Prüfungsfragen

1. Ein Schläger und ein Ball kosten zusammen 110 €. Der Schläger kostet 100 € mehr als der Ball. Was kostet der Ball?

2. Wenn 5 Maschinen 5 Minuten brauchen, um 5 Teile herzustellen, wie lange brauchen 100 Maschinen für 100 Teile?

3. In einem See wachsen Seerosen. Jeden Tag verdoppelt sich ihre Fläche. Wenn der See nach 48 Tagen komplett bedeckt ist, wie lange brauchen die Seerosen, um den halben See zu bedecken?

—> Probanden nehmen oft intuitive, aber falsche Lösung. Verwenden nur System 1 und nicht System 2.

2-Prozess Thorie:

System 1: schnell, einfach, heuristisch, automatisch

System 2: langsam, kostspielig, algorithmisch, methodisch

Eine Denkaufgabe hat eine intuitive, aber falsche Lösung. Um auf die richtige Lösung zu kommen, muss erste Intuition (System 1) überwunden und korrigiert werden (System 2)

Beobachtung: die meisten Probanden finden nicht die richtige Lösung (Karte 1 & 4).

Matching-Bias: “Vokal” und “Stern” kommen als Wörter in der Regel vor, deshalb wählt man diese beiden Karten —> Matching

Test: Regel umformulieren

Befasst sich mit der Frage, welche Schlussfolgerungen aus Aussagen gezogen werden können -> Struktur von Argumenten wird betrachtet

1. Argumente bestehen aus Aussagesätzen

2. Sätze können entweder richtig oder falsch sein

3. Man hat klare Vorstellungen davon, wie ein Satz gemeint ist -> propositionaler Inhalt

4. Ein Argument besteht aus mind. zwei Aussagesätzen, mind. einer Prämisse und genau eine Konklusion

Gültig = alle Prämissen UND die Konklusion sind wahr

Gültiges Argument mit nur wahren Prämissen führt zwingend zu einer wahren Konklusion

Schlüssig = Gültiges Argument, dessen Prämissen alle wahr sind

Konklusion eines schlüssigen Arguments ist immer wahr

Das Gelangen zu Schlüssen nach logisch gültigen Prinzipien

Modus Ponens = GÜLTIG

P -> Q

P also Q

WCST = A

Verneinung des Vorderglieds = NICHT GÜLTIG

P -> Q

-P also - Q

WCST = F

Bestätigung des Hinterglieds = NICHT GÜLTIG

P -> Q

Q also P

WCST = Stern

Modus Tollens = GÜLTIG

P -> Q

-Q also -P

WCST = Kreis

Menschen sind sehr wohl in der Lage, komplexe Zusammenhänge schnell zu begreifen, die Aufgabe ist aber abstrakt und lebensfern.

Richtige Antwort ergibt sich nur aus einem ganz speziellen Verständnis der Aufgabe, nämlich aus der Sicht der Aussagenlogik

WCST so umformulieren, dass Regel inhaltlich angereichert ist, vertrauter Kontext besteht und “Erlaubnisregel” beinhaltet. Gut mit Aufgabe Polizist, der Bier und Alter kontrollieren soll.

Häufig fehlen die Voraussetzungen, um wirklich schlüssigen Argumenten zu gelangen.

Ungesicherte Prämissen

Induktives Schließen ist häufig das Beste, was wir haben.

Induktives Schließen = Vom Einzelfall aufs Allgemeine schließen

In der Logik: Alle nicht schlüssigen Argumente

Wir wollen etwas Neues erfahren, feststellen

2-4-6 Aufgabe: Zahlentripel erlaubt oder nicht erlaubt, Leute müssen vorherrschende Regel finden

Beobachtung:

1. Menschen suchen selten nach Alternativ-erklärungen fürü das, was sie erfahren

2. Sie bleiben eng bei erstbester Erklärung

3. Sie suchen Infos, die ihre Hypothese bestätigen, nicht widerlegen

4. Unsere Vorannahmen strukturieren unsere Erfahrungen

5. Menschen bleiben selbst bei falschen Regeln, wenn sie bereits korrigiert wurden

6. Menschen scheitern häufig schon daran, Alternativerklärungen zu generieren

7. Die Aufgabe zeigt aber auch, dass neue Erkenntnisse zwangsläufig vorläufig sind

Aussagenlogik: Junktorenlogik

Syllogismen: Quantorenlogik

Wichtig, die Wahrscheinlichkeit gewisser Ereignisse vorhersagen zu können.

