Mount Stupid gibt es nicht – was der Dunning-Kruger-Effekt wirklich bedeutet

 Wer sich ein wenig mit Psychologie, Coaching oder Management beschäftigt, ist ihm vermutlich schon begegnet: dem „Mount Stupid“. Die dazugehörige Grafik sieht einprägsam aus. Auf der horizontalen Achse nimmt das Wissen zu, auf der vertikalen das Selbstvertrauen. Schon nach einem kleinen Wissenszuwachs schießt das Selbstvertrauen steil nach oben. Der Anfänger erreicht den Gipfel des „Mount Stupid“. Danach erkennt er, wie kompliziert die Sache tatsächlich ist, stürzt ins „Valley of Despair“ und arbeitet sich schließlich über den „Slope of Enlightenment“ langsam wieder nach oben.

Die Botschaft ist ebenso eingängig wie befriedigend: Wer wenig weiß, hält sich für besonders kompetent. Wer wirklich viel weiß, erkennt dagegen die Grenzen seines Wissens. Und darunter steht häufig: Dunning-Kruger-Effekt. Es gibt nur ein Problem: Diese Grafik zeigt nicht, was David Dunning und Justin Kruger 1999 untersucht haben.

Was Dunning und Kruger tatsächlich untersucht haben

In ihrer berühmt gewordenen Arbeit „Unskilled and unaware of it“ untersuchten Kruger und Dunning in vier Studien, wie gut Menschen ihre eigene Leistung einschätzen können. Die Versuchspersonen bearbeiteten unter anderem Aufgaben zu logischem Denken und Grammatik. In einer weiteren Untersuchung sollten sie die Qualität von Witzen beurteilen. Anschließend sollten sie einschätzen, wie gut sie im Vergleich zu anderen abgeschnitten hatten.

Dabei zeigte sich ein auffälliges Muster. Besonders leistungsschwache Teilnehmer überschätzten ihre relative Leistung deutlich. In einer der Untersuchungen lagen Teilnehmer aus dem untersten Leistungsquartil tatsächlich ungefähr beim 12. Perzentil, schätzten ihre Leistung aber etwa beim 62. Perzentil ein.

Dunning und Kruger interpretierten dies unter anderem als metakognitives Problem. Vereinfacht gesagt: Fähigkeiten, die benötigt werden, um eine Aufgabe gut zu lösen, können teilweise auch benötigt werden, um beurteilen zu können, wie gut man sie gelöst hat. Wer bestimmte Fehler nicht erkennt, kann deshalb Schwierigkeiten haben, die eigene Leistung realistisch einzuschätzen. Das ist etwas anderes als ein „Mount Stupid“.

Wo ist der Berg?

In der Originalarbeit gibt es keinen Anfänger, der zunächst nichts weiß, dann ein bisschen lernt und plötzlich von seiner eigenen Genialität überzeugt ist. Es gibt keinen „Mount Stupid“, kein „Valley of Despair“ und keinen „Slope of Enlightenment“.

Vor allem untersuchten Kruger und Dunning keinen solchen Lernprozess.

Die bekannte Grafik stellt einen zeitlichen beziehungsweise entwicklungsbezogenen Verlauf dar: Mit wachsendem Wissen verändert sich angeblich das Selbstvertrauen eines Menschen auf charakteristische Weise. Genau das kann man aus der Untersuchung von 1999 nicht ableiten. Dort wurden Personen anhand ihrer Leistung miteinander verglichen. Daraus entsteht noch keine Entwicklungskurve vom Anfänger zum Experten. Das klingt nach einer methodischen Feinheit. Tatsächlich ist es ein erheblicher Unterschied.

Aus der Beobachtung, dass Personen mit schlechter Testleistung ihre relative Leistung im Mittel stärker überschätzen, wird in der populären Erzählung eine allgemeine Theorie darüber, wie sich Wissen und Selbstvertrauen während des Lernens entwickeln. Aus einem empirischen Befund ist eine Geschichte geworden.

Aber gibt es nicht doch so etwas wie „Mount Stupid“?

Interessanterweise gibt es Forschung, die tatsächlich etwas untersucht hat, das der populären Vorstellung ähnelt. Carmen Sanchez und David Dunning veröffentlichten 2018 Untersuchungen darüber, wie sich Selbstvertrauen verändert, wenn Menschen eine neue Aufgabe erlernen. Dabei zeigte sich ein bemerkenswertes Muster: Anfänger starteten nicht mit maximaler Selbstüberschätzung. Nachdem sie erste Erfahrungen gesammelt hatten, stieg ihr Selbstvertrauen jedoch teilweise schneller als ihre tatsächliche Leistung. Die Autoren bezeichneten dieses Phänomen als „Beginner's Bubble“.

Das ist durchaus verwandt mit der intuitiven Idee hinter „Mount Stupid“: Ein bisschen Wissen kann genügen, um sich plötzlich wesentlich kompetenter zu fühlen. Mit zunehmender Erfahrung kann man dann feststellen, dass die Sache komplizierter ist als zunächst gedacht.

Nur sollte man auch hier sauber bleiben. Die „Beginner's Bubble“ ist nicht der Dunning-Kruger-Effekt aus dem Jahr 1999. Sie stammt aus späteren Untersuchungen mit einer anderen Fragestellung. Dass zwei Phänomene ähnlich klingen, macht sie nicht zu demselben Phänomen.

