Entscheiden und Heuristiken Flashcards
Was ist das Standardmodell der Entscheidungsforschung?
Was sind Erwartungswert (expected value) und erwarteter Nutzen (expected utility)?
Was unterscheidet Erwartungswert und Erwartungsnutzen?
Standardmodell der Entscheidungsforschung =
mögliche Zustände der Welt (states) werden assoziiert mit (objektiven oder subjektiven) Wahrscheinlichkeiten und objektivem Wert (value) oder subjektivem Nutzen (utility)
→ Menschen als rationale Nutzenmaximierer (homo economicus)
→ Normatives Modell: Berechnung des Erwartungswertes ! (zeigt größten ökonomischen Nutzen)
- Rationale Entscheidung
= Nutzenmaximierung
Erwartungwert (expected value)= Maß dafür, wie viel Nutzen oder Wert eine bestimmte Aktion oder ein Ereignis im Durchschnitt hat; gibt an, was man im Durchschnitt erwarten kann, wenn man die gleiche Aktion oder das gleiche Ereignis wiederholt durchführt
Erwarteter Nutzen (expected utility)= berücksichtigt nicht nur die Warscheinlichkeiten der Ergebnisse, sondern auch die individuellen Präferenzen oder Nutzenfunktionen einer Person; bezieht sich auf die subjektive Bewertung der Ergebnisse und berücksichtigt, dass Menschen unterschiedliche Vorlieben haben können
Wesentlicher Unterschied: Erwartungswert basiert auf objektiven Wahrscheinlichkeiten und erwarteter Nutzen bezieht individuelle Präferenzen und subjektive Bewertungen mit ein
- subjektiv angenommene Wahrscheinlichkeiten für das Eintreten eines Ereignisses können von der objektiven Wahrscheinlichkeit abweichen bzw. subjektiver Nutzen muss nicht mit objektiven Nutzen übereinstimmen
Problem der Klassischen Entscheidungstheorie:
Empirische Validität ist wenig überzeugend: Personen entscheiden sich rasch, eindeutig, und mit hoher interindividueller Übereinstimmung,….aber nicht so wie es normative (ökonomische) Modelle vorhersagen
Was ist eine Heuristik und was ist ein Bias?
Wie hängen diese beiden Konzepte zusammen?
Heuristik= mentale Faustregel oder ein Denkmuster, das Menschen verwenden, um komplexe Informationen schnell zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen (sind nützlich, da sie kognitive Ressourcen sparen und es ermöglichen in vielen Situationen effizienter zu handeln; dienen als grobe Anhaltspunkte, um komplexe Probleme zu vereinfachen und schnell zu einer Lösung zu gelangen)
• informelle Faustregeln, die schnelle Lösungen liefern
• Reduzieren Komplexität der Urteilsfindung
• Funktionieren gut (in den meisten Fällen: korrekte Urteile)
• aber: führen aber manchmal zu typischen & systematischen Verzerrungen
Bias= systematische Abweichungen oder Verzerrungen in der Denkweise, die zu falschen oder unangemessenen Urteilen oder Entscheidungen führen können; diese Verzerrungen können aufgrund von Heuristiken auftreten, da diese uns dazu neigen lassen, bestimmte Informationen zu betonen, andere zu vernachlässigen oder zu vereinfachen
Zusammenhang dieser beiden Konzepte → Heuristiken und Bias eng miteinander verbunden; Heuristiken sind die Denkmuster oder Faustregeln, die wir verwenden und Biases sind die systematischen Denkfehler oder Verzerrungen, die aufgrund dieser Heuristik auftreten können(!)
Welche Position vertritt das heuristics & biases Programm bzgl. der Frage, wie gut Menschen mit Wahrscheinlichkeiten umgehen können?
