Entscheiden 3

Question 1

Welche der folgenden Aussagen ist ein Beispiel für den Umkehrungsfehlschluss?

A) Menschen, die Katzen haben, haben selten Hunde. Also haben Menschen, die keine Hunde haben, häufig Katzen.

B) Menschen, die auf der Straße leben, haben häufig Hunde. Also haben Menschen, die Hunde haben, eine höhere Wahrscheinlichkeit auf der
Straße zu leben.

C) Menschen, die Hunde haben, machen weniger Flugreisen. Also machen
Menschen, die keine Hunde haben, mehr Flugreisen.

D) Menschen, die sich für Tiere engagieren, haben häufig Hunde. Also haben Menschen, die sich für Tiere engagieren, auch häufig Katzen.

Answer 1

A & B

Question 2

Begrenzte Rationalität: Kritik an Kahneman & Tversky

Answer 2

1. „unbegrenzte Rationalität“ und Regeln der Logik sind nicht der richtige Standard um den Erfolg menschlichen Verhaltens zu messen
2. „rationale Entscheidungen“ sind häufig nicht möglich-> Begrenzte RationalitätMenschkönnennichtimmerrationalentscheiden
3. Menschliches Verhalten ist in der Anpassung an die Umwelt entstanden
   -> Ökologische Rationalität
4. Heuristiken sind häufig sehr nützlich

Question 3

unbegrenzte Rationalität: Definition & berühmteste Vertreter

Answer 3

1. Unbegrenzte Rationalität: Modelle menschlicher Kognition (z.B. Entscheidungsmodelle), in denen Begrenzungen der Zeit, des Wissen oder der Informationsverarbeitungskapazität keine Rolle spielen
2. Berühmteste Vertreter:
   a) Erwartungsnutzentheorie
   b) Bayesianische Modelle
   –> Aber: Limitationen menschlicher Kognition

Question 4

Optimale Lösungen sind nicht immer möglich

Answer 4

Beispiel: Flugplan
„Absolut hoffnungslos“, die tatsächlich optimale Lösung zu finden.
Es gibt schlicht zu viele Stellschrauben, an denen man drehen kann‘

Question 5

Begrenzte Rationalität

Answer 5

1. Aufgrund der Limitationen menschlicher Kognition und der Komplexität der Probleme argumentiert Herbert Simon (1990):
   People „must use approximate methods to handle most tasks“
2. Menschen streben in dieser Sichtweise keine optimalen Entscheidungen an, sondern Entscheidungen, die „gut genug sind“
   (Aspirationsniveau=Anspruchsniveau)
3. Approximationen (Heuristiken) als Lösung

Question 6

Warum brauchen wir Heuristiken?

Answer 6

1. Begrenzte kognitive Kapazitäten
2. Komplexe Probleme
   -> Mehr als eine Zielvariable, die es zu optimieren gilt (z.B. Bau einer Symphoniehalle: Akustik, Ästhetik, Raumausnutzung, Kosten, Sicherheit, etc.)
3. Begrenzte Zeit (z.B. Fangen eines Balls)

Question 7

Ökologische Rationalität

Answer 7

1. Heuristiken können ökologisch rational sein, wenn sie an eine bestimmte Umwelt angepasst sind, d.h. in dieser Umwelt ein erfolgreiches Verhalten erlauben
2. Ökologisch rationale Strategien müssen nicht komplex sein:
   a) Ein komplexes Problem erfordert nicht unbedingt eine komplexe Lösungsstrategie
   b) wenn die Strategie an die Umwelt angepasst ist, können einfache Strategien zu guten Lösungen führen, die genauso gut (und besser) als komplexere Strategien sein können

Question 8

Heuristiken des Visuellen Systems

Answer 8

1. Wenn der Schatten oben ist, schließe dass die Punkte konkav sind; wenn der Schatten unten ist, schließe dass die Punkte
   konvex sind.
   –> Das visuelle System “wettet” auf die Struktur der Umwelt
   a) Licht kommt von oben
   b) Die Welt ist 3-dimensiona
   s. F. 16

Question 9

Blick Heuristik

Answer 9

Ein Fänger, der die Blickheuristik verwendet, beobachtet den Anfangswinkel des Balls und rennt so darauf zu, dass dieser Winkel konstant bleibt.
So kann der den Ball ohne schwierige Berechnungen fangen und kommt genau da an, wo der Ball langen würde

Question 10

Wie soll man Erfolg von Heuristiken messen?

