Voreingenommenheit in Selbsterkenntnis

Die Selbsteinschätzungen der Menschen über ihre eigenen Fähigkeiten, Fähigkeiten und Testleistungen sind einigermaßen genau. Zell & Krizan (2014) berichten von einer durchschnittlichen Gesamtkorrelation von 0,3. Ob dieser Wert die Bezeichnung "einigermaßen genau" verdient, hängt von einer Vielzahl von Annahmen, dem Kontext der Messung und der Stichprobenverteilung des Korrelationskoeffizienten ab (siehe hier für mehr). Der Korrelationskoeffizient ist ein statistischer Index, der die Ähnlichkeit zwischen zwei Zahlenprofilen erfasst: die Selbsteinschätzung einer Stichprobe von Individuen und ihre entsprechenden wahren Bewertungen (oder die besten wissenschaftlichen Maße davon). Seit Galton (1886) den Korrelationskoeffizienten r (der für Regression steht) eingeführt hat, ist er allgegenwärtig geworden. Meta-Analysen, wie die von Zell & Krizan zusammengefassten, verwenden sie routinemäßig, um empirische Effektgrößen zu schätzen und auszudrücken (oder sie verwenden Indizes wie Cohens d, was die Differenz zwischen zwei Mittelwerten in Standardeinheiten ist und leicht in sie übersetzbar ist) r ). In der Messung werden Reliabilität und Validität auch in Bezug auf r ausgedrückt.

Als ein Maß für die Profilähnlichkeit konzentriert sich r auf eine Art von Ähnlichkeit zwischen zwei Mengen von Bewertungen. Self-Assessments können auch variabler als echte Scores sein, oder sie können insgesamt höher (niedriger) sein. Diese verschiedenen Arten von (Dis) Ähnlichkeit können leicht voneinander getrennt werden (Cronbach & Gleser, 1953; Krueger, 2009). In einem Kommentar zu Zell & Krizan argumentieren Dunning & Helzer (2014), dass eine solche Trennung von Scores durchgeführt werden sollte, wenn die Genauigkeit der Selbsteinschätzung auf dem Spiel steht. Sie weisen darauf hin, dass die Selbstbewertung eine konstante Tendenz aufweist, so dass die Schätzungen im Durchschnitt höher sind als die tatsächlichen Werte. Andere Bewertungen, dh Vorhersagen von Peers oder Beobachtern, sind weniger voreingenommen. Korrelationskoeffizienten erfassen diese Differenz nicht.

Das ist ein guter Punkt, aber Dunning und Helzer wollen mehr. Sie fordern uns auf, "Genauigkeit und Fehler mit völlig neuen Maßen zu erforschen [und zu fragen], ob die subjektive Vorhersage oder objektive Leistung für die eigene Genauigkeit am problematischsten ist. Unterscheiden sich Fehler in der Selbsterkenntnis in Abhängigkeit von der Prognose? Oder liegt das eigentliche Problem der Selbstgenauigkeit in der objektiven Leistung? "(S. 128) Sie zeichnen (ob dies empirische Daten sind, sagen sie nicht) absolute Fehler (| geschätzte – tatsächliche Punktzahl |) gegen vorhergesagte Leistung ( basierend auf der Regression der tatsächlichen auf geschätzten Bewertungen), und dann absolute Fehler gegen tatsächliche Leistung grafisch darstellen. Im ersten Fall finden sie eine flache horizontale Linie; im letzteren Fall finden sie eine asymmetrische U-förmige Funktion mit einem hohen Zweig auf der linken Seite (niedrige tatsächliche Punktzahlen).