Heuristic-and-Biases-Programm befasst sich mit der Untersuchung von Denkfehlern und kognitiven Verzerrungen, die bei der menschlichen Informationsverarbeitunge auftreten = es geht davon aus, dass Menschen nicht immer rational und fehlerfrei mit Wahrscheinlichkeiten umgehen
Argumentation: Menschen greifen auf Heuristiken zurück um komplexe Entscheidungen zu treffen oder Wahrscheinlichkeiten einzuschätzen - kann nützlich sein, aber auch zu Biases führen
Position: Menschen neigen dazu bestimmte systematische Fehler bei der Verarbeitung von
Wahrscheinlichkeiten zu machen, d.h. ihre Urteile und Entscheidungen folgen nicht immer
den Grundsätzen der formalen Wahrscheinlichkeitstheorie
- Z.B. in Verfügbarkeitsheuristik: Einschätzung v. Wahrscheinlichkeiten abhängig von der Verfügbarkeit von Beispielen oder Ereignissen in der Erinnerung; in Repräsentativitätsheuristik: Wahrscheinlichkeiten aufgrund von Ähnlichkeiten zu Prototypen oder Stereotypen beurteilt
Was ist der sogenannte Basisratenfehler (base rate neglect)?
Basisratenfehler= Basisraten werden scheinbar nicht berücksichtigt;
Wahrscheinlichkeitsurteile werden durch andere kognitive Prozesse getroffen
Tritt auf, wenn Menschen dazu neigen sich auf spezifische Informationen oder individuelle Merkmale zu konzentrieren und dabei die allgemeine Häufigkeit oder Basisrate des Ereignisses nicht angemessen berücksichtigt wird
Bsp.: Ingenieur und Anwälte -Beispiel -> Beurteilung nach Eigenschaften der einzelnen Person, anstatt bestehender Basisrate
Basisratenfehler verdeutlicht, wie unsere Urteile und Entscheidungen von spezifischenInformationen dominiert werden können, während wie Basisrate vernachlässigen
Was ist die Repräsentativitätsheuristik (representativeness), zu welchen Biases kann sie führen?
Erläutern Sie dies durch Beschreibung einer empirischen Studie
(Aufbau und Befunde).
Repräsentativitätsheuristik (representativeness)= ist eine kognitive Strategie, die Menschen nutzen, um die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses oder die Zugehörigkeit eines Objekts zu einer Kategorie einzuschätzen, basierend darauf, wie typisch oder repräsentativ das Ereignis oder Objekt für diese Kategorie erscheint.
Biases:
- Konjunktionsfehler (conjunction fallacy): Menschen neigen dazu zu glauben, dass spezifische Bedingungen wahrscheinlicher sind als eine einzelne allgemeine Bedingung.
Ein klassisches Beispiel hierfür ist das Linda-Problem:
Beispiel (Kahneman und Tversky (1983): Linda ist 31 Jahre alt, Single, freimütig und sehr intelligent. Sie hat einen Abschluss in Philosophie und hat sich intensiv mit sozialen Gerechtigkeitsfragen beschäftigt. Was ist wahrscheinlicher?
▪ A. Linda ist Bankangestellte.
▪ B. Linda ist Bankangestellte und in der Frauenbewegung aktiv.
Ergebnis: Viele Menschen halten es für wahrscheinlicher, dass Linda sowohl Bankangestellte als auch in der Frauenbewegung aktiv ist, obwohl die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten beider Ereignisse (Konjunktion) niemals größer sein kann als die Wahrscheinlichkeit eines einzelnen Ereignisses.
- Basisratenfehler (base rate neglect): Menschen ignorieren häufig die Basisrate (Grundwahrscheinlichkeit) eines Ereignisses und konzentrieren sich stattdessen auf spezifische Informationen, die als repräsentativ empfunden werden.
Beispiel: In einer Studie wurden Probanden gebeten, die Wahrscheinlichkeit zu schätzen, dass eine Person Ingenieur ist, basierend auf einer Beschreibung, ohne die Information über die tatsächliche Verteilung von Ingenieuren und Anwälten in der Gesamtgruppe zu berücksichtigen
Urteil über die Wahrscheinlichkeit oder Zugehörigkeit eines Ereignisses anhand dessen, wie gut es zu bekanntem Prototyp oder Stereotyp passt Repräsentativität einer Stichprobe ist gegeben, wenn sie ähnliche Eigenschaften hat, wie die Population (z.B. nicht zu viel Regelmäßigkeit in der Abfolge von Kopf & Zahl)
Verwendung: komplexe Informationen schnell verarbeiten und Entscheidungen treffen bzw. Wahrscheinlichkeitsurteile s.o.
