Bedeutung schon im 17. Jh. Eingang ins Englische fand und beispielsweise auch von Albert Einstein ur Kenneichnung einer unvollständigen, aber doch brauchbaren Herangehensweise verwendet wurde (Gigerener & Todd, 1999), wurde der Begriff in der Psychologie stark von Tversky und Kahnemann (insbesondere Tversky & Kahnemann, 1974) geprägt. Die Autoren führten dabei Studien durch, in denen es Aufgabe der Versuchspersonen war, Wahrscheinlichkeitsschätungen über bestimmte Er-

9 3.1 Heuristiken 9 eignisse u treffen. Dabei eigte sich, dass die Versuchspersonen unter bestimmten Bedingungen Urteile trafen, die in Widerspruch u Regeln der Logik bw. der Probabilistik standen. Statt die Aufgaben rational und logisch u bearbeiten, schienen die Versuchspersonen einfache Faustregeln bw. eben Heuristiken u benuten, die jedoch oftmals u falschen Schlussfolgerungen führten. Die Studien von Tversky und Kahnemann beeinflussten in der Folge stark die Konnotation des Begriffs Heuristik in seiner Verwendung in der Psychologie. Zwar vertreten die Autoren keineswegs den Standpunkt, dass Heuristiken notwendigerweise und unter allen Umständen u fehlerhaften Schlüssen führen, allerdings offenbarten sich in ihrer Untersuchungsmethode Heuristiken gerade dadurch, dass sie unter den untersuchten Bedingungen u irrationalen Folgerungen verleiteten. In der Folge bekam der Begriff Heuristik eine neue Konnotation als Schlagwort für die begrente Rationalität und Fehlerhaftigkeit menschlicher Kognition (Gigerener & Todd, 1999). Vor diesem Hintergrund ist die teilweise scharfe Kritik an Tversky und Kahnemann u sehen, wie sie von Gigerener und Todd umfassend im Einleitungskapitel u ihrem Buch Simple heuristics that make us smart (Gigerener, Todd & the ABC Research Group, 1999) vorgetragen wird. Wie bereits aus dem Titel ersichtlich, betrachten diese Autoren Heuristiken aus einem gänlich anderen Blickwinkel: als Regeln, die gerade eine rationale Entscheidung überhaupt erst ermöglichen. Der Grundgedanke, dass sich eine perfekt rationale Herangehensweise in der Praxis schon aus rein theoretischen Erwägungen verbietet, wird dabei anschaulich von Forster (1999) verdeutlicht und auf den Bereich der künstlichen Intelligen übertragen. Eine Entscheidungsfindung, die auch die indirektesten Konsequenen der betreffenden Entscheidung berücksichtigt und bewertet, kann wangsläufig niemals abgeschlossen sein, ist also grundsätlich nicht möglich. Auch die normative Forderung, dass eine Enscheidungsfindung war rein rational ablaufen, jedoch u einem gewissen Zeitpunkt abgebrochen werden solle, führt u Widersprüchen. Hier würden nach verschiedenen möglichen Regeln nur solche Entscheidungsalternativen, Informationen und Entscheidungskonsequenen berücksichtigt werden, die sinnvoll und relevant sind, bw. deren Erwägung ausreichend potentiellen Nuten für die Qualität der Entscheidung verspricht, um die Kosten der usätlichen Informationssuche aufuwiegen. Das Problem besteht hier darin, wie beurteilt werden kann, welche Alternativen, Informationen und Konsequenen sinnvoll und relevant sind, bw. ein positives Kosten/Nuten-Verhältnis aufweisen. Entweder muss a priori und somit lettlich ohne rationale Untermauerung festgelegt werden, welche Aspekte sinnvoll u berücksichtigen sind, oder es muss jeder einelne denkbare Aspekt vor seiner eigentlichen Einbeiehung in die Entscheidungsfindung daraufhin analysiert werden, ob seine Berücksichtigung ein positives Kosten/Nuten- Verhältnis verspricht. Soll die Entscheidung über die Berücksichtigung oder Nicht-Berücksichtigung des jeweiligen Aspekts jedoch nach demselben rationalen Prinip ablaufen, ergibt sich lediglich wieder das Ausgangsproblem. Auch ein solches Vorgehen kann also wangsläufig niemals abgeschlossen werden. Der bereits angedeutete Ausweg aus diesem Dilemma besteht darin, dass eben keine unbegrent rationale Herangehensweise gewählt wird, sondern ein Vorgehen, das a priori gewissen Begrenungen unterliegt. Solche Begrenungen müssen dabei nicht notwendigerweise in dem Sinne starr sein, dass beispielsweise bestimmte Entscheidungskonsequenen von vornherein unter keinen Umständen berücksichtigt werden. Allerdings müssen gewisse fertige Regeln vorliegen, die den Entscheidungsfindungsproess grundlegend beschränken. Diese Regeln können kategorisiert werden in Regeln, die bestimmen, welche Arten von Informationen in welcher Reihenfolge berücksichtigt werden, Regeln, die bestimmen, wann die Informationssuche abgebrochen wird, und schließlich Regeln, die bestimmen, auf welche Weise aus den bisher erlangten Informationen eine Entscheidung getroffen wird. Zusammenfassend argumentieren Gigerener & Todd (1999) also, dass Entscheidungsproesse notwendigerweise nicht unbegrent rational ablaufen können, sondern dass Entscheidungen erst durch (heuristische) Einschränkungen ermöglicht werden. Absehend von der eher philosophischen Diskussion ur Möglichkeit unbegrent rationalen Entscheidens führen sie hier an, dass Menschen in ihrer kognitiven Verarbeitungskapaität beschränkt sind und der menschlichen Rationalität auch aus diesem Grund Grenen gesett sind. Insgesamt betonen die Autoren dabei ein positives Bild von Heuristiken. Diese stellen war Abweichungen vom unerreichbaren Ideal unbegrenter Rationalität dar, allerdings argumentieren die Autoren, dass sich auch mit stark vereinfachenden Regeln qualitativ hochwertige Entscheidungen treffen lassen, sofern diese Regeln in der realen Welt angewendet werden. Um dieses Argument u verdeutlichen, benuten sie den Begriff der ökologischen Rationalität ( ecological rationality, Gigerener & Todd, 1999, S. 18), d.h. sie argumentieren, dass einfache Heuristiken dadurch u hochwertigen Entscheidungen führen können, dass

10 3.1 Heuristiken 10 sie auf Regelhaftigkeiten in der Umwelt, in der sie entstanden sind, basieren. Aus dieser Perspektive wären Fehlschläge heuristischer Strategien, wie die von Tversky und Kahnemann (1974) berichteten, darauf urückuführen, dass eigentlich sinnvolle Heuristiken unter ungeeigneten Bedingungen um Einsat kamen. Gigerener & Todd (1999) argumentieren hier, dass Tversky und Kahnemann mit ihren Studien im Bereich der Wahrscheinlichkeitsschätung als Kriterium (logische) Kohären anseten, während menschliche Heuristiken auf (ökologische) Korresponden ausgerichtet sind. Kriterium für die Beurteilung der Güte einer Heuristik sollte jedoch nicht ihre logische Widerspruchsfreiheit sein, sondern die Frage, ob sich mit dieser Regel gute Entscheidungen in einer realen Umwelt treffen lassen. In weiteren Kapiteln von Simple heuristics that make us smart beschäftigen sich Gigerener et al. (1999) mit der Frage, welcher Art Regeln sein können, die den Entscheidungsproess effektiv begrenen und dabei dennoch sinnvolle Entscheidungen ermöglichen, und wie solche Regeln nachgewiesen werden können. Einen weiteren Schwerpunkt legen sie auf den Nachweis, dass die angenommenen Heuristiken in realen Problemsituationen durchaus geeignet sind, ähnlich gute Entscheidungen u erielen wie erheblich elaboriertere Strategien. In den folgenden Teilkapiteln sollen die wesentlichen identifiierten Heuristiken vorgestellt werden. Anschließend sollen die dau verwendeten Methoden beschrieben und schließlich kritisch gewürdigt werden Beispiele für Heuristiken In diesem Kapitel sollen die wichtigsten in Gigerener et al. (1999) beschriebenen Heuristiken kur vorgestellt werden. Neben der genannten Quelle sind viele dieser Heuristiken mittlerweile in verschiedenen anderen Quellen usammenfassend beschrieben worden (bspw. Hertwig & Hoffrage, 2001a oder für eine knappe aber anschauliche Zusammenfassung Roetheli, 2003). Hier sollen die Rekognitions -Heuristik ( recognition heuristic, Goldstein & Gigerener, 1999), die Take-The-Best -Heuristik und einige Untervarianten, die QuickEst -Heuristik und die Satisficing -Heuristik vorgestellt werden. Zusätlich sollen die von Tversky (1972) so genannte Elimination by Aspects -Heuristik und die Strategie der Dominan -Suche von Montgomery (1989a, 1993) kur angesprochen werden Rekognitions-Heuristik Eine besonders einfache Heuristik, die mit einem Minimum an Informationen auskommt, ist die Rekognitions- Heuristik. Diese Regel besagt, dass sofern eine Auswahl wischen wei Objekten u treffen ist, von denen das eine wiedererkannt wird, das andere jedoch nicht, das bekannte Objekt gewählt wird (Goldstein & Gigerener, 1999). Diese Heuristik ist in solchen Situationen sinnvoll anwendbar, in denen die Bekanntheit von Objekten mit dem fraglichen Kriterium korreliert ist. Da die Rekognitions-Heuristik nur in solchen Fällen angewandt werden kann, in denen ein Objekt bekannt ist, ein anderes hingegen nicht, ist sie gerade dann erfolgreich, wenn die Person nur etwa die Hälfte der fraglichen Objekte wiedererkennt. Eindrucksvoll demonstrieren die Autoren die Wirksamkeit der Regel an einem einfachen Beispiel: In einer Stichprobe von Studierenden aus den USA waren 62% in der Lage korrekt u beurteilen, dass die Stadt San Fransisco größer ist als die Stadt San Antonio. Hingegen wurden in einer Stichprobe deutscher Studierender 100% korrekte Antworten u derselben Frage gegeben. Dieser Befund lässt sich so erklären, dass die deutschen Studierenden umeist nur San Fransisco kannten und somit die Rekognitions-Heuristik anwenden konnten. Hingegen wurden die Studierenden aus den USA gerade durch ihr usätliches Wissen (d.h. dadurch, dass sie umeist beide Städte kannten) an der Anwendung der Rekognitions-Heuristik gehindert und mussten in der Folge auf andere Strategien urückgreifen, die im Beispiel u schlechteren Resultaten führten. Die Rekognitions-Heuristik kann also lediglich in solchen Situationen angewandt werden, in denen nur einige der Objekte bw. Entscheidungsalternativen wiedererkannt werden. Zudem muss hier die Bekanntheit der Objekte mit dem relevanten Kriterium korreliert sein, damit sich mithilfe der Heuristik sinnvolle Entscheidungen treffen lassen. Die Domäne der Rekognitions-Heuristik ist somit naturgemäß relativ stark eingeschränkt.

11 3.1 Heuristiken Take the Best Eine wesentlich allgemeiner anwendbare Regel als die oben beschriebene Rekognitions-Heuristik stellen Gigerener & Goldstein (1999) unter dem Namen Take the Best vor. Diese Regel besagt, dass unächst diejenige Information berücksichtigt wird, die beüglich des Kriteriums den höchsten Vorhersagewert hat. Unterscheiden sich die fraglichen Alternativen in diesem Kriterium, wird die Suche abgebrochen und diejenige Alternative gewählt, bei der dieses Kriterium günstiger ausgeprägt ist. Ansonsten wird die Suche beim nächstbesten Prädiktor fortgesett. D.h. die Entscheidungsfindung dauert nur so lange, bis ein erster guter Grund für die Wahl wischen den Alternativen vorliegt. Weitere Informationen werden in der Entscheidungsfindung nicht berücksichtigt, d.h. auch wenn alle anderen Prädiktoren darauf hindeuten, dass Alternative A eine schlechtere Wahl darstellt als Alternative B, wird dennoch dann A gewählt, wenn A auf dem ersten Prädiktor einen höheren Wert aufweist; die Strategie ist non-kompensatorisch. Anumerken ist, dass die Take-the-Best-Regel lediglich für dichotome Prädiktoren bw. Informationen formuliert wird. D.h. ein bestimmtes Merkmal ist entweder gegeben oder nicht. Im Beispiel der Beurteilung, welche von wei Städten die größere ist, kämen Prädiktoren um Einsat wie handelt es sich um die Hauptstadt, gab es in der Stadt eine größere Ausstellung oder spielt ein Fußballverein der Stadt in der Bundesliga. Kontinuierliche Prädiktoren müssen vor der Anwendung der Take-The-Best-Regel dichotomisiert werden. Innerhalb dieses Datenformates können Cerlinski, Gigerener & Goldstein (1999) eigen, dass die begrente und non-kompensatorische Take-the-Best-Heuristik in verschiedenen Anwendungsbereichen mit wesentlich komplexeren Regeln wie.b. multipler Regression konkurrieren und diese teilweise sogar beüglich Vorhersageleistung und Robustheit übertrumpfen kann obwohl wesentlich weniger Informationen überhaupt berücksichtigt werden. Während die Take-the-Best-Heuristik unächst nur für die Auswahl wischen wei Alternativen formuliert ist, eigen Rieskamp & Hoffrage (1999), dass sie sich einfach auch auf die Wahl wischen beliebig vielen Alternativen generalisieren lässt. Dau wird unächst der Wert des besten Prädiktors für alle Alternativen verglichen. Unterscheiden sich einige der Alternativen auf diesem Prädiktor, so werden die Alternativen mit ungünstigeren Werten aussortiert und in der Folge nicht weiter berücksichtigt. Die Suche wird mit dem nächstbesten Prädiktor innerhalb der verbliebenen Alternativen fortgesett, bis nur noch eine Alternative übrig bleibt. Ein grundsätliches Problem der Take-the-Best-Heuristik ist, dass ihre Anwendung voraussett, dass bereits bekannt ist, in welcher Rangordnung die verfügbaren Prädiktoren hinsichtlich ihres Vorhersagewertes für das Kriterium stehen. Während die Take-the-Best-Heuristik selbst allgemein genug formuliert ist, um auf vielfältige Problembereiche prinipiell anwendbar u sein, benötigt sie also usätliches bereichsspeifisches Wissen über die relative Vorhersagekraft unterschiedlicher Prädiktoren für das jeweilige Kriterium. Als eine verwandte, aber weniger voraussetungreiche Regel stellen Gigerener & Goldstein (1999) usätlich die Take-the-Last -Heuristik vor, bei der unächst willkürlich ein Prädiktor betrachtet wird, ansonsten jedoch genau wie bei Take-the-Best verfahren wird. Sind mehrere Entscheidungen in Folge u treffen, wird jeweils derjenige Prädiktor uerst betrachtet, der im letten Durchgang die Alternativen unterschied und somit u einer Entscheidung führte. Dies allerdings unabhängig davon, ob sich die Entscheidung als gut erwies oder nicht. Durch dieses Vorgehen wird die Anahl der benutten Informationen minimiert, während keine bereichsspeifischen Vorkenntnisse benötigt werden 1. Allerdings werden in den von den Autoren berichteten Simulationen auch deutlich schlechtere Vorhersagen erielt QuickEst Während die oben vorgestellte Take-the-Best-Heuristik lediglich ur Entscheidung wischen wei Alternativen herangeogen werden kann, stellen Hertwig, Hoffrage & Martignon (1999; vgl. auch Hertwig & Hoffrage, 2001a) mit QuickEst eine Heuristik vor, die Schätungen über die Ausprägung eines kontinuierlichen Kriteriums ermöglicht. Dau werden wiederum dichotome Prädiktoren herangeogen, die wiederum unächst in eine speifische Rangfolge gebracht werden müssen. In diesem Fall werden solche Prädiktoren uerst berücksichtigt, deren Negativ-Ausprägung (im Beispiel der Schätung von Einwohnerahlen von Städten etwa: 1 Zumindest ist keine Rangordnung der Prädiktoren nach ihrer Vorhersagekraft erforderlich. Allerdings wird impliit vorausgesett, dass umindest eine Vermutung vorliegt, welche Prädiktoren in Zusammenhang mit dem Kriterium stehen könnten, sowie welche Richtung dieser Zusammenhang hat.

12 3.1 Heuristiken 12 hat kein eigenes Fußballstadion ) durchschnittlich mit der niedrigsten Kriteriumsgröße einhergeht. Sofern eine Negativ-Ausprägung in einem Prädiktor gefunden wird, wird die Suche abgebrochen und als Schätwert diejenige Kriteriumsgröße angegeben, die durchschnittlich bei Objekten gegeben ist, die auf dem entsprechenden Kriterium eine Negativ-Ausprägung aufweisen. Wenn also beispielsweise Städte, die kein eigenes Fußballstadium haben, durchschnittlich EinwohnerInnen aufweisen, so würde bei einem Abbruch aufgrund dieses Prädiktors als Schätung genannt 2. Hat die fragliche Stadt hingegen ein Fußballstadion, so wird die Suche beim nächst-höheren Kriterium fortgesett. Während die QuickEst-Heuristik auf die Schätung von kontinuierlichen Kriterien ausgerichtet ist, kann sie selbstverständlich auch als Grundlage genutt werden, auf der eine Entscheidung wischen wei Objekten getroffen wird. Im Beispiel könnte offensichtlich die Frage Ist Stadt A größer als Stadt B dadurch gelöst werden, dass unächst die beiden Größen geschätt und dann verglichen werden. Insofern konkurrieren beide Heuristiken in dieser Domäne. Neben dem bereits für die Take-the-Best-Regel angesprochenen Problem, dass die Anwendung der Heuristik eine Rangfolge der Prädiktoren voraussett, ist ur QuickEst-Heuristik anumerken, dass sie war über eine Regel für den Abbruch der Informationssuche verfügt, nicht jedoch über eine Regel darüber, wo die Informationssuche beginnen sollte. D.h. es muss udem a priori festgelegt werden, ob als niedrigster Prädiktor wie im Beispiel hat ein Fußballstadion angesett wird, oder ob direkt mit einem hohen Prädiktor wie bspw. hat eine Universität begonnen wird. Die Problematik wird offensichtlich, wenn mehr und mehr niedrige Prädiktoren einbeogen werden wie bspw. hat mindestens eine Ampel. In der Formulierung von QuickEst, wie sie Hertwig et al. (1999) wählen, taucht hier also das Problem auf, dass die Suche nicht wirklich begrent ist. Impliit muss angenommen werden, dass a priori nur eine bestimmte (niedrige) Anahl von Prädiktoren als potentiell entscheidungsrelevant angenommen werden Satisficing Die Take-the-Best-Heuristik konentriert sich jeweils der Reihe nach auf ein einelnes Merkmal, dessen Ausprägung dann für beide fraglichen Alternativen in Erfahrung gebracht wird. Im Gegensat dau berücksichtigt die QuickEst-Heuristik nacheinander verschiedene Merkmale in ihrer Ausprägung für eine einelne Alternative. Erst danach werden weitere Alternativen und ihre Merkmale betrachtet. Somit ließe sich die Take-the- Best-Heuristik als eine Heuristik mit paralleler Informationssuche über verschiedene Alternativen kategorisieren, während bei der QuickEst-Heuristik die Informationssuche seriell erfolgt. Todd & Miller (1999) argumentieren, dass sich eine parallele Vorgehensweise in bestimmten Problembereichen verbietet. Als Beispiel führen sie die Partnersuche an, in der auf ein einmal abgelehntes Angebot nicht urückgekommen werden kann. D.h. hier muss jede Alternative eineln betrachtet werden und direkt im Anschluss entweder gewählt oder endgültig verworfen werden auch die QuickEst-Heuristik könnte in diesem Bereich war ur Schätung der Güte der Alternative herangeogen werden, ermöglicht aber keine Entscheidung. Hier ist es vielmehr erforderlich, eine Alternative, die gut genug erscheint, direkt beim Schopfe u packen. Dafür ist es jedoch erforderlich u definieren, wann eine Alternative gut genug ist. Dieser Bewertungsmaßstab kann allerdings nur dadurch aufgebaut werden, dass unächst einige Alternativen beurteilt (und fallengelassen) wurden. Diese Problematik wird durch den Begriff satisficing beschrieben, definiert als: using experience to construct an expectation of how good a solution we might reasonably achieve, and halting search as soon as a solution is reached that meets the expectation (Simon, 1990, itiert nach Todd & Miller, 1999, S. 289). Todd & Miller (1999) stellen davon ausgehend Überlegungen an, wie viele Alternativen optimalerweise beurteilt (und fallengelassen) werden sollten, bevor ein Maßstab gebildet wird. Sie kommen u dem Schluss, dass bereits die Betrachtung weniger Alternativen ausreicht, um einen sinnvollen Maßstab u bilden, und dass danach die nächste Alternative gewählt werden sollte, die diesen Maßstab erreicht. Das Konept des satisficing erscheint jedoch nicht allein in solchen Situationen interessant, in denen eine nicht sofort gewählte Alternative anschließend nicht länger ur Verfügung steht. Vielmehr ergibt sich ein vergleichbares Problem auch in solchen Situationen, in denen generell das Wechseln wischen der Betrachtung verschiedener Alternativen mit Kosten verbunden ist, d.h. also in Situationen, in denen ein Zurückkommen auf eine bereits verworfene Alternative nicht unmöglich ist, aber mit usätlichen Kosten einhergeht. Generell ist ein satisficing also immer dann sinnvoll, wenn sich eine parallele Informationssuche u verschiedenen Alternativen nicht anbietet. In dieser Hinsicht ist ein satisficing nicht mit der Take-the-Best-Heuristik ver- 2 Zusätlich werden die generierten Schätwerte auf sogenannte Spontanahlen gerundet.

