Entscheiden unter Unsicherheit

„Whenever we talk about a ‚goal’, we mix a thousand meanings in one word“ schrieb schon Minsky und wenn man dann noch den Aspekt der Unsicherheit hinzuzieht, hat man einen unentwirrbaren Knoten vor sich.

Wenn man kognitionspsychologisch die Wahrnehmung, Speicherung und Verarbeitung von unsicheren Informationen betrachtet, dann bieten sich unterschiedliche theoretische Ansätze an.

1. Es gibt die probabilistischen Wahrnehmung, die man im Linsen-Modell von Brunswick findet. Es geht – grob gesagt – um die Beziehung zwischen den distalen Variablen und den proximalen Hinweisreizen. Diese ist zur Social Judgment Theorie und auch zur Theorie probabilistischer mentaler Modelle weiter entwickelt worden.

2. Bei der statistischen Kalkulation spielen die Umweltgegebenheiten zunächst mal keine Rolle. Man stellt einer Person eine Frage, wie z.B.: wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass es morgen heute regnet? Der- oder diejenige darf aber nicht zum Himmel schauen. Es geht also um die subjektive a priori Wahrscheinlichkeit. Im zweiten Schritt geht es nun darum, wie jemand aufgrund einer neuen Evidenz sein Urteil verändert.

 Das ist auch als der Satz von Bayes bekannt.

Menschen urteilen allerdings etwas anders. Es gibt unter den Namen Konservativismus und Basisraten-Fehler bekannte systematische Abweichungen, die das Theorem nicht genpgend gut beschreibend kann.

3. Dem Ansatz der kognitiven Heuristiken und Biases zufolgen nutzen wir Daumenregeln wie  Repräsentativität, Verfügbarkeit, Verankerung etc.

4. Das Konzept probabilistischer mentaler Modelle (PMM) knüpft an den Ansatz von Brunswick an. PMM gehen davon aus, dass Personen bei Lösung einer Aufgabe ein mentales Modell der Situation erstellen, das die relevanten Aspekte darstellt. Die Unsicherheit selbst ist Bestandteil des Modells. Bei Unsicherheit wird ein PMM gebildet, welches eine Referenzklasse gebildet. Man nutz damit einen Hinweisreiz. Dessen Validität ist entscheidend für die Irrtumswahrscheinlichkeit.

5. Bei kausalen mentalen Modellen wie von Thüring spielen Ambiguität und Validität eine Rolle. Hiernach wird ein Anker anhand von früheren Erfahrungen gebildet. Anschließend wird der Anker in Abhängigkeit von der Ambiguität angepasst.

6. In der Stützungstheorie geht es darum, ob der Grad des Glaubens durch das Wahrscheinlichkeitskalkül repräsentiert werden kann. Es taucht hier ein wichtiges Problem bei der Messung der Unsicherheit: die Notwendigkeit, nicht-unmittelbar-Gegebenes zu bedenken.

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2 Kommentare

Eingeordnet unter Entscheidungsfindung

2 Antworten zu “Entscheiden unter Unsicherheit

  1. Laie

    Versteh ich das richtig, dass sich PMM auf die Zukunft bezieht und ein kausales Modell ein Verknüpfung mit bisherigem Wissen darstellt, aber gleichzeitig Teil des PMM sein kann?
    Sorry, ich hab grad erst angefangen, mich mit dem Thema zu beschäftigen!

  2. oligo

    Das sind schon unterschiedliche theoretische Ansätze, die zumindest nicht direkt aufeinander aufbauen.
    Ich würde aber sagen, dass beide PPM und kausale Modelle eine Verknüpfung mit bisherigem Wissen darstellen.
    Bei PMM geht es z.B. um die Frage: welche englische Stadt ist größer: Kent oder Sheffield? (Man könnte sagen, dass ein Verein aus Sheffield mal in der ersten englischen Fussballlige gespielt hat und es daher wahrscheinlich die größere Stadt ist.)
    Bei Kausalen Mentalen Modellen geht es eher um die Frage, wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass A zu B führt. Das hängt dann wiederum vom Wissen und von Erfahrungswerten ab.
    Also beide Konzepten lassen sich ganz gut durch kausal/probabilistisch unterscheiden.

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