007 Motivationen - WISE-25
VO_APSY2_MOT_kognitiveTheorien
VO_APSY2_MOT_kognitiveTheorien
Fichier Détails
| Cartes-fiches | 14 |
|---|---|
| Langue | Deutsch |
| Catégorie | Psychologie |
| Niveau | Université |
| Crée / Actualisé | 09.12.2025 / 09.12.2025 |
| Lien de web |
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| Intégrer |
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1. Erwartungs-Wert Theorien; Allgemeine Konzeption
Grundidee:
Erwartungs-Wert-Theorien erklären Motivation als Ergebnis der Kombination von zwei Faktoren: dem Wert einer Handlung oder ihres Ergebnisses und der Erwartung, dass man dieses Ergebnis auch erreichen kann. Motivation entsteht also nur dann, wenn etwas sowohl wichtig ist als auch realistisch erscheint.
Erklärung:
Wert (Value): Hier geht es darum, wie attraktiv oder bedeutsam ein Ziel oder eine Handlung für eine Person ist. Verschiedene Theorien erklären das unterschiedlich:
Triebtheorie: Motivation entsteht, um ein Bedürfnis zu befriedigen (Triebreduktion).
Lerntheorie: Motivation hängt von Belohnungen oder Bestrafungen ab.
Feldtheorie: Motivation wird durch die Valenz, also die subjektive Anziehungskraft der Konsequenz, bestimmt.
Erwartung (Expectancy): Das ist die Einschätzung, ob man eine Handlung erfolgreich ausführen kann und das gewünschte Ergebnis erreicht. Auch hier gibt es theoretische Ansätze:
Triebtheorie: Erwartung entsteht durch Gewohnheit und gelerntes Verhalten.
Lerntheorie: Erwartung basiert auf der Wahrscheinlichkeit einer Verstärkung (Belohnung).
Feldtheorie: Erwartung hängt davon ab, wie gut die Umwelt Mittel und Zweck strukturiert (Handlung → Ziel).
2. Erwartungs-Wert Theorien; Allgemeine Konzeption
Teil 2
Wechselwirkung von Wert und Erwartung:
M=W×EM = W \times EM=W×E
Die Handlungsmotivation ergibt sich aus dem Produkt von Wert und Erwartung:Das bedeutet:
Wenn der Wert hoch ist, die Erwartung aber niedrig, ist die Motivation gering.
Wenn die Erwartung hoch ist, der Wert aber gering, bleibt die Motivation ebenfalls niedrig.
Motivation entsteht nur, wenn beides vorhanden ist: eine gewünschte Folge und die realistische Erwartung, sie erreichen zu können.
Zusammenfassung / Bedeutung:
Erwartungs-Wert-Theorien bieten ein klares Modell, um zu verstehen, warum Menschen bestimmte Handlungen ausführen oder unterlassen. Motivation ist kein isoliertes „Brennen“ für ein Ziel, sondern das Ergebnis einer bewussten oder unbewussten Abwägung: Will ich das Ziel? Kann ich es erreichen? Nur wenn beides stimmt, handelt jemand zielgerichtet.
3. Erwartung-mal-Wert Theorien
Grundidee:
Die „Erwartungs-mal-Wert“-Theorien beschäftigen sich damit, wie Menschen rationale Entscheidungen treffen, besonders unter Unsicherheit. Das Grundprinzip: Bei verschiedenen Handlungsmöglichkeiten sollte man die Option wählen, deren Erwartungswert – also das Produkt aus Nutzen (Wert) und Wahrscheinlichkeit des Eintretens – am höchsten ist. Es geht also um systematisches Abwägen von Wahrscheinlichkeiten und Konsequenzen, nicht um Intuition oder Glück.
Rationale Entscheidungen und Motivation:
Beispiel Glücksspiel: Wenn ein Spiel einen hohen Gewinn bietet, der aber sehr unwahrscheinlich ist, könnte der Erwartungswert trotzdem klein sein. Umgekehrt kann ein kleiner Gewinn mit hoher Wahrscheinlichkeit attraktiver sein.
