UrteilsheuristikenTversky und Kahneman

Dozent: Dr.Rainer Roth

Referentinnen: Olga Brügmann, Mareike Schmitt

SS 2006

Überblick

Einführung Verfügbarkeitsheuristik Biases Representativitätsheuristik

Basisrate Auswertung der Demonstration Anker- und Anpassungseffekt Fazit

Einführung

Mentale Strategien und Abkürzungen Heuristik = „entdecken“ (grie.) Führen zu schnellen und effizienten

Urteilsbildung Kognitive Informationsverarbeitung:

Kompromiss zwischen Rationalität und Ökonomie

Bestimmte Bedingungen verzerren Die Urteile

Heuristiken

Verfügbarkeitsheuristik Leichtigkeit einen bestimmten Gedächtnisinhalt

abzurufen Urteile über Häufigkeiten und

Wahrscheinlichkeiten Trotz Mangel an statistischen Informationen,

können relevante Informationen aufgrund der Verfügbarkeit aus dem Gedächtnis geschätzt werden

Problem: selektive Wahrnehmung kann Erinnerung verzerren

Beispiele

Verfügbarkeitsheuristik bei Diagnose Korrelation zwischen Gerichtsurteilen und

Verfügbarkeit im Gedächtnis von Fakten: be- oder entlasten

Beurteilung der eigenen Persönlichkeit

Selbsteinschätzung

Biases (Verfälschung/Verzerrung) Das Verlassen auf Verfügbarkeitsheuristik

führt zu Bias Experiment:

Probanden hören Liste mit Namen Geschlechtsaufteilung 50:50 Drei Gruppen:

Gruppe 1: Männer bekannter als Frauen Gruppe 2: Frauen bekannter als Männer Gruppe 3: Kein Unterschied

Ergebnis

Gruppe 1: schätzten Anzahl der Männer höher ein

Gruppe 2: schätzten Anzahl der Frauen höher ein

Gruppe 3: keine signifikanten Unterschiede bei der Geschlechterverteilung

Bias

Nicht nur Vertrautheit, sondern auch Salienz der Informationen oder zeitliche Nähe der Information führt zu Bias Bsp: Lesen eines Artikels über brennendes Haus

vs. Sehen des brennenden Hauses Bsp: Zeuge eines Unfalls auf Autobahn

Bias aufgrund der Effektivität der Suchmethode

Zufälliges Heraussuchen von Wörtern aus Text Ist die Anzahl der Wörter die mit r beginnen größer

oder kleiner als die Anzahl der Wörter mit r als dritten Buchstaben? Probanden denken, es gibt mehr Wörter, die mit r beginnen

Suche einfacher Einschätzung der Häufigkeit von abstrakten Wörtern

(Bsp. Liebe) und konkreten Wörtern (Bsp. Tür) in anderem Kontext

Ergebnis

Häufigkeit der Wörter wird durch Verfügbarkeit der Zusammenhänge in denen sie auftreten, beurteilt Kontext mit abstrakten Wörtern ( Bsp. Liebe in

Lovestories) leichter zu erinnern als Kontext mit konkreten Wörtern

Abstrakte Wörter werden als zahlreicher eingeschätzt

Bias der Vorstellbarkeit

Auswertung von Wahrscheinlichkeiten in Alltagssituationen bei Wildwasserfahrt, Bergsteigen…, erscheint

Gefahr zu verunglücken größer, wenn man sich der einzelnen Risiken bewusst ist

Risiken unterschätzt, wenn mögliche Gefahren nicht vorstellbar sind

Beispiel

aus 10 Menschen Gruppen aus k Mitgliedern formen

2 ≤ k ≤ 8 Es ist leichter, sich Gruppen von 2 Leuten

vorzustellen, als Gruppen von 8 Leuten Bsp. 5 Gruppen von 2 Leuten bei 10/2 , was

bei 8 Leuten nicht geht

Fazit

Menschen schätzen die Möglichkeit der Gruppen, die aus 2 Leuten geformt werden höher ein, als bei 8 Leuten