13 3.1 Heuristiken 13 einbar, wohl aber kann eine serielle Heuristik wie beispielsweise QuickEst um Zweck der Beurteilung einer Alternative im Rahmen des satisficing verwendet werden Elimination by Aspects Eine Heuristik, die formal sehr ähnlich ur generalisierten Take-the-Best-Heuristik aufgebaut ist, ist die Elimination by Aspects -Regel, wie sie Tversky (1972) vorstellt. Auch hier werden unächst die Werte aller Alternativen auf einem Prädiktor berücksichtigt. Alternativen, die hier schlechter abschneiden, werden eliminiert, d.h. in der weiteren Entscheidungsfindung nicht mehr berücksichtigt. Die Suche wird mit weiteren Prädiktoren fortgesett, bis lediglich eine Alternative verbleibt. Auch die Elimination-by-Aspects-Regel fußt in der von Tversky (1972) formulierten Form auf dichotomen Prädiktoren. Ein wesentlicher Unterschied ur generalisierten Take-the-Best-Heuristik ist, dass die Reihenfolge, in der die Prädiktoren aufgesucht werden, nicht deterministisch festgelegt ist. Vielmehr ist diese Reihenfolge teilweise ufällig, wobei die Wahrscheinlichkeit der Wahl eines Prädiktors in jedem Schritt proportional u dessen Vorhersagewert 3 sein soll. Mit dieser usätlichen Annahme wird also eine gewisse Unsicherheit bw. Variabilität im Entscheidungsproess modelliert. Damit gewinnt die Elimination-by-Aspects-Regel insbesondere in solchen Situationen an psychologischer Plausibilität, in denen die Vorhersagekraft der einelnen Prädiktoren nicht als bekannt bw. überhaupt exakt objektivierbar vorausgesett werden kann. Zugleich macht das Modell durch seine nicht-deterministische Natur keine speifischen Vorhersagen im Einelfall und verliert somit an Vorhersagestärke Dominan-Suche Unter dem Stichwort dominance search beschreibt Montgomery (1989a; vgl. auch Montgomery, 1993) einen mehrstufigen heuristischen Entscheidungsproess. In einer ersten Phase ( pre-editing ) überlegt die Person dabei, welche Attribute in der jeweiligen Entscheidungssituation besonders relevant erscheinen. Aufgrund dieser Auswahl besonders wichtiger Attribute folgt in der weiten Phase ( finding a promising alternative ) die Auswahl einer vielversprechenden Alternative. Anders als in den bisher diskutierten Modellen ist diese Auswahl allerdings nur vorläufig. Die vorausgewählte Alternative wird anschließend ( dominancetesting -Phase) genauer betrachtet. In dieser Phase wird überprüft, ob die betrachtete Alternative in anderen noch nicht herangeogenen Attributen/Prädiktoren Nachteile aufweist. Dabei muss nicht unbedingt ein direkter Vergleich wischen den gegebenen Alternativen vorgenommen werden, sondern es können auch absolute Beurteilungsmaßstäbe angelegt werden. Zeigen sich in der dominance-testing -Phase keine Nachteile, d.h. ist die vorausgewählte Alternative dominant, wird sie direkt gewählt. Werden hingegen Nachteile entdeckt, so schließt sich eine dominancestructuring -Phase an. In dieser Phase wird versucht, die gefundenen Nachteile u beseitigen. Dabei können verschiedene irrationale (.B. das nachträgliche Verändern der Gewichtung der Attribute) aber auch rationale (.B. das gegeneinander Aufwiegen von Vor- und Nachteilen) Proesse ablaufen. Kann diese Phase erfolgreich abgeschlossen werden, d.h. kann die vorausgewählte Alternative durch diese Proesse als dominant reinterpretiert werden, so wird sie gewählt. Scheitert die Phase hingegen, so wird nach einer anderen vielversprechenden Alternative gesucht, die dann ebenfalls auf ihre Dominan überprüft wird. Kann keine 3 Tversky (1972) spricht hier von weight, d.h. es ist nicht kontextunabhängig definiert, wie genau diese Größe beschaffen sein soll. Gigerener & Todd (1999) legen bei der Formulierung großen Wert auf eine exakte bw. algorithmische Definition von Heuristiken, würden deshalb der unspeifischen Annahme von nicht näher erläuterten Gewichten skeptisch gegenüber stehen. Dennoch erscheint diese Unschärfe nicht gänlich unplausibel. Während die Take-the-Best-Regel hier eine bekannte objektive Rangfolge von Prädiktoren voraussett, lässt Tversky (1972) umindest formal Spiel für subjektive Gewichtungen. Allerdings kann argumentiert werden, dass unter dieser Sichtweise der usätliche Nicht-Determinismus, dass Prädiktoren nach einer Zufallsfunktion ausgewählt werden, formal redundant und wenig plausibel ist. Zwar erscheint einleuchtend, dass Personen sich intra- und interindividuell darin unterscheiden, welchen Wert sie einem Prädiktor umessen. Diese subjektiven Gewichte können dann durchaus als teilweise ufallsabhängig modelliert werden. Allerdings erscheint es nicht einleuchtend, dass Personen anschließend entgegen dieser subjektiven Gewichtung andere Prädiktoren bevorugen (unter der Annahme, dass nicht externe Faktoren wie unterschiedliche Informationsbeschaffungskosten eine Rolle spielen). Es kann hier nur vermutet werden, dass Tversky (1972) tatsächlich weight als objektive Größe auffasst und deshalb einen usätlichen nicht-deterministischen Auswahlmechanismus einführt. Die hier angerissene alternative Sichtweise erscheint dennoch als interessante Variante.

14 3.1 Heuristiken 14 andere vielversprechende Alternative gefunden werden, muss ggf. die Auswahl der Attribute aus der preediting -Phase verändert oder die Entscheidung gan abgebrochen werden. Interessant an diesem Modell ist, dass hier Konepte aus verschiedenen der vorgestellten Heuristiken kombiniert werden: In der finding a promising alternative -Phase kommen parallele Suchstrategien um Einsat, die aufgrund weniger Attribute die Entscheidung wischen verschiedenen Alternativen erlaubt. Mit der dominance-testing -Phase sowie ggf. der dominance-structuring -Phase schließt sich allerdings eine tiefergehende Suche u der vorausgewählten Alternative an. Die ugrundeliegende Annahme bei der Formulierung der beiden lettgenannten Phasen ist, dass eine Entscheidung in der Regel nicht ein reines Problemlösen ist, sondern dass mit einer Entscheidung auch die Intentition verbunden ist, die ugehörigen Handlungen tatsächlich ausuführen: In general, a decision implies that the individual intends to stick to the chosen alternative and, hence, not to give it up [...]. In oder to maintain the intention it may be necessary for the decision maker to actively defend his/her decision against competing wishes or temptations. (Montgomery, 1989a, S. 27) In anderen Worten sind Personen gewillt, ihre Entscheidung vor sich selbst hinreichend u begründen. Diese Begründung muss dafür jedoch nicht auf einem vollständigen und unbegrent rationalen Vergleich wischen allen vorhandenen Alternativen beruhen, sondern es reicht, wenn sich eine vorausgewählte Alternative in einer konfirmatorischen Informationssuche als dominant erweist. Wenngleich der geschilderte Proess psychologisch plausibel erscheint, stellt sich die Frage nach dem Geltungsbereich. Hier ist anunehmen, dass eine ausführliche Betrachtung auch einer einelnen Alternative nur dann in Frage kommt, wenn ausreichend Zeit vorhanden ist, bw. eine Entscheidung mit relativ langfristigen und weitreichenden Konsequenen getroffen werden soll (.B. untersucht Montgomery, 1989b, als Entscheidungssituation den Kauf eines Hauses). Bei weniger schwerwiegenden Entscheidungen ist es vermutlich weniger bedeutsam, diese ausführlich u begründen. Ebenso stellt sich die Frage, wie viele weitere Attribute in der dominance-testing -Phase berücksichtigt werden, d.h. wie tief hier der Entscheidungsproess vorangetrieben wird. Montgomery macht keine konkreten Aussagen, wann innerhalb dieser Phase der Informationssuchproess beendet wird. Auch hier ist anunehmen, dass bei schwerwiegenden Entscheidungen tendeniell mehr Attribute/Prädiktoren berücksichtigt werden. Bei weniger schwerwiegenden Entscheidungen könnte diese Phase hingegen stark beschränkt sein, bis u dem Extrem, dass in der dominance-testing -Phase keine weiteren Informationen berücksichtigt werden, die nicht schon in der finding a promising alternative -Phase ausschlaggebend waren. Insgesamt werden also kaum konkrete Vorhersagen gemacht. Interessant ist allerdings der Hinweis darauf, dass eine Entscheidung in verschiedenen Stufen ablaufen könnte, wobei sich an eine parallele Auswahl in bestimmten Situationen ein konfirmatorischer Informationssuchproess anschließen kann Methoden ur Identifiierung von Heuristiken Eine brauchbare Diskussion verschiedener Herangehensweisen ur Identifikation bw. um Nachweis der Verwendung von Heuristiken wird von Rieskamp & Hoffrage (1999) gegeben. Dabei unterscheiden sie als grundsätliche Herangehensweisen um einen die Betrachtung des Informationssuchverhaltens der Versuchspersonen, um anderen die Betrachtung des Entscheidungsverhaltens. Dabei wäre im Rahmen der ersten Herangehensweise u prüfen, ob die Versuchspersonen im Umfang der Informationssuche, Reihenfolge und Art der gesuchten Informationen ein Vorgehen gemäß der u überprüfenden Heuristik eigen. Im Rahmen der weiten Herangehensweise ist u überprüfen, ob die Versuchspersonen bei gegebenem Informationsangebot u der Entscheidung gelangen, die bei Anwendung der untersuchten Heuristik vorherusagen wäre Untersuchung des Informationssuchverhaltens Das Informationssuchverhalten von Versuchspersonen in einer Entscheidungsaufgabe lässt sich prinipiell auf wei verschiedene Arten erfassen. Zum einen kann die Versuchsperson gebeten werden, ihr Verhalten verbal u kommentieren. Und war entweder in Form einer think-aloud -Technik während der Aufgabenbearbeitung oder retrosprektiv im Anschluss an die Aufgabenbearbeitung. Für eine retrospektive Beschreibung treffen dabei die von Nisbett & Wilson (1977) usammengefassten Kritikpunkte u. Die think-aloud -Technik

15 3.1 Heuristiken 15 hingegen birgt die Gefahr, dass sich dadurch die Aufgabenbearbeitung selbst verändert, etwa dadurch, dass die Versuchspersonen durch die usätliche Aufgabe beansprucht werden, oder aber auch dadurch, dass sie ihr Vorgehen bewusster reflektieren und dabei ihre Strategien möglicherweise verändern (siehe.b. Berardi- Coletta, Buyer, Dominowski & Rellinger, 1995). Dennoch erlaubt eine solche Technik einen vergleichsweise direkten Zugang umindest u den bewussten Bestandteilen des Entscheidungsproesses. Ein Beispiel für eine Untersuchung um Entscheidungsverhalten, die diese Methode benutt, ist Montgomery (1989b). Die andere Herangehensweise ist hier, das overte Informationssuchverhalten der Versuchsperson u beobachten. Eine viel verwendete Technik ist hier, die Informationen nicht direkt u präsentieren, sondern vielmehr von der Versuchsperson expliit abfragen u lassen. Beispielsweise können die Informationen am Computer in Form einer Tabelle (Alternativen Informationsarten) angeboten werden, in der die Versuchsperson jeweils die Zelle anklicken kann, deren Wert sie erfahren möchte. Solche Techniken werden beispielsweise auch von Aarts (1996) angewandt, dessen Untersuchungen in Kapitel noch detaillierter u beschreiben sein werden. Innerhalb dieser Versuchsanordnung lässt sich sowohl erfassen, wie viele Informationen insgesamt abgefragt werden, als auch welche Arten von Informationen und in welcher Reihenfolge. Auch weitere Variablen wie.b. die Aneigedauer jeder Information oder die Häufigkeit, mit der eine Information erneut aufgerufen wird, lassen sich auf diese Weise einfach erfassen. Rieskamp & Hoffrage (1999) referieren einige der Befunde, die sie mit dieser Technik gewinnen konnten. Dabei gaben sie ihren Versuchspersonen die Aufgabe, u entscheiden, welche von vier verschiedenen Aktien sie kaufen wollten. Zu jeder Aktie wurden im beschriebenen Tabellenformat insgesamt sechs verschiedene Informationsarten bereitgehalten. Die Versuchspersonen konnten durch Klicken die 4 6=24 Informationen aufdecken, allerdings konnten keine wei Informationen gleicheitig angeeigt werden, d.h. wenn die Versuchspersonen eine weitere Information abriefen, wurde die bisher angeeigte Information wieder verdeckt. Zu den Informationsarten wurde den Versuchspersonen angegeben, wie aussagekräftig sie für den Erfolg der jeweiligen Aktie waren. Die Autoren konnten eigen, dass die aussagekräftigeren Informationen häufiger und länger angeeigt wurden als andere Informationen, sowie dass sich dieser Unterschied verstärkte, wenn die Entscheidungseit der Versuchspersonen stärker begrent wurde. Ebenso konnten sie eigen, dass unter stärkerem Zeitdruck eine stärker parallele Informationssuche stattfand, d.h. die Versuchspersonen tendierten dann stärker dau, eine einelne Informationsart nacheinander für verschiedene Alternativen aufudecken, anstatt u einer Alternative nacheinander verschiedene Informationsarten abufragen. Diese Resultate können als deutliche Hinweise auf den Einsat non-kompensatorischer (weil die wichtigeren Informationen öfter und länger angeeigt wurden) und paralleler Strategien insbesondere unter Zeitdruck gewertet werden. Allerdings konnten hier keine genaueren Aussagen dau getroffen werden, welche genauen Heuristiken Verwendung fanden Untersuchung des Entscheidungsverhaltens Neben der Untersuchung des Informationssuchverhaltens kann auch die Betrachtung des Entscheidungsverhaltens von Versuchspersonen in einer Entscheidungssituation ur Identifiierung von Heuristiken herangeogen werden. Rieskamp & Hoffrage (1999) legen dar, dass es dau sinnvoll ist, solche Entscheidungsaufgaben u verwenden, in denen die Anwendung unterschiedlicher Strategien u unterschiedlichen Entscheidungen führen sollte. Darauf aufbauend kann überprüft werden, welche Strategie am besten in Einklang mit dem Entscheidungsverhalten der Versuchspersonen steht. Da hier Strategien im Nachhinein aus dem Entscheidungsverhalten erschlossen werden sollen, ist natürlich Voraussetung, dass der Problemraum wohlbekannt ist und sinnvolle Annahmen darüber bestehen, welche Heuristiken in dieser Situation überhaupt in Frage kommen. Des Weiteren muss eine ausreichende Anahl verschiedener Aufgaben konstruiert werden, um überhaupt die Vorhersagegüte der verschiedenen Strategien für das Entscheidungsverhalten der Versuchspersonen sinnvoll vergleichen u können.

16 3.1 Heuristiken 16 In einer diesbeüglichen Auswertung der in Kapitel geschilderten Untersuchung konnten Rieskamp & Hoffrage (1999) feiner wischen verschiedenen Heuristiken differenieren. Zudem konnten sie glaubhaft machen, dass unter Zeitdruck verstärkt non-kompensatorische Strategien sowie insbesondere eine verallgemeinerte Take-the-Best-Heuristik um Einsat kommen. Allerdings wird auch deutlich, dass unterschiedliche Versuchspersonen bei derselben Aufgabe unterschiedliche Heuristiken anwenden Kritik der bisherigen Untersuchungsansäte Detailkritik an der Formulierung einiger speifischer Heuristiken ist bereits bei deren Vorstellung in Kapitel angeklungen. Zusammenfassend kann vor allem ein Kritikpunkt als entral herausgestellt werden: Alle vorgestellten Heuristiken seten bereichsspeifische Kenntnisse über den Problemraum voraus. Insbesondere ist Kenntnis vonnöten, welche Prädiktoren überhaupt Vorhersagewert für das Kriterium besiten und teilweise weit detaillierteres Wissen darüber, in welcher Rangfolge diese Prädiktoren stehen oder gar, wie groß genau ihr Vorhersagewert ist. Natürlich ist es nicht Anspruch dieser Heuristiken, eine allgemeine und dennoch vollständige Erklärung aller denkbaren Problemsituationen u liefern. Vielmehr wird versucht, diejenigen Komponenten des Entscheidungsproesses u identifiieren, die bereichsübergreifend wirksam sind. In einem etwas anderen Zusammenhang schreiben auch Gigerener und Todd: Higher order cognitive mechanisms can often be modeled by simpler algorithms than can lower order mechanisms (Gigerener & Todd, 1999, S. 31). Dennoch sollte die Problematik der Voraussetung von bereichsspeifischen Kenntnissen nicht vorschnell als irrelevant abgetan werden. 4 Bröder (2001) führt hier beispielhaft einige der Probleme an. So sett die erfolgreiche Anwendung der Rekognitions-Heuristik (vgl. Kapitel ) voraus, dass die Wiedererkennensleistung von Objekten in Zusammenhang mit deren Kriteriumswert steht, sowie dass dieser Zusammenhang bekannt ist. Auf wieviele speifische Probleme kann eine solche Heuristik aber angewendet werden und wie entscheiden Menschen, ob diese Heuristik in einem bestimmten Fall anwendbar ist? Ähnliches gilt für die viel itierte Take-the-Best-Heuristik. Kann eine solche voraussetungsstarke Regel außerhalb von eng umgrenten Problemklassen gefunden werden? Wie kann eine Take-the-Best-Heuristik sinnvoll um ein Fehlermodell erweitert werden, das es erlauben würde, intra- und interindividuelle Unterschiede im Entscheidungsproess u modellieren oder idealerweise sogar u erklären? Vor diesem Hintergrund sind Untersuchungsmethoden wie die von Rieskamp & Hoffrage (1999) angewandten (siehe Kapitel ) kritisch u hinterfragen. Hier werden gleich mehrere artifiielle Festlegungen getroffen: Es wird eine Auswahl von wenigen Prädiktoren vorgegeben Es werden objektive Vorhersagegenauigkeiten für diese Prädiktoren expliit angegeben Es wird ein Zeitdruck aufgebaut, der umindest im fraglichen Kontext unrealistisch erscheint (50 bw. 20 Sekunden für die Entscheidung, welche von vier Aktien gekauft werden soll) Die kognitive Belastung der Versuchspersonen wird (wenn auch aus methodisch einleuchtenden Gründen) dadurch erhöht, dass einmal geeigte Werte anschließend wieder verdeckt werden Aus der schlecht definierten Problemsituation welche Aktien kaufe ich wird auf diese Weise ein eng umgrentes, klar definiertes Problem. Neben dieser Komplexitätsreduktion findet dabei gleicheitig eine Verschärfung des Problems durch Zeitdruck und kognitive Belastung statt. Eine solche Vorgehensweise mag 4 In der Tat kann hier eine formale Ähnlichkeit u der in Kapitel 3.1 diskutierten Forderung gesehen werden, der Entscheidungsproess solle rein rational ablaufen, jedoch nur die relevanten Konsequenen berücksichtigen. Es wurde argumentiert, dass die Entscheidung, welche Konsequenen relevant sind, lettendlich mindestens ebenso komplex ist wie das Ausgangsproblem. Ähnliches ließe sich für die Take-the-Best -Heurisitk anführen, die war unter Kenntnis, welche Prädiktoren relevant sind, genaue Vorgaben macht, wie diese Prädiktoren in der Entscheidung u berücksichtigen sind, aber nichts darüber aussagt, wie ermittelt wird, welche Prädiktoren relevant sind. Gigerener & Goldstein (1999) schreiben: There are several ways cues and their ranking can be learned (ebd., S. 92). Viel weiter wird die Problematik nicht thematisiert; die in den Simulationen benuten Gewichte werden mithilfe statistischer Verfahren bestimmt. In der Praxis ist jedoch die Frage, woher das Wissen kommt, welche Prädiktoren in welcher Rangfolge anuwenden sind, von erheblichem Interesse. Erst dadurch wird definiert, wie der Entscheidungsproess abläuft und u welchem Ergebnis er kommt.

