Allgemeine und Biopsychologie Fakultät für Human- und Sozialwissenschaften

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1 Allgemeine und Biopsychologie Fakultät für Human- und Sozialwissenschaften Institut für Psychologie Einführung in die Motivationspsychologie Institut für Psychologie Allgemeine & Bio-Psychologie Wintersemester 2017/2018 Thema 7: Udo Rudolph Technische Universität Chemnitz

2 Einführung: There is occasions and causes why and wherefore in all things. William Shakespeare, ; King Henry V All human actions have one or more of these seven causes: chance, nature, compulsion, habit, reason, passion, and desire. Aristoteles ( v. Chr.) 2 2

3 Einführung: Einteilung der : Situation Umwelt Ursachenzuschreibung Erleben Verhalten Attributionale Theorien 3 3

4 Einführung: Der Begründer der : Fritz Heider Geburt in Wien 1919 Promotion in Graz 1920 Studien in Berlin und Wanderjahre 1927 Assistent bei Wilhelm Stern in Hamburg 1930 Arbeit in den USA 1947 Professur an der University in Kansas 1958 Publikation: Zur Psychologie der interpersonalen Beziehungen 1980 Ehrendoktorwürde der Universität Bielefeld 4 4

5 7.1 Grundlagen der : Menschenbild Der Mensch als naiver Wissenschaftler, der seine Umwelt verstehen und vorhersagen will. Grundlage: Philosophie des britischen Empirismus (Hume, Mill). sind wissenschaftliche Theorien über naive Theorien. Es zählen nicht objektive, sondern subjektive Tatsachen (wie bereits bei Lewin). Menschen stellen sich die Frage, WARUM ein Ereignis eintritt, denn nur die richtige Beantwortung dieser Frage ermöglicht ein Verstehen, Erklären und die zukünftige Kontrolle eines Ereignisses. 5 5

6 7.1 Grundlagen der : Bedingungen für das Auftreten von Warum-Fragen: A. Die Suche nach den Ursachen von Ereignissen ist so selbstverständlich und allgegenwärtig, dass wir Attributionen kaum mehr wahrnehmen, obwohl diese allgegenwärtig sind. A. Es gibt insbesondere 3 Bedingungen, die besonders häufig eine Ursachenanalyse auslösen: Negative Ereignisse Wichtige Ereignisse Überraschende Ereignisse 6 6

7 7.2 Die Überlegungen Fritz Heiders: Die naive Handlungsanalyse eine Beschreibung unserer intuitiven Annahmen über das Zusammenwirken von Ursachenfaktoren von Ereignissen, die wir anstreben oder die bereits eingetreten sind. Handlungsergebnis = Effektive + Effektive Kraft der Kraft der Person Situation (in Anlehnung an Lewin). Beispiel: Eine Person, die über einen See rudern möchte. 7 7

8 7.2 Die Überlegungen Fritz Heiders: Die naive Handlungsanalyse Die effektive Kraft der Person setzt sich zusammen aus Personkraft = Motivation x Macht Die effektive Kraft der Umwelt setzt sich zusammen aus Umweltkräfte = Schwierigkeit, Zufall, Gelegenheit Das Konzept des Könnens resultiert aus Können = Macht - (Schwierigkeit, Zufall) Das Erreichen eines Handlungsergebnisses resultiert aus Ergebnis = Motivation x Können 8 8

9 7.2 Die Überlegungen Fritz Heiders: Die naive Handlungsanalyse: Überblick. Effektive Kraft der Person Effektive Kraft der Umwelt Motivation x Macht - Schwierigkeit, Zufall Können Handlungsergebnis 9 9

10 7.2 Die Überlegungen Fritz Heiders: Das Konzept der phänomenalen Kausalität eine Anwendung gestaltpsychologischer Prinzipien auf die Wahrnehmung kausaler Beziehungen. Experimentelle Demonstration von Heider & Simmel (1944); siehe Abbildung 7.3 im Buch: Wir neigen dazu, auch die schematischsten Darstellungen von Bewegungen als Ausdruck von Intentionen und Handlungen von Personen zu interpretieren. Experimente von Albert Michotte (1946): Ähnliche Befunde anhand von besseren Methoden

11 7.2 Was ist Phänomenale Kausalität? Schematische Illustration zur experimentellen Demonstration von Heider und Simmel (1944)

12 7.2 Was ist phänomenale Kausalität? A. Ausgangssituation B. Zusammentreffen der Objekte Eine typische Versuchsanordnung aus Michotte (1946)