Blaise Pascals berühmtes Beispiel: Glaube an Gott kann als Entscheidung unter Unsicherheit interpretiert werden. Wenn Gott existiert, ist der Gewinn unendlich groß („Himmel“), wenn nicht, verliert man nichts Wesentliches. Hier wird die gleiche Logik wie bei Lotterien angewendet.
Homo Oeconomicus und Nutzentheorie:
Der Mensch wird als rational handelndes Wesen betrachtet („Homo Oeconomicus“).
Nutzen = subjektive Bewertung eines Ergebnisses, z. B. Freude, Geld, soziale Anerkennung.
Nutzenfunktion u(x) ordnet jedem Ergebnis x einen Wert zu.
Handlungsregel: Wähle die Option mit dem höchsten erwarteten Nutzen.
Rationalitätsaxiome: Präferenzen werden konsistent abgebildet (wenn x besser als y, und y besser als z, dann ist x besser als z)
4. Erwartung-mal-Wert Theorien
Teil 2
3. Erwarteter Nutzen unter Unsicherheit:
Bei Handlungen mit mehreren möglichen Folgen Fi wird der erwartete Nutzen berechnet als:
EU(H)=∑ p(Fi / H) ⋅ u(Fi)p(Fi) = Wahrscheinlichkeit der Folge
u(Fi) = Nutzen der Folge
Beispiel Münzwurf:
Kopf: Verlust -25 mit Wahrscheinlichkeit 0,5 → -12,5
Zahl: Gewinn 50 mit Wahrscheinlichkeit 0,5 → 25
Erwartungswert = Summe → 12,5 → das Spiel ist vorteilhaft.
4. Subjektiver erwarteter Nutzen:
Menschen bewerten nicht nur objektive Wahrscheinlichkeiten, sondern auch subjektive Einschätzungen und persönliche Präferenzen.
Beispiel Dating:
Desirability=Probability of acceptance×physical attractiveness attractiveness→ Subjektive Einschätzungen beeinflussen die Entscheidung stark.
Bedeutung / Zusammenfassung:
Die Erwartungs-mal-Wert-Theorien liefern ein normatives Modell, wie man Entscheidungen unter Unsicherheit rational treffen sollte. Sie verbinden Wahrscheinlichkeit und Nutzen zu einer messbaren Größe (erwarteter Nutzen) und helfen, rationale Handlungsempfehlungen zu begründen. In der Praxis erkennt man, dass subjektive Einschätzungen oft genauso wichtig sind wie objektive Wahrscheinlichkeiten.
5. Prospect Theory (Kahneman & Tversky, 1979)
1. Die Prospect Theory ist eine Weiterentwicklung der klassischen Erwartungsnutzen-Theorie.
Sie untersucht, wie Menschen tatsächlich Entscheidungen treffen, wenn sie unsicher sind – zum Beispiel beim Geldspielen oder Investieren.
Entwickelt von Kahneman und Tversky, die zeigten, dass Menschen oft nicht rein rational handeln.
Einfach gesagt: Menschen treffen Entscheidungen anders, als klassische Modelle es vorhersagen.
2. Asymptotische Nutzenfunktion
Die Nutzenfunktion ist nicht linear, sondern flacht ab: Je mehr Gewinn, desto weniger zusätzlicher Nutzen.
Verhalten bei Gewinnen: risikoscheu – man sichert lieber einen Gewinn ab.
Verhalten bei Verlusten: risikosuchend – man versucht, den Verlust zu vermeiden, selbst wenn es riskant ist.
Beispiel: Bei einem Gewinn von 100 € fühlt sich ein weiterer Gewinn von 10 € weniger wertvoll an. Bei einem Verlust von 100 € wird man alles tun, um ihn zu vermeiden.
3. Verlustaversion
Menschen empfinden Verluste stärker als Gewinne gleicher Größe.
