Kausales Denken

York Hagmayer und Michael R.Waldmann

Kausalität

• Kausalität eine grundlegende kognitiveKompetenz

• Nicht nur für eigene Handlungen, auch imAlltag – bereichsübergreifend!

• Psychologische Forschung zu Kausalitätbezieht sich auf den Prozess derWissensaneignung und der Anwendungdieses Wissens im Alltag

Kausalitätsforschung in derPhilosophie

• Kausalitätsprinzip („nihil fit sine causa“)schon in Antike formuliert

• Psychologische Theorien bauenhauptsächlich auf dem Ansatz zuAssoziationismus und Kausalität desschottischem Philosophen David Hume(18.Jh.) auf

• „Kausalität als Grundlage des Denkensüber die Realität“

Der Ansatz David Humes

• Rein datengesteuerter Wissenserwerb• Kausalität ist Ergebnis der Assoziations-

Stärke verschiedener Ereignisse• Drei Prinzipien von Kausaleindrücken• Nach Hume fehlt dem Menschen die

Fähigkeit, notwendige Kausalbeziehungenzu erkennen. Dennoch können sieexistieren

Moderne philosophische Theorien

• Bedingungsanalytischer Ansatz von Mackie (1974) –INUS-Bedingungen (“Insufficient but Necessaryparts of Unnecessary but Sufficient conditions”)

• Kontrafaktischer Ansatz David Lewis‘ (1973):Ereignis dann Ursache eines Effektes, wenn Effektohne Ereignis nicht eintritt

• Handlungstheoretischer Ansatz (Wright 1971,Woodward 2003): Ursachen sind Handlungen, mitdenen ein bestimmter Effekt beabsichtigt wird

• Probabilistischer Ansatz (Laplace 1812; Pearl 1988):alle Ereignisse sind durch Wahrscheinlichkeitenverbunden, dadurch können Ursachen aufgrund vonWahrscheinlichkeiten erkannt werden

Psychologische Theorien zurKausalität

• Assoziationstheorien• Regelbasierte Theorien• Deduktiver Ansatz• Mechanistischer Ansatz• Komplexe Kausalmodelle als Bayes-

Modelle dargestellt, die zwischenstatistischen und mechanistischenAnsätzen verbinden

Assoziationstheorien

• Untersuchungen zu Kausalwissen ähnlich demKonditionieren (trial by trial learning), weshalbdie beiden Bereiche als Bestandteile einesLernmechanismus gesehen werden

• Kausalität als Illusion, in dem raum-zeitlichbenachbarte Ereignisse assoziiert werden(Kontiguität) - geht auf Hume zurück, wurde aberin letzten 35 Jahren in Zweifel gezogen, seitherVerbindung kausalen und assoziativen Lernensin den Theorien

Rescorla-Wagner-Theorie (1972)

• These: assoziative Beziehung zwischenCS und US ist eine Funktion derHäufigkeit der Paarung der beiden Reize

• Die Assoziationsstärke repräsentierthierbei die Stärke der Kausalbeziehung

• Auch Untersuchung der Auswirkung beiauftreten mehrerer voneinanderunabhängiger CS

Empirische Evidenz derAssoziationstheorien

• Theorie durch viele Untersuchungenbestätigt

• Auch Bestätigung der VorhersageRescorla-Wagners in Bezug auf dieSensitivität für Kontingenzen

• Weiterer Beleg ist Einfluss temporalerKonitguität auf Bewertung der Stärkeeines Kausalzusammenhangs

Weiterentwicklungen vonAssoziationstheorien

• Retrospektiver Revaluationseffekt führtezu mehreren Modifikationsversuchen derRescorla-Wagner-Theorie (VanHamme/Wassermann 1994;Dickinson/Burke 1996)

• Konfiguration einzelner Reize (cues), umBlockierungseffekte zu neutralisieren

Kritik am Assoziativen Ansatz

• Fehlendes Gedächtnis der Theorie in Bezug aufEreignisse – Assoziationsgewichte zeigen nuraktuellen Stand auf, erklären aber nicht dieEntstehung des Gewichtes

• Theorie ähnelt der multiplen Regression, ohnedie kausale Bedeutung von deren Prädiktorenund Kriterien einzubeziehen

• Keine Erklärung zu Gerichtetheit vonKausalzusammenhängen

Regelbasierte Ansätze

• Untersuchen Einfluss von Informationenzu Ursache und Effekt auf Kausalurteil

• Grundannahme ist hierbei, dass derstatistische Zusammenhang zwischenUrsache und Wirkung wesentlich fürVorliegen einer Kausalrelation ist

