Bestätigungsfehler

Bestätigungsfehler, auch bekannt als Confirmation Bias, bezieht sich auf die Verarbeitung von Informationen durch die Suche nach oder die Interpretation von Informationen, die mit den eigenen Überzeugungen übereinstimmen. Dieser voreingenommene Ansatz bei der Entscheidungsfindung ist weitgehend unbeabsichtigt und führt häufig dazu, dass widersprüchliche Informationen ignoriert werden. Zu den bestehenden Überzeugungen gehören die Erwartungen, die man in einer bestimmten Situation hat, und die Vorhersagen über ein bestimmtes Ergebnis. Die Wahrscheinlichkeit, dass Menschen Informationen so verarbeiten, dass sie ihre eigenen Überzeugungen unterstützen, ist besonders groß, wenn das Thema sehr wichtig oder für sie selbst von Bedeutung ist.

Bestätigungsfehler treten dadurch vor allem bei Themen auf, die affektiver Natur sind und etablierte Meinungen oder Überzeugungen betreffen und diese infrage stellen. Wer sich beispielsweise über ein kontroverses Thema informieren möchte, liest vielleicht lieber Quellen, die seinen eigenen Standpunkt bestätigen und untermauern. Des Weiteren findet sich meist eine Neigung dazu, zweideutige Beweise so zu interpretieren, dass sie die aktuelle Position einer Person unterstützen.

Des Weiteren, ist es wahrscheinlicher, dass wir uns an stereotyp-konsistente Informationen erinnern und stereotyp-inkonsistente Informationen vergessen oder ignorieren, was eine Ursache für die Aufrechterhaltung von Stereotypen ist, selbst wenn diese durch andere Beweise widerlegt worden sind.

Bestätigungsfehler tragen zu übermäßigem Vertrauen in persönliche Überzeugungen bei und können Überzeugungen angesichts gegenteiliger Beweise aufrechterhalten oder sogar verstärken. Sie können daher zu katastrophalen Entscheidungen führen, insbesondere in organisatorischen, militärischen, politischen oder sozialen Zusammenhängen.

Bestätigungsfehler können auch in der Forschung ein ernsthaftes Problem darstellen, wie die klassische Arbeit über den Erwartungseffekt des Versuchsleiters zeigt. Insbesondere Forschende, die sich des Bestätigungseffekts nicht ausreichend bewusst sind, können Studien unbeabsichtigt so gestalten, in denen sie zu den Ergebnissen kommen, die sie anstreben. Oder sie werten ihre Daten so lange aus, bis ihre Hypothesen scheinbar bestätigt werden, oder picken sich auf subtile Weise die Ergebnisse heraus, die sie suchen, und berichten nur die Ergebnisse, die diese Hypothesen unterstützen – beides Formen von p-Hacking.

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