Wahrscheinlichkeiten folgen den Gesetzen der Mathematik und können deshalb objektiv angegeben werden

Ziegenproblem hinter Tür.

Probanden sind häufig der Meinung, dass es egal sei, welche Tür man wählt

Tatsächlich ist es aber sinnvoll die Tür zu wechseln

Schlussfolgerung: Es fällt uns schwer, mit Wahrscheinlichkeiten umzugehen. Uns fehlt häufig die Einsicht in die Tiefenstruktur von Wahrscheinlichkeitsproblemen

Man hat Vorabinfos zu Lindas Person, soll dann Frage beantworten, ob es wahrscheinlicher ist, dass Linda a) Bänkerin ist oder b) Bänkerin UND aktive Feministin. Viele entscheiden sich für b.

Schlussfolgerung:

Konjunktionsfehler. Antwort b) enthält weitere Bedingung, kann also nicht wahrscheinlicher sein als Antwort a)

Basisraten. die relative Häufigkeit / Wahrscheinlichkeit von Ereignissen

Wissen ist gerechtfertigter, wahrer Glauben.

S weiß P, wenn

1. P wahr ist

2. S glaubt, dass P wahr ist

3. S hinreichend gute Gründe hat, an P zu glauben

Die Definition von Wissen als gerechtfertigter, wahrer Glauben schließt Fälle mit ein, die wir nicht als Wissen beschreiben würden.

Zwei Annahmen:

1. Ich kann gute Gründe haben, an etwas zu glauben, das aber falsch ist

2. Wenn eine Person gute Gründe hat, P zu glauben, und aus P folgt logisch-deduktiv Q, dann hat die Person auch gute Gründe, Q zu glauben.

Was wir genau mit “wahr” meinen, können wir (und andere) hier nicht abeschließend erklären

1. Deduktive Logik

2. Gegeben, dass wir wahre Prämissen haben, können wir daraus deduktive Schlüsse ziehen, die ebenfalls wahr sind

3. Gültige von ungültigen Argumenten zu unter-scheiden ist ein Merkmal von Rationalität

4. Fehler bei der Bewertung von Argumenten sind Anzeichen für mangelnde Rationalität

Fehlschlüsse

Mental-Models-Erklärung

Sprachliche Darstellung eines Sachverhalts führen beim Rezipienten zu einem mentalen Modell des Gesagten. Dieser Zusammenhang ist nicht deterministisch:

1. Dieselbe Aussage kann zu unterschiedlichen mentalen Modellen führen.

2. Welches Modell ich im Kopf habe, hängt von Erfahrungen, Vorannahmen etc. ab

Mentale Modelle können also logisch-deduktivem Schließen im Weg stehen, wenn man sich zu schnell auf ein mentales Modell festlegt und dadurch an Flexibilität einbüßt.

Beispiel: Sam und Jane (Hastings)

Fehler beim logischen Schließen entstehen durch Mental Modells: Wenn man eine Aussage ließt, bildet man sich ad hoc ein Bild der Situation. Bei manchen Fragestellungen betrachten Menschen nicht alle relevanten, denkbaren Modelle der Situation

Schlussprinzipien über die Zugehörigkeit zu bestimmten Mengen/Gruppen zu finden.

Aussagen: Alle x sind y, kein x ist y, manche x sind y und manche x sind nicht y

Biases durch Argumentform.

Belief bias = Tendenz, einen Fehlschluss zu akzeptieren, wenn die Konklusion glaubhaft ist. Beispiel glaubwürdig, unglaubwürdig - gültig ungültig

Höhere Zustimmungsraten bei glaubwürdigen Konklusionen -> Belief Bias

Höhere Zustimmungsraten bei gültigen Schlüssen

Interaktion: Stärkerer Einfluss von Glaubwürdigkeit bei ungültigen Argumenten

Selective Scrutiny Model: Menschen akzeptieren erstmal glaubwürdige Konklusionen und schauen nur genauer hin, wenn Konklusionen unglaubwürdig sind.

Erklärung durch Mental Models Erklärung:

1. Zunächst wird mentales Modell geschaffen, indem die Prämissen die Konklusion stützen

2. Um die Logik zu testen, müssen Gegenbeispiele gesucht werden

3. Das passiert v.a., wenn gegebene Konklusion unglaubhaft ist

Unterstützender Befund: Logik-Glaubwürdigkeits-Interaktion verschwindet bei kurzen Reaktionszeiten

Vorstellung, im Denken von gesicherten Prämissen auszugehen, ist illusorisch.

