Schnelles Denken, langsames Denken (German Edition)

während der Aufgabe ihre Wangen aufblasen, während die anderen die Stirn runzeln sollte. 4 Wie schon gesehen, steigert Stirnrunzeln im Allgemeinen die Vigilanz von System 2 und vermindert sowohl übermäßiges Vertrauen als auch den Rückgriff auf Intuitionen. Die Studenten, die ihre Wangen aufbliesen (ein emotional neutraler Ausdruck), reproduzierten die ursprünglichen Ergebnisse: Sie stützten sich ausschließlich auf Repräsentativität und ignorierten die Basisraten. Die Stirnrunzler dagegen zeigten, wie von den Autoren vorhergesagt, eine gewisse Empfänglichkeit für die Basisraten. Dies ist ein aufschlussreicher Befund.
     
    Bei einem fehlerhaften intuitiven Urteil liegt die Schuld sowohl bei System 1 als auch bei System 2. System 1 schlug die fehlerhafte Intuition vor, und System 2 unterstützte sie und drückte sie in einem Urteil aus. Allerdings gibt es zwei mögliche Gründe für das Versagen von System 2 – Ignoranz oder Faulheit. Einige Menschen ignorieren Basisraten, weil sie sie für irrelevant halten, wenn individuelle Informationen vorliegen. Andere machen den gleichen Fehler, weil sie ihre Aufmerksamkeit nicht auf die Aufgabe fokussieren. Auch wenn das Stirnrunzeln eine Wirkung hat, scheint Faulheit die angemessene Erklärung für die Vernachlässigung der Basisrate zu sein, zumindest bei Harvard-Studenten. Ihr System 2 »weiß«, dass die Basisraten relevant sind, auch wenn sie nicht ausdrücklich erwähnt werden, aber es wendet dieses Wissen nur dann an, wenn es sich für die Aufgabe besonders stark anstrengt.
    Die zweite Sünde der Repräsentativität ist Gleichgültigkeit gegenüber der Qualität der Daten. Erinnern wir uns an die Regel von System 1: WYSIATI. In dem Beispiel von Tom W. wird Ihre Assoziationsmaschine durch eine Beschreibung von Tom aktiviert, die diesen zutreffend porträtieren mag oder auch nicht. Die Aussage »Tom W. hat wenig Gespür und wenig Einfühlung in Menschen« genügte vermutlich, um Sie (und die meisten anderen Leser) davon zu überzeugen, dass er wohl kaum ein Student der Sozialwissenschaften oder Sozialarbeit ist. Aber Ihnen wurde ausdrücklich nahegelegt, der Beschreibung nicht zu trauen!
    Sie sehen bestimmt grundsätzlich ein, dass wertlose Informationen nicht anders behandelt werden sollten als ein völliges Fehlen von Informationen, aber die WYSIATI-Regel macht es sehr schwer, diesen Grundsatz anzuwenden. Wenn Sie Informationen nicht sofort verwerfen (zum Beispiel dadurch, dass Sie zu dem Schluss kommen, sie von einem Lügner erhalten zu haben), wird Ihr System 1 die verfügbaren Informationen so behandeln, als wären sie wahr. Wenn Sie Zweifel an der Qualität der Informationen haben, können Sie Folgendes tun: Stellen Sie sicher, dass sich Ihre Wahrscheinlichkeitsurteile in der Nähe der Basisrate bewegen. Erwarten Sie nicht, dass diese Übung in Disziplin leicht ist – sie erfordert erhebliche Anstrengungen bei der Selbstüberwachung und Selbstkontrolle.
    Die richtige Antwort für die Tom-W.-Aufgabe lautet: Sie sollten sehr nahe bei Ihren früheren Überzeugungen bleiben, die anfänglich hohen Wahrscheinlichkeiten stark frequentierter Fächer (Geisteswissenschaften und Pädagogik; Sozialwissenschaften und Sozialarbeit) leicht herabsetzen und die niedrigen Wahrscheinlichkeiten schwach frequentierter Studiengänge (Bibliothekswissenschaft,
Informatik) leicht erhöhen. Sie sind nicht genau dort, wo Sie wären, wenn Sie überhaupt nichts über Tom W. wüssten, aber die wenigen Informationen, die Sie haben, sind nicht vertrauenswürdig, sodass sich Ihre Schätzungen weitgehend an die Basisraten anlehnen sollten.

Wie man die Intuition diszipliniert
    Die von Ihnen geschätzte Wahrscheinlichkeit, dass es morgen regnen wird, ist Ihr subjektiver Grad der Überzeugung, aber Sie sollten nicht alles glauben, was Ihnen einfällt. Um nützlich zu sein, sollten Ihre Überzeugungen der statistischen Logik der Wahrscheinlichkeit genügen. Wenn Sie zum Beispiel glauben, dass es mit einer Wahrscheinlichkeit von 40 Prozent morgen regnen wird, müssen Sie auch glauben, dass es mit einer Wahrscheinlichkeit von 60 Prozent morgen nicht regnen wird, und Sie dürfen nicht glauben, dass es mit einer Wahrscheinlichkeit von 50 Prozent morgen früh regnen wird. Und wenn Sie glauben, dass Kandidat X mit einer Wahrscheinlichkeit von 30 Prozent zum Präsidenten gewählt wird und eine 80-prozentige Chance hat, wiedergewählt zu werden, dann müssen Sie glauben, dass die