Methodik der Wirkungsanalyse

Der ImpactScan ist das Analyseformat von ValuePolitics für Entscheidungen, Maßnahmen und Handlungsoptionen. Er kann eine Entscheidung vorbereiten, ihre Umsetzung begleiten oder Wirkungen nachträglich untersuchen.

Zu Beginn bestimmen wir die Frage, den Untersuchungsraum, den Zeitraum und den Vergleichsmaßstab. Entscheidend ist, was ohne die betrachtete Maßnahme voraussichtlich geschehen wäre. Erst so lassen sich Wirkungen einer Entscheidung zurechnen.

Wir prüfen Datenquellen auf Herkunft, Aktualität, räumliche und sachliche Passung sowie Aussagekraft für den konkreten Fall. Vorrang haben aktuelle amtliche Daten aus dem Untersuchungsraum. Reichen sie nicht aus, kennzeichnen wir die verwendete Näherung und ihre Grenzen.

Beobachtete Daten, Annahmen, Modellrechnungen und Schlussfolgerungen bleiben getrennt. Wo eine Wirkung nicht belastbar quantifiziert werden kann, weisen wir sie qualitativ aus oder verzichten auf eine Euro-Kennzahl.

Wir bilden den Weg von der Entscheidung bis zu ihren Folgen ab. Dabei berücksichtigen wir direkte und indirekte, beabsichtigte und unbeabsichtigte Wirkungen sowie ihre Verteilung auf betroffene Gruppen.

Wenn die Datengrundlage es trägt, bewerten wir Wirkungen in Geld. Dafür nutzen wir etablierte ökonomische und sozialwissenschaftliche Ansätze wie Willingness to Pay, Revealed Preferences oder Shadow Pricing. Geld macht unterschiedliche Indikatoren verständlich und mit finanzwirtschaftlichen Kennzahlen vergleichbar.

Kosten, Reichweite, Wirkungsdauer und Effektstärke werden in Szenarien variiert. Bandbreiten zeigen, wie robust ein Ergebnis gegenüber abweichenden Annahmen ist.

Für jeden ImpactScan dokumentieren wir Quellen, Datenstand, Annahmen, Datenaufbereitung, Rechenwege und Grenzen. Ergebnisse sollen vom Befund über die Modellrechnung bis zur Quelle nachvollzogen und fachlich geprüft werden können.

Die fachliche Verantwortung für Methode, Bewertung und Veröffentlichung liegt bei ValuePolitics.

Für ImpactScans arbeiten wir häufig mit Daten, die uns Unternehmen und Organisationen aus ihrem eigenen Bestand zur Verfügung stellen, etwa Fallzahlen, Programmdaten oder interne Kennzahlen. Diese Daten behandeln wir vertraulich.

Künstliche Intelligenz setzen wir dort ein, wo sie unsere Arbeit gründlicher und schneller macht: bei der Recherche öffentlich verfügbarer Quellen, bei der Entwicklung unserer Analysemodelle und bei der Programmierung der Auswertungen. Dafür braucht sie nicht Ihre Daten, sondern nur deren Aufbau. Wir entwickeln die Auswertungsprogramme deshalb anhand einer Beschreibung der Datenstruktur und mit eigens erstellten Beispieldaten.

Die eigentliche Auswertung Ihrer Originaldaten erfolgt danach getrennt in einer lokalen Rechenumgebung. Vertrauliche Daten werden dabei nicht an externe KI-Systeme übermittelt.

Die Trennung macht unsere Arbeit zugleich nachvollziehbar: Rechenmodell, Annahmen und Unsicherheiten legen wir offen, sodass Sie jedes Ergebnis prüfen und eigenständig weiterverwenden können.

Der erste veröffentlichte ImpactScan verbindet georeferenzierte Unfalldaten mit dem Umfeld sächsischer Schulen. Er identifiziert räumlich konzentrierte Unfallhotspots und priorisiert sie anhand der modellierten gesellschaftlichen Unfallfolgekosten.

Die Untersuchung bewertet ein Portfolio von Standorten. Sie ersetzt keine standortspezifische Planung: Maßnahmen, Machbarkeit, Baulast und Kosten sind vor Ort zu prüfen. Die Ergebnisse zeigen deshalb Potenziale und Unsicherheiten transparent.