Eine der oft zitierten Schlussfolgerungen aus der Forschung der positiven Psychologie besagt, dass Glück durch eine Kombination von Genetik, Umständen und freiwilligen Aktivitäten entsteht. Das ist vernünftig genug – tatsächlich ist es eine virtuelle Tautologie, die für fast jedes menschliche Merkmal gilt.
Einige positive Psychologen gehen weiter und schlagen eine Glücksformel vor, typischerweise eine gewichtete Summe ihrer Komponenten, mit Gewichten basierend auf Forschung mit großen Stichproben von Individuen. Ein repräsentativer Satz von Gewichten ist 50% Genetik, 10% Umstände und 40% freiwillige Aktivitäten. Auch dies ist vernünftig genug und spiegelt die Forschungsliteratur so wieder, wie ich sie gelesen habe, obwohl die genauen Gewichte immer eine Funktion der Stichproben sind, aus denen sie abgeleitet sind.
Wo gehe ich hin? Zu dem Schluss, dass es völlig unvernünftig ist zu denken, dass wir das Glück eines Individuums, im Moment oder im Allgemeinen, auf die gleiche Weise analysieren können, wie wir das Glück von Proben von Individuen analysieren können.
Für die Menschen insgesamt (eine Stichprobe) können wir vielleicht sagen, dass 50% der Variation in ihrem Glück auf genetische Unterschiede zurückzuführen sind. Aber wir können nicht sagen, dass Joes kurzfristiges Glück nach einer Gehaltserhöhung bei der Arbeit oder dem Sieg seiner Lieblingssportmannschaft oder einem wunderbaren Wochenende mit seiner Familie zu 50% auf seine Gene zurückzuführen ist. Das macht keinen Sinn. Welche 50% sprechen wir? Die ersten 50%, die zweiten 50% oder andere 50%? Dies ist ein Kategoriefehler erster Ordnung.
Ich werde an die alte Frage erinnert: "Was trägt mehr zur Fläche eines Rechtecks bei – seiner Höhe oder seiner Breite?" Wir können leicht erkennen, dass dies eine dumme Frage ist. Sicher, bei einer "Stichprobe" von Rechtecken unterschiedlicher Größe können wir eine Antwort liefern, die die Stichprobe als Ganzes zusammenfasst. Aber wir würden nicht erwarten, dass die "Gewichte" auf andere Muster von Rechtecken verallgemeinern, und in jedem Fall wissen wir, dass die Antworten für gegebene Rechtecke sehr unterschiedlich sein können.
Derselbe Punkt gilt auch für das Denken über Glück und seine Determinanten, auch wenn der Punkt schwerer zu erfassen ist.
Beginnen wir mit genetischen Einflüssen. Die technische Bedeutung der Erblichkeit eines Merkmals ist der Anteil seiner Variation über Menschen aufgrund der Variation in genetischen Faktoren über Menschen hinweg. Heritabilitätsschätzungen (wie die 50% -Glücksheritabilitätszahl) gelten daher für Gruppen und nicht für Individuen.
In diesem Sinne setze Heritabilität nicht mit irgendeiner einfachen Vorstellung von Erben gleich. Vielleicht können wir sagen, dass Joe seine blauen Augen von seiner Mutter geerbt hat, aber wir können nicht sagen, dass er sein Glück von ihr geerbt hat … von der Hälfte davon … oder irgendetwas davon.
Das gleiche Argument gilt für die anderen Glückskomponenten und ihre Gewichte. "Umstände" beinhalten also die Nation, in der man lebt. Wenn die Gewichte auf einem Vergleich zwischen beispielsweise Norwegen und Schweden basieren, würde die Schlussfolgerung folgen, dass, wo man lebt, wenig zählt. Wenn aber die Gewichte auf einem Vergleich zwischen skandinavischen Nationen und Subsahara-Afrikanischen Nationen basieren, dann wäre das Gewicht, das den Umständen zukommt, viel größer.
Darüber hinaus können wir nicht sagen, wie viel Glück einer bestimmten Person aus der Nation, in der er oder sie lebt, hervorgeht. Wir können nur Verallgemeinerungen über Personengruppen anbieten.
Es ist mir nicht klar, ob Autoren der positiven Psychologie, die solche Formeln präsentieren, beabsichtigen, dass diese Formeln und ihre Gewichte auf einzelne Menschen oder auf die spezifischen Glücksmomente angewendet werden, die Individuen erfahren. Ich weiß, dass ihre Leser oft diese Sprünge machen, weil ich diesen Begriff mit einer unglaublichen Häufigkeit unter meinen Studenten finde, die Bücher über das Glück im Volksmund gelesen haben. Ich verbringe viel Zeit damit, ihnen Erblichkeit zu erklären.
Ed Diener (2008) hat in seiner wichtigen Erörterung der "Mythen" des Glücks unter der Überschrift "Mythos 2: Die Ursachen des Wohlbefindens kann als ein Kreisdiagramm von Einflüssen verstanden werden" den gleichen Punkt angeführt. Er hat ein gutes Beispiel genommen dass ich nützlich gefunden habe – Sterblichkeit. Für eine Stichprobe von Personen kann man sagen, was die typischen Todesursachen sind: Krebs, Schlaganfall, Unfall, Mord, Malaria und so weiter. Einige Ursachen sind viel wahrscheinlicher als andere, und diese können als die wichtigeren Todesursachen angesehen werden – für die Stichprobe.
In den meisten Teilen der Welt führt Malaria nicht zu einem großen Prozentsatz der Todesfälle von Menschen. Aber das ist wenig Trost für die Person, die zufällig an Malaria stirbt, und es wäre töricht für jemanden, der in einem Gebiet lebt, in dem Malaria auftritt, jedoch selten, keine geeigneten Vorkehrungen zu treffen.
Wie Diener (2008, S. 499) folgerte:
Diese Zahlen [Gewichte] werden der Öffentlichkeit manchmal als Leitfaden für das angeboten, was am ehesten zu ändern wäre, um mehr Glück zu erreichen. Jedoch können die Ursachen für die Veränderung des Glücks einer Person von dem abweichen, was Glücksunterschiede zwischen Individuen verursacht … eine Person könnte einen enormen Glücksschub erlangen, wenn sie religiös wird, selbst wenn die Menge individueller Unterschiede aufgrund der Religion in einer Population bescheiden ist … Das Tortendiagramm ist verführerisch, weil es klar und einfach ist, aber … [es kann] … fehlgeleitet sein.
Positive Psychologie ist wichtig, weil sie auf Forschung basiert. Aber die Forschung muss richtig verstanden werden.
* Ich glaube, dass die "Vererbung" der Augenfarbe, obwohl ein bekanntes Beispiel, kaum so einfach ist, so schätzen Sie die größeren Punkte über die Erblichkeit des Glücks.
Referenz
Diener, E. (2008). Mythen in der Wissenschaft von Glück, Richtungen und für zukünftige Forschung. In M. Eid & RJ Larsen (Hrsg.), Die Wissenschaft des subjektiven Wohlbefindens (pp. 403-514). New York: Guilford.