Representativeness Heuristic
Urteile über Wahrscheinlichkeiten basierend auf Ähnlichkeiten zu Stereotypen statt auf statistischen Grundlagen.
Linda ist 31, Single, intelligent und engagiert sich für soziale Gerechtigkeit. Ist sie wahrscheinlicher a) Bankangestellte oder b) Bankangestellte und Feministin? Die meisten wählen b) – obwohl das mathematisch unmöglich ist.
Statistische Grundwahrscheinlichkeiten werden ignoriert, Stereotype überbewertet.
Das "Linda-Problem" von Kahneman und Tversky ist ein Klassiker: Die Konjunktion zweier Ereignisse kann nie wahrscheinlicher sein als ein einzelnes Ereignis. Doch 85% der Befragten ignorieren diese Logik zugunsten des "passenden" Narrativs.
Das Gehirn bevorzugt kohärente Geschichten über statistische Wahrheit. Je mehr Details ein Szenario enthält, desto "echter" wirkt es – obwohl jedes Detail die Gesamtwahrscheinlichkeit verringert.
Die Tendenz, sich bei Entscheidungen zu stark an der ersten erhaltenen Information (dem "Anker") zu orientieren.
B – Availability HeuristicDie Einschätzung von Wahrscheinlichkeiten basierend darauf, wie leicht uns Beispiele einfallen.
B – Overconfidence BiasDie Tendenz, das eigene Wissen, die eigenen Fähigkeiten und die Genauigkeit der eigenen Vorhersagen zu überschätzen.