Integration von Entscheidungsattributen in verschiedenen Entscheidungskontexten (PDF)

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich Psychologie - Sonstiges, Note: 1.0, Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Informationen, anhand derer wir Entscheidungen treffen, sind oft mit Unsicherheit behaftet und damit wenig reliabel. Verschiedene Entscheidungstheorien basieren auf dem Ansatz, dass Entscheidungen in Risikosituationen durch den Erwartungswert geleitet werden, während andere behaupten, dass Magnitude und Belohnungswahrscheinlichkeit unter Unsicherheit additiv kombiniert werden.

In dieser Arbeit werden wertbasierte Entscheidungen zwischen zwei Optionen mit unterschiedlichen Magnituden und Wahrscheinlichkeiten untersucht. Mittels einer logistischen Regressionsanalyse wird gezeigt, dass die Wahrscheinlichkeit einen grösseren Einfluss auf die Entscheidungen hat als die Magnitude, unabhängig davon, ob die Wahrscheinlichkeitsinformation explizit vorgegeben ist oder aus dem vorherigen Belohnungsfeedback geschätzt wird.

Die Entscheidungsgenauigkeit wurde besonders durch unerwartete Unsicherheit beeinträchtigt, litt jedoch kaum unter der erwartbar unsicheren Wahrscheinlichkeitsinformation. Ausserdem zeigte sich, dass die Reaktionszeiten der Versuchspersonen unter Unsicherheit schneller waren als in der rein wertbasierten Entscheidungsaufgabe.

Es bleibt zu klären, welche Entscheidungsstrategien letztlich unter Unsicherheit eingesetzt werden und inwieweit deren Nutzung die Genauigkeit und Reaktionszeit von wertbasierten Entscheidungen beeinflusst.