11: Entscheidungsverhalten 2

1. Es ist einfacher positive / bestätigende oder vorhandene Evidenz zu verarbeiten als negative / falsifizierende oder abwesende Evidenz -> Wechseln einer Hypothese bedeutet höheren kognitiven Aufwand als Suche nach bestätigenden Informationen

2. Starkes Bedürfnis (Motivation) nach Konsistenz

3. Fokus auf Handlungsauswahl nach getroffener Entscheidung

4. Dadurch, dass an einer falschen Hypothese festgehalten und nach ihr gehandelt wird, werden oftmals Bedingungen geschaf- fen, die die Hypothese schließlich auch eintreten lassen -> Self fulfilling prophecy

Zufälligkeit

•  Wir sind nicht gut bei der Einschätzung zufälliger Ereignisse

• Besonders deutlich bei dichotomen Ereignissen (z. B. Münz- wurf)

  
  

• Spielerfehlschluss (gambler‘s fallacy)

• Annahme, dass Zufälligkeit eine starke Wechselfolge der

  beiden Ereignisse haben müsste (z. B. Kopf und Zahl)

• Folgen wie: Kopf, Kopf, Kopf oder Zahl, Zahl, Zahl, Zahl

  werden nur sehr selten genannt

• Zudem wird nach sehr häufigen Wiederholungen gleicher Ereignisse die Wahrscheinlichkeit des Gegenereignisses höher eingeschätzt (Aber: Wahrscheinlichkeiten sind unab- hängig voneinander!

ne

1. Trotz vieler Negativbeispiele sind Heuristiken sehr effiziente Entscheidungsrichtlinien und führen häufig zu positiven bzw. zufriedenstellenden Ergebnissen

2. Oftmals gibt es keine gute Alternative zur Benutzung von Heuristiken (z.B. wegen Zeitdruck)

3. Fast alle Biases oder Fehler assoziiert mit Heuristiken können bis zu einem gewissen Grad ausgeglichen werden -> Berücksichtigung dieser Erkenntnisse in Training und Design

• Bislang haben wir uns mit der sog. behavioralen Entscheidungsforschung beschäftigt, die untersucht, wie Personen Entscheidun- gen im Alltag fällen und welchen Einflüssen sie dabei unterliegen

• Eine andere Richtung der Entscheidungsforschung ist die normative Entscheidungsanalyse, die sich damit beschäftigt, wie Entschei- dungssituationen systematisch analysiert und Wahlen zwischen Optionen möglichst rational getroffen werden können

• Bei Entscheidungen unter Sicherheit werden Optionen auf Basis von Attributen (oder auch Bewertungsdimensionen) miteinander verglichen, um die optimale Alternative zu finden

• „Unter Sicherheit“ meint dabei, dass alle Optionen über die Attri- bute verfügen, auf die sich die Bewertungen beziehen. In diesem Sinne ist die Konsequenz der Entscheidung sicher

• Bei Entscheidungen unter Unsicherheit hingegen ist nicht sicher, ob die Konsequenz der Entscheidung eintreten wird oder nicht

• Entscheidet sich ein Arzt z.B. auf Basis verschiedener Symptome für eine bestimmte Diagnose, so ist dies mit Unsicherheit verbunden, da der Zusammenhang zwischen Symptomen und Krankheit nicht deterministisch ist, d.h. andere Krankheiten können auch zu den gleichen Symptomen führen

• Aus diesem Grund werden zwei verschiedene Verfahren der normativen Entscheidungsanalyse unterschieden:

  – Multi Attribute Utility Theorie (MAUT) für Entscheidungen unter Sicherheit

  – Subjective Expected Utility (SEU) Modell für Entscheidungen unter Unsicherheit

1. Von einer einfachen Wahl spricht man, wenn eine Option auf allen Bewertungsdimensionen am besten bewertet wird

2. Ein Entscheidungsproblem liegt vor, wenn dies nicht der Fall ist, so dass nicht nur die Bewertung der Attribute zur Entscheidung herangezogen werden muss, sondern auch die Wichtigkeit der Attribute

