Urteilen & Entscheiden Flashcards
1
Q
Wie wurden menschliche Urteilsheuristiken erforscht?
A
durch Aufdeckung systematischer Fehler (kognitive Illusionen)
2
Q
Welche drei großen Urteilsheuristiken gibt es?
A
- Representativitätsheuristik
- Verfügbarkeitsheuristik
- Anker- und Anpassungsheuristik
3
Q
Erkläre die Representativitätsheuristik
A
Die subjektive Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses ist umso größer, je repräsentativer (ähnlicher) das Ereignis für die Population (d.h. Klasse von Ereignissen) ist, aus der es stammt.
Kurz gesagt: ähnlich/typisch = wahrscheinlich
4
Q
Was ist die Gefahr bei der Representativitätsheuristik?
A
Unter Umständen wird diese Approximation den wahren statistischen und kausalen Zusammenhängen einer Situation nicht gerecht.
5
Q
Beschreibe die Verbundwahrscheinlichkeit
A
6
Q
Beschreibe den Satz von Bayes
A
7
Q
Erkäre die Quantifizierung von Präferenzen der Expected Utility Theory
A
8
Q
Welche Grundvoraussetzungen rationalen Entscheiden, müssen Menschen erfüllen, damit die
EU Theory anwendbar ist?
A
- Axiom der Transitivität
- Axiom der Unabhängigkeit
9
Q
Beschreibe das Axiom der Unabhängigkeit
A
10
Q
Was besagt die Verfügbarkeitsheuristik?
A
Zur Einschätzung von Wahrscheinlichkeiten ziehen Menschen gerne mentale Stichproben des zu bewertenden Ereignisses. Je besser dies gelingt, desto wahrscheinlicher / häufiger wird ein Ereignis bewertet.
Kurz gesagt: leichter Gedächtnisabruf = wahrscheinlich
11
Q
Was ist die Gefahr bei der Verfügbarkeitsheuristik?
A
Die mentale Stichprobe könnte verzerrt sein durch Eigenschaften des Gedächtnisses, oder weil ein falsches Bild der Umwelt im Gedächtnis vorliegt.
12
Q
Was besagt die Anker- und Anpassungsheuristik?
A
Beim Einschätzen von Wahrscheinlichkeiten orientieren sich Menschen gerne an gerade verfügbaren Ankern. Von diesen Ankern ausgehend, passen sie ihr Urteil nur unvollständig an.
Kurz gesagt: niedriger Anker -> unwahrscheinlich
hoher Anker -> wahrscheinlich
13
Q
Was ist die Gefahr bei der Anker- und Anpassungsheuristik
A
Es wird übersehen, dass die Anker wenig relevant oder irreführend sein können.
14
Q
Beschreibe den Certainty Effect
A
der Sprung in die absolute Sicherheit ist dem Menschen sehr wichtig
15
Q
Was ist der Reflection Effect?
A
Unterscheidung von Gewinnen und Verlusten:
Risikoaversion im Gewinnbereich, Risikosuchen im Verlustbereich
16
Q
Beschreibe die Wertefunktion
A
- Nutzenkurven gekrümmt (siehe Bernoulli und EUT)
- Unterscheidung von Gewinnen und Verlusten → Reflection Effect region
- Steigung stärker im Verlustbereich = Verlustaversion
17
Q
Was passiert laut der Prospect Theory während der Evaluationsphase?
A
18
Q
Beschreibe die Gewichtungsfunktion
A
19
Q
Was ist die Grundannahme der Prospect Theory?
A
Entscheiden gliedert sich in
1. Editierphase
2. Evaluationsphase
20
Q
Was bewirkt der Editiermechanismus segregieren?
A
Aufspaltung in sichere und unsichere Outcomes
21
Q
Was folgt aus dem Allais Paradox?
A
Das Menschen das Unhabhängigkeitsaxiom der Expected Utility Theoriy brechen
22
Q
Was ist die kognitive Toolbox?
