In diesem Open-Access-Buch wird ein Rahmenwerk entwickelt das simulationsbezogene
Untersuchungen von Effetcuation ermöglicht und gleichzeitig die Grundlage für die Entwicklung
von gründungsunterstützenden 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
Gründungssituation ermöglicht. Die Ergebnisse zeigen dass ein entrepreneurialer Agent in der
Lage ist effektuatives Verhalten zu erlernen. Leistungsunterschiede während des Lernens
ergeben sich bei Veränderung seiner Umgebung. Der Erfolg des Agenten ist abhängig von der
Verbindlichkeit potentieller Partner und Kunden. Weiterhin lässt sich ein Lernerfolg
feststellen wenn der Agent das Affordable-Loss-Prinzip in Verbindung mit marktkonformem
Verhalten anwendet. Mit dem entwickelten Modell können künftig unter Einbeziehung des
Entscheidungsverhaltens eines realen Entrepreneurs weitere Untersuchungen zum effektuativen
Lernverhalten durchgeführt werden.
