Entscheiden 2

Question 1

Sie haben eine Urteilsanalyse mit einer Person durchgeführt, um festzustellen, bei welchen
Symptomen die Person eine Infektion mit dem Corona-Virus für wahrscheinlich hält. Die
Symptome, die Sie überprüft haben sind: Husten, Fieber, Schnupfen und Störungen des
Geruchs-oder Geschmackssinnes. Ihre Analyse hat folgende Gewichte der Person ergeben:
Husten = 20, Fieber = 30, Schnupfen = 10, Störungen des Geruchs-oder Geschmackssinns =
40. Sie haben vergessen für einen Fall ein Urteil abzufragen und Sie wollen es nun anhand
ihrer Urteilsanalyse vorhersagen. Bei diesem Fall traten folgende Symptome auf Husten (1),
Fieber (1) und eine Störung des Geschmackssinns (1), aber kein Schnupfen (0).
Welche Wahrscheinlichkeitseinschätzung würden Sie anhand der Urteilsanalyse für diesen
Fall vorhersagen? Gehen Sie davon aus, dass k=0 und M(ε)= 0.
§ A) 70 %
§ B) 80 %
§ C) 90 %
§ D) 100 %

Answer 1

C)

Question 2

zentrale Punkte & Vertreter: der Rational Choice Theory

Answer 2

Verhalten ist …
1. Ziel-orientiert (Nutzen maximieren)
2. Reflektiert
3. Konsistent (über Zeit und Entscheidungsaufgaben)
4. Menschen als “intuitive Statistiker*in”
5. “Homo economicus”
-> Standard Model in der Ökonomie
Vertreter: Oskar Morgenstern & John von Neumann

Question 3

Paradigmenwechsel in den 70igern

Answer 3

1. RCT scheitert systematisch beim Versuch Verhalten vorherzusage
2. Neue Idee: Attributssubstitution: Das schwierigere Urteil wird durch ein leichteres ersetzt (z.B.: Ähnlichkeit anstelle von Wahrscheinlichkeit)
3. Vertreter: Amos Tversky & Daniel Kahneman

Question 4

Heutristen: Definition & Merkmale

Answer 4

1. Dauenregeln oder mentale “Abkürzungen”
2. geringe kogntive Belastung
3. keine Garantie der Optimalität
4. ausreichend für die meisten Situationen
5. können zu systematischen Fehlern führen
6. Idee: Heuristiken führen zu “kognitiven Illusionen”

Question 5

Repräsentativitätsheuristik

Answer 5

1. Die subjektive Wahrscheinlichkeit/Häufigkeit eines Ereignisses ist umso größer, je repräsentativer (ähnlicher) das Ereignis für die Population (d.h. die Klasse von Ereignissen) ist, aus der es stammt
2. Menschen benutzen die Ähnlichkeit einer Situation/Ereignisses/Person mit dem Prototypen der Ereignisklasse (“was ist typisch”) um Wahrscheinlichkeiten/Häufigkeiten einzuschätzen
   Für Beispiel s. F. 16&17

Question 6

Repräsentativitätsheuristik: Gefahr

Answer 6

1. die statistischen und kausalen Strukturen der Situation, die es zu beurteilen gilt können übersehen werden (was ähnlich, typisch etc. ist, muss nicht immer das wahrscheinlichste sein)

Question 7

Welche Befunde können durch die Verwendung der Repräsentativitätsheuristik erklärt werden?

Answer 7

1. Basisratennegation
2. Konjunktionsfehler
3. Verwechselung inverser Wahrscheinlichkeiten
4. Gesetz der großen Zahlen
5. Gesetz der Regression zur Mitte
6. Gamblers fallacy (Trugschluss des Spielers)
7. Hothand fallacy

Question 8

Repräsentativitätsheurisitk: Konjunktionsfehler

Answer 8

Die gemeinsame Wahrscheinlichkeit von 2 Ereignissen kann nicht höher sein als die Wahrscheinlichkeit der Ereignisse alleine
p(A ∩ B) ≤ p(A)
p(A ∩ B) ≤ p(B)
für Beispiel s. F. 21&22

Question 9

Repräsentativitätsheurisitk: Umkehrungsfehlschluss oder Fehlschluss der bedingten
Wahrscheinlichkeit

Answer 9

Menschen ohne Auto fahren häufig Fahrrad
p(Fahrrad I kein Auto) ist hoch
-> Ergo:
Fahrradfahrer haben typischerweise kein Auto p(Fahrrad I kein Auto) = p(kein Auto I Fahrrad)

! aber: p(Fahrrad I kein Auto) > p(kein Auto I Fahrrad)

–> p(A I B) ≠ p(B I A)!

