Wahrscheinlichkeiten richtig einschätzen: Das Bayes-Theorem einfach erklärt. Blog#274
Neue Informationen bedeuten nicht automatisch neue Gewissheiten. Sie verändern zunächst nur unsere Einschätzung dessen, was bereits wahrscheinlich war. Stell dir vor, du gehst zur Vorsorgeuntersuchung und erhältst einen positiven Testbefund. Oder du liest morgens, dass ein Unternehmen in deinem Depot eine Gewinnwarnung veröffentlicht hat. Vielleicht zeigt eine neue klinische Studie ein überraschendes Ergebnis, oder ChatGPT liefert dir eine sehr überzeugende Antwort auf eine komplexe Frage. Die naheliegende Reaktion ist oft dieselbe: Das Signal wirkt so stark, dass wir es sofort für die Wahrheit halten. Genau hier beginnt das Problem. Unser Gehirn neigt dazu, einzelne Hinweise zu überschätzen und das Vorwissen zu unterschätzen. Psychologisch lässt sich das als Basisratenfehler beschreiben: Wir konzentrieren uns auf den aktuellen Befund und vergessen, wie häufig das betreffende Ereignis unabhängig davon überhaupt ist. Das Bayes-Theorem hilft, diesen Denkfehler zu vermeiden. Es ist e...