Jedoch gibt es für beide Gruppen die gleiche Anzahl von Möglichkeiten, nämlich 45

Illusorische Korrelation Neigung, Beziehungen oder Korrelationen zwischen

Gegebenheiten zu sehen, die in Wirklichkeit nicht miteinander in Beziehung stehen

Beispiel Probanden sahen verschiedene Bilder von Menschen Zuweisung möglicher psychische Störungen

Ergebnis Probanden überschätzen Häufigkeit von Zusammenhängen

zwischen physischen Merkmalen und speziellen Störungen Bsp. Paranoia und Augenform

Repräsentativitätsheuristik

Mentale Abkürzung bei der etwas danach klassifiziert wird wie ähnlich es einem Prototyp entspricht Bsp. Mike

Basis-Rate

Basis-Rate (Auftretenswahrscheinlichkeit) Information über relative Häufigkeit der Mitglieder

verschiedener Gruppierungen in der Gesamtbevölkerung

Bsp.Prozentsatz von aus N.Y.stammenden Studenten an den Universitäten in N.Y.

Wenn beide Varianten zur Verfügung stehen, dann neigt man zur Repräsentativitätsheuristik

Beispiel

Personenbeschreibung Steve ist schüchtern und lebt zurückgezogen Hat Interesse am Weltgeschehen und an Menschen Ist bescheiden und ordentlich Sinn für Ordnung und Struktur

Welchen Beruf übt Steve aus? Manager, Pilot, Bibliothekar, Landwirt, Physiker...?

Auflösung

Passt zum Stereotyp des Bibliothekars

systematische Fehler

Könnte auch Physiker oder Landwirt sein Nur weil Steve zum Stereotyp eines Bibliothekars

passt muss er noch lange keiner sein

Menschen beurteilen nach

Probability Höchste Wahrscheinlichkeit, dass eine Kategorie

vorkommt

Similarity Ähnlichkeit zu einer bereits benutzten Kategorie

Repräsentativität welche Kategorie als letztes benutzt wurde und

wie oft eine bestimmte Kategorie benutzt wird

Experiment 1 (Kahneman und Tversky, 1973) Personenbeschreibung von Menschen, entweder

Ingenieure oder Rechtsanwälte

Gruppe A Stichprobe aus 70% Ingenieuren und 30% Rechtsanwälten

Guppe B Stichprobe aus 30% Ingenieuren und 70% Rechtsanwälten

Ist Paul ein Ingenieur oder Rechtsanwalt?

Personenbeschreibung 48 Jahre verheiratet und zwei Kinder konservativ, diplomatisch und ehrgeizig interessiert am “Weltgeschehen” verbringt Freizeit überwiegend mit Hobbys

Sudoku, verbringt Zeit mit seiner Familie, Restauration von Oldtimern, Fußball

Ergebnis

Bei relevanter Information schätzen etwa 90% der Vpn Paul als Ingenieur ein, egal ob die Wahrscheinlichkeiten von 70% zu 30%, oder von 30% zu 70% gegeben worden sind

Experiment 2 Weitere Beschreibung

Dick ist ein 30 Jahre alter Mannverheiratet und keine Kinderhat große Fähigkeiten und Motivation ist sehr erfolgreich in seinem Beruf Kollegen mögen ihn

Irrelevante Information(neutral und könnte auf beide Berufe zutreffen)

Unterteilung in Gruppe A und B 70 und 30 Basisrate vertauscht

Ergebnis

Bei irrelevanter Information: Vpn tippen 50:50

Ohne Information: Vpn passen sich der gegebenen Basisrate an

Unempfindlichkeit gegenüber Stichprobengrößen

Stichprobengröße Beispiel

Kleines Krankenhaus 15 Geburten pro Tag ; 50% Jungen Großes Krankenhaus 45 Geburten pro Tag; 50% Jungen Prozentrate variiert in beiden Krankenhäusern

