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Vernachlässigung der Wahrscheinlichkeit (Neglect of Probability)

Auch bekannt als: Probability neglect
Cognitive Bias ID: neglect_of_probability

Definition

Die Tendenz, Wahrscheinlichkeiten bei Entscheidungen unter Unsicherheit zu ignorieren und stattdessen auf das Ausmaß der Ergebnisse zu reagieren. Menschen behandeln kleine Wahrscheinlichkeiten entweder als null oder als viel größer, als sie sind, und es gelingt ihnen nicht, zwischen verschiedenen Stufen niedriger Wahrscheinlichkeit zu unterscheiden. Dies führt sowohl zu übermäßiger Angst vor seltenen Katastrophen als auch zur Missachtung moderater Risiken.

Beispiele

Eine Person weigert sich zu fliegen (jährliches Sterberisiko ca. 1 zu 11 Millionen), fährt aber täglich ohne Bedenken Auto (jährliches Risiko ca. 1 zu 8.000). Die lebhafte Vorstellung eines Flugzeugabsturzes überlagert die tatsächliche Wahrscheinlichkeitseinschätzung.

Nach einem Bericht über einen Hai-Angriff in den Nachrichten meiden Tausende von Urlaubern das Meer – obwohl die Wahrscheinlichkeit, von einem Hai getötet zu werden, bei etwa 1 zu 3,7 Millionen liegt. Gleichzeitig denken dieselben Menschen kaum darüber nach, dass das Schwimmen im Pool oder das Autofahren zum Strand statistisch gefährlicher ist.

Ein Politiker fordert Milliarden für Antiterrormaßnahmen, nachdem ein Anschlag in den Medien ausführlich behandelt wurde – obwohl die statistische Wahrscheinlichkeit, bei einem Terroranschlag zu sterben, verschwindend gering ist. Weitaus tödlichere, aber weniger dramatische Risiken wie Herzerkrankungen oder Verkehrsunfälle erhalten deutlich weniger politische Aufmerksamkeit und Mittel.

Prüfschritte
Prüfschritte
Binäre Ja/Nein-Fragen, die eine KI beantworten muss, um ein Argumentationsmuster in einem Text zu erkennen.
Jeder der 452 Aspekte hat Prüfschritte — einfache Ja/Nein-Fragen, die systematisch erkennen sollen, ob ein Muster in einem Text vorkommt. Für Ad Hominem: "Greift das Argument eine Person statt ihre Behauptung an?" Für falsche Dichotomie: "Werden nur zwei Optionen präsentiert, obwohl mehr existieren?"

Binäre (Ja/Nein) Fragen, die ein LLM beantworten muss, um diesen Aspekt zu identifizieren:

  1. 1

    Basieren Entscheidungen auf Worst-Case- oder Best-Case-Ergebnissen, ohne deren Wahrscheinlichkeit zu berücksichtigen?

    Typ: binary
  2. 2

    Wird die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses ignoriert, während dessen Konsequenzen die Argumentation dominieren?

    Typ: binary
  3. 3

    Würde sich die Entscheidung ändern, wenn explizite Wahrscheinlichkeiten berücksichtigt würden?

    Typ: binary
Vertiefung
Der aufklappbare Detailbereich auf jeder Aspekt-Seite mit Beispielen, Psychologie und Gegenstrategien.
Der Vertiefungsbereich bietet ausführliche Informationen zu jedem Aspekt: ein Praxisbeispiel, eine Erklärung warum es funktioniert, Tipps wie man entgegnet, alternative Bezeichnungen und Links zu verwandten Aspekten.

Hierarchischer Kontext