Question 10

Repräsentativitätsheuristik: Gesetz der großen Zahlen

Answer 10

Es wird falsch eingeschätzt, dass größere Stichproben eine geringere Wahrscheinlichkeit haben vom Mittelwert abzuweichen als kleinere Stichproben
-> Beispiel F. 28&29

Question 11

Verfügbarkeitsheuritik

Answer 11

1. man schätzt die Wahrscheinlichkeit/Häufigkeit eines Ereignisses ein, indem man eine “mentale Stichprobe” zieht
2. das Ereignis wird umso wahrscheinlicher/häufiger, je leichter oder schneller man in der Lage ist, sich Beispiel für das Ereignis vorzustellen oder in Erinnerung zu rufen
3. Dadurch können fehlerhafte Einschätzungen von objektiven Häufigkeiten entstehen aufgrund unterschiedlicher Abrufleichtigkeit –> Namen-Experiment

Question 12

Verfügbarkeitsheuristik: Namen-Experiment (Tversky & Kahneman 1973)

Answer 12

1. Liste 1: 19 Namen berühmter Frauen, 20 Namen unbekannter Männer
2. Liste 2: 19 Namen berühmter Männer, 20 Namen unbekannter Frauen
3. a) Gruppe 1) So viele Namen wie möglich aus dem Gedächtnis abrufen
   b) Gruppe 2) Wurden in der Liste mehr Männer als Frauen Namen
   genannt?
4. Ergebnisse
   a) Gruppe 1: 12.3 berühmte Namen, 8.4. nicht berühmte Namen; 57 der 86 VPn erinnerten mehr berühmte Namen
   b) Gruppe 2: 80 der 99 VPn gaben an, dass es mehr Namen aus der
   Kategorie gab, die berühmte Namen hatten

Question 13

Verfügbarkeit in der Risikoeinschätzung

Answer 13

Menschen überschätzen die Wahrscheinlichkeit von seltenen Todesursachen, wenn diese in den Medien häufiger erwähnt werden und damit “verfügbarer” sind und unterschätzen die Häufigkeit von häufigeren Todesursachen, wenn diese in den Medien weniger erwähnt werden

Question 14

Verfügbarkeit im Gedächtnis

Answer 14

1. falsche Enkodierung oder verzerrte Stichprobe führt zu falschen kausalen Überzeugungen
   s. F. 36

Question 15

Verfügbarkeitsheuristik: Kognitiver Stichprobenziehungsprozess ist nicht verzerrt

Answer 15

1. Die Population, aus der gezogen wird, ist verzerrt
2. Verzerrte Häufigkeiten (z.B. Medien)
3. „Einseitige“ Stichproben (z.B. Kandidatenauswahl)
   –> noch mal nachlesen

Question 16

Verfügbarkeitsheuristiken: Kognitiver Stichprobenziehungsprozess ist verzerrt:

Answer 16

1. Leichtigkeit, mit der Inhalte abgerufen werden können (z.B. berühmte Namen)
2. Enkodierung war unterschiedlich gut (z.B. aufgrund bereits bestehender Kategorien)
3. Emotionale Inhalte (z.B.: „ich stehe immer in der lange Schlange an der Kasse“; „Leute, die mit Selbstmord drohen, machen das tendenziell wahr“)
4. Inhalte mit hoher Salienz (z.B. sehr bildhaft)
   –> noch mal nachlesen

Question 17

Verfügbarkeitsheuristiken: Anzahl Erinnerungen vs. Ease of retrieval
Experiment Schwarz et al. 1991

Answer 17

1. Ergebnis: VP schrieben sich selbst Durchsetzungsstärke weniger zu, wenn sie zuvor augefordert worden waren, zwölf autobiographische Beispiel für das entsprechende Verhalten zu erinnern, als wenn sie nur sechs solcher Beispiel generieren sollte
2. Grund: Es ist schwieriger zwölf Beispiel zu erinnern, sodass die “Evidenz” der eigenen durchsetzungsstärke weiger verfügbar war, weshalb die VP sich diese Eigenschaft weniger zuschrieben