Beispiel: Ein Münzwurf mit 50 % Chance auf +10 € oder −10 € wird oft abgelehnt, obwohl der erwartete Gewinn 0 ist.
Einfach gesagt: Verluste „schmerzen“ mehr, als Gewinne Freude machen.
4. Einfluss von Wahrscheinlichkeiten
Menschen reagieren nicht gleichmäßig auf Wahrscheinlichkeiten.
Unterschiede fallen besonders auf:
Unmöglich vs. geringe Wahrscheinlichkeit
Hohe Wahrscheinlichkeit vs. Gewissheit
Beispiel: Eine sehr kleine Chance auf Gewinn wird oft überschätzt (Lottoschein), während eine fast sichere Chance manchmal nicht als sicher wahrgenommen wird.
5. Framing-Effekte / Verletzung der Rationalitätsaxiome
Wie eine Situation dargestellt wird, beeinflusst die Entscheidung stark.
Beispiel: „90 % Überlebenschance“ wirkt positiver als „10 % Sterblichkeitschance“, obwohl beides gleich ist.
Einfach gesagt: Menschen entscheiden nicht nur nach Zahlen, sondern auch nach dem Kontext oder der Formulierung.
6. Werte- und Gewichtungsfunktion
1. Wertefunktion – wie wir Gewinne und Verluste fühlen
Die Wertefunktion zeigt, dass Menschen Gewinne und Verluste unterschiedlich wahrnehmen.
Sie ist S-förmig:
a) Kleine Beträge wirken stärker als große Beträge
Beispiel: Ein Gewinn von 100 € fühlt sich deutlich größer an als der gleiche Anstieg bei 1.000 € → 1.100 €.
Das heißt: Wir reagieren empfindlicher auf kleine Änderungen, besonders im unteren Bereich.
b) Verlustaversion
Verluste „tun weh“ mehr als gleich große Gewinne Freude machen.
Die Funktion ist steil im Verlustbereich, flacher im Gewinnbereich.
c) Risiko-Verhalten
Gewinne (konkav): Menschen sind vorsichtig → lieber sicher gewinnen, als Risiko einzugehen.
Verluste (konvex): Menschen sind risikofreudig → sie nehmen lieber ein Risiko, um Verluste zu vermeiden.
Beispiel:
Gewinnchance: 90 % Chance auf 10 € → die meisten nehmen lieber den sicheren Gewinn.
Verlustchance: 90 % Chance auf −10 € → viele versuchen, mit Risiko den Verlust zu umgehen.
2. Gewichtungsfunktion – wie wir Wahrscheinlichkeiten wahrnehmen
Die Gewichtungsfunktion zeigt, dass Menschen Wahrscheinlichkeiten verzerrt einschätzen:
a) Kleine Wahrscheinlichkeiten werden überschätzt
Beispiel: Eine 1 %-Chance auf Gewinn wird gefühlt höher → Lottoschein wird gekauft.
b) Mittlere bis hohe Wahrscheinlichkeiten werden unterschätzt
Beispiel: 80 % Chance auf Erfolg erscheint unsicherer, als sie tatsächlich ist.
c) Certainty-Effekt (Sicherheitseffekt)
Wenn eine Möglichkeit fast sicher ist (z. B. 99 %), wird sie wie gewiss behandelt.
Umgekehrt: sehr niedrige Chancen wirken fast unmöglich.
Einfach gesagt: Wir sehen kleine Chancen zu groß, große Chancen zu klein, und sehr sichere Ereignisse wie absolut sicher.
7. Risikoverhalten nach der Prospect Theory
1. Mittlere bis hohe Wahrscheinlichkeiten
Gewinne: Menschen sind risikoscheu.
Beispiel: 66 % Chance auf 100 € oder 33 % Chance auf 200 €.
Die meisten wählen den sicheren Gewinn von 100 €, obwohl der Erwartungswert beider Optionen gleich ist.