Unser Denken arbeitet mit mehr oder weniger gesichertem Wissen.

Unser Modell vom Denken - normativ und deskriptiv - sollte das mit berücksichtigen

1. Streitpunkt: Was bedeutet „Wenn P, dann Q“?

2. Klassische Logik: „P à Q“ ist gleichbedeutend mit „¬P oder Q“

3. Führt zu absurden Schlüssen, die wir im „normalen Denken“ nicht akzeptieren würden

4. Neue Denkpsychologie:

5. Wenn ich Menschen frage, wie stark sie glauben „P à Q“, ist das gleichbedeutend mit „Wie wahrscheinlich ist Q unter der Bedingung P“?

6. Formalisiert: W(PàQ) = W(Q|P)

7. Probanden werden i.d.R. nicht mehr gebeten, Prämissen als gegeben anzusehen

8. Es wird gefragt, wie stark an die Konklusion geglaubt wird.

Alte Erklärung:

Schlüsse werden geblockt durch Gegenbeispiele (hohe Intelligenz: Unterdrückung Belief-Effekt; Niedrige Intelligenz: Belief bias weiterhin vorhanden)

Neue Erklärung:

Glaube an die erste Prämisse ist von Anfang an niedrig -> Mein Glaube an Prämissen sollte Einfluss haben an meinen Glauben an Konklusionen!

Eine verbale & soziale Aktivität, die dazu dienen soll, die Glaubhaftigkeit eines kontroversen Stand-punktes in den Augen des Publikums zu erhöhen, indem eine Konstellation von Propositionen vor einen rationalen Entscheider gebracht werden, die den Standpunkt rechtfertigen sollen.

Argumentationsfehler.

Ein psychologisch überzeugendes, aber logisch inkorrektes Argument. Es überzeugt zwar de facto, sollte es aber nicht.

Werden in Debatten der anderen Seite vorgeworfen.

1. Whataboutism

2. Bad Faith

3. Autoritätsargument

4. Ad hominem

5. Strohmannargument

6. Verallgemeinerung

7. Argumente ad ignorantiam

1. Niemand hat bewiesen, dass es keine Geister gibt, also gibt es Geister. (Geisterargument)

2. Niemand konnte zeigen, dass dieses Medikament starke NW zeigt, also hat es keine NW. (Medizinerargument)

3. Klassische Interpretation: Zweimal dieselbe Fallacy, argumentum ad ignorantiam, also Foulspiel!

4. Neue Interpretation: Diese zwei Argumente sind unterschiedlich stark, und das hat gute Gründe.

5. Wir haben hier jeweils eine Konklusion und Evidenz, die die Konklusion stützen soll.

6. Bayesianische Idee von Argumentstärke: Wieviel wahrscheinlicher ist (subjektiv) die Konklusion geworden, nachdem ich das Argument (die Evidenz) gehört habe?

Walton: drei Varianten des Ignoranzarguments:

1.       Negative Evidenz

2.       Epistemische Geschlossenheit

3.       (Beweislast umkehren)

Abhängig wie stark ich dieses Argument finde:

1. Wie stark ich anfangs geglaubt habe, dass…

2. Wie viel negative Evidenz ich habe

Attackieren den Gegner, anstatt die Sache selbst zu besprechen.

Wird im Allgemeinen als Fallacy verstanden, denn aus persönlichen Eigenschaften eines Sprechers lassen sich keine Sachverhalte ableiten.

Inwiefern kann es trotzdem rational sein, ein ad-hominem-Argument anzuerkennen?

Für unterschiedliche Levels an Vorwissen können unterschiedliche Argumente überzeugend oder weniger überzeugend sein.

Dennoch gibt das Framework auch klare Regeln vor, wie wir mit Infos umgehen sollten:

1. Unsicherheit der Infos in Betracht ziehen

2. Dabei auch die Stärken und Schwächen der Quelle mit einbeziehen

3. A-Priori-Wahrscheinlichkeit mit einbeziehen

4. Kosten-Nutzen abwägen

Überzeugungskraft/Stärke wird an der Veränderung subjektiver Wahrscheinlichkeit, dass die Konklusion stimmt, gemessen.

Das kann entweder als Differenz oder Quotient verstanden werden.

Wahrscheinlichkeiten und Basisraten werden mit einbezogen

Es kann sein, dass starke Argumente mich trotzdem nicht überzeugen. Das kann rational sein. Sie sollten mich aber evtl. bewegen, weitere Infos zu suchen.