A
Sammlung von Urteils- und Entscheidungsstrategien (Heuristiken)
Gegenbewegung zu K&T‘s Heuristics & Biases Program (seit ca. 1990)
23
Q
Warum heißt es Adaptive Kognitive Toolbox?
A
Strategien werden nicht blind eingesetzt sondern passend zur jeweiligen Umwelt
24
Q
Was ist uns geläufiger als Wahrscheinlichkeiten?
A
natürliche Häufigkeiten:
biases and fallacies verschwinden, wenn man natürliche Häufigkeiten verwendet
25
Was sind cues?
Hinweise, die bei der Entscheidung helfen
26
Was ist die Validität von cues?
Stärke des Zusammenhangs zwischen Cue-Vorhersage und Kriterium
27
Was macht man bei der Weighted Additive Strategie?
multipliziere für jeden Cue Validität mit Ausprägung; addiere dann alles zusammen
28
Was macht man bei der Additive / Equal Weights / Tallying Strategie?
gnoriere Validität; addiere einfach zusammen
29
Was macht man bei der Take the Best / Lexikographische Strategie
entscheide nur anhand des validesten Cues, der diskriminiert
29
Wann nutzt man WADD?
wenn Validitäten unterschiedlich sind, und auch
schwächere Cues neue Informationen liefern können
30
Wann nutzt man ADD/EQW/Tallying?
wenn Validitäten sehr ähnlich sind
31
Wann nutzt man TTB/LEX
wenn Validitäten sehr unterschiedlich sind, und schwache Cues sehr redundant zu starken Cues sind
32
Welche Strategien gibt es laut der Adaptive Kognitive Toolbox?
* Weighted Additive
* Additive / Equal Weight / Tallying
* Take the Best / Lexikographische
* Recognition Heuristic
33
Was meinen wir mit Urteilen?
* Einschätzungen, meistens von Wahrscheinlichkeiten
* Auch: “Welche Stadt hat mehr Einwohner, Hamburg oder München?“
* Nicht: Juristische Urteile
34
Was meinen wir mit Entscheidungen?
* In der Regel Präferenzentscheidungen („Was will ich?“)
* Eher nicht: Perzeptuelle Entscheidungen („Was nehme ich war?“)
* Grenzen verfließen aber zunehmend
35
Worin unterscheiden sich Urteile und (Präferenz-)Entscheidungen?
* Urteile: Es gibt objektiv richtige Antworten (Hamburg hat mehr Einwohner als München)
* Entscheidungen: Präferenzen sind stets subjektiv. Übereinstimmung mit normativem Verhalten dennoch überprüfbar (z.B. Transitivität: 𝐴 ≻ 𝐵 ≻ 𝐶)
-> interne Konsistenz
36
Erläutere die Pascal‘s wager (Pascal‘sche Wette)
Sollte man an Gott glauben oder nicht?
* Wenn du an Gott glaubst und Gott existiert, kommst du in den Himmel (𝑊𝑒𝑟𝑡 = +∞)
* Wenn du nicht an Gott glaubst und Gott existiert, kommst du in die Hölle (𝑊𝑒𝑟𝑡 = −∞)
* Wenn du an Gott glaubst und Gott existiert nicht, dann hast du dich umsonst um Gottes Gnaden bemüht
(𝑊𝑒𝑟𝑡 = −𝐴; 0 < 𝐴 < ∞)
* Wenn du nicht an Gott glaubst und Gott existiert nicht, dann kannst du dir ein schönes Leben machen
(𝑊𝑒𝑟𝑡 = +𝐵; 0 < 𝐵 < ∞)
37
Was ist Pascals Fazit nach der Pascal'schen Wette?
