Wird Programm A angewendet, werden 200 Personen gerettet. (72%)

Transkript

1 Einleitung In der Diplomarbeit ging es um den sogenannten Framing Effekt. Dieser Effekt wurde von den Nobelpreisträgern Kahneman & Tversky (2000) veröffentlicht. Der Effekt besagt, dass man alleine durch die Umformulierung eines Problems die Beantworter zu einer anderen Antwort bewegen kann. Kahneman und Tversky untersuchten dies mit Hilfe des sogenannten Asian disease problem. Damit wollten Sie beweisen, dass ein fundamentales Prinzip des rationalen Entscheidens, die Invarianz verletzt wird. Die Invarianz sagt aus, dass man sich nicht umentscheiden sollte nur weil die Formulierung der Fragestellung verändert wird, die harten Fakten aber identisch bleiben. Im Folgenden wird der Originalversuch von Kahneman und Tversky erläutert. Bei der Darbietung des folgenden Asian disease problem, einem Entscheidungsproblems zwischen einer sicheren Option und einer unsicheren Option, verletzt der Proband die Invarianz, indem er sich je nach Formulierung des Problems einmal für die sichere Option und bei der Schilderung desselben nur umformulierten Problems für die unsichere Option entscheidet (Kahneman & Tversky, 2000). Die Prozentzahl in Klammern gibt den Anteil der Befragten an, die sich für die jeweilige Alternative entschieden. Problem 1 (N=152) Stellen Sie sich vor, die USA bereitet sich auf den Ausbruch einer ungewöhnlichen asiatischen Epidemie vor, die vermutlich 600 Menschen töten wird. Es wurden zwei alternative Programme zur Bekämpfung der Epidemie entwickelt. Nehmen Sie weiterhin an, dass die exakten wissenschaftlichen Erwartungen für die Konsequenzen der beiden Programme folgende sind. Wird Programm A angewendet, werden 200 Personen gerettet. (72%) Wird Programm B angewendet, besteht eine ein Drittel Wahrscheinlichkeit, dass 600 Personen gerettet werden und eine zwei Drittel Wahrscheinlichkeit, dass kein Mensch gerettet wird. (28%) Welches der beiden Programme würden Sie bevorzugen? Quelle: Kahneman & Tversky, 2000, S.5

2 Die Formulierung des Problems 1 beginnt mit der Schaffung eines Referenzpunktes von 600 getöteten Menschen die vermutlich 600 Menschen töten wird. Die Ergebnisse der beiden Programme beinhalten neben dem Referenzpunkt (600 getötete Menschen) jeweils positive Gewinne gemessen an den geretteten Personen (A = 200 Personen; B = 600 oder 0). Entsprechend der Prospekttheorie zeigen die Ergebnisse eine deutliche Risikoaversion im Bereich der Gewinne auf. 72% der Befragten bevorzugten die sichere Rettung von 200 Personen gegenüber der unsicheren Option (dem Spiel), bei der mit einer Wahrscheinlichkeit von ein Drittel 600 Personen gerettet werden könnten. Rein rechnerisch sind beide Alternativen äquivalent. Durch Alternative A werden 200 Personen gerettet und durch Alternative B durchschnittlich unter Betrachtung der Wahrscheinlichkeiten (Dixit & Nalebuff, 1997, S.68): ebenfalls 200 Personen = Ein weiterer Versuch wurde durchgeführt, bei dem sich die Versuchspersonen nach derselben Einleitung zwischen folgenden zwei Programmen entscheiden sollten. Problem 2 (N=155) Wird Programm C angewendet, werden 400 Personen sterben. (22%) Wird Programm D angewendet, besteht eine ein Drittel Wahrscheinlichkeit, dass niemand sterben wird und eine zwei Drittel Wahrscheinlichkeit, dass 600 Menschen sterben werden. (78%) Quelle: Kahneman & Tversky, 2000, S.6 Vergleicht man die Programme A und C, sowie B und D erkennt man, dass diese bis auf die Formulierung identisch sind. Diese Art der Formulierung bietet jedoch einen Referenzpunkt bei dem niemand sterben wird (Alternative D). Das beste Ergebnis in dieser Variante ist das Beibehalten dieses Zustandes, in dem niemand sterben wird. Die Alternativen zu dem Ereignis, dass niemand stirbt, sind Verluste gemessen durch die Anzahl von Menschen.

