Kognitive Verzerrung – Löwenwurzel

Auf einen Blick

Bedeutung: Vorhersagbare Abweichung von Urteilen, die Logik oder Statistik erwarten ließen
Englisch: Cognitive Bias
Ursprung: Forschung von Amos Tversky und Daniel Kahneman, grundlegender Aufsatz von 1974
Bekannte Muster: Ankereffekt, Verfügbarkeit, Bestätigungsfehler, Status-quo-Verzerrung
Wichtig: Auch Fachleute sind betroffen, Wissen über Verzerrungen schützt nicht automatisch

Einfach erklärt

Eine kognitive Verzerrung ist ein Denkmuster, das Urteile in eine vorhersagbare Richtung lenkt. Gemeint ist nicht Zufall und nicht bloßes Unwissen, sondern eine Abweichung mit System: Viele Menschen irren sich in dieselbe Richtung. Tversky und Kahneman beschrieben 1974 drei Faustregeln des Urteilens, die meist nützlich sind, aber systematische und vorhersagbare Fehler hervorrufen können.

Ein Experiment aus diesem Aufsatz zeigt, wie das aussieht. Teilnehmende sollten schätzen, wie groß der Anteil afrikanischer Staaten in den Vereinten Nationen ist. Vorher wurde vor ihren Augen am Glücksrad eine Zufallszahl bestimmt. Die Gruppe mit der Zahl 10 schätzte im Median 25 Prozent, die Gruppe mit der Zahl 65 schätzte 45 Prozent. Eine reine Zufallszahl verschob also die Schätzung.

Kognitive Verzerrung ist ein Oberbegriff. Einzelne Muster haben eigene Namen, etwa der Bestätigungsfehler. Die kognitive Dissonanz beschreibt dagegen die Spannung bei widersprüchlichen Überzeugungen oder Handlungen und ist ein eigenes Konzept.

Merke

Verzerrungen sind kein Zeichen von Dummheit. Tversky und Kahneman fanden dieselben Muster bei erfahrenen Forschenden, sobald diese intuitiv urteilten. Auch wer sich mit Statistik auskennt, ist bei weniger durchschaubaren Aufgaben nicht geschützt.

Ausführlich erklärt

Drei Faustregeln und ihre Fehler

Der Aufsatz von 1974 unterscheidet drei Heuristiken. Bei der Repräsentativität wird die Wahrscheinlichkeit danach beurteilt, wie ähnlich etwas einer Kategorie ist. Bei der Verfügbarkeit zählt, wie leicht Beispiele einfallen. Bei Anker und Anpassung startet die Schätzung bei einem Ausgangswert und wird von dort aus korrigiert, meist zu wenig. Heuristiken sind laut dem Aufsatz sparsam und meist wirksam, führen aber zu Fehlern.

Zur Verfügbarkeit: Die Autoren fragten, ob ein englisches Wort eher mit r beginnt oder r an dritter Stelle hat. Die meisten hielten Wörter mit dem Buchstaben am Anfang für häufiger, auch bei Konsonanten wie r oder k, die an dritter Stelle häufiger vorkommen. Nach Anfangsbuchstaben lässt sich leichter suchen.

Zum Anker: Zwei Gruppen von Schülerinnen und Schülern sollten innerhalb von fünf Sekunden ein Produkt schätzen, die eine 8 mal 7 mal 6 bis herunter zu 1, die andere 1 mal 2 mal 3 bis hinauf zu 8. Beide Aufgaben haben dasselbe Ergebnis, 40.320. Der Median der absteigenden Reihe lag bei 2.250, der der aufsteigenden bei 512.

Zur Repräsentativität: Ein Mann namens Steve wird als schüchtern, hilfsbereit, ordentlich und detailverliebt beschrieben. Wie wahrscheinlich ist es, dass er Bibliothekar ist? Menschen beurteilen das danach, wie sehr er dem Klischee eines Bibliothekars entspricht. Berufe nach Wahrscheinlichkeit zu ordnen ergab dieselbe Reihenfolge wie nach Ähnlichkeit mit dem Klischee. Ähnlichkeit ignoriert aber Faktoren, die für die Wahrscheinlichkeit zählen müssten, etwa wie häufig ein Beruf überhaupt vorkommt.

