Graz - Kommt es zu einer Ehescheidung, gilt es, den gemeinsamen Besitz untereinander gerecht aufzuteilen, was bisweilen keine leichte Aufgabe ist. Finanzwissenschafter an der Universität Graz haben im internationalen Team nun einen Algorithmus entwickelt, der Scheidungsparteien faires Teilen von Gütern mit ideellen Wert erleichtern soll. Aber auch andere ökonomische, soziale oder politische Entscheidungen sollen damit von Gruppen getroffen werden können.

Grundsätzlich geht es im Scheidungsfall darum, dass ausgehend von den Präferenzen der einzelnen Individuen über eine Menge von Objekten eine "faire" Gruppenentscheidung getroffen wird. Laut Christian Klamler vom Institut für Finanzwissenschaft und öffentliche Wirtschaft ist das Grundprinzip der neuen Methode im Scheidungsfall ganz einfach: Zunächst werden von jeder der beiden beteiligten Parteien die aufzuteilenden Objekte nach persönlicher Vorliebe gereiht. Dann nennen sie abwechselnd die Dinge ihrer Liste: "Wollen sie verschiedene Gegenstände, erhalten sie diese jeweils", so Klamler. Hätten die Streitparteien jedoch gerne dasselbe Stück, sucht die neue Formel nach der fairsten Lösung.

Maximale Güteranzahl möglichst gerecht verteilen

"Der Vorteil unseres Algorithmus liegt darin, dass die maximal mögliche Anzahl an Gegenständen verteilt wird, ohne jemanden zu benachteiligen", erklärte der Finanzwissenschafter, der den Algorithmus gemeinsam mit Steven J. Brams an der New York University (NYU) und D. Marc Kilgour von der Wilfrid Laurier University (Canada) erstellt hat. Ein Beispiel: Reiht Person A ihre Wünsche 1, 2, 3, 4 und Person B 2, 3, 4, 1, können die Objekte 1 und 2 sehr einfach zugeteilt werden. Ab Nummer 3 käme es jedoch zum Konflikt. Mithilfe des Algorithmus könne man alle Dinge zuzuordnen, ohne einen Partner schlechter zu stellen: Person A bekäme 1 und 3, Person B 2 und 4.

"Die Liste der Gegenstände ist natürlich beliebig erweiterbar, und zumindest eine Lösung mit maximaler Zuteilung lässt sich immer finden", erläuterte der Studienautor bisherige Erfahrungen. Er entwickelt ähnliche - wenn auch weitaus komplexere - Algorithmen im Rahmen des vom Österreichischen Wissenschaftsfonds FWF finanzierten Projekts "Fairness und Auswahl in der Diskreten Optimierung". Ähnliche Entscheidungsszenarien finden sich im elektronischen Handel, in dem die Interaktion von Kunden und automatisierten Kauf- und Verkaufsagenten analysiert wird. Auch will man Netzwerkstrukturen untersuchen und Gruppenentscheidungssysteme entwickeln. (APA/red, derStandard.at, 28.1.2014)