Nudge: Bedeutung und Anwendung

Ein Pensionsfonds möchte, dass Versicherte ihre Entscheidungen prüfen, und ein Arbeitgeber möchte, dass Mitarbeitende eine Schulung abschließen. Manchmal hilft es mehr, die Entscheidung anders zu gestalten, als zusätzliche Erklärungen oder eine Belohnung anzubieten. Was genau ist ein Nudge, wie gut wirkt er und wo liegen die ethischen Grenzen?

Ein Nudge ist eine Veränderung der Entscheidungsarchitektur, die Verhalten vorhersehbar beeinflusst, ohne Optionen zu verbieten oder finanzielle Anreize wesentlich zu verändern.

Richard Thaler und Cass Sunstein machten den Begriff 2008 bekannt. Voreinstellungen, Erinnerungen, Informationen über soziale Normen, Vereinfachung und Framing sind allesamt Nudges. Veröffentlichte Studien finden im Mittel einen kleinen bis mittleren Effekt, doch nach Korrektur für Publikationsbias und bei breiter Anwendung bleibt davon deutlich weniger übrig.

Der Begriff Nudge (englisch für „Anstupser“) wurde durch Richard Thaler und Cass Sunstein bekannt. In ihrem Buch Nudge (Thaler & Sunstein, 2008, S. 6) ist ein Nudge jeder Aspekt der Entscheidungsarchitektur, der Verhalten vorhersehbar verändert, ohne Optionen zu verbieten oder ökonomische Anreize wesentlich zu verändern (Barton & Grüne-Yanoff, 2015, die die Definition wörtlich zitieren).

Entscheidungsarchitektur ist die Art, wie eine Entscheidung präsentiert wird: welche Option voreingestellt ist, in welcher Reihenfolge Optionen stehen und wie viel Aufwand eine Handlung kostet. Sie existiert immer, auch wenn niemand sie bewusst gestaltet hat. Das Buch baute auf einem früheren Artikel der Autoren über libertären Paternalismus auf (Thaler & Sunstein, 2003).

Ein Nudge verbietet keine Optionen und verändert finanzielle Anreize nicht wesentlich. Ein Verbot, eine Strafe oder eine hohe Belohnung ist also kein Nudge; „wesentlich“ lässt allerdings Interpretationsspielraum.

Ein Nudge ist auch breiter als ein einzelnes Mittel. Eine Erinnerung ist ein Typ; eine Voreinstellung, ein kürzeres Anmeldeverfahren oder eine andere Reihenfolge der Optionen sind ebenso Nudges. Informationen können Teil eines Nudges sein, wenn sie einfacher, sichtbarer oder zu einem besseren Zeitpunkt angeboten werden.

Der Begriff sagt nichts über die Richtung. Dieselben Techniken können Entscheidungen erleichtern, die Menschen selbst treffen wollen, aber auch Entscheidungen im Interesse eines Anbieters lenken.

Mertens und Kollegen unterscheiden drei Kategorien, die jeweils an einem anderen Hindernis ansetzen (Mertens et al., 2022):

• Entscheidungsinformation (begrenzter Zugang zu Informationen): Informationen verständlich oder sichtbar machen oder einen sozialen Bezugspunkt bieten, etwa was vergleichbare andere tun.
• Entscheidungsstruktur (begrenzte Fähigkeit, Optionen zu bewerten): Voreinstellungen oder aktive Wahl, der Aufwand einer Option sowie Zusammensetzung und Reihenfolge der Optionen, einschließlich Vereinfachung.
• Entscheidungsunterstützung (begrenzte Aufmerksamkeit und Selbstkontrolle): Erinnerungen und Hilfe beim Eingehen einer Selbstverpflichtung.

Framing passt am besten zur Entscheidungsinformation: Dieselbe Entscheidung als Gewinn oder als Verlust zu beschreiben, kann Präferenzen vorhersehbar verschieben (Tversky & Kahneman, 1981).