3 Da es bei der geschilderten Variante um Verluste geht, erwartet man nach Kahneman und Tverskys Modell (2000) ein risikosuchendes Verhalten, das heißt die Bevorzugung der unsicheren Alternative D gegenüber der sicheren Alternative C und dem damit einhergehenden Verlust von 400 Menschenleben. Dieses Verhalten wird bestätigt durch 78% der Personen, die diese Alternative wählen. Dadurch wird das fundamentale Prinzip rationalen Entscheidens, die Invarianz, verletzt (Kahneman & Tversky, 2000). Zur Erinnerung: die Invarianz forderte, dass sich eine Präferenzordnung zwischen Optionen nicht dadurch ändert, dass die Art und Weise der Beschreibung verändert wird. Das Fehlen von Invarianz ist ausgesprochen robust und durchdringend. Es tritt sowohl bei erfahrenen als auch bei mit der Materie unerfahrenen Versuchspersonen auf und wird selbst dann nicht behoben, wenn man dieselbe Person beide Probleme innerhalb von wenigen Minuten beantworten lässt. Versuchspersonen die mit der Inkonsistenz ihrer Lösung konfrontiert werden, reagieren gewöhnlich überrascht. Selbst nach erneutem Lesen bleibt der Wunsch bestehen, in der gerettet Version risikoaversiv und in der sterben Version risikosuchend zu reagieren. Versuchspersonen wollen sowohl die Invarianz verletzen als auch konsistente Antworten zu beiden Problemen geben. Aus Sicht der Versuchspersonen handelt es sich beim Framing Effekte vielmehr um eine Wahrnehmungsverzerrung als um einen Verarbeitungsfehler. Diese Fehlentscheidungen lassen sich nur durch zwei Wahrnehmungsumstellungen beheben (Kahneman & Tversky, 2000): 1. Der Entscheider muss den Ausgang der Optionen als Veränderung seines Gesamtvermögens betrachten und nicht als Gewinn oder Verlust. Das Problem dieser Betrachtungsweise besteht in der Komplexität, die schnell entsteht, wenn verschiedene Entscheidungen einander beeinflussen und man so eine ganze Entscheidungsmatrix zu betrachten hat. Bearbeitet man ein Problem auf diese Weise stellt sich die Frage, welches Gesamt- vermögen man als Referenzsystem betrachten soll. Dies wird besonders deutlich bei Entscheidungen aus dem Bereich Gesundheit, öffentliche Sicherheit oder Lebensqualität.

4 Im angeführten Beispiel stellt sich die Frage, ob man die Konsequenzen, dass zum Beispiel 200 Personen sterben, in Bezug zur Gesamtsterblichkeit, zur Sterblichkeit aufgrund von Erkrankungen oder zur Sterblichkeit durch eine bestimmte Krankheit stellen soll? Bei jedem dieser Referenzsysteme würden die 600 sterbenden Personen einen prozentual anderen Anteil am Gesamt- vermögen (lebende Personen) ausmachen. 2. Der Entscheider muss die Optionen im Hinblick auf ihren Erwartungswert (Utility) gewichten. Dies könnte im Kontext sozialer und moralischer Fragen durchaus Sinn machen, ist aber bei finanziellen Entscheidungen unangemessen, da es hier meist um die Maximierung des Gesamtvermögens gehen sollte und unanwendbar ist, wenn es um Optionen geht, die nicht metrisch gemessen werden können. Wie aus den obigen Ausführungen entnommen werden kann, treten häufig Fehlentscheidungen aufgrund der Vernachlässigung von Invarianz auf. Selbst die tiefe Überzeugung für eine bestimmte Entscheidungsalternative ist keine Garantie dafür, dass diese Alternative von der gleichen Person in einem anderen Rahmen (Frame Framing Effekt) ebenfalls bevorzugt wird. Die Robustheit einer Entscheidung sollte man deswegen in verschiedenen Rahmen testen, bevor man aufgrund dieser Entscheidung weitreichende Schlussfolgerungen zieht. In der dieser Arbeit zugrunde liegenden Untersuchung soll versucht werden, den Framing Effekt, das heißt das Fehlen von Invarianz, mit Hilfe des gleichen Versuches jedoch ohne die direkte Einbeziehung von Wahrscheinlichkeiten zu replizieren. Untersuchung Bei der Untersuchung die Sie beantwortet haben, gab es tatsächlich vier Fragebogenversionen und sie wurden per Zufall zu einer dieser Versionen verlinkt. Die Aufgabe die sie beantwortet haben, war sehr ähnlich der Originalfragestellung von Kahneman und Tversky, nur das sie im Anschluss gebeten wurden noch die Wahrscheinlichkeiten für die unsichere Alternative an zu geben. In den zwei positiven Versionen waren die Aufgaben wie folgt formuliert:

