Thorsten Pachur

 

Senior Research Scientist (W2)

Forschungsbereich Adaptive Rationalität

Publikationen

Kontakt:
Telefon: +49 30 82406-335
E-Mail: pachur@mpib-berlin.mpg.de

Akademischer Steckbrief:

  • Habilitation, 2012, Universität Basel
  • Dr. phil., 2006, Freie Universität Berlin
  • Dipl.-Psych., 2002, Freie Universität Berlin
  • MSc Health Psychology, 2002, University of Sussex

Projekte

Forschungsinteressen:

Urteilen und Entscheiden in einer sozialen Welt
Um Rückschlüsse auf die Welt zu ziehen – beispielsweise bei der Beurteilung von Gesundheitsrisiken oder Verbraucherpräferenzen – verwenden wir häufig Beobachtungen von Menschen aus unserem unmittelbaren sozialen Umfeld. Ich untersuche, wie unser soziales Gedächtnis strukturiert ist und wie diese Strukturen Suchprozesse in unserem sozialen Gedächtnis steuern. Schließlich interessiert mich dafür, wie sich die Struktur des sozialen Netzwerks – also ob soziale Kontakte gleichmäßig auf die Netzwerkmitglieder verteilt sind oder sich hauptsächlich auf einige wenige Mitglieder konzentrieren – auf Kooperationsverhalten auswirkt.

Adaptives Urteilen und Entscheiden
Die an einer Entscheidung beteiligten Schritte der Informationsverarbeitung können als kognitive Strategien beschrieben werden. Der Verstand verfügt über ein Repertoire – oder einen Werkzeugkasten – verschiedener Strategien, die je nach Umstand am besten geeignet sind und unterschiedlichen Zwecken dienen. In meiner Forschung versuche ich zu verstehen, unter welchen Bedingungen die verschiedenen Strategien ausgewählt werden. Wann verwenden Menschen einfache und wann aufwändigere Strategien? Warum funktionieren einfache Strategien oft recht gut, zum Beispiel durch die Nutzung systematischer Strukturen der Umwelt? Wie lernen die Menschen, welche Strategie sie anwenden sollen und welche kognitiven Fähigkeiten an der Auswahl und Umsetzung einer Strategie beteiligt sind? Inwiefern unterscheiden sich Experten und Laien in ihrer Strategieauswahl?

Risikoentscheidungen
Oft treffen wir Entscheidungen, ohne die Konsequenzen zu kennen, die sich aus diesen Entscheidungen ergeben werden – zum Beispiel bei der Wahl von Aktien, Partnern oder medizinischen Behandlungen. Mich interessieren die kognitiven Prozesse, die diesen Entscheidungen unter Risiko zugrunde liegen. Inwieweit berücksichtigen Entscheidungsträger die möglichen Folgen einer Option inklusive ihrer Eintrittswahrscheinlichkeit? Wie weichen die tatsächlichen kognitiven Prozesse von den in den Wirtschaftswissenschaften gebräuchlichen theoretischen Modellen ab? Und wie verändert sich die Entscheidungsfindung unter Risiko über die Lebensspanne? Weitere Themen sind die Rolle von Affekten und Emotionen bei diesen Entscheidungen und das Verhältnis verschiedener Modellierungsansätze von Entscheidungen unter Risiko.

Aufmerksamkeitsprozesse bei Entscheidungen
Bevor wir eine Entscheidung treffen, suchen wir in der Regel nach relevanten Informationen, entweder im Gedächtnis oder extern. Anschließend werden die erfassten Informationen verarbeitet. Diese Prozesse werden von Aufmerksamkeitsprozessen begleitet, die durch Eye-Tracking oder andere Methoden zur Prozessmessung gemessen werden können. In meiner Forschung versuche ich zu verstehen, wie Aufmerksamkeitsprozesse und nachfolgende Entscheidungen miteinander verbunden sind. Können wir vorhersagen, welche Entscheidung eine Person treffen wird, basierend auf den Mustern der Aufmerksamkeitsverteilung vor einer Entscheidung? Wie wird entschieden, wann die Informationssuche beendet wird? Welche Prozesse formen die Suche im Gedächtnis (z. B. kontrollierte Suche vs. automatische Aktivierung) und welche neuronalen Mechanismen sind beteiligt?

