Kausales Denken, Bayes-Netze und die Markov-Bedingung
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auch in sehr abstrakten Settings, wie zum Beispiel in dem zweiten Experiment<br />
von Rehder <strong>und</strong> Burnett (2005) zu konditionalen Abhängigkeiten führen (<strong>die</strong><br />
<strong>Markov</strong>-<strong>Bedingung</strong> wäre damit gerade keine Default-Annahme im menschlichen<br />
Kausaldenken).<br />
Ist <strong>die</strong>se eben entwickelte Idee richtig, dann müssten Manipulationen bezüglich<br />
der involvierten kausalen Prozesse auch in entsprechend verändertem<br />
Bewertungsverhalten resultieren, wie es im nächsten Kapitel untersucht werden<br />
soll: Legen <strong>die</strong> Prozesse eine effektseitige Fehlerattribution nahe, dann sollten<br />
<strong>die</strong> Bewertungen der Anwesenheit eines Zieleffekts deutlich weniger vom Zustand<br />
weiterer Effekte einer gemeinsamen Ursache abhängig sein, als wenn <strong>die</strong><br />
mit dem System assoziierten Prozesse eher eine ursacheseitige Fehlerattribution<br />
nahe legen. Diese Überlegungen <strong>und</strong> <strong>die</strong>se Vorhersage heben sich damit insoweit<br />
von den existierenden Untersuchungen von Rehder <strong>und</strong> Burnett (2005) ab,<br />
also dass <strong>die</strong>se zwar ebenso über verschiedene Cover-Stories verschiedene Kausalprozesse<br />
instruiert, <strong>die</strong>se aber ausbalanciert <strong>und</strong> nicht systematisch im Hinblick<br />
auf deren Wirkungen auf <strong>die</strong> Beurteilungen manipuliert haben. Zwar ist <strong>die</strong><br />
Idee, dass sich Annahmen über <strong>die</strong> kausalen Prozesse systematisch auf das Lernen<br />
von Kausalrelationen auswirken, auch bereits in den mechanismusbasierten<br />
Ansätzen (siehe Abschnitt 2.1.3) vorhanden. Der dortige Fokus liegt aber auf der<br />
Frage (in Anlehnung an <strong>die</strong> kovariationsbasierten Ansätze), wie Probanden einzelne<br />
Ursache-Effekt-Relationen lernen, nicht jedoch darauf, wie <strong>die</strong> Annahmen<br />
über Mechanismen Inferenzen in komplexeren Kausalstrukturen, wie z.B. in einer<br />
Common-Cause-Struktur, beeinflussen.<br />
2.5 Zusammenfassung<br />
Im vorliegenden Kapitel wurden <strong>die</strong> theoretischen <strong>und</strong> empirischen Hintergründe<br />
für <strong>die</strong> Beschäftigung mit der <strong>Markov</strong>-<strong>Bedingung</strong> als Teil einer psychologischen<br />
Theorie kausalen <strong>Denken</strong>s zusammengefasst. Als Ausgangspunkt wurde <strong>die</strong> Literatur<br />
zum kausalen Lernen <strong>und</strong> <strong>Denken</strong> dargestellt <strong>und</strong> ein Überblick über <strong>die</strong><br />
wichtigsten psychologischen Theorien, wie <strong>die</strong> assoziationstheoretischen Ansätze,<br />
<strong>die</strong> kovariationsbasierten Ansätze, wie <strong>die</strong> -Regel <strong>und</strong> Causal Power, sowie<br />
<strong>die</strong> mechanismusbasierten Ansätze gegeben. Diese widmen sich vor allem der<br />
Frage, wie Probanden einzelne Ursache-Effekt-Relationen lernen.