Читать книгу: «Denken und Lernen»

3 Denken

Im Weiteren folgen wir der Struktur, zunächst die allgemeinpsychologischen, dann die psychoanalytischen Theorien des Denkens vorzustellen. Dabei werden wir an geeigneten Stellen auf Querverbindungen hinweisen, bevor wir in Kapitel 3.3 einen zusammenfassenden Vergleich beider Disziplinen vorlegen.

3.1 Allgemeinpsychologische Theorien des Denkens
Einführung

Es gibt im Bereich des Denkens auf den ersten Blick gute Gründe für einen interdisziplinären Austausch zwischen Psychoanalyse und Allgemeiner Psychologie. Beide befassen sich mit der Beschaffenheit des menschlichen Denkens und legen Theorien zu dessen Funktionsweise vor. Gleichwohl ist die Geschichte von Psychoanalyse und Allgemeiner Psychologie – mit einigen Ausnahmen – eher eine Geschichte von Skepsis und Abgrenzung, denn von Annäherung und gegenseitiger Befruchtung. In jüngerer Vergangenheit sind jedoch zwei Trends in der Allgemeinen Psychologie zu beobachten, die eine Annäherung beider Disziplinen greifbarer machen. Einerseits ist dies eine zunehmende denkpsychologische Erforschung von Konzepten, die auch für die Psychoanalyse zentral sind, insbesondere unbewusste Denkvorgänge. Andererseits ist eine vermehrte allgemeinpsychologische Beschäftigung mit Metatheorien bzw. Gesamtmodellen des Denkens auszumachen. Traditionell wirkt die Allgemeine Psychologie sehr kleinteilig, Forscher setzen sich in der Regel mit einem eng umrissenen Bereich der menschlichen Psyche auseinander. Demgegenüber erscheinen psychoanalytische Theorien als Gesamtmodelle des Psychischen (z. B. Instanzenmodell bei Freud) meist deutlich weitreichender. Die in der aktuellen Denkpsychologie diskutierten Zwei-Prozess-Modelle des Denkens stellen mit ihrem Anspruch, das Denken in all seinen Facetten zu beschreiben und der Berücksichtigung von unbewussten Denkvorgängen demgegenüber eine neue Entwicklungslinie in der Allgemeinen Psychologie dar, die einen interdisziplinären Dialog erleichtern könnte. Entsprechend werden wir die Zwei-Prozess-Modelle im nachfolgenden Kapitel ausführlich diskutiert werden, um sie dann in Kapitel 3.3 mit den psychoanalytischen Theorien des Denkens zu vergleichen. Neben den Zwei-Prozess-Theorien des Denkens werden zentrale denkpsychologische Konzepte und Forschungsbefunde vorgestellt.

Lernziele

• Zwei-Prozess-Theorien als Gesamtmodelle des Denkens kennenlernen.

• Ein Verständnis dafür entwickeln, wie Menschen aus denkpsychologischer Perspektive Entscheidungen treffen und Probleme lösen.

• Die allgemeinpsychologische Perspektive auf unbewussten Denkvorgängen in Abgrenzung vom psychoanalytischen Unbewussten verstehen.

Holyoak & Morrison definieren das Denken im Oxford Handbook of Thinking and Reasoning als »die systematische Transformation von mentalen Wissensrepräsentationen, um tatsächliche oder mögliche Zustände der Welt zu charakterisieren, oft um ein bestimmtes Ziel zu erreichen« (2013, S. 1, Übers. d. Verf.). Etwas prägnanter definiert Goel (2010) das Denken als ein zielgerichtetes Manipulieren von mentalen Repräsentationen.

Die wissenschaftliche Beschäftigung mit dem menschlichen Denken ist nicht erst seit der kognitiven Wende zu Beginn der zweiten Hälfte des 20. Jahrhunderts, die den Wechsel vom behavioristischen zum kognitivistischen Paradigma einläutete (Miller, 2003), in der Allgemeinen Psychologie verankert. Vielmehr führt die Geschichte der experimentalpsychologischen Erforschung des menschlichen Denkens bis in die frühen Tage der akademischen Psychologie am Ende des 19. Jahrhunderts zurück (Hammer, 1994).

Kasten 1: Forschungsbereiche der Denkpsychologie

Als Teilbereiche der allgemeinpsychologischen Erforschung des Denkens lassen sich das Problemlösen, das schlussfolgernde Denken (engl. reasoning), sowie das Entscheiden und Urteilen unterscheiden, wobei Entscheidungs- und Urteilsprozesse meist als Komponenten eines gemeinsamen Forschungsbereichs aufgefasst werden (Goel, 2010). Somit ergeben sich in der heutigen Denkpsychologie drei Forschungsfelder, die traditionell weitestgehend unabhängig voneinander sind.

