Was ist eine Denkfalle? (zur Beispielsammlung „Denkfallen und Paradoxa“)
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Das Scheinwerfer- und das Sparsamkeitsprinzip ergeben sich aus der Notwendigkeit, mit begrenzten mentalen Ressourcen (Gedächtnis und Verarbeitungsfähigkeit) zurechtzukommen. Sie stecken hinter allen Denkfallen und sind in diesem Sinne übergeordnet.
Aus dem riesigen Informationsangebot der Außenwelt
werden - wegen der Kapazitätsbeschränkung unseres Kurzzeitgedächtnisses und des
damit zusammenhängenden Engpasses der Wahrnehmung - nur relativ kleine
Portionen ausgewählt und bewusst verarbeitet. (Eine Zusammenfassung
sinnesphysiologischer Daten unter informationstheoretischen Aspekten ist in
meinen „Denkfallen ...“, 1990, S. 35 ff., zu finden). Die Auswahl und Filterung
der Information hängt von der Ausrichtung des „Scheinwerfers der
Aufmerksamkeit“ ab. Popper spricht vom Scheinwerfermodell der Erkenntnis:
„Wir erfahren ja erst aus den Hypothesen, für welche Beobachtungen wir uns
interessieren sollen, welche Beobachtungen wir machen sollen“ (Popper,
1973, S. 369 ff.). Eine häufige Ursache für
Bedienfehler (beim Autofahren beispielsweise) ist die Gefangennahme der
Aufmerksamkeit: Wir werden abgelenkt und richten dadurch den Scheinwerfer
der Aufmerksamkeit falsch aus (Reason, 1994, S. 91).
Das Sparsamkeits- oder Ökonomieprinzip besagt, dass Arten und Individuen, die ökonomisch mit den Ressourcen umgehen, Vorteile im Konkurrenzkampf haben. Durch Auslese wird folglich der Aufwand zur Erreichung eines bestimmten Zwecks minimiert.
„Die angeboren Information des Auslösemechanismus ist so einfach kodiert, wie dies nur möglich ist, ohne ein Ansprechen auf eine andere als die biologisch adäquate Situation wahrscheinlich zu machen“ (Lorenz, 1973, S. 78). Wir haben einen „angeborenen Hang zur einfachsten Lösung“ (Riedl, 1981, S. 143). Karl R. Popper argumentiert auf der Linie des Ökonomieprinzips, auch wenn er meint, ohne diese Annahme auszukommen: „Vor allem aber erklärt unsere Auffassung, weshalb man in der ‘Einfachheit’ etwas Vorzugswürdiges sieht. Wir brauchen dazu keine Annahme von der Art des ‘Ökonomieprinzips’ oder dgl.: Einfachere Sätze sind ... deshalb höher zu werten als weniger einfache, weil sie mehr sagen, weil ihr empirischer Gehalt größer ist, weil sie besser prüfbar sind“ (Popper 1982, S. 103). Er verlangt eben, dass die Prüfung der Sätze - und nicht etwa deren Formulierung - dem Ökonomieprinzip folgt.
Bei übertriebener Anwendung des
Sparsamkeitsprinzips können wir Wesentliches übersehen. Wir denken zu
einfach. Das Braess’sche
Paradoxon führt uns das vor Augen.
„Die angeborenen Lehrmeister sind dasjenige, was vor allem Lernen da ist und da sein muss, um Lernen möglich zu machen“ (Lorenz, 1973, S. 119). „Das biologische Wissen enthält ein System vernünftiger Hypothesen, Voraus-Urteile, die uns im Rahmen dessen, wofür sie selektiert wurden, wie mit höchster Weisheit lenken; uns aber an dessen Grenzen vollkommen und niederträchtig in die Irre führen“ (Riedl, 1981, S. 37). Zu den angeborenen Lehrmeistern werden hier die Strukturerwartung, die Kausalitätserwartung, die Anlage zur Induktion, sowie der Neugier- und Sicherheitstrieb gezählt.
