Automatische Prozesse bei Entscheidungen: das dominierende Prinzip menschlicher Entscheidungen: Intuition, komplex-rationale Analyse oder Reduktion?
Gespeichert in:
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|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Hamburg
Kovač
2006
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| Schriftenreihe: | Schriftenreihe Schriften zur Sozialpsychologie
9 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Ausführliche Beschreibung Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | 274 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 9783830026259 3830026250 |
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Vorwort und Danksagung 9
1. Einleitung 13
1.1 Beschreibung und Abgrenzung probabilistischer Inferenzen 13
1.2 Einführung der theoretischen Grundlagen der Arbeit 18
2. Theorieteil 23
2.1 Historische Entwicklung der Entscheidungsforschung 23
2.1.1 Rational analytische Strategien: Normative vs. deskriptive
Entscheidungsmodelle 23
2.1.2 Forschung zu Präferenzentscheidungen 24
2.1.3 Forschung zur Bildung von Urteilen 27
2.1.4 Reduktionistische Strategien: Das adaptive toolbox model 29
2.2 Intuitive Strategien: Automatische Prozesse bei Entscheidungen 32
2.2.1 Automatische Prozesse der Informationsverarbeitung 32
2.2.2 Allgemeiner methodischer Ansatz zum Nachweis automatisch intuitiver
Entscheidungsstrategien 34
2.2.3 Abgrenzung der consistency maximizing strategy gegenüber anderen
Automatismen postulierenden Entscheidungsmodellen 36
2.2.4 Zusammenfassung: reduktionistische, intuitive und rational analytische
Ansätze 38
2.3 Das adaptive toolbox model 38
2.3.1 Allgemeine Beschreibung des Modells 38
2.3.2 Fast and frugal heuristics 39
2.3.3 Adaptive Anwendung von fast and frugal heuristics 51
2.3.4 Die „ökologische Rationalität von fast and frugal heuristics 52
2.3.5 Empirische Befunde der Prüfung des adaptive toolbox modeis 54
2.3.6 Diskussion der Befunde bezüglich der Anwendung automatisch intuitiver
Entscheidungsstrategien 65
2.3.7 Kritische Würdigung der empirischen Arbeiten 68
2.4 Consistency maximizing strategy eine automatisch intuitive
Entscheidungsstrategie 71
2.4.1 Das Prinzip der Konsistenzmaximierung 74
2.4.2 Parallel constraint satisfaction Modelle für Entscheidungen 75
2.4.3 Aufbau und Algorithmus von parallel constraint satisfaction Modellen 78
2.4.4 Mathematische Beschreibung des parallel constraint satisfaction
Algorithmus 79
2.4.5 Allgemeine Wirkmechanismen der consistency maximizing strategy 80
5
2.4.6 Definition der consistency maximizing strategy 84
2.4.7 Simulationen von CMS und Ableitung von Vorhersagen 86
2.4.8 Befunde zu den Vorhersagen von CMS 91
2.4.9 Zusammenfassung und Konkretisierung der Forschungsfragen 92
3. Empirischer Teil 95
3.1 Methodische Vorüberlegungen 95
3.1.1 Ökologisch valide Entscheidungssituationen 96
3.1.2 Methode zur Messung von subjektiven Cue Validitäten 99
3.1.3 Bayesianische Strategieklassifikation 100
3.1.4 Dreistufige Strategieklassifikationsmethode 103
3.2. Das Untersuchungsparadigma 108
3.2.1 Material 108
3.2.2 Prozedur 109
3.2.3 Auswertung 109
3.2.4 Beispiel Strategieklassifikation 112
3.3 Überblick über die empirischen Arbeiten und Darstellung der Voruntersuchung
113
3.3.1 Überblick und Logik der Untersuchungen 113
3.3.2 Voruntersuchung zur Bestimmung der minimalen Entscheidungszeit bei
der Anwendung einer seriellen WADD Strategie 114
3.4 Strategiewahl in probabilistischen Inferenzen bei vorgegebenen Informationen
121
3.4.1 Experiment 1: Probabilistische Inferenzen auf Basis von 3 Cues mit
vorgegeben Informationen 121
3.4.2 Experiment 2: Manipulation der Komplexität der Entscheidungssituation
144
3.4.3 Zusammenfassung und Diskussion der Befunde zu probabilistischen
Inferenzen mit vorgegebenen Informationen 159
3.5 Empirische Testung gedächtnisbasierter probabilistischer Inferenzen 161
3.5.1 Experiment 3: Gedächtnisbasierte probabilistische Inferenzen mit
