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von Dr. Christian Kurz
Repräsentativitätsheuristik, Hindsight Bias und Overconfidence Bias. Weitere Heuristiken, die die Verarbeitung von Informationen und somit unser Urteilsvermögen beeinflussen.
Repräsentativitätsheuristik
Die Repräsentativitätsheuristik ist primär auf Kahneman und Tversky zurückzuführen. Darunter wird die menschliche Neigung verstanden, zu schnell in gewissen wiederkehrenden Schemata zu denken und etwas als wahr zu interpretieren, nur weil es dem Entscheider als plausibel erscheint. Hierdurch wird das Wesen der Grundgesamtheit systematisch ignoriert oder unterschätzt. Zugleich wird die Annahme getroffen, dass die Stichprobe die Grundgesamtheit angemessen repräsentiert, was häufig ein Trugschluss ist. Folglich kommt es zu einer systematischen Verzerrung beim Beurteilen von Wahrscheinlichkeiten.
Repräsentativ beschreibt hierbei die Beziehung zwischen einem Objekt und einer Objektklasse. Wie repräsentativ ein Objekt für eine Objektklasse wahrgenommen wird, wird dabei durch die Ähnlichkeit des Objekts mit typischen oder ähnlichen Vertretern der Objektklasse bestimmt. Hohe Repräsentative ist dann gegeben, wenn die Beobachtung gut in das dem Entscheider bekannte gedankliche Schema passt. Eine niedrige Repräsentativität liegt dann vor, wenn kein gedankliches Schema aktiviert oder gefunden werden kann.
Ein Beispiel von Kahneman und Tversky unterstreicht die Anwendung der Repräsentativitätsheuristik sehr gut. In einem Experiment wurden Probanden gebeten, ihnen vorgestellte Personen den Berufsgruppen Jurist oder Ingenieur zuzuordnen. Den Teilnehmern war bekannt, dass die Stichprobe in Summe aus insgesamt 70 Juristen und 30 Ingenieuren besteht. Jede zufällig ausgewählte Person wurde mit einer aussagekräftigen Beschreibung vorgestellt, die entweder dem Stereotyp des Juristen oder dem eines Ingenieurs entsprochen hat. Anschließend mussten die Probanden die beschriebene Person einer der beiden Berufsgruppe zuordnen. Die Ergebnisse zeigen, dass sich die Probanden bei der Beurteilung und der Zuteilung zu einer der beiden Berufsgruppen jeweils zu stark von den beschriebenen Stereotypen lenken lassen und so ihr Urteil fällen. Die Grundgesamtheit wird hierbei ignoriert und ausgeblendet. Die Beurteilung erfolgt anhand aussagekräftiger Beschreibungen. Die Probanden halten es in der Folge für wahrscheinlicher, dass die vorgestellte Person dem Berufsbild des Ingenieurs entspricht, wenn dieser mit den Attributen eines Ingenieurs beschrieben worden ist. Hierbei vernachlässigten die Teilnehmer des Experiments die Wahrscheinlichkeit, dass es sich bei der vorgestellten Person auch um einen Juristen handeln kann – insbesondere unter Berücksichtigung der Tatsache, dass in der Gesamtheit der vorgestellten Persönlichkeiten mehr Juristen (70 Prozent) als Ingenieure (nur 30 Prozent) vorhanden sind.
Weiter zeigt sich, dass Spieler im Kasino dazu neigen, beim Roulette nach wiederholtem Auftreten ein und derselben Farbe, etwa zehnmal schwarz, im darauffolgenden Spiel die Wahrscheinlichkeit für eine rote Zahl höher gewichten als für eine schwarze. Es ist zu beobachten, dass die Spieler verstärkt auf eine rote Zahl wetten. Das Gleiche erfolgt im umkehrten Fall. Hierbei wird deutlich, dass Menschen entgegen der Wahrscheinlichkeitstheorie agieren. Unter der Annahme, dass das Spiel unter fairen Bedingungen stattfindet, beträgt die Wahrscheinlichkeit für eine rote oder eine schwarze Zahl nämlich jeweils 50/50, unabhängig vom vorhergehenden Verlauf. Die Kugel hat kein Gedächtnis. Diese Verzerrung der Wahrscheinlichkeitsbeurteilung wird als Gamblers fallacy bezeichnet.
