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Anwendbarkeit der Optimal Foraging Theory in der kognitiven Psychologie

  • Die Optimal Foraging Theory (OFT) bezeichnet eine Reihe mathematischer Entscheidungsmodelle, die Entscheidungen als mathematisches Optimierungsproblem mit dem Ziel der Maximierung des Nutzens bei Minimierung der Kosten verstehen. Die OFT ist in der Verhaltensökologie äußerst erfolgreich darin, das Verhalten einer Vielzahl von Spezies zu beschreiben und vorherzusagen. Ziel der Dissertation ist es darum zu untersuchen, inwieweit die beiden zentralen Modelle der OFT - das klassische Patch Model und Prey Model - auf menschliches, abstraktes Entscheidungsverhalten anwendbar sind. Dazu werden experimentelle Paradigmen entwickelt, die als virtuelle Spiele am Computer dargeboten werden können und es erlauben sowohl die qualitativen als auch die quantitativen Vorhersagen der Modelle empirisch zu prüfen. Die Auswertung der verschiedenen Experimentalserien erfolgt mittels Sequential Bayes Factor-Designs. Die Befunde stützen die zentralen qualitativen Annahmen der OFT: Wie vom Patch Model vorhergesagt, ist die Entscheidungsstrategie zum einenDie Optimal Foraging Theory (OFT) bezeichnet eine Reihe mathematischer Entscheidungsmodelle, die Entscheidungen als mathematisches Optimierungsproblem mit dem Ziel der Maximierung des Nutzens bei Minimierung der Kosten verstehen. Die OFT ist in der Verhaltensökologie äußerst erfolgreich darin, das Verhalten einer Vielzahl von Spezies zu beschreiben und vorherzusagen. Ziel der Dissertation ist es darum zu untersuchen, inwieweit die beiden zentralen Modelle der OFT - das klassische Patch Model und Prey Model - auf menschliches, abstraktes Entscheidungsverhalten anwendbar sind. Dazu werden experimentelle Paradigmen entwickelt, die als virtuelle Spiele am Computer dargeboten werden können und es erlauben sowohl die qualitativen als auch die quantitativen Vorhersagen der Modelle empirisch zu prüfen. Die Auswertung der verschiedenen Experimentalserien erfolgt mittels Sequential Bayes Factor-Designs. Die Befunde stützen die zentralen qualitativen Annahmen der OFT: Wie vom Patch Model vorhergesagt, ist die Entscheidungsstrategie zum einen abhängig von der zeitlichen Verfügbarkeit potenzieller Alternativen (Travel Time), zum anderen von der Güte der Patches (Patch Quality). Jedoch zeigt sich ein Einfluss der Reisezeithistorie, der umso ausgeprägter ist, je stärker die Reisezeiten variieren und je aktueller eine erlebte Reisezeit ist. Dies deutet darauf hin, dass anders als vom Patch Model vorhergesagt ein Tracking der Historie erfolgt. Quantitativ werden nahezu durchgängig längere Verweildauern beobachtet als gemäß dem Patch Model optimal. In Übereinstimmung mit den qualitativen Vorhersagen des Prey Models ist die Entscheidungsstrategie abhängig von der Encounter Rate der reichhaltigen Ressourcen, nicht aber von der Encounter Rate der wenig profitablen Ressourcen. Dies ist unabhängig davon zu beobachten, ob die Encounter Rate über die Suchkosten, die relative Häufigkeit oder eine Kombination beider Faktoren manipuliert wird. Entgegen der quantitativen Alles-oder-nichts-Regel des Prey Models werden jedoch partielle Präferenzen beobachtet. Insgesamt scheinen Menschen ihre Entscheidungsstrategie in Einklang mit dem Patch und Prey Model adaptiv an die Merkmale der Entscheidungssituation anzupassen, jedoch nicht in einer vollumfänglich optimalen Weise. Dies deckt sich mit einem Großteil der verhaltensökologischen Befunde. Offenbar basiert das Verhalten in abstrakten Entscheidungssituationen auch heute noch auf denselben Mechanismen, die sich ursprünglich im Kontext der Nahrungssuche durch natürliche Selektion entwickelt haben.show moreshow less
  • Optimal Foraging Theory (OFT) refers to a set of mathematical decision models that understand decisions as a mathematical optimization problem, aiming to maximize benefits while minimizing costs. In behavioral ecology, OFT has been highly successful in describing and predicting the behavior of a wide range of species. The goal of this thesis is to investigate the extent to which the two central models of OFT, the classical Patch Model and Prey Model, are applicable to human abstract decision-making. To achieve this, experimental paradigms are developed that can be presented as virtual games on a computer, allowing for empirical testing of both the qualitative and quantitative predictions of the models. Several experimental series were analyzed using Sequential Bayes Factor designs. The findings support the central qualitative assumptions of OFT. As predicted by the Patch Model, the decision strategy depends on the temporal availability of potential alternatives (travel time) and the quality of patches. However, an influence ofOptimal Foraging Theory (OFT) refers to a set of mathematical decision models that understand decisions as a mathematical optimization problem, aiming to maximize benefits while minimizing costs. In behavioral ecology, OFT has been highly successful in describing and predicting the behavior of a wide range of species. The goal of this thesis is to investigate the extent to which the two central models of OFT, the classical Patch Model and Prey Model, are applicable to human abstract decision-making. To achieve this, experimental paradigms are developed that can be presented as virtual games on a computer, allowing for empirical testing of both the qualitative and quantitative predictions of the models. Several experimental series were analyzed using Sequential Bayes Factor designs. The findings support the central qualitative assumptions of OFT. As predicted by the Patch Model, the decision strategy depends on the temporal availability of potential alternatives (travel time) and the quality of patches. However, an influence of travel time history is observed, which is more pronounced the more travel times vary and the more recent an experienced travel time is. This suggests that, contrary to the predictions of the Patch Model, a tracking of travel time history occurs. Quantitatively, observed residence times are longer than what is optimal according to the Patch Model. In line with the qualitative predictions of the Prey Model, the decision strategy depends on the encounter rate of rich resources but not on the encounter rate of less profitable resources. This holds true regardless of whether the encounter rate is manipulated through search costs, relative frequency, or a combination of both factors. However, contrary to the quantitative all-or-nothing rule of the Prey Model, partial preferences are observed. Overall, humans seem to adapt their decision strategy in accordance with the characteristics of the decision situation, but not in a fully optimal manner, aligning with a substantial body of behavioral ecological findings. Apparently, behavior in abstract decision situations still relies on the same mechanisms that originally evolved in the context of foraging through natural selection.show moreshow less

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Metadaten
Author:Breitenladner, Christina Lisanne
URN:urn:nbn:de:bvb:824-opus4-8340
DOI:https://doi.org/10.17904/ku.opus-834
Advisor:Prof. Dr. Zehetleitner, Michael, Prof. Dr. Schönbrodt, Felix
Document Type:Doctoral thesis
Language of publication:German
Year of creation:2023
Date of first Publication:2023/06/27
Publishing Institution:Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt
Awarding Institution:Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt, Philosophisch-Pädagogische Fakultät
Date of final examination:2023/05/05
Release Date:2023/06/27
Tag:Decision-Making; Marginal Value Theorem; Optimal Foraging Theory
GND Keyword:Kognitive Psychologie; Verhaltenspsychologie; Experimentelle Psychologie; Mathematische Psychologie; Mathematische Methode; Entscheidungsverhalten
Pagenumber:137 Seiten : Illustrationen, Diagramme
Faculty:Philosophisch-Pädagogische Fakultät
License (German):License LogoCreative Commons - CC BY-SA - Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International
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