Urteilsheuristiken Tversky und Kahneman

1. UrteilsheuristikenTversky und Kahneman Dozent: Dr.Rainer Roth Referentinnen: Olga Brügmann, Mareike Schmitt SS 2006

2. Überblick • Einführung • Verfügbarkeitsheuristik • Biases • Representativitätsheuristik • Basisrate • Auswertung der Demonstration • Anker- und Anpassungseffekt • Fazit

3. 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

4. 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

5. Beispiele • Verfügbarkeitsheuristik bei Diagnose • Korrelation zwischen Gerichtsurteilen und Verfügbarkeit im Gedächtnis von Fakten: be- oder entlasten • Beurteilung der eigenen Persönlichkeit

6. Selbsteinschätzung

7. 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

8. 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

9. 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

10. 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

11. 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

12. 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

13. 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

14. 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

15. 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

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

17. 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

18. 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...?

19. 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

20. 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

21. 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

22. 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

23. 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

24. Experiment 2 • Weitere Beschreibung • Dick ist ein 30 Jahre alter Mann • verheiratet und keine Kinder • hat 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

25. Ergebnis • Bei irrelevanter Information: Vpn tippen 50:50 • Ohne Information: Vpn passen sich der gegebenen Basisrate an

26. 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

27. 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

28. 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

29. Vorhersagbarkeit • Bsp. Profit einer Firma vorhersagen • Ergebnis Deutschland : Polen 1: 0 • Keine Rücksicht bei Beurteilung auf Zuverlässigkeit der Aussage (günstige Beschreibung = günstige Vorhersage)

31. 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

32. Fazit • Repräsentativitätsheuristik nützlich für schnelle Informationsverarbeitung • Hinderlich bei detaillierter Informationsverarbeitung

33. 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

34. Gericht • Urteil über einen Angeklagten • Neben relevanten Fakten beeinflussen unwichtige Dinge das Urteil • Bsp. 75. Geburtstag / 5. Geburtstag

35. 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

36. 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

37. 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

38. Auf Generalisierung begründete systematische Urteilsverzerrung

39. Fazit • Heuristiken ersparen uns eine Menge Arbeit und Zeit • Sollten nur nicht falsch angewendet werden • Gefahr der Automatisierung • Bei wichtigen Entscheidungen bewusstes Nachdenken

40. 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

41. Vielen Dank für Eure Aufmerksamkeit!