p = Wahrscheinlichkeit, dass Gott existiert
* bei Pascal: p=.5
* Berechnung des Erwartungswertes (EV = expected value):
– EV(𝐺𝑙𝑎𝑢𝑏𝑒) =𝑉(𝐺𝑙𝑎𝑢𝑏𝑒|𝐺𝑜𝑡𝑡) ∗𝑝(𝐺𝑜𝑡𝑡)+𝑉(𝐺𝑙𝑎𝑢𝑏𝑒|¬𝐺𝑜𝑡𝑡)∗𝑝(¬𝐺𝑜𝑡𝑡)= ∞∗𝑝−𝐴∗(1−𝑝) = ∞
– EV(¬𝐺𝑙𝑎𝑢𝑏𝑒) =−∞∗𝑝+𝐵∗ 1−𝑝 = −∞
*Pascals Fazit: Du solltest lieber an Gott glauben!*
38
Was gilt als Geburtsstunde der Wahrscheinlichkeitstheorie?
Der Chevalier wendet sich an Blaise Pascal und Pierre de Fermat (1607 – 1665). Der Briefwechsel zwischen Pascal und Fermat, in dem das Paradox aufgelöst wird, gilt als Geburtsstunde der Wahrscheinlichkeitstheorie.
39
Erkläre das Das Paradox des Chevalier de Méré
- Version 1:
– Ich werfe 4 Mal einen Würfel
– Wenn dabei (mind.) 1 Mal eine 6 gewürfelt wird, gewinne ich X (z.B. X = 5€)
– Wenn nicht, dann gewinnen Sie X
- Version 2:
– Ich werfe 24 Mal zwei Würfel
– Wenn dabei (mind.) 1 Mal ein 6er-Pasch gewürfelt wird, gewinne ich X (z.B. X = 5€) o Wenn nicht, dann gewinnen Sie X
- Überlegung des Chevaliers: 4:6 sollte sich verhalten wie 24:36
- Problem: Mit Spiel 1 gewann er auf lange Sicht Geld, mit Spiel 2 verlor er aber!
40
Wie lösen Pascal und Fermat das Das Paradox des Chevalier de Méré?
Errechnen die Wahrscheinlichkeiten in 4/24 Würfen keine 6 bzw. einen zweier Pasch aus sechsen zu werfen. Davon die Komplementärwahrscheinlichkeit ist die Gewinnwahrscheinlichekeit des Chaveliers.
Berechnen damit den Erwartungswert.
41
Was ist die generelle Handlungsempfehlung von Pascal nach dem Das Paradox des Chevalier de Méré?
Folge dem Erwartungswert!
42
Was ist das Das St. Petersburg Paradox?
- Glücksspielregeln:
– Ich werfe eine Münze so häufig bis (zum ersten Mal) „Kopf“ kommt Je häufiger die Münze
geworfen wird, desto mehr gewinnen Sie o Bei 1 Wurf (sofort „Kopf“), erhalten
Sie 2€
– Bei 2 Würfen („Zahl“, dann
„Kopf“), erhalten Sie 4€ Bei 3
Würfen, erhalten Sie 8€
– Bei 4 Würfen, erhalten Sie 16€ o ...
– Bei n Würfen, erhalten Sie 2n €
- Frage: Wie viel sind Sie bereit zu zahlen, um dieses Spiel einmal spielen zu dürfen?
43
Wieso ist das Das St. Petersburg Paradox nicht per Erwartungswert zu lösen?
44
Was ist Bernoullis Lösung im Bezug auf das Das St. Petersburg Paradox?
Der Nutzen u (für „utility“) einer Sache x steigt nicht linear an, sondern proportional zur bereits vorhandenen Menge von x.
Genauer: Je mehr x man hat, desto weniger steigt die Freude an, wenn man noch mehr x erhält.
45
Wie lautet die Nutzenfunktion u?
Je mehr x man hat, desto weniger steigt die Freude an, wenn man noch mehr x erhält.
46
Wie lautet die erste Ableitung der Nutzenfunktion?
47
Wie lautet die Potenznutzenfunktion?
48
Wie viel sollte man maximal einsetzen für das Das St. Petersburg Paradox nach der Nutzenfunktion?