17 3.1 Heuristiken 17 sinnvoll sein, wenn Ziel der Untersuchung ist, verschiedene Strategien in ihrem Vorhersagewert u vergleichen. Hier ist ein klar umgrenter Problemraum unerlässlich, der eingeführte Zeitdruck ist als Mittel u rechtfertigen, ein geieltes strategisches Vorgehen der Versuchspersonen u fördern. Allerdings stellt sich hier die Frage nach der ökologischen Validität: Wieviel hat die ereugte Experimentalsituation noch mit der realen Entscheidungssituation gemein? In ihrer Antwort auf Bröder (2001) führen Hertwig & Hoffrage (2001b) Eviden dafür an, dass sich heuristische Strategien auch in natürlichen Entscheidungssituationen nachweisen lassen. Die Kritik, dass verstärkt auch das Vorgehen in natürlichen Entscheidungssituation untersucht werden sollte, bleibt dennoch gültig. Ein weiterer Kritikpunkt, der sich für die itierten Arbeiten anbringen lässt, ist, dass die Kostenstruktur des Informationsraumes nicht modelliert wird. Im Beispiel von Rieskamp & Hoffrage (1999) wäre beispielsweise u fragen, ob es tatsächlich sinnvoll ist, die Sequen der Informationssuche völlig frei u gestalten. Wenn eine Entscheidung wischen Aktien A und B aufgrund der Prädiktoren X und Y getroffen werden soll, ist dann die Informationssuchsequen X (A) - X (B) - Y (A) - Y (B), d.h. eine parallele Suchstrategie, real genauso einfach möglich wie die serielle Sequen X (A) - Y (A) - X (B) - Y (B)? Es erscheint intuitiv plausibel, dass die weite Sequen in vielen Anwendungsfällen so auch beim Aktienkauf mit geringeren Informationsbeschaffungskosten bw. einem geringeren benötigten Zeitaufwand einhergeht. Ein Hin-und-her-Wechseln wischen der Betrachtung verschiedener Alternativen wird erschwert, wenn die Informationen alternativenweise gebündelt vorliegen, bspw. in getrennten Broschüren über wei verschiedene Unternehmen. Eine solche Situation könnte entscheidenden Einfluss darauf haben, ob oder wie häufig parallele Suchstrategien wie Take-the-Best um Einsat kommen. Sofern Aussagen über reale Entscheidungssituationen getroffen werden sollen, wäre es hier wünschenswert, die Struktur des Informationsraumes möglichst realitätsnah abubilden. Natürlich erlaubt die artifiielle Reduktion der Komplexität der Entscheidungssituation eine feine experimentelle Kontrolle. Für die von Rieskamp & Hoffrage (1999) gestellten Fragen erscheint eine solche Vorgehensweise durchaus angemessen. Sollen hingegen verlässliche Aussagen über Entscheidungsverhalten in realen Situationen getroffen werden, erscheint umindest fragwürdig, ob die gewählte Methodik eine ulässige Vereinfachung darstellt. 3.2 Überblick über Theorien der Verkehrsmittelwahl Das Thema Verkehrsmittelwahl wurde und wird aus einer Vielahl unterschiedlicher Perspektiven behandelt. Diese können an dieser Stelle nicht alle umfassend dargelegt werden. Dennoch soll hier ein Überblick über die verschiedenen Blickwinkel und einige detaillierte Modelle gegeben werden. Dabei wird ein besonderer Schwerpunkt auf Arbeiten liegen, die sich in mehr oder weniger expliiter Form mit dem Problem der Informationssuche bw. -bereitstellung befassen. Der Aufbau der Darstellung orientiert sich dabei weitgehend an Flade & Wullkopf (2000). Flade und Wullkopf unterscheiden wischen aggregierten und verhaltensorientierten, psychologischen und soialpsychologischen sowie soialökologischen und umweltpsychologischen Ansäten. Die Trennlinie wischen den hier als psychologische und soialpsychologische und den als soiolökologische und umweltpsychologische Ansäte vorgestellten Modellen kann in einigen Fällen nicht deutlich geogen werden, da einige Modelle, die Flade & Wullkopf (2000) der ersten Kategorie uordnen, gerade auch im Kontext der Verkehrsmittelwahl Erweiterungen erfahren haben, die sie als umweltpsychologische Modelle qualifiieren. Um die unterschiedliche Tradition der Modelle u verdeutlichen, wird dennoch die vorgestellte Unterteilung vorgenommen. Als wichtiges usätliches Konept wird im Anschluss das Konstrukt habits vorgestellt und in Beug u bestehenden Modellen gesett Aggregierte und verhaltensorientierte Ansäte Kenneichen aggregierter Ansäte ist nach Flade & Wullkopf (2000), dass die Betrachtung von Verkehrsmittelwahl nicht auf der Ebene von Individuen, sondern von Kollektiven stattfindet. Personeninterne Faktoren werden vernachlässigt und ausschließlich objektive äußere Bedingungen betrachtet. Diese Reduktion der Betrachtung auf objektive äußere Bedinungen ist auch für verhaltensorientierte Ansäte kenneichnend. Auch hier wird also unächst von einer rein rationalen Entscheidung aufgrund von Kriterien wie Zeitaufwand

18 3.2 Überblick über Theorien der Verkehrsmittelwahl 18 oder monetären Kosten ausgegangen, allerdings wird diese Entscheidung für einelne Individuen mit ihren unterschiedlichen Ausgangsbedingungen nachvollogen. Auf diese Weise können individuumsgebundene Faktoren, wie.b. Autobesit, Eingang in das Modell finden. Hingegen werden in beiden Ansäten keine innerpsychischen Proesse abgebildet, Persönlichkeitseigenschaften werden nicht berücksichtigt. Zu den aggregierten und verhaltensorientieren Ansäten ählen Flade & Wullkopf (2000) um einen Verkehrsnachfragemodelle und Standorttheorien, um anderen Rational-Choice-Modelle Verkehrsnachfragemodelle Auf einem hoch-aggregierten Niveau können Verkehrsnachfragemodelle angesiedelt werden. Einheiten der Betrachtung sind Gebiete bw. Verkehrsellen (Flade & Wullkopf, 2000, S. 4), betrachtet werden Variablen wie Höhe des Verkehrsaufkommens und Modal-Split (welche Verkehrsmittel genutt werden) in den jeweiligen Untersuchungsgebieten. Auf diese Weise können die aggregierten Auswirkungen der Verkehrsmittelwahl modelliert werden; allerdings werden keine Erklärungen der individuellen Verkehrsmittelwahl angestrebt. Insofern eignen sich diese Modelle auch nicht, Hinweise für eine erwünschte Beeinflussung des Verkehrsmittelwahlverhaltens u gewinnen Standorttheorien Standorttheorien bewegen sich ebenfalls auf einem hohen Aggregationsniveau. Hier wird der Zusammenhang von Einkommenstruktur, Siedlungsdichte und Verkehrsmittelwahl modelliert (Flade & Wullkopf, 2000). Auf diese Weise können Veränderungen der Siedlungsstruktur, Belastungen der Verkehrssysteme und ihre Auswirkungen bis u einem gewissen Grad insbesondere auch langfristig vorhergesagt werden. Somit können solche Modelle durchaus ur Siedlungs- und Verkehrsplanung eingesett werden. Die Ansatpunkte für eine direkte Beeinflussung des Verkehrsmittelwahlverhaltens sind indes gering Rational-Choice Modelle Rational-Choice Modelle unterscheiden sich vor allem dadurch von den beiden oben genannten Ansäten, dass sie eine disaggregierte Betrachtung vornehmen, d.h. also einelne Individuen als Untersuchungseinheiten wählen. Dabei werden die individuellen Gegebenheiten, bspw. Verkehrsmittelanbindung u Hause und am Arbeitsplat berücksichtigt. Allerdings beschränken sich Rational-Choice-Modelle im strengeren Sinn auf objektivierbare Größen wie eitliche und monetäre Aspekte der Verkehrsmittelwahl (Flade & Wullkopf, 2000; Hunecke, 2000). Angenommen wird dabei ein rein rationales, allein den eigenen Nuten maximierendes Wahlverhalten gemäß diesen objektivierbaren Kriterien. Während also einelne Individuen mit ihren objektiven Gegebenheiten die Betrachtungseinheit bilden, werden Individuen als im Prinip gleich (nämlich rein rational handelnd) angesehen. Individuumsinterne Faktoren wie umweltrelevante Einstellungen werden nicht berücksichtigt. Im Bereich der Verkehrsmittelwahl ergeben sich allerdings Zweifel, inwieweit die Betrachtung von Menschen als rein rationalen Entscheidern ureichend ist (Hunecke, 2000) Psychologische und soialpsychologische Ansäte Während sich die in Kapitel vorgestellen aggregierten und verhaltensorientierten Ansäte allein mit äußeren objektiven Merkmalen beschäftigen, ist Kenneichen der psychologischen bw. soialpsychologischen Ansäte, dass hier innerpsychische Proesse bw. Personenvariablen in den Mittelpunkt des Interesses gerückt werden. Flade & Wullkopf (2000) unterscheiden hier wischen lerntheoretischen Ansäten, kognitiven Modellen, motivationalen Theorien und Werte-Modellen. Als eigene Kategorie wird die Theorie des geplanten Verhaltens von Ajen (1991) angeführt. Diese Modelle sollen hier jeweils kur vorgestellt und teilweise einige relevante Befunde referiert werden Lerntheoretische Ansäte Kerngedanke lerntheoretischer Ansäte im Bereich der Verkehrsmittelwahl ist, dass individuell unterschiedliches Verkehrsverhalten eine Folge individuell unterschiedlicher Lernerfahrungen ist. Zum einen spielt hier ein durch Handlungskonsequenen vermitteltes instrumentelles Lernen eine Rolle, um anderen kann Verkehrsverhalten auch am Modell durch Beobachtung und Imitation erlernt werden. Eine dem Modelllernen

19 3.2 Überblick über Theorien der Verkehrsmittelwahl 19 verwandte Problematik wird bei den weiter unten u diskutierenden Werte-Modellen und der Theorie des geplanten Verhaltens als subjektive Norm u diskutieren sein. In beiden Fällen ist hier das Verhalten von wichtigen Beugspersonen ein bedeutsamer Einflussfaktor auf die individuelle Verkehrsmittelwahl. Beüglich des instrumentellen Lernens ist entscheidend, welche Konsequenen aus dem individuellen Verkehrsverhalten folgen. Positive Konsequenen beispielsweise der Wahl, das Auto u benuten, sollen hier als Verstärker dienen, der das entsprechende Verhalten festigt, im Beispiel also die Bevorugung des Automobils als Verkehrsmittel verstärken. Hingegen führen negative Konsequenen dau, dass das Verhalten in Zukunft gemieden wird. Einen Überblick über verschiedene potentielle positive und negative Konsequenen bw. Verstärkungen und Bestrafungen für die Verkehrsmodalitäten ÖPNV und Auto geben Everett & Watson (1987). Im Gegensat u Rational-Choice-Modellen ist hier also nicht ausschlaggebend, welche Konsequenen ein bestimmtes Verhalten tatsächlich in der gegenwärtigen Situation haben würde, sondern die individuelle Erfahrung, die die Person beüglich des Verhaltens in der Vergangenheit gemacht hat. Während also im Erklärungsrahmen eines Rational-Choice-Modells eine dauerhafte Verhaltensänderung nur durch eine ebenso dauerhafte Veränderung der physikalischen Umwelt erreicht werden kann, können aus lerntheoretischer Sicht dauerhafte Verhaltensänderungen auch durch nicht-permanente Interventionen erreicht werden, sofern geeignete Verstärkungspläne anwendbar sind. Interessant ist die Argumentation von Heine (1995), dass möglicherweise gerade gelegentliche negative Verhaltenskonsequenen des Autofahrens durch unvorhersehbare Staus dau führen können, dass die Verkehrsmittelwahl Auto längerfristig stabilisiert wird. Dadurch, dass das Verhalten in unregelmäßigen Abständen belohnt wird (kein Stau), gelegentlich jedoch auch nicht (Stau), entsteht ein partieller Verstärkungsplan, von dem bekannt ist, dass so Verhalten langfristig stabilisiert werden kann, auch wenn externe Verstärkungen für längere Zeit ausbleiben Kognitive Modelle Lerntheoretische Ansäte sind dem Ursprung nach in der Forschungstradition des Behaviorismus anusiedeln und betrachten den Menschen aus einer mechanistischen Perspektive bw. als black box. Demgegenüber beschäftigen sich kognitive Modelle mit den internen Denkproessen. Beüglich der Verkehrsmittelwahl sind aus dem Bereich der kognitiven Modelle die Forschungen u cognitive/mental maps interessant. Einen ausführlichen Überblick über diese Forschung geben Bell, Greene, Fischer & Baum (1996). Der Begriff kognitive Karte beeichnet dabei ein Bild, das sich Menschen von der Umwelt machen, in der sie sich bewegen. Dabei können kognitive Karten unterschiedlich elaboriert ausfallen, von rudimentären Repräsentationen, welche Schritte notwendig sind, um von A nach B u gelangen, bis u überblicksartigen Repräsentationen der Umgebung. Dabei gibt es Hinweise darauf, dass für die Benutung unterschiedlicher Verkehrsmittel unterschiedliche kognitive Karten notwendig sind und ebenso durch die Benutung unterschiedlicher Verkehrsmittel unterschiedliche kognitive Karten gelernt werden. Wenn kognitive Karten für die Fortbewegung unerlässlich sind, kann ein Ansat ur Beeinflussung von Verkehrsmittelwahl darin bestehen, den Aufbau kognitiver Karten u fördern, mit denen sich Personen im ÖPNV bewegen können; die Gestaltung von Kartenmaterial rückt in den Blickpunkt. Aus dieser Perspektive analysieren beispielsweise Bronaft, Dobrow & O'Hanlon (1976) Karten des New Yorker U-Bahn-Systems auf ihre Brauchbarkeit, indem sie Versuchspersonen die Aufgabe stellen, real von einem vorgegebenen Startpunkt u einem vorgegebenen Zielpunkt u gelangen. Dabei können sie an einigen Beispielen eigen, wie eine ungünstige Gestaltung des Kartenmaterials u Irrwegen, Umwegen und somit lettendlich u negativen Erfahrungen mit dem U-Bahn-System führt. Einen interessanten Gesichtspunkt liefern auch die Studien von Bailenson, Shum & Uttal (1998, 2000), in denen die Autoren Eviden für eine initial straight segment -Heuristik usammentragen. Insbesondere unter Zeitdruck neigten ihre Versuchspersonen dau, vor allem auf das erste Wegstück u achten und dort eine möglichst geradlinige bw. schnelle Route anustreben. D.h. tendeniell wurden Umwege in späteren Wegabschnitten in Kauf genommen, solange der Anfang der Route geradlinig verlief. Möglicherweise könnte hier der öffentliche Nahverkehr insofern einen Nachteil gegenüber dem Automobil haben, als hier der Weg ur Haltestelle und eventuelle Warteeiten am Anfang der Route auftreten, während

20 3.2 Überblick über Theorien der Verkehrsmittelwahl 20 beispielsweise die Parkplatsuche mit potentiellen Umwegen und Zeitverlust erst am Ende der Route ansteht. Allerdings sind dem Autor keine Untersuchungen u diesem Thema bekannt Motivationale Theorien Eine dritte Perspektive auf eine interindividuell unterschiedliche Verkehrsmittelwahl bieten motivationale Theorien. Die entrale Idee bei der Anwendung motivationaler Theorien auf die Verkehrsmittelwahl ist, dass unterschiedliche Verkehrsmittel unterschiedliche Motive ansprechen können. Heine (1995) liefert (neben einigen anderen Punkten) eine umfangreiche, nach eigener Auskunft aber vermutlich u ergänende Zusammenstellung von Motiven, die das Automobil befriedigen kann. Neben Privatheit und Flexibilität und Unabhängigkeit gehören dau auch Motive 5 wie Soiale Anerkennung und Risiko. Für eine empirische Untersuchung über die emotionalen Aspekte verschiedener Verkehrsmittel siehe Flade (2000) sowie Steg, Vlek & Slotegraaf (2001). Motivationale Theorien betonen somit von den bislang vorgestellten Modellen am stärksten die nicht rein rationalen bw. nicht direkt an objektivierbare Kriterien gebundenen Determinaten der Verkehrsmittelwahl Werte-Modelle Flade & Wullkopf (2000) argumentieren, dass Werte-Modelle formal durchaus dem Rational-Choice-Ansat entsprechen können. Allerdings wird hier davon ausgegangen, dass Individuen nicht allein danach streben, ihren individuellen Nuten u maximieren, sondern dass sie auch das Wohl anderer Menschen in ihre Überlegungen mit einbeiehen. Dies widerspricht allerdings nicht dem Prinip der Nutenmaximierung per se, sondern hierbei ist vielmehr unächst einfach nur der Nuten anders definiert. Hunecke, Matthies, Blöbaum & Höger (1999) wenden ein auf der Theorie des altruistischen Verhaltens nach Schwart (1977) basierendes Modell auf das Problem der Verkehrsmittelwahl an. Dieses erweiterte Norm-Aktivations-Modell beinhaltet die Einflussfaktoren: Problembewusstsein (in diesem Fall die Bewusstheit, dass insbesondere die Klimaerwärmung ein Problem darstellt) Bewusstheit von Handlungskonsequenen (in diesem Fall das Wissen, dass die Verkehrsmittelwahl Auto mit größeren CO 2-Emissionen einhergeht) subjektive Norm (hier der subjektiv wahrgenommene Erwartungsdruck, sich umweltschonend u verhalten (Hunecke et al., 1999, S. 14)) wahrgenommene Verhaltenskontrolle (in diesem Fall der subjektiv wahrgenommene Handlungsspielraum dafür, sich tatsächlich umweltschonend u verhalten) Aus diesen Einflussgrößen wird unächst eine persönliche Norm darüber entwickelt, welches Verhalten in der spefischen Situation angemessen wäre. Diese persönliche Norm ist war nicht direkt als Verhaltensintention aufufassen, beeinflusst aber direkt das anschließend gewählte Verhalten. Allerdings wird auch der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle ein direkter Einfluss auf das Verhalten ugemessen. Zusätlich moderieren objektive individuumsexterne Einflüsse (hier also die objektiven Merkmale der Verkehrssysteme) den Zusammenhang wischen persönlicher Norm und Verhalten. Abbildung 3.1 veranschaulicht das Modell in seiner Anwendung in Beug auf das Verkehrsmittelwahlverhalten. Dabei ist darauf hinuweisen, dass durch die Aufnahme von objektiven äußeren Einflüssen (direkt und indirekt über die wahrgenommene Verhaltenskontrolle) das Modell nicht mehr eindeutig den rein (soial)-psychologischen Modellen in der Schematik von Flade & Wullkopf (2000) ugeordnet werden kann, sondern ähnlich den umweltpsychologischen Ansäten individuumsinterne und -externe Faktoren berücksichtigt. Basierend auf dem Modell leiten Hunecke et al. (1999) eine Reihe von Interventionsansäten für eine Veränderung der Verkehrsmittelwahl hin u umweltfreundlichen Verkehrsmittelalternativen ab. 5 Der Begriff Motiv (d.h. eine Verhaltensdisposition) ist hier nicht exakt verwendet. Das Motiv u soiale Anerkennung müsste korrekterweise in etwa als Streben nach soialer Anerkennung formuliert werden.

