Die Psychologie der Entscheidung
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Die Psychologie der Entscheidung
Tilmann Betsch
M1, 812, Sprechstunde Di 15-16
Tel. 0361 – 737 – 1178
http://www.uni-erfurt.de/psychologie/prof/sozial/slehre/slehre.htm
Die postselektionale Phase: Effekte von Entscheidungen, Lernen und
wiederholtes Entscheiden Teil 2
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Generierung vonVerhaltensalternativen
Informationssuche
Bewertung und Entscheidung
Implementierung des gewählten Verhaltens
Identifikation eines Entscheidungsproblems
FEEDBACK
GEDÄCHNIS
Prä-selektionale Phase
Selektionale Phase
Post-selektionale Phase
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Untersuchungen zum mere ownership effect
• Beggan (1992) positivere Bewertung eines Gutes, wenn es besessen wird
• Barone, Shimp & Sprott (1999) Aufwertung findet bei Gütern statt, die kongruent zum Selbstbild sind
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Barone et al. (1999)Methode
• Messung der Selbstwertschätzung mit der Rosenberg self-esteem scale:
Mir fallen leicht Dinge ein, über die man reden kann.In Teamarbeit gehe ich so richtig auf.Alles in allem bin ich mit mir selbst zufrieden.Ich fühle mich von Zeit zu Zeit richtig nutzlos.Ich fürchte, es gibt nicht viel, worauf ich stolz sein kann.Ich habe eine positive Einstellung zu mir selbst gefunden.….
Trifft gar nicht zu 0-1-2-3 Trifft voll und ganz zu
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• Probanden sollen Schlüsselanhänger bewerten• Hälfte bekommt ihn zuvor geschenkt• Der Schlüsselanhänger trägt entweder das Logo von
Hyundai (low image) oder Porsche (high image)
• Design: 2 (self-esteem, high vs. low) x 2 (Besitz, kein Besitz) x 2 (image, high vs low)
Barone et al. (1999)Methode
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Barone et al. (1999)Ergebnisse
0
1
2
3
4
5
Bew
ertu
ng
Low SE High SE
Besitz
HyundaiPorsche
0
1
2
3
4
5
Be
we
rtu
ng
Low SE High SE
Kein Besitz
HyundaiPorsche
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Endowment / Mere Ownership EffectFazit
• Der Besitz eines Gutes führt vor allem bei Passung mit dem Selbstkonzept zur Aufwertung des Gutes
• Dies äußert sich in mangelnder Bereitschaft das Gut zu verkaufen oder sich andersweitig von ihm zu trennen status quo effect
• Damit führen Entscheidungen, ein Gut seinem Besitz hinzuzufügen, nach ihrer Realisierung zu Änderungen der Präferenz!
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Wiederholte Entscheidungen
… unterscheiden sich strukturell von einmaligen Entscheidungen
Einmalig
-Kein Anker
- “Welche Alternative soll ich wählen?”
-Aufgabe besteht darin, eine neue Handlungslösung zu finden
Wiederholt
-Verankert an vorheriger Entscheidung
- “Soll ich von X abweichen oder X aufrecht erhalten?”
-Aufgabe besteht darin, eine vorhandene Lösung zu bewerten
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Habit
Das Konzept der Routine
• Routine bezeichnet die Option, die einer Person als Lösung in den Sinn kommt, wenn sie erneut einer Entscheidungsaufgabe begegnet.
Wiederholhäufigkeit der Option
0 1 2 3 4 5 6 7 8 ……
Automatisierung
Routinen
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Der Einfluss von Routinen auf Bewertungen
• Mikrowelt „COMMERCE“ (Betsch et al., 2001)
• Lernphase: Manipulation Routinenstärke – 15 vs 30 x wiederholte erfolgreiche Investition in eine
Produktmarke
• Testphase: Neue Evidenz spricht gegen Routine – p (Erfolg Routine | Gegenevidenz) = .50
• AV: Tendenz zur Abweichung von Routine in wiederholten Entscheidungen
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Renting out
Acquisition/ Disposal Decisions
Information Acquisition
c
Brand A Brand B Brand C
Market Research Institute
Alphorium Betaurien Gammy City
Goal
Statistics05
10
1520
25
3035
40
1. Qrtl. 2. Qrtl.
Central Stockpile
700.000
13
14
Prozedur Phase 1
• Manipulation der Routinenstärke– Probanden wurden dazu gebracht, wiederholt eine bestimmte
Marke zu wählen; schwache Routine 15x, starke Routine 30x. • Routine war die Marke, die sich am besten auf dem
Zielmarkt vermieten ließ.– Basisrate der erfolgreichen Vermietung 80%.