49
Wie hängen Nutzen und Risiko zusammen?
Wer reicher ist, kann sich mehr Risiko erlauben!
50
Wann gilt eine Entscheidung als Risikoavers?
Wahl der sicheren Option, obwohl EV riskantere Option favorisiert
51
Wann ist eine Entscheidung risikosuchend?
riskantere Version wählen, obwohl EV die sichere Variante favorisiert
52
Was sind Menschen eher?
risikoavers/risikosuchend
risikoavers
53
Wann funktioniert die Expected Utility Theory?
- Die Theorie funktioniert nur, wenn Menschen bestimmte Axiome erfüllen
54
Wie erweiterten Morgenstern und von Neumann (1947) die Erwartungs-Nutzenfunktion?
Zur Erwartungs-Potenznutzenfunktion
55
Was ist neu bei von Neumann & Oskar Morgenstern (1947)?
- Bedeutung von Wahrscheinlichkeiten bei der Quantifizierung von Präferenzen
- Axiomatic der Expected Utility Theory
56
Wie lassen sich nach von Neumann & Oskar Morgenstern (1947) Präferenzen quantifizieren?
- Entscheidungen erlauben nur ordinalskalierte Abstufen (Pistazie > Erdbeere > Orange)
- Das Ziel sollte eine intervallskalierte Abstufung sein
- Entscheidung zwischen Erdbeere mit Sicherheit und Pistazie mit p (0 < p < 1), d.h. mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit bekomme ich gar nichts
– 𝐸𝑟𝑑𝑏𝑒𝑒𝑟𝑒 ≺𝑃 𝑖𝑠𝑡𝑎𝑧𝑖𝑒∗0.9
– 𝐸𝑟𝑑𝑏𝑒𝑒𝑟𝑒≺𝑃𝑖𝑠𝑡𝑎𝑧𝑖𝑒∗0.8
– 𝐸𝑟𝑑𝑏𝑒𝑒𝑟𝑒∼𝑃𝑖𝑠𝑡𝑎𝑧𝑖𝑒∗ 0.7
— Die Frage ist, wo ist der Indifferenzpunkt (Person ist indifferent zwischen dem Erdbeereis mit Sicherheit und dem Pistazieneis mit der Wahrscheinlichkeit x)
– 𝐸𝑟𝑑𝑏𝑒𝑒𝑟𝑒≻𝑃𝑖𝑠𝑡𝑎𝑧𝑖𝑒∗0.6
– 𝐸𝑟𝑑𝑏𝑒𝑒𝑟𝑒≻𝑃𝑖𝑠𝑡𝑎𝑧𝑖𝑒∗0.5
- Damit kann man intervallskalierte Abstufungen anfertigen
𝑢 (𝐸𝑟𝑑𝑏𝑒𝑒𝑟𝑒) = 0.7 ∗ 𝑢(𝑃𝑖𝑠𝑡𝑎𝑧𝑖𝑒)
57
Was ist der Indifferenzpunkt nach von Neumann & Oskar Morgenstern (1947)?
Der Punkt ab dem sich die VP zwischen einer sicheren Wahö und einer favorisierten Wahl mit gewisser Verlustwahrscheinlichkeit nicht mehr entscheiden kann (bzw. die Entscheidungen gleichwertig sind). Die Person ist an dem Punkt indifferent
58
Welche Theorie entwickelten von Neumann und Morgenstern?
Expected Utility Theory
59
Welche Axiome hat die Expected Utility Theory?
- Axiom der Transitivität
- Axiom der Unabhängigkeit (Cancelling Axiom)
60
Erkläre das Axiom der Transitivität
– Unsere Präferenzen müssen klar sein (Welches Eis mag ich lieber?)
61
Erkläre das Axiom der Unabhängigkeit (Cancelling Axiom)
- Wenn man A mehr mag als B, dann muss man auch eine Lotterie mehr mögen, bei der man ...