21 3.2 Überblick über Theorien der Verkehrsmittelwahl 21 Abbildung 3.1: Das erweiterte Norm-Aktivations-Modell in der Anwendung auf die Verkehrsmittelwahl. Quelle: nach Hunecke et al. (1999) Schwart & Howard (1981) formulieren normen-basierte Entscheidungen als einen Proess mit den vier entralen Stufen attention stage (in der die Bewusstheit der Handlungsnotwendigkeit, die Handlungsfähigkeit und das Wissen über effektive Handlungsmöglichkeiten aktiviert werden), motivation stage (in der soweit vorhanden relevante Motive beüglich des Verhaltens aktiviert werden), anticipatory evaluation (in der eine Verrechnung der u erwartenden normativen und externen Kosten und Nuten der Handlung vorgenommen wird) und schließlich, sofern eine Entscheidung gegen die Handlung ausfällt, die defense (bei der die Situation selbstwert-schütend reinterpretiert wird, um das eigene Nicht-Handeln u rechtfertigen). Auch aus diesem Modell lassen sich im Bereich der Vekehrsmittelwahl Interventionsansäte herausarbeiten (vgl. Matthies, Blöbaum, Höger & Hunecke, 2003) Theorie des geplanten Verhaltens Eine dem Norm-Aktivations-Modell verwandte Perspektive ist die Theorie des geplanten Verhaltens, die ursprünglich von Ajen (1991) stammend unter anderem von Bamberg & Schmidt (1999) auf den Bereich der Verkehrsmittelwahl angewendet wurde. Allerdings finden hier die Einflussgrößen des Norm-Aktivations- Modells Problembewusstsein und Bewusstheit von Handlungskonsequenen kein direktes Äquivalent. Stattdessen werden die erwarteten persönlichen Konsequenen des Verhaltens in der Variable Einstellungen gegenüber dem Verhalten (nach Falde & Wullkopf, 2000) gebündelt. Anstelle der persönlichen Norm steht in der Theorie des geplanten Verhaltens die Verhaltensintention. Die persönlichen Verantwortungs-Normen des Individuums werden also insgesamt schwächer betont Soialökologische und umweltpsychologische Ansäte Während sich die aggregierten und verhaltensorientierten Ansäte (Kapitel 3.2.1) auf physikalische bw. objektive Gegebenheiten beschränken, und die vorgestellen (soial-)psychologischen Ansäte (Kapitel 3.2.2) den Schwerpunkt der Betrachtung auf individuumsinterne Einflussgrößen bw. Proesse legen, integrieren soialökologische oder umweltpsychologische Ansäte von Anfang an beide Arten von Einflussfaktoren. Wie bereits für das Norm-Aktivation-Modell und die Theorie des geplanten Verhaltens angedeutet, ist diese Trennlinie dabei oft nicht gan eindeutig u iehen. Flade & Wullkopf (2000) führen unter umweltpsychologischen Ansäten auf: Soio-ökologische Dilemmata Das Behavior-Setting-Konept Constraint Modelle Insbesondere die beiden erstgenannten Ansäte sind klar einer umweltpsychologischen Perspektive uuordnen, insofern sie nicht nur sowohl Personen- als auch Umwelteinflüsse betrachten, sondern expliit auch die Interaktion wischen Person und Umwelt mitdenken. Für die vorliegende Arbeit ist vor allem der dritte genannte Ansat von Interesse, das Konept des soio-ökologischen Dilemmas wird als nütliche globale Sichtweise auf das Problem der Verkehrsmittelwahl kur vorustellen sein.

22 3.2 Überblick über Theorien der Verkehrsmittelwahl Soio-ökologische Dilemmata Auf Hardin (1968) geht der Begriff tragedy of commons urück (im Deutschen umeist Allmende-Klemme ). Das beschriebene Dilemma besteht darin, dass eine gemeinschaftlich bw. gesellschaftlich geteilte Ressource vorhanden ist, deren (Über-)Nutung für die Gemeinschaft von Nachteil ist, deren Nutung dem Individuum hingegen Vorteile verschafft. Übertragen auf den Bereich der Verkehrsmittelwahl kann als geteilte Ressource beispielsweise das Klima gesehen werden, das durch übermäßigen Auto-Verkehr um Nachteil aller langfristig geschädigt wird. Für das einelne Individuum überwiegen hingegen die kurfristigen Vorteile des Autofahrens (schnelle, flexible Fortbewegung). Als Ressource ließe sich im Bereich der Verkehrsmittelwahl auch die Verkehrsinfrastruktur auffassen, die durch starken Auto-Verkehr überlastet werden kann (Flade & Wullkopf, 2000). Ein Vericht auf das Auto wäre somit gesamtgesellschaftlich vorteilhaft. Für das einelne Inidividuum bedeutet ein Vericht auf das Auto jedoch unächst nur einen Vericht auf die kurfristigen Vorteile, während die langfristigen Nachteile weiterbestehen, wenn die anderen ihr Verhalten beibehalten. Ansäte u einer Auflösung des Dilemmas liegen hier um einen darin, die Nutung der Ressource stärker u reglementieren, um anderen können die externen gesellschaftlichen Kosten internalisiert werden (beispielsweise durch entsprechende Steuern) Constraint Modelle Constraint-Modelle betonen im Gegensat u Rational-Choice-Ansäten, dass Personen sich nicht immer rational nutenmaximierend verhalten können, sondern ihr Verhalten vielmehr gewissen Restriktionen unterliegt. Damit offenbart sich eine gewisse Ähnlichkeit um Konstrukt der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle aus dem in Kapitel bw vorgestellen Norm-Aktivations-Modell respektive ur Theorie des geplanten Verhaltens. Interessant für die vorliegende Arbeit ist, dass hier nicht nur objektiv vorhandene Verhaltensrestriktionen berücksichtigt werden (die allerdings auch selbst auferlegt sein können), sondern auch subjektiv wahrgenommene Handlungsmöglichkeiten bw. das Wissen über Verhaltensalternativen expliit angesprochen werden: Die Alternativen, wischen denen entschieden wird, sind im allgemeinen nicht die objektiv vorhandenen, sondern diejenigen, die dem betreffenden Individuum bekannt sind. Menschen handeln auf der Basis ihres persönlichen Wissens. Statt eine aufwendige Nutenmaximierung u betreiben, reicht ihnen eine ufriedenstellende Lösung. (Flade & Wullkopf, 2000, S. 23) Hier eigt sich eine gewisse koneptuelle Ähnlichkeit u den in Kapitel 3.1 vorgestellten Überlegungen u Heuristiken und insbesondere ur Satisficing-Regel (Kapitel ). Es wird also keine rein rationale Entscheidung angenommen, sondern vielmehr eine begrente Informationssuche bw. -verarbeitung, die nicht alle denkbaren Alternativen berücksichtigt Verkehrsmittelwahl und Habits Die meisten bisher vorgestellten Ansäte gehen in mehr oder weniger starker Form davon aus, dass das Verhalten von Personen Resultat eines bewussten Entscheidungsproesses ist, der auf den situationalen Gegebenheiten sowie gegebenenfalls den Werthaltungen und Motiven des Individuums beruht und in jeder Entscheidungssituation neu vollogen werden muss. Dies gilt insbesondere für die aggregierten und verhaltensorientierten Ansäte, während bei den psychologischen Modellen auch überdauernde subjektinterne Faktoren berücksichtigt werden. Dennoch wird auch hier in der Regel davon ausgegangen, dass Personen jede Situation neu vor dem Hintergrund dieser internen Faktoren überdenken müssen, um anschließend eine speifische Verhaltensentscheidung u treffen. Allein die lerntheoretischen Ansäte gehen von einem weitgehend automatischen Rei-Reaktions-Schema aus. Beüglich der Constraint-Modelle wurde festgehalten, dass Situationen umindest nicht vollständig durchdacht werden, sondern von vornherein nur wenige Verhaltensalternativen berücksichtigt werden. Eine noch stärkere Betonung der Erkenntnis, dass vermutlich nicht in jeder Situation neu eine bewusste Entscheidung für ein Verkehrsmittel bw. eine Handlungsalternative getroffen wird, spiegelt sich in der Koneption des Konstrukts habit. Unter Beug auf Triandis (1977, 1980) formulieren beispielsweise Bamberg (1996), Aarts (1996) sowie Klöckner, Matthies & Hunecke (2003) die Erwartung, dass bei Vorliegen starker Verhaltensgewohnheiten andere Einflussgrößen nur noch eine geringe Rolle bei der Verkehrsmittel-

23 3.2 Überblick über Theorien der Verkehrsmittelwahl 23 wahl spielen. Der Grundgedanke ist dabei, dass Verkehrsmittelwahl ein alltägliches Verhalten ist, das sehr häufig in verschiedenen Situationen geübt wird. Entsprechend ist u erwarten, dass sich Verhaltensgewohnheiten beüglich der Verkehrsmittelwahl herausbilden (vgl. Klöckner et al., 2003). Wenn nun eine passende Verhaltensgewohnheit gebildet worden ist, so muss nicht länger ein aufwendiger Abwägungsproess stattfinden, sondern die Entscheidungsfindung kann abgekürt und automatisiert werden. Das Resultat ist dann, dass die in den vorangeganen Kapiteln vorgestellten Determinanten des Verkehrsmittelwahlverhaltens ihre Wirksamkeit einbüßen und stattdessen das Verhalten der Verhaltensgewohnheit entspricht. Zu der Frage, welche Rolle Habits im Entscheidungsproess im Einelnen spielen, entwickeln die genannten AutorInnen unterschiedliche Modelle, die im Folgenden näher betrachtet werden sollen. Ein besonderer Schwerpunkt wird dabei auf den Untersuchungen von Aarts (1996) liegen, der den Einfluss des Konstrukts habit im Bereich der Verkehrsmittelwahl expliit im Hinblick auf das Informationssuchverhalten untersucht. Erst im Anschluss wird auf die Frage der Operationalisierung des Konstrukts habit eingegangen Das Konstrukt habit in soialpsychologischen Handlungsmodellen Die strukturellen Ähnlichkeiten wischen der Theorie des geplanten Verhaltens (siehe Kapitel ) und dem Norm-Aktivations-Modell (siehe Kapitel ) spiegeln sich auch in den Arbeiten ur Integration des Konstrukts habit in die jeweiligen Modelle (Bamberg, 1996 respektive Klöckner et al., 2003) wider. In beiden Arbeiten werden im Wesentlichen wei prinipielle Möglichkeiten untersucht, wo im Entscheidungsablauf habits wirksam werden können, die im Folgenden genauer u beleuchten sein werden. Bamberg (1996) befragte für seine Untersuchung in einem Querschnittsdesign einmalig Studierende einer Universität schriftlich hinsichtlich unternommener Wege ur Hochschule und der interessierenden Kontroll- und Einflussvariablen. Klöckner et al. (2003) befragten ihre (aus dem Telefonbuch der Stadt Bochum gewählten) Versuchspersonen in telefonischen und schriftlichen Interviews und ließen sie über einen Vier-Wochen-Zeitraum Fahrten vom Wohnort in die Innenstadt protokollieren. In einer ersten Annahme können habit-basierte Entscheidungen als Gegensat u intentionalen bw. Normbasierten Entscheidungen gesehen werden. In diesem Fall würde also das Vorliegen von starken habits in einer speifischen Verkehrsmittelwahlsituation bedeuten, dass kein elaborierter Entscheidungsproess abläuft, sondern direkt das gewohnte Verhalten gewählt wird. Das heißt also, dass bei Vorliegen einer starken Gewohnheit der Entscheidungsproess, wie er von den jeweiligen Modellen beschrieben wird, komplett umgangen würde und das Verhalten entsprechend nicht mehr von Intention bw. persönlicher Norm, sondern von der Gewohnheit determiniert wird. Das Vorliegen entsprechender Hinweisreie in der Situation würde direkt ur gewohnheitsmäßigen Reaktion führen. Diese erste Annahme ur Wirksamkeit von habits im Entscheidungsproess sollte sich empirisch dadurch untermauern lassen, dass der Zusammenhang wischen Intention und Verhalten bw. persönlicher Norm und Verhalten durch die Habitstärke moderiert wird. Liegt eine starke Verkehrsmittelwahlgewohnheit vor, so wird der elaborierte Entscheidungsproess umgangen und die dort relevanten Variablen haben keinen Einfluss mehr auf das Verhalten. Liegt hingegen keine bw. nur eine schwache Gewohnheit vor, sollte sich eine nennenswerte Korrelation wischen Intention bw. persönlicher Norm und Verhalten finden lassen. Sowohl Bamberg (1996) als auch Klöckner et al. (2003) können eine entsprechende Interaktion, respektive hypothesengemäß unterschiedliche Korrelationskoeffiienten für Versuchspersonen mit hoher und niedriger Habitstärke feststellen. Die weite diskutierte Annahme ur Wirkungsweise von habits im Entscheidungsproess lautet, dass diese beim Proess der Generierungen einer Intention bw. persönlichen Norm wirksam werden. Allerdings machen Bamberg (1996) und Klöckner et al. (2003) hier unterschiedliche speifische Annahmen. Bamberg (1996) geht davon aus, dass bei Vorliegen starker habits auch eine gespeicherte Intention abrufbar ist. Entsprechend sollte sich um einen ein Zusammenhang wischen habit und Intention eigen, um anderen sollte der Zusammenhang wischen den Einflussgrößen Norm, Einstellung und wahrgenommene Verhaltenskontrolle und der integrierenden Variable Intention bei starkem habit schwächer ausfallen. Tatsächlich findet Bamberg einen entsprechenden Zusammenhang wischen habits und Intention. Der Zusammenhang wischen Norm und Intention wird hypothesenkonfom moderiert, der Zusammenhang wischen wahrgenom-

24 3.2 Überblick über Theorien der Verkehrsmittelwahl 24 mener Verhaltenskontrolle und Intention fällt hingegen bei starkem habit tendeniell stärker aus als bei schwachem habit. Klöckner et al. (2003) koneptualisieren habits hingegen als direkte Einflussgröße im Proess der Evaluation der u erwartenden Handlungskonsequenen. Dabei argumentieren sie, dass eine stark habituelle Wahl eines Verkehrsmittels mit geringem Handlungswissen beüglich alternativer Verkehrsmittel einhergeht: For example, a habitual car driver simply does not have scripted representations of going to the subway station, buying a ticket, and taking the correct train. [...] Not possessing the needed script can be regarded as behavioral costs, which are considered in the anticipatory evaluation phase (ebd., S. 400). Hier ergibt sich ein koneptueller Anknüpfungspunkt für stärker kognitiv ausgerichtete Modelle, in denen Verkehrsmittelentscheidungen als Proess der Informationssuche und -verarbeitung aufgefasst werden. Allerdings ist die abgeleitete Modellvorhersage, dass habit neben subjektiver und persönlicher Norm einen usätlichen Einfluss auf das Verhalten haben soll, relativ unspeifisch. Empirisch können Klöckner et al. diesen Einfluss nachweisen, allerdings wird durch Aufnahme des usätlichen Prädiktors habit der Einfluss des subjektiven Norm geschwächt und wird im erweiterten Modell nicht mehr signifikant. In beiden Modellen kann sowohl ein Zusammenhang wischen habit und Verhalten als auch ein moderierender Einfluss der Habitstärke auf den Zusammenhang wischen Intention bw. persönlicher Norm und Verhalten gefunden werden. Allerdings ist hier auch denkbar, dass der moderierende Einfluss der Habitstärke lettendlich auf einen Deckeneffekt bw. eine eingeschränkte Verhaltensvarian in der Gruppe mit starken habits urückuführen ist. Auch inhaltlich ist nicht völlig klar, wie genau habits wirken. Zum einen erscheint plausibel, dass bei Vorliegen einer Verkehrsmittelwahlgewohnheit für einen speifischen Weg (wie.b. von u Hause um Arbeitsplat) der elaborierte Entscheidungsproess komplett umgangen wird. Zum anderen ist jedoch fraglich, ob sich ein ähnlicher Einfluss von habits auch bei weniger alltäglichen Wegen finden lässt, bw. wie genau bei relativ unbekannten Wegen der Entscheidungsproess abgekürt werden kann. Diese Problematik wird auch in den Ansäten ur Operationalisierung von habits deutlich, auf die weiter unten noch einugehen sein wird Das Konstrukt habit in den Untersuchungen von Aarts (1996) Aarts (1996) untersucht expliit den Einfluss von habits auf den Entscheidungsproess und insbesondere auf das Informationssuchverhalten. D.h. hier wird lettendlich eine detaillierte Erklärung angestrebt, auf welche Weise habits das Verkehrsmittelwahlverhalten beeinflussen. Einen besonderen Schwerpunkt legt Aarts (1996) dabei darauf, den Zusammenhang wischen Habitstärke sowie Tiefe und Breite des Informationssuchproesses u beleuchten. D.h. er untersucht um einen, wie viele Informationen die Versuchspersonen insgesamt einholen, um anderen, wie gleichmäßig sich die Einholung von Informationen über die verschiedenen Verkehrsmittel verteilt, also ob bspw. gewohnheitsmäßige RadfahrerInnen verstärkt Informationen ur Verkehrsmittelalternative Fahrrad abfragen. Insgesamt führt Aarts vier Studien um Informationssuchverhalten bei der Verkehrsmittelwahl durch. Dabei beschäftigen sich drei der Studien (Studie 3, 4 und 6) mit der habitualisierten Fahrradnutung, eine der Studien (Studie 5) beschäftigt sich mit der Autonutung. Mit Ausnahme von Studie 5 wurden dabei Studierende als Versuchspersonen rekrutiert. Das grundlegende Untersuchungsparadigma in Studie 3 und 4 ähnelt dabei stark dem in Kapitel geschilderten Vorgehen. Den Versuchspersonen wurden jeweils für einen imaginären oder realen Weg mehrere Verkehrsmittelalternativen ur Auswahl gestellt, u denen sie eigenständig verschiedene Informationsarten aus einem gegebenen Informationsangebot einholen konnten. Auf diese Weise ist Aarts in der Lage, den Informationssuchproess in relativ großem Detail nachuvolliehen. In Studie 3 wurden den Versuchspersonen dabei Informationen u Verkehrsmittelalternativen für den Weg von ihrem Zuhause (alle Versuchpersonen wurden aus demselben Studierendenwohnheim rekrutiert) ins Stadtentrum ur Verfügung gestellt. Die wählbaren Alternativen waren dabei um einen das Fahrrad, um anderen Zug, Bus und u Fuß u gehen. An Informationsarten wurden vorgegeben: physical discomfort, delay, traveling time, comfort, nuisance from other people und freedom (Aarts, 1996, S. 43). 6 D.h. hier wurden war keine norm-beogenen Informationsarten dargeboten, allerdings können lediglich delay und 6 An anderer Stelle (Aarts, 1996, S. 45) werden für dasselbe Experiment teilweise leicht andere Beeichnungen angeführt. In Studie 4 wird statt comfort eine Information ur post-transport -Distan bereitgestellt.

