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Yale-Studie: Welche Entscheidungen ein Mensch treffen wird, lässt sich vorhersagen

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Ein Beitrag der Medizin Doc Redaktion vom 25. November 2020

Beobachtung von Entscheidungsprozessen zur Vorhersage und zum Verständnis von Risikopräferenzen: Forscher an der Yale University können aufzeigen, wie entschlossen oder unentschlossen Menschen bei der Entscheidungsfindung sind und zudem auch ihre zugrunde liegenden Präferenzen und zukünftigen Entscheidungen vorhersagen.

Wenn ein Mensch eine Entscheidung trifft, muss er eine Vielzahl von Faktoren bewerten. Wie hoch ist das potenzielle Risiko? Wie hoch ist der Gewinn oder die Kosten? Welche Auswirkungen wird die Entscheidung haben? Forscher an der Yale University haben dazu in einer Studie die Entscheidungsfindungsprozesse mit einem einfachen Hilfsmittel, einer Computermaus, untersucht.

Die Wissenschaftler entdeckten dabei, dass die Mausbewegungen der Testpersonen, wenn ihnen auf einem Computerbildschirm Auswahlmöglichkeiten präsentiert werden, nicht nur zeigen können, ob und wie hin- und hergerissen (konflikthaft, entschlossen, unentschlossen) Menschen bei der Entscheidungsfindung sind, sondern auch ihre zugrunde liegenden Präferenzen und zukünftigen Entscheidungen vorhersagen können.

In der Theorie können Informationen, die sich aus den Bewegungen der Maus ergeben, nach Aussage von Melissa Ferguson, Professorin für Psychologie in Yale und eine der Autoren der Studie, nicht nur vorhersagen, was die Menschen kaufen werden, sondern möglicherweise auch andere gesellschaftliche Fragen beantworten, beispielsweise ob sie während der Pandemie in der Öffentlichkeit eine Maske tragen werden oder welchen Kandidaten sie bei einer Wahl wählen werden.

Für die Untersuchung erfassten Melissa Ferguson, Paul Stillman von der Yale School of Management und Ian Krajbich von der Ohio State University die Bewegungen der Computermaus, die etwa 650 Probanden mit verschiedenen Glücksspielmöglichkeiten auf einem Computerbildschirm zeigten. Sollten sie eine Wette mit einer Wahrscheinlichkeit von 50:50 abschließen oder passen und ein bestimmtes Ergebnis akzeptieren?


Wie gezielt eine Person die Computermaus bewegte, bevor sie ihre Entscheidung traf, lieferte ein Maß für den Grad ihres inhärenten Konflikts. Auch wenn sich eine Person letztendlich für eine riskante Option entschied, kann sie zum Beispiel risikoscheu sein, wenn ihre Mausbewegungen in Richtung der sicheren Option abwichen, so wie es die Prognose voraussagte.

In der Tat wählten diese Personen, die diese Art der abweichenden Bewegung zeigten, in nachfolgenden Tests eine sichere Option. Umgekehrt gingen diejenigen, deren Mausbewegungen auf die risikoreichere Wette zugingen, in künftigen Tests mit größerer Wahrscheinlichkeit mehr Risiken ein.

Das angewendete „Computermausmodell” der Entscheidungsfindung hilft bei der Untersuchung der Art und Weise, wie Menschen Entscheidungen treffen, bei der Lösung der zugrunde liegenden Herausforderungen. Wie die ungenauen Umfragen während der jüngsten Präsidentschaftswahlen zeigen, ist das, was Menschen sagen, was sie tun werden, und das, was sie tatsächlich tun, manchmal unterschiedlich.

Bei einer Umfrage könnten die Menschen angeben, dass sie an Thanksgiving aufgrund der Pandemie Familienzusammenkünfte auf einige wenige Personen beschränken würden, so die Forscher. Wenn man ihnen jedoch auf einem Computerbildschirm verschiedene Optionen über die Größe von Familienfeiern während des Feiertags anzeigt und der Maus folgt, kann man sehen, ob sie in der Wirklichkeit andere Pläne haben.

Beobachtung von Entscheidungsprozessen zur Vorhersage und zum Verständnis von Risikopräferenzen: Indem wir die Bewegungen der Computermaus aufzeichnen, während die Menschen sich entscheiden, können wir besser verstehen, ob sie es wirklich machen oder etwas ganz anderes tun werden, so die Forscher. Die Ergebnisse der vorliegenden Yale-Studie wurden in der Zeitschrift Proceedings of the National Academy of Sciences veröffentlicht (Titel: Using dynamic monitoring of choices to predict and understand risk preferences).

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(Quellen: Yale University / Proceedings of the National Academy of Sciences)

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