Außerordentliche Behauptungen verlangen außer-ordentliche Evidenz

Denken übers Denken.

Die Fähigkeiten und Einschränkungen der Intuition sollten uns möglichst zugänglich sein, um

1. Fehler zu korrigieren

2. Denkprozesse nachzuvollziehen

3. unsere Meinung rechtzufertigen

Bei einem gewissen (niedrigen) Fähigkeitsniveau neigen Menschen dazu, ihre eigenen Fähigkeiten zu überschätzen und die von Experten zu unterschätzen

Adams&Adams (1961).

Liste mit Nonsenssilben, 30 Silben werden entweder 1,2,4,8 oder 16x wiederholt.

Probanden sollten 30 Silben richtig wiedergeben.

Danach ihre eigene Akkuratheit einschätzen.

Weitere Methode:

Forced choice Allgemeinwissenfragen.

Danach Confidence-Rating von 50 bis 100 %.

Häufigster Wert: Anteil richtige Antworten minus durchschnittliche Sicherheit.

Befund: Probanden sind sich ihrer Antworten sicherer als sie es im Durchschnitt sein sollten.

Probanden neigen dazu, ihre eigene Präzision zu überschätzen und geben zu kleine Intervalle an.

Wahrer Wert sollte in 50 % der Fälle zwischen x25 und x75 liegen (Interquartilindex)

In 2 % der Fälle außerhalb von x1 und x99 (Überraschungsindex)

Untersuchung:

Interquartilindex von 39 %

Überraschungsindex von 30 %

Man schätzt sich selbst als besser als der Durchschnitt ein

Häufig kein klarer Vergleich zwischen tatsächlichen und empfundenen Wahrscheinlichkeiten möglich

Es ist unklar, was besser als der Durchschnitt bedeutet -> bei Abweichungen von der Normalverteilung

Bei richtiger Kalibrierung wird ein Wert von 4 erwartet.

Tatsächlicher Befund ist jedoch zwischen 2 und 3

Der Durchschnitt glaubt also scheinbar, unterdurchschnittlich wahrscheinlich an Krebs zu erkranken -> unrealistischer Optimismus

Nur bei depressiven Populationen liegt Wert bei 4

Experten sind auf dem Gebiet ihrer Expertise gut kalibriert, auf anderen Gebieten aber genau so wie andere Laien auch -> Domänenspezifisch

Wenn Items repräsentativ aus der Umwelt von Probanden gezogen werden, sind sie einigermaßen gut kalibriert (Sampling-Effekt)

1. Heuristiken und biases

2. Anchoring: Leute sind sich grundsätzlich 100 % sicher, dass ihre Meinung stimmt, und korrigieren sie nicht angemessen nach unten, wenn es die Situation erfordret

3. Ökologische Modelle

4. Unsere Sicherheit ist gut kalibriert für Situationen, in denen wir unser Urteilsvermögen häufig anwenden

5. Erfolg meiner Heuristik hängt davon ab, wie oft die Schlussfolgerung stimmt

6. Funktioniert die Heuristik auch in der Aufgabe so gut wie sonst? Falls nicht: overconfidence

Beispiel Autofahrer: Dass ich nicht in der oberen Hälfte bin, heißt nicht, dass es nicht rational ist, das zu glauben.

1. Gruppe A: Sichere Autofahrer (50 %)

2. Gruppe B: Unsichere Autofahrer (50 %)

3. P(Unfall|A) = 0 %

4. P(Unfall|B) = 10 %

90 % von B haben guten Grund zu glauben, zu A zu gehören.

1. Gutes Gefühl

2. Motivation: Vorankommen

3. Signalling und Überzeugung -> Korrelation zwischen Sicherheit und Akkuratheit, auch bei Overconfidence

Gambling: Probability Matching im Glücksspiel

Wenn ich overconfident bin, dass das wahrscheinlichere Ergebnis eintrifft, treffe ich evtl. bessere Entscheidungen

Kann sich neg. auf kognitive Performance auswirken, auch zu schlechten Entscheidungen führen

Ist häufig ein Nebenprodukt eigentlich rationaler Denkprozesse

Overconfidence lässt sich schwer abschalten. Wir können versuchen zu verstehen, wann sie auftritt, und evtl. nachkorrigieren, quasi gegen unser eigenes Gefühl

Experten haben metakognitiven Vorteil

CRT: Zwei Prozess Modell. Probanden sollen ein-schätzen, wie viele Menschen dasselbe angegeben haben

Leute, die schlecht im Test abgeschnitten haben, schätzten ein, dass die meisten Menschen genauso wie sie geantwortet haben.