Letztlich geht es hierbei um das menschliche Verhalten, dass beim Wissen über die langfristige Wahrscheinlichkeitsverteilung – in diesem Fall 50/50 – kurzen Sequenzen meist ein zu hohes Gewicht eingeräumt wird. Es werden somit Ereignisse bevorzugt, die die langfristige Wahrscheinlichkeitsdistribution wiederherstellen, wodurch es zu entsprechenden Verzerrungen in der Informationsverarbeitung kommt.
Neben dem Gamblers fallacy existiert auch der sogenannte Conjunction fallacy, wonach es ebenso bei der Wahrscheinlichkeitsbeurteilung zweier Ereignisse zu systematischen Verzerrungen kommt. So kann gemäß der Wahrscheinlichkeitstheorie die Eintrittswahrscheinlichkeit zweier Ereignisse nie größer sein als die Wahrscheinlichkeit eines der einzelnen Ereignisse. Dennoch ist zu beobachten, dass Menschen die Wahrscheinlichkeit zweier Ereignisse als höher einschätzen, sofern das gemeinsame Ereignis gegenüber dem Einzelereignis über eine höhere Repräsentativität verfügt.
Dies bestätigt beispielsweise eine bekannte empirische Untersuchung von Kahneman und Tversky. Probanden wurde eine hypothetische Person vorgestellt, die wie folgt beschrieben wurde: Linda ist 31 Jahre jung, hat ihr Studium im Bereich Philosophie abgeschlossen, ist sehr intelligent und gilt zugleich als ausgezeichnete Rednerin. Weiter hat sie sich während des Studiums ausgiebig mit den Themen Diskriminierung und Menschenrechte beschäftigt und zudem an Anti-Atomstrom-Demonstrationen teilgenommen. Anschließend wurden die Teilnehmer nach der Wahrscheinlichkeit gefragt, ob Linda
Rund 90 Prozent der Teilnehmer waren der Ansicht, dass es wahrscheinlich ist, dass Linda neben einer Bankangestellten auch aktiv in der Frauenbewegung ist. So scheint bei den Versuchspersonen ein Schema vorzuherrschen, wonach eine Frau, die sich für Menschenrechte und Diskriminierung interessiert, zugleich auch aktiv in der Frauenbewegung sein muss. Auch aus diesem Experiment wird deutlich, dass Menschen repräsentative Ereignisse als wahrscheinlicher beurteilen und damit einhergehend gegen die Wahrscheinlichkeitsaxiome verstoßen.
Hindsight Bias
Im Nachhinein sind wir alle schlauer. Menschen neigen dazu, im Nachhinein die Eintrittswahrscheinlichkeit von Ereignissen anders zu beurteilen, als dies vor dem Eintreffen des Ereignisses der Fall gewesen ist. So wird im Nachhinein behauptet, den Ausgang eines Ereignisses, genau wie letztlich passiert, prognostiziert zu haben. „Ich habe doch gewusst, dass es so kommen musste“ oder „Es war doch klar, dass es sich bei dieser Kursentwicklung um eine Blase gehandelt hat“ oder auch „Die Aktie musste doch steigen, das war doch ganz logisch“. Bei diesem Verhalten wird vom sogenannten Hindsight Bias gesprochen.
Als mögliche Beispiele könnten hierbei unter anderem das Platzen der Dotcom-Blase oder die US-amerikanische Immobilienkrise aus dem Jahr 2008 herhalten. Im Nachgang dieser Ereignisse, konnte der Eindruck gewonnen werden, dass es für diverse Politiker, Notenbanker, Ökonomen oder auch Investoren angeblich immer schon vollkommen klar war, dass es zu diesen Krisen und den daraus resultierenden Konsequenzen kommen musste.
Menschen, die dem Hindsight Bias unterliegen, neigen dazu im Nachgang, die beobachteten Ergebnisse als einzig mögliche Konsequenz zu betrachten. Hierbei wird häufig die im Vorgang mit dem Ereignis einhergehende Unsicherheit deutlich und systematisch unterschätzt, bei gleichzeitiger Unterbewertung der möglichen Alternativresultate. Der Hindsight Bias bildet somit die Grundlage für die Überzeugung, dass zukünftige Ereignisse leicht prognostizierbar sind. Ein falsches Sicherheitsgefühl ist häufig die Konsequenz.