25 3.2 Überblick über Theorien der Verkehrsmittelwahl 25 traveling time als objektivierbare Informationsarten angesehen werden. Mit Ausnahme von traveling time wurden die Informationen beschreibend gegeben, d.h. um Beispiel little. Die Versuchspersonen wurden auf die Habitstärke in Beug auf die Wahl des Fahrrads getestet und in wei Gruppen (hohe vs. niedrige Habitstärke) eingeteilt. Als experimentelle Variation wurde die Hälfte der Versuchspersonen udem einer sogenannten accountability -Bedingung ugeordnet, d.h. diese Versuchspersonen wurden instruiert, dass sie im Anschluss an die Verkehrsmittelwahl ihre Entscheidung begründen sollten. Versuchspersonen in der accountability -Bedingung riefen dabei mehr Informationen ab als Versuchspersonen, die ihre Entscheidung nicht begründen sollten. Ebenfalls wurden bei niedriger Habitstärke mehr Informationen abgerufen als bei hoher Habitstärke. Darüber hinaus riefen Versuchspersonen mit starkem Fahrrad-habit vor allem Informationen um Fahrrad ab. Auch im Wahlverhalten eigte sich ein deutlicher Einfluss des habits. Aarts (1996) diskutiert, ob die Resultate möglicherweise dadurch ustande kommen, dass ein den Versuchspersonen bekannter Weg vorgegeben wurde. Hier wäre u überlegen, ob Versuchspersonen mit ausgeprägtem habit möglicherweise bereits viel Vorwissen haben und daher an dem Informationsangebot weniger interessiert sind. In Studie 4 wurde daher bei ansonsten im Wesentlichen identischem Versuchsaufbau ein ausdrücklich fiktiver Weg von ähnlicher Länge (3km) vorgegeben. Insgesamt betrachteten die Versuchspersonen in dieser Untersuchung mehr Informationen (56% der dargebotenen 30 Informationen versus 39% von 24 dargebotenen Informationen in Studie 3), ansonsten eigte sich ein übereinstimmendes Effektmuster. In Studie 5 und 6 wurden an Stelle von Informationen u Attributen verschiedener Verkehrsmittelalternativen Informationen u dem Weg selbst bereitgestellt. Dabei sollten die Versuchspersonen sich für 27 unterschiedliche Wege für ein Verkehrsmittel entscheiden (Studie 5) bw. für 16 unterschiedliche Wege beurteilen, wie geeignet hier die Verkehrsmittelalternative Fahrrad erschien. Als Informationsarten wurden Wetterbedingungen, Gepäckgewicht, Reisedistan, Abfahrtseit und verfügbare Zeit (letteres nur in Studie 5) verfügbar gemacht. In Studie 5 konnten die Versuchspersonen die Informationen wiederum eineln abfragen, in Studie 6 wurden alle Informationen direkt präsentiert. Auch in diesen Studien konnte geeigt werden, dass Versuchspersonen mit schwachem habit mehr Informationen abfragen (Studie 5) bw. in ihrer Entscheidung berücksichtigen (Studie 6). Kritisch anumerken ist u den Studien von Aarts vor allem, dass unklar bleibt, was genau Aufgabe der Versuchspersonen ist, bw. was diese als ihre Aufgabe auffassen. Am anschaulichsten kann diese Problematik an Studie 3 verdeutlicht werden. Hier sollten sich die Versuchspersonen u einem Weg informieren, den sie in dieser Form tatsächlich wiederholt in ihrem Alltag urücklegen. Demnach ist hier davon ausugehen, dass die Versuchspersonen bereits Erfahrung mit dem Weg haben und vermutlich durchaus über ein gewisses Maß an Vorwissen über die verschiedenen Verkehrsmittelalternativen verfügen. Dennoch bekommen sie diese Informationen ur Verfügung gestellt. Aarts (1996) schreibt hier The average number of inspected information items was relatively low, i.e., 39% of the available information (ebd., S. 48). Konträr erscheint insbesondere aus der Perspektive von Gigerener et al. betrachtet (vgl. Kapitel 3.1) eigentlich erstaunlich, dass die Versuchspersonen überhaupt so viele Informationen abfragen. Der Befund, dass habituelle FahrradfahrerInnen hier gerade über das Fahrrad Informationen abfragen, erscheint usätlich erstaunlich: Warum sollten Personen, die die entsprechende Wegstrecke vermutlich bereits öfters mit dem Fahrrad gefahren sind, erfragen, wie lange der Weg mit dem Fahrrad dauert oder wie anstrengend er ist? Der Verdacht liegt hier nahe, dass die Versuchspersonen weniger ihren eigenen Informationsbedarf decken, als vielmehr den vermuteten Erwartungen des Versuchsleiters gerecht werden wollen. Die Abfrage von Informationen vorrangig um Verkehrsmittel Fahrrad könnte damit beispielsweise der Aussage entsprechen: Ich interessiere mich im Alltag nur für das Fahrrad. Somit würde das eigentliche Ziel, ein reales Informationssuchverhalten u erfassen, verfehlt. Dieselbe Kritik lässt sich im Prinip auch für Studie 4 anbringen. Auch hier wäre u hinterfragen, ob habituelle FahrradfahrerInnen bei einer ca. 3km langen Wegstrecke real wie von Aarts (1996) gefunden an durchschnittlich rund 4,5 von 6 angebotenen Informationen um Verkehrsmittel Fahrrad interessiert sind. Von Plausbilitätserwägungen ausgehend ließe sich eher erwarten, dass habituelle FahrradfahrerInnen glauben, das Verkehrsmittel gut u kennen und Parameter wie Komfort, Freiheit und körperliche Anstrengung aber auch die Fahrteit auf kuren Strecken gut abschäten u können. Weiterhin ist u fragen, in wie weit die Versuchspersonen die gegebenen Informationen als realistisch oder glaubwürdig einschätten. Hier besteht unächst einmal prinipiell das Problem, dass Einschätungen.B.

26 3.2 Überblick über Theorien der Verkehrsmittelwahl 26 über den Komfort eines Verkehrsmittels stark interindividuell variieren können. In den Studien 3 und 4 wurden für diese Informationsarten hingegen einheitliche Werte angegeben. Wiederum ist fraglich, inwieweit das geeigte Informationssuchverhalten unter dieser Bedingung mit einem Informationssuchverhalten in einer realen Situation korrespondiert. Gerade bei der Betrachung des Verkehrsmittels Fahrrad und des entsprechenden habits wiegt diese Problematik schwer. Hier ist u erwarten, dass ein direkter Zusammenhang wischen Fahrrad-habit und sogar scheinbar objektiven Merkmalen wie der Fahrteit besteht. D.h. Versuchspersonen mit unterschiedlich starkem habit könnten die gegebenen Informationen als unterschiedlich realistisch erlebt haben. Nicht nur hinsichtlich der Informationssuche, sondern auch hinsichtlich der Entscheidung wird nicht klar, worin genau die Aufgabe der Versuchspersonen bestand. Einerseits ist hier denkbar, dass die Versuchspersonen durch das gegebene Informationsangebot den Eindruck gewannen, sie sollten eine möglichst ausführlich begründete Entscheidung treffen. Andererseits ist u überlegen, inwieweit die Bereitstellung von stark subjektiv gewichtbaren Informationsarten wie Komfort und Freiheit einen Hinweis in die Richtung gibt, sich möglichst gemäß dem alltäglichen Verhalten u entscheiden. Beüglich der Studien 5 und 6 wurden keine Informationen u Attributen der Verkehrsmittel gegeben, sondern stattdessen Informationen ur Art und den Umständen der Reise bereitgestellt. Hier fallen auch die gefundenen Unterschiede im Umfang der Informationssuche bw. -verwertung wischen Versuchspersonen mit starkem und schwachem habit weniger deutlich aus. Auch hier ist jedoch nicht vollständig ersichtlich, was Aufgabe der Versuchspersonen war Operationalisierung von habits Bei der Vorstellung der Untersuchungen von Aarts (1996), Bamberg (1996) und Klöckner et al. (2003) wurde die Messung des Konstrukts habit nicht weiter thematisiert und stattdessen direkt diskutiert, welchen Stellenwert die AutorInnen dem Konstrukt in ihren Modellen/Untersuchungen beimessen. Tatsächlich ist gerade die uverlässige Messung dieses Konstrukts ein wichtiges Problem, dem sich die genannten Studien auch umfangreich widmen. Die genannten Studien geben dabei im Wesentlichen die gleiche Argumentationskette wieder. Eine besonders ausführliche Darstellung findet sich dabei in Aarts (1996). Klöckner et al. (2003) begründen und überprüfen udem einige Varianten der Messung von habits. Das grundsätliche Problem besteht dabei darin, dass habits gerade Ausdruck eines Automatisierungsproesses sind, d.h. sie sind im Gegensat u Einstellungen und Intentionen keine bewusst gebildeten Bewertungen, sondern wirken im Unbewussten (vgl. Klöckner et al., 2003). Zwar mögen sich Personen u einem gewissen Teil ihrer Gewohnheiten bewusst sein, allerdings ist fraglich, in welchem Maße sie darüber Auskunft geben können. Ein vergleichsweise einfacher Ansat ur Messung von habits besteht darin, das vergangene Verhalten u erfragen. Der Grundgedanke ist dabei, dass habits sowohl durch (wiederholtes) vergangenes Verhalten erworben werden, als auch in der Folge ukünftiges Verhalten bestimmen. Allerdings birgt diese Vorgehensweise deutliche Risiken. Zum einen stellt sich die Frage, wie uverlässig vergangenes Verhalten gemessen werden kann. Gegen die häufig verwandte Methode, einfach selbstberichtetes vergangenes Verhalten u erheben, ist eingebracht worden, dass hier möglicherweise unulässig vorausgesett wird, dass Personen dieses Verhalten korrekt erinnern können (vgl. Aarts, 1996). Auch wenn vergangenes Verhalten jedoch uverlässig erhoben werden kann (bspw. durch Beobachtung), ist davon ausugehen, dass hier weit mehr als nur habits erfasst werden. So läßt sich.b. aus der Beobachtung, daß eine Person immer den Pkw benutt, um einen Freund in einer naheliegenden [sic] Stadt u besuchen, nicht der Schluß iehen, daß es sich bei diesem Verhalten um habitualisiertes Verhalten handeln muß. So können andere Gründe, wie.b. eine fehlende Busanbindung, für die ständige Pkw-Nutung verantwortlich sein (Bamberg, 1996, S. 298f). Das vergangene Verhalten ist nicht nur durch Gewohnheiten bestimmt, sondern auch sämtliche anderen denkbaren Einflussfaktoren wie Einstellung und Situationsmerkmale bestimmen das Verhalten. Besonders problematisch wird dies, wenn das so gemessene Konstrukt habit in bestehende Modelle ur Verhaltenserklärung aufgenommen werden soll. Hier würde dann lettendlich gegenwärtiges Verhalten durch vergangenes Verhalten erklärt, inhaltlich also lediglich ausgesagt, dass es überdauernde Determinanten des Verhaltens gibt. Werden die Versuchspersonen hingegen expliit gefragt, wie häufig sie ein Verhalten aus Macht der Gewohnheit ( by force of habit, Wittenbraker, Gibbs & Kahle, 1983, itiert nach Aarts, 1996, S. 22)

27 3.2 Überblick über Theorien der Verkehrsmittelwahl 27 durchführen, ergibt sich wieder das Problem, dass den Versuchspersonen eine bewusste Auskunft über einen unbewussten Proess abverlangt wird. Als Ausweg schlägt Aarts (1996) ein sogenanntes Response Frequency measure (RFM) vor. Hier sollen die Versuchspersonen u einer Anahl von Beschreibungen u Reisesituationen (.B. going to a supermarket ) so schnell wie möglich das erste Verkehrsmittel nennen, dass sie für diese Reise benuten würden. Aus der Häufigkeit der Nennung eines speifischen Verkehrsmittels wird dann die Stärke des habits beüglich dieses Verkehrsmittels bestimmt. Aarts argumentiert, dass hier erstens keine Erinnerung vergangenen Verhaltens verlangt wird, weitens das Maß nicht auf eine einelne speifische Situation beschränkt ist und drittens das Messverfahren einfach anwendbar ist. Aarts kann eigen, dass dieses Maß eine hohe Retest-Reliabilität (r=0,92 über vier Monate) aufweist und in seinen Studien einen besseren Prädiktor des Informationssuchverhaltens darstellt als die konkurrierende Maße. Bamberg (1996) und Klöckner et al. (2003) folgen dieser Argumentation und verwenden dieses bw. ähnliche Maße. Klöckner et al. (2003) untersuchen udem einige Modifikationen des RFM (speifischere Situationsbeschreibungen, mehrere Antwortmöglichkeiten), die sich jedoch empirisch nicht als nütlich erweisen. Auch beüglich des RFM kann eingewendet werden, dass sich hier vermutlich nicht allein das habit niederschlägt, sondern auch die schnellen Antworten der Versuchspersonen von Einstellungen und Erinnerungen an vergangenes Verhalten mitbestimmt werden. Es ist eben nicht geklärt, ob neben einer weitgehend automatisierten Zuordnung von Situation und Verkehrsmittel nicht auch Erinnerungen an früheres Verhalten in der Beantwortung des RFM eine Rolle spielen, das tatsächlich durch einen elaborierten Entscheidungsproess ustande gekommen war. Tatsächlich findet Aarts (1996) entsprechende signifikante Zusammenhänge, kann allerdings eigen, dass der Einfluss von mittels des RFM erhobenen habits auf das Informationssuchverhalten auch dann gefunden werden kann, wenn der Einfluss von Einstellungen kontrolliert wird. Dennoch kann auch das RFM die Probleme der Operationalisierung von habits nicht wirklich ufriedenstellend lösen. Die Frage, wie stark in das RFM neben habits andere Einflussfaktoren der Verkehrsmittelwahl eingehen, bleibt bestehen. Auch die Erhebung und das Herauspartialsieren von Kontrollvariablen löst das Problem nicht übereugend. Zum einen kann nie sichergestellt werden, dass tatsächlich alle relevanten Kontrollvariablen erhoben wurden, die sowohl RFM-Messwerte als auch Verhalten bestimmen, jedoch inhaltlich nicht unter das Konstrukt habit u fassen sind. Zum anderen können solche Kontrollvariablen ohnehin immer nur mit einer gewissen Messungenauigkeit erhoben werden. Beispielsweise kann das vergangene Verhalten selbst unter der Prämisse, dass dieses ausschließlich von personen-externen Faktoren determiniert wird aufgrund unkontrollierbarer Einflüsse schwanken. Beispielsweise kann ein Auto aus verschiedenen Gründen vorübergehend nicht verfügbar sein, eine Verletung kann die Benutung bestimmter Verkehrsmittel verhindern etc. Der Indikator vergangenes Verhalten enthält also neben stabilen Einflussgrößen, die auch ukünftiges Verhalten bestimmen sollten, auch ufällige Schwankungen, die den Vorhersagewert reduieren. Nicht ulett äußern sich diese Schwankungen in geringeren Retest-Reliabilitäten (Aarts, 1996 gibt hier.b. r=0,62 für selbstberichtetes vergangenes Verhalten über einen 4-Monats-Zeitraum an, während für das RFM wie beschrieben eine Reliabilität von r=0,92 im selben Zeitraum gefunden wurde). Es kann nun argumentiert werden, dass das RFM gerade deshalb eine gute Vorhersagekraft hat, weil der Versuchsperson hier keine Gelegenheit gegeben wird, außergewöhnliche situationale Einflüsse in ihrer Antwort u berücksichtigen. Es wird also nur das typische Verhalten gemessen. Zweifelsohne lässt sich so ugleich eine bessere Abschätung der Ausprägung des habits vornehmen, allerdings ist eben auch das typische Verhalten theoretisch nicht mit dem habit gleichuseten, sondern dürfte ugleich typische situationale Merkmale (alle nicht expliit in der Frage vorgegebenen) enthalten. Die beschriebenen Probleme wiegen vor allem dann schwer, wenn mit Hilfe des Konstrukts habit Vorhersagen beüglich des Verhaltens von Personen in realen Situationen und in ihrem alltäglichen Umfeld getroffen werden sollen. Auch beüglich der Erklärung des Informationssuchverhaltens in Laborsituationen stellt die Schwierigkeit der Operationalisierung von habits allerdings ein ernstunehmendes Problem dar. Beispielsweise könnte argumentiert werden, dass bei der Beantwortung des RFM auch eine stabile Tenden dau eine Rolle spielt, wie stark Personen ihre Verkehrsmittelentscheidungen überhaupt elaborieren. Zwar wird den Versuchspersonen im Rahmen des RFM ohnehin kaum Gelegenheit gelassen, eine ausführliche

28 3.2 Überblick über Theorien der Verkehrsmittelwahl 28 Abwägung vorunehmen, allerdings könnte ein sehr einheitliches Antwortmuster auch dadurch erklärt werden, dass die Versuchsperson wenig in der Lage ist, sich in die geschilderten Situationen hineinuverseten. Es läge hier nahe, dass sich dieselbe Tenden in einer eingeschränkteren Informationssuche in einem Laborexperiment niederschlägt. Zusätlich u einem speifischen habit ur Wahl eines bestimmten Verkehrsmittels würde hier (auch) eine globalere Personeneigenschaft um Ausdruck kommen, die nicht unmittelbar dem Konstrukt habit uuordnen wäre 7, im RFM jedoch mit habits konfundiert würde. Der Befund von Aarts (1996), dass geringe Habitstärke und die Versuchsbedingung accountability einen ähnlichen Einfluss auf das Informationssuchverhalten haben, könnte als Hinweis auf eine deratige Konfundierung gewertet werden Relevan des Konstrukts habit In der obigen Diskussion wurden Probleme der Operationalisierung des Konstrukts habit angesprochen, die lettendlich auch die Gültigkeit der berichteten Ergebnisse um Stellenwert des Konstrukts habit in Frage stellen. Insbesondere die theoretische Verankerung von habits in Modellen der Verkehrsmittelwahl kann nur schwer abgesichert werden, solange kein übereugender Ansat ur unabhängigen Messung von habits vorliegt, bw. solange andere Einflussgrößen nicht trennscharf kontrolliert werden können. Während die Vorhersagequalität des RFM im Bereich der Verkehrsmittelwahl mehrfach belegt werden konnte, fehlt eine hinreichend abgesicherte inhaltliche Trennung des Konstrukts habit von anderen Einflussgrößen. Aus einer praktischen Perspektive ist diese Problematik hingegen weniger schwerwiegend. Hier stellt sich vor allem die Frage, ob sich aus der Berücksichtigung des Konstrukts habit erfolgreiche Interventionsansäte ergeben. Umgekehrt könnte von erfolgreichen theoriegeleiteten Interventionen mit an habits ansetenden Maßnahmen eine Bestätigung der theoretischen Modelle ausgehen. Ein erster Ansat in dieser Richtung ist die Studie von Bamberg (2000), in der eine Änderung des Verkehrsmittelwahlverhaltens durch eine sogenannte implementation intention erreicht wird, d.h. eine sehr speifische Intention, für einen bestimmten Weg ein bestimmtes Verkehrsmittel u nuten. Der Beug um Konstrukt habit erfolgt hier jedoch eher indirekt, indem theoretisch angenommen wird, dass eine implementation intention vom Wirkmechanismus mit habits vergleichbar ist und entsprechend die Wirksamkeit von habits unterdrücken bw. umkehren kann. Rölle, Weber & Bamberg (2002) führen eine auch langfristig (6 Monate) relativ erfolgreiche Intervention in einer Gruppe von vor kurem umgeogenen Versuchspersonen durch. Diese Untersuchung kann so interpretiert werden, dass gerade in der Situation einer drastischen Änderung von Situationsmerkmalen erfolgreich interveniert werden kann. Das könnte einen Hinweis darauf liefern, dass eine Intervention gerade dann erfolgreich ist, wenn bestehende habits durch eine Situationsänderung aufgebrochen werden. Allerdings fehlt eine Kontrollgruppe von Versuchspersonen, die bereits länger im Untersuchungsgebiet wohnen, so dass sich keine sicheren Aussagen um Einfluss von habits machen lassen. Dennoch belegen diese Studien, dass eine Beschäftigung mit dem Konstrukt habit im Bereich der Verkehrsmittelwahl auch aus einer praktischen Perspektive von Interesse ist. 3.3 Informationen im Bereich der Verkehrsmittelwahl aus einer anwendungsbeogenen Perspektive In Kapitel 3.1 und 3.2 wurde der Stand der psychologischen Forschung u (heuristischer) Informationssuche respektive u Theorien der Verkehrsmittelwahl usammengefasst. In Kapitel wurden die Untersuchungen von Aarts (1996) ur Informationssuche im Bereich der Verkehrsmittelwahl diskutiert. Die Thematik der Informationssuche bw. Informationsdarbietung wird auch aus anwendungsbeogener Perspektive bearbeitet. Zum einen wären hier wissensentrierte Interventionstechniken u nennen, wie sie beispielsweise in Homburg & Matthies (1998) vorgestellt werden, die hier allerdings nicht im Einelnen diskutiert werden sollen. Zum anderen hat der Bereich der Informationsdarbietung im Verkehrswesen in den letten Jahren unter dem Stichwort Telematik verstärkte Aufmerksamkeit erfahren. 7 Hier ist eine Parallele um Konept des Involvement (vgl. Enste, 1998) u sehen. Zwar erscheint plausibel, dass Personen mit geringem Involvement stärkere habits herausbilden (da diese ja den Entscheidungsproess vereinfachen), allerdings sind die Konepte inhaltlich verschieden.

