Ü3. Individuelle Entscheidungen und Biases

Question 1

Representativeness heuristic

Answer 1

• Wenn Menschen ein Urteil über ein Individuum (/Gegenstand/Ereignis) fällen, suchen sie nach Eigenschaften, die mit zuvor gebildeten Stereotypen übereinstimmen (Bazerman 2006)
• Manager machen zum Beispiel Vorhersagen zu
  → Leistung einer Person auf der Grundlage eines bestimmten Typs von MA, den die Person für ihn repräsentiert
  → dem Erfolg eines neuen Produkts auf der Grundlage der Ähnlichkeit dieses Produkts zu erfolgreichen und weniger erfolgreichen Produkten
  in der Vergangenheit.
• diese Entscheidungsregel manchmal gute erste Abschätzung
• führt manchmal aber auch zu einem irrationalen und moralisch verwerflichen Verhalten (Diskriminierung)

→ Menschen neigen dazu, sich auf Heuristiken zu verlassen, selbst wenn die verfügbaren Informationen ungenügend sind und bessere Informationen existieren.

Question 2

Representativeness heuristic
- Insensitivity to sample size

Answer 2

Individuen beziehen häufig die Größe einer Stichprobe nicht richtig ein und neigen dazu, ein Urteil über die Gesamtpopulation zu fällen, auch wenn die Stichprobe viel zu klein ist, um dies zu stützen.

Experiment von Tversky und Kahneman (1982):
- In einer bestimmten Stadt gibt es zwei Krankenhäuser.
- In dem großen Krankenhaus werden ungefähr 45 Babies am Tag geboren.
- In dem kleinen Krankenhaus werden ungefähr 15 Babies am Tag geboren.
- Wie man weiß, sind 50% der Babies männlich. Die genaue Anzahl variiert allerdings von Tag zu Tag.
- Innerhalb eines Jahres hat jedes Krankenhaus die Anzahl der Tage notiert, an denen mehr als 60% der geborenen Babies männlich waren.
- Welches Krankenhaus hat wohl mehr solcher Tage verzeichnet?

Question 3

Representativeness heuristic
- Conjunction fallacy

Answer 3

Individuen denken fälschlicherweise, dass die Verknüpfung von zwei Ereignissen wahrscheinlicher ist als allgemeinere Ereignisse, von denen die Verknüpfung eine Untermenge darstellt.

Experiment von Tversky und Kahneman (1983):
Linda ist 31 Jahre alt, Single, geradeheraus und sehr clever. Sie hat Philosophie studiert. Als Studentin hat sie sich intensiv mit Fragen der Diskriminierung und sozialer Gerechtigkeit auseinander gesetzt. Sie hat an Anti-Atomenergie-Demonstrationen teilgenommen.
Ordnen Sie die folgenden 8 Beschreibungen gemäß der Wahrscheinlichkeit, mit der sie Linda wahrheitsgemäß beschreiben:
1. Linda ist Lehrerin an einer Grundschule.
2. Linda arbeitet in einem Buchladen und nimmt Yogaunterricht.
3. Linda ist in der Frauenbewegung aktiv.
4. Linda ist Sozialarbeiterin.
5. Linda ist Mitglied der Vereinigung weiblicher Wählerinnen.
6. Linda ist Bankangestellte.
7. Linda ist Verkaufsagentin für eine Versicherung.
8. Linda ist Bankangestellte, die in der Frauenbewegung aktiv ist.
→ Die meisten Leute halten 3 für wahrscheinlicher als 8 und 8 für wahrscheinlicher als 6.

Question 4

Prospekttheorie: Wahrscheinlichkeiten und die Π-Funktion

Answer 4

Funktion: EU = pu(x) + (1-p)u(x)

• Idee: Modifizieren der Erwartungsnutzentheorie so wenig wie möglich, um bestimmte experimentelle Beobachtungen zu erklären
• Voraussetzung: Menschen interpretieren Wahrscheinlichkeiten nicht so, wie sie dargestellt werden
• Stattdessen ist die Wahrscheinlichkeit p verzerrt und kann durch die Funktion Π(p) beschrieben werden
  → Statt die Nutzen mit der Wahrscheinlichkeit p zu multiplizieren, schlagen K&T (Kahnemann&Tversky) vor, dass Menschen die Nutzen mit Π(p) multiplizieren
• Teilnehmer in Experimenten bevorzugen (€30) gegenüber (€45, 80%), aber sie bevorzugen (€45, 20%) gegenüber (€30, 25%).
  → Wenn man die Erwartungsnutzentheorie anwendet, erhält man:
  u(€30) > 0,8 u(€45) und 0,25 u(€30) < 0,2 u(€45), was nicht beides gelten kann.
  → Verhaltensmuster = certainty effect

Question 5

Prospekttheorie: Wahrscheinlichkeiten und die Π-Funktion

Answer 5

• Π(p) wird normalisiert zu Π(0) = 0 und Π(1) = 1
• Π(p) ist, anders als p, nicht additiv
• Allgemein gilt: Π(p) + Π(1 – p) < 1
• Implikationen:
  → Menschen reagieren am sensibelsten in der Nähe der Extreme, d.h. von 1 (Sicherheit) und 0 (unmöglich).
  → Sehr kleine Wahrscheinlichkeiten werden übergewichtet.
  → Sehr große Wahrscheinlichkeiten werden untergewichtet.

Question 6

Prospekttheorie: Die Wertfunktion

Answer 6

Gemäß der Prospekttheorie, bewerten Individuen Zustände wie Wechsel in Bezug zu einem Referenzpunkt (normalerweise ihrem aktuellen Zustand).
- K&T nehmen an, dass Entscheidungen so getroffen werden, also ob wir eine Wertfunktion für Gewinne und Verluste haben (s. Kurve unten).

Die Wertfunktion zeigt, dass
- Verluste schwerer wiegen als äquivalente Gewinne (Verlustaversion)
- Wir risikoavers sind bei Gewinnen
→ Wahl zwischen einem sicheren Gewinn von 10€ oder einer 50%-Chance auf 20€
→ Abnehmende Sensitivität: 20€ werden nicht doppelt so hoch wie 10€ eingeschätzt
→ v(10) > π (0,5)v(20)
→ Die sicheren 10€ werden vorgezogen
- Wir risikoliebend sind bei Verlusten
→ Wahl zwischen einem sicheren Verlust von 10€ oder einer 50%-Wahrscheinlichkeit 20€ zu verlieren
→ v(-10) < π (0,5)v(-20)
→ Lotterie wird vorgezogen