🧠 Risikobereitschaft: Die Kenntnis der Konsequenzen unserer Entscheidungen könnte uns irrational machen

In vielen Situationen des täglichen Lebens wird die Entscheidungsfindung von einer Rückmeldung über die Konsequenzen der eigenen Wahl oder einem "Feedback" bezüglich ihres Ergebnisses begleitet: finanzieller Gewinn oder Verlust, Erfolg oder Misserfolg, Informationen darüber, was passiert wäre, wenn eine andere Wahl getroffen worden wäre... Die dominierenden Theorien in Wirtschaftswissenschaften, Psychologie und Neurowissenschaften gehen davon aus, dass dieses Feedback es ermöglicht, die eigenen Überzeugungen schrittweise anzupassen und zu lernen, bessere Entscheidungen zu treffen, insbesondere im Rahmen wiederholter Entscheidungsfindung.

Um diese Hypothese zu testen, führte ein Forschungsteam des Laboratoire de neurosciences cognitives computationnelles (Inserm/ENS) unter der Leitung von Stefano Palminteri, Forschungsdirektor am Inserm, in Zusammenarbeit mit der Paris School of Economics Verhaltensexperimente mit mehr als 500 Teilnehmerinnen und Teilnehmern durch.



Bei jedem Schritt dieser Experimente sahen sich die Freiwilligen einer binären Entscheidungssituation gegenüber: einer sicheren Option (zum Beispiel sicher 20 Punkte zu gewinnen) und einer riskanten Option (zum Beispiel eine 50%ige Chance, 40 Punkte zu gewinnen, und eine 50%ige Chance, gar nichts zu gewinnen). Um bestimmte methodische Verzerrungen auszuschließen, machten die Wissenschaftler die riskante Option im Vergleich zur sicheren Option mehr oder weniger vorteilhaft, indem sie die Gewinnwahrscheinlichkeit (10 %, 50 %, 90 %) und ihren Wert (40 oder 60 Punkte) variierten. Die Qualität der Entscheidungen wurde anhand der Fähigkeit der Freiwilligen gemessen, die Option mit dem höchsten durchschnittlichen Gewinn zu wählen [1].

Das Feedback, wenn es gegeben wurde, war entweder teilweise (es wurde nur das Ergebnis der gewählten Option mitgeteilt) oder vollständig (die Ergebnisse beider möglichen Optionen wurden mitgeteilt). Seine Wirkung wurde dann auf zwei komplementäre Arten bewertet: Zunächst erhielt die Person nach einer Entscheidung ein Feedback, dessen Auswirkung auf die nächste Entscheidung untersucht wurde und es ermöglichte zu beobachten, wie sich das Verhalten entwickelte. Danach – und das ist einer der innovativsten Aspekte der Studie – wurden die Freiwilligen in einigen Experimenten nicht im Voraus darüber informiert, dass ein Feedback gegeben würde, während sie in anderen explizit wussten, dass ein Feedback erfolgen würde.

Die Ergebnisse der Experimente zeigen, dass die Anwesenheit von Feedback die Risikobereitschaft systematisch um 35 % bis 45 % erhöht, aber ohne die Qualität der Entscheidungen zu verbessern.

Je nach Situation könnten zwei durch die Analyse der experimentellen Daten aufgedeckte, unterschiedliche psychologische Mechanismen diese Ergebnisse erklären. Wenn nur das Ergebnis der getroffenen Wahl offengelegt wird (teilweises Feedback), wäre die erhöhte Risikobereitschaft auf Neugier zurückzuführen: Die Wahl der riskanten Option ermöglicht es, mehr Informationen zu erhalten (da das Ergebnis der sicheren Option standardmäßig immer bekannt ist). Wenn die Freiwilligen jedoch auch sehen, was sie mit der nicht gewählten Option hätten gewinnen können (vollständiges Feedback), fördert die Antizipation von Reue in den nachfolgenden Entscheidungen risikoreiche Entscheidungen.