– ... A mit Wahrscheinlichkeit p und C mit 1- p gewinnen kann, als eine Lotterie, bei der man ...
– ... B mit Wahrscheinlichkeit p und C mit 1 - p gewinnen kann.
62
Welche **allgemeine** Regel gilt für die Rechnung der Wahrscheinlichkeit, dass A und B eintritt?
63
Was besagt der Satz von Bayes?
„Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit p, dass eine Hypothese H richtig ist, gegeben dass man die Daten D gesammelt hat?“
𝑝(𝐻|𝐷)
64
Nenne den Satz von Bayes
65
Was ist eine bimodale Verteilung?
Eine Häufigkeitsverteilung mit zwei Gipfeln wird bimodal genannt.
66
Was entwickleten Daniel Kahneman & Amos Tversky?
Die Prospect Theory
Heuristics & Biases: menschliches Urteilen & Entscheiden
67
Welche Heuristiken des menschlichen Urteilens & Entscheidens gibt es?
| nach Daniel Kahneman & Amos Tversky
* Representativitätsheuristik (representativeness heuristic)
* Verfügbarkeitsheuristik (availability heuristic)
* Anker- und Anpassungsheuristik (anchoring and adjustment heuristic)
68
Erkläre die
Representativitätsheuristik (representativeness heuristic)
- Die subjektive Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses ist umso größer, je repräsentativer (ähnlicher) das Ereignis für die Population (d.h. Klasse von Ereignissen) ist, aus der es stammt.
– Kurz gesagt → ähnlich/typisch = wahrscheinlich
– Gefahr → Unter Umständen wird diese Approximation den wahren statistischen und kausalen Zusammenhängen einer Situation nicht gerecht
69
Was ist die Basisratennegation (base rate neglect)?
Fehler, der entsteht, wenn die Bestimmung der bedingten Wahrscheinlichkeit einer statistischen Variable A unter einer Bedingung B ohne Rücksicht auf die Prävalenz oder A-priori-Wahrscheinlichkeit von A vorgenommen wird.
Menschen urteilen hier nicht anhand der Bayes Rule
70
Was heißt der basis rate neglect für das Beispiel Brustkrebsscreening?
- Menschen urteilen hier nicht anhand der Bayes Rule, sondern fragen sich, für welche
Population der Befund „positiv“ typisch ist
- Für das Beispiel Brustkrebs und Screening gilt, dass es viel mehr Frauen OHNE Brustkrebs
gibt, als mit Brustkrebs (Basisraten/ Dynamiken müssen beachtet werden!)
71
Was ist die Gamblers fallacy?
- Person glaubt irrtümlich, dass ein bestimmtes zufälliges Ereignis aufgrund des Ergebnisses eines früheren Ereignisses oder einer Reihe von Ereignissen weniger wahrscheinlich oder wahrscheinlicher ist
-> Gefühl, dass die Grundwahrscheinlichkeit (50:50) sich wieder herstellen muss
-> Vernachlässigte statistische Struktur: Unabhängigkeit der Ereignisse
72
Erkläre die Verfügbarkeitsheuristik (availability heuristic)
- Zur Einschätzung von Wahrscheinlichkeiten ziehen Menschen gerne mentale Stichproben
des zu bewertenden Ereignisses. Je besser dies gelingt, desto wahrscheinlicher / häufiger wird ein Ereignis bewertet
– Kurz gesagt → leichter Gedächtnisabruf = wahrscheinlich
- Gefahr → Die mentale Stichprobe könnte verzerrt sein durch Eigenschaften des Gedächtnisses, oder weil ein falsches Bild der Umwelt im Gedächtnis vorliegt
73
Nenne eine klassische Studie von Kahnemann und Tversky zur Verfügbarkeitsheuristik
Was denken Sie, kommen in der englischen Sprache häufiger Wörter mit „r“ an 1. Stelle im Wort oder mit „r“ an 3. Stelle im Wort vor?