Alles Leben geht augenscheinlich von der Hypothese eines objektiv existierenden Kosmos aus, der von Recht und Ordnung zusammengehalten wird. Diese Strukturerwartung hat sich im Laufe der Evolution als Erfolgsrezept erwiesen. Die Strukturerwartung wirkt sich bei der optischen Wahrnehmung als Prägnanztendenz aus - das ist die Sinnsuche des Wahrnehmungsapparats. Die Gestaltgesetze beschreiben einige der Effekte, die auf die Prägnanztendenz zurückgehen (Goldstein, 1997, S. 168 ff.). Besonders eindrucksvoll ist der Effekt der Kontrastbetonung der optischen Wahrnehmung. Er spielt auch auf höheren kognitiven Ebenen eine wesentliche Rolle. Strukturerwartung und Prägnanztendenz schießen zuweilen über das Ziel hinaus; dann kann es zu einer Überschätzung des Ordnungsgehalts der Dinge kommen.
Die „rutschende
Leiter“ ist ein weiteres verblüffendes Beispiel
dafür, wie wir uns zuweilen von der Prägnanztendenz täuschen lassen.
Die „Hypothese von der Ursache“ enthält die
„Erwartung, dass Gleiches dieselbe Ursache haben werde. Dies ist zunächst nicht
mehr als ein Urteil im Voraus. Aber dieses Vorurteil bewährt sich... in einem
derartigen Übermaß an Fällen, dass es jedem im Prinzipe andersartigen Urteil
oder dem Urteils-Verzicht überlegen ist“ (Riedl, 1981, S. 140). Verhängnisvoll wird das Prinzip bei ausschließlich linearem
Ursache-Wirkungsdenken (Linear Cause-Effect Thinking), und wenn wir die
Vernetzung der Ursachen und die Nebenwirkungen unserer Handlungen außer Acht
lassen (Dörner, 1989, S. 54). Die vom Menschen
verursachten Umweltprobleme zeugen davon.
Noch ein Beispiel: Meist wird nach einem
Flugzeug-, Bahn-, Schiffsunglück oder einem Kernkraftwerksunfall der Pilot, der
Lokführer, der Kapitän oder der Operateur als Schuldiger präsentiert. Menschliches
Versagen heißt es dann, obwohl man besser von einer Fehlanpassung
von Mensch und Maschine reden und von einer Vielzahl von Ursachen ausgehen
sollte.
Die Fehlerbaumanalyse (Fault Tree Analysis)
kann helfen, das monokausale Denken zu überwinden und die meist vielgestaltigen
Ursachen unerwünschter Ereignisse mit schädlichen oder gar katastrophalen
Folgen zu erfassen (Leveson, 1995): Das
unerwünschte Ereignis ist Wurzel eines Baumes. Gefragt wird nach den
möglichen Ursachen des Ereignisses. Diese bilden dann die Zweige des Baumes.
Die den Zweigen zugeordneten Ereignisse können selbst wieder auf ihre Ursachen
hin untersucht werden. So führt die Analyse zu weiteren Verästelungen, bis hin
zu den als elementar geltenden Ursachen (Blätter).
Die Kausalitätserwartung verhindert manchmal nicht
nur das Auffinden der wahren Ursache, weil wir meinen, die Ursache bereits
gefunden zu haben; sie bewirkt auch, dass wir Ursachen sehen, wo gar keine zu
finden sind. Dies dürfte wohl eine der häufigsten Ursachen der
Fehlinterpretation von Statistiken sein. Die Statistik zur Xenophobie demonstriert
den Effekt.