Das Problemlösen definieren Eysenck & Keane (2015) als kognitive Aktivität, die über eine Anzahl von Zwischenschritten von dem Erkennen eines Problems zu dessen Lösung führt. Den zweiten Denkprozess, das Entscheiden, beschreiben die Autoren als die Auswahl einer Möglichkeit aus einer bestimmten Menge von Entscheidungsmöglichkeiten, wobei die getroffene Entscheidung Konsequenzen für die agierende Person hat. Das Urteilen definieren die Autoren als eine Komponente des Entscheidens, die primär damit beschäftigt ist, die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass ein bestimmtes Ereignis eintreffen wird, wobei der Schwerpunkt der Urteilsprozesse auf der Genauigkeit ihres Resultats – also derjenigen des Urteils – liegt. Die Denkprozesse des deduktiven und induktiven Schließens sind im allgemeinpsychologischen Sprachgebrauch deckungsgleich mit den gleichlautenden aus der Logik bekannten Begriffen. Ein deduktiver Schluss ist eine von bestimmten Prämissen, also Vorannahmen, ausgehende Ableitung einer logisch zwingenden Konsequenz. Ein induktiver Schluss ist gegeben, wenn ein Individuum von einem oder mehreren empirischen Sachverhalten auf etwas Allgemeineres, wie etwa ein Naturgesetz, schließt. Diesen Definitionen folgend, könnte man das Vorgehen in der experimentellen Psychologie vereinfacht also wie folgt beschreiben: Ein Wissenschaftler stellt eine allgemeine Theorie auf, aus welcher er deduktiv konkrete Annahmen ableiten kann, die dann von ihm empirisch überprüft werden – die gewonnenen Beobachtungen können wiederum induktiv dazu verwendet werden, die Theorie zu modifizieren. Die letzte von Eysenck & Keane (2015) genannte Denkkategorie ist das informelle Schließen, das, anders als das deduktive Schließen, keinem strikten formalen Rahmen folgt und als eine Art alltägliches Schlussfolgern verstanden werden kann.

3.1.1 Schlussfolgerndes Denken

Eine für die denkpsychologische Forschung zentrale Frage ist, ob der Mensch vernünftig bzw. rational ist. Der Philosoph Alasdair MacIntyre (1988) kommt zu dem Schluss, dass »keine Rationalität existiert, die nicht die Rationalität einer bestimmten Tradition ist« (S. 7, Übers. d. Verf.). An dieser Aussage wird ersichtlich, dass normative Systeme des Denkens existieren, die Annahmen darüber enthalten, wie ein Mensch denken sollte, um als rational zu gelten. In der psychologischen Literatur wird der Rationalitätsbegriff üblicherweise mit der Fähigkeit zum logischen Denken gleichgesetzt. Genauer handelt es sich beim traditionellen normativen System der Denkpsychologie um die klassische bivalente oder binäre Logik. Diese zeichnet sich dadurch aus, dass in einem derartigen System Annahmen entweder wahr oder falsch sind, also nur zwei Ausprägungen annehmen können (Jøsang, 2001). Die übliche Methode der klassischen Logik ist die Deduktion.

In den folgenden Abschnitten soll zunächst anhand von Forschungsergebnissen untersucht werden, ob das normative System der klassischen Logik ein angemessenes deskriptives System darstellt, um das menschliche Denken zu beschreiben. Anschließend soll diskutiert werden, ob die klassische Logik tatsächlich ein adäquates normatives System ist, das abbildet, wie der Menschen denken sollte.

Deduktion

Die Darstellung wird sich im Folgenden an den zwei denkpsychologisch traditionell bedeutsamsten Bereichen des deduktiven und induktiven Schließens orientieren. Anschließend wird die jüngere Forschung zum informellen Schließen dargestellt werden, dem im Alltag eine bedeutendere Rolle zukommt als den klassischen Arten des schlussfolgernden Denkens.

Eine Deduktion ist eine Schlussfolgerung, welche aus Prämissen, also Vorannahmen, abgeleitet wird, die als wahr gelten. Da ein deduktiver Schluss keine Informationen hinzufügt, die über die Prämissen hinausgehen, besitzt er, sofern die Ableitung korrekt vollzogen wurde, eine ebenso hohe Gültigkeit, wie die zugrundeliegenden Vorannahmen. Johnson-Laird (1999) merkt an, dass die im Rahmen der denkpsychologischen Forschung am häufigsten anzutreffenden Aufgabentypen den Kategorien des konditionalen und des syllogistischen Schließens zuzuordnen sind. Konditionale Schlussfolgerungen basieren auf dem wenn-dann-Prinzip, wie aus dem folgenden Beispiel ersichtlich wird.

Wenn es regnet, ist die Straße nass.

Es regnet.

Also ist die Straße nass.

Eine syllogistische Schlussfolgerung basiert hingegen auf zwei Vorannahmen, wobei der Schluss zwingend aus den gesetzten Prämissen hervorgeht, also zum Beispiel:

Alle Säugetiere verfügen über Lungen.

Alle Lebewesen, die über Lungen verfügen, benötigen Sauerstoff, um zu überleben.

Alle Säugetiere benötigen Sauerstoff, um zu überleben.

Die Leistung beim Lösen von entsprechenden Aufgabenstellungen im Rahmen von Experimenten ist generell schlecht. Versuchsteilnehmer geben auch bei recht simplen Aufgaben oft Antworten, die logisch nicht korrekt sind und lassen sich in ihren Lösungsversuchen von verschiedenen irrelevanten Kontextbedingungen beeinflussen (Eysenck & Keane, 2015). So erbrachten im vergangenen Jahrhundert eine Vielzahl von Experimenten zum schlussfolgenden Denken recht »verstörende Befunde«, die auch den optimistischsten Verfechter der menschlichen Rationalität in Erklärungsnot bringen dürften (Samuels & Stich, 2004, S. 279, Übers. d. Verf.).

Ein klassisches Beispiel hierfür ist eine einfache Aufgabe zum deduktiven Schlussfolgern, die darin besteht, dass Versuchsteilnehmer einschätzen müssen, ob eine Schlussfolgerung valide ist, d. h. ob sie sich aus den Prämissen herleiten lässt.

Alle Blumen benötigen Wasser. Alle Gebäckwaren können gegessen werden.

Rosen benötigen Wasser. Alle Äpfel können gegessen werden.

Daher sind alle Rosen Blumen. Daher sind alle Äpfel Gebäckwaren.