Answer 10

1. Interne Konsistenz (z.B. Transitivität, Regeln der
   Wahrscheinlichkeitstheorie)
2. Vs. Korrespondenz: z.B. Genauigkeit, Schnelligkeit, Frugalität, Begründbarkeit, Transparenz (z.B. Entscheidungsbaum in der
   Notaufnahme, Blickheuristik)

Question 11

Programm der schnellen & sparsamen Heuristiken:
Idee der Adaptive Werkzeugkiste

Answer 11

Menschen verfügen über ein Repertoire an kognitiven Strategien für verschiedene Entscheidungsprobleme

Question 12

Einige Heuristiken in der Werkzeugkiste

Answer 12

1. Entscheidungen & Inferenzen (Welche Stadt hat mehr Einwohner?)
   a) Rekognitionsheuristik
   b) Take-the-best
   c) Tally
   d) Minimalist
   e) Schnelle und sparsame Entscheidungsbäume
2. Risikoentscheidungen
   a) Priority Heuristic
3. Investment Heuristik
   a) 1/n

Question 13

Rekognitionsheuristik

Answer 13

Wenn Eins von zwei Objekten erkannt wird, und das anderen nicht, dann Schließe, dass das erkannte Objekt einen höheren Kriteriumswert hat als das nicht erkannte Objekt

Question 14

Nutzung der Rekognitionsheuristik

Answer 14

1. Menschen sind sensitiv für die Validität von Rekognition als Cue: Welche Stadt ist größer:
   Ansbach oder Shantou? –> Bei Ausgedachten Chinesischen Städten und kleinen echten & bekannten deutschen Städten, Wählten die VP eher die Chinesischen Städte als größere aus, da sie Wissen, das in China viele große Städte sind
   –> Wenn Rekognition-Cue Valide ist (wie im Städte Beispiel) wird er auch eher verwendet und hat einen großen Einfluss auf die Wahl
2. Rekognition wird nicht ausschließlich genutzt: explizite Verfügbarkeit weiterer Cue-Information (z.B. keine Uni) beeinflusst Entscheidungen –> Wenn zusätzliche Cue-Informationen zu Verfügung stehen werden diese nicht grundsätzlich ignoriert

Question 15

Rekognitionsheuristik und kognitive Kapazität

Answer 15

Sich gegen die Rekognititonsheuristik zu entscheiden erfordert kognitive Kapazität –> unter Zeitdruck folgen Menschen der Rekognitionsheuristik eher als ohne Zeitdruck
F. 36

Question 16

Der „Less is more Effekt”

Answer 16

Die Rekognitionsheuristik führt zu der paradoxen Situation, dass Menschen die weniger Wissen haben besser Abschneiden als Menschen, die mehr Wissen haben. Die Menschen die weniger Wissen haben verlassen sich auf die Rekognitionsheursitik (Beispiel Schwestern und Städte), während für die Personen, die viel Wissen haben die Rekognitionsheurisitk unbrauchbar wird, da sie im Beispiel alle Städte wiedererkennen
s. F. 36

Question 17

One-Reason Decision Making: Die Take-the-best Heuristik - bei welchen Entscheidungen kommt sie zu Einsatz?

Answer 17

Entscheidungen zwischen Optionen mit multiple
Attributen: z.B.: Welche Schule soll gefördert werden?
Welcher Bewerberin ist intelligenter?
Welcher Computer besser?

