## Fragestellungen zur Risikokommunikation für Verbraucher

Liegt ein Problem des Risikos vor, d.h. sind belastbare numerische Schätzer vom Eintreffen spezifischer Ereignisse oder Entscheidungenkonsequenzen verfügbar, ist eine Hauptfragestellung, wie Risikokommunikation hier transparent, ausgewogen und verständlich für die Verbraucher sein kann?
Fünf Herausforderungen sind hierbei

1. Wie können Einzelfallwahrscheinlichkeiten trotz aleatorischer Unsicherheit über den konkreten Ausgang im Einzelfall vermittelt werden?
2. Wie können einzelne Einzelfallwahrscheinlichkeiten miteinander verglichen werden?
3. Wie lässt sich der massenhaften Stratifizierung von Wahrscheinlichkeiten durch vorliegende Einflussfaktoren oder Kategorien Rechnung tragen?
4. Wie können Lösungsoptionen (risk mitigation measures) Gegenstand der Risikokommunikation sein?
5. Wie lassen sich die ersten vier Herausforderungen nicht nur nach dem letzten Stand der Forschung sondern zudem auch ansprechend adressieren, da das Hervorrufen von Aufmerksamkeit und Bindung des Verbrauchers an das Informationsangebot für dessen Exploration notwendig ist.

## Lösungsansatz
Multi-level bar chart array

1. Einzelfallwahrscheinlichkeiten lassen sich entweder mit einfachen Häufigkeiten (sofern nur Wahrscheinlichkeitswerte > 1% auch als Prozentformat) in tabellarischer Form (Schwartz et al., 2009) oder, zur Unterstützung von Verbrauchern mit niedriger Numeracy (Cokely et al., 2012), durch den Einsatz von empirisch validierten Grafikformaten (Garcia-Retamero & Galesic, 2010), Barcharts oder IconArrays kommunizieren.
2. Einzelfallwahrscheinlichkeiten seltener Ereignisse lassen sich durch Vergleiche verschiedener Ereignisse verständlicher kommunizieren. Hierbei stehen Comparatives (anderer numerischer Schätzungen, zum Beispiel die Risikoleiter, Keller et al., 2009) und Perspectives (der gleichen numerischen Schätzung, Barrio et al., 2016) zur Auswahl.
3. Multiple Vergleiche, welche stratifizierte Daten implizieren, wenn zum Beispiel dasselbe Risiko für viele Gruppen verglichen soll, erfordern den Einsatz von mehreren Explorationsebenen bzw. hierarchisierter Navigation. Barcharts sind geeignet multiple Instanzen vergleichbar nebeneinander zu stellen. Dieses Prinzip lässt sich mit einer Hierarchisierung verknüpfen.
4. Faktenboxen als evaluiertes Format (McDowell et al., 2019) zeigen, wie Risikokommunikation an Entscheidungsoptionen knüpft, zugleich transparent, ausgewogen und verständlich ist. Sofern nicht gleichwertige Daten für verschiedene Entscheidungsoptionen vorliegen, sind zumindest qualitative Hinweise hilfreich.
5. Dynamische Informationsvisualisierungen können ansprechend sein, wenn Sie auf verschiedenen Explorationstiefen, mit einem leichten Einstieg, begleitet mit Erklärtext und einem durchziehenden Narrativ versehen sind. 

Erste Ergebnisse der RisikoAtlas-Kommunikationsstudien mit dem vorliegenden Format zeigen, dass es besser angenommen wird und exploriert wird als Tabellen mit denselben Informationen. Es wird nicht gezeigt, dass Informationen besser extrahiert oder gemerkt werden können als aus klassischen Tabellen.

## Thematisches Muster
Berufsalternativen für die Verbraucher in der digitalen Welt

## Einleitung
Durch die Digitalisierung verändert sich die Marktwirtschaft und die Nachfrage nach bestimmten Berufen. Verbraucher können beobachten, dass neue Tätigkeiten entstehen, aber andere Tätigkeiten nicht mehr benötigt werden, da die zu erfüllenden Aufgaben direkt oder indirekt durch Maschinen, Computer oder Algorithmen erledigt werden können.

## Was sind Automatisierungsrisiken?
Im Folgenden geben auf Modellen basierende Automatisierungsrisiken an, wie wahrscheinlich jeweilige Berufe durch gegenwärtig existierende Technologien aufgrund der Anforderungen, welche die Ausübung des Berufs verlangt, theoretisch automatisiert werden könnten. Zur Verdeutlichung ein fiktives Beispiel: Ein Verwaltungsmitarbeiter, der Kennzeichen vorbeifahrender Fahrzeuge aufschreiben sollte, kann aufgrund des Ablesens und Erfassens durch einen Computer mit Kamera und Bilderkennung zu 100% ersetzt werden.

## Was sind Berufsalternativen in der digitalen Welt?
Für jede Berufstätigkeit lassen sich berufliche Alternativen finden, die von den notwendigen Anforderungen, zum Beispiel Fähigkeiten oder Interessen, am ähnlichsten sind und weniger wahrscheinlich automatisiert werden.

## Für welche Verbraucher ist die folgende Grafik geeignet?
Für Schüler und Arbeitnehmer oder auch Eltern stellt sich die Frage, gerade wenn man überlegt, eine Ausbildung, Weiterbildung oder ein Studium zu ergreifen, in welche Richtung man dann gehen sollte.