5 Stellen sie sich vor, Deutschland bereitet sich auf den Ausbruch einer ungewöhnlichen asiatischen Epidemie vor, die vermutlich 600 Personen töten wird. Es wurden zwei alternative Programme zur Bekämpfung der Epidemie entwickelt. Nehmen sie weiterhin an, dass die exakten wissenschaftlichen Erwartungen für die Konsequenzen der beiden Programme folgende sind. Wird Programm A angewendet, werden bis zu 200 Personen gerettet. Wird Programm B angewendet, dann werden bis zu 600 Personen gerettet, möglicherweise aber auch keine Person. Wird Programm B angewendet, dann werden bis zu 600 Personen gerettet, möglicherweise aber auch keine Person. Wie viele Personen werden Ihrer Meinung nach im Endeffekt durch Alternative B gerettet? Für wie wahrscheinlich halten sie beim Eintreten der Alternative B, dass bis zu 600 Personen gerettet werden. % Für wie wahrscheinlich halten sie beim Eintreten der Alternative B, dass möglicherweise keine Person gerettet wird. %

6 In den zwei negativen Versionen waren die Aufgaben wie folgt formuliert: Stellen sie sich vor, Deutschland bereitet sich auf den Ausbruch einer ungewöhnlichen asiatischen Epidemie vor, die vermutlich 600 Personen töten wird. Es wurden zwei alternative Programme zur Bekämpfung der Epidemie entwickelt. Nehmen sie weiterhin an, dass die exakten wissenschaftlichen Erwartungen für die Konsequenzen der beiden Programme folgende sind. Wird Programm A angewendet, werden bis zu 400 Personen sterben. Wird Programm B angewendet, dann wird entweder keine Person sterben oder es werden bis zu 600 Personen sterben. Wie man leicht erkennt sind die Aufgaben mathematisch identisch, bis auf die Formulierung. Im Anschluss daran wurden sie gebeten die Wahrscheinlichkeiten für die unsichere Alternative anzugeben. Durch das zusätzliche erheben der Wahrscheinlichkeiten konnte errechnet werden ob die Entscheidung mit den angegebenen Wahrscheinlichkeiten übereinstimmt.

7 Interpretation Es folgt eine Interpretation der Ergebnisse getrennt nach den, am Anfang dieser Arbeit postulieren Hypothesen. Die erste Hypothese lautete: 1. Die Versuchspersonen sind den Umgang mit Wahrscheinlichkeiten nicht gewöhnt und schätzen die Wahrscheinlichkeiten somit inadäquat im Verhältnis zu den absoluten Werten ein. Auf der Betrachtungsebene der Mittelwertsunterschiede, mit Ausnahme der Version Pos1, konnten signifikante Mittelwertsunterschiede beobachtet werden. Die Versuchspersonen gaben die Wahrscheinlichkeiten also nicht entsprechend ihrer im Endeffekt geretteten Personen an. Die vorliegende Untersuchung ermöglicht dem Autor jedoch zusätzlich die Korrelation, das heißt den Zusammenhang der angegebenen und der berechneten Werte zu betrachten. Folgt diese Variation einem System, wie einer Berechnungsformel, wird mindestens eine Korrelation von.8 erwartet (Bortz, 1999). Schaut man sich die Korrelationen für alle Versionen (.216 < r <.753) und besonders für die Version pos1 an, die auf der ersten Betrachtungsebene keinen Mittelwertsunterschied aufweist, fällt auf, dass die Korrelation von.503 auf keine systematische Variation hinweist, sondern darauf, dass die Versuchspersonen die Werte ohne ein einheitliches Verrechnungssystem bestimmt haben. Durch die Betrachtung dieser beiden Ebenen kann die erste Hypothese somit bestätigt werden, die Versuchspersonen sind den Umgang mit Wahrscheinlichkeiten nicht gewöhnt und schätzen die Wahrscheinlichkeiten inadäquat im Verhältnis zu den absoluten Werten ein. Dieser Abstraktionsgrad war Kahneman und Tversky unter anderem nicht möglich, da sie nur die Ergebnisse der Entscheidungen für oder gegen eine Alternative betrachten konnten und nicht nach den Wahrscheinlichkeiten fragten. Die zweite Hypothese lautete: 2. Die Versuchspersonen verwenden eine einfache Heuristik (z.b. einen Durchschnittswert) beim Vergleich und bei der anschließenden Entscheidung zwischen der sicheren und der unsicheren Alternative.