25 und 45 ProzentMediane der Schätzungen zum Anteil afrikanischer UN-Staaten nach Zufallszahl 10 beziehungsweise 65

512 und 2.250Mediane bei zwei Schreibweisen derselben Rechenaufgabe, richtig wäre 40.320

19 Prozentgeringere Wahrscheinlichkeit, die bestätigende, schlechtere Lösung zu wählen, nach einem Training gegen den Bestätigungsfehler

Wenn Überzeugungen und Zugehörigkeit mitspielen

Tversky und Kahneman betonen, ihre Verzerrungen gingen nicht auf Motivation wie Wunschdenken zurück. Mehrere schwere Fehler traten auch dann auf, wenn Genauigkeit belohnt wurde. Daneben gibt es eine zweite Linie der Forschung, bei der Überzeugungen das Urteil färben. Nickerson (1998) fasst den Bestätigungsfehler als Suchen oder Deuten von Belegen auf eine Weise, die bestehende Überzeugungen oder eine Hypothese begünstigt.

Lord, Ross und Lepper (1979) legten Menschen, die die Todesstrafe befürworteten oder ablehnten, zwei angebliche Studien vor, eine scheinbar bestätigende und eine scheinbar widersprechende. Beide Gruppen hielten Ergebnisse und Verfahren, die ihre eigene Haltung stützten, für überzeugender und berichteten entsprechende Verschiebungen ihrer Überzeugung.

Kahan et al. (2012) fanden, dass Menschen mit der höchsten naturwissenschaftlichen Kompetenz und Rechenfähigkeit nicht am meisten über den Klimawandel besorgt waren, sondern kulturell am stärksten polarisiert. Das Forschungsteam deutet dies als Interessenkonflikt: zwischen dem persönlichen Interesse an den Überzeugungen der eigenen Bezugsgruppe und dem gemeinsamen Interesse an der besten verfügbaren Wissenschaft. Zum Stand der Forschung siehe auch Wissenschaftlicher Konsens.

Zwei weitere Muster: Bei der Status-quo-Verzerrung blieben Einzelne in den Versuchen von Samuelson und Zeckhauser (1988) überproportional beim Bisherigen, auch bei realen Wahlen von Gesundheitsplänen und Altersvorsorge von Lehrenden einer Hochschule. Der Optimismus-Bias meint dagegen eine unrealistische Erwartung über die eigene Zukunft. In Weinsteins Studie (1980) verglichen 258 Studierende bei 42 Ereignissen die eigenen Chancen mit denen ihrer Mitstudierenden. Bei positiven Ereignissen hielten sie ihre Chancen im Durchschnitt für höher, bei negativen für niedriger.

Zur Debatte

Ob Verzerrungen Fehler sind, ist umstritten. Gigerenzer und Gaissmaier (2011) halten fest, dass Heuristiken oft angepasst eingesetzt werden und bei schwer vorhersagbaren Aufgaben oder kleinen Stichproben genauer sein können als das Abwägen aller Informationen. Gigerenzer (1996) kritisiert, dass zu enge Maßstäbe kognitive Illusionen diagnostizieren und der Heuristikbegriff vage bleibe. Haselton und Buss (2000) schlagen mit der Error-Management-Theorie eine Erklärung vor: Mechanismen könnten vorhersehbar verzerrt sein, wenn die Kosten der beiden Fehlerarten über die Evolution ungleich waren. Das ist eine Theorie, kein gesicherter Befund für alle Muster. Auch die bekannte Aufteilung in schnelles und langsames Denken ist umstritten: Evans und Stanovich (2013) verteidigen eine Zwei-Prozess-Sicht gegen mehrere Kritiklinien, die Begriffe System 1 und System 2 kommen im Aufsatz von 1974 nicht vor.

Warum Wissen allein nicht schützt

Pronin, Lin und Ross (2002) fanden in drei Studien, dass Menschen Verzerrungen viel stärker bei anderen sehen als bei sich. Teilnehmende, die sich für weniger verzerrt hielten als der Durchschnitt, beharrten darauf, ihre Selbsteinschätzung sei zutreffend, auch nachdem sie eine Beschreibung gelesen hatten, wie sie von der betreffenden Verzerrung beeinflusst sein könnten.