(Beispiel adaptiert aus Ball & Thompson, 2017)

In beiden Beispielen lassen sich die Schlussfolgerungen nicht aus den Prämissen herleiten, sie sind also invalide. Sie unterscheiden sich jedoch darin, dass die Ableitung im ersten Beispiel glaubwürdig ist, also mit dem Vorwissen der Probanden übereinstimmt, während sie im zweiten Beispiel unglaubwürdig ist. Dem Großteil der Versuchsteilnehmer gelingt es dabei nicht, die glaubwürdige Schlussfolgerung korrekt als invalide zu identifizieren. So halten in entsprechenden Experimenten nur ca. 10 % der Teilnehmer die unglaubwürdige falsche Schlussfolgerung für valide, während ca. 71 % die glaubwürdige falsche Ableitung für valide halten (Ball & Thompson, 2017). Das Phänomen, das glaubwürdige Aussagen eher für korrekt gehalten werden, auch wenn sie logisch falsch sind, wird als Überzeugungsbias bezeichnet (Ball & Thompson, 2017).

Wenn beim Lösen von Aufgaben ein systematischer Fehler auftritt, wird er im Englischen als Bias (dt. Tendenz oder Verzerrung) bezeichnet. Ein weiteres klassisches psychologisches Phänomen, welches dieser Gruppe von Fehlern zuzuordnen ist, ist der Bestätigungsfehler, der zuerst von Wason (1960) beschrieben wurde. Nickerson (1998) zufolge handelt es sich beim Bestätigungsfehler um ein ubiquitäres psychologisches Phänomen, das sich in vielen Bereichen dadurch äußert, dass Menschen selektiv nach Informationen und Belegen suchen, die ihre bestehenden Überzeugungen und Erwartungen bestätigen. Ferner werden neue Informationen vorzugsweise so interpretiert, dass sie diesen Überzeugungen entsprechen (Nickerson, 1998).

Induktion

Ein induktiver Schluss geht vom Spezifischen zum Allgemeinen. Induktive Schlüsse werden etwa dann gezogen, wenn man anhand einer Stichprobe auf die Gesamtbevölkerung schließt. Formuliert ein Naturwissenschaftler aufgrund seiner Beobachtungen ein allgemeines Gesetz, dann liegt ein induktiver Schluss vor. Das zentrale Unterscheidungsmerkmal zum deduktiven Schlussfolgern ist, dass im Falle der Induktion probabilistische Schlussfolgerungen gezogen werden. Es handelt sich dabei um Vorhersagen, die keine unumschränkte Gültigkeit besitzen, da sie aufgrund ihres Vorhersagecharakters immer von einer gewissen Unsicherheit behaftet sind – der Naturwissenschaftler kann schließlich niemals abschließend herausfinden, ob sein Gesetz wahr ist, da er nicht alle Fälle überprüfen kann, für die das Gesetz Gültigkeit beansprucht. Wie Heit (2008) angibt, ist der Bereich des induktiven Schlussfolgerns deutlich umfassender, als jener der Deduktion. So kommt die Methode der Deduktion nur im begrenzten Rahmen der formalen Logik zum Einsatz, während die Induktion potentiell auf jeden Bereich des Problemlösens angewendet werden kann. Heit (2008) nennt als wichtigsten Bereich der Forschung zum induktiven Schlussfolgern das Kategorien-basierte Schließen. Die zentrale Funktion von Kategorien sei nicht etwa die Möglichkeit, Objekte diesen Kategorien zuzuordnen, sondern Schlussfolgerungen anhand der Kategorien zu ziehen. Nehmen wir etwa an, dass bekannt ist, dass die Vögel, welche der Kategorie Nachtigall angehören, singen können. Nun kann man von dieser Annahme ausgehend schlussfolgern, dass alle Mitglieder der übergeordneten Kategorie Vögel singen können oder aber man kann den Schluss ziehen, dass Mitglieder einer ähnlichen Kategorie dieselben Eigenschaften aufweisen, also zum Beispiel, dass Blaukehlchen ebenfalls singen können.

Osherson, Smith, Wilkie, Lopez & Shafir (1990) beschreiben einige typische Phänomene, die dem kategorienbasierten Schließen zugeordnet werden, etwa den Ähnlichkeitseffekt, den Typizitätseffekt und den Diversitätseffekt. Der Ähnlichkeitseffekt besagt, dass induktive Schlüsse als umso gültiger wahrgenommen werden, je stärker sich die Kategorien, die involviert sind, ähneln. Der Schluss, dass Blaukehlchen singen können, weil eine Nachtigall singen kann, erscheint also valider als die Schlussfolgerung, dass Pinguine ebenfalls singen können. So zeigte sich laut Osherson et al., dass ein Großteil der Menschen in den folgenden Beispielen die Schlussfolgerung, dass Spatzen Serotonin als Neurotransmitter verwenden für plausibler hält, als die Schlussfolgerung, dass Gänse dies täten.

Rotkehlchen verwenden Serotonin als Neurotransmitter.

Blauhäher verwenden Serotonin als Neurotransmitter.

Daraus folgt: Spatzen verwenden Serotonin als Neurotransmitter.

Rotkehlchen verwenden Serotonin als Neurotransmitter.

Blauhäher verwenden Serotonin als Neurotransmitter.

Daraus folgt: Gänse verwenden Serotonin als Neurotransmitter.

(S. 187, Übers. d. Verf.)

Der Diversitätseffekt beinhaltet, dass eine Schlussfolgerung auf eine dritte Kategorie für valider gehalten wird, wenn sich die der Schlussfolgerung zugrundeliegenden Kategorien unähnlich sind. Ein Beispiel, welches der Arbeit von Osherson et al. (1990) entnommen ist, wird nachfolgend dargestellt.

Löwen verwenden Norepinephrin als Neurotransmitter.

Giraffen verwenden Norepinephrin als Neurotransmitter.

Daraus folgt: Hasen verwenden Norepinephrin als Neurotransmitter.