29 3.3 Informationen im Bereich der Verkehrsmittelwahl aus einer anwendungsbeogenen Perspektive 29 Der Begriff Telematik umfasst dabei qualitativ sehr heterogene Teilgebiete, denen wenig mehr gemein ist, als dass sie in der einen oder anderen Form Datenverarbeitungs- und Telekommunikationstechnologien nuten (vgl. Gohlisch & Kämpf, 2000). Als einige Unterscheidungsdimensionen im Bereich der Verkehrstelematik können angeführt werden: Ort der Informationsgabe: Systeme, die im weiteren Sinne fest installiert sind (Parkleitsysteme, Zuganeigetafeln am Bahnhof, aber auch Routenplanungsprogramme, sofern sie auf einem nicht portablen PC eingesett werden), vs. solche, die mitgeführt werden können (im Auto installierte Navigationssysteme, Personal-Travel-Assistents (PTA) oder Systeme, die auf die Abfrage per Mobilfunktelefon ausgelegt sind). Zeitpunkt der Informationsgabe: Informationsgabe während der Reise oder ausschließlich vor Reiseantritt Verkehrsmittelbeug: Systeme, die auf ein spefisches Verkehrsmittel ugeschnitten sind (Parkleitsysteme, Zuganeigetafeln am Bahnhof), vs. solche, die Informationen u verschiedenen Verkehrsmittelalternativen bereitstellen (PTAs bieten prinipiell diese Möglichkeit). Kostenpflichtigkeit: Kostenpflichtige vs. kostenlose Systeme, einmalige Investitionen oder Abonnements vs. Beahlung nach Menge der abgefragten Informationen Lenkmechanismus: Verkehrslenkung allein durch Informationsgabe (.B. Stauwarnungen) oder durch externe Gebühren (Mautsysteme) Lenkstrategie: Optimierung des individuellen Nutens (schnelle Fahrteit) oder der Auslastung des Verkehrssystems. Während sich hier oft Überschneidungen ergeben (Vermeidung von akuten Staus), können diese Ziele im Einelfall durchaus divergieren. Einbeiehung dynamischer Informationen: Systeme, die nur statische Informationen anbieten (.B. einfache Routenplanungsprogramme), vs. Systeme, die dynamische Informationen über Auslastung oder Störungen des Verkehrssystems miteinbeiehen. Trägerschaft: Von praktischer Bedeutung ist lettlich auch, ob Telematik-Anwendungen privat betrieben oder öffentlich finaniert werden. Am Umfang dieser Liste wird deutlich, dass unter den Begriff Telematik die verschiedenartigsten Systeme gerechnet werden. Dennoch ist den meisten gemeinsam, dass sie sich mit der Informationsgabe beschäftigen. Insbesondere beüglich der Informationsnutung bei in-vehicle -Systemen, d.h. Navigationssystemen, die im Auto installiert werden, gibt es auch eine Reihe von theoretischen Untersuchungen (bspw. Kantowit, Hanowski & Kantowit, 1997; Katsikopoulos, Duse-Anthony, Fischer & Duffy, 2000) nicht nur aus der Psychologie (.B. Lotan, 1992, für ein interessantes mathematisches Modell). Allerdings ist davon ausugehen, dass solche in-vehicle-systeme war das konkrete Verkehrsverhalten beeinflussen, als Systeme, die erst während der Fahrt Informationen liefern, jedoch kaum auf die Verkehrsmittelwahl Einfluss nehmen (vgl. Pollack & Jones, 1993). Entsprechend kommen Gohlisch & Kämpf (2000) u einer skeptischen Gesamtbeurteilung beüglich der Umwelteffekte von Telematiksystemen im Straßenverkehr. Demgegenüber sind war ebenfalls ahlreiche Projekte und Arbeiten u Informationssystemen für den ÖPNV vorhanden (bspw. Ehmann, Keppeler & Zipfel, 2000; Hirnstedt & Kierek, 1999; Schulte, 1999; Zapp, 1998.

30 3.3 Informationen im Bereich der Verkehrsmittelwahl aus einer anwendungsbeogenen Perspektive 30 Für Systeme, die Informationen u mehreren Verkehrsmittelalternativen bereitstellen: Faltlhauser & Schreiner, 2001; Keller, Pischner & Pollesch, 2001; Neuher, Pat & Schröder, 2000). 8 Allerdings sind dem Autor keine Arbeiten bekannt, die sich mit der Frage befassen, wie genau solche Informationen von Personen verarbeitet werden, bw. welche Rolle sie im Einelnen in der Verkehrsmittelwahl spielen. Bestenfalls finden sich hier Untersuchungen um Stellenwert des Informationsangebotes an sich (.B. Bien & Maleika, 2001; Priewasser & Höfler, 2000; Schnippe, 1999). Insbesondere ur Frage des Informationssuchproesses bei der Verkehrsmittelentscheidung sind aus diesem Bereich also keine relevanten Erkenntnisse u itieren. 3.4 Probleme und Grenen bisheriger Forschung Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass über den Proess der Informationssuche und -verarbeitung bei der Verkehrsmittelwahl wenig bekannt ist. Die Studien von Aarts (1996) sind als ein wesentlicher Ansat u nennen, diese Problematik näher u beleuchten. Allerdings reduiert insbesondere die Tatsache, dass die Aufgabe der Versuchspersonen schlecht definiert war, die Aussagekraft der Ergebnisse. Es bleibt unklar, was genau die Versuchspersonen als ihre Aufgabe sahen und ob dies in relevantem Zusammenhang mit ihrem alltäglichen Verkehrsmittelverhalten steht. Als weiterer Anknüpfungspunkt sind die itierten Arbeiten u heuristischer Entscheidungsfindung u nennen. Hier wird im Gegensat die Aufgabe sehr genau speifiiert, inklusive konkreter Vorgaben ur Gewichtung verschiedener Prädiktoren. Im Resultat führt jedoch auch diese Vorgehensweise dau, dass fraglich ist, ob die gefundenen Ergebnisse auf reale Entscheidungssituationen generalisierbar sind bw. ob entsprechend strukturierte Entscheidungssituationen im Alltag in relevanter Häufigkeit anutreffen sind. Wie weiter unten u diskutieren sein wird, erscheint gerade das Problem der Verkehrsmittelwahl als erheblich komplexer als die in diesen Studien abgebildeten Entscheidungssituationen. Schließlich befassen sich insbesondere die Arbeiten u norm-basierten Verkehrsmittelentscheidungen bw. der Theorie des geplanten Verhaltens mit realen Verkehrsmittelwahlsituationen, machen jedoch kaum expliite Aussagen über den Proess von Informationssuche und -verarbeitung. 3.5 Forschungsfragen/Hypothesen Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, den Proess der Informationssuche und -verarbeitung bei der Verkehrsmittelwahl genauer u ergründen. Forschungsleitende Annahme ist dabei, dass sich ein unterschiedliches Vorgehen bei der komplexen Problemlösesituation Verkehrsmittelwahl in einer unterschiedlichen Verkehrsmittelentscheidung niederschlägt. D.h., Verkehrsmittelwahl wird unter dieser Perspektive weder allein durch personen-externe Merkmale der Situation noch allein durch Einstellungen und Normen bestimmt. Vielmehr werden Unterschiede im Verkehrsmittelwahlverhalten auch auf unterschiedliche Formen der Informationsverarbeitung bei der Bearbeitung der komplexen Entscheidungsituation Verkehrsmittelwahl urückgeführt. Dabei wird von der Prämisse ausgegangen, dass Verkehrsmittelwahlentscheidungen heuristisch bearbeitet werden, dass also keine uneingeschränkt rationale Entscheidung getroffen wird. Die Anwendung unterschiedlicher heuristischer Strategien und insbesondere die unterschiedliche Einschätung ur Relevan der denkbaren Prädiktoren könnten hier den Ausgang der Entscheidung beeinflussen. Ferner wird davon ausgegangen, dass habits sich in einer solchen unterschiedlichen Herangehensweise niederschlagen, dass also eine Verkehrsmittelwahlgewohnheit u einem gewissen Teil als eine Denkgewohnheit im Bereich der Verkehrsmittelwahl aufufassen ist. Um sich der gegenüber den itierten Untersuchungen u diesem Bereich angebrachten Kritik u entiehen, sollen dabei folgende Festlegungen getroffen werden: Die Entscheidungssituation soll so weit wie möglich von subjektiven Kriterien wie Reisekomfort oder Freiheit bereinigt werden. Vielmehr sollen allein die (relativ) objektivierbaren Kriterien Zeit und Preis als relevante Entscheidungskriterien verwendet werden. Den Versuchspersonen soll expliit die Aufgabe gestellt werden, allein diese beiden Kriterien u optimieren. 8 Auffällig ist hier, dass der Begriff Telematik im Zusammenhang mit Informationsangeboten um ÖPNV nur selten verwendet wird, auch wenn hier mit dem Einsat von Datenverarbeitungs- und Telekommunikationstechnologien sowie teilweise dynamischen Informationen typische Anwendungen aus dem Bereich Telematik bearbeitet werden. Die gewählte Begrifflichkeit ur Beschreibung der Informationssysteme ist an dieser Stelle jedoch nicht relevant.

31 3.5 Forschungsfragen/Hypothesen 31 Zudem soll der Einfluss situativer Bedingungen auf die Verkehrsmittelwahl kontrolliert werden, um das Problem der Konfundierung der Wirkung des Konstrukts habit mit Einflüssen situativer Merkmale u umgehen. Die oben genannten Forderungen legen nahe, eine artifiielle Experimentalsituation u schaffen, in der Kriterien wie Reisekomfort ausgeschlossen werden. Zugleich soll die Experimentalsituation hingegen ein möglichst vollständiges und realitätsnahes Abbild des Problemraums Verkehrsmittelwahl geben. Um eine Konfundierung der Wirkungen von habit und involvement u umgehen, sollen keine Versuchspersonen mit unterschiedlich starken habits sondern vielmehr Versuchspersonen mit qualitativ unterschiedlichen habits untersucht werden. Bevor diese Festlegungen in Kapitel 3.6 genauer ausgearbeitet werden, soll unächst der Problemraum Verkehrsmittelwahl innerhalb des angedeuteten Rahmens analysiert werden. Anschließend werden konkrete Fragestellungen und Hypothesen u formulieren sein Analyse von Verkehrsmittelwahl als komplexes Problem Um konkrete Hypothesen ausformulieren u können, erscheint es weckmäßig, unächst einige allgemeine Betrachtungen ur Struktur des Problemraumes Verkehrsmittelwahl anustellen. Dabei sind vier entrale Fragen u stellen: Welche Handlungsalternativen stehen ur Verfügung? Welches sind die relevanten Gütekriterien für die Entscheidung? Welches sind die relevanten Informationsarten, die bei der Entscheidung u berücksichtigen sind? Auf welche Weise können diese Informationen erlangt werden? Diese vier Fragen sollen im Folgenden kur andiskutiert und soweit für die Vorstellung der Hypothesen notwendig entsprechende Festlegungen getroffen werden Handlungsalternativen In realen Verkehrsmittelwahlsituationen steht theoretisch umeist eine Vielahl von Handlungsalternativen ur Verfügung. Wenn es Aufgabe ist, von Ort A nach Ort B u gelangen, können diverse Verkehrsmittel genutt werden, für die umindest theoretisch auch noch eine unüberschaubare Anahl von verschiedenen Routen denkbar ist. Des Weiteren können verschiedene Verkehrsmittel kombiniert werden (.B. Park & Ride), wodurch die Zahl der Handlungsalternativen weiter ansteigt. Schließlich erfüllen Reisen umeist einen bestimmten Zweck,.B. das Einkaufen. Dies impliiert jedoch, dass der Reiseweck möglicherweise auf verschiedene Weisen erfüllt werden kann: So könnte ein anderer Zielort ausgewählt werden (im Beispiel ein anderes Geschäft aufgesucht werden), die Reise könnte verschoben werden und schließlich ist auch immer die Entscheidung möglich, die Reise überhaupt nicht u unternehmen. Somit ergibt sich bereits beüglich der möglichen Handlungsalternativen ein Verhaltensspielraum, der im Rahmen einer experimentellen Untersuchung kaum abubilden ist. Hier erfolgt eine Beschränkung auf die beiden Verkehrsmodalitäten Auto und ÖPNV. Zudem werden für die jeweiligen Verkehrsmodalitäten nur je wei Routenalternativen vorgegeben, wischen denen sich die Versuchsperson entscheiden muss Gütekriterien Es wurde bereits ausführlich diskutiert, dass bei der Verkehrsmittelwahl potentiell eine Vielahl von verschiedenen Gütekriterien relevant ist. So mag die Güte der Verkehrsmittelentscheidung daran u bemessen sein, wie komfortabel die Fahrt ist, oder wie gut die getroffene Entscheidung mit eigenen Werten (bspw. um Umweltschut) in Einklang steht. Bereits begründet wurde die Festlegung auf die Kriterien Zeit und Preis, da diese am ehesten über verschiedene Versuchspersonen hinweg objektivierbar sind. Um lettendlich eine objektive Aussage über die Güte einer Verkehrsmittelentscheidung treffen u können, müssen diese beiden Kriterien udem auf eine Dimension reduiert werden. Eine verbreitete Vorgehens-

32 3.5 Forschungsfragen/Hypothesen 32 weise, die auch hier gewählt werden soll, ist dabei, eitliche und monetäre Kosten wechselseitig in Beug auf einen Stundenlohn ineinander u überführen. Im Bereich der Verkehrsmittelwahl ergibt sich dabei eine interessante Besonderheit: Wenn tatsächlich die Reiseeit als ein relevantes Gütemaß betrachtet wird, so hängt die Güte der Entscheidung lettlich auch direkt davon ab, wie viel Zeit auf die Entscheidung verwandt wird. Wenn Ziel einer Verkehrsmittelentscheidung ist, möglichst früh am Zielort anukommen, so bedeutet dies, dass nicht nur die Fahrteit gering gehalten werden muss, sondern auch die Entscheidungseit. Entsprechend wäre u erwarten, dass Personen gerade bei Verkehrsmittelentscheidungen (sofern die Schnelligkeit der Reise ein relevantes Kriterium ist) darauf bedacht sind, eine möglichst schnelle Entscheidung u treffen. Verkehrsmittelentscheidungen sind unter dieser Perspektive ein Problembereich, in dem Heuristiken geradeu wangsläufig angewendet werden müssen. Eine eitintensive ausführliche Entscheidungsfindung stünde dem Ziel dieser Entscheidungsfindung unmittelbar entgegen Informationsarten Auch bei einer Beschränkung auf die beiden Gütemaße Zeit und Preis ergeben sich erhebliche Probleme. Zwar kann hier lettendlich eine einelne Zahl als Gütekriterium herangeogen werden. Allerdings ist theoretisch eine Vielahl von verschiedenen Möglichkeiten denkbar, diese Zahl u berechnen, bw. u einer Abschätung dieser Zahl u gelangen. Zunächst ist deshalb u klären, welche Teilgrößen bei der Berechnung des Gütemaßes u berücksichtigen sind. Dabei ergeben sich für die beiden Verkehrsmittel Auto und ÖPNV unterschiedliche Ergebnisse. Für den ÖPNV sind folgende Informationsarten u berücksichtigen: Fahrpreisinformationen (über die Kosten einer Fahrkarte) Fahrteitinformationen (fahrplangemäße Dauer einer Fahrt sowie ggf. Abweichungen vom Fahrplan) Warteeitinformationen (Abfahrtseiten/Taktung der Verkehrsmittel, Umsteigenotwendigkeiten) Fußweginformationen (Länge bw. Dauer der anfallenden Fußwege u den Haltestellen/um Zielort) Sonstige Informationen (bspw. Zeitaufwand für die Beschaffung eines Tickets) Für das Auto ergeben sich: Fahrpreisinformationen (über die Länge und Beschaffenheit der Strecke sowie die Verkehrslage) Fahrtdauerinformationen (über die Länge und Beschaffenheit der Strecke sowie die Verkehrslage) Fußweginformationen (Fußweg um Fahreug sowie Fußweg vom Parkplat um Zielort) Parkplatinformationen (Zeit, um einen Parkplat u finden, Entfernung des Parkplates um Zielort (siehe Fußwege)) Schließlich ist, wie bereits erwähnt, auch die Zeit der Entscheidungsfindung bei der Bestimmung der Entscheidungsgüte u berücksichtigen. Für das Verkehrsmittel Auto steht diese unter der Annahme, dass die Entscheidung komplett vor Reiseantritt getroffen wird in direktem Zusammenhang mit der Ankunftseit: Je mehr Zeit für die Entscheidungsfindung benötigt wird, desto später kann die Reise angetreten werden. Beim ÖPNV ergibt sich ein etwas komplexerer Zusammenhang, da hier udem die Taktung der Verkehrsmittel u beachten ist. Hier wäre also vor allem relevant, ob durch eine längere Dauer der Entscheidungsfindung die nächste Abfahrtseit verpasst wird oder nicht. Mit anderen Worten: Es sollte hier die Information über die Abfahrtseit der ÖPNV-Verbindung nicht lediglich bei der Abschätung der Güte der Verbindung beachtet werden, sondern bereits für die Entscheidung genutt werden, ob die Informationssuche fortgesett oder abgebrochen wird.

33 3.5 Forschungsfragen/Hypothesen Informationsquellen Eine usätliche Komplexitätsebene ergibt sich aus der Frage, aus welchen Quellen die oben genannten Informationsarten beogen werden können. Im Alltag dürften hier Wissen bw. Erfahrungswerte eine große Rolle spielen. In unbekannten Situationen muss die Entscheidung aufgrund anderer Quellen getroffen werden. Eine komplette Auflistung solcher Quellen erscheint beinahe unmöglich. Zum Beispiel könnte die Information, wie lange die reine Fahrteit bei einer Auto-Route beträgt: von anderen Personen erfragt werden in einem Routenplanungsprogramm errechnet werden aus der Entfernung abgeschätt werden aufgrund des Streckenverlaufs geschätt werden durch Ausprobieren/Abfahren der Strecke ermittelt werden Schließlich ergibt sich hier theoretisch die Möglichkeit, eine Vielahl weiterer Quellen, wie Informationen über die aktuelle Verkehrslage, über Baustellen und ähnliche Hindernisse, die Wetterbedingungen u.ä. einubeiehen. D.h. nicht nur für das Gesamtkriterium Zeit ergibt sich das Problem der Abschätung, sondern auch die relevanten Teilinformationen wie Fahrtdauer müssen um Teil erst aus anderen Prädiktoren abgeschätt werden. Zur Abschätung der Zeit, die benötigt wird, mit dem Auto um Zielort u gelangen, könnte eine Person beispielsweise die Zeitdauer relevant finden, die für die Parkplatsuche gebraucht wird. Sie könnte hier entweder einfach einen konstanten Schätwert verwenden, also beispielsweise, dass das Parken immer rund fünf Minuten dauert. Sie könnte aber auch für die Abschätung der Teilinformation weitere Informationsquellen heraniehen, wie.b. die am Zielort u erwartende Auslastung der Parkpläte. Diese könnte sie im Prinip wiederum aus Informationen wie der Uhreit, der ungefähren Lage des Zielortes im Stadtgebiet, Informationen über die Park-Kapaitäten am Zielort oder gar telefonisch erfragten Auskünften von Personen ermitteln, die sich in der Nähe des Zielortes aufhalten. Somit ist lettlich ein heuristisches Vorgehen auf mehreren Ebenen denkbar. Zum einen könnte die Person heuristisch entscheiden, ob die Parkdauer in einer Situation überhaupt eine entscheidungsrelevante Größe ist. Zum anderen könnte sie bei der Abschätung der Parkdauer wiederum heuristische Strategien verwenden und ausschließlich bestimmte Prädiktoren berücksichtigen. Die Problematik wird dadurch usätlich komplexer, dass unterschiedliche Informationsarten unterschiedlich leicht u erlangen sind, sowie dass unterschiedliche Informationsquellen möglicherweise nicht allen Personen ur Verfügung stehen. Offensichtlich sind auch hier experimentelle Beschränkungen unumgänglich. Zum einen wird hier der Informationsraum für alle Personen einheitlich u strukturieren sein; allen Personen werden also die selben Informationen ugänglich u machen sein. Der Zeitaufwand für die Erlangung dieser Informationen wird ebenfalls für alle Personen konstant anuseten sein, allerdings kann der Zeitaufwand für verschiedene Informationen durchaus differentiell gestaltet werden. Zum anderen erfolgt eine Festlegung auf möglichst atomar dargebotene Informationen. D.h. die Informationen sollen nicht in aggregierter Form verfügbar gemacht werden (wie dies beispielsweise bei Routenplanungsprogrammen geschieht), sondern, um die Relevan unterschiedlicher Teilinformationen untersuchen u können, sollen diese separat angeboten werden (um Beispiel soll für die Auto-Routen die Streckenlänge unabhängig von der u erwartenden Fahrteit abrufbar sein, Abfahrtseiten im ÖPNV unabhängig von Fahrteiten). Eine Sonderrolle spielt dabei das Kartenmaterial. Straßenkarten bw. Linienpläne werden hier als primäre Informationsquellen angesehen, mittels derer sich die Versuchsperson in einer für sie unbekannten Situation informieren kann, welche Routenalternativen überhaupt denkbar sind. Allerdings können aus diesem Material möglicherweise auch einige weiterführende Informationen erschlossen werden. So kann wie bereits diskutiert beispielsweise die Parkplatsituation möglicherweise aus der Lage des Zielortes im Stadtgebiet erschlossen werden.

