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Repeated Causal Decision Making

Subject Area General, Cognitive and Mathematical Psychology
Term from 2008 to 2014
Project identifier Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 66843795
 
Final Report Year 2013

Final Report Abstract

Viele Entscheidungen, die wir wiederholt treffen, beziehen sich auf kausale Systeme. Hierzu gehören zum Beispiel unser Organismus, den wir durch Nahrung, Bewegung und Medikamente kausal beeinflussen, und technische Systeme wie Computer. Viele psychologische Lern- und Entscheidungstheorien beschreiben den Erwerb und die Nutzung von Wissen bei wiederholten Entscheidungen. Interessanterweise geht die überwiegende Mehrheit dieser Theorien davon aus, dass kein spezifisch kausales Wissen erlernt und verwendet wird. Stattdessen wird angenommen, dass etwas über die Zusammenhänge zwischen Handlungen, den darauf folgenden Ereignissen und/oder dem daraus resultierendem Nutzen gelernt wird. Dagegen nehmen kausale Entscheidungstheorien an, dass durch den wiederholten Umgang mit einem kausalen System und die Beobachtung der Auswirkungen von Handlungen etwas über die Kausalzusammenhänge innerhalb des Systems gelernt wird. Das kausale Wissen hat den Vorteil, dass es die Beurteilung von neuen, noch nie gesehenen Handlungsoptionen sowie von Veränderungen des kausalen Systems auf die Effektivität von Handlungen erlaubt. Ziel des Projektes war es herauszufinden, welches Wissen Personen durch wiederholte Entscheidungen in Bezug auf ein Kausalsystem erwerben. Die Vermutung war, dass Personen die Entscheidungssituation in Form eines Kausalmodells repräsentieren, welches ihnen ermöglicht, die Folgen verschiedener Handlungen und von Veränderungen in der Entscheidungssituation zu simulieren. Sie sollten dies tun, auch wenn ihr Ziel lediglich ist, den Nutzen ihrer Entscheidungen zu maximieren oder einen bestimmten Zielzustand zu erreichen. Des Weiteren wurde vermutet, dass der Erwerb von Kausalmodellen davon abhängt, in wie weit die Beobachtungen valide Hinweise auf die zu Grunde liegende Kausalstruktur liefern. Die Hypothesen wurden in einer Vielzahl von Studien mit unterschiedlichen experimentellen Paradigmen untersucht. Dabei wurden sowohl statische Kausalsysteme, welche sich ohne Intervention von außen nicht verändern, als auch dynamische Systeme, die sich autonom verändern, betrachtet. Die Ergebnisse zeigen, dass Personen dazu tendieren eine kausale Repräsentation der Entscheidungssituation aufzubauen und diese zu nutzen, um auf Veränderungen des Entscheidungsproblems adaptiv zu reagieren. Auch die Bedeutung von Hinweisen, welche die Kausalstruktur anzeigen, konnte nachgewiesen werden. Mehr Personen verwendeten nicht-kausale Lern- und Entscheidungsstrategien, wenn entsprechende Hinweise fehlten, die beobachten Folgen mehrdeutig waren oder den ursprünglichen Vermutungen widersprachen. Die Befunde können helfen kausales Denken bei wiederholten Entscheidungen in der Praxis besser zu verstehen. Beispielsweise nutzen Psychotherapeuten entgegen den Vorgaben von Manualen kausale Annahmen bei der Diagnosestellung und der Entscheidung über Interventionen. Die kausalen Annahmen unterscheiden sich aber auch bei sehr erfahrenen Therapeuten erheblich voneinander, wodurch es zu Ungleichbehandlungen von Patienten kommen kann. Die vorliegende Forschung liefert Erklärungen, wie diese Unterschiede entstehen können, und bietet damit Ansatzpunkte für Trainingsmaßnahmen.

Publications

  • (2009). Causal induction enables adaptive decision making. Proceedings of the Thirty-First Annual Conference of the Cognitive Science Society. (pp. 1651 – 1656). Austin, TX: Cognitive Science Society
    Meder, B. & Hagmayer, Y.
  • (2009). Decision makers conceive of their choice as intervention. Journal of Experimental Psychology: General, 138, 22-38
    Hagmayer, Y. & Sloman, S. A.
  • (2010). Observing and intervening: Rational and heuristic models of causal decision making. The Open Psychology Journal, 3, 119-135
    Meder, B., Gerstenberg, T., Hagmayer, Y., & Waldmann, Y.
  • (2010). Spontaneous causal learning while controlling a dynamic system. The Open Psychology Journal, 3, 145-162
    Hagmayer, Y., Meder, B., Osman, M., Mangold, S., & Lagnado, D.
  • (2011). Causal models in judgment and decision making. In M. Dhami, A. Schlottmann, & M. Waldmann (Eds.), Decision Making as a Skill. Oxford: Oxford University Press
    Hagmayer, Y. & Lagnado, D. A.
  • (2011). Unconscious vs. conscious thought in causal decision making. Proceedings of the Thirty-Third Annual Conference of the Cognitive Science Society (pp. 3104–3109). Austin, TX: Cognitive Science Society
    Mangold, S., & Hagmayer, Y.
  • (2012). Kognitive Verarbeitungsprozesse beim kausalen Urteilen und Entscheiden. Dissertation Universität Göttingen
    Mangold, S.
  • (2013). Repeated causal decision making. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory & Cognition, 39, 33-50
    Hagmayer, Y. & Meder, B.
 
 

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