Eine Voreinstellung (Default) gilt, wenn jemand nichts tut. Johnson und Goldstein verglichen die Organspende in Ländern, in denen man aktiv zustimmen muss (Opt-in), mit Ländern, in denen jede Person Spender ist, sofern sie nicht widerspricht (Opt-out). In Opt-out-Ländern lag die Zustimmung im hohen neunzigprozentigen Bereich, in Opt-in-Ländern weit darunter (Johnson & Goldstein, 2003, zusammengefasst von Jachimowicz et al., 2019). Eine große Replikation bestätigte den Effekt in ihrem Szenario-Experiment (Chandrashekar et al., 2023). Bei einem US-Arbeitgeber erhöhte die automatische Aufnahme in die Altersvorsorge die Teilnahme, und viele behielten den voreingestellten Beitrag (Madrian & Shea, 2001).

Eine Metaanalyse von 58 Datensätzen (73.675 Teilnehmende) fand im Mittel d = 0,68 (95-%-Konfidenzintervall 0,53–0,83), stärker bei Konsumentscheidungen und schwächer bei Umweltentscheidungen. Defaults wirkten vor allem, weil sie sich wie eine Empfehlung oder wie bereits Besessenes anfühlen (Jachimowicz et al., 2019). Ein Default verändert eine Wahl, aber nicht automatisch das Ergebnis: Bei der Organspende ist Opt-out ein Faktor unter vielen (Steffel et al., 2019).

Die Metaanalyse von Mertens und Kollegen bündelt mehr als 200 Publikationen mit über zwei Millionen Teilnehmenden. Die korrigierte Fassung (2022) kommt auf im Mittel d = 0,43 (95-%-Konfidenzintervall 0,38–0,48): klein bis mittel. Cohens d drückt einen Gruppenunterschied in Standardabweichungen aus. Eingriffe in die Entscheidungsstruktur schnitten am besten ab (d = 0,54), Entscheidungsinformation (0,34) und Entscheidungsunterstützung (0,28) schwächer. Ernährungsentscheidungen zeigten den größten Effekt (0,65), finanzielle Entscheidungen den kleinsten (0,24) (Mertens et al., 2022).

Ein solcher Mittelwert sagt wenig über einen einzelnen Nudge in deinem Kontext. Effekte streuen stark; viele Studien haben vermutlich einen wahren Effekt nahe null (Szaszi et al., 2022).

Studien mit großen Effekten werden häufiger veröffentlicht. Mertens und Kollegen fanden selbst Hinweise darauf; bei angenommenem mäßigem Bias sank ihre Schätzung auf d = 0,31 (Mertens et al., 2022). Maier und Kollegen korrigierten mit einer robusten Bayes’schen Metaanalyse; übrig blieb im Mittel 0,04 (0,00–0,14). Für Informations- und Unterstützungs-Nudges und für den Finanzbereich fanden sie Evidenz gegen einen Effekt; für Struktur-Nudges wie Defaults war die Evidenz unentschieden (Maier et al., 2022). Ein allgemeiner mittlerer Effekt ist also unbelegt, nicht jeder Nudge wirkungslos.

DellaVigna und Linos analysierten 126 Experimente mit über 23 Millionen Menschen von zwei US-amerikanischen Nudge Units (staatlichen Teams). Der mittlere Effekt betrug 1,4 Prozentpunkte (8,0 Prozent über der Kontrollgruppe), gegenüber 8,7 Prozentpunkten (33,4 Prozent) in wissenschaftlichen Zeitschriften. Selektive Veröffentlichung erklärte etwa 70 Prozent dieses Unterschieds (DellaVigna & Linos, 2022).

Thaler und Sunstein nennen ihren Ansatz libertären Paternalismus: paternalistisch, weil Verhalten in Richtung des eigenen Wohls der Menschen gelenkt wird, libertär, weil die Wahlfreiheit erhalten bleibt (Barton & Grüne-Yanoff, 2015). Das wirft Fragen auf:

• Wer bestimmt, was gut ist? Situationen und Präferenzen unterscheiden sich stark.
• Transparenz. Laut Barton und Grüne-Yanoff sind Nudges nur dann wirklich vermeidbar, wenn sowohl die Art des Eingriffs als auch der konkrete Eingriff sichtbar sind; verdeckte Nudges sind schwerer zu kontrollieren.
• Manipulation. Je mehr ein Eingriff auf Unaufmerksamkeit statt auf verständliche Information setzt, desto näher rückt er an Manipulation.

Redaktioneller Rat: Könntest du den Nudge den beeinflussten Menschen offen erklären, und würden sie die Richtung unterstützen?