34 3.5 Forschungsfragen/Hypothesen Hypothesen Ziel der vorliegenden Arbeit ist, glaubhaft u machen, dass gewohnheitsmäßige ÖPNV- bw. Auto-NuterInnen sich im Proess der Entscheidungsfindung bei der Verkehrsmittelwahl systematisch unterscheiden, sowie dass diese Unterschiede nicht allein durch unterschiedliche physikalische Merkmale der persönlichen Umwelt sowie unterschiedliche normative Elemente ustande kommen, sondern ihren Ursprung auch in der heuristischen kognitiven Verarbeitung ur Verfügung stehender Informationen haben. Da hier im Wesentlichen Annahmen über kognitive Proesse gemacht werden, ist es schwierig, wingende Beweise anuführen. Stattdessen soll eine schlüssige Kette von Indiien die Kernthese glaubhaft machen. Zunächst soll dau die Kernthese in drei logische Grundannahmen ergliedert werden. Anschließend werden diese Grundannahmen genauer analysiert, um ihnen schließlich operationalisierbare Hypothesen uordnen u können. Die erste Grundannahme besagt, dass gewohnheitsmäßige ÖPNV- bw. Auto-NuterInnen sich beüglich ihres Verkehrsmittelwahlverhaltens unterscheiden. In dieser Form ist die Grundannahme freilich tautologisch. Ziel der Arbeit ist jedoch speifisch, die rein kognitiven Determinaten dieses Verhaltensunterschiedes u untersuchen, während der Einfluss von Einstellungen und Werten, sowie von Situationsmerkmalen systematisch ausgeschaltet bw. kontrolliert werden soll. Unter der Annahme, dass eitliche und finanielle Aspekte relevante Dimensionen der Verkehrsmittelwahl sind, deren Ausprägungen objektivierbar sind 9, lässt sich die Grundannahme konkreter formulieren als: Grundannahme 1: Auch in einer artifiiell reduierten Situation, in der expliit Aufgabe der Versuchspersonen ist, eine Verkehrsmittelwahl allein aufgrund eitlicher und finanieller Aspekte der Verkehrsmittel u treffen, welche personenunabhängig systematisch variiert werden können, lassen sich Unterschiede wischen gewohnheitsmäßigen ÖPNV- und Auto-NuterInnen beüglich der Verkehrsmittelwahl finden. Die weite Grundannahme beieht sich auf die Frage, wie der Proess der Verkehrsmittelwahl abläuft. Dabei sollen um einen Personenunterschiede unächst ausgeblendet und um anderen Verkehrsmittelwahl als Problemlöseproess untersucht werden, dessen Ziel es ist, objektive Gütemaße u optimieren. Grundgedanke ist dabei, dass die Verkehrsmittelwahl ein hochkomplexer Proess ist, der mithilfe von heuristischen Regeln der Informationssuche bewältigt wird. Grundannahme 2: Entscheidungen im Bereich der Verkehrsmittelwahl sind heuristischer Natur. D.h. es werden nur wenige Informationen gesucht bw. berücksichtigt, dies jedoch auf eine Art und Weise, mit der in realen Situationen sinnvolle Entscheidungen getroffen werden können. Schließlich ergibt sich die dritte Grundannahme aus der Kombination der beiden erstgenannten Annahmen: Grundannahme 3: Die in Grundannahme 1 postulierten Unterschiede wischen gewohnheitsmäßigen ÖPNV- und Auto-NuterInnen lassen sich auf eine unterschiedliche Anwendung der unter Grundannahme 2 behaupteten heuristischen Proesse der Informationssuche und Entscheidungsfindung urückführen. In den nachfolgenden Abschnitten sollen diese Grundannahmen genauer ausformuliert werden und in speifische operationalisierbare Hypothesen überführt werden. Da die kognitiven Proesse, die der Verkehrsmittelwahl ugrunde liegen, insgesamt wenig beforscht sind, werden dabei u den Grundannahmen 2 und 3 auch viele ungerichtete Hypothesen bw. explorative Fragestellungen u beschreiben sein. 9 Im Gegensat u Dimensionen wie bspw. Komfort, auf denen einige Personen das Verkehrsmittel ÖPNV als besser einschäten mögen als das Auto, während andere Personen in der gleichen Situation gegenteilig urteilen.

35 3.5 Forschungsfragen/Hypothesen Grundannahme 1 Unterschiedliches Entscheidungsverhalten bei unterschiedlichen Gewohnheiten Die erste Grundannahme ist vergleichsweise einfach u operationalisieren: Hypothese 1: Werden Versuchspersonen mit deutlich unterschiedlichen Verhaltensgewohnheiten aufgefordert, in einer artifiiellen Situation eine Verkehrsmittelwahl ausschließlich aufgrund eitlicher und finanieller Aspekte u treffen, wird sich auch hier eine unterschiedliche Verkehrsmittelwahl dergestalt eigen, dass gewohnheitsmäßige ÖV-NuterInnen sich häufiger für den öffentlichen Verkehr entscheiden als gewohnheitsmäßige AutofahrerInnen bw. umgekehrt gewohnheitsmäßige AutofahrerInnen sich häufiger für das Auto entscheiden als gewohnheitsmäßige ÖV-NuterInnen. Von theoretischem Interesse ist jedoch nicht nur, ob überhaupt ein Zusammenhang wischen alltäglichen Verhaltensgewohnheiten und Verhalten in der skiierten artifiiellen Situation bestehen, sondern auch, wie groß dieser Zusammenhang ausfällt. Die Größe des Zusammenhangs liefert hier eine Abschätung für die Relevan rein kognitiver Komponenten der Verkehrsmittelwahl: Fragestellung 1: Wie groß fallen die in Hypothese 1 postulierten Unterschiede aus? Grundannahme 2 Heuristische Entscheidungsfindung Die weite entrale Grundannahme betrifft kognitive Proesse und ist somit naturgemäß schwieriger u operationalisieren als Grundannahme 1, die sich mit direkt beobachtbaren Verhaltensunterschieden beschäftigt. Die Annahme gliedert sich dabei in drei logisch getrennte Bereiche. Einerseits wird angenommen, dass in einer realen oder realitätsnahen Situation sinnvolle Entscheidungen getroffen werden. Andererseits wird postuliert, dass diese Entscheidungen unter Berücksichtigung nur weniger Informationen getroffen werden, bw. dass der Informationssuchproess stark eingeschränkt ist. Schließlich wird eine unächst unspeifische Annahme über den vermittelnden kognitiven Proess gemacht. Der erste Bestandteil der Grundannahme lässt sich unter der Prämisse, dass eitliche und finanielle Aspekte die relevanten Situationsmerkmale sind, mithilfe der folgenden gerichteten Hypothesen über den Zusammenhang wischen (simulierten) Situationsmerkmalen und Verkehrsmittelwahlverhalten operationalisieren: Hypothese 2: Wenn das Verkehrsmittel ÖPNV gegenüber dem Verkehrsmittel Auto in eitlicher Hinsicht die bessere Wahl darstellt, wird die Verkehrsmittelentscheidung häufiger ugunsten des ÖPNV ausfallen und umgekehrt wird die Entscheidung häufiger ugunsten des Verkehrsmittels Auto ausfallen, wenn dieses in eitlicher Hinsicht die bessere Wahl darstellt. Hypothese 3: Wenn das Verkehrsmittel ÖPNV gegenüber dem Verkehrsmittel Auto in finanieller Hinsicht die bessere Wahl darstellt, wird die Verkehrsmittelentscheidung häufiger ugunsten des ÖPNV ausfallen und umgekehrt wird die Entscheidung häufiger ugunsten des Verkehrsmittels Auto ausfallen, wenn dieses in finanieller Hinsicht die bessere Wahl darstellt. Der weite Bestandteil der Grundannahme postuliert, dass die Informationssuche stark eingeschränkt erfolgt. Zur Operationalisierung dieser Annahme können verschiedene Indikatoren herangeogen werden. Zu nennen wären hier:

36 3.5 Forschungsfragen/Hypothesen 36 Zeitdauer der Entscheidungsfindung Informationssuche u mehr als einer Verkehrsmittelalternative Benutung von mehr als einem Kartentyp (hier: Linienpläne und Straßenkarten) Einholung weiterführender Informationen wie.b. Fahrplandaten oder Verkehrsmeldungen Da hier keine Erfahrungswerte vorliegen, sind nur verhältnismäßig unspeifische Hypothesen bw. Fragestellungen möglich: Hypothese 4: In der Regel werden nur u einer Verkehrsmittelalternative Informationen gesucht. Hypothese 5: In der Regel wird nur ein Kartentyp ur Entscheidungsfindung herangeogen. Hypothese 6: Es werden nur wenige weiterführende Informationsquellen wie Fahrplandaten oder Verkehrsmeldungen herangeogen. Sowie ergänend u Hypothese 6: Hypothese 6.a: Sofern weiterführende Informationsquellen herangeogen werden, geschieht dies meist nur in Beug auf eine der Verkehrsmittelalternativen. Des Weiteren interessieren in diesem Zusammenhang die Fragestellungen: Fragestellung 2: Wie lange dauert die Entscheidungsfindung? Fragestellung 3: Welche Arten von weiterführenden Informationen werden herangeogen? Schließlich beschäftigt sich der dritte logische Bestandteil von Grundannahme 2 mit der Frage, welche Proesse es erlauben, bei einer stark eingeschränkten Informationssuche dennoch u einer sinnvollen Entscheidung u gelangen. Hier wird angenommen, dass unächst aufgrund oberflächlicher Situationsmerkmale eine vorläufige Auswahl eines Verkehrsmittels getroffen wird und erst anschließend eine genauere Betrachtung der Problemsituation erfolgt. Unter der Annahme, dass vergleichsweise früh im Informationssuchproess Kartenmaterial konsultiert werden muss, sowie dass die Art des benutten Kartenmaterials (Linienplan oder Straßenkarte) einen Aufschluss darüber gibt, welches Verkehrsmittel erwogen wird, lässt sich hier als Indikator anführen, ob sich bereits um Zeitpunkt der ersten Nutung des Kartenmaterials ein systematischer Zusammenhang mit den (simulierten) Situationsmerkmalen eigt. In diesem Fall müsste bereits aufgrund anderer oberflächlicher Hinweisreie eine Vorauswahl des Verkehrsmittels stattgefunden haben. Hypothese 7: Wenn das Verkehrsmittel ÖPNV gegenüber dem Verkehrsmittel Auto in eitlicher Hinsicht die bessere Wahl darstellt, wird häufiger uerst der Linienplan konsultiert als der Straßenplan und umgekehrt wird häufiger uerst die Straßenkarte konsultiert, wenn das Verkehrsmittel Auto gegenüber dem Verkehrsmittel ÖPNV in eitlicher Hinsicht die bessere Wahl darstellt.

37 3.5 Forschungsfragen/Hypothesen 37 Des weiteren wäre u klären, unter welchen Umständen dennoch eine ausführlichere Informationssuche stattfindet. Die Annahme ist hier, dass eine ausführlichere Informationssuche vor allem in solchen Situationen erfolgt, in denen oberflächliche Informationen keinen eindeutigen Aufschluss darüber ergeben, welches Verkehrsmittel vorteilhafter ist. Da unächst unbekannt ist, welche oberflächlichen Merkmale genutt werden, wird speifischer u überprüfen sein, ob eine ausführlichere Informationssuche in solchen Situationen erfolgt, in denen sich die relevanten Aspekte der Verkehrsmittel tatsächlich nicht oder kaum unterscheiden. Für die Ausführlichkeit der Informationssuche sollen erneut die weiter oben genannten Indikatoren herangeogen werden. Dadurch ergeben sich folgende Operationalisierungen: Hypothese 8: Unterscheiden sich die Verkehrsmittelalternativen nur unwesentlich beüglich der eitlichen Aspekte, so wird insgesamt mehr Zeit auf die Entscheidungsfindung verwendet. Hypothese 9: Unterscheiden sich die Verkehrsmittelalternativen nur unwesentlich beüglich der eitlichen Aspekte, so werden insgesamt häufiger Informationen u beiden Verkehrsmittelalternativen gesucht. Hypothese 10: Unterscheiden sich die Verkehrsmittelalternativen nur unwesentlich beüglich der eitlichen Aspekte, so werden insgesamt häufiger verschiedene Kartentypen herangeogen. Hypothese 11: Unterscheiden sich die Verkehrsmittelalternativen nur unwesentlich beüglich der eitlichen Aspekte, so werden insgesamt häufiger weiterführende Informationen eingeholt. Ergänend ergibt sich ur weiten Grundannahme die globalere Fragestellung: Fragestellung 4: Welche Aussagen können über den konkreten Ablauf der Entscheidungsfindung getroffen werden, d.h. welche Arten von Heuristiken kommen um Einsat? Grundannahme 3 Personenunterschiede im Entscheidungsfindungsproess Grundannahme 3 lässt sich in wei logische Teilkomponenten ergliedern. Zum einen wird behauptet, dass gewohnheitsmäßige ÖPNV-NuterInnen und AutofahrerInnen sich beüglich der Informationssuche und -verarbeitung unterscheiden. Zum anderen wird behauptet, dass diese Unterschiede in Zusammenhang mit der Verkehrsmittelwahlentscheidung stehen. Lettendlich soll dabei nahe gelegt werden, dass Unterschiede in der Informationssuche und -verarbeitung ursächlich u einer unterschiedlichen Verkehrsmittelwahl führen, allerdings wird in der vorliegenden Arbeit nur ein ungerichteter Zusammenhang u überprüfen sein. Der erste Teil der Annahme beschäftigt sich also mit Unterschieden des Entscheidungsfindungsproesses in unterschiedlichen Personengruppen. Weitgehend unklar ist jedoch, welcher Art diese Unterschiede sind. Im Wesentlichen ist hier unächst einmal denkbar, dass sich Versuchspersonen mit unterschiedlichen Verhaltensgewohnheiten darin unterscheiden, u welchem Verkehrsmittel sie vermehrt Informationen sammeln, sich also ein Bias der Informationssuche in Richtung der alltäglichen Verkehrsmittelwahl eigt. Denkbar wären jedoch auch qualitative Unterschiede dergestalt, dass Versuchspersonen mit unterschiedlichen Verhaltensgewohnheiten unterschiedlich auf die Situationsmerkmale ansprechen. Hier wird von ersterer Annahme ausgegangen, operationalisiert über die folgenden Hypothesen: Hypothese 12: ÖPNV-NuterInnen suchen häufiger Informationen u ÖPNV-Routen als u Auto-Routen und umgekehrt suchen AutofahrerInnen häufiger Informationen u Auto-Routen als u ÖPNV-Routen.

38 3.5 Forschungsfragen/Hypothesen 38 Hypothese 13: ÖPNV-NuterInnen konsultieren häufiger den Linienplan als die Straßenkarte und umgekehrt konsultieren AutofahrerInnen häufiger die Straßenkarte als den Linienplan. sowie speifischer: Hypothese 13.a: ÖPNV-NuterInnen konsultieren häufiger uerst den Linienplan als AutofahrerInnen und umgekehrt konsultieren AutofahrerInnen häufiger uerst die Straßenkarte. Hypothese 14: ÖPNV-NuterInnen iehen häufiger weiterführende Informationsquellen u ÖPNV-Routen als u Auto-Routen heran und umgekehrt iehen AutofahrerInnen häufiger weiterführende Informationsquellen u Auto-Routen als u ÖPNV-Routen heran. Untersucht werden soll dennoch auch die Fragestellung, ob sich qualitative Unterschiede im Informationssuchproess eigen: Fragestellung 5: Lassen sich signifikante Wechselwirkungen wischen Verkehrsmittelwahlgewohnheit auf der einen Seite und Situationsmerkmalen wie finaniellen und eitlichen Aspekten der Verkehrsmittel auf der anderen Seite auf die angeführten Indikatoren des Informationssuchproesses (Entscheidungsdauer, Art und Umfang der genutten Karten, Art und Umfang eingeholter weiterführender Informationen) feststellen? Der weite logische Bestandteil von Grundannahme 3 besagt, dass Personenunterschiede im Informationsverhalten mit gleichgerichteten Unterschieden in der Verkehrsmittelwahl einhergehen. Hier werden die beiden folgenden Indikatoren herangeogen: Hypothese 15: Versuchspersonen, die häufiger uerst den Linienplan konsultieren, wählen auch häufiger den ÖPNV als Verkehrsmittel, bw. umgekehrt wählen Versuchspersonen, die häufiger uerst die Straßenkarte konsultieren, häufiger das Auto. Hypothese 16: Versuchspersonen, die häufiger weiterführende Informationen um ÖPNV einholen, wählen auch häufiger den ÖPNV als Verkehrsmittel, während umgekehrt Versuchspersonen, die häufiger weiterführende Informationen u Auto-Routen einholen, sich häufiger für das Auto entscheiden. Zusätlich werden die folgenden Fragestellungen u untersuchen sein: Fragestellung 6: Sofern sich ÖPNV-NuterInnen in einer konkreten Situation für das Verkehrsmittel Auto entscheiden, treffen sie dann schlechtere Routen-Entscheidungen als AutofahrerInnen in derselben Situation bw. umgekehrt? Fragestellung 7: In welchem Zusammenhang stehen Entscheidungsdauer und Güte der Entscheidung?

39 3.6 Methodischer Ansat Methodischer Ansat Zur Untersuchung der genannten Hypothesen wird eine experimentelle Vorgehensweise gewählt. Es sollen Versuchspersonen mit unterschiedlichen Verkehrsmittelwahlgewohnheiten herangeogen werden. Dabei wird ein Extremgruppendesign angestrebt mit wei Gruppen von Versuchspersonen, die eine starke Gewohnheit ur Nutung des ÖPNV, respektive ur Nutung des Autos, in ihrer täglichen Verkehrsmittelwahl eigen. Da nicht die Auswirkungen unterschiedlich starker habits, sondern vielmehr qualitativ unterschiedlicher habits untersucht werden sollen, ist es von untergeordneter Bedeutung, das jeweilige habit exakt u erfassen. Vielmehr reicht es aus, Gruppen von Versuchspersonen u wählen, die von sich eine ausreichend hohe Gleichförmigkeit der alltäglichen Verkehrsmittelwahl berichten. Kernstück der Untersuchung soll eine Computersimulation bilden, innerhalb derer den Versuchspersonen ein möglichst realitätsnahes Informationsangebot unterbreitet wird, aus dem sie sich selbständig bedienen können. Dabei sollen diese Informationen sowohl von ihren Werten als auch von ihrer Struktur her möglichst realitätsnah ausgestaltet werden. D.h. es wird um einen Wert darauf gelegt, realistische Angaben beispielsweise u den Fahrpreisen bereitustellen, um anderen darauf, den real für die Erlangung dieser Angaben benötigten Zeitaufwand u modellieren. Im Informationsangebot sollen auch Informationen von geringerer Relevan enthalten sein. Die Informationen sollen dabei in möglichst atomarer Form bereitgestellt werden und es soll protokolliert werden, welche Informationen in welcher Reihenfolge abgefragt werden. Aufgabe der Versuchspersonen soll es sein, in in der Computersimulation vorgegebenen Senarien eine Auswahl wischen den Verkehrsmitteln Auto und ÖPNV sowie wischen verschiedenen ur Verfügung stehenden Routenalternativen u treffen. Dabei wird expliit vorgegeben, die Entscheidung ausschließlich an den Kriterien Zeit und Preis u orientieren. Ausdrücklich soll dabei auch die Entscheidungsdauer berücksichtigt werden. Um die Versuchspersonen u motivieren, eine möglichst effektive Wahl u treffen, sollen Geldpreise für diejenigen Versuchspersonen ausgelobt werden, die insgesamt die besten Entscheidungen treffen. Die vorgegebenen Senarien sollen ausdrücklichen Realitätsbeug aufweisen. Dabei sollen die Situationsmerkmale personenunabhängig variiert werden. Insbesondere soll hierbei systematisch variiert werden, welches Verkehrsmittel jeweils aufgrund des Kriteriums Zeit sowie des Kriteriums Preis die bessere Wahl darstellt. Um einen Einfluss speifischen Vorwissens aususchließen, sollen die Senarien in einer den Versuchspersonen unbekannten (simulierten) Umgebung spielen. Da ugleich eine realitätsgetreue Simulation angestrebt wird, sind die Senarien in einer realen Stadt anusiedeln und entsprechend ausugestalten, in der sich die Versuchspersonen allerdings nicht auskennen.

