Farbige Dominosteine gereiht
Wie genau funktioniert Tipping? Und welches Potential steckt in diesem neuen Policy-Tool? (Symbolbild)

Tipping wird als das neue Nudging gehandelt. Nicht zuletzt soll der Ansatz politischen Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträgern ermöglichen, die Emission von Treibhausgasen in der Bevölkerung zu senken, und uns dadurch einen Weg aus der Klimakrise bahnen. Sind die hohen Erwartungen an das neue Policy-Tool gerechtfertigt? Forschende der Kalaidos Fachhochschule gingen dieser Frage in einer neuen Studie auf den Grund.

Nudging 2.0

Spätestens seit Richard Thaler den Nobel-Preis für Ökonomie erhalten hat, ist der Begriff «Nudging» den meisten bekannt. Weniger geläufig ist hingegen «Tipping». Sollen Nudges das Verhalten von Individuen in die gewünschte Richtung lenken, zielt Tipping auf Gruppen oder gar die gesamte Gesellschaft ab. Die Erwartungen an das «Nudging 2.0» sind hoch. Nicht zuletzt soll uns das neue Policy-Tool aus der Klimakrise führen (Nyborg, 2020; Nyborg et al., 2016; Otto et al., 2020).

Die Kernidee von Tipping liegt darin, eine relativ kleine Subgruppe einer Population, die Start-up-Group, davon zu überzeugen, sich eine erwünschte neue Verhaltensweise anzueignen – etwa per Bahn anstatt per Billigflug zu reisen. Erreicht der Umfang der Start-up-Group einen kritischen Wert, den Tipping-Point, wird eine soziale Dynamik freigesetzt, welche die gesamte Population erfasst und das Zielverhalten als neue soziale Norm etabliert.

Das klassische Modell

Wie genau funktioniert Tipping? Der Mechanismus basiert auf der verbreiteten psychologischen Disposition der bedingten Kooperationsbereitschaft (conditional cooperation). Viele Menschen sind dann bereit zugunsten des Gemeinwohls zu kooperieren und beispielsweise auf Kurzstreckenflüge zu verzichten, wenn es viele andere auch tun (z.B. Fehr & Fischbacher, 2003; Fehr & Leibbrandt, 2011; Fischbacher, Gächter, & Fehr, 2001; Rustagi, Stefanie, & Kosfeld, 2010).

Doch was genau bedeutet «viele andere»? Das klassische Modell zur Erklärung von Tipping basiert auf der Annahme, dass sämtliche Individuen einer Population dann eine neue Verhaltensweise annehmen, wenn der Umfang der Start-up-Group den Tipping-Point erreicht (Nyborg, 2020). Die Lage des Tipping-Points mag zwar zwischen verschiedenen zu etablierenden Verhaltensweisen variieren, ist gemäss Modell jedoch für eine gegebene Verhaltensweise für alle Personen identisch. Nehmen wir an, der Tipping-Point für den Wechsel von Flug zu Zug läge bei rund 30 Prozent. Nehmen wir weiter an, eine Sensibilisierungskampagne führt dazu, dass rund ein Drittel der Bevölkerung wenn immer möglich mit der Bahn reist. Wird dies öffentlich bekanntgemacht, ändern die restlichen 70 Prozent der Bevölkerung abrupt ihr Verhalten und wählen ebenfalls die umweltfreundlichere Option – denn hinreichend viele andere kooperieren bereits zugunsten des Gemeinwohls. Mit der Bahn in Urlaub zu fahren anstatt zu fliegen wird zur neuen Norm.

Das Schwellenwert-Modell

So einfach ist es allerdings nicht. Menschen haben unterschiedliche Vorlieben. Manchen liegt der Einsatz fürs Allgemeinwohl im Generellen oder für die Umwelt im Spezifischen am Herzen. Sie gehören zu den ersten, die sich das Zielverhalten zu eigen machen und kooperieren bereits, wenn sonst kaum jemand dazu bereit ist. Andere stossen dann dazu, wenn die Start-up-Group zwar noch eine Minderheit darstellt, aber deutlich mehr als eine Handvoll Pioniere umfasst, beispielsweise einen Viertel oder Drittel der Gesellschaft. Die Nächsten ändern liebgewonnene Gewohnheiten zugunsten des grösseren Ganzen, wenn sozialer Druck entsteht und rund die Hälfte der Population die neue Verhaltensweise annimmt. Und wieder andere lassen sich erst dann überzeugen, wenn die überwiegende Mehrheit auf Bahnreisen umgestiegen ist.

Kurz gesagt gehen so genannte Schwellenwert-Modelle (threshold models) davon aus, dass jede Person einen bestimmten Prozentanteil an kooperativen Personen voraussetzt, um ebenfalls zu kooperieren. Im Gegensatz zum klassischen Modell kann dieser Wert von Person zu Person variieren. Daraus ergibt sich die Möglichkeit eines Dominoeffekts. Wechseln, angeregt durch eine Sensibilisierungskampagne, die zehn Bevölkerungsprozente mit den tiefsten Schwellenwerten von Flug zu Zug, werden die Schwellenwerte weiterer Personen erreicht. Auch diese Personen steigen um. Die Start-up-Group wächst dadurch erneut, wieder werden die Schwellenwerte zusätzlicher Individuen erreicht – und so weiter. Eine entsprechende Feedback-Dynamik kann im Idealfall die ganze Population erfassen und dadurch eine neue Verhaltensweise als soziale Norm etablieren (Granovetter, 1978; Macy, 1991; Schelling, 1978).