Verluste: Menschen sind risikofreudig.
Beispiel: 66 % Chance auf −100 € oder 33 % Chance auf −200 €.
Die meisten nehmen das Risiko, um den Verlust zu vermeiden.
Einfach gesagt: Bei wahrscheinlichen Ereignissen sichern wir Gewinne ab, aber versuchen, Verluste zu vermeiden, auch wenn es riskant ist.
2. Geringe Wahrscheinlichkeiten
Gewinne: Menschen sind risikofreudig.
Beispiel: 0,2 % Chance auf 3.000 € oder 0,1 % Chance auf 6.000 €.
Die meisten setzen auf die größere, riskantere Chance, um den Gewinn zu maximieren.
Verluste: Menschen sind risikoscheu.
Beispiel: 0,2 % Chance auf −3.000 € oder 0,1 % Chance auf −6.000 €.
Die meisten vermeiden lieber den größeren Verlust, selbst wenn es weniger wahrscheinlich ist.
Einfach gesagt: Bei sehr unwahrscheinlichen Ereignissen suchen wir Risiko bei Gewinn, aber vermeiden Risiko bei Verlust.
Merksatz:
Wahrscheinlich → sicher bei Gewinn, riskant bei Verlust
Sehr unwahrscheinlich → riskant bei Gewinn, sicher bei Verlust
8. Risikovermeidung und Risikosuche
1. Risikovermeidung bei Gewinnen
Situation:
a) Sicherer Gewinn von 80 €
b) 85 % Chance auf 100 €, 15 % Chance auf nichts
Erwartungswert (EU):
EU(a) = 80 €
EU(b) = 0,85 × 100 € = 85 € → mathematisch besser
Tatsächliches Verhalten:
Die meisten Menschen wählen den sicheren Gewinn von 80 €.
Einfach gesagt: Auch wenn rechnerisch die riskantere Option besser ist, sichern wir lieber Gewinne ab → Risikovermeidung.
2. Risikosuche bei Verlusten
Situation:
a) Sicherer Verlust von 80 €
b) 85 % Chance auf Verlust von 100 €, 15 % Chance auf nichts
Erwartungswert (EU):
EU(a) = −80 €
EU(b) = 0,85 × −100 € = −85 € → mathematisch schlechter
Tatsächliches Verhalten:
Die Mehrheit wählt die riskantere Option, um den Verlust vielleicht zu vermeiden.
Einfach gesagt: Menschen nehmen Risiken auf sich, um Verluste zu vermeiden → Risikosuche.
Merksatz:
Bei Gewinnen sichern wir lieber ab.
Bei Verlusten riskieren wir lieber, um den Verlust zu umgehen.
9. Framing-Effekte (Kahneman & Tversky, 1979)
1. Was sind Framing-Effekte?
Framing-Effekte treten auf, wenn die Darstellung einer Entscheidung das Verhalten beeinflusst, obwohl die Zahlen gleich bleiben.
Menschen reagieren unterschiedlich, je nachdem, ob etwas als Gewinn (gerettete Personen) oder als Verlust (Sterbefälle) formuliert wird.
2. Beispiel: Krankheit in der BRD
Gegeben: 600 Menschen könnten sterben. Zwei Programme zur Bekämpfung der Krankheit werden vorgestellt.
Version 1 – Gewinn-Rahmen
Programm A: 200 Personen werden gerettet.
Programm B: 1/3 Chance, dass alle 600 gerettet werden; 2/3 Chance, dass niemand gerettet wird.
Beobachtung:
72 % der Menschen wählen das sichere Programm A → risikoscheu.
Version 2 – Verlust-Rahmen
Programm C: 400 Personen werden sterben.
Programm D: 1/3 Chance, dass niemand stirbt; 2/3 Chance, dass 600 sterben.
Beobachtung:
78 % der Menschen wählen das riskante Programm D → risikofreudig.