• Bestimmen der Optionen, zwischen denen gewählt werden muss

• Spezifizierung der entscheidungsrelevanten Attribute

• Gewichtung der Attribute

• Bestimmen der Nutzenwerte jeder Option auf jedem Attribut

• Multiplikation der Gewichte mit ihren jeweiligen Attributwerten

• Aufsummieren der Produkte -> Produktsumme

• Rangreihe bilden -> Option mit dem höchsten Nutzwert wählen

kompensatorisch, d.h. Schwächen einer Option auf einem Attribut können durch Stärken auf einem anderen Attribut ausgeglichen werden.

meist weniger strukturiert, sondern benutzt „kognitive Abkürzungen“ in Form vereinfachter Strategien, sogenannter Entscheidungsregeln

• Satisficing-Regel: Keine Betrachtung aller Optionen, sondern sequentielle Betrachtung der Optionen und Wahl der ersten, die „gut genug“ ist.

• Elimination-by-Aspects (EbA): Wichtigstes Attribut wird gewählt und alle Alternativen werden ausgeschlossen, die auf diesem eine geringe Ausprägungen haben, anschließend wird das zweitwichtigste Attribut gewählt usw. bis nur eine Option übrig bleibt.

MAUT und SEU sind relativ einfache Entscheidungsstrategien; im Alltag erschweren aber verschiedene Faktoren ihre Anwendung:

• Menschen streben nicht immer nach Gewinnmaximierung über viele Entscheidungen hinweg (Bsp. Streben nach Minimierung des max. möglichen Verlustes im “worst case” durch Versicherungen)

• Es ist oft schwierig, den verschiedenen Optionen möglichst objektive Werte zuzuordnen (Gewichte, Wahrscheinlichkeiten, Nutzen); Urteile einer Person sind meist nicht invariant

  
  

• Die Beziehung von objektiven Werten (z. B. Geld) zu subjektiven Kosten und Nutzen ist keine lineare Funktion (siehe prospect theory)

• Subjektive Wahrscheinlichkeitsschätzungen ("degree of belief") entsprechen meist nicht objektiven Wahrscheinlichkeiten (relative Häufigkeiten)

1. Direkter Gedächtnisabruf

2. Divergenz von objektiven und subjektiven Nutzen / Kosten

3. Verzerrte Wahrnehmung von Wahrscheinlichkeiten

4. Framingeffekte

• Aus dem Langzeitgedächtnis wird direkt eine Handlung ausgewählt, die in der Vergangenheit unter scheinbar denselben situativen Umständen zum Erfolg geführt hat

• Ohne (erneutes) Abwägen von Wahrscheinlichkeiten und Kosten / Nutzen der Handlung

• Besonders häufig tritt der direkte Abruf auf, wenn die Domäne bekannt ist und / oder hoher Zeitdruck besteht

• Beispiel: Feuerwehrmann im Rettungseinsatz greift auf bewährte Handlungsmuster zurück, wenn eine Situation hinreichend den er- folgreich bewältigten Fällen ähnelt

•  Der Framing-Effekt tritt auf bei der Entscheidung zwischen einer sicheren und einer unsicheren Alternative und ist abhängig von der Darstellung der Alternativen

• Er beschreibt risikovermeidendes Verhalten bei Entscheidungen zwischen positiven Alternativen und risikofreudiges Verhalten bei der Wahl zwischen negativen Alternativen (von denen jeweils eine ein “sure thing”, die andere “unsicher” ist).

  
  

  Beispiel A: (positiv formuliert; Gewinn): Risk Avoidance 1 $ sicher gewinnen vs. 50:50 chance: 2$ gewinnen oder nichts

  • Langfristig erwarteter Nutzen: beide Optionen sind äquivalent

  • Dennoch entscheiden sich die meisten Menschen für Alternative 1

  • Beispiel B: (negativ formuliert; Kosten / Risiko): Risk Seeking 1 $ sicher verlieren vs. 50:50 chance: 2$ verlieren oder nichts (50:50)

  • Umkehrung des Effekts bei negativen Konsequenzen!

