DENKSTRATEGIEN UND HEURISTIKEN
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Stand: 2026-01-24

QUELLEN
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  Web-Recherche durchgefuehrt am 2026-01-24:
  - britannica.com/topic/heuristic
  - wikipedia.org/wiki/How_to_Solve_It
  - plato.stanford.edu/entries/bounded-rationality
  - simplypsychology.org/heuristics.html

DEFINITION
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  HEURISTIK (griech. heuriskein = finden):
    Daumenregel oder Denkstrategie, die hilft,
    Probleme effizient (aber nicht perfekt) zu loesen.

  Kernidee:
    - Nicht optimal, aber "gut genug"
    - Schnell und sparsam
    - Funktioniert in vielen, aber nicht allen Faellen

URSPRUENGE
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POLYA'S "HOW TO SOLVE IT" (1945)
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  George Polya (1887-1985):
    Ungarisch-amerikanischer Mathematiker

  Vier-Phasen-Modell der Problemloesung:

  1. VERSTEHEN (Understanding)
     - Was ist die Unbekannte?
     - Was sind die Daten?
     - Was sind die Bedingungen?
     - Kannst du das Problem zeichnen?

  2. PLAN ENTWICKELN (Devising a plan)
     - Kennst du ein verwandtes Problem?
     - Kannst du das Problem umformulieren?
     - Kannst du ein einfacheres Problem loesen?
     - Kannst du nur einen Teil loesen?

  3. PLAN AUSFUEHREN (Carrying out the plan)
     - Pruefe jeden Schritt
     - Kannst du beweisen, dass er korrekt ist?

  4. RUECKBLICK (Looking back)
     - Kannst du das Resultat pruefen?
     - Kannst du es auf anderem Weg ableiten?
     - Kannst du es fuer andere Probleme nutzen?

POLYA'S HEURISTIKEN
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  - Analogie: Aehnliches Problem?
  - Variation: Problem aendern
  - Hilfsproblem: Einfachere Version
  - Rueckwaertsarbeiten: Vom Ziel her denken
  - Induktion: Von Beispielen abstrahieren
  - Spezialisierung: Konkrete Faelle betrachten

KOGNITIVE HEURISTIKEN
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VERFUEGBARKEITSHEURISTIK (Availability)
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  Definition:
    Wahrscheinlichkeit wird nach Leichtigkeit des
    Erinnerns eingeschaetzt.

  Entdeckung: Tversky & Kahneman (1973)

  Beispiel:
    Flugzeugabstuerze wirken haeufiger als sie sind,
    weil medial praesentpraesentsentpraeaes.

  Wann sinnvoll:
    - Haeufiges wird leichter erinnert
    - Wenn Medienverzerrung gering

  Wann problematisch:
    - Medienueberrepraesentierte Ereignisse
    - Seltene, aber dramatische Faelle

REPRAESENTATIVITAETSHEURISTIK (Representativeness)
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  Definition:
    Aehnlichkeit zu typischem Fall =
    Wahrscheinlichkeit der Zugehoerigkeit.

  Entdeckung: Kahneman & Tversky (1972)

  Beispiel (Linda-Problem):
    Linda ist 31, ledig, sehr intelligent und engagiert.
    Was ist wahrscheinlicher?
    a) Linda ist Bankangestellte
    b) Linda ist Bankangestellte und Feministin

    Viele waehlen b), obwohl a) logisch wahrscheinlicher.

  Wann sinnvoll:
    - Typische Faelle identifizieren

  Wann problematisch:
    - Vernachlaessigung von Basisraten
    - Konjunktionsfehler

ANKERHEURISTIK (Anchoring)
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  Definition:
    Erste Information (Anker) beeinflusst
    nachfolgende Schaetzungen.

  Entdeckung: Tversky & Kahneman (1974)

  Beispiel:
    "Ist der Mississippi laenger oder kuerzer als 500 Meilen?"
    beeinflusst Folgeschaetzung anders als
    "...laenger oder kuerzer als 5000 Meilen?"

