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Determinants of fast-and-frugal decision making with the recognition heuristic: A cost-benefit approach

Subject Area General, Cognitive and Mathematical Psychology
Term from 2010 to 2018
Project identifier Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 159975155
 
Im Vorgängerprojekt “Determinanten schneller und einfacher Entscheidungsfindung mit der Rekognitionsheuristik (RH): Ein Kosten-Nutzen-Ansatz” entwickelten und evaluierten wir formale Messmodelle zur präzisen Erfassung der Nutzung einfacher Entscheidungsheuristiken, vor allem der RH (Hilbig, Erdfelder, & Pohl, 2010), aber auch anderer Heuristiken (Hilbig, Erdfelder, & Pohl, 2011). Die RH postuliert, dass Personen das bekannte Objekt wählen sollten, wenn sie zwischen einem bekannten und einem unbekannten Objekt entscheiden. Unter Kosten-Nutzen- Gesichtspunkten ist die RH attraktiv, weil sie oft hohe Entscheidungsgüte mit geringem Aufwand verbindet. Entsprechend konnten wir zeigen, dass die RH vor allem dann verwendet wird, wenn Aufwandsreduktion wichtig ist (z.B. Hilbig, Erdfelder, & Pohl, im Druck; Hilbig, Scholl, & Pohl, 2010).Unser Fortsetzungsantrag baut hierauf auf und stellt zwei wichtige Fragen in den Mittelpunkt: 1) Wie sieht der kognitive Mechanismus aus, der zur Wahl oder Nichtwahl der RH als Entscheidungsstrategie führt? 2) Wie können wir die Forschung zu rekognitionsbasiertem Entscheiden mit der Forschung zum Rekognitionsgedächtnis verbinden?Um Frage 1 zu beantworten, schlagen wir ein Optimierungsmodell der Strategiewahl vor. In Analogie zu einem Signalentdeckungsmodell für erzwungene Wahlen nehmen wir an, dass Personen die subjektiven Erfolgwahrscheinlichkeiten der RH (A) und der Einbeziehung zusätzlichen Wissens (B) durch Zufallsziehung aus Erfahrungsdaten gewinnen und deren Differenz B – A zum Kriterium c in Beziehung setzen: Nur wenn der subjektive Genauigkeitsgewinn durch Einbeziehung zusätzlichen Wissens (B – A) bedeutsam ist, d.h. den Aufwandsreduktionsvorteil der RH (c) überschreitet, wird Wissen in die Entscheidung einbezogen; ansonsten wird die einfache RH verwendet. Mit diesem neuen Modell können einige unerwartete Ergebnisse des Vorgängerprojekts erklärt werden; zudem lassen sich weitere Vorhersagen ableiten, die wir überprüfen möchten.Bezüglich Frage 2 schlagen wir die Erweiterung der RH zur Gedächtniszustands-Heuristik vor, die auf dem Hochschwellen-Modell des Rekognitionsgedächtnisses aufbaut (Erdfelder, Küppel-Tetzel, & Mattern, 2011). Die Wahl zwischen Objekten hängt nach dieser Heuristik nicht von Rekognitionsurteilen, sondern von den Gedächtniszuständen ab, die diesen Urteilen zugrunde liegen: Je höher die Vertrautheit, desto wahrscheinlicher ist die Wahl des Objekts. Diese Erweiterung erklärt einige Befunde, die mit der RH nicht leicht in Einklang zu bringen sind. Sie erlaubt auch viele neue Vorhersagen, die zu prüfen sind. Die Gedächtniszustands-Heuristik und das Optimierungsmodell lassen sich zudem in ein gemeinsames stochastisches Modell integrieren, das ebenfalls evaluiert und validiert werden soll. Dieses Modell ermöglicht die simultane Schätzung der Wahrscheinlichkeiten heuristischer Inferenzen sowie der zugrunde liegenden kognitiven Prozesse und verbindet somit Entscheidungs- und Gedächtnisforschung.
DFG Programme Research Units
Participating Person Professor Dr. Rüdiger Pohl
 
 

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