dc.contributor.author
Marewski, Julian Nicolas
dc.date.accessioned
2018-06-07T18:29:00Z
dc.date.available
2010-12-14T12:12:56.566Z
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/5090
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-9289
dc.description
Chapter 1 Introduction: The Goal and Contents of This Dissertation 1
ECOLOGICALLY RATIONAL HEURISTICS 2 ACT-R: A UNIFIED THEORY OF COGNITION 5
ORGANIZATION OF THE DISSERTATION 8 Chapter 2 Methodological Preliminaries 10
INTRODUCTION 10 OVERVIEW OF THE CHAPTER AND INTRODUCTORY DEFINITIONS 11 HOW TO
SELECT BETWEEN FORMAL MODELS: A SHORT OVERVIEW 12 CONCLUSION 18 Chapter 3 How
Memory Aids Strategy Selection 19 ABSTRACT 19 INTRODUCTION 19 HOW MEMORY AIDS
STRATEGY SELECTION: THE HYPOTHESIS OF NON-OVERLAPPING COGNITIVE NICHES 21
JUDGMENTS FROM THE ACCESSIBILITY OF MEMORIES 22 THE ADAPTIVE TOOLBOX 23
OVERVIEW OF THE CHAPTER 25 AN ACT-R MODEL OF NON-OVERLAPPING COGNITIVE NICHES
26 OVERVIEW OF SIMULATION STUDIES 1 AND 2 33 HOW I CALIBRATED THE MODEL TO
PREDICT MEMORY RETRIEVAL (SIMULATION STUDY 1) 33 TESTS OF THE TARTLE NICHE AND
TARTLE–KNOWLEDGE NICHE HYPOTHESES (SIMULATION STUDY 2) 42 WHEN WOULD A PERSON
USING THE FLUENCY HEURISTIC MAKE ACCURATE INFERENCES? (EXPERIMENTS 1–6;
SIMULATION STUDIES 3, 4) 44 ACCURACY AS A DETERMINANT OF STRATEGY SELECTION
(EXPERIMENT 7) 53 EFFORT AS A DETERMINANT OF STRATEGY SELECTION (EXPERIMENT 8)
58 TIME AS A DETERMINANT OF STRATEGY SELECTION (EXPERIMENT 9) 62 GENERAL
DISCUSSION 67 CONCLUDING REMARKS: EMERGING COGNITIVE NICHES 72 Chapter 4
Models of Recognition-based Multi-alternative Inference 74 ABSTRACT 74
INTRODUCTION 74 GENERALIZING THE RECOGNITION HEURISTIC: ELIMINATION BY
RECOGNITION 75 ALTERNATIVE MODELS OF INFERENCE: A COMPETITION 76 TOWARD A
THEORY OF STRATEGY SELECTION BY DEFAULT 79 OVERVIEW OF THE EXPERIMENTS:
RECOGNITION IN POLITICAL ELECTIONS 82 DO CONFLICTING CUES OVERRULE THE
RELIANCE ON RECOGNITION? (EXPERIMENT 11; REANALYSIS OF EARLIER ELECTION STUDY)
83 GENERALIZING THE RECOGNITION HEURISTIC: HOW EPISODIC KNOWLEDGE AIDS USING
RECOGNITION (EXPERIMENT 12) 89 IS A LACK OF KNOWLEDGE INFORMATIVE ABOUT THE
PREDICTIVE ACCURACY OF RECOGNITION? (EXPERIMENT 13) 98 HOW WELL DO
COMPENSATORY MODELS PREDICT INDIVIDUAL INFERENCES? (EXPERIMENT 14; REANALYSIS
OF EXPERIMENT 7) 102 DO PEOPLE USE THE BEST CUES RATHER THAN RECOGNITION?
(EXPERIMENT 15) 109 DOES TIME PRESSURE FOSTER THE DEFAULT OF RELYING ON THE
RECOGNITION HEURISTIC? (EXPERIMENT 16) 112 GENERAL DISCUSSION 116 Chapter 5
Summary and Conclusion 129 HOW MEMORY AIDS STRATEGY SELECTION 130 MODELS OF
RECOGNITION-BASED MULTI-ALTERNATIVE INFERENCE 132 WHY IS IT IMPORTANT TO STUDY
HEURISTICS COMPARATIVELY, GUIDED BY THEORIES OF STRATEGY SELECTION? 134
CONCLUSION: ECOLOGICALLY RATIONAL STRATEGY SELECTION 138 References 140
Appendices 160 APPENDIX A - LISTS OF STIMULI USED IN THE EXPERIMENTS 160
APPENDIX B - HOW TO PREDICT HUMAN MEMORY RETRIEVAL FROM THE WEB: DERIVATIONS
OF THE ACT-R MODEL EQUATIONS 170 APPENDIX C - NON–RETRIEVAL TIME PRODUCTION
RULES IMPLEMENTED IN ACT-R 173 Deutsche Zusammenfassung 174 Erklärung 183
dc.description.abstract
Humans are not omniscient. They do not come equipped with the ability to run
computationally demanding calculations quickly in the mind. Rather, we make
decisions under the constraints of limited information processing capacity,
knowledge, and time—be they about the likely performance of stocks; which
movie to watch in the cinema; whom to court in a speed-dating session, or
whether to admit to the hospital a patient who has registered at the emergency
room reception. According to the fast and frugal heuristics research program,
humans can nevertheless make such decisions successfully because they can rely
on a repertoire of simple decision strategies, or heuristics. These simple
rules of thumb can perform well even under the constraints of limited
knowledge, time, and information-processing capacity because they exploit the
structure of information in the environment in which a decision maker acts and
build on the ways evolved cognitive capacities work, such as the human memory
system. Together, these simple rules of thumb form an adaptive toolbox of the
cognitive system, where the tools are heuristics a decision maker uses to
respond adaptively to different decision situations, each one appropriate for
a given task. However, even though it is an important assumption of the fast
and frugal heuristic approach that decision makers respond to different
decision situations by selecting the heuristic that is appropriate for the
task, relatively little is known about how such a choice is made. The goal of
my dissertation is to contribute to our understanding of the corresponding
mechanisms of heuristic choice—or, to use a more general term, strategy
selection. Specifically, my dissertation focuses on the selection of decision
strategies for making inferences about unknown quantities and uncertain events
in situations in which all available information must be retrieved from
memory. In doing so, I investigate how the interplay between the human memory
system, the environment in which decision makers act, and available decision
strategies can lead to the emergence of adaptive mechanisms of heuristic
selection.