Varianzanalytischer Ansatz (Kelley 1967/1972/1973)

• Normativ, modelliert Kausalattribution nach demVorbild der Varianzanalyse in der Statistik

• postuliert deterministische Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge

• Distinktheit, Konsens und Konsistenz alsKovariationsformen der dreiUrsachedimensionen Person, gegebener Stimuliund Situation

• Kausale Schemata und Abwertungsprinzip zurErklärung von Ursachen

Empirische Evidenz

• Teilweise zwar Bestätigung der AnnahmenKelleys, jedoch nur in Bezug aufspezifische Informationen

• Zwei durch abweichende Befundemehrfach belegte eigenständige Biases

• Auch bei Anwendung kausaler Schematakeine einheitliche Unterstützung desAnsatzes

Kritik

• Problem, dass auf Grundlage von Konsistenz,Distinktheit und Konsens keine vollständigeVarianzanalyse möglich

• Beschränkung auf deterministischeZusammenhänge

• Unnötige inhaltliche Beschränkung aufVerhaltensweisen und Ursachedimensionen

• Vernachlässigung des Wissenserwerbs überallgemeine Kausalzusammenhänge

Weitere Regelbasierte Ansätze

• Einfache und komplexeKontingenzbasierte Ansätze

• Probabilistisches Kontrastmodell (Cheng/Novick 1990, 1992)

• Theorie der kausalen Power (Cheng 1997)• Theorie der Evidenzevaluation (White

2003)

Der deduktive Ansatz (Cummins, 1991/1995)

• Kausales Denken als Form logischen Denkens• Weiterentwicklung der Theorien des

syllogistischen oder konditionalen Schließensim Bereich der Kausalität

• Theorie befasst sich mit Schlüssen aus kausalenPrämissen („wenn A dann B“), wobei dieGültigkeit vom Vorliegen kausal relevanterFaktoren bestimmt wird, nicht allein von derLogik

Empirische Evidenz• Im Versuch wurden die Vorhersagen des

Ansatzes bestätigt und dies nicht nur im Bezugauf kausale Konditionale

• Auch bei Umstellung von Antecedens undKonsequenz und damit einer Änderung derlogischen Form, wird demKausalzusammenhang gefolgt

• Allerdings führten Untersuchungen andererForscher nur teilweise zur Bestätigung desAnsatzes

Kritik• Präzisiert Einfluss von Vorwissen auf

Kausalurteile• Ansatz muss in Hinblick auf Befunde zum

Einfluss von Assoziationsstärke erweitertwerden

• Geringe Formalisierung des Ansatzes, könntemithilfe mentaler Modelle nach Johnson-Lairdoder Bayes-Modellen verbessert werden

• Kritisiert wird auch die deduktive Konzeptioninsgesamt

Mechanistischer Ansatz

• Betont Wichtigkeit inhaltlichen Vorwissens• Greift auf Vielzahl von Erkenntnissen und

Modellen aus verschiedenen Bereichender Psychologie zurück

• Lernen, Denken und Entscheiden ist starkvon kausalen Mechanismen beeinflusst

• Kognitive Verbindung von Ursache undEffekt muss durch einen Mechanismuserfolgen

Empirische Evidenz

• Wissenserwerb wird durch vorhandenesWissen und Annahme bekannterMechanismen beeinflusst

• In Untersuchung über Informationssuchebei der Kausalattribution wurde gezeigt,das die Suche nach Mechanismenwichtiger war als nach Kovariationsformen

Kritik

• Frage, wie Personen zum Wissen überkausale Mechanismen gelangen, da diesenach der Theorie zum Wissenserwerbnotwendig sind

• Ohne großes Vorwissen dürften hochabstrahierte Fragen nicht richtig bewertetwerden – was aber nicht deutlich zubewerten ist

Kausalmodelle und Bayes-Netze

• Weiterentwicklung der probabilistischenKausalitäts Theorien, sowie Bezug zumechanistischen Ansatz

• Auch PowerPC Theorie von Cheng alsBayes-Netz formulierbar

• Bayes-Netze ermöglichen es, allein ausKausalzusammenhängen auf dieWahrscheinlichkeiten verschiedenerEreignisse zu schließen

Empirische Evidenz

• Untersuchung von Kausalmodellengegenüber Assoziationstheorienbestätigten die Vorhersagen strukturierterKausalmodelle, die durch Bayes-Netzeerklärt werden konnten, aber auchBefunde, die nicht zu diesem Ergebniskamen

• Kausale Bayesnetze als Modelle logischenSchließens untersucht