Zwei Bankräuber und der Zitronensaft
Am 6. Januar 1995 überfielen McArthur Wheeler und Clifton Earl Johnson zwei Banken im Raum Pittsburgh. Sie verzichteten auf eine gewöhnliche Maskierung und hatten ihre Gesichter stattdessen mit Zitronensaft eingerieben. Der überlieferten Geschichte zufolge glaubten sie, dadurch für die Überwachungskameras unsichtbar zu werden: Schließlich lässt sich Zitronensaft als unsichtbare Tinte verwenden.
Wheeler soll seine Idee sogar mit einer Polaroidkamera ausprobiert haben. Auf einer Aufnahme war sein Gesicht nicht zu erkennen; offenbar sah er darin eine Bestätigung seiner Theorie. Dass die Aufnahme aus anderen Gründen misslungen sein könnte, zog er nicht ausreichend in Betracht.
Johnson wurde wenige Tage nach den Überfällen verhaftet. Wheeler wurde erst im April festgenommen, nachdem Überwachungsaufnahmen im Fernsehen ausgestrahlt worden waren. Der Fall regte den Psychologen David Dunning zu einer Frage an: Könnte ein Mangel an Können uns zugleich daran hindern, diesen Mangel bei uns selbst zu erkennen?
Gemeinsam mit Justin Kruger untersuchte er diese Frage. 1999 veröffentlichten beide ihre Studie Unskilled and Unaware of It, die später als Ursprung des Dunning-Kruger-Effekts berühmt wurde.
Eine interessante Randbemerkung zum kritischen Lesen: Im Einstieg ihrer Originalarbeit erwähnen Kruger und Dunning nur Wheeler. Zudem schreiben sie, er sei „later that night“ verhaftet worden. Weil unmittelbar zuvor die Überfälle geschildert werden, lässt sich dies leicht als Festnahme in derselben Nacht verstehen. Tatsächlich lagen zwischen den Überfällen im Januar und Wheelers Festnahme im April mehr als drei Monate. Die Angabe, dass die Festnahme kurz nach der Ausstrahlung der Bilder erfolgte, bezieht sich auf die Fernsehnachrichten im April. Diese missverständliche Chronologie berührt nicht die experimentellen Ergebnisse, zeigt aber: Auch die Hintergrundgeschichten wissenschaftlicher Arbeiten verdienen sorgfältige Prüfung.
Was bedeutet der Dunning-Kruger-Effekt?
Der Begriff beschreibt ein Muster, bei dem Personen mit geringen Fähigkeiten in einem bestimmten Bereich ihre eigene Leistung häufig deutlich zu hoch einschätzen. Nach der ursprünglichen Erklärung von Kruger und Dunning fehlt ihnen teilweise gerade jene Kompetenz, mit der sie ihre eigenen Fehler zuverlässig erkennen könnten.
Wer nicht weiß, woran man eine gute Lösung erkennt, kann oft auch die Schwächen der eigenen Lösung nicht beurteilen.
Hier geht es um Metakognition: die Fähigkeit, das eigene Denken, Wissen und Können einzuschätzen. Eine Aufgabe richtig zu bearbeiten und beurteilen zu können, ob man sie richtig bearbeitet hat, sind zwei verwandte, aber unterschiedliche Leistungen.
Das ist keine Aussage über den Wert oder die Intelligenz eines Menschen. Und es bedeutet keineswegs, dass jeder Anfänger selbstüberschätzt ist. Untersucht wurde ein statistisches Muster über Gruppen von Teilnehmern hinweg.
Die vier Studien von Kruger und Dunning
Die Forscher führten vier Untersuchungen mit Studierenden der Cornell University durch. Die Teilnehmer bearbeiteten Aufgaben und sollten einschätzen, wie gut sie im Vergleich zu anderen abgeschnitten hatten.
Humor
In der ersten Studie beurteilten Teilnehmer Witze. Ihre Bewertungen wurden mit denen professioneller Komiker verglichen. Wer weniger Übereinstimmung mit diesem Maßstab erreichte, überschätzte tendenziell die eigene Fähigkeit zur Bewertung von Humor.
Logisches Denken
Die zweite Studie untersuchte logisches Schlussfolgern. Auch hier schätzten sich die leistungsschwächsten Teilnehmer im Gruppenvergleich deutlich zu hoch ein.
