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Weber-Fechner-Gesetz (Weber-Fechner Perception Bias)

Auch bekannt als: Weber's law Fechner's law Just-noticeable difference principle
Cognitive Bias ID: weber_fechner_law

Definition

Das Prinzip, dass die wahrgenommene Veränderung eines Reizes proportional zum ursprünglichen Reiz ist, nicht zur absoluten Veränderung. Ein Rabatt von 10 $ auf einen Artikel von 30 $ fühlt sich signifikant an, aber trivial bei einem Artikel von 1.000 $, obwohl die Ersparnis identisch ist. Diese logarithmische Beziehung zwischen Reiz und Wahrnehmung betrifft alle sensorischen Bereiche und erstreckt sich auf kognitive Urteile über Geld, Zeit und Menge.

Beispiele

Eine Person fährt 20 Minuten quer durch die Stadt, um 15 Dollar bei einem 25-Dollar-Taschenrechner zu sparen, würde aber nicht die gleiche Fahrt unternehmen, um 15 Dollar bei einer 500-Dollar-Jacke zu sparen. Die absoluten Einsparungen sind identisch, aber die proportionale Veränderung lässt die erste lohnenswert und die zweite vernachlässigbar erscheinen.

Ein Supermarkt erhöht den Preis eines 2-Euro-Joghurts um 20 Cent – die Kunden beschweren sich lautstark. Dieselbe Kette erhöht den Preis eines 80-Euro-Weinpakets um 20 Cent, und niemand bemerkt es. Die absolute Veränderung ist identisch, doch die wahrgenommene Ungerechtigkeit ist völlig unterschiedlich.

Im Fitnessstudio freut sich ein Anfänger enorm, wenn er sein Gewicht beim Bankdrücken von 20 kg auf 30 kg steigert. Ein erfahrener Athlet, der bereits 150 kg drückt, empfindet dieselbe Steigerung um 10 kg kaum als Fortschritt – obwohl die absolute Zunahme gleich ist.

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

    Werden gleiche absolute Unterschiede je nach Ausgangsgröße (Basislinie) unterschiedlich wahrgenommen?

    Typ: binary
  2. 2

    Wird eine Veränderung als unbedeutend abgetan, weil die Referenzgröße groß ist?

    Typ: binary
  3. 3

    Würde dieselbe absolute Veränderung in einem kleineren Kontext anders behandelt werden?

    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