implizitem Zeitdruck 162
3.5.2 Experiment 4: Gedächtnisbasierte probabilistische Inferenzen bei hohem
expliziten Zeitdruck 175
3.5.3 Experiment 5: Variation des expliziten Zeitdrucks bei gedächtnisbasierten
probabilistischen Inferenzen 182
3.5.4 Experiment 6: Beeinflussung von Entscheidungsstrategien durch
Instruktion 189
3.5.5 Experiment 7: Beeinflussung der Entscheidungsstrategie durch Instruktion
bei niedrigem expliziten Zeitdruck 196
6
3.5.6 Zusammenfassung und Diskussion der Befunde zu gedächtnisbasierten
probabilistischen Inferenzen 204
3.6 Veränderung von Cue Validitäten im Entscheidungsprozess 205
3.6.1 Experiment 8: Veränderung von Cue Validitäten in probabilistischen
Inferenzen im Kontext einer Konsumentenentscheidung 206
3.6.2 Experiment 9: Veränderung von Cue Validitäten bei probabilistischen
Inferenzen bei der Auswahl eines Urlaubsorts 212
3.6.3 Experiment 10: Veränderung von Cue Validitäten ohne explizite
Entscheidung 218
3.6.4 Zusammenfassende Diskussion der Befunde zur Veränderung von Cue
Validitäten im Entscheidungsprozess 221
4. Generelle Diskussion 227
4.1 Zusammenfassung der Befunde 227
4.1.1 Ergebnisse zu Entscheidungsstrategien 228
4.1.2 Ergebnisse zu Entscheidungszeiten 230
4.1.3 Befunde zur Veränderung von Cue Validitäten 231
4.1.4 Implikationen für die Entscheidungsforschung 231
4.2 CMS und aktuelle Trends der Entscheidungsforschung 232
4.3 Implikationen für die Praxis 234
4.3.1 Vorteile der Nutzung intuitiver Strategien 234
4.3.2 Mögliche Probleme bei der Anwendung intuitiver Strategien 237
Literatur 241
Anhang 259
Anhang A: Material und Vergleiche Experimente 1, 2, 6 und 7 259
Anhang C: Cue Muster Experiment 2, 6 Cue Paradigma 263
Anhang D: Experiment 2 Vorhersagen der Entscheidungsstrategien im 6 Cue
Paradigma 265
Anhang E: Fragebogen Experiment 7 267
Anhang F: Untersuchungsmaterial verwendet in den Experimenten 3 bis 5... 269
Zusammenfassung 271
Abstract (English) 273
7
|
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Inhaltsverzeichnis
Vorwort und Danksagung 9
1. Einleitung 13
1.1 Beschreibung und Abgrenzung probabilistischer Inferenzen 13
1.2 Einführung der theoretischen Grundlagen der Arbeit 18
2. Theorieteil 23
2.1 Historische Entwicklung der Entscheidungsforschung 23
2.1.1 Rational analytische Strategien: Normative vs. deskriptive
Entscheidungsmodelle 23
2.1.2 Forschung zu Präferenzentscheidungen 24
2.1.3 Forschung zur Bildung von Urteilen 27
2.1.4 Reduktionistische Strategien: Das adaptive toolbox model 29
2.2 Intuitive Strategien: Automatische Prozesse bei Entscheidungen 32
2.2.1 Automatische Prozesse der Informationsverarbeitung 32
2.2.2 Allgemeiner methodischer Ansatz zum Nachweis automatisch intuitiver
Entscheidungsstrategien 34
2.2.3 Abgrenzung der consistency maximizing strategy gegenüber anderen
Automatismen postulierenden Entscheidungsmodellen 36
2.2.4 Zusammenfassung: reduktionistische, intuitive und rational analytische
Ansätze 38
2.3 Das adaptive toolbox model 38
2.3.1 Allgemeine Beschreibung des Modells 38
2.3.2 Fast and frugal heuristics 39
2.3.3 Adaptive Anwendung von fast and frugal heuristics 51
2.3.4 Die „ökologische Rationalität" von fast and frugal heuristics 52
2.3.5 Empirische Befunde der Prüfung des adaptive toolbox modeis 54
2.3.6 Diskussion der Befunde bezüglich der Anwendung automatisch intuitiver
Entscheidungsstrategien 65
2.3.7 Kritische Würdigung der empirischen Arbeiten 68
2.4 Consistency maximizing strategy eine automatisch intuitive
Entscheidungsstrategie 71
2.4.1 Das Prinzip der Konsistenzmaximierung 74
2.4.2 Parallel constraint satisfaction Modelle für Entscheidungen 75
2.4.3 Aufbau und Algorithmus von parallel constraint satisfaction Modellen 78
2.4.4 Mathematische Beschreibung des parallel constraint satisfaction
Algorithmus 79
2.4.5 Allgemeine Wirkmechanismen der consistency maximizing strategy 80
5
2.4.6 Definition der consistency maximizing strategy 84
