Allgemeine Psychologie II Vorlesung 2

Allgemeine Psychologie II
Vorlesung 2
Prof. Dr. Björn Rasch, Cognitive Biopsychology and Methods
University of Fribourg
1
Björn Rasch,Vorlesung Allgemeine Psychologie Uni FR
27.02.14
Allgemeine Psychologie II
Woche Datum Thema 1 1
20.2.14
Denken
2
27.2.14
Denken
3
6.3.14
Sprache
4
13.3.14
Emotion
5
20.3.14
Emotion
6
27.3.14
Motivation
7
3.4.14
Motivation
10.4.14
---fällt aus --- (Kongress)
17.4.14
Volition und Handlungssteuerung
24.4.14
--- fällt aus --- (Osterferien)
9
1.5.14
Bewusstsein
10
8.5.14
---EXPRA-Kongress---
11
15.5.14
Bewusstsein
12
22.5.14
Wiederholung und Fragen
8
2
Björn Rasch,Vorlesung Allgemeine Psychologie Uni FR 27.02.14
Denken
Denkpsychologie befasst sich mit den inneren (mentalen)
Prozessen der Verarbeitung von Informationen.
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Denken als höhere kognitive Funktion
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Umfasst „niedrigere“ kognitive Funktionen (u.a. Aufmerksamkeit,
Mustererkennung, bildhafte Vorstellung)
Setzt Wissen voraus (z.B. Rechenregeln zum Lösen einer Gleichung)
Definitorische Aspekte des Denkens
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Mental ablaufender Prozess der Verarbeitung von Informationen
Inhalt und Ablauf abhängig von der denkenden Person und dem Kontext
Denken kann zu einer Handlung führen oder nicht
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Denkprozesse können Gegenstand des Denkens sein
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3
Mentales Durchspielen von Handlungsalternativen
Metakognition
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Denken
Deduktives Schlussfolgern
Induktives Schlussfolgern
Problemlösen
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4
Einfaches Problemlösen
Komplexes Problemlösen
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Schlussfolgern
Deduktives Schlussfolgern
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Logisches Schlussfolgern auf Basis fest vorgegebener Tatsachen
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Logischer Übergang von Aussagen (Prämissen) zu einer neuen Aussage
(Konklusion)
¨ 
} 
Logik: Wenn die Prämissen stimmen, ist das Ergebnis immer formal korrekt
Wie wenden Menschen die Gesetze der Logik an, welche Fehler treten auf?
Induktives Schlussfolgern
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5
Aus empirischen Informationen wird eine allgemeine Aussage abgeleitet.
Wie schlussfolgern und entscheiden Menschen bei Unsicherheit?
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Deduktives Schlussfolgern
Prädikatenlogik
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Interne Struktur von Aussagen mit Prädikaten (z.B. ...ist grösser als...)
Verwendung von Quantoren (z.B. alle, keine, einige)
Beispiele
} 
Karl ist grösser als Thomas (Prämisse 1).
} 
Thomas ist grösser als Miriam (Prämisse 2).
Also ist Karl grösser als Miriam (Konklusion).
} 
} 
Alle Menschen sind sterblich (Prämisse 1).
Sokrates ist ein Mensch (Prämisse 2).
} 
Also ist Sokrates sterblich (Konklusion).
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} 
Häufige Fehler bei
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Alle A sind B (bedeutet nicht: Alle B sind A)
Einige A sind nicht B (bedeutet nicht: Einige B sind nicht A)
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Deduktives Schlussfolgern
Prädikatenlogik
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Beispiel
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Alle Zylinder sind rot. Alle roten Objekte sind gross.
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Was folgt daraus für die Grösse der Würfel?
Kein kleines Objekte ist ein Kegel. Alle kleinen Objekte sind gelb.
} 
7
Was folgt daraus für die Farbe der Quader?
Kein Würfel ist blau. Alle grossen Objekte sind blau.
} 
} 
Was folgt daraus für die Grösse der Zylinder?
Alle kleinen Objekte sind Quader. Alle kleinen Objekte sind grün.
} 
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Stellen Sie sich vier Baukästen mit Bauklötzen vor. Für jeden Baukasten gelten
folgende zwei Aussagen. Ziehen Sie den richtigen Schluss
Was folgt daraus für die Farbe der Kegel?