8 Ohne die Angabe von Wahrscheinlichkeiten entscheiden sich die Versuchspersonen für die Alternative, die im Mittelwert die meisten geretteten Personen verspricht. Die Versuchspersonen wählen überzufällig oft die Alternative, die mehr Personen rettete. Bei der unsicheren Alternative scheint es so, als wenn sie einen einfachen Mittelwert bilden und diesen mit den geretteten Personen der sicheren Alternative vergleichen. Die Unterschiede hierbei sind sowohl für die einzelnen Fragebogenversionen (Pos1, Pos2, Neg1, Neg2) als auch für die Gesamtbetrachtung der vier Fragebogenversionen signifikant (.000). Der Unterschied weist einen äußerst großen Effekt d=4,65, was bedeutet das die Werte durchschnittlich 4,65 Standardabweichungen auseinander liegen. Mit einer Power größer als.995 ist dieser Effekt äußert zuverlässig und tritt bei Testwiederholungen mit einer Wahrscheinlichkeit von 99,5% erneut auf. Dabei gibt es keinen Unterschied zwischen den positiv ( gerettet ) und negativ ( sterben ) formulierten Versionen. Die dritte Hypothese lautete: 3. Auch ohne die Angabe von Wahrscheinlichkeiten bei der unsicheren Option lässt sich der Framing Effekt (Kahneman & Tversky, 2000) replizieren. Das risikosuchende Verhalten konnte in der Untersuchung repliziert werden, das risikovermeidende Verhalten in der Leben gerettet Version jedoch nicht, wie schon in anderen Untersuchungen (Bohm & Linde, 1992; Fagley & Miller, 1990; Miller & Fagley, 1991 in Kopp, 1995) (siehe Tabelle 5). In der Leben gerettet -Version entsprechen sich die Auftretenshäufigkeiten sogar diametral. Ohne die Angabe von Wahrscheinlichkeiten lässt sich der Framing Effekt auf dieser Betrachtungsebene also nicht replizieren.

9 Autoren Framing Sichere Probab. N Option Option Kahnemann & Tversky, positiv 72% 28% negativ 22% 78% 155 Stork, 2003 positiv 30% 70% 50 negativ 17% 83% 46 Fagley & Miller, 1990 positiv 49% 51% 94 (1.Experiment) negativ 30% 70% 96 Tabelle 1: Vergleich der Ergebnisse des Versuchs von Kahneman und Tversky (2000), der vorliegenden Untersuchung und einem weiteren Experiment (vgl. Kopp, 1995, S.110) Schaut man sich jedoch die Richtung der Mittelwertsunterschiede zwischen den unterschiedlich formulierten Versionen an, stellt man fest, dass in den positiv formulierten Versionen die Mittelwertsunterschiede eines T-Tests zwischen dem direkt erfragten Erwartungswerten ( Wie viele Personen, meinen sie, werden im Endeffekt durch Alternative B gerettet? ) und den aus den Wahrscheinlichkeiten errechneten Erwartungswerten ( Für wie wahrscheinlich halten sie es, dass tatsächlich bis zu 600 Personen gerettet werden? ) nah an 0 oder negativ sind (T- Werte:,883; -3,492). Daraus folgt, dass die Wahrscheinlichkeiten höher angegeben wurden als sie für die direkt erfragten Erwartungswerte notwendig wären. Gab eine Versuchsperson beispielsweise für die unsichere Alternative in der entweder 600 Personen oder keine Person gerettet wird den Erwartungswert 300 an, bestimmte jedoch die Wahrscheinlichkeiten das 600 Personen gerettet werden mit 60% und die Wahrscheinlichkeit das keine Person gerettet wird mit 40%, ergibt sich daraus ein Wert von 600 *0,6 + 0*0,4 = 360. Die Differenz aus dem Erwartungswert von 300 und aus dem errechneten Wert von 360 wäre somit negativ. Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis eintritt, wurde also im Bezug zum Erwartungswert überschätzt, was gleichzeitig bedeutet, dass das Risiko (das ein Ereignis nicht eintritt) verringert wird. Das genaue Gegenteil lässt sich für die negativ formulierten Fragebogenversionen beobachten. Hier betragen die Mittelwertsunterschiede eines T-Tests zwischen den direkt erfragten Erwartungswerten und den aus den Wahrscheinlichkeiten errechneten Erwartungswerten positive Werte (T-Werte: 3,794; 2,045). Dies kommt