2.4.7 Simulationen von CMS und Ableitung von Vorhersagen 86
2.4.8 Befunde zu den Vorhersagen von CMS 91
2.4.9 Zusammenfassung und Konkretisierung der Forschungsfragen 92
3. Empirischer Teil 95
3.1 Methodische Vorüberlegungen 95
3.1.1 Ökologisch valide Entscheidungssituationen 96
3.1.2 Methode zur Messung von subjektiven Cue Validitäten 99
3.1.3 Bayesianische Strategieklassifikation 100
3.1.4 Dreistufige Strategieklassifikationsmethode 103
3.2. Das Untersuchungsparadigma 108
3.2.1 Material 108
3.2.2 Prozedur 109
3.2.3 Auswertung 109
3.2.4 Beispiel Strategieklassifikation 112
3.3 Überblick über die empirischen Arbeiten und Darstellung der Voruntersuchung
113
3.3.1 Überblick und Logik der Untersuchungen 113
3.3.2 Voruntersuchung zur Bestimmung der minimalen Entscheidungszeit bei
der Anwendung einer seriellen WADD Strategie 114
3.4 Strategiewahl in probabilistischen Inferenzen bei vorgegebenen Informationen
121
3.4.1 Experiment 1: Probabilistische Inferenzen auf Basis von 3 Cues mit
vorgegeben Informationen 121
3.4.2 Experiment 2: Manipulation der Komplexität der Entscheidungssituation
144
3.4.3 Zusammenfassung und Diskussion der Befunde zu probabilistischen
Inferenzen mit vorgegebenen Informationen 159
3.5 Empirische Testung gedächtnisbasierter probabilistischer Inferenzen 161
3.5.1 Experiment 3: Gedächtnisbasierte probabilistische Inferenzen mit
implizitem Zeitdruck 162
3.5.2 Experiment 4: Gedächtnisbasierte probabilistische Inferenzen bei hohem
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3.5.3 Experiment 5: Variation des expliziten Zeitdrucks bei gedächtnisbasierten
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3.5.4 Experiment 6: Beeinflussung von Entscheidungsstrategien durch
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3.5.6 Zusammenfassung und Diskussion der Befunde zu gedächtnisbasierten
probabilistischen Inferenzen 204
3.6 Veränderung von Cue Validitäten im Entscheidungsprozess 205
3.6.1 Experiment 8: Veränderung von Cue Validitäten in probabilistischen
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3.6.4 Zusammenfassende Diskussion der Befunde zur Veränderung von Cue
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4. Generelle Diskussion 227
4.1 Zusammenfassung der Befunde 227
4.1.1 Ergebnisse zu Entscheidungsstrategien 228
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4.3.2 Mögliche Probleme bei der Anwendung intuitiver Strategien 237
Literatur 241
Anhang 259
Anhang A: Material und Vergleiche Experimente 1, 2, 6 und 7 259
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| series | Schriftenreihe Schriften zur Sozialpsychologie |
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| spelling | Glöckner, Andreas Verfasser aut Automatische Prozesse bei Entscheidungen das dominierende Prinzip menschlicher Entscheidungen: Intuition, komplex-rationale Analyse oder Reduktion? Andreas Glöckner Die Bewältigung komplexer Entscheidungssituationen mittel automatischer Informationsverarbeitungsprozesse Hamburg Kovač 2006 274 S. graph. Darst. txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Schriftenreihe Schriften zur Sozialpsychologie 9 Zugl.: Erfurt, Univ., Diss., 2006 u.d.T.: Glöckner, Andreas: Die Bewältigung komplexer Entscheidungssituationen mittels automatischer Informationsverarbeitungsprozesse Heuristik (DE-588)4024772-7 gnd rswk-swf Entscheidungsfindung (DE-588)4113446-1 gnd rswk-swf Intuition (DE-588)4027532-2 gnd rswk-swf (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content Entscheidungsfindung (DE-588)4113446-1 s Intuition (DE-588)4027532-2 s Heuristik (DE-588)4024772-7 s DE-604 Schriftenreihe Schriften zur Sozialpsychologie 9 (DE-604)BV014019041 9 text/html http://www.verlagdrkovac.de/3-8300-2625-0.htm Ausführliche Beschreibung HBZ Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=014953738&sequence=000002&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis |
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