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Induktives Schlussfolgern
Menschen treffen oft keine rationalen Entscheidungen.
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Zusätzlich liegen oft nicht genügend Informationen vor.
Entscheidungen müssen oft schnell getroffen werden.
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Bsp: Arzt bei einem medizinischen Notfall
Zeitdruck, Unsicherheit, hohes Risiko
Heuristiken
} 
} 
Einfache Faustregeln, die ohne logische Schlüsse zur
Entscheidung führen
} 
} 
Tversky & Kahnemann: kognitive Täuschungen
} 
8
Effiziente Problemlösestrategie, die fehleranfällig ist
Kahnemann: 2002 Nobelpreisträger in
Wirtschaftswissenschaften
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Induktives Schlussfolgern
Verfügbarkeitsheuristik
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Sterben mehr Menschen durch Flugzeugunfälle oder Autounfälle?
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Auftretenshäufigkeit von schwerwiegenden Ereignissen wird überschätzt
Entscheidung basiert auf Information, die einem am leichtesten in den
Sinn kommt
} 
Beispiel: Famous-Name Effect (Tversky & Kahnemann)
¨ 
¨ 
} 
Hausarbeit in WG / Partnerschaft: Überschätzung der eigenen Mitarbeit
¨ 
9
Namensliste mit 19 berühmten Männern und 20 weniger berühmten Frauen
Frage: Mehr Männernamen oder mehr Frauennamen?
Addition der geschätzten Anteile weit über 100%
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Induktives Schlussfolgern
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Repräsentationsheuristik
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Kauft ein Herr im Anzug und Aktenkoffer eher NZZ oder den Blick?
Repräsentativität als Entscheidungskriterium
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} 
} 
Einfluss von Stereotypen und repräsentativen Attributen
Einfach und schnell, aber sehr fehleranfällig
Anker und Anpassungsheuristik
} 
} 
Schätzen Sie das Produkt aus 9*8*7*6*5*4*3*2*1.
Anker liefert Ausgangspunkt / Startwert für Urteil
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Wieviel Geld möchten spenden? Wären Sie z.B. bereit, 5 $ zu spenden?
Erst letzte 4 Ziffern der Telefonnummer lernen, dann Grösse von
Mammutbäumen schätzen
¨ 
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10
Positive Korrelations
Listenpreise bei Immobilienangeboten
...
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Induktives Schlussfolgern
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Beispiel
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} 
Linda ist 31 Jahre alt, sie lebt allein, redet oft freimütig und ist sehr klug.
Sie hat Philosophie studiert und war als Studentin in Fragen der sozialen
Benachteiligung ausserordentlich engagiert, ausserdem nahm sie an AntiKernkraft-Demonstrationen teil.
Frage: Welche Aussage ist wahrscheinlicher?
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} 
Linda ist Bankangestellte.
Linda ist Bankangestellte und in der Frauenbewegung aktiv.
Konjunktionsfehler (conjunction error)
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Induktives Schlussfolgern
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Die Wahrscheinlichkeit einer Virusinfektion ist p = 0.001. Der
Test der Firma Rosartis zur Detektion der Virusinfektion hat
folgende Wahrscheinlichkeiten:
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} 
p (false-negative) = 0 (negatives Testergebnis bei Infektion)
P(false-positive) = 0.05 (positives Testergebnis ohne Infektion)
Petra hat ein positives Ergebnis. Wie gross ist die
Wahrscheinlichkeit, dass sie infiziert ist?
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Induktives Schlussfolgern
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Von 1‘000 Personen ist Eine infiziert.Von 1‘000 NichtInfizierten werden 50 positiv getestet. 100 Personen wurden
positiv getestet. Wie viele von ihnen sind vermutlich infiziert?
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Induktives Schlussfolgern
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Fehler bei der Verwendung von Heuristiken
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Konjunktionsfehler (conjunction error)
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Wahrscheinlichkeit der Konjunktion zweier Ereignisse ist immer kleiner als
die Wahrscheinlichkeit eines Einzelereignisses
Basisraten Missachtung (base-rate fallacy)
} 
A-priori Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines Ereignisses wird missachtet
¨ 
¨ 
} 
Hohe Sicherheit (over-confidence)
} 
Güte des Wissens wird häufig überschätzt
¨ 
¨ 
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Bsp.: Autounfälle viel häufiger als Flugzeugunfälle
Bayes Statistik
Welche Stadt ist grösser, Islamabad oder Hyderabad?