Grammatik
In der dritten Studie lösten Teilnehmer Grammatikaufgaben. Zusätzlich ging es darum, ob sie die Qualität fremder Antworten beurteilen und daraus etwas über die eigenen Leistungen lernen konnten. Auch hier zeigte sich eine besonders ausgeprägte Fehleinschätzung bei geringer Testleistung.
Training und Selbsterkenntnis
In der vierten Studie ging es erneut um logisches Denken. Nach einem Test erhielt ein zufällig ausgewählter Teil der Teilnehmer eine kurze Schulung; die Kontrollgruppe beschäftigte sich mit einer anderen Aufgabe. Anschließend sollten die Teilnehmer ihre zuvor bearbeiteten Aufgaben und ihre ursprüngliche Leistung erneut beurteilen. Besonders leistungsschwache Teilnehmer mit Schulung konnten eigene richtige und falsche Antworten danach wesentlich besser unterscheiden und ihre frühere Leistung realistischer einschätzen. Untersucht wurde also vor allem die verbesserte Beurteilung der bereits abgegebenen Antworten, nicht eine neue Leistungsmessung nach dem Training.
Das 12. und das 62. Perzentil
Die Originalarbeit nennt einen besonders eindrucksvollen Befund: Teilnehmer aus dem schwächsten Leistungsviertel lagen mit ihrer tatsächlichen Leistung im Durchschnitt beim 12. Perzentil, schätzten ihre relative Position aber etwa beim 62. Perzentil ein.
Das 12. Perzentil bedeutet ungefähr: besser als 12 Prozent der Vergleichsgruppe. Das 62. Perzentil bedeutet dagegen: vermeintlich besser als 62 Prozent der Gruppe. Die Teilnehmer hielten sich also im Durchschnitt für leicht überdurchschnittlich, obwohl sie tatsächlich zur leistungsschwächsten Gruppe gehörten.
Auch besonders leistungsstarke Teilnehmer lagen mit ihren Einschätzungen teilweise daneben. Sie unterschätzten gelegentlich ihre relative Position. Diese Daten zeigen zunächst eine Diskrepanz zwischen Leistung und Selbsteinschätzung – die Ursache dieser Diskrepanz muss man davon getrennt untersuchen.
Die berühmte „Mount Stupid“-Kurve ist nicht die Originalgrafik
Vielleicht kennst du die Grafik, die erst steil nach oben zum „Mount Stupid“ führt, dann in das „Valley of Despair“ abstürzt und anschließend langsam wieder ansteigt. Auf der horizontalen Achse steht der Wissensstand, auf der vertikalen das Selbstvertrauen.
So eingängig diese Grafik ist: Sie stammt nicht aus der Originalarbeit. Kruger und Dunning verfolgten nicht über Jahre, wie ein einzelner Mensch beim Lernen sein Selbstvertrauen verändert. Sie verglichen die Leistungen und Selbsteinschätzungen verschiedener Personen; ihre Abbildung 1 auf Seite 1124 der Originalarbeit zeigt zum Beispiel die Ergebnisse für vier Leistungsviertel beim Humor-Test. Ein Querschnitt über Leistungsgruppen lässt sich nicht ohne Weiteres in eine feste zeitliche Lernkurve verwandeln.
Die populäre Kurve kann eine eigene Lernerfahrung illustrieren; sie ist aber kein experimentell belegter Lebenslauf unseres Selbstvertrauens. Dass sich ausgerechnet zu diesem Thema ein wissenschaftlich nicht gedecktes Schaubild so erfolgreich verbreitet hat, ist selbst eine gute Erinnerung an die Notwendigkeit kritischen Denkens.
Ein Beispiel aus dem Python-Unterricht
Wer gerade Python gelernt hat, kann nach kurzer Zeit Variablen, Schleifen und eigene Funktionen verwenden. Das sind echte Fortschritte. Vielleicht erscheint Programmieren plötzlich ziemlich einfach. Erst später begegnet man Rekursion, Generatoren, Nebenläufigkeit, Softwarearchitektur, Tests und vielen anderen Themen.
Dann kann das subjektive Gefühl der eigenen Kompetenz vorübergehend sinken, obwohl die tatsächlichen Fähigkeiten wachsen. Man sieht schlicht klarer, wie umfangreich das Gebiet ist. Das ist ein mögliches Lernmuster, aber kein Beweis dafür, dass alle Lernenden eine typische Berg-und-Tal-Kurve durchlaufen.