Was ist die Verfügbarkeitsheuristik (availability) und zu welchen Biases kann sie führen?
Erläutern Sie dies durch Beschreibung einer empirischen Studie (Aufbau und Befunde).
Verfügbarkeitsheuristik (availability heuristic)= ist eine mentale Abkürzung, bei der Menschen ihr Urteil auf der Leichtigkeit des Abrufs von Informationen aus dem Gedächtnis gründen. Das bedeutet, dass Ereignisse oder Informationen, die leichter erinnerbar sind, als wahrscheinlicher oder häufiger eingeschätzt werden.
Komponenten:
1. Flüssigkeit der Verarbeitung/des Abrufs (fluency): Informationen, die leicht und schnell abgerufen werden können, beeinflussen das Urteil stärker.
2. Inhalt der Erinnerungen: Informationen, die leichter in den Sinn kommen, sei es durch persönliche Erfahrung, Medienberichte oder andere Quellen, werden als relevanter und häufiger wahrgenommen.
Biases durch die Verfügbarkeitsheuristik:
1. Überschätzung der Häufigkeit von Ereignissen: Ereignisse, die medial präsent sind oder kürzlich erlebt wurden, werden als häufiger eingeschätzt.
2. Fehleinschätzung der Wahrscheinlichkeit: Seltene, aber auffällige Ereignisse (wie Flugzeugabstürze) werden als wahrscheinlicher wahrgenommen als sie tatsächlich sind.
Empirische Studie: Namenexperiment
Eine empirische Studie zur Verfügbarkeitsheuristik wurde mit zwei Wortlisten durchgeführt, die aus Männer- und Frauennamen bestanden. Die Studie untersuchte, wie die Bekanntheit von Namen die Erinnerungsleistung und die Häufigkeitsschätzung beeinflusst.
Aufbau:
- Wortlisten: Zwei Listen mit je 39 Namen, bestehend aus bekannten (z.B. Richard Nixon, Elizabeth Taylor) und unbekannten Namen.
- Aufgabenstellung:
1. Gruppe 1: Beurteilen, ob die Liste mehr Frauen- oder Männernamen enthält.
2. Gruppe 2: Alle Namen aufschreiben, an die sie sich erinnern können.
Befunde:
Erinnerungsleistung:
- Bekannte Namen: Durchschnittlich 12.3 von 19 Namen wurden erinnert.
- Unbekannte Namen: Durchschnittlich 8.4 von 20 Namen wurden erinnert.
Häufigkeitsschätzung:
- 80 von 99 Teilnehmern gaben an, dass die Kategorie mit den bekannteren Namen häufiger war.
Diese Ergebnisse zeigen, dass bekannte Namen leichter erinnert werden und somit häufiger eingeschätzt werden, obwohl die tatsächliche Anzahl nicht unterschiedlich war. Dies illustriert, wie die Verfügbarkeitsheuristik die Urteilsbildung beeinflusst und zu systematischen Fehlern führen kann
Verwendung: für Häufigkeits- und Wahrscheinlichkeitsurteile
- umso einfacher Instanzen im Gedächtnis verfügbar, desto häufiger werden sie geschätzt; schnelle Einschätzungen und Entscheidungen treffen
Was ist die Ankerheuristik (anchoring and adjustment) und zu welchen Biases kann sie führen?
Erläutern Sie dies durch Beschreibung einer empirischen Studie (Aufbau
und Befunde).
Ankerheuristik (anchoring and adjustment)= ist ein kognitiver Bias, bei dem
Menschen bei ihren Urteilen unter Unsicherheit stark von initialen Ausgangswerten beeinflusst werden, die sie als Anker nutzen. Diese Ausgangswerte (Anker) werden dann ungenügend (nach oben oder unten) angepasst, sodass das endgültige Schätzurteil oft nahe am Ausgangswert „verankert“ bleibt.