  • Die meisten Menschen entscheiden sich für Alternative 2

    -> In Beispiel A ist sind die Optionen gewinnorientiert formuliert, so dass risiko-aversiv gewählt wird. In Beispiel B sind die Optionen kostenorientiert formuliert, so dass risikofreudig gewählt wird

1. Heuristiken beeinflussen Wahrscheinlichkeitsschätzungen von Ereignissen: z.B. Medien fördern die Wahrnehmung einzelner, oft extremer, Ereignisse (Verfügbarkeitsheuristik)

2.  Die Risikowahrnehmung von Ereignissen ist durch den „Angstfaktor“ beeinflusst, d.h. unkontrollierbare, unvermeidbare Ereignisse werden in ihrer Häufigkeit überschätzt

3. Wahrgenommenes Risiko ist durch den Unbekanntheits-Faktor beeinflusst -> unbekannte Phänomene werde als gefährlicher eingestuft werden als bekannte

4. Freiwilligkeit, mit der Risiken eingegangen werden, beeinflusst die Schätzung des Gefahrenpotentials (Verharmlosung)

1. „Debiasing“ Training

2. Prozeduralisierung

3. Automatisierung

in vielen Entscheidungssituationen gibt es Probleme im Hinblick auf das Feedback, dem entscheidenden Lernfaktor:

• Feedback in probabilistischen Situationen ist oft nicht eindeutig, d.h. manchmal kann eine schlechte Vorgehensweise zu einem guten Ergebnis führen

• Dementsprechend kann das ungünstige Vorgehen durch positives Feedback verstärkt werden

• Feedback ist oft verzögert

—> Allgemeiner Befund aus der Lernpsychologie: Je größer die Ver- zögerung zwischen Handlung und Feedback, desto weniger wird gelernt (bspw. Grice, 1948).

• Feedback wird selektiv verarbeitet

  -> Aufmerksamkeit wird eher auf positives als negatives Feedback gerichtet (Confirmation Bias)

  ->  Oft steht Feedback von vornherein nur selektiv zur Verfügung Bsp.: Personalentscheidung – keine Info über weitere Entwicklung abgelehnter Kandidaten

Ziel: Reduktion des Auftretens von Verzerrungen

•  Bsp. Overconfidence Bias: Meteorologen schätzen die Genauigkeit ihrer Vorhersage realistischer ein, wenn sie dazu angehalten werden, sich Gründe bewusst zu machen, warum die Vorhersage nicht zutreffen könnte

•  Bsp. Mangelnde Nutzung des Hinweisreizes “Abwesenheit von Symptomen”: Durch Training üben, das Nichtvorliegen von Symptomen als Indikator zu nutzen

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• Eindeutiges, spezifisches und unmittelbares Feedback (z. B. nicht nur über Hits, sondern auch über False Alarms)

• Prozeduralisierung meint das „Vorschreiben“ von normativen Wegen der Entscheidungsfindung

• Während Debiasing eher die kognitiven Limitationen aufzeigt und versucht Einsicht zu vermitteln, bedeutet Prozeduralisierung die Vermittlung von Entscheidungsprozeduren, die befolgt werden sollten, um zuoptimalen Entscheidungen zu gelangen

Beispiele:

• SEU: Entscheidungsschritte nach der Theorie des maximalen Erwartungsnutzens

• Entscheidungsverfahren gemäß MAUD

• Unter beiden Vorgehensweisen also Entscheidungsmatrizen anlegen

Automatisierung kann zur Verbesserung des Entscheidungsverhaltens beitragen:

- Wahrnehmungsphase:

Computer können bei der Informationsintegration helfen; z. B. durch die geeignete Darstellung von Informationen (Nähe-Kompatibiliätsprinzip)

– Diagnosephase:

• Passive Rolle:Entlasten des Arbeitsgedächtnisses mittels Aufzeichnung oder Verrechnung von Werten

• Aktive Rolle: Generierung von Diagnosen und Vorhersagen, z.B. über Prozesszustände bzw. –entwicklungen

-Handlungsauswahlphase:

Automatisierung kann dem Entscheider verschiedene Alternativen aufzeigen und diese mit Informationen hinterlegen