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Viele Entscheidungen, die Menschen täglich treffen müssen, sind Entscheidungen unter Unsicherheit. Jede Entscheidungsoption kann hier mit bestimmten Wahrscheinlichkeiten zu unterschiedlichen Ergebnissen führen, und jedes dieser Ergebnisse ist unterschiedlich erwünscht.

Diese zwei Größen, der Wert einer Konsequenz und die Wahrscheinlichkeit ihres Eintretens, sind laut vielen Theorien die Grundlage für Entscheidungen unter Unsicherheit. Dabei werden Wert und Wahrscheinlichkeit (oder Erwartung) zumeist als unabhängig voneinander konzipiert. Die Erwartung, daß ein bestimmtes Ereignis eintritt, soll demnach unabhängig davon sein, wie positiv oder negativ das Ereignis bewertet wird. Ebenso soll die Bewertung des Ereignisses unabhängig von der Wahrscheinlichkeit sein, mit der es eintritt.

Die Annahme der Unabhängigkeit von Wert und Erwartung wird in dieser Arbeit in Frage gestellt. Es wird argumentiert, daß Wert und Erwartung dann nicht voneinander unabhängig sein können, wenn Urteile über die Auftretenshäufigkeit eines Ereignisses von dem Wert des Ereignisses beeinflußt werden.

In dieser Studie wird ein Modell vorgestellt, das Frequenz-Valenz-Modell, welches einen solchen Einfluß vorhersagt. Dieses Modell macht die kontraintuitive Vorhersage, daß Häufigkeitsurteile dann vom Wert des Ereignisses beeinflußt sind, wenn Personen über die Urteile gründlich nachdenken. Spontane Urteile hingegen sollen nicht vom Wert beeinflußt und somit korrekter sein. Diese Vorhersage kann in mehreren Untersuchungen bestätigt werden.

Dieser Effekt hat weitreichende Konsequenzen für Entscheidungen zwischen riskanten Optionen: Sind in einer Entscheidung Wert und Erwartung voneinander unabhängig, präferieren Personen die riskantere Option. Sind sie hingegen voneinander abhängig, wählen Personen eher eine riskantere Option. Diese Ergebnisse werden im Hinblick auf ihre Implikationen für die Entscheidungsforschung, für die Forschung zu Häufigkeitsurteilen und für…

Schlagworte

Entscheidung, Unsicherheit, Häufigkeitsinformation, Subjektive Wahrscheinlichkeiten, Entscheidungstheorie, Informationsverarbeitung, Psychologie, Entscheidungsforschung, Psychologie