Question 18

Verfügbarkeitsheuristiken: Fluency: Definition

Answer 18

1. Ein generelles Prinzip, welches Verarbeitungsgeschwindigkeit beschreibt
2. Aussagen werden eher für wahr gehalten, wenn sie leicht zu lesen sind oder wiederholt werden

Question 19

Verankerungsheuristiken

Answer 19

1. Bei Schätzungen beginnt man mit einem Anfangswert (Anker). Im Schätzungsprozess wird die Schätzung ausgehend vom Anker angepasst, bis man die finale Schätzung abgibt. Diese Anpassung ist häufig nicht ausreichend
   –> Beispiel s. F. 42

Question 20

Verankerungsheuristiken: Anker Effekt

Answer 20

1. ist robust:
   a) treten auch auf, wenn über den Anker Effekt informiert wurde
   b) treten auch auf, wenn der Anker offensichtlich keine Information trägt

Question 21

Verankerungsheuristiken: Anker Effekt: Studie von Englich, Mussweiler & Strack (2006)

Answer 21

Die Strafzumessung von Richterinnen
und Staatsanwältinnen wurden durch
einen Anker beeinflusst, auch wenn sie
den Anker selber erwürfelt hatten

Question 22

Verankerungsheuristiken: Erklärungsansätze

Answer 22

1. Unzureichende Anpassung (Tversky & Kahnemann, 1974): Die Schätzung beginnt beim Anker als Startwert und wird dann in Richtung der finalen Antwort angepasst. Diese Anpassung ist jedoch oft unzureichend
2. Selektive Zugänglichkeit (Mussweiler & Strack, 1999):
   a) Vergleich mit Anker = Hypothese Anker ist korrekt
   b) Aktivierung von mit Anker konsistentem Wissen
   –> Wenn Richter strafmaß entscheiden soll, werden durch einen geringen Anker eher assoziationen zugänglich gemacht, die Strafmindernd wirken, bei einem hohen Anker wäre es andersrum
3. Skalenverzerrung (Frederick & Mochon, 2012)
   –> Kontrast-Effekte: Ein Kontrast-Effekt ist eine kognitive Verzerrung, die zu einer intensiveren Wahrnehmung einer Information führt, welche zusammen mit einer im Kontrast stehenden Information präsentiert wird. Stein wirkt schwerer, wenn man vorher einen sehr leichten in der Hand hatte
   –> Übertragung auf Ankereffekt, wenn man vorher eine sehr kleine Zahl gesehen hat, dann wirkt es sehr unrealistisch große Zahlen zu schätzen

Question 23

Wo können Ankereffekte eine Rolle spielen?

Answer 23

1. Im Gerichtssaal: Die Verteidigung fordert einen
   Schadenersatz / Schmerzensgeld von 20 Millionen €
2. Verhandlungskontext jeglicher Art (z.B. Gehalt)
3. Einschätzung von Alltagsverhalten: Der*die
   Durchschnittsdeutsche isst 2000/3000 Kalorien pro Tag. Wie viel nehmen Sie zu sich?
4. Umfragen

Question 24

Arten von Heuristiken und ihre Grundidee

Answer 24

1. Repräsentativitätsheuristik:
   Schluss anhand von Ähnlichkeit zu typischen Ereignissen
2. Verfügbarkeitsheuristik: Schluss anhand der Leichtigkeit des Abrufs oder der Anzahl abgerufener Ereignisse
3. Verankerungsheuristik: Eine Schätzung beginnt mit einem initialen Wert und wird dann angepasst. Der initiale Wert kann leicht beeinflusst werden.

Question 25

Repräsentativitätsheuristik: 1. Basisratennegation

Answer 25

Die Basisrate, d.h. wie oft das Ereignis überhaupt eintritt wird nicht mitgedacht, vernachlässigt

Question 26

Welche Heuristiken sind in dem Heuristics & Bias Programm von Kahneman & Tversky?

Answer 26

1. Repräsentativitätsheuristik (Representativeness heuristic)
2. Verfügbarkeitsheuristik (Availability heuristic)
3. Verankerungsheuristik (Anchor & Adjustment heuristic)