10 dadurch zustande, dass die Versuchspersonen die Wahrscheinlichkeiten geringer einschätzen. Betrachtet man die Effekte der Wahrscheinlichkeiten getrennt von der Aufgabenstellung, lassen sich Framing Effekte nicht direkt im Antwortverhalten beobachten, wie in der Untersuchung von Kahneman und Tversky und den zahlreichen Folgeuntersuchungen (Kühlberger, 1998; Levin et al., 1998; Kühlberger et al., 1999), sondern erst als Effekt auf der Ebene der Mittelwertsunterschiede zwischen den direkt erfragten Erwartungswerten und den aus den Wahrscheinlichkeiten errechneten Erwartungswerten. Diskussion Man wird überall mit Entscheidungen konfrontiert. Dabei stellen sich uns die verschiedensten Entscheidungsprobleme unter unterschiedlichsten Bedingungen. In der vorliegenden Untersuchung wurde ein Szenario verwendet, in dem jeweils zwischen einer sicheren und einer unsicheren Option gewählt werden musste. Dabei wurden die Versuchspersonen von ganz unterschiedlichen Motiven geleitet an dieser Untersuchung teilzunehmen. 57% der Befragten wollten dem Diplomanden helfen, 17% gaben als Grund Interesse an wissenschaftlichen Untersuchungen zu haben an. Da keiner im Vorwege die Hypothesen kannte und die Versuchspersonen aufgrund der Online-Befragung über ganz Deutschland verstreut waren, kann man Versuchsleitereffekte ausschließen. Es ging um eine gegebene Optionsmenge (sichere versus unsichere Option), bei der eine einstufige Entscheidung jeweils einmalig unter verschiedenen Bedingungen getroffen werden sollte. Bei den Entscheidungen handelte sich um reflektierte Entscheidungen (Jungermann et al., 1998), da man davon ausgehen kann, dass keine der Versuchspersonen in ihrem Leben schon einmal eine ähnliche Entscheidung fällen musste. Entschieden sich die Versuchspersonen für die unsichere Alternative, wurden sie gebeten die im Endeffekt geretteten Personen sowie die Einzelwahrscheinlichkeiten für die Werte der unsicheren Alternative anzugeben. Dabei kam es nicht darauf an, wo die Versuchspersonen die Unsicherheit lokalisierten (intern, extern), sondern vielmehr auf den persönlichen Zusammenhang, den die Personen für sich zwischen dem absoluten Wert und den Wahrscheinlichkeiten herstellten. Das Ziel war nicht von vornherein ein Bewertungssystem anzulegen, sondern festzustellen, welchen