40 4 Untersuchungsmethode 40 4 Untersuchungsmethode 4.1 Versuchspersonen Im Hauptversuch wurden insgesamt 18 Versuchspersonen getestet. Die Gruppenuteilung erfolgte aufgrund der Selbsteinschätung ( Ich lege 90% oder mehr meiner alltäglichen Wege von mehr als 1km Länge mit dem Auto urück bw. äquivalent für den ÖPNV). Weiteres Auswahlkriterium war, dass die Versuchspersonen nicht regelmäßig im Schauplat der Simulation, der Stadt Dortmund, verkehrten, oder sich dort nach eigener Einschätung auskannten. Nachträglich stellte sich heraus, dass wei der bereits getesteten Versuchspersonen gemäß dem genannten Kriterium weder der Gruppe AutofahrerInnen noch der Gruppe ÖV- NuterInnen klar ugeordnet werden konnten. Diese Versuchspersonen wurden von der weiteren Analyse ausgeschlossen, es verblieben je acht Versuchspersonen in den beiden Gruppen. Dabei waren in der Gruppe der ÖV-NuterInnen vier Versuchspersonen männlich und vier weiblich, unter den AutofahrerInnen waren wei Männer und sechs Frauen vertreten. 14 der Versuchspersonen waren Studierende der Universität Bochum, die beiden anderen hatten ihr Erststudium vor einem bw. wei Jahren abgeschlossen, waren aber weiterhin an der Universität Bochum ur Promotion eingeschrieben. Alle Versuchspersonen hatten umindest grundlegende Erfahrungen im Umgang mit dem Computer und waren mit den in der Simulation verwendeten Bedienelementen und -konepten vertraut. 4.2 Untersuchungsablauf Die Untersuchung enthielt wei wesentliche Bestandteile. Das Kernstück bildete die eigens für diesen Zweck entwickelte Computersimulation Heureka. Innerhalb dieser wurden von den Versuchspersonen insgesamt wei Übungssenarien und neun Experimentalsenarien bearbeitet. Jedes Senario beinhaltete dabei im Wesentlichen die Aufgabe, möglichst schnell von einem gegebenen Startpunkt u einem gegebenen Zielpunkt u gelangen. Im Anschluss an die Simulationsdurchgänge wurde ein teilstrukturiertes Interview durchgeführt und die Verkehrsmittelwahlgewohnheiten wurden mithilfe eines Fragebogens erfasst. Kapitel 4.3 beschreibt den formalen Aufbau der Computersimulation und die ugehörige Instruktionsphase. Die inhaltliche Ausgestaltung der Computersimulation wird in Kapitel 4.4 detailliert beschrieben. Die Abschlusserhebung wird in Kapitel 4.5 dokumentiert. 4.3 Formale Gestaltung der Simulation Kernstück der Untersuchungsmethode war eine computergestütte Simulation, die eigens u diesem Zweck programmiert wurde. Das entwickelte Computerprogramm war dabei für die Präsentation der Senarien, die Bereitstellung der Informationen u diesen Senarien und für die Protokollierung des Informationssuchverhaltens der Versuchsperson uständig. Das Programm bestand aus insgesamt sechs Hauptkomponenten, deren Gestaltung im Folgenden näher beschrieben werden soll. Anschließend werden noch einmal der konkrete Ablauf jedes einelnen Versuchsdurchgangs sowie die Einübungs- und Instruktionsphase näher beschrieben. Dieses Teilkapitel beschäftigt sich dabei vorrangig mit den formalen Aspekten der Simulation. Die Art und Struktur der ur Verfügung gestellten Einelinformationen sowie die diesen Informationen ugrundeliegenden Modellannahmen werden getrennt in Kapitel 4.4 ausgeführt Aufgabenstellung In insgesamt neun Versuchsdurchgängen und wei Probedurchgängen wurde den Versuchspersonen jeweils ein Senario vorgegeben, in dem es Aufgabe war, von einem gegebenen Startpunkt u einem ebenfalls vorgegebenen Zielpunkt u gelangen. Dabei sollten die Versuchspersonen eitliche und finanielle Kosten der Reise berücksichtigen und diese gemäß der Formel 15 Cent pro Minute, entsprechend einem Stundenlohn von 9 Euro, verrechnen. Expliit wurde den Versuchspersonen erläutert, dass udem die Entscheidungseit u berücksichtigen sei, dass es also nicht sinnvoll sei, beispielsweise ehn Minuten auf die Entscheidung wischen wei Alternativen u verwenden, wenn diese Alternativen sich lettlich nur um fünf Minuten in der Fahrteit unterscheiden. Andererseits wurde betont, dass auch eine u oberflächliche In-

41 4.3 Formale Gestaltung der Simulation 41 formationssuche u einer ungünstigen Entscheidung führen könne. Es wurden keine konkreten Zeitvorgaben gemacht; die Versuchspersonen konnten selbst entscheiden, wann sie den Suchproess abbrechen und ihre Entscheidung bekanntgeben wollten. Um die Versuchspersonen u motivieren, sich intensiv mit der Aufgabe u befassen, wurden Geldpreise in Höhe von 30, 20 und 10 Euro für die drei Gesamtbesten ausgelobt. Zur Lösung der Aufgabe konnten die Versuchspersonen eigenständig Informationen aus der Simulation abfragen. Jeder Abfragevorgang war dabei mit einem gewissen Zeitaufwand verbunden. Insgesamt standen in jedem Senario sechs Routenalternativen (drei ÖPNV-Verbindungen und drei Auto-Routen) ur Verfügung, u denen Informationen bereitgehalten wurden und wischen denen sich die Versuchsperson entscheiden musste. Jeweils eine der drei pro Verkehrsmittel angegebenen Verbindungen war dabei ein Irrweg, d.h. eine Wegbeschreibung, die in dieser Form nicht möglich war. Den Versuchspersonen wurde mitgeteilt, dass sie in der Gewinnspielwertung eine erhebliche Zeitstrafe erhalten würden, wenn sie eine solche Route wählen würden. Damit sollte erreicht werden, dass die Versuchspersonen umindest eine funktionierende Route selbst finden mussten und nicht einfach blind raten konnten. Da die Versuchspersonen darüber informiert waren, dass jeweils genau eine Route pro Verkehrsmittel und Senario ein Irrweg war, stand es ihnen allerdings durchaus offen, aus den verbliebenen Routen blind u wählen, wenn sie den jeweiligen Irrweg identifiiert hatten. Um die Gedächtnisbelastung der Versuchspersonen gering u halten, wurde ihnen u jedem Senario ein Noti-Zettel vorgelegt, auf dem Start- und Zielpunkt notiert waren, sowie die Wegbeschreibungen der insgesamt sechs ur Auswahl stehenden Routen. Zudem war auf dem Zettel Plat für freie Notien. Ein Beispiel für diesen Zettel ist in Anhang B gegeben. Die vorgegebenen Senarien spielten in einer realen Stadt (Dortmund) und die in der Simulation vorgehaltenen Informationen wurden realistisch ausgestaltet (siehe dau Kapitel 4.4), so dass die Versuchspersonen ihre Annahmen über das Funktionieren des Verkehrs in der realen Welt auf die Simulation übertragen konnten. Um Effekte unterschiedlichen Vorwissens beüglich konkreter Straßen, Abfahrtseiten etc. aususchließen, wurde eine Stadt gewählt, in der die Versuchspersonen keine Verkehrserfahrung hatten. Die Wahl fiel hierbei auf Dortmund, um einen, weil es sich hier um ein städtisches Ballungsentrum handelt, in dem der ÖPNV grundsätlich konkurrenfähig um Pkw ist und u dem hinreichend viele unterschiedliche Senarien gefunden werden konnten. Zudem war die Stadt Dortmund durch ihren tendeniell quadratischen Grundriss für die Computersimulation besonders geeignet. Des Weiteren erschien es günstig, eine in der Nähe des Untersuchungsortes Bochum gelegene Stadt u wählen, um ggf. in einer Folgeuntersuchung verhältnismäßig einfach auch solche Versuchspersonen rekrutieren u können, die über Verkehrserfahrungen in der Stadt verfügen Ablauf eines Simulationsdurchgangs Abbildung 4.1 veranschaulicht schematisch die Pfade, mittels derer die Versuchsperson innerhalb eines Senarios durch die verschiedenen Fenster navigieren konnte. In jedem dieser Fenster wurden unterschiedliche Informationsarten bereitgestellt. Die genaue Ausgestaltung der einelnen Fenster wird in den folgenden Teilkapiteln u beschreiben sein. Dabei ist u beachten, dass die Versuchsperson innerhalb der Bearbeitungsphase frei wischen den einelnen Fenstern wechseln konnte. Es wurden keinerlei Vorgaben gemacht, in welcher Reihenfolge die einelnen Fenster angesteuert werden sollten, und ebenso konnte die Versuchsperson eigenständig entscheiden, welche Fenster sie überhaupt aufrufen wollte. Des Weiteren konnte die Versuchsperson beliebig oft wischen den Fenstern hin- und herwechseln, d.h. sie konnte mehrfach u einem Fenster urückkehren. Jedes Fenster war bei einem erneuten Aufruf in dem Zustand, in dem die Versuchsperson es geschlossen hatte. Im Kartenfenster war also derselbe Kartenausschnitt sichtbar und insgesamt blieben einmal abgerufene Informationen für den Rest der Bearbeitungsphase sichtbar. Die Versuchsperson war außerdem innerhalb der vorgegebenen Aufgabe frei u entscheiden, wann sie die Bearbeitungsphase abbrechen und eine Entscheidung treffen wollte.

42 4.3 Formale Gestaltung der Simulation 42 Abbildung 4.1: Navigationsmöglichkeiten innerhalb der Computersimulation Nach jedem Simulationsdurchgang wurden der Versuchsperson Zwischenfragen u dem soeben bearbeiteten Senario gestellt Senarienbeschreibung Zunächst wurde u jedem Senario bildschirmfüllend die Senarienbeschreibung präsentiert. Diese Beschreibung bestand hauptsächlich aus einer kuren Geschichte, wie um Beispiel: Geldbörse Stellen Sie sich vor, es ist einer dieser Tage, an denen einfach alles schiefgeht. Dass Sie mehrere Stunden u früh ur Konferen erscheinen, die wie Ihnen der Reeptionist mitfühlend erklärt erst viel später beginnen soll, als es aus irgendeinem Grund in Ihrem Terminkalender steht, ist ja nicht weiter schlimm. Als Sie sich jedoch einen Kaffee bestellen, um die Zeit u überbrücken, stellen Sie fest, dass Sie offensichtlich bei der Feier am Vortag nicht nur Ihre eigene Geldbörse eingesteckt haben, sondern auch die eines Bekannten. Sofort rufen Sie bei dem Betroffenen an, um erleichtert festustellen, dass dieser den Verlust noch gar nicht bemerkt hat. Da Ihnen die Geschichte schrecklich peinlich ist, wollen Sie ihm die Geldbörse aber so schnell wie möglich urückbringen. Also überlegen Sie nun, wie Sie vom Hotel an der Ecke Landgrafenstraße/Kronenstraße u Ihrem Opfer an der Ecke Leopoldstraße/Priorstraße gelangen. Der Reeptionist ist Ihnen leider bei der Reiseplanung keine besondere Hilfe, aber immerhin kann er Ihnen mit Linien- und Straßenplänen aushelfen. Ihr Auto steht etwa 100 m vom Hotel entfernt, die Haltestelle Kronenburg soviel umindest weiß der Angestellte befindet sich ebenfalls in etwa 100 m Entfernung. Bei Ihrer Anreise haben Sie festgestellt, dass ur Zeit sehr starker Verkehr herrscht.

43 4.3 Formale Gestaltung der Simulation 43 Die Einführungsgeschichten stellten gleichbleibend Situationen dar, die es erforderlich machten, sich in einer unbekannten Gegend u bewegen und möglichst bald am Zielort anukommen, sowie impliierten, dass die Versuchsperson später wieder u ihrem Ausgangspunkt urückkehren musste. Lettgenanntes Element sollte dau dienen, die Verkehrsmittelwahl unächst offen u halten: Würde die Versuchsperson nicht später wieder an den Ausgangspunkt urückkehren, läge es nahe, jedes Mal das Auto u benuten, um es nicht urücklassen u müssen. Ausdrücklich wurden die Versuchspersonen aber darauf hingewiesen, dass der Rückweg nicht Bestandteil der Aufgabe sei, ihre Aufgabe also jeweils nur darin bestehe, möglichst schnell um Zielort u gelangen. Sofern das Senario in einer der Hauptverkehrseiten stattfand (wochentags 7 Uhr bis 9 Uhr und 16:30 Uhr bis 18:30 Uhr) wurde darauf hingewiesen, dass starker oder sehr starker Verkehr herrscht. Sofern extreme Parkplatsituationen (mehr als fünf Minuten Sucheit oder 500m Entfernung um nächstgelegenen verfügbaren Parkplat) oder Staugefahr Bestandteil der Senarien waren, wurde darauf ebenfalls in der Senarienbeschreibung hingewiesen. Am Ende der Senarienbeschreibung wurden jeweils die wichtigsten Informationen noch einmal usammenfassend dargestellt. Zu dem oben genannten Beispiel: Start Dortmund Landgrafenstraße/Kronenstraße Ziel Dortmund Leopoldstraße/Priorstraße Bedingungen - Dienstag 8:00 - Entfernung Auto: 100 m - Entfernung Haltestelle Kronenburg: 100 m - starker Verkehr Eine vollständige Liste der verwendeten Senarienbeschreibungen findet sich im Anhang. Um die kognitive Belastung der Versuchspersonen u reduieren und Gedächtniseffekte u minimieren, wurde den Versuchspersonen bereits u diesem Zeitpunkt ein Notiettel vorgelegt, auf dem Start- und Zielort beeichnet waren und auf dem die Versuchspersonen weitere Informationen, die ihnen von Bedeutung erschienen, notieren konnten. Die Versuchspersonen wurden instruiert, sich für das Lesen der Senarienbeschreibung so viel Zeit u nehmen, wie sie wollten. Anschließend sollten sie auf eine mit "Fertig" beschriftete Schaltfläche klicken, um mit der eigentlichen Aufgabe u beginnen. Ab diesem Zeitpunkt wurde auch die Bearbeitungseit der Versuchspersonen gemessen Das Hauptfenster Die weite Komponente der Computersimulation soll im Folgenden als Hauptfenster beeichnet werden. Hier wurden im oberen Bildschirmbereich noch einmal die usammenfassenden Informationen aus der Senarienbeschreibung wiederholt. Am oberen Rand war udem eine Uhr eingeblendet, die die jeweils aktuelle Zeit innerhalb der Simulation aneigte. Im unteren Bildschirmbereich waren Schaltflächen angeordnet, mittels derer die Versuchsperson u weiteren Informationsfenstern gelangen konnte, die weiter unten näher beschrieben werden. Am unteren Bildschirmrand schließlich befand sich eine mit "Fertig" beschriftete Schaltfläche, die die Versuchsperson betätigen sollte, wenn sie mit der Informationsbeschaffung fertig war. Um eventuelle Bedienungsfehler aususchließen, führte diese Schaltfläche unächst u einem Bestätigungsdialog, der der Versuchsperson die Rückkehr um Hauptfenster ermöglichte. Die Gestaltung des Hauptfensters ist in Abbildung 4.2 wiedergegeben.

44 4.3 Formale Gestaltung der Simulation 44 Wie beschrieben, war es der Versuchsperson möglich, vom Hauptfenster u vier weiteren Fenstern mit Informationen um gegebenen Senario u gelangen, die die übrigen vier Hauptkomponenten der Computersimulation darstellten. Dies waren wei Kartenfenster (eine Straßenkarte, sowie ein Linienplan) sowie wei Informationsfenster, in denen Fahrteit- und Fahrpreis-beogene Informationen u öffentlichen Verkehrsmitteln bw. um Auto abgerufen werden konnten. Die Kartenfenster waren so aufgebaut, dass der größte Teil des Bildschirms als Betrachtungsfläche für die jeweilige Karte diente. Diese Karte konnte mittels Betätigen der linken oder rechten Maustaste vergrößert respektive verkleinert werden. Dabei standen drei Vergrößerungsstufen ur Verfügung, wobei auf der untersten Vergrößerungsstufe rund 40% der Kartenfläche in der Betrachtungsfläche sichtbar waren, so dass ein grober Überblick über die Lage von Start- und Zielort auf einen Blick möglich war. Auf der obersten Zoomstufe war ein Kartenausschnitt sichtbar, in dem Straßen- und Haltestellennamen gut lesbar waren. Mittels Scrollleisten konnte die Versuchsperson den jeweils sichtbaren Kartenausschnitt verschieben. Auf der obersten und untersten Vergrößerungsstufe konnte die Versuchsperson udem den angeeigten Kartenausschnitt durch Betätigung der linken bw. rechten Maustaste neu entrieren, ohne die Vergrößerungsstufe u verändern. Oberhalb der Betrachtungsfläche befand sich um einen wiederum eine Uhr, die die aktuelle Zeit in der Simulation aneigte, um anderen wei Schaltflächen, mit denen die Versuchsperson sich über die Koordinaten des Start- bw. Zielortes auf der Karte informieren konnte. Auf der jeweiligen Karte war dau ein Gitternet

45 4.3 Formale Gestaltung der Simulation 45 eingeeichnet worden, das das Auffinden der gegebenen Koordinaten unabhängig von der gerade aktiven Zoomstufe bw. des angeeigten Kartenausschnitts ermöglichte. Wie bereits beschrieben wurde für jeden Informationsabruf ein gewisser Zeitbedarf angesett, der möglichst den realen Gegebenheiten entsprechen sollte. Für den Abruf der Koordinatenangaben wurden hier jeweils ehn Sekunden veranschlagt. Während dieser ehn Sekunden wurde ein Dialogfeld eingeblendet, das der Versuchsperson mitteilte, dass die Information beschafft werde, sie aber noch darauf warten müsse. Zusätlich wurde der Versuchsperson die Möglichkeit gegeben, den Informationsbeschaffungsvorgang abubrechen. Während der Informationsbeschaffung konnte die Versuchsperson keinerlei andere Aktionen in der Simulation durchführen. Der für die Informationsbeschaffung erforderliche Zeitbedarf wurde jeweils vor Abruf der Information transparent angeeigt. Am unteren Bildschirmrand der Kartenfenster befand sich schließlich eine mit Zurück beschriftete Schaltfläche, mittels derer die Versuchsperson das Kartenfenster verlassen und um Hauptfenster urückkehren konnte. Abbildung 4.3 eigt das geöffnete Kartenfenster mit dem ÖPNV-Linienplan auf mittlerer Zoomstufe. In diesem Beispiel ist die Koordinatenangabe des Startpunktes bereits abgerufen worden und von nun an permanent am oberen Bildschirmrand des Kartenfensters sichtbar. Die Koordinatenangabe für den Zielort kann durch Betätigen der oberen rechten Schaltfläche abgerufen werden. "!$#%&'!()*(+ Schließlich waren Informationsfenster mit näheren Angaben u den verfügbaren ÖPNV- oder Auto-Routen vom Hauptfenster aus ugänglich. Hier waren untereinander Informationen u den jeweils drei verfügbaren Routen-Alternativen abrufbar. Zu jeder einelnen Routen-Alternative wurde hier ein Sichtfenster präsentiert, in dem jeweils die Informationen beüglich dieser Route dargestellt wurden. Die Sichtfenster waren jeweils

46 4.3 Formale Gestaltung der Simulation 46 mit der Beschreibung der entsprechenden Route überschrieben (in der Form Route 1: Wegabschnitt 1 - Wegabschnitt ). Innerhalb der Sichtfenster wurden die Informationen in immer derselben Struktur verfügbar gemacht, wobei sich Art und Struktur der Informationen naturgemäß wischen Auto-Routen und ÖPNV-Routen unterschieden. Die gebotene Struktur wird weiter unten näher erläutert. Dabei waren die Informationen hierarchisch angeordnet. Wenn die Versuchsperson beispielsweise die Abfahrtseiten und Fahrdauer u einer bestimmten ÖPNV-Linie auf einem bestimmten Wegstück erfahren wollte, so musste sie unächst die Linie im Fahrplan heraussuchen (sousagen also die entsprechenden Seiten im Fahrplan lokalisieren) und konnte erst anschließend die eigentlich interessierenden Informationen abrufen. Auch hier wurde jeweils neben den abrufbaren Informationen angeeigt, wie viel Zeit die Beschaffung der entsprechenden Information in Anspruch nehmen würde. Wiederum öffnete sich bei jedem Informationsabruf ein Dialogfenster, das der Versuchsperson erlaubte, den Abrufproess abubrechen und wiederum konnte die Versuchsperson während der Zeitdauer der Informationsbeschaffung keinerlei andere Aktionen in der Computersimulation vornehmen. Einmal abgerufene Informationen blieben auch hier für die gesamte Dauer des Senarios sichtbar, um die erforderliche Gedächtnisleistung gering u halten. Am unteren Bildschirmrand der Informationsfenster befand sich ähnlich wie bei den Kartenfenstern eine mit "Zurück" beschriftete Schaltfläche, mittels derer die Versuchsperson das Informationsfenster schließen und um Hauptfenster urückkehren konnte. Am oberen Bildschirmrand wurde wiederum eine Uhr eingeblendet, die fortlaufend die aktuelle Zeit in der Simulation aneigte. Abbildung 4.4 eigt das geöffnete Informationsfenster mit den Informationen für die Auto-Routen. Hier ruft die Versuchsperson gerade die Information ur Auslastung der nicht-kommeriellen Parkpläte am Zielort ab. Die einelnen Informationen konnten jeweils durch einen doppelten Mausklick aufgedeckt werden, d.h. in