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## Was zeigt die Grafik?
Um ein Verständnis vom zahlenmäßigen Verhältnis der verschiedenen Automatisierungsrisiken von Berufen zu vermitteln, werden diese mit Farben dargestellt und ein Überblick über alle Berufe, angeordnet in Kategorien, vermittelt. Durch die Suchfunktion lassen sich Berufe direkt auffinden. Durch Klick auf die Farben lässt sich aber auch in die jeweiligen Kategorien von Berufen eintauchen. Eingetaucht kann man die Automatisierungsrisiken der Berufe einer Kategorie nebeneinander sehen und vor allem, was das wichtigste ist, durch Klick auf einen einzelnen Beruf, ähnliche Berufe vorgeschlagen bekommen. Bis zu fünf Berufsalternativen mit einem geringeren Risiko durch die Digitalisierung verdrängt zu werden, werden dargestellt. Mit dem Klick auf den erscheinenden Pfeil links oben kann man später immer wieder zurückkehren. 

## Woher stammen die Zahlen? 
Alle Zahlen stellen modellhafte Schätzungen zum Automatisierungsrisiko eines Berufes aufgrund seiner Anforderungen dar, gegeben die heutige technologische Entwicklung. 
Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2017). The future of employment: how susceptible are jobs to computerisation?. Technological Forecasting and Social Change, 114, 254-280. 
Alle beruflichen Alternativen werden mithilfe standardisierter Anforderungsbeschreibungen als ähnlich vorgeschlagen. Diese Anforderungen stammen aus der Datenbank des National Center for O\*NET Development, welches vom U.S. Department of Labor unterstützt wird. Nicht alle Berufe aus den US-amerikanischen Datenbanken lassen sich auf Deutschland übertragen, umgekehrt sind auch nicht die deutschen Berufe vollständig in den US-amerikanischen Datenbanken abgebildet.
O\*Net (2018). O\*NET Resource Center. https://www.onetcenter.org [Letzter Abruf, 31.12.2018]

## Wie hoch ist die Qualität der Daten? 
Reine Modellierungsdaten ohne empirische Beobachtungen sind in der Regel als Evidenz niedriger Qualität zu betrachten. Aus einem Modell lässt sich nur sehr eingeschränkt auf die tatsächliche Automatisierung und Ersetzung menschlicher Arbeitsplätze sowie schließen. So können in diesen Zahlen volkswirtschaftliche Entwicklungen, kulturelle Werte und zukünftige technologische Entwicklungen nicht berücksichtigt werden. Die Verhältnismäßigkeit der verschiedenen Risiken zueinander ist grob so zu erwarten, die absoluten Schätzungen sind jedoch nur Orientierungswerte.

## Was kann man tun? 
Um das Risiko bei einem Beruf zu senken, den man noch nicht ergriffen hat, sind nicht nur die blanken Zahlen interessant. Auch bestimmte Daumenregeln zum Senken des Risikos sind empfehlenswert: 
Berufe mit vielfältigen Arbeitsaufgaben oder auch wechselnden Handgriffen in Erwägung ziehen;
Berufe, bei denen man mit Menschen arbeitet, in Erwägung ziehen;
Berufe kritisch prüfen, bei denen man nur misst, weiterleitet oder Regeln anwendet ausfüllt.

## Quellen.
Barrio, P. J., Goldstein, D. G., & Hofman, J. M. (2016). Improving comprehension of numbers in the news. In Proceedings of the 2016 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 2729-2739). ACM.  
Cokely, E. T., Galesic, M., Schulz, E., Ghazal, S., & Garcia-Retamero, R. (2012). Measuring Risk Literacy: The Berlin Numeracy Test. Judgment and Decision Making, 7(1), 25-47.  
Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2017). The future of employment: how susceptible are jobs to computerisation?. Technological Forecasting and Social Change, 114, 254-280.  
Garcia-Retamero, R., & Galesic, M. (2010). Who proficts from visual aids: Overcoming challenges in people's understanding of risks. Social Science & Medicine, 70(7), 1019-1025.  
Keller, C., Siegrist, M., & Visschers, V. (2009). Effect of risk ladder format on risk perception in high‐and low‐numerate individuals. Risk Analysis: An International Journal, 29(9), 1255-1264.  
McDowell, M., Gigerenzer, G., Wegwarth, O., & Rebitschek, F. G. (2019). Effect of Tabular and Icon Fact Box Formats on Comprehension of Benefits and Harms of Prostate Cancer Screening: A Randomized Trial. Medical Decision Making, 39(1), 41-56.  
McDowell, M., Rebitschek, F. G., Gigerenzer, G., & Wegwarth, O. (2016). A simple tool for communicating the benefits and harms of health interventions: a guide for creating a fact box. MDM Policy & Practice, 1(1), 2381468316665365.  
O\*Net (2018). O\*NET Resource Center. https://www.onetcenter.org [Letzter Abruf, 31.12.2018]  
Schwartz, L. M., Woloshin, S., & Welch, H. G. (2009). Using a drug facts box to communicate drug benefits and harms: two randomized trials. Annals of Internal Medicine, 150(8), 516-527.


## Letztes Update
7. Februar 2019

## Erstellung
Felix G. Rebitschek, Michael Zitzmann in Zusammenarbeit mit Data Science and Stories
