Entscheidungen fühlen sich für uns richtig an, wenn wir die Optionen möglichst aufmerksam verglichen haben – und wenn wir uns dessen bewusst sind, so eine neue Studie.

Dies erfordert eine Fähigkeit zur Selbstbeobachtung, berichten Forscher.

Ein Gebrauchtwagen zu einem guten Preis zu kaufen fühlt sich gut an. Aber die Wahl eines lecker aussehenden Donuts im Supermarkt lässt uns zweifeln. Schließlich haben wir uns dieses Jahr vorgenommen, uns gesünder zu ernähren – wäre es nicht besser, einen Apfel zu kaufen?

Wir alle haben dieses Gefühl schon einmal erlebt: Manche Entscheidungen fühlen sich intuitiv richtig an, während andere uns zweifeln lassen und uns vielleicht sogar veranlassen, unsere ursprüngliche Entscheidung zu revidieren. Aber woher kommt dieses Gefühl?

Erstmals sind Forscher dieser Frage systematisch nachgegangen. Sie verwendeten experimentelle Daten, um ein Computermodell zu entwickeln, das vorhersagen kann, wie sich eine Person entwickeln wird wählen zwischen verschiedenen Optionen und warum sie sich später sicher oder zweifelhaft in Bezug auf die von ihnen getroffene Entscheidung fühlen könnten.

„Mit unserem Modell haben wir erfolgreich gezeigt, dass sich Entscheidungen am ehesten richtig anfühlen, wenn wir viel Aufmerksamkeit in die Abwägung investiert haben verschiedene Optionen und sind sich dessen auch bewusst», sagt Rafael Polanía, Professor und Leiter des Decision Neuroscience Lab an der ETH Zürich.

Fähigkeit, schlechte Entscheidungen zu hinterfragen und zu revidieren

Die Fähigkeit, schlechte Entscheidungen zu hinterfragen und zu revidieren, hängt folglich davon ab, wie gut wir selbst beurteilen können, ob wir die Optionen gründlich abgewogen oder uns bei der Entscheidungsfindung ablenken lassen. Diese Selbsterkenntnis, die Experten typischerweise als Introspektion bezeichnen, ist eine wesentliche Voraussetzung für Selbstkontrolle.

Das Vertrauen, das wir in unsere eigenen Entscheidungen haben, basiert auf subjektiven Wertschätzungen, die wir normalerweise automatisch und unhinterfragt als Teil unseres täglichen Lebens treffen. Um die Funktionsweise dieses Prozesses systematisch analysieren zu können, untersuchten Polanía und sein Team, wie Testpersonen alltägliche Lebensmittel bewerten und auswählen.

Die Forscher baten 35 Studienteilnehmer, 64 Produkte von zwei Schweizer Supermarktketten zu bewerten. Die Forscher präsentierten ihnen ein Bild von jedem Produkt auf dem Bildschirm und fragten, wie viel sie am Ende des Experiments davon essen würden. Im zweiten Teil des Experiments betrachteten die Testpersonen eine Reihe von Bildern, die zwei Produkte gleichzeitig zeigten. Die Forscher baten sie jeweils, eine der beiden Optionen zu wählen – Donut oder Apfel, Pizza oder Birne – und dann einzuschätzen, wie viel Vertrauen sie in ihre Entscheidung hatten.

Um das Experiment so realistisch wie möglich zu gestalten, mussten die Teilnehmer die Produkte nach dem Experiment essen. Sowohl in der Bewertungs- als auch in der Entscheidungsphase nutzten die Forscher einen Augenscanner, um festzustellen, ob die Teilnehmer länger auf eines der beiden Produkte geblickt haben, wie oft ihr Blick von links nach rechts wandert und wie schnell sie ihre Entscheidung getroffen haben.

Anhand dieser Daten und eines ähnlichen Datensatzes aus einer anderen Forschungsgruppe entwickelte Polanía zusammen mit seinem Doktoranden Jeroen Brus ein Computermodell, das vorhersagen kann, unter welchen Bedingungen Menschen Vertrauen in ihre Entscheidungen haben oder nicht.

Vergleich der verschiedenen Entscheidungsoptionen

„Wir haben festgestellt, dass Menschen bei einer Entscheidung besonders wahrscheinlich ein schlechtes Gefühl haben, wenn sie nach innen prüfen, dass sie dem Vergleich der verschiedenen Optionen nicht genug Aufmerksamkeit geschenkt haben“, sagt Polanía.

Das Modell ermittelt anhand der Muster der Augenbewegungen der Teilnehmer, wie viel Aufwand sie tatsächlich in die Bewertung und den Vergleich der verschiedenen Produkte stecken. Wer sich Zeit lässt und stets beide Optionen im Auge behält, gilt als besonders aufmerksamkeitsstark, wer sich eher auf eine Option fixiert und die andere vernachlässigt, gilt als weniger aufmerksam.

Am besten lassen sich diese Erkenntnisse anhand eines Beispiels aus dem Alltag veranschaulichen: Wenn wir unbedacht einen Donut in unseren Einkaufskorb legen, obwohl wir uns gesünder ernähren wollen, und im Nachhinein feststellen, dass wir gar nicht an gesündere Alternativen gedacht haben , sollten wir wenig Vertrauen in unsere Entscheidung haben und sie revidieren. Wenn wir uns hingegen im Bewusstsein bewusst eine Reihe gesünderer Produkte überlegt haben, uns dann aber doch dagegen entschieden haben, weil wir den Donut einfach mehr wollten als einen Apfel oder eine Birne, sollten wir uns auf unsere Entscheidung verlassen können.

Laut den Autoren der Studie die Fähigkeit zu hinterfragen Arm Entscheidungen treffen und guten vertrauen, hängt in hohem Maße davon ab, wie bewusst sich ein Individuum nach einer Entscheidung seiner subjektiven Werturteile und Vergleiche macht. Neurowissenschaftler bezeichnen dies als Introspektion.

„Wenn wir eine Entscheidung getroffen haben, können wir an ihrem Wert zweifeln und sie nur dann revidieren, wenn wir uns tatsächlich bewusst sind, dass wir dem Vergleich der Optionen nicht genügend Aufmerksamkeit geschenkt haben“, sagt Polanía. Diese Fähigkeit zur Selbstbeobachtung ist auch ein entscheidender Teil unserer Fähigkeit, Selbstbeherrschung auszuüben. Ohne sie, sagt Polanía, würden wir viel wahrscheinlicher auf unsere Vorlieben für, sagen wir, ungesunde Lebensmittel reagieren, ohne sie in Frage zu stellen. Die gute Nachricht ist, dass wir diese Fähigkeit durch Achtsamkeitsübungen und Meditation trainieren können.

Laut Polanía könnte dieses Modell schließlich in intelligente Brillen integriert werden, die Augenbewegungen verfolgen. „Die Brille könnte anhand des Modells feststellen, wie aufmerksam wir sind, und uns mitteilen, wann wir eine Entscheidung hinterfragen sollten“, sagt er.

Polanía glaubt auch, dass das Modell nützlich sein könnte für selbstfahrenden Autos. Die in autonomen Fahrzeugen verwendeten Algorithmen sind ständig Treffen von Entscheidungen auf der Grundlage eines kontinuierlichen Datenstroms von den Sensoren des Fahrzeugs. „Unser Modell könnte dem Fahrzeug helfen, seine Entscheidungen zu bewerten und gegebenenfalls zu überarbeiten“, sagt Polanía.

Die Forschung erscheint in Nature Communications veröffentlicht .

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