13 7.2 Die Überlegungen Fritz Heiders: Die Differenzmethode Heider nimmt Bezug auf philosophische Überlegungen zur Wahrnehmung von Kausalität, insbesondere auf die Arbeiten John Stuart Mills: Diejenige Gegebenheit wird für einen Effekt verantwortlich gemacht, die vorhanden ist, wenn der Effekt vorhanden ist, und die nicht vorhanden ist, wenn der Effekt nicht vorhanden ist

14 7.2 Die Überlegungen Fritz Heiders: Zum Zusammenspiel von Anstrengung, Fähigkeit und Aufgabenschwierigkeit: Ziel: Die Kalkulation von Anstrengung insbesondere bei eigenem Leistungsverhalten, sowie Inferenzen über eigene Fähigkeiten sowie die Fähigkeiten anderer Personen. Anstrengung = Schwierigkeit / Fähigkeit Fähigkeit = Schwierigkeit / Anstrengung 14 14

15 7.2 Die Überlegungen Fritz Heiders: Persönliche Kausalität und das Erschließen von Absichten. Ziel: Bestimmen zu können, wann eine andere Person eine Absicht verfolgt und wann ein Verhalten nur zufällig ist. Äquifinalität m1 Person x m2 Ziel m3 Multifinalität m1 Ziel 1 Person x m2 Ziel 2 m3 Ziel

16 7.3 Der Beitrag Harold Kelleys: Kovariation und kausale Schemata Das Kovariationsprinzip "Ein Effekt wird derjenigen seiner möglichen Ursachen zugeschrieben, mit der er, über die Zeit hinweg, kovariiert." (Kelley, 1973, S. 108). Analogie: Menschliche Informationsverarbeitung ist ein statistischer Prozess, der sehr ähnlich funktioniert wie eine (statistische) Varianzanalyse

17 7.3.1 Das Kovariationsprinzip Kovariationsinformationen Konsensusinformation Diese Informationsklasse gibt an, inwieweit ein Effekt über verschiedene Personen variiert. Konsensusinformation lässt sich auch als Häufigkeit ansehen: Diese Information gibt die Häufigkeit an, mit der ein Effekt nicht nur von einer bestimmten Person, sondern auch von anderen Personen erzielt oder erlebt wird inwieweit also ein Effekt über viele verschiedene Personen generalisierbar ist oder nicht

18 7.3.1 Das Kovariationsprinzip Kovariationsinformationen Distinktheitsinformation Distinktheitsinformation ist die Information darüber, ob eine Person einen bestimmten Effekt nur in einem Bereich (beispielsweise bei einem Typ von Aufgabe oder in einer bestimmten Situation) erzielt oder aber bei vielen Entitäten (Arten von Aufgaben, Situationen). Der Begriff der Distinktheit ließe sich am besten mit "Spezifität" übersetzen: Er gibt an, ob ein Effekt für eine bestimmte Entität (eine Aufgabenart) spezifisch ist oder nicht. Auch diese Information lässt sich als Häufigkeit formulieren und bezeichnet dann die Häufigkeit, mit der eine Person einen bestimmten Effekt auch bei anderen Entitäten erzielt oder erlebt

19 7.3.1 Das Kovariationsprinzip Kovariationsinformationen Konsistenzinformation Diese Informationsklasse gibt an, ob ein Effekt nur zu einem bestimmten Zeitpunkt auftritt oder aber zu vielen verschiedenen Zeitpunkten. Als Häufigkeit betrachtet informiert diese Informationsklasse darüber, ob ein Effekt über verschiedene Zeitpunkte generalisierbar ist (hohe Konsistenz und hohe Wahrscheinlichkeit eines nochmaligen Eintretens des Ereignisses) oder nicht (geringe Konsistenz, geringe Wahrscheinlichkeit eines nochmaligen Eintretens des Ereignisses)

20 7. : Von der Information zur Ursachenzuschreibung Das Kovariationsprinzip Kovariationsinformationen Achtung: Zu beachten ist hierbei, dass die von Kelley gewählte sprachliche Formulierung der verschiedenen Informationsklassen oftmals Verwirrung stiftet: Während Konsensus- und Konsistenzinformation darüber informieren, inwieweit ein Effekt über verschiedene Personen und über verschiedene Zeitpunkte generalisiert, gibt Distinktheitsinformation darüber Auskunft, inwiefern ein Effekt für eine Entität (einen Aufgabenbereich) spezifisch ist. Diese Wahl der Terminologie führt dazu, dass hoher Konsensus und hohe Konsistenz eine Generalisierung über viele verschiedene Personen beziehungsweise Zeitpunkte bedeuten. Im Gegensatz dazu bedeutet hohe Distinktheit (Spezifität), dass ein Effekt nur bei einer Entität auftritt. Eine Generalisierung über viele verschiedene Entitäten hingegen ist dann gegeben, wenn wir von geringer oder niedriger Distinktheit sprechen

