![\"The](\"https:\/\/www.centigrade.de\/wordpress\/wp-content\/uploads\/The-Cognitive-Bias-Codex.png\")
<\/a>Abbildung: Cognitive Bias Codex von John Manoogian (hier<\/a> mit n\u00e4heren Informationen zu den einzelnen Biasarten)<\/p><\/div>\n Wenn man sich den Cognitive Bias Codex etwas genauer angeschaut hat, k\u00f6nnte man schlussfolgern, dass Menschen grunds\u00e4tzlich unlogisch oder fehlerhaft denken und schlussfolgern. Cognitive Biases sind aber menschlich \u2013 sie entstehen aus dem (nicht unbedingt bewussten) Versuch der Psyche, die kognitive Belastung m\u00f6glichst niedrig zu halten. Man kann sagen, dass unsere Psyche es vermeidet, eine gro\u00dfe Menge an Informationen immer wieder gr\u00fcndlich zu analysieren, und sich daher den Cognitive Biases bedient (Shatz, 2023) – einfach weil es \u00f6konomischer ist.<\/p>\n Denn auch wenn kognitive Verzerrungen zu (kleineren oder auch gr\u00f6\u00dferen) Fehleinsch\u00e4tzungen f\u00fchren k\u00f6nnen, haben Sie einen weiteren entscheidenden Vorteil: Da unsere zur Verf\u00fcgung stehende Aufmerksamkeit und Entscheidungsf\u00e4higkeit begrenzt sind, helfen uns kognitive Verzerrungen ressourcenschonend mit unserer Aufmerksamkeit umzugehen und schnell und einfach Entscheidungen zu treffen (Dwyer, 2018). Bei kognitiven Verzerrungen handelt es sich also weniger um Verzerrungen, sondern eher um kognitive Abk\u00fcrzungen, die uns eine schnellere und effizientere Entscheidungsfindung erm\u00f6glichen (Ruhl, 2021). Es w\u00e4re einfach zu anstrengend, bei jeder Entscheidung alle zur Verf\u00fcgung stehenden Informationen grundlegend zu analysieren oder sich sogar neue Informationen suchen zu m\u00fcssen. Diese kognitiven Abk\u00fcrzungen f\u00fchren oft zu hilfreichen und effizienten Entscheidungen \u2013 oft genug aber auch zu weniger hilfreichen Entscheidungen. Und diese sollten in Situationen, in denen objektive Fakten wichtig sind, z. B. im UX Research, m\u00f6glichst vermieden werden!<\/p>\n Wie vorher bereits erw\u00e4hnt: Das Auftreten von Cognitive Bias ist menschlich. Alle Stakeholder gehen mit ihrer Pers\u00f6nlichkeit, ihren Erfahrungen, ihren Einstellungen und auch ihren eigenen kognitiven Verzerrungen in den UX Research. Es kann helfen, sich dies bewusst zu machen, aber den Einfluss ganz auszuschlie\u00dfen, ist uns nicht m\u00f6glich (Hall, 2019).<\/p>\n Trotzdem sollten wir es versuchen! Wir m\u00f6chten im UX Research m\u00f6glichst objektive Erkenntnisse gewinnen. Deshalb k\u00f6nnen wir durch Wissen und kleinen Kniffen daf\u00fcr sorgen, dass sich der Einfluss kognitiver Verzerrungen bei UX Researchern, Proband*innen und anderen Stakeholdern reduziert. Dadurch kommen wir zu objektiveren Ergebnissen im UX Research \u2013 und unserem Ziel, eine gute Usability und User Experience zu erm\u00f6glichen, ein gutes St\u00fcck n\u00e4her. Im Folgenden stelle ich ein paar konkrete Arten von Cognitive Bias im UX Research vor und gebe Vorschl\u00e4ge daf\u00fcr, wie ihr Einfluss reduziert werden kann.