Die Suche nach Informationen ist in vielen Bereichen wichtig. Insbesondere ist das der Fall in medizinischen Kontexten, in denen viele Tests durchgeführt werden, um Krankheiten oder Risikofaktoren korrekt zu diagnostizieren. Welche Entscheidungsstrategien sind am besten geeignet, um den jeweiligen Test mit dem größten Nutzen auszuwählen? Diese Frage beantworten Björn Meder und Kolleg:innen mittels mathematischer Analysen und Computersimulationen, in denen verschiedene Ansätze aus der Entscheidungs- und Informationstheorie formell untersucht werden. Die Ergebnisse zeigen, dass häufig einfache Heuristiken am besten geeignet sind, um die nützlichsten Tests auszuwählen, während komplexere Modelle suboptimal sind.

Nelson, J. D., Rosenauer, C., Crupi, V., Tentori, K., & Meder, B. (2022). The Likelihood Difference Heuristic and binary test selection given situation-specific utilities. Decision, 9(3), 285–319. https://psycnet.apa.org/doi/10.1037/dec0000160