Unsere Anlage zur Induktion, also unser Hang zu Erweiterungsschlüssen, arbeitet nach folgendem Argumentationsmuster: Wenn sich aus der Theorie (Hypothese) H ein Ereignis E vorhersagen lässt, und wenn gleichzeitig das Ereignis E aufgrund des bisherigen Wissens recht unwahrscheinlich ist, dann wird die Theorie H aufgrund einer Beobachtung des Ereignisses E glaubwürdiger. Kurz: Aus „H impliziert E“ und „E ist wahr“ folgt „H wird glaubwürdiger“. Diese Art des plausiblen Schließens zusammen mit dem linearen Ursache-Wirkungsdenken (Kausalitätserwartung) macht generalisierende Aussagen überhaupt erst möglich. So kommen wir zu wissenschaftlichen Hypothesen und schließlich Theorien.
Plausibles statt logisches Schließen
Wir tendieren dazu, Induktionsschlüsse mit größerer Bestimmtheit
anzureichern und wie logische Schlussfolgerungen zu interpretieren. Wir
unterscheiden nicht konsequent genug zwischen „Aus H folgt E“ und „Aus E folgt
H“. Wir wissen: Wenn es regnet wird die Straße nass. Nun beobachten wir, dass
die Straße nass ist, und wir folgern, dass es wohl geregnet haben wird. Dieser
Schluss ist zwar plausibel, aber er ist nicht zwingend. Es kann ja auch sein,
dass kürzlich der Sprengwagen der Straßenreinigung durchgefahren ist. Dagegen
lässt eine trockene (also: nicht nasse) Straße den Rückschluss zu, dass
es gerade nicht regnet. Letztere Schlussweise nennt man den Modus Tollens.
Der zuvor gezeigt Fehlschluss geht auf das Konto der Denkfalle Scheitern am
Modus Tollens (Anderson, 1988). Der Unfall von Three Mile Island
geht - unter anderem - auf einen solchen Fehlschluss zurück (Grams, 1998): Ein
kleines Leck im Kühlmittelkreislauf des Kernkraftwerks wurde - entgegen der
Vorschrift - von der Bedienmannschaft über lange Zeit akzeptiert. Der
Kühlmittelverlust an sich war harmlos. Eine bedeutende Nebenwirkung wurde aber
übersehen: Ein schwerwiegender Kühlmittelverlust war vom laufenden
Kühlmittelverlust nicht mehr klar zu unterscheiden und wurde dadurch getarnt.
Der nahe liegende Rückschluss von dem Kühlmittelverlust auf das kleine Leck war
bekanntlich verhängnisvoll. Einen ganz ähnlichen
Fehlschluss - diesmal im Bereich der statistischen Aussagen - offenbart die Harvard-Medical-School-Studie.
Offenbar wird lieber geglaubt als gedacht. Evans (1989) nennt das Belief Bias („Glaubensneigung“). Wir gehen eben sparsam mit den Ressourcen unseres Denkapparats um. Evans (1989) stellt diese Neigung mit seinem Modell der Selektiven Nachforschung (Selective Scrutiny Model) dar: Ist etwas glaubwürdig, so wird die Schlussfolgerung ohne Weiteres akzeptiert. Erst wenn eine Schlussfolgerung unglaubwürdig erscheint, wird sie unter Aufbietung logischer Schlussweisen genauer unter die Lupe genommen. Selbst professionelle Mathematiker sind vor solchen Fallen nicht sicher, wie ihr Umgang mit dem Drei-Türen-Problem gezeigt hat.
