Entfernung, Lautstärke, Helligkeit oder Zeitdauer - wenn wir solche Größen schätzen, machen wir systematische Fehler. Ein neues Model von Münchner Forschern vereint zwei konkurrierende klassische Theorien der Größenschätzung - und schreibt Vorerfahrung eine wichtige Rolle zu. Die Studie ist in der aktuellen Ausgabe des Fachjournals Trends in Cognitive Sciences erschienen.
Wie lang ist der Weg vom Rathaus zum Bahnhof? Schätzen wir Entfernungen, passiert etwas Kurioses: Kurze Strecken erscheinen uns länger, als sie tatsächlich sind - und lange Strecken kürzer. Auch bei der Beurteilung von Lautstärke, Helligkeit oder Zeitdauer tritt das Phänomen auf, das als Vierordtsches Gesetz in der Psychologie bekannt ist. Seine Unabhängigkeit von den beteiligten Sinnessystemen deutet darauf hin, dass unser Gehirn universelle Prinzipien zur Beurteilung von physikalischen Größen besitzt. Doch wie kommen diese charakteristischen Schätzfehler zustande? In Zusammenarbeit mit Kollegen aus Zürich liefern Neurowissenschaftler am Bernstein Zentrum München und der Ludwig-Maximilians-Universität München ein neues Erklärungsmodell, bei dem Vorerfahrung eine wichtige Rolle spielt.
"Unser Ansatz basiert auf der Wahrscheinlichkeitstheorie und ermöglicht zwei scheinbar widersprüchliche klassische Theorien neu zu interpretieren und zu vereinen", erläutert Stefan Glasauer, einer der beteiligten Autoren. Die erste Theorie zur Größenschätzung ist das Weber-Fechner Gesetz aus dem Jahr 1860. Rund 100 Jahre später stellte Stanley Smith Stevens seine Potenzfunktion vor und behauptete, dass sie inkompatibel mit dem Weber-Fechner Gesetz sei. Dies ist nun widerlegt: "Mithilfe des Bayesschen Satzes aus der klassischen Wahrscheinlichkeitsrechnung lassen sich beide Theorien zu einem neuen Ansatz integrieren", so Glasauer.
Im Gegensatz zu den bisherigen Ansätzen berücksichtigt das neue Model der Hirnforscher außerdem erstmals, wie sich Vorwissen auf die Beurteilung von physikalischen Größen auswirkt. "Bei jeder einzelnen Größenbeurteilung gewinnen wir automatisch an Erfahrung. Dieses Wissen wirkt sich natürlich auf nachfolgende Schätzungen aus und ist ein Grund, warum es zu den systematischen Schätzfehlern kommt," erläutert Glasauer. Das Lernen geschieht dabei unbewusst und bedarf keiner Rückmeldung über den Erfolg der Beurteilung. "Wir hoffen, dass unser Ansatz dazu dienen wird, die neurobiologischen Mechanismen der Größenbeurteilung besser zu verstehen," fasst Glasauer zusammen.
Das Bernstein Zentrum München ist Teil des Nationalen Bernstein Netzwerks Computational Neuroscience. Seit 2004 fördert das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) mit dieser Initiative die neue Forschungsdisziplin Computational Neuroscience mit über 180 Mio. . Das Netzwerk ist benannt nach dem deutschen Physiologen Julius Bernstein (1835-1917).