Biases:
1. Ankereffekt: Urteile werden systematisch in Richtung des Ankers verzerrt, unabhängig davon, ob dieser Anker relevant oder zufällig ist.
2. Insufficient Adjustment: Die Anpassung vom Anker aus ist oft unzureichend, wodurch das Endurteil näher am Anker liegt als an der tatsächlichen Antwort.
Empirische Studie: Glücksrad-Experiment von Tversky und Kahneman.
Aufbau:
- Teilnehmer: Die Teilnehmer drehten ein „Glücksrad“, das entweder auf die Zahl 10 (niedriger Anker) oder 65 (hoher Anker) eingestellt war.
- Aufgabenstellung: Nachdem sie das Glücksrad gedreht hatten, sollten die Teilnehmer schätzen, wie hoch der Anteil afrikanischer Staaten in der UN sei.
Befunde:
- Ergebnisse bei niedrigem Anker (10): Der Median der Schätzungen lag bei 25%.
- Ergebnisse bei hohem Anker (65): Der Median der Schätzungen lag bei 45%.
Diese Ergebnisse zeigen, dass die Schätzungen der Teilnehmer stark vom vorher gegebenen Anker beeinflusst wurden, obwohl der Ankerwert (10 oder 65) keinerlei inhaltliche Relevanz für die tatsächliche Anzahl afrikanischer Staaten in der UN hatte
Verwendung: schnelle Schätzungen, insbesondere wenn keine genauen Informationen oder Daten verfügbar sind - indem Ankerwert gegeben wird, wird das Denken in bestimmte Richtung gelenkt und beeinflusst, wie Menschen die Zielgröße einschätzen
Was sind zentrale Annahmen der Prospect Theory?
Skizzieren Sie den Zusammenhang zwischen objektiven und subjektiven Nutzen grafisch.
- Keine absolute Bewertung von Handlungsfolgen, sondern relativ zu einem Referenzpunkt - Renditeerwartung von 15% vs. 1% beeinflusst, ob Rendite von 5% attraktiv ist oder nicht / Rahmungseffekte: Gewinne vs. Verluste; absprechen vs. zusprechen attraktiv ist oder nicht / Rahmungseffekte: Gewinne vs. Verluste; absprechen vs. zusprechen
- Objektiver Nutzen (Gewinne vs. Verluste) hängen nicht linear mit subjektiven Nutzen zusammen
- Es macht einen Unterschied, ob man über Gewinne oder Verluste nachdenkt - Verlustfokus: Verluste fallen stärker ins Gewicht als Gewinne
1 - S-förmiger Kurvenverlauf: Losses loom larger than gains (steile Steigung im Verlustbereich)
Personen mit Fokus auf Gewinne verhalten sich systematisch anders als Personen mit Fokus auf Verluste.
Erläutern Sie zunächst, inwiefern.
Wie lassen sich diese Befunde mit der Prospect Theory erklären?
→ Gemäß der Prospect Theory haben Menschen eine aversive Reaktion auf Verluste, die stärker ist als ihre Freude über gleichwertige Gewinne → Verlustaversion → = Menschen nehmen Verluste intensiver wahr und messen ihnen mehr Gewicht bei als bei Gewinnen → führt zu einem asymmetrischen Entscheidungsverhalten → Die systematischen Unterschiede im Verhalten lassen sich mit der Prospect Theory erklären, da sie die Verzerrungen in der menschlichen Wahrnehmung von Gewinnen und Verlusten berücksichtigt und aufzeigt, wie diese Wahrnehmungen die Entscheidungsprozesse beeinflussen
Fokus auf Gewinne:
- neigen dazu risikofreudiger zu sein, da sie die Möglichkeit eines großen Gewinns bevorzugen
- setzen eher auf Optionen mit höherem Risiko und höheren potenziellen
Belohnungen
- sind bereit, Verluste in Kauf zu nehmen, um Chance auf große Gewinne zu haben
Fokus auf Verluste:
- verhalten sich risikoaverser
- stärker besorgt, Verluste zu vermeiden, als die Möglichkeit eines Gewinns zu verfolgen
- bevorzugen Optionen mit geringerem Risiko und niedrigeren potenziellen
Verlusten
- bereit auf potenzielle Gewinne zu verzichten, um Verluste zu mminmieren
Erklären Sie, was mit Risikoaversion gemeint ist.