<\/p>\n Der Best\u00e4tigungsfehler (Wason, 1968) bezeichnet die Tendenz, v. a. die Informationen auszuw\u00e4hlen und zu interpretieren, welche die eigenen Erwartungen und Annahmen best\u00e4tigen. Wenn wir beispielsweise zu einem bestimmten Thema etwas recherchieren, neigen wir dazu, uns die Informationen \u201erauszupicken\u201c, die unsere bisherigen Annahmen best\u00e4tigen. Das ist kognitiv ressourcenschonend \u2013 wir m\u00fcssen nicht unsere kompletten Annahmen revidieren und ggf. neu ausarbeiten, sondern k\u00f6nnen einfach weiterhin das glauben, was wir vorher schon geglaubt haben und f\u00fchlen uns jetzt durch die (verzerrte) Faktenlage best\u00e4tigt. Im UX Research k\u00f6nnte das so aussehen: Ein UX Researcher schaut sich vor einer Reihe Usability Tests eine App an. Bestimmte Aspekte der App gefallen ihm sehr gut, andere sieht er als problematisch an. Er geht mit seinen pers\u00f6nlichen Eindr\u00fccken in die Testungen und schenkt den Aspekten, die seine pers\u00f6nlichen Eindr\u00fccke best\u00e4tigen, mehr Aufmerksamkeit, w\u00e4hrend er Aspekte, die seinen pers\u00f6nlichen Eindr\u00fccken eher widersprechen, vernachl\u00e4ssigt.<\/p>\n Es ist also f\u00fcr UX Researcher sehr wichtig, m\u00f6glichst unbefangen in Usability Tests zu gehen und pers\u00f6nliche Meinungen bestm\u00f6glich auszuklammern. Es hilft auch, sich den Best\u00e4tigungsfehler bewusst zu werden und zu hinterfragen, ob die Testung wirklich die eigenen Annahmen best\u00e4tigt hat oder ob sich vielleicht doch ganz andere Erkenntnisse ergeben haben. Eine andere M\u00f6glichkeit kann auch sein, projektunabh\u00e4ngige UX Researcher f\u00fcr die n\u00e4chsten Testungen in das Projekt zu holen, da diese wom\u00f6glich noch nicht so viele eigene Annahmen zu dem Testgegenstand haben.<\/p>\n Der Framing-Effekt bezeichnet den Effekt, dass unterschiedliche Formulierungen und Pr\u00e4sentationen das Urteils- und Entscheidungsverhalten von Personen beeinflussen k\u00f6nnen (vgl. M\u00fcsseler & Rieger, 2017, S. 652). Es macht einen Unterschied, ob man fragt:<\/p>\n \u201eWas findest du am nervigsten am User Interface?\u201c oder \u201eWas w\u00fcrdest du am User Interface als positiv bewerten? Was ist dir eher negativ aufgefallen?\u201c. Die erste Frage lenkt den Teilnehmenden dazu, dass User Interface eher als negativ zu bewerten, w\u00e4hrend die zweite Frage sowohl positive als auch negative Aspekte des User Interfaces beleuchtet.<\/p>\n Es macht auch einen Unterschied, ob man bei der Vorstellung der Ergebnisse sagt:<\/p>\n \u201e80% der User fanden sich im Prototyp problemlos zurecht\u201c oder: \u201eGanze 20% der User hatten Probleme damit, sich im Prototyp zurechtzufinden!\u201c. Mit der ersten Aussage k\u00f6nnte man Zuh\u00f6her*innen dazu verleiten zu denken, dass der Prototyp f\u00fcr die User bereits recht verst\u00e4ndlich und intuitiv ist, w\u00e4hrend die zweite Aussage impliziert, dass der Prototyp noch nicht verst\u00e4ndlich und intuitiv genug ist – obwohl es sich um dieselben Ergebnisse handelt!<\/p>\n Es besteht ein feiner Grat dazwischen, die richtigen Informationen zu erhalten und die Antwort der Teilnehmenden in eine bestimmte Richtung zu lenken. Um den Framing-Effekt zu verhindern, sollte man bereits vor dem Interview oder der Testung eine Liste mit Fragen vorbereiten. Diese sollten m\u00f6glichst neutral formuliert sein. Wenn das nicht m\u00f6glich ist, sollte man sowohl negative als auch positive Seiten eines bestimmten Aspekts beleuchten. Au\u00dferdem sollte man sich Feedback von Kolleg*innen einholen, um herauszufinden, ob die Fragen spezifisch, aber neutral genug formuliert sind. Bei der Vorstellung der Ergebnisse sollten UX Researcher darauf achten, die Erkenntnisse aus dem Research m\u00f6glichst objektiv und faktenbasiert zu pr\u00e4sentieren und Handlungsempfehlungen immer basierend auf konkreten Beobachtungen abzuleiten.