Gezielt nach dem schwarzen Schwan suchen

Suche nach dem einen Beispiel, das deine Verallgemeinerung widerlegen würde.

Why it works

Popper wies darauf hin, dass keine Anzahl bestätigender Fälle eine universelle Behauptung beweist – ein schwarzer Schwan widerlegt „alle Schwäne sind weiß“. Nach widerlegenden statt bestätigenden Beispielen zu suchen ist ein effizienterer Weg, eine Behauptung zu testen: Bestätigende Beispiele häufen sich endlos an, ohne Sicherheit hinzuzufügen, während ein einziges Gegenbeispiel die Sache klären kann. Diese Asymmetrie bedeutet, dass die kluge Suchstrategie ist, nach dem zu suchen, was die Regel brechen würde, nicht nach dem, was zu ihr passt.

How to do it

1. Die Überzeugung als universelle Behauptung formulieren: „Alle X sind Y“ oder „X führt immer zu Y“.
2. Gezielt nach Fällen suchen, in denen X eintrat, aber Y nicht.
3. Findet man einen, aktualisieren: entweder ist die Behauptung falsch, oder ihr Geltungsbereich muss eingeengt werden.
4. Findet man wirklich keinen, prüfen, ob das an der Stärke der Behauptung liegt oder an selektiver Suche.

Evidenz

Wasons Auswahlaufgabe (1968) ist eine klassische Demonstration dafür, wie Menschen von Natur aus bestätigende gegenüber widerlegenden Tests bevorzugen; Training im Suchen nach Falsifikation verbessert die Leistung bei logischen Denkaufgaben. (observational)

Abstraktes logisches Training überträgt sich nicht zuverlässig auf inhaltsreiches Alltagsdenken; die Suche nach dem schwarzen Schwan muss in jedem Bereich bewusst angewendet werden.

Quellen

• Wason (1968), "Reasoning about a rule," Quarterly Journal of Experimental Psychology — original selection task
• Wason, P. C. (1960). On the failure to eliminate hypotheses in a conceptual task. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 12(3), 129-140.
• Klayman, J., & Ha, Y.-W. (1987). Confirmation, disconfirmation, and information in hypothesis testing. Psychological Review, 94(2), 211-228.
• Mynatt, C. R., Doherty, M. E., & Tweney, R. D. (1977). Confirmation bias in a simulated research environment: An experimental study of scientific inference. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 29(1), 85-95.

Häufiger Fehler

Innerhalb der Fälle suchen, die man bereits gut kennt, wo bestätigende Fälle überrepräsentiert sind, weil man die eigene Wissensbasis von vornherein so aufgebaut hat.