6.7.4 Elimination Heuristics

In Problemlösungssituationen, in denen aus mehr als zwei Optionen zu wählen ist und eine Kategorisierung verwendet werden muss, können „Elimination Heuristics“ gerade in solchen Situationen hilfreich sein, in denen Kategorisierungen schnell erfolgen müssen und die Suche nach Lösungsansätzen zeitintensiv ist.[1] Gigerenzer untersuchte in diesem Zusammenhang die so genannte „QuickEst-Heuristic“, bei der ähnlich wie bei einer Sortiereinrichtung für Kohlestücke unterschiedlich große Kategorien gebildet werden, beginnend mit jener Kategorie, der die kleinsten Objekte angehören. Auf dem Sortierband fallen die kleinen Kohlestücke zuerst durch ein Sieb, dann die etwas größeren gefolgt von den großen bis nur mehr die ganz großen Stücke übrig bleiben. Da die Kategorien von den kleinen zu den großen Objekten hin untersucht werden, ergibt sich bei „QuickEst“ eine Stoppregel, die besagt, dass die Suche endet, wenn ein Lösungskriterium nicht erfüllt wird. Sobald ein Kohlestück durch das Sieb fällt, gehört es einer Kategorie an. Weitere Lösungsansätze werden für dieses Stück nicht mehr in Betracht gezogen. Ein negativer Grund, in diesem Fall die zu kleine Größe, reicht aus, um die Suche zu beenden. Solange die Kriterien aber erfüllt werden, geht die Suche weiter. Bei dieser Heuristic wird noch eine zweite Stoppregel verwendet. Sobald der Großteil der Objekte aussortiert und kategorisiert ist, werden keine weiteren Lösungsansätze mehr gesucht. Die bestehende Anzahl von Sieben wird fixiert. Diese Methode ist besonders geeignet für Auswahlentscheidungen, bei denen die meisten Objekte klein sind und nur wenige wirklich groß wie dies zB bei der Untersuchung von Städten in einem Land der Fall ist. Empirische Untersuchungen ergaben, dass die Ergebnisse einer Kategorisierung mit Hilfe der „QuickEst Heuristic“, die im Vergleich zu traditionellen Kategorisierungsalgorithmen nur ein Viertel der Informationen verarbeitet, lediglich um wenige Prozentpunkte in der Genauigkeit hinter den Berechnungen der Modelle, die einen Algorithmus verwendeten, lag.[2]

[1] Vgl. bei: Gigerenzer, G./Todd, P.M.: Simple heuristics that make us smart, Oxford University Press, Oxford, 2001, S. 359

[2] Vgl. bei: Ibid., S. 221 ff