<\/p>\n Der Primacy-Recency-Effekt bezeichnet den Effekt, dass aus einer Reihe von Informationen jene am besten erinnert werden, die zu Beginn (Primacy-Effekt) oder gegen Ende (Recency-Effekt) der Informationsreihe dargestellt werden (vgl. Stangl, 2023). Dieser Effekt kann im UX Research daf\u00fcr sorgen, dass man sich beispielsweise nach einem Interview besonders gut an die ersten und letzten Aussagen des Interviewpartners erinnert, w\u00e4hrend die Aussagen im mittleren Teil des Interviews weniger gut erinnert werden. Auch bei einer Reihe von Interviews oder Testungen kann der Effekt auftreten: Man erinnert sich an das erste und letzte Interview aus einer Reihe besonders gut. Dies kann dazu f\u00fchren, dass die ersten und letzten Eindr\u00fccke aus dem UX Research besonders stark ins Gewicht fallen.<\/p>\n Um den Einfluss des Primacy-Recency-Effekts zu verringern, sollten w\u00e4hrend der Testungen oder Interviews detaillierte Notizen gemacht werden. Es besteht auch die M\u00f6glichkeit, unter Einwilligung aller Beteiligten und unter Ber\u00fccksichtigung des Datenschutzes, Videoaufzeichnungen der Testungen oder Interviews vorzunehmen, sodass man im Nachgang bestimmte Teile nochmal nachschauen kann. Egal wie dokumentiert wurde, es hilft, sich nach der Testungsreihe die Informationen in einer anderen Reihenfolge anzuschauen. So erhalten vielleicht wichtige Aspekte, die vor allem in den mittleren Testungen aufgekommen sind, mehr Aufmerksamkeit.<\/p>\n Die Verzerrung durch soziale Erw\u00fcnschtheit tritt dann auf, wenn Teilnehmende aufgrund von Angst vor sozialer Verurteilung ihre Antworten an soziokulturell verbreitete Normen und Erwartungen anpassen (vgl. Bortz & D\u00f6ring, 2016, S. 232\u2013233). Stellen wir uns vor, dass Person A ab und zu an eine gemeinn\u00fctzige Organisation spendet, w\u00e4hrend Person B regelm\u00e4\u00dfig M\u00fcll auf die Stra\u00dfe schmei\u00dft \u2013 wie wahrscheinlich ist es, dass Person A die H\u00e4ufigkeit ihrer Spenden \u00fcbertreibt, w\u00e4hrend Person B eher untertreibt, wie h\u00e4ufig sie M\u00fcll auf die Stra\u00dfe schmei\u00dft (oder es gar verleugnet)? Da Menschen soziale Wesen sind, ist es klar, dass sie sich stets im besten Licht darstellen wollen (Hall, 2019).<\/p>\n Dieser Bias spielt im UX Research vor allem dann eine Rolle, wenn Teilnehmende Aussagen zu sozial erw\u00fcnschtem oder unerw\u00fcnschtem Verhalten treffen sollen. Er kann auch dann auftreten, wenn Vorgesetzte oder andere Kolleg*innen des Teilnehmenden in den Research-Terminen mit dabei sind. Hier ist es wieder besonders wichtig zu betonen, dass die erhobenen Daten anonym sind und vertraulich behandelt werden. Es sollte auch betont werden, dass UX Researcher nicht das Ziel haben, die Teilnehmenden in irgendeiner Form zu beurteilen.