Löwen verwenden Norepinephrin als Neurotransmitter.

Tiger verwenden Norepinephrin als Neurotransmitter.

Daraus folgt: Hasen verwenden Norepinephrin als Neurotransmitter.

(S. 187, Übers. d. Verf.)

Nach Osherson et al. halten es Studienteilnehmer im ersten Beispiel für wahrscheinlicher, dass Hasen Norepinephrin als Neurotransmitter verwenden, was darauf zurückzuführen sei, dass sich die Kategorien Löwe und Giraffe stärker unterscheiden als die Kategorien Löwe und Tiger.

Der Typizitätseffekt besagt, dass eine Schlussfolgerung für zutreffender gehalten wird, wenn die in den Schluss involvierten Kategorien besonders typisch für ihre Überkategorie sind – etwa Joggen als typischer Vertreter der Kategorie »Sport« verglichen mit Schach als untypisch. So wird im folgenden Beispiel die erste Schlussfolgerung in der Regel als valider eingeschätzt als die zweite (Osherson et al., 1990).

Rotkehlchen weisen eine höhere Kaliumkonzentration in ihrem Blut auf als Menschen.

Daraus folgt: Alle Vögel weisen eine höhere Kaliumkonzentration in ihrem Blut auf als Menschen.

Pinguine weisen eine höhere Kaliumkonzentration in ihrem Blut auf als Menschen.

Daraus folgt: Alle Vögel weisen eine höhere Kaliumkonzentration in ihrem Blut auf als Menschen.

(S. 168, Übers. d. Verf.)

Die genannten Effekte können empirisch als gut belegt gelten (Heit, 2000). Ein weiteres experimentell beobachtetes Phänomen ist der Effekt der Stichprobengröße. So erscheinen induktive Schlüsse eher valide, wenn ihnen eine größere Anzahl von Prämissen zugrunde liegt (Heit, 2000). Wäre im obigen Beispiel also bekannt, dass neben Rotkehlchen auch Blaumeisen eine höhere Kaliumkonzentration in ihrem Blut aufweisen als Menschen, würde der induktive Schluss, dass alle Vögel eine solche höhere Konzentration aufweisen eher plausibel erscheinen. Die Kriterien, die von Menschen intuitiv genutzt werden, um induktive Schlüsse zu ziehen scheinen durchaus gerechtfertigt zu sein. Sind die Merkmalsträger in einer Stichprobe typische Vertreter der Gesamtbevölkerung (Typizitätseffekt) und ist die Stichprobengröße zudem groß genug (Effekt der Stichprobengröße), dann erscheint ein Schluss von Merkmalen der Stichprobe auf Merkmale der Gesamtpopulation als gerechtfertigt. Dieses Prinzip der Verallgemeinerung von einer repräsentativen Stichprobe auf die Gesamtpopulation liegt auch der psychologischen Experimentalforschung zugrunde. Bei Aufgaben zum induktiven Schlussfolgern, für das keine formale Logik, sondern probabilistische Logik eingesetzt werden muss, scheinen Menschen also in der Regel eine deutlich bessere Leistung zu erzielen als bei Aufgabenstellungen, für deren Lösung deduktives Schlussfolgern notwendig ist.

Paradigmenwechsel

Wie Elqayam (2017) anmerkt, äußert sich in den allgemeinpsychologischen Untersuchungen des menschlichen Denkens die traditionelle philosophische Grundhaltung, dass das rationale menschliche Denken durch klassische Logik bestimmt sei oder zumindest bestimmt sein sollte. Betrachtet man jedoch, wie oft Menschen in Studien einfachste logische Gesetze missachten, dann scheint die klassische Logik offenbar kein angemessenes deskriptives System zu sein, um das menschliche Denken zu beschreiben. Wenn die klassische Logik nicht dafür geeignet ist, das menschliche Denken zu beschreiben, dann bleibt noch die Frage, ob sie als normatives System geeignet ist. Ein normatives System beschreibt, wie etwas sein sollte und impliziert, dass es eine richtige und falsche Art gibt zu denken. Nimmt man die Position ein, dass die klassische Logik das normative System darstellt, dem das menschliche Denken entsprechen sollte, dann sind die empirischen Funde so zu interpretieren, dass die menschliche Vernunft regelmäßig versagt.

Im Laufe der letzten beiden Jahrzehnte hat die Psychologie des schlussfolgernden Denkens jedoch im Rahmen eines Paradigmenwechsels zunehmend Abstand von der klassischen Logik als normatives System genommen (Baratgin, Over & Politzer, 2014; Evans, 2012; Elqayam, 2017; Johnson-Laird, Khemlani & Goodwin, 2015). Der Mensch müsste als recht unangepasst gelten, wenn ihm nur der Prozess des deduktiven Schlussfolgerns zur Lösung von Problemen zur Verfügung stände. Die meisten Probleme, mit denen wir im Alltag konfrontiert werden – mit der Ausnahme von Sudoku-Rätseln – stellen keine in sich geschlossene binäre logische Systeme dar, deren sämtliche Axiome dem Menschen bekannt sind, sodass er nur Annahmen aus ihnen ableiten müsste, um im Leben erfolgreich zu agieren. Die alltäglichen Gegebenheiten, fernab des psychologischen Labors und der philosophischen Erörterung, zeichnen sich vielmehr dadurch aus, dass sie von Unsicherheiten und lückenhaftem Wissen behaftet sind. So merkt auch Elqayam (2017) an, dass die Deduktion nur sinnvoll zum Einsatz kommen kann, wenn die Prämissen als uneingeschränkt wahr gelten können, wie die Axiome einer mathematischen Theorie, nicht aber, wenn im alltäglichen Leben auf der Basis von Informationen, deren Wahrheitsstatus mehr oder minder unsicher ist, Entscheidungen getroffen und Schlüsse gezogen werden müssen.

