Wenn wir in eine scheinbar nachvollziehbare Katastrophe hineingeraten, haben wir die Tendenz dazu, die Gefahr herunterzuspielen. Wir betrachten alle Ereignisse unter Einbezug unser bisherigen Erfahrungen, was dazu führt, dass wir Gefahren unterschätzen, wenn in unserem Alltag bisher noch nichts weiter Schlimmes passiert ist. Weiterhin führt Normalcy Bias dazu, dass Menschen versuchen, diejenigen zu beruhigen, die sich dagegen wehren, damit sie ihre Ruhe bewahren können.
Ein gutes Beispiel für Normalcy Bias sind Sturmwarnungen. Menschen haben in ihrem Leben sicherlich schon einige Stürme mitgemacht. Wenn sich darunter allerdings kein Sturm befunden hat, der etwas Wichtiges zerstört hat, dann werden Stürme eben nicht so ernstgenommen. Es werden nun Wetterwarnungen ausgegeben, aber diese werden größtenteils ignoriert, weil der angekündigte Sturm in Hinblick auf die bekannten Stürme bewertet wird. Und da die bekannten Stürme nicht so stark gewesen sind, wird davon ausgegangen, dass dieser Sturm wahrscheinlich auch nicht so stark wird.
Folgen: Normalcy Bias hilft dabei, die eigene Umgebung aufzunehmen und besser von Veränderungen zu unterscheiden. Ansonsten wäre alles für uns ständig neu und wir könnten nichts unterscheiden. Manchmal führt dieses Verhalten aber dazu, dass wir bis zur direkten Berührung nichts Besonderes in einer neuen Information sehen. So werden Warnungen vor einem starken Sturm oder einer Flut ignoriert, weil bisher nichts Sichtbares darauf hingedeutet hat, dass es schlimm werden könnte. Dasselbe gilt natürlich auch für globale Probleme wie dem Klimawandel oder das Ölfördermaximum. Probleme werden normal, weil wir uns nicht vorstellen können, welche Auswirkungen sie haben.
Ein gutes Beispiel für Normalcy Bias sind Sturmwarnungen. Menschen haben in ihrem Leben sicherlich schon einige Stürme mitgemacht. Wenn sich darunter allerdings kein Sturm befunden hat, der etwas Wichtiges zerstört hat, dann werden Stürme eben nicht so ernstgenommen. Es werden nun Wetterwarnungen ausgegeben, aber diese werden größtenteils ignoriert, weil der angekündigte Sturm in Hinblick auf die bekannten Stürme bewertet wird. Und da die bekannten Stürme nicht so stark gewesen sind, wird davon ausgegangen, dass dieser Sturm wahrscheinlich auch nicht so stark wird.
Folgen: Normalcy Bias hilft dabei, die eigene Umgebung aufzunehmen und besser von Veränderungen zu unterscheiden. Ansonsten wäre alles für uns ständig neu und wir könnten nichts unterscheiden. Manchmal führt dieses Verhalten aber dazu, dass wir bis zur direkten Berührung nichts Besonderes in einer neuen Information sehen. So werden Warnungen vor einem starken Sturm oder einer Flut ignoriert, weil bisher nichts Sichtbares darauf hingedeutet hat, dass es schlimm werden könnte. Dasselbe gilt natürlich auch für globale Probleme wie dem Klimawandel oder das Ölfördermaximum. Probleme werden normal, weil wir uns nicht vorstellen können, welche Auswirkungen sie haben.
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