<\/p>\n Eine weitere M\u00f6glichkeit, um den Einfluss von sozialer Erw\u00fcnschtheit zu reduzieren, sind Kontrollskalen wie z. B. der SDS-CM (L\u00fcck & Timaeus, 1997). Es handelt sich dabei um eine Skala, welche dazu dient, die Tendenz hin zur Verzerrung durch soziale Erw\u00fcnschtheit bei Versuchspersonen zu erfassen. So w\u00fcrde eine Person, die eine starke Verzerrung durch soziale Erw\u00fcnschtheit aufweist, vermutlich das Item \u201eIch bin immer h\u00f6flich, auch zu unangenehmen Leuten.\u201c mit \u201eJa\u201c beantworten, w\u00e4hrend sie das Item \u201eManchmal bestehe ich auf Genugtuung und kann nicht vergeben und vergessen.\u201c mit \u201eNein\u201c beantworten w\u00fcrde. Diese Kontrollskala erm\u00f6glicht es, den Einfluss sozialer Erw\u00fcnschtheit bei quantitativen Daten herauszurechnen oder Versuchspersonen mit starker Verzerrung durch soziale Erw\u00fcnschtheit aus der Auswertung auszuschlie\u00dfen. Auch bei qualitativen Daten kann die Skala miterhoben werden, um einen m\u00f6glichen Einfluss durch soziale Erw\u00fcnschtheit absch\u00e4tzen zu k\u00f6nnen. Der Einsatz von Kontrollskalen zur Erfassung der sozialen Erw\u00fcnschtheit lohnt sich dann, wenn im Vorhinein klar ist, dass es im UX Research um Themen gehen wird, die durch soziale Erw\u00fcnschtheit verzerrt dargestellt werden k\u00f6nnten.<\/p>\n Beim Hawthorne-Effekt handelt es sich weniger um einen Cognitive Bias und mehr um eine Verzerrung, die durch die soziale Dynamik zwischen Researcher und Probanden entstehen kann. Der Hawthorne-Effekt geht auf Experimente zur\u00fcck, die von zwei US-amerikanischen Forschern in den 1920er und 1930er in den Hawthorne-Werken der Western Electric Company in Cicero (Illinois, USA) durchgef\u00fchrt wurden (Roethlisberger et al., 1976). Sie versuchten herauszufinden, wie man die Arbeitsleistung der Arbeiter*innen steigern kann. Daf\u00fcr durchliefen sie verschiedene Versuchsbedingungen, in denen bestimmte Faktoren (u. a. Arbeitsstunden, Pausen, Bezahlung) variiert wurden. Es zeigte sich, dass trotz objektiver Verschlechterung der Arbeitsbedingungen die Produktivit\u00e4t in jeder Bedingung anstieg. Dies lie\u00df sich dadurch erkl\u00e4ren, dass alleine die Anwesenheit und Aufmerksamkeit der Forscher und das Wissen, Versuchsperson in einem Experiment zu sein, das Verhalten der Arbeiter*innen ver\u00e4nderte \u2013 dieser Effekt wird in der Psychologie heute als Hawthorne-Effekt bezeichnet (Stapf, 2021).<\/p>\n Besonders in Situationen, in denen UX Researcher Personen in ihrem (Arbeits-)alltag beobachten, wirkt der Hawthorne-Effekt. Die Personen wissen, dass sie beobachtet werden und passen sich daran an. Sie scherzen eventuell weniger mit ihren Kolleg*innen herum und achten besonders darauf, konzentriert zu arbeiten und produktiv ihren Aufgaben nachzugehen.<\/p>\n Wie kann man dem Hawthorne-Effekt entgegenwirken? Transparente Kommunikation ist hier wichtig: Den Teilnehmenden sollte klar sein, was das Ziel der Untersuchung ist, dass die gesammelten Erkenntnisse vertraulich sind und dass UX Researcher ihr Verhalten nicht beurteilen. Es kann auch helfen, die Teilnehmenden aktiv dazu zu ermutigen, m\u00f6glichst ihrem normalen Tagesablauf nachzugehen (Hall, 2019). Au\u00dferdem sollte man sich w\u00e4hrend der Beobachtung m\u00f6glichst darum bem\u00fchen, still zu beobachten und in den Hintergrund zu treten. Bei Remote-Beobachtungen sollten alle Beobachter*innen, au\u00dfer der*die Moderator*in, sich m\u00f6glichst ohne Kamera dazuschalten. Je mehr man als Beobachter*in in den Hintergrund tritt, desto mehr werden die Teilnehmenden vergessen, dass sie beobachtet werden.