Korrekte Antwort: 3. Stelle Gegebene Antwort: 1. Stelle
- Gedächtnisabruf einfacher für 1. Stelle („r... road, raven, rigged“) vs. 3. Stelle
74
Was hat Lichtenstein et al. (1978) untersucht?
| Verfügbarkeitsheuristik
- Verzehrte Risikowahrnehmung:
– Verzerrte Risikoeinschätzung durch verzerrtes mediales Bild der Welt
– Lichtenstein et al. (1978)
— Überschätzen der Gefahr von „fast killers“ (Autounfall, Tsunami, Flut etc.)
— Unterschätzen der Gefahr von „slow killers“ (Krankheiten, wie Diabetes, Herzerkrankungen etc.)
75
Erkläre die Anker- und Anpassungsheuristik (anchoring and adjustment heuristic)
- Beim Einschätzen von Wahrscheinlichkeiten orientieren sich Menschen gerne an gerade
verfügbaren Ankern. Von diesen Ankern ausgehend, passen sie ihr Urteil nur unvollständig an
– Kurz gesagt...
niedriger Anker ⇨ unwahrscheinlich
hoher Anker ⇨ wahrscheinlich
- Gefahr → Es wird übersehen, dass die Anker wenig relevant oder irreführend sein können.
76
Nenne eine Klassische Studie von Kahneman und Tversky zur Ankerheuristik
„Wie viele Länder Afrikas (%) sind Mitglied der Vereinten Nationen (UNO)?“
- Glücksrad wählt zunächst eine Zahl „zufällig“ aus
– Gruppe 1: Zahl = 10
– Gruppe 2: Zahl = 65
- Sind es mehr oder weniger Länder?
Wie viele sind es genau?
- Mittlere Antwort auf UNO-Frage
Gruppe 1 = 25%
Gruppe 2 = 45%
77
Beschreibe den certainty effect
der Sprung in die absolute Sicherheit ist uns
besonders wichtig
78
Was ist die generelle Erkenntnis nach dem Allais-Paradox durch Kahneman & Tversky?
Wahrscheinlichkeiten werden nicht objektiv behandelt sondern subjektiv gewichtet
79
Beschreibe die Editierphase
| Prospect Theory
Das Entscheidungsproblem wird anhand bestimmter Mechanismen kognitiv ver- bzw. bearbeitet
- Mehrere (ca. 6) Editiermechanismen
- Hier nur ein Beispiel → Segregation =
- Vermutlich der „psychologischste“ Teil der
Theorie; die einzelnen Ereignisse werden anderes behandelt
- Wurde aber nicht ausreichend genau spezifiziert, heftig kritisiert und empirisch nicht
bestätigt
80
Beschreibe die Evaluationsphase
| Prospect Theory
Die (ggf.) editierten Optionen werden evaluiert (Bestimmung des subjektiven Wertes), und die Option mit dem höchsten subjektiven Wert wird genommen
* So wie bei der EUT werden Optionen anhand von Wert x und Wahrscheinlichkeit p evaluiert
* Der Wert x wird dabei durch eine spezifische Wertefunktion v(x) subjektiv transformiert
* Die Wahrscheinlichkeit p wird dabei durch eine spezifische Gewichtungsfunktion w(p)
transformiert
* Der Gesamtwert V(x,p) einer Option ergibt sich somit wiederum per Multiplikation
𝑉(𝑥,𝑝) = 𝜈(𝑥) × 𝑤(𝑝) = (...)
81
Beschreibe den Reflection Effect
| auch im Bezug auf die wertfeunktion nach K&T
Risikoaversion im Gewinnbereich, Risikosuchen im Verlustbereich
- Durch die Krümmung im Gewinnbereich fallen hohe Gewinne nicht so sehr ins Gewicht
- Durch die Krümmung im Verlustbereich fallen hohe Verluste nicht so sehr ins Gewicht
82
Was ist der Disposition Effect
Aktien mit Verlusten werden gehalten bis sie wieder im positiven Bereich sind
83
Welche Funktion löst das Allais Problem?
