The Impact of Numerical Cognition on Economic Judgments

Abstract

Die Verarbeitung von numerischen Informationen ist grundlegend für viele alltägliche, gerade auch ökonomische Entscheidungen. Die zugrunde liegenden kognitiven Prozesse der Informationsverarbeitung wurden in klassischen ökonomischen Modellen nicht explizit berücksichtigt. Abweichungen von der Erwartungswertmaximierung, zum Beispiel modelliert durch eine konkave Nutzenfunktion, wurden auf subjektive Präferenzen zurückgeführt. Neuere Forschungsansätze erklären diese Abweichungen durch systematische Ungenauigkeiten in der Zahlenwahrnehmung und -verarbeitung (e.g., Khaw et al., 2021; Schley & Peters, 2014). Die vorliegende Dissertation untersucht den Reflection Effect, d.h. risikoaverses Verhalten bei Gewinnen aber risikofreudiges Verhalten bei Verlusten, und Loss Aversion in erfahrungsbasierten Entscheidungen. Es wird untersucht, inwiefern diese in der Prospect Theory beschriebenen Verhaltensmuster durch die unpräzise kognitive Verarbeitung von negativen Zahlen im Vergleich zu der von positiven Zahlen erklärt werden können. Um Einflüsse subjektiver Präferenzen von Einflüssen unpräziser Informations-verarbeitung zu unterscheiden, wurden die Antworten von Versuchspersonen in präferenz-basierten Entscheidungen mit objektiven Schätzaufgaben, die auf den gleichen Zahlen-sequenzen basierten, verglichen. Während die Prozesse der Zahlenverarbeitung beide Aufgaben betreffen, sollten subjektive Präferenzen die Schätzaufgabe nicht beeinflussen. Über alle Experimente hinweg wurde keine Evidenz für Loss Aversion gefunden. Der Reflection Effect konnte in erfahrungsbasierten Entscheidungen repliziert werden. Gleiche systematische Abweichungen zeigten sich auch in der Schätzaufgabe für rein positive und rein negative Zahlen. Dies deutet darauf hin, dass der Reflection Effect und damit die abnehmende Sensitivität in der Wertfunktion der Prospect Theory zumindest teilweise auf Ungenauigkeiten kognitiver Prozesse der Zahlenverarbeitung zurückzuführen ist statt auf subjektive Präferenzen alleine. Sahen die Versuchspersonen jedoch gemischte Sequenzen mit Mittelwerten ungleich Null, zeigten die präferenzbasierten Entscheidungen den Reflection Effect, die Schätzungen wichen jedoch in die entgegengesetzte Richtung ab. Ungenauigkeiten in der Zahlen-verarbeitung sind demnach nicht alleine für Abweichungen von der Erwartungswert-maximierung verantwortlich. Die unterschiedlichen Schätzungen in gemischten versus in rein positiven oder negativen Sequenzen ließen sich weder durch Unterschiede in der Zahlenrepräsentation zwischen den beiden Bedingungen erklären noch durch unterschiedliche Gedächtnisprozesse. Diese Ergebnisse zeigen die Relevanz, kognitive Prozesse der Zahlenverarbeitung in Entscheidungsmodelle zu integrieren, um Verzerrungen der Informationsverarbeitungen von Einflüssen subjektiver Präferenzen zu unterscheiden. Das wiederum hilft, Verhalten in verschiedenen Kontexten präziser vorherzusagen.

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