3. Erklärung
Gleiche Entscheidung, nur anders formuliert:
Version 1: Fokus auf gerettete Menschen → Menschen vermeiden Risiko.
Version 2: Fokus auf Todesfälle → Menschen suchen Risiko, um Verlust zu vermeiden.
Einfach gesagt:
„Gewinn-Rahmen“ → Risikoscheu
„Verlust-Rahmen“ → Risikofreudig
10. Verhaltensökonomie
Verhaltensökonomie
Die Verhaltensökonomie untersucht, wie Menschen tatsächlich Entscheidungen treffen, im Gegensatz zu rein rationalen Modellen.
Nudging („Anstupsen“)
Kleine Änderungen in der Umgebung oder Präsentation von Optionen, die Menschen ohne Zwang zu besseren Entscheidungen leiten.
Ziel: Verhalten in Politik, Wirtschaft oder Gesundheitswesen positiv beeinflussen.
Beispiele: Automatische Anmeldung zur Altersvorsorge, gesunde Lebensmittel in Cafeterien besser sichtbar platzieren.
Richard H. Thaler
Einer der wichtigsten Vertreter.
Er erhielt 2017 den Alfred-Nobel-Gedächtnispreis für Wirtschaftswissenschaften für seine Arbeiten in der Verhaltensökonomie.
Einfach gesagt: Verhaltensökonomie zeigt, dass kleine „Stupser“ oft mehr bewirken als strenge Regeln oder Verbote, weil sie die wirkliche Entscheidungsweise der Menschen berücksichtigen.
11. Kosten-Nutzen Abwägungen
1. Motivationale Kosten
Wenn wir Entscheidungen treffen oder Handlungen ausführen, berücksichtigen wir verschiedene Arten von „Kosten“, die mit der Handlung verbunden sind:
Handlungskosten: Wie viele Schritte oder Handlungen sind nötig?
Zeitkosten: Wie lange dauert es?
Physische Anstrengung: Wie viel körperliche Arbeit ist erforderlich?
Psychische Anstrengung: Wie viel Konzentration oder mentale Energie muss investiert werden?
Opportunitätskosten: Was muss man aufgeben, um diese Handlung zu wählen (Verzicht auf Alternativen)?
2. Prinzipien der Motivation
Prinzip des geringsten Aufwands
Menschen bevorzugen den einfachsten oder leichtesten Weg zum Ziel.
Beispiel: Treppen oder Aufzug wählen, abhängig davon, welcher Weg weniger Mühe erfordert.
Prinzip der Energiekonservierung
Wir versuchen, Energie zu sparen, indem wir minimale Anstrengung aufwenden.
Beispiel: Dinge so organisieren, dass wir wenig laufen oder tragen müssen.
Schwierigkeitsgesetz der Motivation
Die Anstrengung, die wir investieren, hängt von der erwarteten Schwierigkeit ab.
Je schwieriger eine Aufgabe erscheint, desto mehr Motivation oder Energie wird aufgewendet – aber nur, wenn wir das Ergebnis für erreichbar halten.
Einfach gesagt: Menschen wägen ab, wie viel Aufwand sich lohnt, und wählen oft Wege, die geringere Kosten (Zeit, Energie, Risiko) verursachen.
12. Kritische Einwände gg. Homo Oeconomicus
Einführung
Der Homo Oeconomicus ist ein theoretisches Modell, das den Menschen als vollkommen rational, nutzenmaximierend und perfekt informiert annimmt.
In der Realität treffen Menschen Entscheidungen nicht immer rational, haben begrenzte Informationen und werden von psychologischen Faktoren beeinflusst.
Deshalb gibt es kritische Einwände, die zeigen, dass das Modell nur eingeschränkt auf reales Verhalten passt.
1. Begrenzte Rationalität (Bounded Rationality)
Menschen können nicht alle Informationen verarbeiten oder alle Optionen perfekt abwägen.
Entscheidungen werden oft vereinfachend, heuristisch oder intuitiv getroffen.