Obwohl Personen sich 100% sicher sind, ist Entscheidung nicht immer richtig.
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Induktives Schliessen
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Vorteile von Heuristiken
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Heuristiken als mentale Werkzeugkiste
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Entscheidung über Heuristiken sind schnell, sparsam, und brauchen nur
wenige Informationen.
Heuristische Prinzipien
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} 
} 
} 
Forschungsprogramm: Einfache Heuristiken (Gigerenzer, 1999)
Suchregeln: Reihenfolge der Informationssuche (zufällig? Rangfolge?)
Abbruchregeln: Kriterium des Abbruchs der Suche
Entscheidungsregeln: Wie wird auf Grund der Information entschieden?
Rekognitionsheuristik
} 
Entscheidung auf Basis der Bekanntheit der Information
¨ 
} 
Take-the-Best(TBT) Heuristik
} 
Entscheidung nach erfolgreicher Suche weniger Prädiktoren
¨ 
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Führt häufig zu korrekten Urteilen (z.B. Bekanntheit / Stadtgrösse, Aktienkauf)
Hamburg oder München grösser?
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Problemlösen
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Definition:
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Operatoren
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Massnahmen zur Reduktion der Ist-Soll Diskrepanz
Einfaches Problemlösen
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} 
} 
} 
Reduktion der Diskrepanz zwischen einem Ist-Zustand und einem angestrebten
Zielzustand (Soll-Zustand).
Ist-Zustand und Soll-Zustand sind klar definiert und bekannt
Operatoren sind verfügbar und müssen nur richtig eingesetzt werden
Bsp.: Schach
Komplexes Problemlösen
} 
} 
} 
} 
Ist-Zustand und /oder Soll-Zustand sind nicht klar definiert / unbekannt
Operatoren zur Problemlösen müssen erst gefunden oder generiert werden
Mehrstufige Entscheidungen notwendig
Einfluss von emotionalen / motivationalen Komponenten
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Bsp.: Bürgermeister einer Stadt
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Einfaches Problemlösen
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Informationstheoretischer Ansatz
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Aufgaben mit sequentiellen Problemstellungen
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Schrittweise Bearbeitung erforderlich
Ständiger Abgleich zwischen Ist-Zustand oder Problemlöseziel (Soll-Zustand)
Beispiel: Tower of Hanoi
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Einfaches Problemlösen
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Der General Problem Solver (GPS, Newel & Simon, 1972)
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Computerprogramm das einfache Probleme lösen kann
Operator wird auf ein bestimmtes Objekt angewendet, um einen neuen Zustand
zu erzeugen, der dem Soll-Zustand näher ist.
} 
Definition Hauptziel + Unterziele, ständiger Vergleich neue Situation und Sollzustand
} 
Mittel-Ziel Analyse: Passende Operatoren nacheinander auf Unterziele anwenden
Rückwärts-Analyse: Problem wird vom Zielzustand aus analysiert.