Question 18

Kompensatorische Entscheidungsstrategien: gewichtete additive Regel (wighted additive rule, WADD)

Answer 18

Franklins‘ Rule oder Strategie der gewichteten Summe (WADD)
1. Pro und Cons für beide Seiten aufzählen
2. Ihrer Wichtigkeit nach Gewichten
3. Option mit der höheren Summe wählen
s. F. 42& 43
–> Vereinfachte Variante:
Dawes‘ Rule oder Tally: Geleichgewichtigunsregel: Alle Cues/Attribute sind gleich wichtig

Question 19

Kompensatorische Strategie vs. nicht kompensatorische Strategien: Merkmal

Answer 19

1. Kompensatorische Strategie: Erlaubt, dass ein Attribut mit einem anderem ausgeglichen oder kompensiert wird
   a) WADD
   b) Tally/ Dawes Rule/ Gleichgewichtungsregel
2. Nichtkompensatorische Regeln: Ignorieren Teile der relevanten Cue- bzw. Attributionsinformation:
   a) Rekognitionsheuristik
   b) Take-the-best-Heuristik

Question 20

Die Take-the-best Heuristik: Vorgehen

Answer 20

1. Suchregel: Schau die Cue-Werte des Cues mit der höchsten Validität an.
2. Stopp Regel: Wenn die Objekte unterschiedliche Werte haben (+/-), hör auf zu suchen. Wenn nicht, schau den Cue mit der nächst höchsten Validität an.
3. Entscheidungsregel: Wähle die Option mit dem höheren Cue-Wert.

Question 21

Wie gut ist Take-the-Best? Was konnte mit ihr vorher gesagt werden?

Answer 21

§ Obdachlosenrate (50 Städte in den USA)
§ Attraktivitätsurteile
§ Mittlerer Benzinverbrauch pro Person (alle U.S. Staaten)
§ Miete pro Hektar (58 Bezirke in Minnesota)
§ Immobilienpreise (Erie, Pennsylvania)
§ Professor*innengehälter (Midwest College)
§ Unfallrate (Minnesota Highways)
§ Highschool Abgänger Rate (alle Highschools in Chicago)

Question 22

Warum erlauben Heuristiken schnelle und genaue Entscheidungen?

Answer 22

Heurisiken erlauben schnelle und genaue Entscheidungen,
- weil es robuste Strategien sind
- wenn sie an die Umwelt angepasst sind

Question 23

Die ökologische Rationalität der Rekognitionsheuristik

Answer 23

s. F. 34
Beispiel Einwohnerzahl schätzen:
1. ökologische Korrelation: je größer die Stadt ist, desto häufiger wird sie in der Nachrichten erwähnt

2. Ersatzkorrelation: Diese Nennung erhöht die Wahrscheinlichkeit der Wiedererkennung
   –> Es Resultiert eine hohe Validität der Wiedererkennung für die Beurteilung der Einwohnerzahl

Question 24

Take-the-Best Vorhersagegenauigkeit

Answer 24

1. Take-The-Best brauch im Vergleich zu einer Multiplen Regression und der Dawes´rule durchschnittlich die geringste Anzahl an Cues:
   a) TTB: 2,5
   b) Dawes´ rule & Multiple Regression: 7,5
2. Über 20 Datensätze hinweg sagten die Stragegien wiefolgt richtig aus:
   a) TTB: 75% richtig
   b) Dawes´rule: 73%
   c) multiple Regression: 77%
3. Bei der Generalisierung schnitt TTB sogar noch besser ab:
   a) TTB: 71%
   b) Dawes´ rule: 69%
   c) Multiple Regression: 68%
   s. F. 49&50

Question 25

Wimbledon Experiment

Answer 25

1. Wimbledon vorhersagen:
   a) Vor Beginn des Wettbewerbs sollen alle Matches vorhergesagt werden

b) Vorhersage durch:
- weltweites Jahresranking
- Ranking der letzten 52 Wochen
- Ranking durch Wimbledon- Experten
- Rekognitionsheuristik Leien
- Rekognitionsheuristik Amateurspieler

d) Ergebnis: Werte aller Vorhersagen ähnlich, um 68% herum
-> Rekognitions-Heuristik: schneidet am besten ab mit 72%

Question 26

Eigenschaften der Take-The-Best-Heuristik

Answer 26

a) Entscheidung basiert auf einem Cue
b) Ignoriert Information
c) Informationen werden nicht integriert – nicht kompensatorisch