  Anwendung:
    - Verhandlungen: Erstes Angebot wichtig
    - Preisgestaltung: Streichpreis als Anker

AFFEKTHEURISTIK
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  Definition:
    Gefuehle als Basis fuer Urteile.

  Beispiel:
    Mag ich die Person? → Ihre Argumente sind gut.

  Wann sinnvoll:
    - Schnelle Entscheidungen
    - Komplexe Situationen vereinfachen

  Wann problematisch:
    - Emotionale Manipulation
    - Irrelevante Gefuehle

PROBLEMLOESUNGSHEURISTIKEN
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MITTEL-ZIEL-ANALYSE
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  Strategie:
    1. Vergleiche Ist-Zustand mit Ziel
    2. Identifiziere Differenz
    3. Finde Operator, der Differenz reduziert
    4. Wende Operator an
    5. Wiederhole

  Ursprung: Newell & Simon (1963), GPS

  Beispiel:
    Ziel: Kuchen backen
    Differenz: Keine Zutaten
    Operator: Einkaufen gehen

HILL CLIMBING
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  Strategie:
    Immer den naechsten Schritt waehlen, der dem
    Ziel am naechsten bringt.

  Problem:
    - Lokale Maxima (Sackgassen)
    - Plateaus

  Loesung:
    - Simulated Annealing
    - Random Restarts

ANALOGIEBILDUNG
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  Strategie:
    Bekannte Loesung auf neues Problem uebertragen.

  Schritte:
    1. Erkennen der Problemstruktur
    2. Aehnliches Problem in Erinnerung
    3. Loesungsprinzip abstrahieren
    4. Auf aktuelles Problem anwenden

  Beispiel:
    Armee-Problem → Tumortherapie
    (Geteilte Kraefte konvergieren)

RUECKWAERTSSUCHE
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  Strategie:
    Vom Ziel ausgehen, Schritte rueckwaerts planen.

  Wann sinnvoll:
    - Klares Ziel, unklarer Anfang
    - Wenige Wege zum Ziel

BRAINSTORMING
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  Regeln (Osborn, 1953):
    1. Keine Kritik waehrend Ideensammlung
    2. Quantitaet vor Qualitaet
    3. Wilde Ideen willkommen
    4. Kombinieren und Verbessern erlaubt

ENTSCHEIDUNGSHEURISTIKEN
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TAKE-THE-BEST
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  Gigerenzer et al.

  Strategie:
    1. Nimm das wichtigste Kriterium
    2. Wenn es unterscheidet: Entscheide
    3. Wenn nicht: Naechstes Kriterium

  Vorteil:
    - Schnell und sparsam
    - Oft so gut wie komplexe Methoden

RECOGNITION HEURISTIC
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  Strategie:
    Waehle das, was du kennst.

  Beispiel:
    "Welche Stadt ist groesser: Detroit oder Milwaukee?"
    Wenn du nur Detroit kennst: Detroit.

  Paradox:
    Mehr Wissen kann zu schlechteren Entscheidungen fuehren.

SATISFICING (Simon)
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  Strategie:
    Erste Option waehlen, die "gut genug" ist.

  Gegenteil: Maximizing
    Alle Optionen pruefen, beste waehlen.

  Forschung (Schwartz):
    Satisficer sind oft zufriedener mit Entscheidungen.