Die Entwicklung von Entscheidungsprozessen über die Lebensspanne
Entscheidungsfindung greift auf eine Vielzahl von kognitiven und affektiven Funktionen zurück. Diese Funktionen unterliegen in unterschiedlichem Maße der Entwicklung und dem Wandel von der Kindheit bis zur Jugend und vom jungen Erwachsenenalter bis ins hohe Alter. Ich untersuche, wie die Entscheidungsfindung sich in den verschiedenen Stadien des Lebens unterscheidet – einschließlich Beurteilen, Schlussfolgern, Präferenzen, intertemporale Entscheidungen und Entscheidungen unter Risiko. Wie hängen diese Veränderungen mit der Dynamik der zugrundeliegenden kognitiven und affektiven Funktionen zusammen? Wie wirkt sich beispielsweise der höhere positive Affekt (im Vergleich zu jüngeren Erwachsenen), vom dem ältere Erwachsener berichten, auf ihre Risikobereitschaft aus?

Ausgewählte Literatur:

  • Zilker, V., & Pachur, T. (in press). Nonlinear probability weighting can reflect attentional biases in sequential sampling. Psychological Review.
  • Krefeld-Schwalb, A., Pachur, T., & Scheibehenne, B. (in press). Structural parameter interdependencies in computational models of cognition. Psychological Review.
  • Schulze, C., Hertwig, R., & Pachur, T. (2021). Who you know is what you know: Modeling boundedly rational social sampling. Journal of Experimental Psychology: General150(2), 221–241.
  • Zilker, V., Hertwig, R., & Pachur, T. (2020). Age differences in risk attitude are shaped by option complexity. Journal of Experimental Psychology: General149(9), 1644–1683.
  • Hertwig, R., Pleskac, T. J., Pachur, T., & the Center for Adaptive Rationality (2019). Taming uncertainty. Boston, MA: MIT Press.
  • Dai, J., Pachur, T., Pleskac, T. J., & Hertwig, R. (2019). What the future holds and when: A description-experience gap in intertemporal choice. Psychological Science, 30, 1218–1233.
  • Pachur, T., Schulte-Mecklenbeck, M., Murphy, R. O., & Hertwig, R. (2018). Prospect theory reflects selective allocation of attention. Journal of Experimental Psychology: General, 147 , 147–169.
  • Fechner, H. B., Schooler, L. J., & Pachur, T. (2018). Cognitive costs of decision-making strategies: A resource demand decomposition with a cognitive architecture. Cognition170, 102–122.
  • Stevens, J. R., Woike, J. K., Schooler, L. J., Lindner, S., & Pachur, T. (2018). Social contact patterns can buffer costs of forgetting in the evolution of cooperation. Proceedings of the Royal Society of London: B, Biological Sciences285:20180407.
  • Pachur, T., Mata, R., & Hertwig, R. (2017). Who dares, who errs? Disentangling cognitive and motivational roots of age differences in decisions under risk. Psychological Science, 28, 504–518.
  • Yechiam, E., Ashby, N. J. S., & Pachur, T. (2017). Who’s biased? A meta-analysis of buyer-seller differences in the pricing of lotteries. Psychological Bulletin, 143, 543–563.
  • Pachur, T., Suter, R. S., & Hertwig, R. (2017). How the twain can meet: Prospect theory and models of heuristics in risky choice. Cognitive Psychology, 93, 44–73.
  • Horn, S. S., Ruggeri, A., & Pachur, T. (2016). The development of adaptive decision making: Recognition-based inference in children and adolescents. Developmental Psychology52, 1470–1485.
  • Pachur, T., Hertwig, R., & Wolkewitz, R. (2014). The affect gap in risky choice: Affect-rich outcomes attenuate attention to probability information. Decision1, 64–78.
  • Pachur, T., & Olsson, H. (2012). Type of learning task impacts performance and strategy selection in decision making. Cognitive Psychology65, 207–240.
  • Glöckner, A., & Pachur, T. (2012). Cognitive models of risky choice: Parameter stability and predictive accuracy of prospect theory. Cognition123, 21-32.
  • Gigerenzer, G., Hertwig, R., & Pachur, T. (Eds.) (2011). Heuristics: The foundations of adaptive behavior. NewYork: Oxford University Press.
  • Pachur, T., Mata, R., & Schooler, L. J. (2009). Cognitive aging and the use of recognition in decision making. Psychology and Aging, 24, 901–915.
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