Ein weiteres überraschendes Ergebnis: Bei Personen, die vor ihrer Entscheidung wussten, dass sie ein Feedback erhalten würden, trat die erhöhte Risikobereitschaft auf, noch bevor die Freiwilligen überhaupt ein Feedback erhalten hatten.

"Diese Ergebnisse legen nahe, dass bereits die bloße Erwartung, ein Feedback zu erhalten, die Einstellung zum Risiko verändern würde, noch vor jeglicher Erfahrung", erklärt Stefano Palminteri.

Schließlich wies das Team ein letztes, besonders kontraintuitives Ergebnis nach: Unmittelbar nachdem ein positives Feedback erhalten wurde (eine Bestätigung, dass die getroffene Wahl den maximal möglichen Gewinn erbracht hat), sank die Wahrscheinlichkeit, dass die Person erneut eine riskante Wahl traf.

"Nach den dominanten Theorien sollte man erwarten, dass ein positives Feedback dazu führt, die damit verbundene Wahl zu wiederholen, was mit einem Lerneffekt durch Erfahrung vereinbar wäre, analysiert Stefano Palminteri, doch wir beobachten das Gegenteil. Dies lässt sich durch einen kognitiven Bias namens 'Spielerfehlschluss' erklären: Nach einem Gewinn schätzen die Personen ihre Chancen, sofort wieder zu gewinnen, als geringer ein und vermeiden es daher, erneut zu spielen."

Diese Ergebnisse zeigen also sowohl paradoxe Effekte im Zusammenhang mit der Antizipation von Feedback als auch andere, die mit seinen unmittelbaren Folgen zusammenhängen. Nach Ansicht des Forschungsteams schränken sie die Lerneffekte des Feedbacks in einem risikobehafteten Entscheidungskontext erheblich ein.

"Diese Forschung trägt zu einem feineren Verständnis der kognitiven Mechanismen der Entscheidungsfindung unter Risiko bei, kommentiert Antonios Nasioulas, Doktor der Wirtschaftswissenschaften an der Paris School of Economics, Erstautor und korrespondierender Mitautor dieser Arbeit. Feedback wird oft als ein Werkzeug zum 'Debiasing' vorgestellt, das die Entscheidungsfindung in angewandten Kontexten wie Finanzmanagement oder medizinischen Entscheidungen verbessern soll. Diese Studie zeigt im Gegenteil, dass Feedback neue Verzerrungen einführen kann, indem es die Risikoeinstellung verändert, anstatt rationales Lernen zu fördern."

Diese Arbeit eröffnet somit neue Wege, um bestimmte, im Alltag oder im Rahmen von Verhaltensstudien beobachtete, übermäßig riskante Verhaltensweisen zu untersuchen. Die Autoren heben auch die Bedeutung der Berücksichtigung dieser Ergebnisse für die Gestaltung von Entscheidungshilfen hervor, egal ob sie für die breite Öffentlichkeit, Fachleute bestimmt oder in digitale Systeme integriert sind.

Anmerkung:


[1] Dieser Ansatz basiert auf dem "Erwartungswert" (EV); für jede Option berechnete das Team den Durchschnitt der möglichen Gewinne, gewichtet mit ihren Wahrscheinlichkeiten: im konkreten Fall dieser Studie EV = (Gewinnwahrscheinlichkeit × möglicher Gewinn). Bei jedem Entscheidungsschritt gilt daher die Option mit dem höchsten Erwartungswert als "optimal". Diese Methode ermöglicht es festzustellen, ob die Entscheidungen aus mathematischer Sicht optimal sind, unabhängig von persönlichen Risikopräferenzen.

Beispiel: Wenn die sichere Option 20 Punkte einbringt, dann ist EV_sicher = 1 x 20 = 20; wenn die riskante Option eine 50%ige Chance bietet, 90 Punkte zu gewinnen, dann ist EV_riskant = 0,5 x 90 = 45. Hier ist EV_riskant also die optimalste Wahl.

Quelle: Inserm