Menschen fällt es sehr schwer, die in der Vergangenheit getätigten Gedanken vollständig und richtig zu rekonstruieren. So unterscheidet sich die persönliche Ex-post-Betrachtung von Aussagen oder Gedanken meist deutlich von den vor dem Eintritt des Ereignisses getätigten Ex-ante-Aussagen. Häufig können sich die Entscheidungsträger im Nachhinein gar nicht mehr an ihre Ex-ante-getätigten Aussagen oder Prognosen erinnern. So werden die Fehler aus der Vergangenheit letztlich ignoriert, und ein möglicher Lerneffekt bleibt aus. Als Folge dessen wird häufig auch die eigene Prognosefähigkeit bezüglich zukünftiger Ereignisse überschätzt
Ein möglicher Erklärungsgrund für das Auftreten des Hindsight Bias könnte darin liegen, dass sich Menschen gern gegenüber ihren Mitmenschen positiv darstellen und letztlich ihre eigenen Fähigkeiten und Kenntnisse hervorheben möchten. Ferner kann eine mögliche Erklärung in der Selektivität des menschlichen Gehirns liegen.
Overconfidence Bias
Der Overconfidence Bias, oder auch übermäßiges Selbstvertrauen, beschreibt die Tatsache, wonach Entscheidungsträger ihre eigenen Fähigkeiten systematisch überschätzen und übermäßig selbstbewusst sind. Dadurch wird die Erwartungsbildung und das Urteilsvermögen des Entscheiders beeinflusst und verzerrt. Entscheider überschätzen den eigenen Kenntnisstand sowie die Fähigkeit, Entscheidungen eigenständig und richtig zu fällen. Es existiert letztlich ein übermäßiges Vertrauen in die eigenen kognitiven Fähigkeiten.
Die Genauigkeit der getroffenen Entscheidung wird häufig zu hoch eingeschätzt, als dies durch eine rationale und objektive Sichtweise der Fall wäre, wodurch die Erwartungen falsch kalibriert werden und es letztlich zu Verzerrungen in der Entscheidungsbildung kommt. Weiter wird die Gefahr des Verlustrisikos oder die Dauer von Trendphasen insbesondere an den Finanzmärkten regelmäßig infolge von Overconfidence unterschätzt und somit falsch beurteilt.
Wie stark ausgeprägt der Overconfidence Bias jeweils ist, hängt hierbei von mehreren Faktoren ab. So hängt das Auftreten des Phänomens von der Komplexität der zu lösenden Aufgabe ab. Je komplexer eine Situation ist, desto eher kommt es zum Auftreten von Overconfidence, bei einfachen Aufgaben hingegen zu einer Art Underconfidence. Zudem kann das Geschlecht einen Einfluss auf die Ausprägung von Overconfidence haben. So scheinen Männer sich insbesondere bei maskulinen Themen überkonfident zu verhalten.
Erklärt werden kann der Overconfidence Bias mit einer Vielzahl anderer Verzerrungen und Heuristiken, die wohl mehr oder weniger gemeinsamen wirken, wobei Abhängigkeiten zwischen den einzelnen Erklärungsansätzen und Effekten bestehen. Mögliche Erklärungsansätze zum Auftreten von Overconfidence liefern hierbei die Repräsentativitätsheuristik, die Verankerungs- und Verfügbarkeitsheuristik sowie der Confirmation Bias, der Hindsight Bias, die Kontrollillusion und das Streben nach Dissonanz-Freiheit. Die Summe der unterschiedlichen Ansätze fungiert als mögliche Erklärung für Overconfidence und hat Einfluss auf das Zustandekommen sowie auf die jeweilige Ausprägungsstärke.
In diversen empirischen Untersuchen konnte die Existenz des Overconfidence Bias nachgewiesen werden. Dabei gilt, dass die Existenz des Overconfidence Bias nicht nur auf Laien begrenzt ist. Gerade bei Spezialisten ist der Overconfidence Bias besonders stark ausgeprägt.

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