ENTSCHEIDUNGSWISSENSCHAFT · VERHALTENSÖKONOMIE · DATENWISSENSCHAFT
Bessere Entscheidungen durch Wissenschaft
Gute Entscheidungen entstehen nicht aus Daten und Modellen allein, sondern aus klaren Zielen und einem strukturierten Vorgehen. Genau daran arbeite ich – in Forschung, Bildung und Beratung.
Entscheidungen verstehen und verbessern
Ich untersuche, wie Menschen und Organisationen komplexe Entscheidungen treffen – und wie sich Entscheidungsqualität mit Methoden der Entscheidungsanalyse, Verhaltensökonomie, Data Science und Künstlicher Intelligenz systematisch verbessern lässt.
Entscheidungskompetenz systematisch entwickeln
Ich entwickle evidenzbasierte Formate, mit denen Schülerinnen und Schüler, Studierende und Berufstätige lernen, Ziele zu klären, Alternativen zu entwickeln und Entscheidungen strukturierter, bewusster und selbstständiger zu treffen.
Wissenschaftliche Beratung für Organisationen
Ich unterstütze Organisationen bei komplexen Entscheidungs- und Priorisierungsfragen – von Portfolio- und Ressourcenallokation bis zu strategischen Entscheidungen unter Unsicherheit – mit transparenten, wissenschaftlich fundierten Entscheidungsmodellen.
Ausgewählte Arbeiten
Ausgezeichnete Forschung an der Schnittstelle von Daten- und Entscheidungswissenschaft
Forschung zu daten- und KI-gestützter Entscheidungsfindung, multikriteriellen Methoden und Entscheidungen unter Unsicherheit. Dafür erhielt Johannes Siebert den Richard Price Award der International Academy of Information Technology and Quantitative Management (IAITQM) und wurde zum Fellow der Akademie gewählt. Die Auszeichnung würdigt herausragende Beiträge zu Theorie, Methodik und Praxis der Data Science.
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Entscheidungskompetenz für junge Menschen systematisch stärken
Entwicklung und Vermittlung evidenzbasierter Ansätze, mit denen Schülerinnen und Schüler lernen, Entscheidungen systematisch zu strukturieren und bewusster zu treffen. Die Arbeit ist international vernetzt und wurde unter anderem durch die Aufnahme in das Advisory Council der Alliance for Decision Education gewürdigt, dem auch Richard Thaler und der verstorbene Daniel Kahneman angehörten.
Portfolioentscheidungen in der pharmazeutischen Forschung
Entwicklung eines Entscheidungsmodells auf Basis von Value-Focused Thinking und Multi-Attribute Utility Theory zur konsistenten Bewertung von Frühphasenprojekten über unterschiedliche Krankheitsbereiche hinweg. Gemeinsam mit Entscheidungsträgern wurden Ziele strukturiert, Bewertungsskalen entwickelt und Zielkonflikte transparent gemacht, um robuste Portfolioentscheidungen zu unterstützen.
Aktuelle Beiträge
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Entscheidungen für eine sichere Zukunft: Proaktives Entscheidungsverhalten und das Verhalten bei der finanziellen Altersvorsorge
Das Verhalten bei der finanziellen Altersvorsorge (engl. Retirement Financial Planning Behavior, RFPB) umfasst die konkreten Handlungen, die Individuen unternehmen, um sich finanziell auf den…
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MCI Professor Johannes Siebert erhält renommierten SDP Award
Internationale Auszeichnung würdigt herausragende Beiträge in datenbasierter Entscheidungsfindung, Supply Chain Management und gesellschaftlichem Impact | Verleihung im Rahmen der 32. SDP Jahreskonferenz an der…
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Fünfzig Jahre Entscheidungsanalyse in der Operational Research: Ein Überblick
Wir geben einen Überblick über die Entwicklung der Forschung zur Entscheidungsanalyse (DA) in den vergangenen fünfzig Jahren. Nach der Darstellung der axiomatischen Grundlagen und…