Effectuation entwickeln

In diesem Open-Access-Buch wird ein Rahmenwerk entwickelt, das simulationsbezogene Untersuchungen von Effetcuation ermglicht und gleichzeitig die Grundlage fr die Entwicklung von grndungsuntersttzenden Entscheidungssystemen schafft. Es wird diskutiert, inwieweit effektuatives Lernen modelliert und algorithmisch interpretiert werden kann. Auf Basis der Vorstellung und kritischen Evaluierung aktueller Simulationsmodelle, die Effectuation abbilden, wird mit Hilfe von Methoden agentenbasierter Modellierung und des Reinforcement Learnings ein aggregiertes Modell entwickelt, das effektuatives Verhalten im Rahmen einer prototypischen Grndungssituation ermglicht. Die Ergebnisse zeigen, dass ein entrepreneurialer Agent in der Lage ist, effektuatives Verhalten zu erlernen. Leistungsunterschiede whrend des Lernens ergeben sich bei Vernderung seiner Umgebung. Der Erfolg des Agenten ist abhngig von der Verbindlichkeit potentieller Partner und Kunden. Weiterhin lsst sich ein Lernerfolg feststellen, wenn der Agent das Affordable-Loss-Prinzip in Verbindung mit marktkonformem Verhalten anwendet. Mit dem entwickelten Modell knnen knftig, unter Einbeziehung des Entscheidungsverhaltens eines realen Entrepreneurs, weitere Untersuchungen zum effektuativen Lernverhalten durchgefhrt werden.