20% 50 % 80%
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Prozedur Phase 2
• Veränderung der Welt: Routine obsolet!– Neue Evidenz (Marktforschungsinstitut) zeigt dies eindeutig
an; hit-rate der Vorhersage 80%, false alarm 20 %. Bei einer Basisrate des bisherigen Erfolges der Routine von 80% ist
p (Erfolg Routine | pessimistische Vorhersage) = 50 %
• Manipulation: Set der verfügbaren Alternativen enthält Routine (EG) oder nicht (KG)
10% 70% 40% 10% 70% 40%
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Betsch et al. (2001)Ergebnisse
• Übergewichtung der Basisrate bisherigen Erfolgs bei starken Routinen
• Aber: Starke und schwache Routinen hatten identische Erfolgsraten Einfluss der Stichprobengröße
p (R
outin
ewah
l)
.50
Anzahl Entscheidungen
Starke R
Schw. R
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Routinen und nachfolgende BewertungenFazit
• Routinen verändern Bewertungen von neuer Evidenz
• Konservativismus steigt mit der Routinenstärke (Wiederholhäufigkeit der Routine)
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Routinen und Infosuche
• Mit zunehmender Routinisierung werden– weniger Informationen gesucht (Aarts et al., 1997)– einfachere Suchstrategien verwendet– relevantere Informationen betrachtet (Klein, 1999)
• Mit zunehmender Routinisierung wird nicht zwangsläufig konfirmatorisch gesucht– Moderation durch wahrgenommene Neuartigkeit der
Situation (Betsch et al., 2001 Exp.2)
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Betsch et al. (2001, Exp 2)
Methode
• Mikrowelt „COMMERCE“• Lernphase: Manipulation Routinenstärke
– 15 vs 30 x wiederholte erfolgreiche Investition in eine Produktmarke
• Testphase: „Wichtige“ Entscheidung, zusätzliche Informationen verfügbar – Mouselab
• Manipulation der wahrgenommenen Neuartigkeit– vertraute oder neuartige Aspekte des Problems werden
hervorgehoben
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Betsch et al. (2001, Exp 2)
Ergebnisse
0,71
1,2
0,53
-0,32
-1
-0,5
0
0,5
1
1,5
schwache Routine starke Routine
Bes
täti
gun
gste
nden
z familiär neuartig
BT= (pro R + contra Alt) – (contra R + pro Alt)
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Routinen und InfosucheFazit
• Routinen verändern Infosuche• Wird die Situation als vertraut erlebt steigt die
Wahrscheinlichkeit zur konfirmatorischen Suche (Bestätigungstendenz) mit ansteigender Routinenstärke
• Dies passiert nicht in Situationen, die als neuartig erlebt werden
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Routinen und die Implementierung der Entscheidung
• Routinen begünstigen Rückfallfehler– Schwarz (1936)– Trotz implementation intentions, Betsch et al. (2004),
OBHDP: Unter Zeitdruck führen Routinen bei Abweichungsversuchen zu Rückfallfehlern in über 70% der Fälle
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Jede Person lernte 4 Routinen
C-Stadt
A-Stadt
B-Stadt
D-Stadt
Schwach2 Wiederh.
Stark10 Wiederh.
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Lernen der Routine
Starke Routine10 Labyrinthe Schwache Routine2 Labyrinthe
B-Stadt
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Die Welt ändert sich …
A-Stadt
B-Stadt
C-Stadt
D-Stadt
A-Stadt
B-Stadt
C-Stadt
D-Stadt
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Fahre nach B-Stadt !
JA NEINEinsteigen?
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Regellernen vs Implementation Intentions
Regel:
“Die rote Linie fährt jetzt nach A-Stadt”
Implementation Intention:
“Wenn ‘A-Stadt’ und ‘rote Linie’ am Bildschirm erscheint, dann werde ich die ‘JA’-Taste drücken.”
Danach Entscheidungen unter Zeitdruck + leistungskontingente Bezahlung
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010
2030
4050
6070
80
% F
alsc
he W
ahle
n
Regel /1400
Regel / 700
Imp Int / 1400
Imp Int / 700
Starke R Schwache R
Rückfallfehler bei Abweichungsversuchen
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Wiederholtes EntscheidenZusammenfassung
• Unsere Erfahrung und unsere Routinen beeinflussen systematisch alle Stufen nachfolgender Entscheidungsprozesse
• Nach dem ersten Mal ist alles anders!• Die theoretischer Modellierung wiederholter
Entscheidungen steckt in ihren Anfängen.