Sollten wir einstimmigen Ergebnissen trauen? – Derek Abbott

Vollständige Lektion unter: http://ed.ted.com/lessons/should-you-trust-unanimous-decisions-derek-abbott

Stell dir vor, zehn Zeugen würden darum gebeten, einen Bankräuber zu identifizieren, den sie für einen kurzen Moment auf der Flucht von dem Ort des Verbrechens sehen konnten. Wenn sechs von ihnen auf die gleiche Person zeigen, kann es gut sein, dass der Schuldige gefunden wurde. Und ist dies bei allen zehn der Fall, könnte man denken, der Fall sei schon so gut wie gelöst. In manchen Fällen wird das Ergebnis jedoch immer unzuverlässiger, je näher man der Einstimmigkeit kommt. Derek Abbott erklärt, worum es sich beim "Einstimmigkeits-Paradoxon" handelt.

Lektion von Derek Abbott, Animation von Brett Underhill.

Stell dir eine polizeiliche
Gegenüberstellung vor,

bei der zehn Zeugen einen Bankräuber
identifizieren sollen,

den sie für einen kurzen Moment auf
der Flucht vom Ort des Verbrechens sahen.

Wenn sechs von ihnen
auf die gleiche Person zeigen,

ist es wahrscheinlich, dass
der Schuldige gefunden wurde,

und trifft dies auf alle zehn zu,

könnte man denken,
der Fall sei schon gelöst.

Ist er aber nicht.

Für die meisten von uns
klingt das ziemlich seltsam.

Mehrheit und Einstimmigkeit spielen ja
in vielen Bereichen eine wichtige Rolle,

ob in der Politik,

in der Wirtschaft

oder in der Unterhaltung.

Es ist also nur natürlich zu denken:
"Je größer der Konsens, desto besser."

In der Regel stimmt das
bis zu einem gewissen Punkt auch.

Manchmal ist das Endergebnis
aber umso unzuverlässiger,

je mehr Einigkeit herrscht.

Hierbei handelt es sich um
das "Einstimmigkeits-Paradoxon".

Um es zu verstehen, ist es von Bedeutung,

den allgemeinen Grad an Unsicherheit
zu berücksichtigen,

den es in einer bestimmten Situation gibt.

Sollten die Zeugen hier zum Beispiel
den Apfel identifizieren,

sollte uns ein einstimmiges Ergebnis
nicht überraschen.

Aber in Fällen, wo man zu Recht
mehr natürliche Varianz erwartet,

sollte man auch mit variierenden
Ergebnissen rechnen.

Würde man 100-mal eine Münze werfen,

würde man wohl damit rechnen, dass sie
ungefähr 50-mal auf Kopf landet.

Sollte die Münze jedoch nahezu
100-mal auf Kopf landen,

würde man vermuten,
dass irgendetwas faul sein muss,

nicht an den jeweiligen Münzwürfen,

sondern an der Münze selbst.

Zwar ist es weniger zufallsbedingt,
einen Täter zu identifizieren,

aber so leicht, wie die Unterscheidung
von Bananen und Äpfeln, ist es auch nicht.

Denn bei einer Studie aus dem Jahr 1994

zeigten bis zu 48 % der Zeugen
auf die falsche Person,

obwohl sich viele in
ihrer Entscheidung sicher waren.

Erinnerungen, die auf kurzen Blicken
basieren, können unzuverlässig sein,

und wir überschätzen uns oft selbst.

Mit diesem Wissen

scheint eine einstimmige Identifizierung
nicht mehr auf Schuldgefühle,

sondern auf einen Fehler im System

oder Tendenzen in der Auswahl hinzuweisen.

Und solche Fehler passieren nicht nur,
wenn es um unser Urteilsvermögen geht.

Von 1993 bis 2008

wurde die DNA einer Frau an
mehreren Tatorten in Europa gefunden

und das sog. "Heilbronner Phantom"
als Mörder etabliert.

Die DNA-Proben waren jedoch so eindeutig,
gerade weil sie falsch waren.

Denn alle Wattestäbchen,
mit denen sie gesammelt wurden,

waren von einer Wattefabrikarbeiterin
versehentlich verunreinigt worden.

Andere systematische Fehler
entstanden aus vorsätzlichem Betrug.

Bei der Präsidentschaftswahl
Saddam Husseins aus dem Jahr 2002

soll die Wahlbeteiligung bei 100 % gelegen
haben und er mit 100% der Stimmen

für weitere sieben Jahre ins Amt
gewählt worden sein.

Aus diesem Blickwinkel betrachtet

ist das Einstimmigkeits-Paradoxon
gar nicht so paradox.

In der Theorie ist die Einstimmigkeit
nach wie vor ideal,

vor allem in Fällen, in denen es
wenig Varianz und Unsicherheit gibt.

Wenn in der Praxis jedoch

einstimmige Ergebnisse in unrealistischen
Szenarien erzielt werden,

wird das System wahrscheinlich
von einem versteckten Faktor beeinflusst.

Obwohl wir nach Harmonie
und Übereinstimmung streben,

sollten wir immer wieder mit Fehlern
und Meinungsverschiedenheiten rechnen.

Und wenn ein Ergebnis mal
zu schön scheint, um wahr zu sein,

ist es das wahrscheinlich auch.