Probanden mit voller Punktzahl schätzen das nicht so ein & liegen näher am wahren Wert: Probanden ist klar, was die erste intuitive Antwort ist. Die richtige Antwort erfordert System 1 abzuwehren und zu System 2 zu korrigieren. Sie verstehen, dass sie ebenfalls einem Irrtum hätten anheimfallen können

Konfliktmonitoring: Irgendeine Instanz muss fest-stellen, dass ein Konflikt vorliegt (in Form einer Wissenslücke, eines Widerspruchs, …)

Wir stellen in vielen Aufgaben, dass Confidence und Akkuratheit zwar nicht perfekt kalibriert sind, aber zumindest positiv korrelieren.

Das ist nicht mehr der Fall, wenn es um Bereiche geht, wo die erste Antwort häufig nicht die beste ist.

Dilemma: Metakognition führt dann zu akkurateren Einschätzungen, aber zu weniger Confidence und weniger Zufriedenheit mit den Lösungen.

Menschen überschätzen die Tiefe ihres Verstädnnisses von verschiedenen Themen, v.a. bei Themen, die uns täglich begegnen (Engineering, Politik, …)

Möglichkeit, Bias zu verhindern: Leute um Erklärung zu ihrer Meinung bitten -> Korrektion der Einschätzungen nach unten.

Zeigt auf, wo die Widersprüche und Lücken in unserem Wissen sind (Konfliktmonitoring/System3)

H1: Menschen überschätzen ihr Verständnis von politischen Themen (IED)

H2: Extreme (= polarisierte) Positionen zu politischen Themen lassen sich u.a. durch die IED erklären

H3: Wenn die IED aufgebrochen wird, führt das zu moderateren Meinungen

Frühere Literatur: Gründe für die eigene Position anzugeben, führt eher zu Polarisierung

Fernbach: es kommt auf die Art der Elaboration an. Gründe für die eigene Position finden (Rationalisierung) nicht gleich Erklärung!

1. Meinungen zu politischen Themen abfragen (Extremitätsscore von 0 bis 3)

2. Gefühltes Verständnis abfragen (1 - 7)

3. UV: Gründe für Position darstellen vs. mechanische Erklärungen der Maßnahmen und ihrer Wirkungen

4. Erneut Meinung und Verständnis abfragen

Ergebnis:

Gefühltes Verständnis sinkt beim Versuch der mechanischen Erklärung, Meinungen werden moderater.

Crawford & Ruscio: Konnten Effekt auf gefühltes Verständnis replizieren, aber nicht auf Polarisierung der Meinung

Grundannahme: H.O. handelt perfekt rational, weiß Infos richtig zu verarbeiten & kommt zu validen Schlüssen in Arithmetik/Wahrscheinlichkeits-rechnung & in logischer Konsistenz/Kohärenz. Er ist nutzenmaximierend und egoistisch.

Pro:

1. H.O. bietet klare, testbare Vorhersagen

2. Macht ökonomische Analyse erst möglich

3. Ist unter den richtigen Umständen hinreichend wirklichkeitsnah

Kontra:

1. Annahmen des H.O.-Modells sind entweder trivial oder falsch

2. Analyse, die auf falschen Annahmen beruht, ist wertlos

3. Führt zu schlechten Entscheidungen & Vorhersagen

1. Wenn man stabile Präferenzen hat

2. Effizienz gewählter Entscheidungen

3. Kohärenz von Entscheidungen

4. Nutzenmaximierung

Gesamtheit aller Aspekte, welche die Wohlfahrt des Entscheiders beeinflussen & ihrerseits vom Entscheider beeinflusst werden könnte.

Richten sich nach Zielgewichtung & Nutzen-funktionen.

Wenn ich die Präferenz des Entscheiders kenne, kann ich perfekt voraussagen, wie er sich verhalten wird/sollte

Sind objektiv.

Haben alle relevanten Informationen.

Ziehen alle Handlungsalternativen & ihre Konsequenzen in Betracht und wählen daraufhin die optimale Lösung.

Typischer Befund: Menschen würden eher noch einmal 20 € ausgeben, wenn sie das Geld verloren haben.

Mentale Buchführung

In welcher von beiden Situationen wir uns befinden sollte für unsere Entscheidung keine Rolle spielen.

