Die Psychologie der Entscheidung

Tilmann Betsch

M1, 812, Sprechstunde Di 15-16

Tel. 0361 – 737 – 1178

tilmann.betsch@uni-erfurt.de

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.