Entscheidungsarchitektur kann auch Hürden aufbauen, von Thaler Sludge genannt (Thaler, 2018). Sunstein beschreibt Sludge als Reibung, die Menschen von dem trennt, was sie erreichen wollen, etwa lange Formulare oder eine Kündigung, die viel schwieriger ist als die Anmeldung (Newall, 2023).

Dark Patterns gehen weiter: Gestaltungsentscheidungen in Benutzeroberflächen, die Menschen zu unbeabsichtigten, möglicherweise schädlichen Entscheidungen zwingen, lenken oder täuschen. In rund 11.000 Onlineshops fanden Mathur und Kollegen 1.818 Fälle (Mathur et al., 2019). Die Grenze zum Nudge liegt bei Täuschung, Zwang und der Untergrabung einer freien Wahl. Mehr dazu liest du in Neuromarketing und Ethik.

Diese Schritte sind redaktioneller Rat, kein validiertes Protokoll.

1. Mach das Verhalten konkret: Wer tut was, wann, und welches Ergebnis zählt?
2. Erfasse die Entscheidungsarchitektur, einschließlich Sludge.
3. Stelle eine Diagnose: Fehlen Informationen, ist die Entscheidung zu komplex, fehlt Aufmerksamkeit oder wollen Menschen nicht? Interviews und Assoziationsforschung zeigen, welche Bedeutung die Entscheidung hat.
4. Wähle einen passenden Nudge und prüfe ihn ethisch: transparent, im Interesse der Zielgruppe, leicht vermeidbar.
5. Teste mit einer Kontrollgruppe und lege Ergebnismaß und Analyse vorab fest.
6. Miss Verhalten und Ergebnis, auch nach Untergruppen.
7. Erwarte bei Skalierung einen kleineren Effekt.

Dieses Beispiel ist fiktiv und enthält keine Forschungsergebnisse.

Situation. Ein Pensionsfonds möchte, dass Versicherte sich einloggen und Entscheidungen wie Kontaktdaten und die Aufteilung einer Partnerrente prüfen. Nach dem jährlichen Brief loggen sich nur wenige ein.

Entscheidungsfrage. Welche Veränderung macht Einloggen und Prüfen wahrscheinlicher, ohne Druck oder Täuschung?

Verfügbare Informationen. Logdaten zeigen, wo Versicherte abbrechen; Interviews zeigen, wie sie über Altersvorsorge denken.

Passendes Vorgehen. Zuerst Sludge entfernen: weniger Anmeldeschritte, ein direkter Link. Dann drei Varianten zufällig zuweisen: den bisherigen Brief, einen vereinfachten Brief mit einer konkreten Handlung und der benötigten Zeit sowie diesen Brief plus Erinnerung nach zwei Wochen. Vorab festgelegtes Ergebnismaß: abgeschlossene Prüfungen innerhalb von dreißig Tagen, nicht nur Logins.

Mögliche Interpretation. Ein Unterschied gilt für diese Versicherten zu diesem Zeitpunkt; er zeigt nicht, ob sie bessere Vorsorgeentscheidungen treffen.

Nächster Schritt. Bei einer anderen Gruppe wiederholen. Bleibt ein Unterschied aus, zurück zur Diagnose: Wollen die Versicherten nicht, oder können sie nicht?

• Nudge mit einem Mittel gleichsetzen, etwa einer Erinnerung.
• Einen Mittelwert als Vorhersage nutzen für deine Zielgruppe.
• Wahlen messen, Ergebnisse vergessen: Mehr Anmeldungen sind noch nicht das gewünschte Ergebnis.
• Nudgen ohne Diagnose: Wer ein Verhalten bewusst ablehnt, ändert es nicht durch einen Anstupser.
• Verdeckte oder täuschende Nudges einsetzen; sie untergraben Vertrauen.
• Keine Kontrollgruppe, sodass unklar bleibt, ob der Nudge den Unterschied gemacht hat.

Ein Nudge verändert die Entscheidungsarchitektur bewusst, ohne Optionen zu verbieten oder Anreize wesentlich zu verändern. Voreinstellungen sind am besten belegt, doch mittlere Effekte von Nudges sind wahrscheinlich überschätzt. Behandle jeden Nudge als Hypothese: Stelle eine Diagnose, teste mit Kontrollgruppe und wähle nur Eingriffe, die du offen verantworten kannst.