Beispiel: Statt alle Möglichkeiten zu prüfen, wählt man die „gute genug“-Option, die schnell erreichbar ist.
2. Begrenzte Informationen
Informationen sind oft unvollständig, zu komplex oder schwanken.
Homo Oeconomicus geht davon aus, dass alle Fakten bekannt sind – realistisch unmöglich.
Beispiel: Bei Investitionen kennt niemand die zukünftige Marktentwicklung genau.
13. Kritische Einwände gg. Homo Oeconomicus
Teil 2
3. Begrenzte Ressourcen
Menschen haben begrenzte Zeit, Aufmerksamkeit und Verarbeitungskapazität.
Entscheidungen müssen daher oft unter Stress oder Zeitdruck getroffen werden.
Beispiel: Schnelle Kaufentscheidungen im Supermarkt basieren oft auf Gewohnheit oder Werbung.
4. Unvollständige Einflussfaktoren
Persönliche Eigenschaften, Motive, Normen, Werte oder Selbstkontrolle werden nicht berücksichtigt.
Homo Oeconomicus erklärt nur Handlungsentscheidungen, nicht langfristige Verhaltenskontrolle oder Gewohnheiten.
Beispiel: Selbstkontrolle bei Sparen, Ernährung oder Studium kann rationalem Nutzen widersprechen, wird aber vom Modell ignoriert.
5. „Irrationales“ Verhalten
Gewohnheiten, Aberglauben, emotionale Reaktionen oder soziale Einflüsse werden nicht erfasst.
Homo Oeconomicus geht davon aus, dass Menschen immer rational handeln, während reale Entscheidungen fehleranfällig und von Emotionen geprägt sind.
Einfach gesagt: Das Modell beschreibt nur einen idealisierten, rationalen Entscheider, nicht den realen Menschen, der durch Zeitdruck, Emotionen, soziale Normen und begrenzte Informationen geprägt ist.
14. Bounded Rationality
Grundidee
Bounded Rationality (begrenzte Rationalität) bedeutet, dass Menschen nicht immer perfekt rational entscheiden, sondern von Kontext, Formulierungen und vereinfachenden Heuristiken beeinflusst werden.
Das Experiment von Langer et al., 1978 zeigt dies anhand von Gefallen beim Kopieren von Seiten.
Experimentaufbau
UV1 – Größe des Gefallens:
Großer Gefallen: 20 Seiten kopieren
Kleiner Gefallen: 5 Seiten kopieren
UV2 – Formulierung der Bitte:
Reine Bitte:
„Entschuldigen Sie, ich hab 5 (20) Seiten. Könnte ich das Kopiergerät benutzen?“
Placebo-Zusatz:
„Entschuldigen Sie, ich hab 5 (20) Seiten. Könnte ich das Kopiergerät benutzen, um diese Kopien zu machen?“
Informativer Zusatz:
„Entschuldigen Sie, ich hab 5 (20) Seiten. Könnte ich das Kopiergerät benutzen? – ich hab‘s eilig!“
Ergebnis und Interpretation
Kleiner Gefallen (5 Seiten): Fast alle stimmen zu, egal wie die Bitte formuliert ist.
Großer Gefallen (20 Seiten): Zustimmung stark abhängig von der Formulierung.
Reine Bitte → wenige stimmen zu
Placebo- oder informativer Zusatz → deutlich mehr stimmen zu
Erklärung:
Menschen nutzen Abkürzungen bei Entscheidungen (Heuristiken).
Ein Zusatz wie „ich hab‘s eilig“ wirkt überzeugender, auch wenn er rational gesehen irrelevant ist.
Dies zeigt die begrenzte Rationalität: Entscheidungen hängen von Kontext und Präsentation ab, nicht nur vom eigentlichen Nutzen.
Einfach gesagt: Menschen sind nicht vollständig rational, sondern lassen sich durch kleine Hinweise oder Formulierungen beeinflussen – selbst bei objektiv gleichen Situationen.