} 
} 
Analogie zum menschlichen Denken
} 
Informationsaufnahme (Beschreibung des Ist-Zustands)
Wissensspeicher (Abruf von Operatoren)
Kognitive Verarbeitung (Analyse von Ist- und Sollzustand)
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Ausgabe / Handlung (Anwendung der Operatoren)
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Probleme
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Problemstellung im Alltag zu komplex, Ist-Zustand schwer zu beschreiben
Probleme im Alltag dynamisch (Veränderung während der Bearbeitung)
GPS setzt unbegrenzte Speicherkapazität voraus
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Einfaches Problemlösen
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Einsichtsprobleme (Gestaltpsychologie)
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Einsicht durch eine Umstrukturierung des Problems (Aha-Erlebnis)
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Beispiele
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Umwandlung von defekter Gestalt in eine gute Gestalt
Verbinde die neun Punkte durch vier
gerade Linien, ohne den Stift
abzusetzen
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Einfaches Problemlösen
} 
Das Kerzenproblem (Duncker (1953))
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Aufgabe: Bitte befestigen Sie die Kerze an der Wand
Hilfsmittel: eine Kerze, eine Schachtel Streichhölzer, eine Schachtel
Reissnägel
Überwindung von figuralen und / oder funktionaler Gebundenheit von Objekten
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Einfaches Problemlösen
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Umfüllaufgabe (Luchins & Luchins 1959)
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Drei Wasserbehälter A, B und C stehen zur Verfügung
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Behälter fassen unterschiedlich Flüssigkeitsmengen, Zielmenge ist angegeben
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Einfaches Problemlösen
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Denkprozesse bei Einsichtsprozessen
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Vorbereitung: Informationen sammeln, erste Lösungsversuche
Inkubation: Nach dem Scheitern von mehreren Versuchen Abwendung vom
Problem, Beschäftigung mit anderen Dingen
Einsicht: Erkennen der Lösung („Aha Erlebnis)
Bewertung: Lösung wird auf Brauchbarkeit überprüft
Ausarbeitung: Umsetzung des Lösungswegs
Bedingungen
} 
} 
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Überwindung figuraler / funktionaler
Gebundenheit
Überwindung gelernter / bereits
erfolgreicher Lösungsstrategien
Aufmerksamkeit auf die „richtigen“
Aspekte der Aufgabe
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Messung über Blickbewegung möglich
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Einfaches Problemlösen
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Die Rolle des Schlafs für die Einsichtsbildung
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Aufgabe: Sequentielles Rechenproblem mit versteckter Abkürzung
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Vor dem Schlaf/Wach Interval 10 Blöcke durchgeführt
Nach Schlaf/Wach weitere 10 Blöcke durchgeführt
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} 
Schlaf fördert Einsicht in
vor dem Schlaf
bearbeitete Probleme
Problem liegen lassen
und „darüber schlafen“
hilft.
Wagner et al., 2004
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Komplexes Problemlösen
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Beispiele
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Computersimulation Lohhausen (Dörner et al., 1983)
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Stadt mit 3500 Einwohnern, Wohlstand hängt von städtischen Uhrenfabrik ab
Betrachter ist Bürgermeister von Lohhausen
Eingriffe: Steuern erhöhen, Wohnungen bauen, Fabrikarbeiter einstellen usw.
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Komplexes Problemlösen
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Merkmale eines komplexen Problems
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Komplexität
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Vernetztheit
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Dynamischen System entwickelt sich auch ohne Eingreifen des Betrachters
Zeitdruck,Vorhersagen müssen getroffen werden
Intransparenz
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Veränderung einer Variablen wirkt sich auch auf andere Variablen aus
Abhängigkeiten erkennen, Nebenwirkungen / Wechselwirkungen erkennen
Dynamik
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} 
Hohe Anzahl an Einzelvariablen und ihren Verknüpfungen
Hohe Anzahl an Eingriffsmöglichkeiten
Viele Merkmale der Situation / des Systems sind nicht zugänglich
Polytelie
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Mehrere Ziele / Interessen müssen gleichzeitg verfolgt und gegeneinander abgewogen
werden
} 
Differentielle Zielstruktur
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Komplexes Problemlösen
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Vorteile
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Alltagsnähe (Kritik an einfachem Pronlemlösen)
Anwendbar zur Diagnose und Training von Problemlösekompetenz
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Computersimulation möglich
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Beispiel: Assesment Center
Automatische Datenerhebung, hohe Motivation (Spielfreude), Zeitraffer
Nachteile
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Reabilität schwer messbar, da starke Trainingseffekte
Validität eingeschränkt, wenn Problemlöseerfolg nicht klar definiert ist
Problemlösefähigkeiten stark situations- und personenabhängig.