<\/p>\n Ich hoffe, ich konnte euch einen kleinen Einblick in ein paar f\u00fcr den UX Research wichtige Arten von Cognitive Biases geben. Ihr wisst jetzt zwar deutlich mehr \u00fcber das Thema, seid euch aber bewusst, dass es viel \u00dcbung und Wiederholung bedarf, um sich zu offenerem und weniger verzerrtem Denken zu trainieren. Und passt auf, dass ihr jetzt nicht dem Bias Blind Spot (Pronin et al., 2002) unterliegt \u2013 die Tendenz, das Vorhandensein von kognitiven Verzerrungen viel st\u00e4rker bei anderen als bei sich selbst wahrzunehmen und sich selbst als viel weniger beeinflusst einzusch\u00e4tzen.<\/p>\n Bortz, J., & D\u00f6ring, N. (2016). Forschungsmethoden und Evaluation: F\u00fcr Human- und Sozialwissenschaftler<\/em> (5. Aufl). Springer.<\/p>\n Hall, E. (2019). Just Enough Research<\/em> (2. Aufl.). A Book Apart.<\/p>\n L\u00fcck, H., & Timaeus, E. (1997). Soziale Erw\u00fcnschtheit SDS-CM. Zusammenstellung sozialwissenschaftlicher Items und Skalen (ZIS)<\/em>. https:\/\/doi.org\/10.6102\/ZIS170<\/p>\n M\u00fcsseler, J., & Rieger, M. (Hrsg.). (2017). Allgemeine Psychologie<\/em> (3. Auflage). Springer. https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-642-53898-8<\/p>\n Pronin, E., Lin, D. Y., & Ross, L. (2002). The Bias Blind Spot: Perceptions of Bias in Self Versus Others. Personality and Social Psychology Bulletin<\/em>, 28<\/em>(3), 369\u2013381. https:\/\/doi.org\/10.1177\/0146167202286008<\/p>\n Roethlisberger, F. J., Dickson, W. J., & Wright, H. A. (1976). Management and the Worker: An Account of a Research Program Conducted by the Western Electric Company, Hawthorne Works, Chicago<\/em>. Harvard University Press.<\/p>\n Ross, L. (1977). The Intuitive Psychologist And His Shortcomings: Distortions in the Attribution Process. In Advances in Experimental Social Psychology<\/em> (Bd. 10, S. 173\u2013220). Elsevier. https:\/\/doi.org\/10.1016\/S0065-2601(08)60357-3<\/p>\n Ruhl, C. (2021, Mai 4). What Is Cognitive Bias? Simply Psychology<\/em>. www.simplypsychology.org\/cognitive-bias.html<\/p>\n Shatz, I. (2023). Cognitive Biases: What They Are and How They Affect People. Effectiviology<\/em>. https:\/\/effectiviology.com\/cognitive-biases\/#Who_experiences_cognitive_biases<\/p>\n Stangl, W. (2023). Primacy-Recency-Effekt. In Lexikon der Psychologie<\/em>. https:\/\/lexikon.stangl.eu\/10733\/primacy-recency-effekt<\/p>\n Stapf, K.-H. (2021). Hawthorne-Effekt. In M. A. Wirtz (Hrsg.), Dorsch\u2014Lexikon der Psychologie<\/em>. Dorsch. https:\/\/dorsch.hogrefe.com\/stichwort\/hawthorne-effekt<\/p>\n Wason, P. C. (1968). Reasoning about a Rule. Quarterly Journal of Experimental Psychology<\/em>, 20<\/em>(3), 273\u2013281. https:\/\/doi.org\/10.1080\/14640746808400161<\/p>\n <\/p>\n Wir haben Dein Interesse geweckt? Schau Dir unsere Leistungen<\/a> an!<\/strong><\/p>\nCognitive Bias im UX Research<\/h2>\n
Best\u00e4tigungsfehler (Confirmation Bias)<\/h2>\n
Framing-Effekt<\/h2>\n
Primacy-Recency-Effekt<\/h2>\n
Verzerrung durch soziale Erw\u00fcnschtheit (Social desirability bias)<\/h2>\n
Hawthorne-Effekt<\/h2>\n
Fazit<\/h2>\n
Literatur<\/h2>\n