Wenn die formale Logik mit ihrer deduktiven Methode kein angemessenes normatives System darstellt, an dem das menschliche Denken gemessen werden kann, stellt sich die Frage durch welches normative System sie ersetzt werden sollte. An dieser Stelle ist nun der Paradigmenwechsel zu verorten, der die Denkpsychologie nach Evans (2012) »von den Fesseln der binären Logik und dem Deduktions-Paradigma« befreit habe (S. 7, Übers. d. Verf.). Die Deduktion wird, wie Evans bemerkt, heute nicht mehr wie in der früheren Denkpsychologie als die Standardoperation des menschlichen Denkens gesehen, sondern eher als eine höhere kognitive Strategie, die nur unter bestimmten Voraussetzungen zum Einsatz kommt. So trete Deduktion im Kontext von Experimenten meist nicht spontan auf, sondern nur, wenn Probanden dazu instruiert würden und zudem eine ausreichende Motivation und kognitive Befähigung zum Einsatz der deduktiven Methode aufweisen würden. Entsprechend erscheint die Deduktion als eine von vielen Problemlösestrategien, die von Menschen, die intellektuell dazu in der Lage sind, eingesetzt werden kann, wenn bestimmte Aufgabentypen dies erforderlich machen, wie etwa die genannten Sudoku-Rätsel, aber auch manchmal im Alltag, etwa, wenn man anhand der vorliegenden Gesetzestexte und dem letztjährigen Einkommen berechnen muss, ob man einen Steuernachlass erhalten kann (Evans, 2012). Die meisten Annahmen anhand derer wir im Alltag schlussfolgern sind zudem nicht uneingeschränkt wahr oder falsch, wie die Prämissen einer deduktiven Aufgabenstellung, sondern sind mit Unsicherheit behaftet. Alltägliche Annahmen sind eher Überzeugungen, über deren Zutreffen wir uns mehr oder minder sicher sind – sie sind also nur mit einer bestimmten subjektiven Wahrscheinlichkeit zutreffend. Im alltäglichen Leben müssen Menschen aufgrund des Wahrscheinlichkeitscharakters der Annahmen, anhand derer sie schlussfolgern, in den meisten Fällen probabilistische Schlüsse ziehen – das deduktive Paradigma, vor dessen Hintergrund Annahmen nur wahr oder falsch, nicht aber wahrscheinlich wahr oder wahrscheinlich falsch sein können, scheint deshalb kein adäquates Modell des menschlichen Schlussfolgerns darzustellen (Elqayam, 2017).

Im Rahmen des Paradigmenwechsels in der Denkpsychologie sind viele Forscher entsprechend von der binären Logik als normatives System hin zur probabilistischen Logik abgerückt (Elqayam & Over, 2016). Probabilistische Logik macht es möglich, logische Operationen mit Annahmen durchzuführen, deren Wahrheitsstatus unsicher ist und stellt somit eine Erweiterung der klassischen Logik dar, welche nur mit wahren und falschen Aussagen umgehen kann (Nilsson, 1986). Im Rahmen der probabilistischen Logik wird der Wahrheitswert einer Aussage durch eine Wahrscheinlichkeit repräsentiert, die einen Wert zwischen 0 und 1 annehmen kann. Ist eine Aussage also zu 100 % wahrscheinlich nimmt sie den Wert 1 an, im Falle einer vollständigen Unwahrscheinlichkeit nimmt sie hingegen den Wert 0 an – in diesem Fall sind die probabilistische Logik und die klassische Logik äquivalent (Nilsson, 1986). Dem Wahrscheinlichkeitsbegriff entspricht im Rahmen der probabilistischen Logik also die subjektive Überzeugung, ob eine Annahme wahr ist, die sich zwischen 0 und 100 % bewegen kann. Zentral für die probabilistische Logik ist neben dem Konzept der Wahrscheinlichkeit auch der Einfluss der Nützlichkeit einer Annahme auf das schlussfolgernde Denken (Elqayam, 2017). Die Nützlichkeit bezieht sich dabei darauf, wie sehr eine Annahme oder eine Schlussfolgerung mit unseren Wünschen und Zielen übereinstimmt. Die Berücksichtigung von Vorwissen ist im Rahmen der probabilistischen Logik notwendig, um die Wahrscheinlichkeit einer Annahme zu ermitteln und wird somit anders – als im deduktiven Paradigma – nicht mehr als kognitive Verzerrung betrachtet.

Belege für diese Perspektive, die zeigen, dass Menschen beim Schlussfolgern auf ihr Vorwissen zurückgreifen können, um adäquate probabilistische Schlüsse zu ziehen, werden von Griffiths, Tenenbaum & Kemp (2013) diskutiert. So zeigte sich etwa in einer Studie von Griffiths & Tenenbaum (2006), dass die Werte, die Studienteilnehmer angaben, wenn sie aufgefordert wurden, induktiv zu schließen, wie lange ein Mensch noch leben würde, sehr genau den Werten entsprachen, die durch den Einsatz von probabilistischer Logik errechnet wurden. Die Probanden integrierten wohl das aktuelle Alter einer Person mit einer Wahrscheinlichkeitsverteilung bezüglich des menschlichen Alters, die sie ihrem Vorwissen entnahmen, um so die noch zu verbleibenden Lebensjahre der betroffenen Person vorherzusagen (Griffiths et al., 2013). Dass die Probanden bezüglich realistischer und alltäglicher Fragestellungen Urteile trafen, die größtenteils nahezu exakt den optimalen statistischen Vorhersagen entsprachen, sehen Griffiths & Tenenbaum (2006) als einen Beleg dafür, dass das menschliche Denken nicht so fehlerbehaftet ist, wie gemeinhin angenommen wird. In Fällen, in denen Probanden über ein geringeres Maß an Vorwissen verfügten, wie etwa bei der Frage, wie lange ein Pharao regieren würde, waren die Schlussfolgerungen deutlich weniger zutreffend. Dieser Befund kann so interpretiert werden, dass die Teilnehmer aufgrund ihres eingeschränkten Vorwissens keine adäquaten impliziten Wahrscheinlichkeitsverteilungen bilden konnten, um in solchen Fällen erfolgreiche Schlussfolgerungen anzustellen.

