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Wie ich im letzten Beitrag zu erklären versucht habe, dürften einige Einsichten aus Daniel Kahnemans Bestseller “Thinking, Fast and Slow” auch für Prognosemärkte relevant sein. Nobelpreisträger Kahneman hat in seinen vielen Studien wichtige Annahmen der klassischen Ökonomie über das Verhalten von Individuen widerlegt und ihr alternative Theorien gegenübergestellt. Wie so viele ökonomische Theorien basieren auch jene Theorien, welche die Effizienz von Prognosemärkten begründen, auf den Annahmen ökonomischer Rationalität. Die “Verletzung” der Rationalitätsannahmen ist auf Prognosemärkten geringer als in anderen Lebenssituationen. Denn die rationalen Teilnehmer können von Entscheidungen nicht rationaler Teilnehmer profitieren und stellen damit Effizienz her. Eine notwendige Begrenzung ökonomischer Anreize und damit einhergehend ein begrenzter Zeitaufwand der rationalen Teilnehmer dürften aber dazu führen, dass auch auf Prognosemärkten nicht alle irrational gefällten Entscheide ausgeglichen werden. Welche typischen Verhaltensmuster, welche nicht der ökonomischen Rationalität entsprechen, können auf dem Prognosemarkt erwartet werden?
Mir scheinen insbesondere zwei typische Verhaltensmuster, welche Kahneman beschreibt, auch auf Prognosemärkten plausibel. Zum einen beschreibt Kahneman, dass das Verhalten vieler Menschen von ihrer Orientierung an “Ankern” (anchors) abhängt. Mit einem Anker wird hier eine Zahl gemeint, welche als möglichen Wert für eine zu schätzende Menge gehandelt wird, obwohl sie überhaupt keine relevante Information für deren Schätzung bereithält. Kahneman beschreibt diesen Anker-Effekt anhand eines Experiments (Seiten 119-120). Mit seinem Kollegen Amos Tversky liess er Studierende die Anzahl afrikanischer UNO-Staaten schätzen. Vor der Schätzung mussten die Studierenden ein Glücksrad drehen, welches entweder bei 10 oder 65 stoppte (das Glücksrad war auf diese zwei Zahlen manipuliert). Jene Studierenden, welche auf dem Glücksrad eine 10 zu stehen hatten, schätzen danach die Anzahl afrikanischer UNO-Staaten deutlich geringer ein als jene, bei denen das Glücksrad bei der Zahl 65 zu stehen kam. Dies ist ein klarer Beleg dafür, dass die Wahrnehmung einer Zahl vor einer Schätzung, welche mit dieser Zahl in keinem Zusammenhang steht, einen Effekt hat. Grund dafür ist, dass viele von uns bei einer Schätzung sich zuerst an einer Zahl orientieren, welche einem in den Sinn kommt und erst in einem zweiten Schritt davon ein bischen zu- oder abzählen.
Ähnliche Effekte sind auch für die Schätzungen der Abstimmungsresultate auf einem Prognosemarkt plausibel. Denn es gibt Zahlen, welche die Teilnehmer womöglich eher präsent haben als andere. Zum einen denken viele von uns in Dezimalzahlen oder zumindest in Fünferschritten. Es ist daher plausibel anzunehmen, dass die Teilnehmer am Prognosemarkt eine leichte Neigung zur Fünferreihe haben. Die Vorhersagen könnten deshalb näher bei der Fünferreihe zu liegen kommen, als aufgrund der vorhanden Information gerechtgertigt. Im Zusammenhang mit Abstimmungen könnte man die Hypothese aufstellen, dass der Wert 50 Prozent einen besonders starken diesbezüglichen Effekt hat. Bei einer Schätzung des Abstimmungsresultats kommt einem oftmals dieses Kriterium über Annahme oder Ablehnung in den Sinn. Von diesen 50 Prozent zieht man dann ein bischen ab oder addiert dazu, je nachdem ob man glaubt, dass die Vorlage angenommen oder abgelehnt wird. Das Problem dabei ist, dass wir in vielen Fällen von den 50 Prozent nicht genug ab- oder dazuzählen. Ein ähnlicher Effekt auf unsere Schätzung dürfte auch der zu diesem Zeitpunkt bestehende Preis (die kollektive Schätzung) haben. Beim Handeln mit Abstimmungsaktien wird man unweigerlich mit dem gegenwärtigen Preis konfrontiert. Dieser Wert ist dann präsent und man wird in vielen Fällen Schätzungen nahe an diesem Wert für plausibler halten als dass sie aufgrund der vorhandenen Informationen über die Popularität der Parteien sind.
