Bei der Modellierung menschlichen Entscheidungsverhaltens ist es entscheidend, die richtigen Funktionen im jeweiligen Kontext zu verwenden. Werden Entscheidungen unter Sicherheit betrachtet, so sind sog. Wertfunktionen zu verwenden, die die Präferenzen des Entscheidungsträgers unter Sicherheit wiedergeben. Handelt es sich hingegen um Entscheidungen unter Risiko, bei denen also zwar Wahrscheinlichkeiten für das Eintreten eines bestimmten Zustandes gegeben sind, nicht aber das Wissen über den künftig tatsächlich eintretenden Zustand, so müssen aus normativer Sicht sog. Risikonutzenfunktionen verwendet werden, die das jeweilige Risiko, mit dem eine Entscheidung behaftet ist, einbeziehen. Eine deskriptive Alternative zu Risikonutzenfunktionen stellt zudem die Prospect Theorie von Kahneman und Tversky dar, die zwar auf einer Wertfunktion aufbaut, bei der aber das Risiko durch eine Transformation der Wahrscheinlichkeiten berücksichtigt wird. Ohne diese Transformation hingegen ist die Prospect Theorie für Risikoentscheidungen ungeeignet.

Eine Analyse der einschlägigen Literatur zeigt, dass oftmals nicht die korrekten Funktionen verwendet werden, und dass manchmal sogar zwischen Wert- und Risikonutzenfunktionen gar nicht unterschieden wird. Dies führt jedoch teilweise zu fehlerhaften Modellen und entsprechend auch zu problematischen Ergebnissen der jeweiligen Ansätze. Es ist daher notwendig, dass bei der Untersuchung und Modellierung von Entscheidungssituationen ein Fokus auf die korrekte Auswahl der betreffenden Funktionen gelegt wird, um zu in formaler Hinsicht validen Ergebnissen zu gelangen.

In diesem Forschungsprojekt werden verschiedene Beiträge aus der einschlägigen Literatur ausgewählt, um an diesen Arbeiten zu verdeutlichen, welche Probleme aus der fehlerhaften Verwendung der jeweiligen Funktionen entstehen können. Dabei werden insbesondere diverse neue Ansätze für Entscheidungen unter Risiko untersucht und ihre aus dieser fehlerhaften Verwendung resultierenden Schwächen analysiert.