Dunning & Helzer glauben, etwas Wichtiges entdeckt zu haben. "Selbstvorhersagefehler sind möglicherweise keine Funktion der Vorhersage selbst, sondern eher das zugrunde liegende Ereignis, auf das die Menschen später treffen werden. Das heißt, ob eine Person Hoch-Niedrig voraussagt, wird dem Forscher nicht sagen, ob diese Person mehr oder weniger wahrscheinlich Fehler machen wird "(S. 128-129). Lassen Sie uns zuerst aufklären, was wahrscheinlich ein Druckfehler ist. Man kann aus den Vorhersagen der Menschen vorhersagen, ob sie falsch sind. Hohe Vorhersagen sind eher fehlerhaft als niedrige Vorhersagen. Die von Dunning & Helzer selbst hervorgehobene Überschätzung der mittleren Ebene macht es so. Was Dunning und Helzer wahrscheinlich zu schreiben beabsichtigten, ist, dass man Vorhersagefehler nicht aus vorhergesagter Leistung vorhersagen kann, wie sie das darstellen. Das Diagramm zeigt jedoch lediglich, was von der Regressionslogik erwartet werden kann, und nicht eine Entdeckung. Die am besten passende Regressionslinie minimiert Vorhersagefehler (| tatsächlicher Score – vorhergesagter Score |). Es ist mathematisch möglich, dass wenn die vorhergesagten Werte niedrig sind, die tatsächlichen Werte variabler sind, als wenn die vorhergesagten Werte hoch sind. Dies ist ein unwahrscheinlicher Zustand, und selbst wenn es beobachtet würde, wäre seine psychologische Bedeutung undurchsichtig.

• Roboter und Frank: Die Wichtigkeit, sich selbst über die gesamte Lebensdauer hinweg zu sein
• Das ist dein Gehirn im Fußball
• Lassen Sie sich nicht von Wissenschaftlern, Daten, Statistiken und sexy Frauen täuschen
• Die Zeit Pepsi bot eine Milliarde Dollar an und niemand kümmerte sich
• 20 wissenschaftliche Gründe, um heute zu meditieren

Die zweite Behauptung von Dunning & Helzer lautet, dass die tatsächliche Leistung Vorhersagefehler vorhersagt. Das sind auch keine Neuigkeiten. Wissend, dass die Korrelation zwischen geschätzten und tatsächlichen Werten nicht perfekt ist (siehe Zell & Krizan), und wir wissen, dass die Schätzungen insgesamt zu hoch sind, wissen wir auch, dass die Vorhersagefehler der Low Scorer größer sind als die der High Scorer (Krueger & Mueller, 2002). Obwohl dieses Ergebnismuster von der Logik der Regression und der allgemeinen Tendenz zur Selbstüberschätzung erholt werden kann, hat es eine gewisse Bekanntheit als ein vermutlich einzigartiges Phänomen erlangt, das als Dunning-Kruger-Effekt bekannt ist. Diese Behandlung eines abgeleiteten Musters als Sui-Generis- Phänomen wäre nicht bemerkenswert, wenn es nicht seine Implikationen hätte. Dunning & Helzer schlagen vor, dass die Selbstgenauigkeit nicht verbessert werden kann, indem man den Menschen hilft, bessere Vorhersagen zu treffen, sondern indem sie ihre tatsächlichen Werte erhöhen. Der erste Teil dieser Behauptung ist falsch. Dunning & Helzer selbst betonen die generelle Tendenz der Überschätzung auf Gruppenebene. Daraus folgt, dass, wenn den Menschen geraten würde, ihre Selbsteinschätzung um eine bestimmte Konstante zu verringern, ihre absoluten Fehler abnehmen würden.

Der zweite Teil des Anspruchs ist ebenfalls problematisch. Es ist wahr, dass wenn absolute Vorhersagen konstant bleiben, während echte Werte erhöht werden, absolute Fehler abnehmen. Dies ist jedoch ein Beispiel für den Texas-Scharfschützen-Irrtum . Lassen Sie die Vorhersagen so sein, wie sie sind, wir bringen das Kriterium – das, was vorhergesagt werden soll – im Einklang mit der Vorhersage nach der Tat. Der Munning-Kruger-Effekt legt nahe, dass insbesondere die leistungsschwächeren Akteure darauf trainiert werden sollten, es besser zu machen. Wenn sie dies tun, werden absolute Fehler abnehmen, aber auch die Genauigkeitskorrelation. Wenn der Bereich der wahren Bewertungen kürzer wird, wird der verbleibende zufällige Fehler relativ grßer sein als die systematische Variabilität in den wahren Bewertungen. Was wird erreicht, wenn eine Art der Genauigkeitsbewertung auf Kosten einer Verringerung in einer anderen verbessert wird? Eine Situation, in der es allen gut geht (reich, gesund und glücklich), ist gesellschaftlich wünschenswert, untergräbt aber den Wert der Messung. Messung (und Wissenschaft) erfordert Variabilität.