Fehler bei der Hypothesenbildung und -abschätzung
Haben wir eine halbwegs schlüssige Hypothese über die möglichen Ursachen unserer Beobachtungen gefunden, neigen wir dazu, diese Hypothese als einzig mögliche Erklärung der beobachteten Effekte anzusehen und die Suche nach konkurrierenden Hypothesen abzubrechen. Voreilige Hypothesen und Ad-hoc-Theorien entfalten eine gewisse Beharrlichkeit: Erst einmal gefasst, geben wir sie ungern auf. Dies bereitet uns Schwierigkeiten, beispielsweise wenn wir eine Diagnoseaufgabe vor uns haben und voreilige Annahmen über die Fehlermechanismen das Aufdecken der eigentlichen Fehlerursache verhindern (Grams, 1990, S. 51). Es hat sich herausgestellt, dass diagnoseunterstützende Systeme - in Kraftwerksleitwarten beispielsweise - durch optische Reize das Einfrieren von hinderlichen Vor-Urteilen begünstigen können: „Generally, it was found that pattern matching displays reduce detection time with the disadvantage that subjects may draw hasty conclusions“ (Elzer/Kluwe/Boussoffara, 2000, S. 87). Die Untersuchung dieser Fehlermechanismen mittels psychologischer Experimente ist besonders schwer, weil bereits die Experimentatoren in die Denkfalle tappen können und Gefahr laufen, die Versuchsszenarios zu eng zu fassen (Grams, 2000). Ein beliebtes Mittel zur Schaffung und Untermauerung von Vorurteilen sind Statistiken (Siehe dazu: Xenophobie).
Da wir Sicherheit suchen, drängen wir auf die Bestätigung unserer Vorurteile, und weniger auf deren Widerlegung. Damit einher geht unsere Neigung zur Überbewertung bestätigender Information (confirmation bias). Auch auf höherer kognitiver Ebene gibt es also eine Art Scheinwerferprinzip und eine darauf zurückzuführende Blickverengung.
Heuristiken - Faustregeln also - erlauben es uns, schnelle Abschätzungen über Hypothesen und deren Wahrscheinlichkeiten zu machen. Aber es kommt dabei auch zu Irrtümern (Tversky/Kahneman, 1974). Bei der Verfügbarkeitsheuristik passiert Folgendes: Das leicht Erinnerbare wird als wahrscheinlicher eingeschätzt als das, worauf man nicht so schnell kommt. Englischsprachigen Versuchspersonen wurde beispielsweise die folgende Frage gestellt: Welche der wenigstens drei Buchstaben langen Wörter sind häufiger? Solche, die mit einem r beginnen (wie road), oder jene, die ein r an dritter Stelle haben (wie car)? Da es leichter ist, nach Wörtern mit gegebenem Anfangsbuchstaben zu suchen als nach solchen mit einem bestimmten Buchstaben an dritter Stelle, kommt man auf mehr Wörter mit einem r am Anfang. Entsprechend antwortete die Mehrheit der Versuchspersonen. Aber: Das Gegenteil ist richtig.
Folgendes psychologisches Experiment wurde durchgeführt. Versuchspersonen erhielten eine Personenbeschreibung von Linda („Sie ist 31 Jahre alt, alleinstehend, geradeheraus und gewitzt. Im Hauptfach studierte Sie Philosophie. Als Studentin befasste sie sich mit den Themen Diskriminierung und soziale Gerechtigkeit, und sie nahm an Demonstrationen der Atomgegner teil.“) Anschließend wurden die Versuchspersonen gefragt, welche der Aussagen über Linda wahrscheinlich eher zutreffe, nämlich „Linda ist Bankangestellte“ (B) oder „Linda ist Bankangestellte und aktive Feministin“ (B&F). Erstaunlicherweise wählten 87 % der Befragten die zweite Aussage (B&F). Das widerspricht den Gesetzen der Logik, nach denen die Wahrscheinlichkeit der Konjunktion zweier Aussagen (B&F) nicht größer als die Wahrscheinlichkeit einer Teilaussage (B) sein kann. Als Ursache des Fehlurteils wird die Repräsentativitätsheuristik gesehen: Die Wahrscheinlichkeit für die Zugehörigkeit zu einer Personengruppe wird abgeschätzt durch den Grad, in dem Linda repräsentativ für die Personengruppe ist (Kahneman/Slovic/Tversky, 1982, S. 90 ff.). Etwas verkürzt ausgedrückt: Hier wird in eine Merkmalsbeschreibung mehr hineininterpretiert als sie eigentlich hergibt. Es ist denkbar, das dieser Effekt auch manchem Bedienfehler zugrunde liegt: Der Operateur leitet aus den gemachten Beobachtungen zu weitgehende Schlussfolgerungen über die Ursachen ab.