Und selbst beim ursprünglichen Effekt wird es kompliziert

Damit könnte die Geschichte eigentlich enden: Das Internet hat einen wissenschaftlichen Befund vereinfacht und ihm eine schöne Grafik gegeben. Doch wissenschaftlich wird es an dieser Stelle erst richtig interessant. Denn inzwischen wird darüber diskutiert, wie der ursprüngliche Dunning-Kruger-Effekt überhaupt zu erklären ist. Ein Teil des bekannten Musters kann durch statistische Eigenschaften der verwendeten Messungen entstehen. Regression zur Mitte, Messfehler und die Art, wie tatsächliche und geschätzte Leistungen miteinander verglichen werden, können dazu beitragen, dass bei leistungsschwachen Personen eine Überschätzung und bei leistungsstarken Personen eine Unterschätzung sichtbar wird.

Einige Autoren gehen noch weiter. Magnus und Peresetsky zeigten beispielsweise, dass sich ein Dunning-Kruger-ähnliches Muster mit statistischen Modellen erzeugen lässt, ohne dafür den von Dunning und Kruger vorgeschlagenen psychologischen Mechanismus vorauszusetzen. Das bedeutet nicht automatisch, dass es keinen Zusammenhang zwischen Kompetenz und der Fähigkeit zur Selbsteinschätzung gibt. Ebenso wenig beweist eine statistische Erklärung, dass die psychologische Interpretation vollständig falsch ist. Neuere Untersuchungen kommen hier zu unterschiedlichen Ergebnissen.

Und genau das ist Wissenschaft. Ein Befund wird veröffentlicht. Andere Wissenschaftler versuchen ihn zu replizieren, entwickeln alternative Erklärungen, verändern die statistischen Verfahren und prüfen, welcher Teil des ursprünglichen Befundes bestehen bleibt. Die populäre Version entwickelt sich währenddessen häufig in die entgegengesetzte Richtung: Sie wird immer einfacher.

Aus einer Hypothese wird eine Gewissheit

Vielleicht erklärt das auch, warum der Dunning-Kruger-Effekt außerhalb der Wissenschaft so erfolgreich geworden ist. Er bietet eine ausgesprochen attraktive Erklärung für ein Phänomen, das vermutlich jeder kennt: Jemand äußert sich mit enormer Sicherheit zu einem Thema, obwohl seine Kenntnisse überschaubar erscheinen. Und plötzlich haben wir einen wissenschaftlichen Begriff dafür. „Dunning-Kruger.“

Damit lässt sich das Gegenüber erstaunlich bequem diagnostizieren. Wer sehr selbstbewusst etwas Falsches sagt, ist eben zu inkompetent, um seine eigene Inkompetenz zu erkennen. Das Problem ist nur: Aus dem Verhalten einer einzelnen Person lässt sich der Dunning-Kruger-Effekt nicht diagnostizieren. Der ursprüngliche Befund beschreibt statistische Unterschiede zwischen Gruppen in bestimmten Aufgaben. Er ist kein psychologischer Schnelltest für Menschen, deren Meinung wir für schlecht informiert halten.

Gerade im Internet hat sich der Begriff deshalb teilweise von seinem wissenschaftlichen Ursprung gelöst. „Dunning-Kruger“ wird weniger zur Beschreibung eines empirischen Befundes als zur eleganter klingenden Variante von: Du hast keine Ahnung und merkst es nicht einmal. Wissenschaftlich ist das etwas dünn.

Vielleicht ist die interessantere Frage eine andere

Stellen wir uns zwei Personen vor. Die erste hat sich seit einigen Monaten intensiv mit einem Thema beschäftigt. Sie hat Bücher gelesen, Podcasts gehört und einige Seminare besucht. Auf die Frage nach der richtigen Lösung antwortet sie ohne Zögern: „Das ist eigentlich ganz einfach.“ Die zweite Person forscht seit dreißig Jahren zu diesem Thema, hat zahlreiche wissenschaftliche Arbeiten veröffentlicht und internationale Forschungsprojekte geleitet. Auf dieselbe Frage antwortet sie:

„Das kommt darauf an. Unter diesen Bedingungen spricht einiges dafür, aber wir haben dazu widersprüchliche Befunde.“

Wer wirkt kompetenter? Für jemanden, der Kompetenz vor allem mit Sicherheit verbindet, möglicherweise die erste Person. Dabei könnte gerade die zweite Antwort Ausdruck größerer Expertise sein. Wer sich lange mit einem Gegenstand beschäftigt, kennt nicht nur Antworten. Er kennt auch Gegenargumente, methodische Probleme, widersprüchliche Studien, Randbedingungen und die Grenzen dessen, was sich aus den vorhandenen Daten ableiten lässt.

Unsicherheit kann deshalb etwas völlig anderes sein als Unwissenheit. Sie kann das Ergebnis von Wissen sein. Das bedeutet natürlich nicht, dass Experten grundsätzlich bescheiden und Laien grundsätzlich selbstüberschätzend wären. Auch hochqualifizierte Wissenschaftler können sich irren, ihre Kompetenzen überschätzen oder sich mit großer Sicherheit zu Dingen äußern, die außerhalb ihres Fachgebietes liegen. Aber vielleicht liegt genau hier die spannendere Frage hinter der ganzen Dunning-Kruger-Geschichte:

Warum verwechseln wir Sicherheit so leicht mit Kompetenz?

Und warum wirkt jemand, der sagt „Ich weiß es nicht genau“, häufig weniger überzeugend als jemand, der eine einfache Antwort liefert?

Darum geht es im nächsten Beitrag.

Literatur

Kruger, J. & Dunning, D. (1999). Unskilled and unaware of it: How difficulties in recognizing one's own incompetence lead to inflated self-assessments. Journal of Personality and Social Psychology, 77(6), 1121–1134.

Sanchez, C. & Dunning, D. (2018). Overconfidence among beginners: Is a little learning a dangerous thing? Journal of Personality and Social Psychology, 114(1), 10–28.

Magnus, J. R. & Peresetsky, A. A. (2022). A statistical explanation of the Dunning-Kruger effect. Frontiers in Psychology, 13, 840180.