11 Zusammenhang die Versuchspersonen selber herstellen würden. Dabei zeigte sich ein signifikanter Mittelwertsunterschied zwischen dem aus den Wahrscheinlichkeiten errechneten Erwartungswerten und den direkt erfragten Erwartungswerten der Versuchspersonen. Dieser signifikante Mittelwertsunterschied ließ sich auch durch keine andere Systematik erklären, da die Korrelation bei allen vier Fragebogenversionen unterhalb der Korrelation von r=.8 liegt, welche auf eine systematische Variation der Werte hinweisen würde (.216 < r <.753). Die verschiedenen Faktoren der Entscheidungsfindung, die im sechsten Kapitel dargestellt wurden, möchte der Autor nun auf ihre Anwendbarkeit in der vorliegenden Untersuchung überprüfen. Betrachtet man die Fehler die bei der Reflexion von Menschen auftreten, stellt man fest, dass in der vorliegenden Untersuchung kein Confirmation Bias entdeckt werden konnte. Es lässt sich keine Präferenz für die sichere oder unsichere Alternative über den ganzen Fragebogen hinweg zeigen. Die Antworten wurden auf die jeweilige Situation (in Form von variierenden Häufigkeiten für beide Alternativen) angepasst, was durch den signifikanten Mittelwertsunterschied der Häufigkeitsverteilung im Hinblick auf die Wahl richtige beziehungsweise falsche Alternative bestätigt wird. Es gab also keine Antworttendenz zur Präferierung der ersten oder zweiten Antwortalternative. Ein Attraktions-Effekt lässt sich aufgrund der eben genannten Argumente ebenfalls nicht erkennen. Bei der vorliegenden Aufgabe ging es in Bezug auf Experten und Laien nicht um eine Aufgabe, die von beiden schlecht gelöst worden wäre. Man kann davon ausgehen, dass Experten, also Personen die mit der Wahrscheinlichkeitsrechnung vertraut sind und die diese in der vorliegenden Untersuchung anwendeten, keinen Mittelwertsunterschied und eine Korrelation von nahezu 1 erzeugen würden. Der Großteil der Versuchspersonen wendet jedoch die Wahrscheinlichkeitsrechnung nicht an, sondern wählt einen Durchschnittswert als Entscheidungskriterium für die richtige Alternative, ohne diesen Durchschnittswert mit einer Wahrscheinlichkeitsverteilung von 50/50 in Bezug zu setzen. Eine überzufällige Häufung von Experten kann somit ausgeschlossen werden. Die Informationen in dieser Untersuchung waren für alle gleich. Da es sich um ein fiktives Szenario handelt, gab es zudem keine Möglichkeit nach weiteren Informationen zu suchen. Wie viele der dargebotenen Informationen verarbeitet wurden, lässt sich nicht feststellen, jedoch waren drei Zahlen relevant für die Lösung

12 der Aufgabe und diese sind kognitiv vom Menschen verarbeitbar (Kluwe & Haider, 1995). Das es sich bei dem vorliegenden Versuch um eine dominante Situation handelt, lässt sich verdeutlichen, in dem man Bezug auf die von Mischel (1986) aufgestellten Merkmale nimmt. Die Situation wurde homogen wahrgenommen, was durch Voruntersuchungen und Befragungen von Versuchspersonen sichergestellt werden konnte. Zudem handelte es sich bei der Anweisung um ein einfaches Problem, das bereits von Kahneman und Tversky (2000) verwendet wurde. Uniforme Erwartungen hinsichtlich der angemessensten Antwortmuster wurden insofern generiert, als dass es einen äußerst starken Effekt (d=4,652366) bei der Präferenz für die Alternative gab, die im Durchschnitt mehr Versuchspersonen rettet. Die Wahl dieser Alternative ist rational, da beim Fehlen von Wahrscheinlichkeiten die Annahme einer Gleichverteilung (50%, 50%) das rationalste Modell ist. Als angemessene Belohnung stand der Versuchsperson nur die Befriedigung ihres Motivs zu Verfügung. Die Fähigkeiten, die das Ausfüllen dieses Online-Fragebogens erforderten, wurden bereits bei den Vor- und Nachteilen einer Online-Untersuchung genauer betrachtet (siehe Kapitel Versuchsplan). Als Haupteinschränkungen sind dabei die Notwendigkeit eines Internetzugangs, sowie Kenntnisse im Umgang mit Online-Fragebögen zu nennen. Aufgrund dieser Merkmale für eine dominante Situation kann man davon ausgehen, dass die Persönlichkeit der Versuchspersonen keinen Einfluss auf die Entscheidung in dieser klar strukturierten Situation hatte. Handlungs- und Lageorientierung haben somit, wie auch bereits gezeigt (siehe Kapitel 6.5), ebenfalls keinen Einfluss auf die Entscheidungsqualität. Betrachtet man die Stufe der jeweiligen Moralentwicklung, kann man davon ausgehen, dass alle Versuchspersonen das Ziel hatten, so viele Menschen wie möglich zu retten. Dies wird durch die Bevorzugung der Alternative mit den durchschnittlich am meisten geretteten Personen belegt. Versuchspersonen wenden also eine einfache Heuristik, einen Mittelwertsvergleich, bei der Entscheidung für die beste Alternative an, können diese jedoch nicht in Zusammenhang mit wahrscheinlichkeitstheoretischen Konstrukten bringen und schätzen die Wahrscheinlichkeiten somit inadäquat zu den von ihnen angegebenen absoluten Werten ein. Dabei zeigt sich kein andersgearteter Zusammenhang