Der Verankerungs-Effekt
kommt darin zum Ausdruck, dass wir uns schwer von einmal getroffenen Bewertungen
und Anfangsschätzungen lösen. Die Halbkreis-Aufgabe zeigt diesen
Effekt.
Riskante Manöver gibt es nicht nur beim Betrieb von Anlagen und Systemen mit sehr hohen Gefährdungspotentialen. Auch aus dem Alltagsleben kennen wir sie: Bei Überholvorgängen im Straßenverkehr kommt es oft zu einer hohen Gefährdung des eigenen Lebens und des Lebens anderer. Dem steht meist ein recht bescheidener Nutzen, ein geringfügiger Zeitgewinn, gegenüber. Wie alle unsere Schwächen so ist auch unser Risikoverhalten nur die Kehrseite einer an sich nützlichen Verhaltensweise: „Exploration ist die Triebhandlung des Sicherheitstriebes, also die mit Anstrengung verbundene Umwandlung der Unsicherheit in Sicherheit“ (von Cube, 1995, S. 76).
Exploration ist stets mit Risiken verbunden. Wir müssen Risiken eingehen, um uns die Welt vertraut zu machen, und um noch größerer Risiken zu vermeiden. Gefahr droht also dann, wenn wir keine Risiken eingehen wollen, aber auch dann, wenn wir Risiken nicht richtig wahrnehmen.
Angst ist ein Auslöser von Problemlösungs- und
Lernvorgängen. Sie spielt eine wichtige Rolle für die Hirnentwicklung (Hüther,
2005): Ausweglos erscheinende Problemlagen erfüllen uns mit Angst. Die Angst
löst Stressreaktionen aus, die mit einer Erhöhung der Plastizität des Gehirns
einhergehen. Positive Angstbewältigung
verlangt nach Problemlösungsstrategien. Bei erfolgreicher Anwendung
verschwindet. die Angst; es kommt zu Glücksempfindungen, die dem Lernen
förderlich sind. Die entsprechenden Denkbahnen werden vertieft oder neu
angelegt. Wir fühlen uns wieder sicherer.
Eine Alternative zur Angstbewältigung ist die Angstvermeidung.
Beispiel dafür ist der Glaube an die Macht der Sterne, an Schutzengel oder
Talismane: „Angst hat eine lebenserhaltende Funktion... Angstvermeidung im
Sinne der Auslieferung an eine nichtbewältigbare Unsicherheit ist ein ...
schwerwiegender Risikofaktor“ (von Cube, 1995, S. 56).
Complacency
Complacency
bedeutet soviel wie „Selbstzufriedenheit
bei unbewusster Gefahr“ („Self-satisfaction
accompanied by unawareness of actual dangers or deficiencies“, Webster’s
Dictionary). Unter diesem Begriff fasst
Nancy Leveson (1995, S. 54-68) ein ganzes
Bündel von möglichen Unfall-Ursachen zusammen: Unterschätzen von Risiken,
übermäßiges Vertrauen in technische Maßnahmen wie Redundanztechniken, Ignorieren
von Warnungen, Vernachlässigung von Ereignissen mit möglicherweise
großen Folgen aber geringen Wahrscheinlichkeiten (siehe dazu auch das Stichwort
Risikoakzeptanz). Mögliche Ursachen sind: Sicherheitserfahrung („Es
ist ja noch nichts passiert“), übersteigertes Selbstvertrauen, Überheblichkeit
und Arglosigkeit.
