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Studie «Littering in der Schweiz»
Die BEA™ Verhaltensmatrix in der Praxis
Ziel dieser Studie war es herauszufinden, wie sich Schweizerinnen und Schweizer im Zusammenhang mit Littering verhalten, was ihr Verhalten beeinflusst – und welche Lehren man daraus für künftige Massnahmen ziehen kann, um das gesellschaftliche Problem des Littering in den Griff zu bekommen.
Wir wollten wissen: Gibt es eine generelle gesellschaftliche Norm zu littern? Oder bestimmen das soziale Umfeld, der jeweilige Ort oder die Tageszeit und individuelle Eigenschaften das Littering-Verhalten?
Die Erkenntnisse über das Littering-Verhalten sowie über mögliche Verhaltensänderungen haben wir dann in der von FehrAdvice entwickelten BEA™ Verhaltensmatrix zusammengefasst. In diesem Framework werden die beiden zentralen Verhaltenstreiber Bewusstsein und Bereitschaft als Dimensionen einer Matrix eingeführt.
Dieses Modell erlaubt uns, geeignete und effiziente Massnahmen gegen Littering im öffentlichen Raum zu bestimmen. Die Verhaltensmatrix bildet zusätzlich implizit einen zeitlichen Horizont ab, in welchem die Massnahmen zu einer Verhaltensänderung führen können. Je höher die Bereitschaft und das Bewusstsein zu Beginn in einem gegebenen Kontext sind, desto schneller ist eine Verhaltensänderung zu erwarten.
Aber sehen Sie selbst: littering-schweiz.ch
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Ehrlichkeit in der digitalen Welt:
Bei Maschinen fällt uns das Lügen leichter
Mit der Digitalisierung werden grosse Teile des Privat- und Arbeitslebens ins Netz verlagert. Hat diese Entwicklung auch Einfluss auf unsere Ehrlichkeit? Wenn wir beispielsweise Online-Formulare ausfüllen – wie genau nehmen wir es da mit der Wahrheit? Oder anders betrachet: Handeln wir redlicher, wenn wir mit einem Menschen interagieren?
Drei Ökonomen der Universität Zürich untersuchten diese Frage (Alain Cohn, Tobias Gesche and Michel Maréchal, Honesty in the Digital Age, University of Zurich Department of Economics, February 2018) und fanden heraus: Wenn Menschen mit Maschinen interagieren, schummeln sie eher – mit anderen Menschen hingegen fällt uns das nicht so leicht.
Bedeutet eine digitalisierten Welt also auch eine zusehends unehrliche Welt? Keineswegs. Diese Daten und Muster können ja auch dazu genutzt werden, unehrliches Verhalten automatisch zu erkennen und zu unterbinden. Ausserdem unterstreichen die Ergebnisse die Bedeutung der menschlichen Interaktion für ehrliches Verhalten – und das wiederum widerspricht der Angst, dass Roboter und andere digital Services dereinst einen Grossteil der menschlichen Interaktionen abschaffen.
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Ethik aus der Maschine
Wie sollen Roboter Gewissenskonflikte lösen?
Dass autonom fahrende Autos den Individualverkehr revolutionieren werden, gilt unter Experten als ausgemacht. Flüssigerer Verkehr, effizientere Auslastung von Strassen, mehr Sicherheit – das sind die zentralen Versprechen.
Allerdings sind automome Autos nicht nur eine Frage technischer Standards und Verkehrsregeln. Es wird auch Algorithmen geben, die ethische Entscheidungentreffen müssen. Das gilt insbesondere in unvermeidbaren Unfallsituationen, wo einem führerlosen Auto nur die Wahl zwischen zwei schlechten Szenarien bleibt – beispielsweise die Entscheidung, zwei Mitfahrer oder fünf Fussgänger zu töten.
Während Menschen dies heute in Sekundenbruchteilen intuitiv entscheiden, kann man bei selbstfahrenden Autos vorab definieren, wie sie sich verhalten sollen.
Das ist eine ethische Herausforderung, zumal der Konsens dazu erst gefunden werden muss, wie die «Moral Machine» zeigt: Auf der Website des Projekteskönnen Sie über moralische Dilemmata wie das oben beschriebene abstimmen – und laut Forschern weisen die Daten der bisher abgegebenen Stimmen regionale Unterschiede auf.
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