de
dc.description.abstract
Ganz gleich, ob es darum geht, welche Aktien man kauft, welchen Film man im
Kino sieht oder auf welche Stellenangebote man sich bewirbt: Menschen treffen
ihre Entscheidungen oft unter Zeitdruck, mit relativ begrenztem Wissen und
unter Rückgriff auf verhältnismäßig geringe
Informationsverarbeitungskapazitäten. Das Forschungsprogramm der schnellen und
sparsamen Heuristiken nimmt an, dass solche Entscheidungen dennoch erfolgreich
getroffen werden können, weil Menschen über ein Repertoire von einfachen,
sparsamen und schnellen Entscheidungsstrategien verfügen. Diese
Entscheidungsstrategien – oder Heuristiken – sind an die Struktur von
Entscheidungsumwelten angepasst und greifen auf im Laufe der Evolution
entstandene Fähigkeiten zurück, wie zum Beispiel das menschliche
Gedächtnissystem. Das Forschungsprogramm der schnellen und sparsamen
Heuristiken beschreibt das Repertoire der Heuristiken, das dem kognitiven
System zur Verfügung steht, mit der Metapher einer Werkzeugkiste. Die gezielte
Auswahl von Heuristiken aus dieser Werkzeugkiste erlaubt es Menschen,
angemessen auf unterschiedliche Entscheidungssituationen zu reagieren. Sie
müssen lediglich jene Heuristik auswählen, die an die entsprechende
Entscheidungsumwelt angepasst und somit gut zur Lösung des
Entscheidungsproblems geeignet ist. Obwohl die adaptive Auswahl von
Heuristiken aus der Werkzeugkiste eine der zentralen Annahmen des
Forschungsprogramms der schnellen und sparsamen Heuristiken darstellt, ist
bisher relativ wenig darüber bekannt, wie Menschen unter den zur Verfügung
stehenden Heuristiken wählen. Der Schwerpunkt meiner Arbeit liegt auf diesem
Problem der Strategieselektion. So untersuche ich die Strategieauswahl in
Situationen, in denen Menschen Entscheidungen unter Unsicherheit treffen und
dabei alle für die Entscheidungen relevanten Informationen aus dem Gedächtnis
abrufen müssen. Dabei zeige ich auf, wie das Zusammenspiel zwischen dem
menschlichen Gedächtnis, verschiedenen Entscheidungsumwelten, und den
verfügbaren Entscheidungsstrategien adaptive Mechanismen der
Strategieselektion entstehen lassen kann.
de
dc.format.extent
[6], 185 S.
dc.rights.uri
http://www.fu-berlin.de/sites/refubium/rechtliches/Nutzungsbedingungen
dc.subject
Bounded rationality
dc.subject
Strategy selection
dc.subject
Model selection
dc.subject.ddc
100 Philosophie und Psychologie
dc.subject.ddc
000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke
dc.subject.ddc
300 Sozialwissenschaften
dc.title
Ecologically rational strategy selection
dc.contributor.contact
marewski@mpib-berlin.mpg.de
dc.contributor.firstReferee
Prof. Dr. Gerd Gigerenzer
dc.contributor.furtherReferee
Prof. Dr. Arthur M. Jacobs
dc.date.accepted
2009-01-30
dc.identifier.urn
urn:nbn:de:kobv:188-fudissthesis000000019008-3
dc.title.translated
Ökologisch rationale Strategieselektion
de
refubium.affiliation
Erziehungswissenschaft und Psychologie
de
refubium.mycore.fudocsId
FUDISS_thesis_000000019008
refubium.note.author
Chapter 3 ist in der Online-Version aus Gründen des Urheberrechts nicht
enthalten.
refubium.mycore.derivateId
FUDISS_derivate_000000008728
dcterms.accessRights.dnb
free
dcterms.accessRights.openaire
open access