Langeweile und die „Ironie der Automatisierung“
Von Lisannne Bainbridge stammt der Begriff von der
„Ironie der Automatisierung“ (Reason, 1994, S. 224): Ein weitgehend
automatisiertes System enthält dem Bediener die Gelegenheiten zum Einüben der
im Ernstfall wichtigen Fertigkeiten vor. Letztlich wird der Gewinn, den die
Automatisierung verspricht, durch das zusätzlich erforderliche
Operator-Training teilweise wieder aufgefressen. Nancy Leveson (1995, S. 118) stellt
folgenden Zusammenhang her: „Tasks that require little active operator behavior
may result in lowered alertness and vigilance and can lead to complacency and
overreliance on automated systems“. Und Felix
von Cube (1995, S. 75) sieht die Langeweile als Ursache des Übels: „Dadurch,
dass der Unterforderte seine Aufmerksamkeit nicht oder nur zum geringen Teil
für seine Arbeit einzusetzen braucht, richtet er sie auf andere Bereiche. So
wird sie unter Umständen ganz von der Arbeit abgezogen, es kommt zu
gefährlichen Situationen.“ Für Thomas B. Sheridan wird der Mensch in die Rolle
des Kontrolleurs abgedrängt, und in genau dieser Rolle ist er nicht besonders
gut (Elzer/Kluwe/Boussoffara, 2000, S. 1).
Lust auf Risiko und
Risikoakzeptanz
Bei gleichem objektiven Risiko wird der sicher eintretende Schaden als bedrohlicher angesehen als ein zufälliger Schaden. (Beim Überholen auf einer Landstraße nehmen wir - zur Vermeidung eines oft nur geringfügigen Zeitverlusts - das Risiko des Überholens auf uns.) Dies ist Ausdruck eines allgemeinen psychologischen Prinzips, nämlich der immer wieder zu beobachtenden Tendenz zur Überbewertung der Gewissheit (Overweighting of Certainty). Siehe dazu Kahneman und Tversky (1979).
Dieser Effekt tritt im allgemeinen dann ein, wenn die Gefahr bekannt ist, das Risiko freiwillig eingegangen wird, und wenn das Risiko beeinflussbar zu sein scheint (Fritzsche, 1986, S. 123-149; Renn/Zwick, 1997, S. 87-100).
Bisher standen Erkenntnis und Wissen im Zentrum des Interesses. Jetzt verschiebt sich der Schwerpunkt hin zum schöpferischen Prozess. Um Grundmechanismen des Produktiven Denkens geht es, die neue Ideen und Problemlösungen ermöglichen - und um Mechanismen, die genau dem entgegen stehen (Wertheimer, 1964).
Assoziationen, also die Verknüpfung von zunächst unabhängig voneinander funktionierenden Nervenvorgängen, sind es, die das Erkennen und Abspeichern von Zusammenhängen und Gesetzmäßigkeiten möglich machen. Für das Denken von größter Bedeutung ist, dass neue Denkinhalte in ein Netz von miteinander verbundenen (assoziierten) Informationen eingebettet werden und dass bei Aktivierung eines solchen Denkinhalts das assoziative Umfeld mit aktiviert wird. Dadurch entdecken wir Zusammenhänge, können wir Schlussfolgerungen ziehen.
Es gehört zur Alltagspraxis der Meinungskneter, bereits vorhandene Assoziationen zu ihren Gunsten auszunutzen. Nehmen wir nur die vielen Täuschwörter: „Entsorgungspark“ anstelle von Müllkippe, „Freisetzung“ und „Verschlankung“ statt Entlassung und Stellenabbau, „Restrisiko“ verharmlosend für ein tatsächliches Risiko, „Sicherheitsrelevanter Ausfall“ statt gefährlicher Ausfall. Immer sollen dabei negative Fakten mit positiven Gefühlen verbunden werden. So funktioniert Schönfärberei. Gerade im Software-Engineering sind Täuschwörter sehr beliebt: „Zuverlässige Software“ ist nicht etwa fehlerfrei, „Software-Wartung“ stellt nicht den ursprünglich fehlerfreien Zustand wieder her, und „Fehlertoleranz“ besagt keineswegs, dass die Software Bedienfehler toleriert. Ganz im Gegenteil: Es geht um fehlerhafte Software, die durch Wartung erst in einen akzeptablen Zustand gebracht werden soll; und die Toleranz bezieht sich auf die von den Software-Entwicklern gemachten Fehler (Grams, 1990, 1993).