Verzerrungen sind bei anderen leicht zu erkennen und bei sich selbst schwer.

Kerngedanke

Verzerrungen und Diskriminierung

Die Repräsentativitätsheuristik arbeitet mit Ähnlichkeit zu einem Klischee. Tversky und Kahneman untersuchten Berufe, nicht Gruppen von Menschen. Übertragen heißt das: Wo Klischees über Gruppen bestehen, können sie Urteile lenken, ohne dass Häufigkeiten eine Rolle spielen. Das ist eine Übertragung, kein Ergebnis dieser Studie.

Wie sich Ungleichbehandlung auswirkt, zeigt ein Feldexperiment von Bertrand und Mullainathan (2004). Sie schickten fiktive Lebensläufe auf Stellenanzeigen in Zeitungen in Boston und Chicago und vergaben zufällig Namen, die weiß oder afroamerikanisch klingen. Lebensläufe mit weiß klingenden Namen erhielten 50 Prozent mehr Einladungen. Die Studie belegt die Ungleichbehandlung, nicht das Denkmuster im Einzelfall. Sie fand wenig Hinweise, dass Arbeitgebende aus den Namen auf die soziale Schicht schlossen.

Eine Verzerrung erklärt ein Muster, sie rechtfertigt keine Benachteiligung. Mehr zu den gesellschaftlichen Zusammenhängen steht im Eintrag Rassismus.

Was helfen kann

Sellier, Scopelliti und Morewedge (2019) gaben 290 Studierenden aus drei berufsbezogenen Studiengängen ein einmaliges Training, das den Bestätigungsfehler im Labor verringert. Bei einer unangekündigten Fallaufgabe nach dem Vorbild der Entscheidung über den Start der Raumfähre Challenger wählten Trainierte mit 19 Prozent geringerer Wahrscheinlichkeit die schlechtere, bestätigende Lösung. Die Autorinnen und Autoren sprechen von vielversprechenden Hinweisen, nicht von Immunität.

Was du tun kannst

Frage dich vor einer Entscheidung: Was würde mich vom Gegenteil überzeugen? Suche gezielt danach, bevor du entscheidest.
Schätze bei Zahlen zuerst selbst und prüfe erst danach das Angebot. Eine genannte Zahl kann als Anker wirken, auch wenn sie willkürlich ist.
Prüfe bei Urteilen über Menschen, ob die Einschätzung nur zu einem Klischee passt oder ob Fakten sie tragen.
Lege bei Streitfragen vorab fest, welche Belege dich überzeugen würden, bevor du Studien liest. Sonst fällt die Prüfung je nach Ergebnis unterschiedlich streng aus.

Quellen: Tversky und Kahneman (1974): Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases, Science 185(4157) / Nickerson (1998): Confirmation Bias: A Ubiquitous Phenomenon in Many Guises, Review of General Psychology 2(2) / Lord, Ross und Lepper (1979): Biased assimilation and attitude polarization, Journal of Personality and Social Psychology 37(11) / Kahan et al. (2012): The polarizing impact of science literacy and numeracy on perceived climate change risks, Nature Climate Change 2(10) / Samuelson und Zeckhauser (1988): Status quo bias in decision making, Journal of Risk and Uncertainty 1(1) / Weinstein (1980): Unrealistic optimism about future life events, Journal of Personality and Social Psychology 39(5) / Pronin, Lin und Ross (2002): The Bias Blind Spot, Personality and Social Psychology Bulletin 28(3) / Gigerenzer und Gaissmaier (2011): Heuristic Decision Making, Annual Review of Psychology 62 / Gigerenzer (1996): On narrow norms and vague heuristics, Psychological Review 103(3) / Haselton und Buss (2000): Error management theory, Journal of Personality and Social Psychology 78(1) / Evans und Stanovich (2013): Dual-Process Theories of Higher Cognition, Perspectives on Psychological Science 8(3) / Bertrand und Mullainathan (2004): Are Emily and Greg More Employable Than Lakisha and Jamal?, American Economic Review 94(4) / Sellier, Scopelliti und Morewedge (2019): Debiasing Training Improves Decision Making in the Field, Psychological Science 30(9)