Ein zweites typisches Verhalten, welches nicht der ökonomischen Rationalitätsannahme entspricht und für Prognosemärkte relevant sein könnte, nennt Kahneman “Vorhandensein” (availability). Wenn wir eine Schätzung machen müssen, so hängt die Höhe unserer Schätzung unter anderem davon ab, wie schnell uns diesbezügliche Fälle in den Sinn kommen. Das Beispiel, welches Kahneman erwähnt (Seite 130), erinnert mich an Scrabble. Die meisten Scrabble-Spieler legen die Buchstaben so vor sich hin, dass sie möglichst Assoziationen an Worte wecken, an welche man sich erinnert. Und dies obwohl die Reihenfolge in welcher die Buchstaben vor einem liegen überhaupt keinen Effekt haben auf die Anzahl möglicher Worte, welche man damit bilden kann. Je nachdem in welche Reihenfolge man die Buchstaben legt, hat man jedoch das Gefühl, dass sehr viele oder nur sehr wenige Kombinationen möglich sind. Die Schätzung über die Menge möglicher Kombinationen hängt also auch davon ab, ob uns Buchstabenkombinationen vertraut vorkommen oder nicht, und nicht nur davon wieviele Kombinationen tatsächlich möglich sind.
Ähnlich dürfe es uns ergehen, wenn wir den Stimmenanteil einer Vorlage einschätzen. Kennen wir viele Leute, von der wir wissen, dass sie einer Vorlage zustimmen werden, werden wir den Stimmenanteil dieser Vorlage höher schätzen, auch wenn wir wissen, dass unsere Umwelt kein repräsentatives Sample darstellt. Die Vorhandensein-Heuristik könnte auch einen verzerrenden Effekt auf das Extrapolieren aus der Vergangenheit haben. Das Wissen über die Resultate aus der Vergangenheit, welche sich in Bildern über wahrscheinliche Ergebnisse einer Vorlage verfestigen, könnten die Schätzungen beeinflussen. Vorhandensein könnte auch erklären, weshalb die Vorlagen, welche auf einem Prognosemarkt zuoberst aufgelistet werden, öfter gehandelt werden, als jene welche zu unterst aufgelistet werden (die Gegenhypothese wäre, dass die zuoberst aufgelisteten Vorlagen die relevantesten sind).
Das Wissen um Anker- und Vorhandensein-Effekten erlaubt es uns also Hypothesen über mögliche Verzerrungen auf Prognosemärkten aufzustellen. Nicht alle (die meisten?) dieser Hypothesen dürften nicht zutreffen. Denn wer sich durch Anker- und Vorhandensein-Effekte in seinen Schätzungen beeinflussen lässt, wird früher oder später auf dem Prognosemarkt Verluste erleiden. Die rationalen Teilnehmer, welche diesen Heuristiken nicht unterliegen, können von diesen Verzerrungen profitieren und sie damit neutralisieren. Ob dies auf Prognosemärkten mit den üblichen Einschränkungen (geringe ökonomische Anreize, limitierte Anzahl Teilnehmer, beschränkte Zeit und Motivation der Teilnehmer) vollständig geschieht, ist jedoch eine Untersuchung wert. Sollte man Anzeichen für den Einfluss von Heuristiken, welche der Rationalitätsannahme zuwider laufen, auf die Vorhersagen von Prognosemärkten finden, so sollte man für diese zu korrigieren versuchen.