Die Automatisierung der Denkvorgänge - auch Einstellungseffekt (mind-set) genannt - beruht darauf, dass uns frühere Erfahrungen dazu verleiten, beim Lösen eines Problems bestimmte Denk- und Handlungsweisen (Operatoren) gegenüber anderen vorzuziehen (Anderson, 1988, S. 210 ff.).
Das blinde Wiederholen von früher erworbenen Reaktionsmustern entlastet den Denkapparat. Es kann aber auch das Lösen von Problemen erschweren. Es besteht die Tendenz, in einen Zustand der Mechanisierung - oder: Einstellung - zu verfallen (Luchins, 1942). Zu Fehlern kommt es, wenn der Zustand nicht verlassen wird, obwohl dies angezeigt ist.
Ein Beispiel: Ein Stahlseil hatt sich bei Arbeiten in einem Lager derartig zu einer engen Schleife zusammengezogen, dass es mit Muskelkraft nicht mehr auseinanderzuziehen war. Die rettende Idee, einen kleinen Kran zu Hilfe zu nehmen, kam zunächst niemandem in den Sinn - denn Kräne sind erfahrungsgemäß zum Heben von Lasten da und nicht zum Lösen von Knoten. So etwas nennt K. Duncker funktionale Gebundenheit: Die Gebrauchsanleitung eines Gegenstands scheint mit diesem fest verknüpft zu sein. Man kann es auch objektorientiertes Denken nennen (Grams, 1992).
In Anlehnung an Rasmussen formulierte Reason ein Modell der abgestuften Automatisierung des Denkens auf drei Ebenen: fähigkeitsbasierte (skill-based), regelbasierte (rule-based) und wissensbasierte Ebene (knowledge-based level). Schlüsselmerkmal seines Generischen Fehlermodellierungssystems „ist die Behauptung, dass Menschen, wenn sie sich mit einem Problem konfrontiert sehen, stark dazu neigen, vorgefertigte Lösungen auf regelbasierter Ebene zu suchen und zu finden, bevor sie auf die weit mühsamere wissensbasierte Ebene zurückgreifen“ (Reason, 1994, S. 94).
Hat sich ein Operator oder eine Regel bei der Lösung bestimmter Aufgaben und Probleme in der Vergangenheit gut bewährt, dann wird man in Situationen, die ähnliche Merkmale aufweisen, darauf zurückgreifen. Zeichnet sich eine Problemlage weitgehend durch die besagten Merkmale, aber auch durch einige abweichende aus, dann kann es zur falschen Anwendung der ‘guten Regel’ kommen, kurz: Die Regel ist bewährt aber verkehrt (strong but wrong). Je geübter jemand darin ist, eine bestimmte Aufgabe auszuführen, desto wahrscheinlicher werden seine Fehler die Form ‘bewährt aber verkehrt’ annehmen (Reason, 1994, S. 87).
Blickverengung und Verharren in eingefahrenen Denkbahnen verhindern das Auffinden neuer Lösungen. Die Mechanisierung des Denkens steht dem Produktiven Denken entgegen. Aus diesen Schwierigkeiten kann das bewusste Aktivieren von Heuristiken heraushelfen (Grams, 1990, S. 113). Zu diesem Zweck stelle man sich angesichts eines zu lösenden Problems einige Fragen wie diese: Habe ich etwas Ähnliches schon einmal gesehen? Komme ich weiter, wenn ich zunächst einmal versuche, nur einen Teil der Bedingungen zu erfüllen? Hilft eine Verallgemeinerung des Problems? Komme ich weiter, wenn ich erst einmal einen leichter zugänglichen Spezialfall löse? Bringt mich das Denken vom Resultat her - das Rückwärtsdenken also - weiter? Lässt sich das Problem in leichter lösbare Teilprobleme zerlegen? (Polya, 1949). Dass die Methode funktioniert, zeigt die Parallelogramm-Aufgabe.
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