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Komplexes Problemlösen
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Handlungstendenzen und Fehler
} 
Mangelnde Berücksichtigung zeitlicher Abläufe
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Zeitliche Vorhersage fällt vielen Personen schwer
Vereinfachtes Ursache-Wirkung Denken
} 
Neben- und Wechselwirkungen werden nicht berücksichtigt
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Komplexe Wirkungen werden auf eine Ursache reduziert
¨ 
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Ursachen
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Begrenztheit von Ressourcen / Vergessen
} 
Überbewertung des momentan verfolgten Einzelziels
Vermeidung / Verdrängung von Misserfolg
} 
} 
Führt zu einer isolierten Betrachtung von auffälligen Problemen, Missachtung von Zusammenhängen / wichtigen
Faktoren; Schnelles Wechseln zwischen einzelnen Problemen, obwohl nur halb gelöst
Personenmerkmale
} 
} 
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Einfluss von IQ, wenig Einfluss von Vorwissen
Einfluss von Emotion: Unterschiedliche Strategien, aber ähnlich erfolgreich
} 
Positive Stimmung: Hohe Motivation, mutig, mehr ausprobieren, „durchwurschteln“
} 
Negative Stimmung: Stärkeres systematischen Informationensammeln
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Komplexes Problemlösen
} 
Komplexes Problemlösen und Intelligenz
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} 
} 
Problemlöse-Tests unterscheiden sich von allgemeinen IQ Tests
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Intelligenztest misst Geschwindigkeit und Genauigkeit von einzelnen kognitiven
Prozessen (konvergentes Denken)
} 
Komplexes Problemlösen erfordert vorausschauendes und vernetztes Denken sowie
Verfügbarkeit alternativer Handlungsstrategien („operative Intelligenz“)
Entscheidend, welche Aspekte von Intelligenz gemessen werden
Komplexes Problemlösen und Kreativität
} 
Kreativität: Fähigkeit neues / ungewöhnliches / originelles zu entwickeln
} 
} 
} 
Überschneidung mit Problemlösen
Setzt divergenten Denken voraus (Findung neuer Assoziationen)
Messung der Kreativität
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} 
Verbindung zwischen Worten suchen (Bsp.: Humor-Pech-Nacht)
Geometrische Formen zur bedeutungshaltigen Form zusammenlegen
¨ 
} 
Problem: Es gibt keine richtigen oder falschen Antworten
Intelligenz und Kreativität als Voraussetzung für komplexes Problemlösen
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Take-Home Messages
} 
Denkpsychologie befasst sich mit den inneren (mentalen) Prozessen der
Verarbeitung von Informationen.
} 
} 
Denken als höherer kognitiver Prozess, umfasst “niedrigere” kognitive Prozesse.
Deduktives Schlussfolgern
} 
Logisches Schlussfolgern auf Basis fest vorgegebener Tatsachen
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} 
Formale Aussagenlogik und Syllogismen
} 
} 
} 
Aussagenlogik, Wahrheitswert und Wahrheitstafeln
Modus Ponens, Modus Tollens, Acceptance of Consequent, Denial of Antecedent
Anwendung der formalen Logik im Alltag (aber auch von Experten) oft schwierig
Induktives Schlussfolgern
} 
Menschen entscheiden oft nicht rational, sondern verwenden Heuristiken
} 
} 
} 
Verfügbarkeitsheuristik, Repräsentationsheuristik, Ankerheuristik
} 
} 
29
Entscheiden oft mit Unsicherheit, Zeitdruck, hohem Risiko
Entscheidungen mit Heuristiken sind effizient, schnell, benötigen wenige Informationen
Fehler: Conjunction error, base-rate fallacy, overconfidence
Rekognitionsheuristik, Take-the-Best (TBT) Heuristik
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Take-Home Messages
} 
Problemlösen: Reduktion der Diskrepanz zwischen einem Ist-Zustand und einem
angestrebten Zielzustand (Soll-Zustand).
} 
} 
Operatoren: Massnahmen zur Reduktion der Ist-Soll Diskrepanz
Einfaches Problemlösen
} 
Ist-Zustand und Soll-Zustand sind klar definiert und bekannt
} 
} 
Sequentielle Probleme vs. Einsichtprobleme
} 
} 
Operatoren sind verfügbar und müssen nur richtig eingesetzt werden
Problem: Wenig relevant für den Alltag
Komplexes Problemlösen
} 
Ist-Zustand und /oder Soll-Zustand sind nicht klar definiert / unbekannt
} 
} 
} 
Simulationen können zur Diagnose / Training genutzt werden
} 
} 
30
Operatoren zur Problemlösen müssen erst gefunden oder generiert werden
Alltagsnähe, Einfluss von Komplexität, Zeitdruck, Emotion, Motivation, IQ etc.
Probleme: geringe Reliabilität,Validität fraglich
Intelligenz und Kreativität als Voraussetzung für komplexes Problemlösen
Björn Rasch,Vorlesung Allgemeine Psychologie Uni FR 27.02.14
Vielen Dank für Ihre
Aufmerksamkeit
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Björn Rasch,Vorlesung Allgemeine Psychologie Uni FR
27.02.14