13 zwischen diesen beiden Zahlen, da die Korrelation für alle Fragebogenversionen unter.8 liegt, was auf einen unsystematischen Gebrauch hinweist. Der Framing Effekt, den Kahneman und Tversky (2000) aufzeigten und damit belegten, dass sich Personen allein durch die Umformulierung des Problems von Gewinnen zu Verlusten anders entscheiden, lässt sich in dieser Untersuchung nicht replizieren. Der Framing Effekt besagt, dass Menschen im Bereich von Gewinnen risikoaversiv und im Bereich von Verlusten risikosuchend agieren. In der vorliegenden Untersuchung agieren die Versuchspersonen, wenn man sich die Häufigkeitsverteilungen anschaut, in beiden Versionen risikosuchend, das heißt sie wählen die unsichere Alternative, welche im Durchschnitt mehr Versuchspersonen rettet, unabhängig von der Formulierung der Frage. Eine zweifaktorielle Varianzanalyse zwischen den Parallelversionen Pos1, Pos2 und Neg1, Neg2 bestätigt das es keinen signifikanten Mittelwertsunterschied zwischen den positiv formulierten ( Menschen gerettet ) und negativ formulierten ( Menschen sterben ) Versionen gibt. Betrachtet man jedoch die Richtung der Mittelwertsunterschiede, so stellt man fest, dass in den beiden positiv formulierten Versionen die t-werte eher klein beziehungsweise negativ sind (,883; -3,492) und in den negativ formulierten Versionen die t-werte weiter im positiven Bereich liegen (3,794; 2,045). Da immer die Differenz zwischen dem angegebenen Wert und dem aus den Wahrscheinlichkeiten errechneten Wert bestimmt wurde, weisen die Differenzunterschiede darauf hin, dass in den positiv formulierten Versionen die Wahrscheinlichkeiten in Bezug auf den selbst angegebenen Wert an geretteten Personen zu hoch angegeben wurden. Wird die Wahrscheinlichkeit zu hoch eingeschätzt, wird dadurch gleichzeitig das Risiko verringert. In den negativ formulierten Versionen lässt sich genau der gegenteilige Effekt beobachten. Die Versuchspersonen schätzen die Wahrscheinlichkeiten in Bezug auf die selbst angegebenen Werte zu gering, gehen also ein höheres Risiko ein. Der Framing Effekt lässt sich in der vorliegenden Untersuchung als Ergebnis der unsystematischen Variation von erfragtem und errechnetem Erwartungswert auf der Ebene der Mittelwertsunterschiede beobachten.

14 Kahneman und Tversky (2000) betrachteten in ihrer Untersuchung lediglich die Häufigkeiten der Entscheidung für die eine oder andere Alternative und schlussfolgerten aus diesen Ergebnissen ihre Annahmen. Betrachtet man die Ergebnisse dieser Untersuchung, so lässt sich auf der Beobachtungsebene von Kahneman und Tversky lediglich feststellen, dass Versuchspersonen bei der Betrachtung der Einzelaufgabe sowohl in der positiv als auch in der negativ formulierten Version risikosuchend agieren. Jedoch lässt sich auf diese Betrachtungsebene ein Framing Effekt nur in der negativ formulierten Version bestätigen. Diese Ergebnisse decken sich mit denen der unidirektionalen Risikosuche die Wang (1996) bei kleinen Gruppen fand. Im Kontext von kleinen Gruppen präferierten die Versuchspersonen in Wangs (1996) Experiment ebenfalls immer die risikoreiche Alternative. Die Vermischung der beiden Konzepte von Wahrscheinlichkeit und Framing Effekt führt bei Kahneman und Tversky und den Folgeuntersuchungen zu unterschiedlichen Entscheidungen. Entzerrt man die Formulierung und die Information über die Wahrscheinlichkeiten, beziehungsweise lässt man die Personen die Wahrscheinlichkeiten selber bestimmen, erkennt man, dass es keinen Effekt gibt, den man allein auf die Formulierung zurückführen kann. Erst die Frage nach den Wahrscheinlichkeiten in Verbindung mit der Formulierung führt dazu, dass sich der Framing Effekt als Ergebnis der unsystematischen Variation von erfragtem und errechnetem Erwartungswert zeigt. Dies wird durch die unterschiedliche Einschätzung der Wahrscheinlichkeiten (Überschätzung der Wahrscheinlichkeiten in der positiv formulierten Version geringeres Risiko (risikovermeidend); Unterschätzung der Wahrscheinlichkeiten in der negativ formulierten Version höheres Risiko (risikosuchend)) deutlich. Die Versuchspersonen nehmen also an, dass das Positive verglichen mit dem Erwartungswert häufiger eintritt und das Negative seltener. Unabhängig davon sind die Versuchspersonen den Umgang mit Wahrscheinlichkeiten nicht geübt und können ihre impliziten Entscheidungsmodelle somit nicht in Wahrscheinlichkeiten ausdrücken, was sich durch den signifikanten Mittelwertsunterschied zwischen berechneten und angegebenen geretteten/sterbenden Personen ausdrückt. Der Framing Effekt tritt nur dann auf, wenn man Wahrscheinlichkeiten und Formulierungen vermischt.