Risikoaversion= bezeichnet die Tendenz von Menschen, sichere Optionen
gegenüber unsicheren, aber potenziell gewinnträchtigeren Alternativen zu bevorzugen, selbst wenn der erwartete Nutzen der unsicheren Option höher ist. Diese Präferenz für Sicherheit kann durch die Art und Weise, wie Menschen potenzielle Gewinne und Verluste bewerten, beeinflusst werden.
Empirisches Beispiel: Asian Disease Problem (Kahnemann & Tversky)
Bei welchen Entscheidungssituationen beobachtet man typischerweise
Risikoaversion, und bei welchen Situationen findet man Risikosuche? Schildern Sie hierzu ein Entscheidungsszenario.
Wie erklärt man dieses Ergebnis?
Risikoaversion:
- Typische Situationen: Risikoaversion tritt häufig auf, wenn es um mögliche Gewinne geht. Menschen bevorzugen hierbei sichere, aber möglicherweise geringere Gewinne gegenüber riskanteren Optionen, die potenziell höhere, aber unsichere Gewinne bieten.
- Szenario: Ein Beispiel wäre ein Investor, der sich zwischen zwei Anlagemöglichkeiten entscheiden muss. Anlage A bietet eine garantierte Rendite von 5%, während Anlage B eine 50% Chance auf 10% Rendite und eine 50% Chance auf 0% Rendite bietet. Ein risikoaverser Investor wird sich wahrscheinlich für Anlage A entscheiden, um das Risiko
eines Verlustes zu vermeiden.
- Erklärung: Dieses Verhalten kann durch die Prospect Theory erklärt werden. Der subjektive Nutzenzuwachs bei einem sicheren Gewinn wird als größer wahrgenommen als der erwartete Nutzenzuwachs bei einem unsicheren Gewinn. Daher fällt die Entscheidung zugunsten der sicheren Option .
Risikosuche:
- Typische Situationen: Risikosuche wird oft beobachtet, wenn es um Verluste geht. In solchen Fällen sind Menschen eher bereit, ein höheres Risiko einzugehen, um einen sicheren Verlust zu vermeiden.
- Szenario: Ein Unternehmer steht vor der Entscheidung, ob er ein Projekt stoppen soll, was zu einem sicheren Verlust von 100.000€ führen würde, oder ob er das Projekt fortsetzen soll, wobei eine 50% Chance besteht, dass der Verlust auf 50.000€ reduziert wird, aber auch eine 50% Chance besteht, dass der Verlust auf 150.000€ ansteigt. Ein risikofreudiger Unternehmer würde wahrscheinlich das Projekt fortsetzen, um die Möglichkeit eines geringeren Verlustes zu wahren.
- Erklärung: Laut der Prospect Theory werden Verluste stärker gewichtet als Gewinne. Der subjektive Nutzenverlust bei einem sicheren Verlust wird als größer wahrgenommen als der erwartete Nutzenverlust bei einem unsicheren Verlust. Daher neigen Menschen in Verlustsituationen dazu, das Risiko zu suchen, um den Verlust zu minimieren .
Was ist mit der Aussage „losses loom larger than gains“ in der Prospect-Theory von Kahneman & Tversky gemeint?
Nennen Sie einen Beleg für diese These.
Die Aussage “losses loom larger than gains” aus der Prospect-Theory von Kahneman & Tversky beschreibt das Phänomen, dass Menschen Verluste stärker wahrnehmen und emotional stärker darauf reagieren als auf gleichwertige Gewinne.
Studie von Kahneman & Tversky: “Asian Disease Problem”.