Dokumentation pro Tag (Zeitraum ein Jahr); mehr als 60% Jungen

Ergebnis

größere Krankenhaus : 21% kleinere Krankenhaus: 21% beide Krankenhäuser: 53% Stichprobentheorie geht jedoch davon aus, dass die

erwartete Anzahl von Tagen an denen über 60% der Babys Jungen waren , in dem kleinen Krankenhaus größer ist als in dem Großen, weil eine große Stichprobe weniger stark von 50% streut

Misconceptions of chance

Bsp. Geburtenfolge Sohn-Tochter-Sohn-Tochter Sohn-Sohn-Sohn-Sohn Beide treten mit gleicher Wahrscheinlichkeit auf

(„Zahl und Kopf“)

Aufgrund von Repräsentativität im Umfeld, wird erste Geburtenfolge häufiger erwartet

Vorhersagbarkeit

Bsp. Profit einer Firma vorhersagen Ergebnis Deutschland : Polen

1: 0 Keine Rücksicht bei Beurteilung auf

Zuverlässigkeit der Aussage(günstige Beschreibung = günstige Vorhersage)

Misconceptions of regression

Bsp. Lehrer/Schüler Wird ein guter Schüler zu hoch eingeschätzt,

kann er nur enttäuschen Wird ein schlechterer Schüler negativ kritisiert, ist

Wahrscheinlichkeit höher, dass er besser wird

Fazit

Repräsentativitätsheuristik nützlich für schnelle Informationsverarbeitung

Hinderlich bei detaillierter Informationsverarbeitung

Anker- und Anpassungseffekte

Mentale Abkürzung, bei der eine bestimmte Zahl oder ein Wert als Ausgangspunkt (Anker) genommen wird und von dem aus die Anpassung nur unzureichend gelingt

Gericht

Urteil über einen Angeklagten Neben relevanten Fakten beeinflussen unwichtige

Dinge das Urteil Bsp. 75. Geburtstag / 5. Geburtstag

Glücksrad

Oft wird man von völlig unwillkürlichen Ankerwerten beeinflusst

EXP: Kahnemann und Tversky Probanden sollten an Glücksrad drehen:

Schätzung des Prozentsatzes afrikanischer Staaten in UNO

Anker: Schätzwert lag signifikant höher, wenn höhere Zahl gedreht wurde

Schätzen des Ergebnisses einer Formel Entweder 8×7×6×5×4×3×2×1 Oder 1×2×3×4×5×6×7×8 Um zu antworten, berechnen Menschen in der

Regel zwei bis drei Schritte und schätzen den Rest Da Lösung von 8×7×6 größer als 1×2×3 beeinflusst

diese als Anker die Schätzung Schätzungen aufsteigender Reihenfolge geringer

als Schätzung absteigender Reihenfolge

Warum werden Menschen von willkürlichen Zahlen beeinflusst?

Bei In-Betracht-Ziehen eines Ausgangspunktes werden selektive Gedächtnisinhalte abgerufen, die mit diesem Anker konsistent sind

Urteilsfindungen beruhen nicht ausschließlich auf Zahlen, sondern auch auf persönlichen Beobachtungen

Bsp. Restaurant

Auf Generalisierung begründete systematische Urteilsverzerrung

Fazit

Heuristiken ersparen uns eine Menge Arbeit und Zeit

Sollten nur nicht falsch angewendet werden Gefahr der Automatisierung

Bei wichtigen Entscheidungen bewusstes Nachdenken

Quellen

Bierhoff, H.(1998) Sozialpsychologie. 4. Auflage. Stuttgart; Berlin; Köln: Kohlhammer

Stroebe, W., Hewstone, M., Stephenson, G.M.(1996) Sozialpsychologie. 3. Auflage. Berlin: Springer

Aronson, E., Wilson, T.D., Akert R.M.(2004) Sozialpsychologie. 4.Auflage. München: Pearson

Tversky, A., Kahneman, D., Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases

Vielen Dank für Eure Aufmerksamkeit!