The Impact of Numerical Cognition on Economic Judgments

Die Verarbeitung von numerischen Informationen ist grundlegend für viele alltägliche, gerade auch ökonomische Entscheidungen. Die zugrunde liegenden kognitiven Prozesse der Informationsverarbeitung wurden in klassischen ökonomischen Modellen nicht explizit berücksichtigt. Abweichungen von der Erwartungswertmaximierung, zum Beispiel modelliert durch eine konkave Nutzenfunktion, wurden auf subjektive Präferenzen zurückgeführt. Neuere Forschungsansätze erklären diese Abweichungen durch systematische Ungenauigkeiten in der Zahlenwahrnehmung und -verarbeitung (e.g., Khaw et al., 2021; Schley & Peters, 2014). ... mehr
Die vorliegende Dissertation untersucht den Reflection Effect, d.h. risikoaverses Verhalten bei Gewinnen aber risikofreudiges Verhalten bei Verlusten, und Loss Aversion in erfahrungsbasierten Entscheidungen. Es wird untersucht, inwiefern diese in der Prospect Theory beschriebenen Verhaltensmuster durch die unpräzise kognitive Verarbeitung von negativen Zahlen im Vergleich zu der von positiven Zahlen erklärt werden können.
Um Einflüsse subjektiver Präferenzen von Einflüssen unpräziser Informations-verarbeitung zu unterscheiden, wurden die Antworten von Versuchspersonen in präferenz-basierten Entscheidungen mit objektiven Schätzaufgaben, die auf den gleichen Zahlen-sequenzen basierten, verglichen. Während die Prozesse der Zahlenverarbeitung beide Aufgaben betreffen, sollten subjektive Präferenzen die Schätzaufgabe nicht beeinflussen.
Über alle Experimente hinweg wurde keine Evidenz für Loss Aversion gefunden. Der Reflection Effect konnte in erfahrungsbasierten Entscheidungen repliziert werden. Gleiche systematische Abweichungen zeigten sich auch in der Schätzaufgabe für rein positive und rein negative Zahlen. Dies deutet darauf hin, dass der Reflection Effect und damit die abnehmende Sensitivität in der Wertfunktion der Prospect Theory zumindest teilweise auf Ungenauigkeiten kognitiver Prozesse der Zahlenverarbeitung zurückzuführen ist statt auf subjektive Präferenzen alleine. Sahen die Versuchspersonen jedoch gemischte Sequenzen mit Mittelwerten ungleich Null, zeigten die präferenzbasierten Entscheidungen den Reflection Effect, die Schätzungen wichen jedoch in die entgegengesetzte Richtung ab. Ungenauigkeiten in der Zahlen-verarbeitung sind demnach nicht alleine für Abweichungen von der Erwartungswert-maximierung verantwortlich. Die unterschiedlichen Schätzungen in gemischten versus in rein positiven oder negativen Sequenzen ließen sich weder durch Unterschiede in der Zahlenrepräsentation zwischen den beiden Bedingungen erklären noch durch unterschiedliche Gedächtnisprozesse.
Diese Ergebnisse zeigen die Relevanz, kognitive Prozesse der Zahlenverarbeitung in Entscheidungsmodelle zu integrieren, um Verzerrungen der Informationsverarbeitungen von Einflüssen subjektiver Präferenzen zu unterscheiden. Das wiederum hilft, Verhalten in verschiedenen Kontexten präziser vorherzusagen.

The processing of numerical information is fundamental to many everyday decisions, especially economic ones. The underlying cognitive processes of such information processing were not considered in classical economic models. Deviations from expected value maximization, for example modeled by a concave utility function, were interpreted as capturing subjective risk preferences. More recent approaches explain these deviations by systematic inaccuracies in the perception and processing of numbers (e.g., Khaw et al., 2021; Schley & Peters, 2014).
This dissertation investigates the reflection effect, i.e., risk-averse behavior for gains but risk-seeking behavior for losses, and loss aversion in experience-based decisions, in which participants saw sequentially presented number sequences drawn from underlying distributions. ... mehrIt is examined to what extend these behavioral phenomena described in Prospect Theory can be explained by the imprecise cognitive processing of negative numbers compared to that of positive numbers.
To distinguish influences of subjective preferences from influences of imprecise information processing, participants’ responses in preference-based decisions were compared with objective estimation tasks based on the same presented numerical sequences. While imprecision in number processing affects both tasks, subjective preferences should not impact objective estimation tasks.
No evidence for loss aversion was found across all experiments. The reflection effect could be replicated in experience-based decisions. Similar systematic deviations were also found in the objective estimation task for only positive or only negative numbers. This suggests that the reflection effect and thus the decreasing sensitivity in the value function of Prospect Theory can at least partly be explained by inaccuracies in cognitive number processing rather than subjective preferences alone.
However, when participants were presented with mixed sequences with both, negative and positive numbers, and means unequal to zero, the preference-based decisions showed the reflection effect, but the estimates deviated in the opposite direction. Thus, inaccuracies in number processing are not solely responsible for deviations from expected value maximization. The different estimates in mixed versus positive-only or negative-only sequences could neither be explained by differences in number representation between the two conditions nor by different memory processes.
Overall, our findings show the relevance of including cognitive processing—such as number representation, memory recall, and integration—into decision-making models to distinguish biases resulting from imprecision in information processes from those resulting from subjective preferences. This in turn helps to predict behavior in different decision contexts more precisely.