Im Rahmen des Paradigmenwechsels hat sich nach Evans (2012) eine »neue Psychologie des Schließens« formiert, die sich nicht auf eine spezifische Unterart des Denkens, wie das deduktive Schlussfolgern, beschränkt, sondern die Erforschung aller Auftretensformen des schlussfolgernden Denkens umfasst (S. 5, Übers. d. Verf.). Evans (2012) führt dies zu der Frage, ob es tatsächlich unterschiedliche Formen des Schlussfolgerns gibt oder ob nur unterschiedliche Traditionslinien in der psychologischen Literatur existieren, die durch den Paradigmenwechsel bzw. die »Identitätskrise« der Denkpsychologie nun langsam aufgelöst und ineinander übergeführt werden (Evans, 2012, S. 15, Übers. d. Verf.). In einem aktuellen Artikel vertreten Evans, Thompson & Over (2015) die Perspektive, dass das im Rahmen des neuen Paradigmas aufgekommene Verständnis von Deduktion immer noch klar von der Methode der Induktion abtrennbar ist und eher als unsichere Deduktion bezeichnet werden sollte, was ihren probabilistischen Charakter wiederspiegelt. Nichtdestotrotz führt der Paradigmenwechsel ebenso wie die Zwei-Prozess-Theorien des Denkens zu einer Integration von bisher relativ unabhängigen Traditionslinien in der Denkpsychologie.

Offenbar bietet das probabilistische Paradigma ein besseres Modell des Denkens als das vorherige deduktive, welches den alltäglichen Gegebenheiten nicht gerecht werden konnte. Der diskutierte Paradigmenwechsel hin zur probabilistischen Logik entbindet das Gehirn jedoch nicht davon, sich der wissenschaftlichen Überprüfung hinsichtlich seiner Treue in der Befolgung dieser Logik zu stellen – schließlich besteht, auch wenn der Mensch üblicherweise nicht formal logisch, sondern probabilistisch logisch denkt, immer noch die Frage, wie gut er dies tut. Nach Elqayam (2017) stellt die probabilistische Logik zwar ein besseres deskriptives System dar als die klassische Logik, es gibt jedoch auch viele Situationen, in denen Menschen nicht die Antwort geben, die nach der probabilistischen Norm als logisch korrekt gilt. Es gibt daher Ansätze, das menschliche Denken nicht mehr an einem normativen System, wie der probabilistischen oder klassischen Logik, zu messen, sondern es schlicht zu beschreiben (Elqayam & Evans, 2011). Es würde dann keine normative Psychologie des Schlussfolgerns und Entscheidens mehr geben, sondern nur noch eine rein deskriptive. Dieser Ansatz konnte jedoch in der Denkpsychologie bisher noch keine einhellige Akzeptanz finden (Elqayam, 2017). Hinsichtlich der Frage, ob der Mensch rational ist, existiert also auch innerhalb des neuen Paradigmas des Denkens kein Konsens.

Neurobiologie des schlussfolgernden Denkens

Eine zentrale Erkenntnis, die von der neurowissenschaftlichen Forschung zum schlussfolgernden Denken erbracht wurde, besteht darin, dass es kein einheitliches kognitives System für verschiedene Denkprozesse gibt, sondern dass dem Denken eine Vielzahl von kognitiven Systemen zugrunde liegen (Goel, Navarrete, Noveck & Prado, 2017). Einige entsprechende Befunde sollen nachfolgend diskutiert werden.

Goel & Dolan (2004) konnten Belege dafür erbringen, dass das induktive und das deduktive Schließen mit unterschiedlicher Gehirnaktivität einhergeht, wobei in ihrer Studie sowohl deduktive als auch induktive Aufgabenstellungen eher mit Aktivität in der linken Hemisphäre einhergingen. In Abhängigkeit davon, ob es sich um Induktion oder Deduktion handelte, wurden allerdings unterschiedlich Bereiche im linken präfrontalen Kortex besonders stark aktiviert.

In einer Meta-Analyse zeichnet Goel (2007) ein sehr komplexes Bild davon, wie das Schlussfolgern im Gehirn organisiert ist. Zwar zeigte sich in den meisten Studien bei Aufgaben, die das Schlussfolgern notwendig machen, eine Aktivierung des linken Frontallappen, der den präfrontalen Kortex umfasst und auch Goel selbst nennt als eines der konsistentesten Ergebnisse über die Studien hinweg die Aktivierung des linken präfrontalen Kortex. Goel bemerkt jedoch auch, dass die vorgefundenen Aktivierungsmuster in keiner der analysierten Studien übereinstimmen und »chaotisch und unbefriedigend erscheinen müssen, wenn jemand nach einem einzelnen »Logik-Modul« sucht« (S. 437, Übers. d. Verf.). Der Autor resümiert anhand dieser Befunde, dass das mit dem Schlussfolgern assoziierte Netzwerk eine Vielzahl von neuronalen Strukturen umfasst, die über einen Großteil des Gehirns verteilt sind und in Abhängigkeit von situativen Bedingungen, z. B. der Art der Aufgabenstellung, aktiviert werden. Er interpretiert die Ergebnisse der Studien entsprechend dahingehend, dass es vermutlich kein einheitliches System im Gehirn gibt, welches mit dem Schlussfolgern betraut ist – stattdessen konzeptualisiert er dieses als ein »fraktioniertes System, das dynamisch konfiguriert ist, um auf bestimmte Eigenschaften von Umwelt und Aufgaben zu reagieren« (Goel, 2007, S. 440, Übers. d. Verf.).