ELIMINATION BY ASPECTS
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  Tversky (1972)

  Strategie:
    1. Wichtigstes Kriterium waehlen
    2. Optionen eliminieren, die nicht erfuellen
    3. Naechstes Kriterium
    4. Wiederholen bis eine Option bleibt

KREATIVHEURISTIKEN
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SCAMPER
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  Checkliste fuer kreative Ideenfindung:
    S - Substitute (Ersetzen)
    C - Combine (Kombinieren)
    A - Adapt (Anpassen)
    M - Modify/Magnify (Veraendern/Vergroessern)
    P - Put to other uses (Andere Verwendung)
    E - Eliminate (Weglassen)
    R - Reverse/Rearrange (Umkehren/Neuordnen)

MORPHOLOGISCHER KASTEN
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  Zwicky (1967)

  Methode:
    1. Problem in Parameter zerlegen
    2. Fuer jeden Parameter Auspraegungen listen
    3. Systematisch kombinieren

SIX THINKING HATS (de Bono)
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  Sechs Perspektiven nacheinander einnehmen:
    Weiss: Fakten, Daten
    Rot: Gefuehle, Intuitionen
    Schwarz: Kritik, Risiken
    Gelb: Optimismus, Vorteile
    Gruen: Kreativitaet, Alternativen
    Blau: Meta, Prozesssteuerung

OEKOLOGISCHE RATIONALITAET
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  Gigerenzer & ABC Research Group

  Kernidee:
    Heuristiken sind nicht "biases", sondern
    an Umwelt angepasste Werkzeuge.

  Fast and Frugal Heuristics:
    - Wenige Informationen nutzen
    - Einfache Entscheidungsregeln
    - Oft praeziser als komplexe Modelle

  Adaptive Toolbox:
    Sammlung von Heuristiken, je nach Situation.

  Spannung (Copilot-Ergaenzung):
    Heuristiken sind nicht nur Fehlerquellen,
    sondern oft ADAPTIVE Abkuerzungen.
    → Kontextabhaengige Bewertung noetig.

BEKANNTE UNIVERSELLE HEURISTIKEN (Copilot)
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OCCAM'S RAZOR
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  Prinzip:
    Die einfachste Erklaerung mit den wenigsten Annahmen
    ist meist die richtige.

  Anwendung:
    - Theoriebildung
    - Debugging
    - Diagnose

HANLON'S RAZOR
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  Prinzip:
    Schreibe nichts der Boeswilligkeit zu,
    was durch Dummheit hinreichend erklaerbar ist.

  Anwendung:
    - Konfliktdeeskalation
    - Fehleranalyse
    - Kommunikation

PARETO-PRINZIP (80/20)
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  Prinzip:
    80% der Ergebnisse kommen aus 20% des Aufwands.

  Anwendung:
    - Prioritaetensetzung
    - Ressourcenallokation
    - Fokussierung

WANN WELCHE HEURISTIK?
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| Situation                  | Empfohlene Heuristik          |
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| Zeitdruck                  | Take-the-best, Recognition    |
| Viele Optionen             | Elimination by Aspects        |
| Kreative Loesung gesucht   | SCAMPER, Brainstorming        |
| Mathematisches Problem     | Polya's Methode               |
| Unbekanntes Gebiet         | Analogiebildung               |
| Komplexes Ziel             | Mittel-Ziel-Analyse           |

BACH-INTEGRATION
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  Heuristiken in BACH-Workflows:

  Partner-Zuweisung:
    - Claude: Komplexe Problemanalyse, Polya-Methode
    - Gemini: Schnelle erste Einschaetzungen
    - Ollama: Lokale Entscheidungsunterstuetzung

  Anwendungen:
    - Strukturierte Problemloesung
    - Entscheidungsunterstuetzung
    - Kreativitaetsfoerderung
    - Bias-Awareness-Training

WICHTIGE WERKE
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  Polya: How to Solve It (1945)
  Simon: Models of Bounded Rationality (1982)
  Kahneman: Thinking, Fast and Slow (2011)
  Gigerenzer: Simple Heuristics That Make Us Smart (1999)
  de Bono: Six Thinking Hats (1985)

SIEHE AUCH
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  wiki/denken/denkfehler.txt
  wiki/denken/problemloesung.txt
  wiki/denken/rationalitaet.txt
  wiki/denken/metakognition.txt