Die Idee, dass die Selbstgenauigkeit verbessert werden kann, indem (niedrige) Performer höher bewertet werden, impliziert eine kausale Behauptung. Dunning & Helzer glauben, dass es etwas an einer niedrigen Performance gibt, die die Leute davon abhält, die sehr geringe Performance zu sehen. "Schlechte Darsteller sind nicht in der Lage, die Mängel ihrer Leistung zu erkennen" (S. 129). Sie besser zu machen, hilft ihnen, die Art von Ergebnissen zu vermeiden, die sie nicht zu antizipieren scheinen (S. 129). Aus diesem kausalen Modell folgt, dass die Menschen, sobald sie bessere Leistungen erbringen, genauere Vorhersagen treffen. Anders ausgedrückt, wenn eine niedrige Leistung Vorhersagefehler verursacht, wird ein Wechsel zu hoher Leistung Fehler eliminieren. Dies wäre ein logisch gültiger modus tollens- Schluss, wäre nicht die geringe Leistung selbst Teil der Fehlerdefinition (Fehler = geschätzt – tatsächliche Leistung). Fehler müssen sich verringern, wenn die Leistung gesteigert wird, auch wenn kein kausaler Effekt eintritt.

• Das Gehirn reinigen
• Die besten Lektionen, die unsere Mütter uns gaben
• Warum verbessern Sie Ihr Gedächtnis – ein Testimonial
• 6 Dinge, die Sie nicht wussten, wie Ihr Gehirn funktioniert
• George Zimmerman: Der Geist des Schützen

Beurteilungsfehler wie Selbstverstärkung werden oft so behandelt, als wären sie kognitive Illusionen, die mit visuellen Illusionen vergleichbar sind. Die meisten sind es jedoch nicht (Krueger & Funder, 2004), und Dunning & Helzer müssten dem zustimmen. Wenn sie nicht zustimmten, müssten sie visuelle Illusionen korrigieren wollen, indem sie die Realität veränderten. Sie müssten versuchen, die Illusion von Müller-Lyer zu überwinden, indem sie die Linie mit den ausgehenden Pfeilen länger machen als die Linie mit den eingehenden Pfeilen; sie würden einen Zwerg und einen Riesen in den Ames-Raum legen müssen; Sie müssten den Necker-Würfel umdrehen, wenn die Wahrnehmungen zu einer anderen räumlichen Interpretation wechseln. Die Wurzeln dieser Illusionen liegen darin, wie das visuelle System eine mehrdeutige Realität interpretiert. Die Forscher hätten weniger über die Wahrnehmung gelernt, wenn sie nie clevere Wege gefunden hätten, sie zu betrügen.

Cronbach, LJ, und Gleser, GC (1953). Beurteilung der Ähnlichkeit zwischen Profilen. Psychologisches Bulletin, 50 , 456-473.

Mahnwesen, D. & Helzer, EG (2014). Jenseits des Korrelationskoeffizienten in Studien zur Genauigkeit der Selbsteinschätzung. Perspektiven auf psychologische Wissenschaft, 92 , 126-130.

Galton, F. (1886). Rückschritt in Richtung Mittelmäßigkeit in erblicher Statur. Die Zeitschrift des Anthropologischen Instituts von Großbritannien und Irland, 15 , 246-263.

Krüger, JI (2009). Ein Komponentenmodell von Situationseffekten, Personeneffekten und situationsbezogenen Interaktionseffekten auf das Sozialverhalten. Zeitschrift für Forschung in Persönlichkeit, 43 , 127-136.

Krueger, JI & Funder, DC (2004). Auf dem Weg zu einer ausgewogenen Sozialpsychologie: Ursachen, Folgen und Heilung für den problemorientierten Zugang zu sozialem Verhalten und Kognition. Verhaltens- und Gehirnwissenschaften, 27 , 313-327.

Krueger, J. & Müller, RA (2002). Ungelernt, unbewusst oder beides? Der Beitrag von sozialen Wahrnehmungsfähigkeiten und statistischer Regression zu Selbstverstärkungsvorstellungen. Zeitschrift für Persönlichkeits- und Sozialpsychologie, 82 , 180-188.

Zell, E. & Krizan, Z. (2014). Haben die Menschen Einblick in ihre Fähigkeiten? Eine Metasynthese. Perspektiven auf psychologische Wissenschaft, 9 , 111-125.