Warum scheint Lob für ein gutes Ergebnis nicht zu wirken, und Tadel für ein schlechtes schon?

Daniel Kahneman, Psychologe und Nobelpreisträger für Wirtschaftswissenschaften, erzählt in seinem Buch Schnelles Denken, langsames Denken (2011) eine der Episoden, die er selbst als „eine der größten Genugtuungen“ seiner gesamten Laufbahn beschreibt, gerade weil sie aus einem Einwand entstand, der auf den ersten Blick völlig zunichtezumachen schien, was er gerade lehrte.

Der Einwand des Fluglehrers

Kahneman schulte Fluglehrer der israelischen Luftwaffe in der Psychologie effektiven Trainings. Seine Botschaft war die damals übliche in der Verhaltensforschung: Belohnungen für Fortschritte sind meist wirksamer als Bestrafungen für Fehler, eine Idee, die von Jahrzehnten an Studien mit Tauben, Ratten und Menschen gestützt wurde.

Am Ende seines Vortrags meldete sich einer der erfahrensten Ausbilder mit einem konkreten, auf eigener Erfahrung beruhenden Einwand:

• Wenn er einen Kadetten für eine gut ausgeführte Kunstflugmanöver lobte, machte dieser es beim nächsten Versuch meist schlechter.
• Wenn er dagegen nach einer schlechten Ausführung über Funk brüllte, verbesserte sich der Kadett beim nächsten Versuch meist.

Für den Ausbilder war die Schlussfolgerung eindeutig: Die Theorie war falsch, Strafe wirkte und Lob nicht. Kahneman beschreibt diesen Moment als eine Offenbarung: Der Ausbilder hatte mit dem, was er beobachtet hatte, vollkommen recht, und lag gleichzeitig mit der Erklärung, die er dafür gab, völlig falsch.

Was wirklich geschah: Regression zur Mitte

Was der Ausbilder unbewusst entdeckt hatte, war ein statistisches Phänomen namens Regression zur Mitte. Wenn die Leistung eines Kadetten bei einem Manöver teils vom Können und teils vom Zufall abhängt (eine kurze Phase von Glück oder Pech), folgt auf ein besonders gutes Ergebnis beim nächsten Versuch tendenziell ein etwas schlechteres, und auf ein besonders schlechtes tendenziell ein etwas besseres. Nicht weil eine ausgleichende Kraft existiert, sondern einfach, weil das Extreme per Definition unwahrscheinlich ist, sich zweimal hintereinander zu wiederholen.

Der Ausbilder lobte einen Kadetten nur, wenn dessen Ausführung besser als üblich gewesen war, sodass es statistisch zu erwarten war, dass der nächste Versuch etwas schlechter ausfiel, völlig unabhängig vom Lob. Und er brüllte nur, wenn die Ausführung besonders schlecht gewesen war, sodass zu erwarten war, dass sich der nächste Versuch verbesserte, ebenfalls unabhängig vom Tadel. Der Ausbilder hatte eine zufällige Schwankung mit einer Ursache-Wirkungs-Beziehung verwechselt.

Die improvisierte Demonstration mit zwei Münzen

Weil Kahneman wusste, dass eine rein statistische Erklärung den Saal nicht überzeugen würde, griff er im Moment zu einer physischen Demonstration: Er malte mit Kreide eine Zielscheibe auf den Boden und bat jeden anwesenden Offizier, mit dem Rücken zur Scheibe zwei Münzen hintereinander zu werfen, ohne hinzusehen.

Das Muster, das sich zeigte, war genau dasselbe, das der Ausbilder bei den Kunstflugmanövern beschrieben hatte:

• Die meisten, die beim ersten Wurf näher an der Mitte landeten, machten es beim zweiten Wurf schlechter.
• Die meisten, die beim ersten Wurf mehr danebenlagen, verbesserten sich beim zweiten Wurf.

Und in diesem Fall war offensichtlich, dass weder Lob noch Tadel etwas damit zu tun hatten, denn niemand lobte oder brüllte jemanden zwischen den beiden Würfen: Die einzig mögliche Erklärung war die Regression zur Mitte.

Ein Muster, das auch beim Golf auftaucht

Kahneman veranschaulicht dasselbe Prinzip mit einem anderen Beispiel: einem hochklassigen Golfturnier, bei dem der Durchschnittswert am ersten Tag 72 Schläge beträgt. Ein Spieler, der am ersten Tag 66 spielt (deutlich über dem Durchschnitt), hat wahrscheinlich echtes Talent, aber es ist auch vernünftig anzunehmen, dass er an diesem Tag zusätzlich mehr Glück als üblich hatte. Dasselbe gilt umgekehrt für einen Spieler mit 77 Schlägen.

Die vernünftigste Vorhersage für den zweiten Tag ist nicht, dass beide ihr Ergebnis vom ersten genau wiederholen, sondern dass beide sich etwas dem Durchschnitt annähern: Wer es sehr gut gemacht hat, wird wahrscheinlich weiterhin gut spielen, aber etwas schlechter als beim ersten Mal, weil es unwahrscheinlich ist, dass sich seine Glückssträhne genauso intensiv wiederholt; und wer schlecht gespielt hat, wird sich wahrscheinlich verbessern, nicht weil er „aus der Lektion gelernt“ hat, sondern weil auch seine Pechsträhne nicht vorhersehbar anhält.

Warum das über Sport oder Fliegen hinaus wichtig ist

Kahneman zieht aus dieser Episode eine unbequeme Schlussfolgerung darüber, wie Feedback im Alltag funktioniert: Da wir dazu neigen, andere zu loben, wenn uns ihr Verhalten gefällt, und sie zu tadeln, wenn nicht, und da die Leistung anderer natürlicherweise um ihren echten Durchschnitt schwankt, werden wir am Ende „statistisch dafür bestraft, freundlich zu sein, und dafür belohnt, unangenehm zu sein“, in seinen eigenen Worten. Nicht weil Tadel tatsächlich besser wirkt als Lob, sondern weil die Art und Weise, wie wir festlegen, wann wir loben und wann wir tadeln, dazu führt, dass die Regression zur Mitte fast immer zugunsten desjenigen spielt, der schimpft.

Dieselbe Art von Fehler, einer Zufallsschwankung eine Ursache zuzuschreiben, taucht häufig auch darin auf, wie die Leistung eines Teams oder einer Person bei der Arbeit interpretiert wird, etwas, das für jeden Führungsstil relevant ist, der sich auf positive oder negative Verstärkung als Führungsinstrument stützt, und für jede Person mit einem analytischeren Profil, wenn sie punktuelle Schwankungen der eigenen oder fremden Leistung interpretiert.