Deeper insights from less data - developing a network-based approach to key driver identification in scenario analysis

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Seit den 70er-Jahren erfreut sich die Szenarioanalyse, die Shell zur Bewältigung der Ölkrise einsetzte, weltweit großer Beliebtheit. Zu Beginn werden Schlüsselfaktoren ermittelt, die für die Zukunft des Untersuchungsgegenstandes entscheidend sind. Die traditionelle Einflussanalyse ist jedoch kostenintensiv, was finanzschwache Unternehmen und Institutionen von den Vorteilen dieser Methode ausschließt. Zudem wird die Datenauswertung oft nur durch einfache Addition vorgenommen, ohne relevante Zusatzinformationen zu berücksichtigen. Diese Dissertation zielt darauf ab, das Missverhältnis zwischen hohem Datenerhebungsaufwand und oberflächlicher Auswertung zu entschärfen. Sie setzt die Einflussanalyse in den Kontext der Netzwerkanalyse, die konzeptionelle Parallelen aufweist und mathematisch fundiertere Ansätze entwickelt hat. Auf dieser Grundlage wird ein neues Zentralitätsmaß, die verallgemeinerte Bereichs-Zentralität, entwickelt und durch Monte-Carlo-Simulationen implementiert. In einem realen Szenarioprojekt für die Stadt Münster wird empirisch nachgewiesen, dass dieser Ansatz den Datenerhebungsaufwand um 50% reduziert und validere Ergebnisse liefert als die klassische Methode. Damit trägt die Dissertation zur praktischen Anwendbarkeit und „Demokratisierung“ der Szenarioanalyse bei und bereichert die Netzwerkanalyse durch das neu entwickelte Zentralitätsmaß.