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Dieser Text basiert auf dem Artikel Repräsentativitätsheuristik aus der freien Enzyklopädie Wikipedia und steht unter der Doppellizenz GNU-Lizenz für freie Dokumentation und Creative Commons CC-BY-SA 3.0 Unported (Kurzfassung (de)). In der Wikipedia ist eine Liste der Autoren verfügbar.
Wikipedia-Version zuletzt aktualisiert am 22.08.19.

Repräsentativitätsheuristik

Die Repräsentativitätsheuristik ist eine Urteilsheuristik (Urteilsentscheidungsregel), in der die Wahrscheinlichkeit von Ereignissen danach bewertet wird, wie genau sie bestimmten Prototypen entsprechen.[1] Dies geschieht ebenso mit Objekten die in Klassen eingeschätzt werden sollen. Objekte die für eine gewissen Klasse repräsentativ wirken werden mit einer zu hohen Wahrscheinlichkeit in eine Klasse eingeordnet.[2] Dies führt nicht immer zu kompletten Fehleinschätzungen, intuitive Eindrücke sind oft zutreffender als die tatsächliche Schätzungen basierend auf Wahrscheinlichkeiten.[3]

Experimente von Kahneman und Tversky

In einer klassischen Untersuchung boten Daniel Kahneman und Amos Tversky (1973) ihren Versuchspersonen die schriftliche Beschreibung einer Frau namens Linda dar. Darin wurde sehr viel über Lindas Tätigkeit für Frauenrechte und Emanzipation berichtet. Danach wurden die Probanden gefragt, was denn nach dieser Beschreibung wahrscheinlicher sei, dass Linda „eine Bankangestellte“ oder „eine Bankangestellte und Feministin“ sei. Die Mehrzahl der Versuchspersonen schätzte die Wahrscheinlichkeit, dass Linda „Bankangestellte und Feministin“ sei, wesentlich höher ein (Konjunktionseffekt).

Diese Einschätzung ist jedoch falsch, denn die Wahrscheinlichkeit für das gleichzeitige Auftreten beider Ereignisse kann nicht größer sein als die Wahrscheinlichkeit, dass eines der beiden Ereignisse alleine eintritt. Selbst wenn alle Bankangestellten auch Feministinnen sind, wären die beiden Wahrscheinlichkeiten für (1) „Bankangestellte“ und für (2) „Bankangestellte und Feministin“ gleich groß.

Eine weitere bedeutende Studie von Kahneman und Tversky (1973) demonstriert das Auftreten des sogenannten Basisratenfehlers (Prävalenzfehler oder base rate neglect). Dabei wurden den Versuchspersonen zweier Gruppen Kurzbeschreibungen vorgelegt, die mit dem Stereotyp des „Juristen“ oder „Ingenieurs“ vereinbar waren (z. B. „Jack ist 45 Jahre alt. Er ist verheiratet und hat vier Kinder. Er ist im Allgemeinen konservativ, sorgfältig und ehrgeizig. Er interessiert sich nicht für Politik oder soziale Fragen und verwendet den größten Teil seiner Freizeit auf eines seiner vielen Hobbys, wie z. B. Tischlern, Segeln und mathematische Denksportaufgaben.“). Die Basisrate wurde variiert, indem den Versuchsteilnehmern mitgeteilt wurde, dass diese Personenbeschreibung aus Interviews resultiert, denen sich 30 Juristen und 70 Ingenieure unterzogen haben. Aufgabe der Probanden war es, abzuschätzen, mit welcher Wahrscheinlichkeit es sich um einen Ingenieur (bzw. Juristen) handelt. Die unterschiedlichen Ausgangswahrscheinlichkeiten hatten kaum Einfluss auf das Urteil, da die Versuchspersonen aufgrund der äußeren Beschreibung die Zuordnung vornahmen. Es kam daher häufig zu Urteilsfehlern.

Die Basisratenvernachlässigung, d. h. die Überschätzung der bedingten Wahrscheinlichkeit von Ereignissen mit niedriger Basisrate, erklären Kahneman und Tversky mit der Anwendung der Repräsentativitätsheuristik. Neuere Erklärungsansätze für diesen Fehler im Urteilsprozess finden sich bei Gigerenzer und Hoffrage (1995) (Präsentationsformat) sowie Fiedler et al. (2000) (Sampling-Effekt).

Implikationen

Eine weitere Implikation ergibt sich daraus, dass Menschen den Stichprobenumfang vernachlässigen. Ein kleiner Ausschnitt aus einem Prozess wird als repräsentativ für den gesamten Prozess angesehen und bereits nach kurzem wird bereits ein Muster für alle Ereignissen erkannt. Diese Muster müssen nicht stimmen und können somit in die Irre führen. Ein Beispiel dafür wäre man besitzt zwei Stichproben. Diese enthalten die Körpergröße von Männern. Die erste Stichprobe enthält zehn Messungen, die zweite 1000. Sie wissen, dass die Männer in der Bevölkerung, aus der die Stichproben gemessen wurden, durchschnittlich 1,70 Meter groß sind. Bei der Einschätzung wie Wahrscheinlich es ist, dass der jeweilige Durchschnitt der Stichproben exakt 1,70 Meter beträgt, schätzen die meisten Menschen beiden Stichproben die selbe Wahrscheinlichkeit zu. Dies ist jedoch falsch. Die Wahrscheinlichkeit, dass die Stichprobe mit der höheren Anzahl an Messungen exakt 1,70 Meter beträgt, ist höher.[2]

Ebenso kommt es zum Spielerfehlschluss.[2]

Siehe auch

Literatur

  • Fiedler, K., Brinkmann, B., Betsch, T. & Wild, B. (2000). A sampling approach to biases in conditional probability judgments: Beyond base rate neglect and statistical format. Journal of Experimental Psychology: General, 129 (3), 399–418.
  • Gigerenzer, G. & Hoffrage, U. (1995). How to improve Bayesian reasoning without instruction: Frequency formats. Psychological Review, 102, 684–704.
  • Pennycook, G., & Thompson, V. A. (2017). Base-rate neglect. In R. F. Pohl (Ed.), Cognitive illusions: Intriguing phenomena in thinking, judgement, and memory (2nd ed.; pp. 44–61). London and New York: Routledge.
  • Teigen, K. H. (2017). Judgements by representativeness. In R. F. Pohl (Hrsg.), Cognitive illusions: Intriguing phenomena in thinking, judgement, and memory (2. Auflage; S. 204–222). London and New York: Routledge.
  • Tversky, A. & Kahneman, D. (1973). Availability: A heuristic for judging frequency and probability. Cognitive Psychology, 42, 207–232.

Einzelnachweise

  1. David G. Myers: Psychologie. Springer, Berlin 2008, ISBN 978-3-540-79032-7, S. 437.
  2. abc Hanno Beck: "Behavioral Economics: eine Einführung". Springer Gabler, Wiesbaden 2014. ISBN 978-3-658-03366-8. S. 28–38.
  3. Daniel Kahneman:"Schnelles Denken, langsames Denken". Aus dem Englischen von Thorsten Schmidt. 3., Auflage. Siedler Verlag, München 2011. ISBN 978-3-328-10034-8. S. 190.

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