Gewichtungsfunktion
84
Was beschreibt die Gewichtungsfunktion?
Wahrscheinlichkeiten werden subjektiv gewichtet:
- Hohe Sensitivität um 0% und 100%, reduzierte Sensitivität dazwischen
- Folge: Übergewichtung niederiger und Untergewichtung hoher Wahrscheinlichkeiten
85
Wann geht das menschliche Urteilen nach Heuristiken und nicht nach Regeln der Wahrscheinlichkeitstheorie schief?
Das geht schief, wenn die statistischen bzw. kausalen Strukturen komplex sind.
86
Was wird nach der Prospect Theory subjektiv transformiert, bevor sie in eine Gesamtevaluation einer Option münden?
Wert und Wahrscheinlichkeit
87
Was ist an der Forschung von Kahnemann und Tversky gut und weniger gut?
- Gut ist, dass es ihnen gelungen ist, weite Teile der Wirtschaftswissenschaften zu überzeugen
- Nicht so gut ist, dass sie ein recht negatives Bild menschlicher Urteils- und Entscheidungsfähigkeiten hinterlassen haben, und - dass ihre Erklärungen und Theorien allgemeinpsychologischen Ansprüchen (Prozess-Modelle) nicht gerecht werden.
88
In welcher Tradition sieht sich der Adaptive Toolbox Ansatz?
Der Adaptive Toolbox Ansatz sieht sich in der Tradition des Konzepts der Begrenzten Rationalität / Bounded Rationality von Herbert Simon
89
Was entwickelte Gerd Gigerenzer?
Den Adaptive Toolbox Ansatz
90
Warum sind simple Herisitken gut?
- einfach, schnell und wenig fehleranfällig
- erfolgreich in den meisten alltäglichen Situationen
- generalisierbar auf neue Umwelten
91
Was ist das klassisch-ökonomische Konzept von Rationalität?
das klassisch-ökonomische Konzept von Rationalität geht von einem allwissenden Wesen mit perfekten analytischen Fähigkeiten und unendlich viel Zeit aus
*homo oeconomicus*
92
Was meint Gigerenzer im Bezug auf K&T‘s biases and fallacies?
K&T‘s biases and fallacies verschwinden, wenn man natürliche Häufigkeiten verwendet
93
Anstatt von Validität bei Urteilen spricht man beim Entscheiden von?
Wichtigkeit / Weights
94
Was untersuchten Payne, Bettman & Johnson (1988)?
Welche Strategie der adaptive Toolbox wann genutzt wird
95
Was ist das Ergebnis von Payne, Bettman & Johnson (1988)?
- Komplexitätsanalyse der Strategien
- Eine gute Strategie ist akkurat und simpel
- Adaption: unter Zeitdruck sind simplere Strategien
effizienter und werden auch gewählt
96
Was ist die Recognition Heuristik?
Wiedererkennungsheuristik; Man stellt sich zunächst die Frage, ob man die Antwortmöglichkeiten überhaupt kennt; Wenn nur eine Option wiedererkannt wird, wird diese Option gewählt
97
Wie schaut es mit der empirischen Evidenz der adaptive Toolbox aus?
Die empirische Evidenz dafür, dass Menschen so etwas wie TTB aber wirklich nutzen, ist eher dürftig...
98
Nenne die Kritik am adaptive Toolbox Ansatz
- Wie viele kognitive Werkzeuge (Strategien) haben wir im Kopf?
- Was ist, wenn beobachtetes Verhalten zu keiner Strategie passt -> neue Strategie
- Problem: keine Falsifikation möglich; Beliebigkeit
99
Nenne die Lösung von Ben Newell (2005) im Bezug auf die Kritik am adaptive Toolbox Ansatz
Mögliche Lösung: Vielleicht brauchen wir nur ein flexibles Super-Werkzeug
*Adjustable Spanner instead of Adaptive Toolbox*