15 Das Bewertungssystem, welches mit dieser Arbeit ermittelt werden sollte, heißt, dass Menschen zur Entscheidung zwischen zwei Alternativen einen Mittelwertsvergleich verwenden. Übertragen in die Wahrscheinlichkeitsrechnung wäre diese Annahme sogar äußerst rational. Wenn keine Wahrscheinlichkeiten gegeben sind ist die Annahme einer Gleichverteilung der Wahrscheinlichkeiten (50% / 50% = Mittelwert) rational. Den Umgang mit Wahrscheinlichkeiten sind die Versuchspersonen insofern nicht geübt, als dass sie dieses implizite Modell nicht in Wahrscheinlichkeiten ausdrücken können. Statt dessen zeigt die unsystematische Variation zwischen dem erfragten und errechneten Erwartungswert, sowie die signifikanten Mittelwertsunterschiede zwischen erfragten und berechneten Erwartungswert in Verknüpfung mit deren Korrelationen, dass die Versuchspersonen nicht mit Wahrscheinlichkeiten umgehen können. Menschen sind also keinesfalls irrationale Entscheider, sie verwenden die in der Realität vorkommenden Informationen, um auf deren Basis eine sinnvolle Entscheidung zu fällen, ohne zusätzliche irrelevante Informationen, wie zum Beispiel Wahrscheinlichkeiten, zu generieren. Diese Untersuchung unterstützt die Ergebnisse von Gigerenzer und Todd (2001), die durch Versuche bewiesen, dass Menschen nicht mit Wahrscheinlichkeiten umgehen können und dennoch in der Lage sind, unter realen Bedingungen (begrenzte Zeit, Informationen und kognitive Ressourcen), mit Hilfe einfacher Heuristiken, die bestmögliche Entscheidung zu fällen. In diesem Entscheidungsbereich sind Menschen Computern überlegen, die unter Verwendung mathematischer Modelle schlechtere Entscheidungen fällen. Kahneman und Tverskys Überlegungen wurden durch diese Ergebnisse teilweise widerlegt. Sie beobachteten keinen reinen Formulierungseffekt, sondern die Vermischung der beiden Konzepte von Wahrscheinlichkeit und Formulierung. Das risikovermeidende Verhalten im Bereich von Gewinnen lässt sich in dieser Untersuchung erst betrachten, wenn man sich die Ergebnisse des t-tests und die Richtung der Mittelwertsunterschiede anschaut. Hier lässt sich das risikosuchende Verhalten im Bereich von Verlusten und das risikovermeidende Verhalten im Bereich von Gewinnen als Ergebnis der unsystematischen Variation von erfragtem und errechnetem Erwartungswert beobachten.

16 Weitere Untersuchungen sollten ergründen, ob dieser Effekt ebenfalls auftritt, wenn man die Wahrscheinlichkeiten in Form von realitätsnahen Messzahlen in die Aufgabe einbaut, beziehungsweise wie man das Konzept von Sicherheit und Unsicherheit in Untersuchungen auf andere Art und Weise mit einbeziehen kann. Es bleibt festzuhalten, dass es sich lohnt vor der Anwendung eines Konzeptes, egal wie bekannt dieses schon ist, zu überprüfen welche Effekte dieses selbst erzeugt.