Entscheidungsrädchen

Das Entscheidungsrad wählt zufällig eine Option aus einer Liste aus und macht einfache Entscheidungen sichtbar und spielerisch. Es eignet sich für Unterricht, Teamaktivitäten, Essensauswahl, Reihenfolge von Präsentationen, kleine Verlosungen, Brainstorming und Situationen, in denen mehrere gleichwertige Möglichkeiten im Raum stehen. Der Nutzen liegt darin, Entscheidungslähmung zu reduzieren und Auswahlprozesse transparent zu machen. Das Rad ersetzt jedoch keine Abwägung, wenn Optionen unterschiedliche Risiken, Kosten, Fairnessregeln oder Verantwortlichkeiten haben. Für ernsthafte Verlosungen sollten Teilnehmerliste, Gewichtung, Ausschlüsse und Dokumentation vorher klar sein, damit das Ergebnis nachvollziehbar bleibt. Bei gemeinsamer Nutzung sollten Eingaben, Annahmen und gewünschtes Ergebnis vorher klar sein, damit die Ausgabe nicht falsch interpretiert wird.

Das Rad ist eine Canvas-2D-Zeichnung, die mit einer deterministischen Zufallsauswahl kombiniert wird. Jedes Segment wird mit ctx.beginPath(); ctx.moveTo(cx, cy); ctx.arc(cx, cy, r, startAngle, endAngle); ctx.fill() gerendert, wobei N gleiche Optionen jeweils einen Bogen von 2π/N Radiant erhalten – fünfzehn Segmente entsprechen also jeweils 24° Bogen, weshalb die Eingabe auf 15 begrenzt ist, um die Beschriftungen lesbar zu halten. Das Gewinnersegment wird VOR der Animation bestimmt: Eine 32-Bit-unsigned-Integer-Zahl wird mit crypto.getRandomValues(new Uint32Array(1))[0] gezogen, modulo N reduziert, und diese ganze Zahl ist die Antwort. Die Animation berechnet dann eine Zielrotation von fullSpins × 2π + (2π − winnerIndex × sliceAngle − sliceAngle/2), sodass der Zeiger oben auf der Leinwand auf die Mitte des gewählten Segments zeigt, und gleitet per requestAnimationFrame mit einer Ease-Out-Kurve wie easeOutCubic, f(t) = 1 − (1−t)³, oder easeOutBack für den kleinen Überhang, der ein physisches Rad beim Abbremsen simuliert. crypto.getRandomValues ist der Web-Crypto-CSPRNG (spezifiziert in der Web Crypto API), gespeist aus dem OS-Entropiepool, sodass die Auswahl im Gegensatz zu Math.random nicht durch Auslesen des Seitenzustands vorhersagbar ist. Gewichtete Varianten erstellen ein kumuliertes Wahrscheinlichkeitsarray der Länge N und durchsuchen die Zufallszahl per Binärsuche in O(log N). Die Ergebnisse sind rein visuell und flüchtig – nichts wird protokolliert, sodass jeder Prüfpfad (Zeitstempel, Optionsliste, Screenshot) extern erfasst werden muss, bevor die Seite aktualisiert wird.

• Canvas-Rendering: Jedes Segment ist ctx.arc(cx, cy, r, startAngle, endAngle) mit sliceAngle = 2π / N – 15 Optionen ergeben 24° pro Segment, was die praktische Lesbarkeitsgrenze darstellt.
• Die Gewinnerauswahl verwendet crypto.getRandomValues(new Uint32Array(1))[0] % N – Web-Crypto-CSPRNG, gespeist aus OS-Entropie, geeignet für faire Einzelauswahlen, aber NICHT für wiederholbare Lotterien (kein Prüfpfad).
• Die Animation läuft in requestAnimationFrame bei der Bildwiederholrate (typischerweise 60 Hz) mit easeOutCubic f(t) = 1 − (1−t)³ oder easeOutBack für einen leichten Überhang – die Kurve ist kosmetisch, der Gewinner steht bereits fest.
• Die Zielrotation ist targetRotation = fullSpins × 2π + (2π − winnerIndex × sliceAngle − sliceAngle/2), sodass der obere Zeiger auf die Segmentmitte landet und nicht auf dessen Kante.
• Der gewichtete Optionsmodus erstellt ein Präfixsummenarray der Gewichte und nutzt Binärsuche, um eine gleichverteilte Zufallszahl in O(log N) auf ein Segment abzubilden – äquivalent zur inversen-CDF-Stichprobenziehung.
• Der Modulo-Bias ist vernachlässigbar, wenn N ≤ 15 und die Ziehung 2³² Werte umfasst (Bias ≈ N / (2 × 2³²) ≈ 1,7×10⁻⁹), sodass kein Rejectioin-Sampling-Loop nötig ist.
• Jeder Dreh ist i.i.d. – aufeinanderfolgende Drehungen können dieselbe Option wiederholen und das ist korrektes uniformes Verhalten, kein Fehler; Deduplizierung über Drehungen hinweg erfordert einen externen Datensatz.