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Normalitätsverzerrung (Normalcy Bias)

Auch bekannt als: Normalcy Effect Incredulity Response Analysis Paralysis in Emergencies
Cognitive Bias ID: normalcy_bias

Definition

Normalitätsverzerrung ist die Tendenz, die Möglichkeit und die Auswirkungen einer Katastrophe zu unterschätzen, weil sie noch nie oder lange nicht mehr eingetreten ist. Menschen gehen davon aus, dass alles normal weiterläuft, und haben Schwierigkeiten, Warnsignale für drohendes Unheil zu verarbeiten, was zu mangelhafter Vorbereitung führt.

Beispiele

Anwohner in einem Flutgebiet ignorieren Evakuierungswarnungen, weil 'es noch nie so schlimm war', selbst wenn die Pegel Rekordhöhen erreichen. Sie machen weiter wie bisher, bis die Fluchtwege abgeschnitten sind.

Ein Unternehmen ignoriert wiederholte Warnungen seiner IT-Abteilung vor einer möglichen Cyberattacke, weil 'wir noch nie gehackt wurden'. Erst nachdem Kundendaten gestohlen wurden, beginnt man ernsthaft in Sicherheitssysteme zu investieren.

Bewohner einer Stadt in der Nähe eines aktiven Vulkans weigern sich, auf Evakuierungsempfehlungen zu reagieren, da der letzte Ausbruch Generationen zurückliegt. 'Das ist doch nur Panikmache', sagen viele – bis der Aschesturm die ersten Straßen erreicht.

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

    Wird ein Risiko abgetan, nur weil es in der Vergangenheit noch nicht eingetreten ist?

    Typ: binary
  2. 2

    Wird angenommen, dass die aktuellen Bedingungen auf unbestimmte Zeit fortbestehen?

    Typ: binary
  3. 3

    Werden Warnsignale ignoriert, weil das Schlimmste beispiellos erscheint?

    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