Eine neue Studie von Forschenden der Kalaidos Fachhochschule und der Universität Lausanne zeigt, dass die genaue Verteilung der Schwellenwerte das Potential von Tipping massgeblich bestimmt (Berger, Vogt, Efferson, Vogt, & Efferson, 2021). Überwiegen tiefe Schwellenwerte, liegt der Tipping-Point tief und eine kleine Start-up-Group von beispielsweise 10-20 Prozent ist in der Lage, eine neue Verhaltensweise als Norm zu etablieren. Überwiegen jedoch hohe Schwellenwerte, liegt der Tipping-Point hoch, beispielsweise bei 80-90 Prozent. Die zu investierenden Ressourcen, um eine Start-up-Group dieses Umfangs aufzubauen, sind exorbitant. Zudem ergibt sich daraus ein geringes Potential für den Tipping-Effekt von lediglich 10-20 Prozent.

Wovon hängen individuelle Schwellenwerte ab? Bei Umweltfragen sind der Aufwand und die Kosten, welche die Übernahme einer neuen Verhaltensweise mit sich bringt, massgeblich. Beispielsweise ist es leichter, eine Start-up-Group davon zu überzeugen, Sparlampen zu verwenden als auf Kurzstreckenflüge zu verzichten. Gleichzeitig liegt der Tipping-Point im ersten Fall deutlich tiefer als im zweiten. Neben den Wechselkosten ist die Verteilung von Werten und Einstellungen in der Bevölkerung relevant. Je weiter verbreitet Kooperationsbereitschaft und Umweltbewusstsein sind, desto tiefer liegt der Tipping-Point.

Diffizil wird es, wenn das Zielverhalten die Bevölkerung polarisiert. Beispielsweise finden Vorschläge für neue Konsumgewohnheiten zum Klimaschutz unter Anhängerinnen und Anhängern populistischer, «anti-elitistischer» Bewegungen kaum Rückhalt, solange die entsprechenden Informationen von Intellektuellen stammen. Entspricht die Start-up-Group einem gut gepflegten Feindbild, ist deren Umfang unerheblich. Das neue Verhalten wird bedingungslos abgelehnt, der Tipping-Mechanismus ist ausser Kraft gesetzt. Die Voraussetzung für die Anwendung von Tipping ist es dann, den Link zwischen der zu verbreitenden Verhaltensweise und den involvierten sozialen Gruppen abzuschwächen. Beispielsweise könnten Bauern von Ernteschäden durch Wetterextreme erzählen und zum Handeln aufrufen, anstatt dass Professorinnen über Klimamodelle referieren.

Fazit

Tipping ist ein potentiell kräftiges Policy-Tool zur Verbreitung neuer, die allgemeine Wohlfahrt steigernder, Verhaltensweisen in der Gesellschaft – allerdings nur unter bestimmten Bedingungen. Je nach Lage des jeweiligen Tipping-Points variiert der Umfang der notwendigen Ressourcen, um ein erwünschtes Verhalten zu verbreiten, erheblich. Unter bestimmten Bedingungen, beispielsweise ausgeprägter gesellschaftlicher Polarisierung, stösst das Verfahren an seine Grenzen. Umso wichtiger ist es, dass Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträger die Möglichkeiten und Limitationen des neuen Nudging kennen, um knappe Ressourcen effektiv zur Erreichung ihrer Policy-Ziele einsetzen zu können.

Quellen und weiterführende Informationen:

Berger, J., Vogt, S., Efferson, C., Vogt, S., & Efferson, C. (2021). Tipping pro-environmental norm diffusion at scale: opportunities and limitations. Behavioural Public Policy, first view, 1–26. https://doi.org/https://doi.org/10.1017/bpp.2021.36

Fehr, E., & Fischbacher, U. (2003). The nature of human altruism. Nature, 425(6960), 785–791. https://doi.org/10.1038/nature02043

Fehr, E., & Leibbrandt, A. (2011). A field study on cooperativeness and impatience in the Tragedy of the Commons. Journal of Public Economics, 95(9–10), 1144–1155. https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2011.05.013

Fischbacher, U., Gächter, S., & Fehr, E. (2001). Are people conditionally cooperative? Evidence from a public goods experiment. Economics Letters, 71(3), 397–404. https://doi.org/10.1016/S0165-1765(01)00394-9

Granovetter, M. (1978). Threshold Models of Collective Behavior. American Journal of Sociology, 83(6), 1420–1443. https://doi.org/10.1086/226707

Macy, M. W. (1991). Chains of cooperation: threshold effects in collective action. American Sociological Review, 56(6), 730. https://doi.org/10.2307/2096252

Nyborg, K. (2020). No man is an island: social coordination and the environment. Environmental and Resource Economics, 76(1), 177–193. https://doi.org/10.1007/s10640-020-00415-2

Nyborg, K., Anderies, J. M., Dannenberg, A., Lindahl, T., Schill, C., Schlüter, M., … De Zeeuw, A. (2016). Social norms as solutions. Science, 354, 42–43. https://doi.org/10.1126/science.aaf8317

Otto, I. M., Donges, J. F., Cremades, R., Bhowmik, A., Hewitt, R. J., Lucht, W., … Schellnhuber, H. J. (2020). Social tipping dynamics for stabilizing Earth’s climate by 2050. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 117(5), 2354–2365. https://doi.org/10.1073/pnas.1900577117

Rustagi, D., Engel, S., & Kosfeld, M. (2010). Conditional cooperation and costly monitoring explain success in forest commons management. Science, 330(6006), 961–965. https://doi.org/10.1126/science.1193649

Schelling, T. C. (1978). Micromotives and macrobehavior. New York: Norton.

Autor/in
Joel Berger

Dr. Joël Berger

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