In diesem Experiment wurden die Teilnehmer in zwei Gruppen aufgeteilt:
1. Gruppe A erhielt die Information, dass bei einer bestimmten Behandlung 200 Menschen gerettet werden würden.
2. Gruppe B erhielt die Information, dass bei derselben Behandlung eine 1/3-Chance bestünde, dass 600 Menschen gerettet würden, und eine 2/3-Chance, dass niemand gerettet würde.
Obwohl die beiden Szenarien mathematisch äquivalent sind (beide Gruppen haben die gleiche erwartete Anzahl an geretteten Menschen), bevorzugten die meisten Teilnehmer aus Gruppe A die sichere Option (200 Menschen retten), während die meisten Teilnehmer aus Gruppe B die risikoreichere Option wählten (1/3-Chance auf 600 Menschen zu retten).
Diese Präferenz zeigt, dass Menschen dazu neigen, Verluste zu vermeiden (in Gruppe A: Verlust von Menschenleben) und deshalb bereit sind, risikoreichere Optionen zu akzeptieren, um diese Verluste zu vermeiden, selbst wenn die mathematische Erwartung gleich ist. Dieses Verhalten ist ein Beleg dafür, dass Verluste in der Entscheidungsfindung stärker gewichtet werden als gleichwertige Gewinne.
Was versteht man unter framing-Effekten?
Nennen Sie ein Beispiel für einen solchen framing-Effekt.
A) Inwieweit widersprechen framing-Effekte klassischen Axiomen einer rationalen Nutzentheorie?
B) Wie lassen sich diese Befunde mit der Prospect Theory erklären?
Framing-Effekte= treten auf, wenn die Art und Weise, wie Informationen präsentiert werden (das “Frame” oder der Rahmen), die Entscheidungsfindung und die Urteilsbildung beeinflusst.
Das bedeutet, dass Menschen aufgrund der Formulierung oder des Kontexts einer Information unterschiedliche Entscheidungen treffen können, obwohl die faktischen Inhalte der Informationen gleich sind.
Ein Beispiel für einen framing-Effekt ist das “Asian Disease Problem”, das auch in der Prospect-Theory von Kahneman & Tversky verwendet wurde:
A) Widerspruch zu klassischen Axiomen der rationalen Nutzentheorie:
- Unabhängigkeit von irrelevanten Alternativen: Nach der rationalen Nutzentheorie sollten Entscheidungen nicht davon beeinflusst werden, wie Optionen präsentiert werden, solange der Inhalt gleich bleibt. Framing-Effekte zeigen jedoch, dass Menschen ihre Präferenzen ändern können, abhängig davon, wie die Optionen formuliert sind.
- Risikoaversion: Klassische Nutzentheorien gehen oft von strikter Risikoaversion oder Risikofreude aus, unabhängig vom Kontext. Framing-Effekte zeigen jedoch, dass Menschen bei unterschiedlichem Framing unterschiedliche Risikopräferenzen zeigen können.
B) Erklärung mit der Prospect-Theory:
- Verlustaversion: Menschen reagieren stärker auf Verluste als auf gleichwertige Gewinne. Wenn eine Entscheidung als Verlust formuliert wird, wie im Fall von Programm B im Asian Disease Problem („400 Menschen werden sterben“), wird die aversive Natur des Verlusts betont, was zu risikoreichem Verhalten führen kann, um den Verlust zu vermeiden
(Präferenz für Programm B).
- S-Form der Nutzenfunktion:Die Nutzenfunktion in der Prospect-Theory ist S-förmig und asymmetrisch. Kleine Gewinne oder Verluste haben einen geringeren Einfluss auf das Nutzenerleben als große Gewinne oder Verluste. Framing-Effekte können erklärt werden durch die unterschiedliche Gewichtung von Verlusten und Gewinnen je nach Kontext.
Zusammengefasst ermöglicht die Prospect-Theory eine präzisere Beschreibung menschlichen Entscheidungsverhaltens im Vergleich zur klassischen Nutzentheorie, indem sie framing-Effekte und andere psychologische Phänomene berücksichtigt, die in realen Entscheidungssituationen auftreten können.