21 7.3.1 Das Kovariationsprinzip Kovariationsinformationen Wie allgegenwärtig sind Kovariationsinformationen? Beispiele: Ein Lehrer hat Informationen über mehrere Schüler (Konsensus) bei verschiedenen Arten von Aufgaben (Distinktheit) und zu verschiedenen Zeitpunkten (Konsistenz). Ähnlich verhält es sich bei einer Führungskraft mit seinen Mitarbeitern oder bei einem Arzt, der die Wirkung eines Medikaments bei verschiedenen Patienten und mit unterschiedlichen Krankheitsbildern betrachtet. Diese Liste von Beispielen ließe sich beliebig fortführen, und eine gute Übung für Sie selbst besteht darin, sich einmal für verschiedene "Effekte" (beispielsweise wichtige Ereignisse) Ihres Lebens zu überlegen, welche möglichen Konsensus-, Distinktheits- und Konsistenzinformationen Ihnen hier zur Verfügung stehen

22 7.3.1 Das Kovariationsprinzip Attribution auf: Kovariationsinformation Konsensus Distinktheit Konsistenz Kovariation zwischen Effekt und Person niedrig niedrig hoch Person. Entität hoch hoch hoch Entität. Zufall niedrig hoch niedrig Person, Entität und Zeitpunkt. Idealtypische Informationsmuster, die zu Attributionen auf die Person, die Entität oder Zufall führen (nach Kelley, 1967)

23 7.3.1 Das Kovariationsprinzip Kovariationsinformationen Betrachten wir zwei der drei kausalen Schlüsse, die aus Kovariationsinformationen resultieren, etwas genauer: (A) die Personattribution (B) die Attribution auf die Entität Grund: Die Zufallsattribution ist aus naheliegenden Gründen weniger interessant als die beiden anderen Attributionen

24 7.3.1 Das Kovariationsprinzip Attribution auf: Kovariationsinformation Konsensus Distinktheit Kovariation zwischen Effekt und Person niedrig niedrig Person. Entität hoch hoch Entität. Die bei Person- versus Entitätsattributionen entscheidenden Ausprägungen von Konsensus und Distinktheit

25 7.3.1 Das Kovariationsprinzip Illustration der für eine Personattribution idealtypischen Ausprägungen von Konsensus und Distinktheit (mit P = Person und E = Entität)

26 7.3.1 Das Kovariationsprinzip Illustration der für eine Entitäts-Attribution idealtypischen Ausprägungen von Konsensus und Distinktheit (mit P = Person und E = Entität)

27 7.4 Wo sind die Grenzen des Menschenbildes vom naiven Wissenschaftler? Selbstwertdienlichkeit von Attributionen Frage 1: Frage 2: Frage 3: Wie stark ist der Anteil selbstwertdienlicher Verzerrungen im Attributionsprozess? Hat die Verzerrung motivationale Gründe oder beruht diese auf Merkmalen der Informationsverarbeitung? Sind mitgeteilte Attributionen identisch mit den wahren (gewussten) Attributionen von Personen? 27 27

28 7.5 Ein Beispiel für die Allgegenwart kausaler Informationen und Schlussfolgerungen: Zur impliziten Kausalität in Sprache Zur Illustration des Phänomens SATZ 1: Michael bewundert Peter, weil er so klug ist. SATZ 2: Michael überrascht Peter, weil er so klug ist

29 7.5 Ein Beispiel für die Allgegenwart kausaler Informationen und Schlussfolgerungen: Zur impliziten Kausalität in Sprache Erklärung des Phänomens anhand von Kelleys Kovariationsprinzip: Fall 1: Michael überrascht Peter 29 29

30 7.5 Ein Beispiel für die Allgegenwart kausaler Informationen und Schlussfolgerungen: Zur impliziten Kausalität in Sprache Erklärung des Phänomens anhand von Kelleys Kovariationsprinzip: Fall 2: Michael bewundert Peter 30 30

31 7.5 Ein Beispiel für die Allgegenwart kausaler Informationen und Schlussfolgerungen: Zur impliziten Kausalität in Sprache Zur möglichen Anwendung des Phänomens: A. Analyse von Gerichtsprotokollen zu Unterschieden des Sprachgebrauchs bei Staatsanwälten versus Verteidigern (Beispiel: Nürnberger Prozesse). B. Berichterstattung über Sportereignisse 31 31

32 Klausurfrage der Woche: Max bekommt seine Lego-Eisenbahn nicht in die Gänge. Konsensus ist hoch, Distinktheit ist hoch, Konsistenz ist hoch. Sie attribuieren auf... o A. o B. o C. o D. o E. den Max. die Eisenbahn. den Zufall. auf Lego. Keine der Alternativen ist richtig