Die Konsequenzen der Entscheidungen bleiben dieselben.

Zentrale Frage ist: Bei meinem derzeitigen Kontostand, gebe ich heute 20 € für ein Konzert aus?

1. Mehr-Kriterien-Entscheidungen

2. Dominanz: Eine Aktion A dominiert eine andere Aktion B, wenn A hinsichtlich aller Kriterien nicht schlechter beurteilt wird als B, hinsichtlich mind eines Kriteriums aber für besser gehalten wird.

3. Effizienz: Eine Aktion A ist effizient, wenn sie von keiner Alternative dominiert wird.

Rationale Entscheider entscheiden sich nie für ineffiziente Alternativen.

Eine generell geeignete Aktion ist effizient.

Optimale Lösung ist stets in der Menge effizienter Lösungen enthalten (unabhängig von individuellen Präferenzen).

Das Hinzufügen einer ineffizienten Alternative sollte meine Entscheidungen nicht beeinflussen.

1. Kognitive Verzerrung

2. Assymetrischer Dominanzeffekt

3. Täuschungseffekt

4. Menschen sind eventuell indifferent, 50:50 Entscheidungschance

5. Tritt auf, wenn man zwischen den Alternativen keine starke Präferenz hat und der Decoy nicht extrem viel schlelchter ist als die dominierende Alternative

6. Ablenkende Instanz (weiteres Produkt) als treibende Kraft für die Beeinflussung des Entscheidungs- bzw. Konsumverhaltens

Vom Erwartungswert. Je höher, desto höher der Einsatz bzw. desto stärker die Präferenz. Erwartungswert und Streuung spielen eine Rolle.

Handeln risikoavers, d.h. bei gleichem Erwartungs-wert wird diejenige Lotterie vorgezogen, die die geringere Streuung aufweist.

Bei Verlusten wählt Mehrheit riskante Variante -> handeln risikofreudiger.

Irrational, weil man in Szenario 2 das Risiko eingeht, 1000 $ Gewinn zu machen

Wichtig ist nicht absoluter Nutzen, sondern Veränderung.

Verluste fallen schwerer ins Gewicht als Gewinne

Beide Kurven flachen bei höheren Beiträgen ab.

1. Framing: je nachdem, wie ich ein Entscheidungsproblem darstelle, entscheiden sich Menschen unterschiedlich.

2. Aus ökonomischer Sicht sind beide Entscheidungen abere identisch, ich sollte mich also in beiden Entscheidungen gleich entscheiden

3. Wie genau ich mich entscheide, sollte nur von meiner Risikoeinstellung abhängen

Eigener Besitz wird als wertvoller erachtet als gleichwertiger Gegenstand, der nicht im eigenen Besitz ist.

Führt zu Ineffizienzen am Markt und möglichen Money Pumps.

Hat Einfluss auf Entscheidungen bei Sicherheit.

Gekennzeichnet durch Interaktionen:

1. Strategische Entscheidungssituationen mit Interdependenzen

2. Spieler wissen um Interdependenzen

3. Rational handelnde Menschen; common knowledge of rationality

4. Rationale Erwartungen

5. Zufall nicht immer explizit mitmodelliert

Spiel: Situation, in der Spieler strategische Entscheidungen treffen.

1. Wird durch Regeln beschrieben

2. Spieler können eigenständige Entscheidungen treffen

1. Kooperative Spiele

2. Nichtkooperative Spiele

3. Nullsummenspiele

4. Nichtnullsummenspiele

Handlungsalternativen/Strategien und Auszahlungen von A und B werden in Auszahlungsmatrix (Bimatrix) aufgeschrieben

Dann, wenn alle Spieler auf Basis ihrer Erwartungen über das Verhalten des Gegenspielers ihre optimale Strategie wählen und diese Erwartungen einander wechselseitig bestätigen.

Kombi von Strategien, die wechselseitig beste Antwort darstellen -> kein TN hat einen Anreiz, seine Strategien zu verändern.

GG in dominanten Strategien beider Spieler

Dominanz verschiedener Strategien über andere.

Schrittweiser Ausschluss verschieddener Handlungsalternativen, bis nur noch eine übrig bleibt.

Einbezug bester Strategien des Gegenspielers in seine eigene Strategieentscheidungen -> wechsel-seitig beste Antworten.

Beide Spieler könnten Nutzen erhöhen, sind aber nicht in der Lage sich an eine Absprache zu binden.