Prado, Chadha & Booth (2011) kommen in einer aktuellen Meta-Analyse, in welcher sie 28 neurowissenschaftliche Studien mit insgesamt 382 Probanden auswerten und der Frage nachgehen, an welchem Ort das deduktive Schlussfolgern im Gehirn verankert ist, zu dem Schluss, dass die dahingehenden Befunde nicht ganz so verworren sind, wie man früher annahm. Anhand der Datenlage kommen sie zu dem Schluss, dass die linken Basalganglien und spezifische Komponenten eines Systems, das sich über die frontalen und parietalen Bereiche der linken Hemisphäre erstrecht, bei der Lösung von Aufgaben, die das deduktive Schließen erfordern, konsistent Aktivität zeigen. Das genannte System lässt sich den Autoren zufolge in drei Subkomponenten aufteilen, die in Abhängigkeit des Aufgabentyps mit Aktivität reagieren. Als Aufgabentypen, die mit unterschiedlicher Aktivität einhergehen, nennen die Autoren die konditionale, syllogistische und relationale Deduktion.

Theorie der mentalen Modelle

Eine klassische denkpsychologische Theorie, die in ihrer ursprünglichen Form das deduktive Schließen erklären soll, jedoch auf andere Arten des schlussfolgernden Denkens verallgemeinert wurde, ist die Theorie der mentalen Modelle (Johnsohn-Laird, Goodwin & Khemlani, 2017). Die Theorie der mentalen Modelle wurde von Johnson-Laird & Byrne (1991) formuliert und besagt, dass Menschen ein mentales Modell konstruieren, um anhand dieses Modelles deduktive Schlüsse ziehen zu können. Dabei suchen sie jedoch auch nach anderen Modellen, die das gegebene Modell widerlegen können. Die konstruierten Modelle basieren auf den in einer Aufgabenstellung gegebenen Informationen und dem Hintergrundwissen des Betroffenen. Der Schluss, der aus dem Modell gezogen wird, macht dann eine Aussage explizit, die in den Informationen, die in das Modell eingeflossen sind, nur implizit enthalten war (Johnson-Laird, 1994). Johnson-Laird zufolge wird die Gültigkeit dieses Schlusses dann überprüft, indem alternative Modelle gesucht werden, in welchen der Schluss ungültig ist – ist diese Suche nach Gegenbeispielen erfolglos wird der ursprüngliche Schluss als wahr angenommen. Die Theorie der mentalen Modelle wurde auf verschiedene Formen des deduktiven Schlussfolgerns (Johnson-Laird, Legrenzi, Girotto, Legrenzi & Caverni, 1999; Goldvarg, & Johnson-Laird, 2001) sowie auf das induktive Schlussfolgern angewendet (Johnsohn-Laird et al., 2017).

Die einflussreiche und viel zitierte Theorie der mentalen Modelle wurde von Evans (1993) und später von Evans, Over & Handley (2005) unter anderem aufgrund unklarer Definitionen und ihrer Unvereinbarkeit mit verschiedenen empirischen Befunden kritisiert. Ferner sprechen die bereits diskutierten neurowissenschaftlichen Befunde gegen die Annahme der Theorie, dass ein unitäres System für das deduktive schlussfolgernde Denken existiert (Goel, 2007). Die Theorie der mentalen Modelle wird fortlaufend weiterentwickelt, um sie an den aktuellen Forschungsstand anzupassen. in der jüngsten Revision der Theorie wird die zweite Phase, also die Suche nach alternativen Modellen, als optional konzipiert (Johnsohn-Laird et al., 2017).

3.1.2 Metatheorien des Denkens

Wie eingangs diskutiert, existieren in der denkpsychologischen Forschung für unterschiedliche kognitive Prozesse, wie etwa das schlussfolgernde Denken und das Entscheiden, historische Traditionslinien deren Theoriebildung relativ isoliert voneinander ablief. In jüngerer Zeit wird jedoch vermehrt die Ansicht vertreten, dass diese kategorialen Unterscheidungen zwischen verschiedenen kognitiven Prozessen künstlicher Natur sind und Prozesse wie das schlussfolgernde Denken und das Entscheiden mehr gemeinsam haben, als sie trennt (Evans & Stanovich, 2013; Kahnemann, 2011). So ist auch die zunehmende Verbreitung von Meta-Theorien in der Psychologie des Denkens zu verstehen, die sich nicht nur mit einzelnen kognitiven Prozessen befassen, sondern ihren Geltungsbereich auf das Denken als Ganzes ausweiten. Dies zeigt sich insbesondere am Beispiel der Zwei-Prozess-Modelle des Denkens, die ein übergreifendes Rahmenmodell zur Beschreibung des menschlichen Denkens bieten (De Neys, 2006; Evans, 2009; Frankish, 2010; Stanovich, 2009). Die zunehmend vorherrschende Stellung von Zwei-Prozess-Theorien des Denkens wird neben dem Fokus auf probabilistische Logik als Teil des Paradigmenwechsels der Psychologie des schlussfolgernden Denkens beschrieben (Elqayam & Over, 2013).

Kasten 2: Zwei-Prozess-Theorien

Zwei-Prozess-Modelle sind in der akademischen Psychologie mittlerweile ein ubiquitäres Phänomen, insbesondere in den Feldern der Sozialpsychologie und der Allgemeinen Psychologie (Frankish, 2010). Diesen Modellen liegt die Annahme zugrunde, dass es zwei qualitativ unterscheidbare Arten von Prozessen gibt, die gemeinsam das menschliche Denken bilden. Prozess-1-Denken ist nach Evans (2009) assoziativ, automatisch, unbewusst, parallel und schnell, Prozess-2-Denken ist hingegen Regel-basiert, kontrolliert, bewusst, seriell und langsam. Das Prozess-1-Denken wird als intuitiv charakterisiert, Prozess-2-Denken als reflektiv (Kahnemann, 2011). Evans, Over und Handley (2003) bezeichnen Prozess-1-Denken als implizit und bemerken, dass es »dem menschlichen Denken automatisch Input liefert« und »über pragmatische Prozesse implementiert wird«, welche »die aktuelle Situation in den Kontext von Hintergrundwissen und Überzeugungen stellen« (S. 3, Übers. d. Verf.).

Weiterführende Literatur

Kahneman, D. (2012). Schnelles Denken, langsames Denken. München: Siedler.

Evans, J. S. B. T. & Frankish, K. (Eds.). (2009). In two minds: Dual processes and beyond. Oxford: Oxford University Press.

Ein Vorzug der Zwei-Prozess-Theorien besteht darin, dass sie einen Erklärungsrahmen für das Auftreten von kognitiven Verzerrungen, wie dem Bestätigungsfehler und dem Überzeugungsbias, bieten. Das Auftreten solcher Verzerrungen kann als eine Konsequenz der intuitiven Typ-1-Prozesse verstanden werden. Um einen Überblick über die Vielzahl an Zwei-Prozess-Theorien zu schaffen und einen kleinsten gemeinsamen Nenner dieser Konzeptionen zu identifizieren, beschreiben Evans & Stanovich (2013) die Eigenschaften, die den beiden Prozessen typischerweise zugeschrieben werden ( Tab. 3.1). Dabei nennen sie Definitionskriterien, die ein Denkprozess zwangsläufig erfüllen muss, um als Typ-1-Prozess oder Typ-2-Prozess klassifiziert zu werden. Die weiteren Eigenschaften stellen typische Korrelate dar, welche die Prozesse aufweisen können, aber nicht müssen.

Tab. 3.1: Eigenschaften, die den beiden Prozessen in verschiedenen Theorien zugeschrieben werden (gekürzt und Übers. d. Verf., aus Evans & Stanovich, 2013, S. 225, copyright © 2013 by SAGE Publications, Reprinted by Permission of SAGE Publications, Inc.)

Typ-1-ProzesseTyp-2-Prozesse

Als Definitionskriterium geben Evans & Stanovich (2013) an, dass das Prozess-2-Denken auf das Arbeitsgedächtnis zurückgreift ( Kap. 5.1.3). Folglich unterliegt es auch dessen Beschränkungen, die sich in einer stark beschränkten Kapazität und einer sequentiellen Informationsverarbeitung äußern. Ebenfalls zentral ist nach Evans & Stanovich das kognitive Entkoppeln, das eine Voraussetzung für hypothetisches Denken und mentale Simulationen darstellt. Kognitives Entkoppeln bezeichnet die Fähigkeit Wahrnehmungsinhalte von imaginären Vorstellungen zu unterscheiden (Evans & Stanovich, 2013). Dies ist notwendig, um mentale Simulationen bzw. Gedankenexperimente durchzuführen, da es uns befähigt solche Simulationen von tatsächlichen Erfahrungen zu unterscheiden.

Typ-1 und Typ-2-Prozesse werden üblicherweise als interagierend beschrieben (Frankish, 2010). Das genaue Verhältnis der Prozesse zueinander wird in den verschiedenen Zwei-Prozess-Theorien jedoch unterschiedlich konzipiert. In der Mehrheit der aktuellen Theorien wird das Prozess-2-Denken als interventionistisch beschrieben (Ackerman & Thompson, 2017). In diesem Sinne resultiert das Prozess-1-Denken in einer automatischen Standardreaktion, während das Prozess-2-Denken nur unter bestimmten Bedingungen interveniert und das Resultat des Prozess-1-Denken bestätigt oder durch eine alternative Schlussfolgerung bzw. Entscheidung ersetzt (Ackerman & Thompson, 2017).

Die Aufteilung des Denkens in zwei Kategorien von Prozessen ist nicht gleichbedeutend damit, dass es im Gehirn nur zwei kognitive Systeme gibt, die den verschiedenen mentalen Operationen, für welche die Prozesse verantwortlich zeichnen, zugrunde liegen. So bemerken etwa Evans, Over & Handley (2003), dass in den aktuellen Zwei-Prozess-Theorien die beiden Prozesse derartig konzeptualisiert werden, dass sie jeweils über mehrere kognitive Systeme verfügen, auf die sie zurückgreifen können. Die Autoren vermuten, dass Prozess-1-Denken auf verschiedene domänen-spezifische neuronale Netzwerke zurückgreift, die im Rahmen der Erfahrungen, die ein Mensch in seinem Leben macht, gebildet werden. Johnsohn-Laird et al. (2017) sowie Evans (2017) merken an, dass die Zwei-Prozess-Theorien des Denkens mit der aktuellen Revision der Theorie der mentalen Modelle vereinbar sind. So kann die implizite Konstruktion eines mentalen Modells, die mit einer ersten automatischen Schlussfolgerung einhergeht als Typ-1-Prozess betrachtet werden, während die anschließende optionale Evaluation des Modells mit der Suche nach Gegenbeispielen den Typ-2-Prozessen entspricht (Evans, 2017).