Politik und die Illusion des Verstehens
Manche politischen Probleme erscheinen erstaunlich einfach, solange wir nur eine einzige Ursache oder Lösung betrachten. Steuern senken, eine Verwaltung abschaffen oder eine Technologie einführen – solche Vorschläge können sinnvolle Bestandteile einer Lösung sein. Die Folgen hängen jedoch von Wechselwirkungen, Voraussetzungen und Zielkonflikten ab.
Hier hilft der verwandte Begriff Illusion der Erklärungstiefe (Illusion of Explanatory Depth). Wir glauben oft, einen Vorgang gut zu verstehen, bis wir aufgefordert werden, die einzelnen Mechanismen konkret zu erklären.
Fernbach und Kollegen berichteten 2013, dass ein solches Erklären politische Positionen teilweise gemäßigter machte. Eine spätere, vorregistrierte Replikation von Crawford und Ruscio (2021) fand zwar ebenfalls, dass Teilnehmer ihre Wissenslücken besser erkannten, aber keine zuverlässige politische Mäßigung. Gerade dieser Unterschied ist lehrreich: Das Bewusstsein über die Grenzen des eigenen Verständnisses kann wachsen, ohne dass sich deshalb die Meinung ändert.
Eine stark vertretene politische Ansicht ist daher weder ein Beweis für hohe Kompetenz noch für den Dunning-Kruger-Effekt. Wir sollten Argumente und Belege prüfen, statt politische Gegner mit psychologischen Etiketten abzufertigen.
Verschwörungstheorien und soziale Medien
Im Internet kann man innerhalb weniger Stunden eine große Menge an Artikeln und Videos zu einem Thema konsumieren. Doch viele Informationen ergeben nicht automatisch fundiertes Fachwissen. Besonders schwierig ist die Frage, ob wir die Qualität und Verlässlichkeit unserer Quellen beurteilen können.
In sozialen Medien können entschieden formulierte Aussagen kompetenter wirken als vorsichtige Erklärungen, die Unsicherheiten offenlegen. Dazu kommt der Bestätigungsfehler (Confirmation Bias): Wir neigen dazu, Informationen bevorzugt wahrzunehmen oder zu akzeptieren, die zu unseren bestehenden Überzeugungen passen.
Es wäre jedoch falsch, Verschwörungsglauben oder politische Polarisierung allein mit dem Dunning-Kruger-Effekt zu erklären. Beides hängt mit mehreren individuellen und gesellschaftlichen Mechanismen zusammen. Eine konkrete Behauptung muss anhand ihrer Belege beurteilt werden, nicht anhand eines vermuteten psychologischen Defizits ihres Vertreters.
Ist der Dunning-Kruger-Effekt wissenschaftlich umstritten?
Ja – insbesondere die Größe und die Erklärung des beobachteten Musters werden diskutiert. Ein Problem ist die statistische Struktur der Tests. Wer am unteren Ende einer begrenzten Leistungsskala liegt, hat nach unten wenig Platz für eine Fehleinschätzung, nach oben aber viel. Für besonders gute Leistungen gilt das Gegenteil.
Hinzu kommt die Regression zur Mitte: Wenn zwei Messgrößen nicht perfekt zusammenhängen, fallen sehr extreme Werte der einen Größe häufig mit weniger extremen Werten der anderen zusammen. Ein Teil des bekannten Musters kann deshalb statistisch entstehen, ohne dass man eine besondere Unfähigkeit zur Selbsteinschätzung voraussetzen muss.
Gignac und Zajenkowski argumentierten 2020 auf Grundlage von Daten zur Einschätzung der eigenen Intelligenz, dass das verbreitete Muster überwiegend ein statistisches Artefakt sein könnte. Dunkel, Nedelec und van der Linden berichteten 2023 dagegen bei der erneuten Untersuchung von Intelligenzdaten einen kleinen, aber statistisch signifikanten Effekt. Über sein Ausmaß und die geeigneten statistischen Verfahren wird weiter diskutiert.
Wichtig ist die Unterscheidung zwischen der Einschätzung einer ganz konkreten Fertigkeit – etwa Grammatik – und der Selbsteinschätzung allgemeiner Intelligenz. Ergebnisse aus einem Bereich dürfen nicht gedankenlos auf alle anderen übertragen werden.
Die Kritik beweist nicht, dass Menschen sich immer korrekt einschätzen. Sie zeigt, dass wir zwischen dem beobachteten Muster und seiner psychologischen Erklärung unterscheiden müssen. Genau das gehört zu gutem wissenschaftlichen Arbeiten.
Warum erkennen wir den Effekt so gern bei anderen?
In Diskussionen wird der Dunning-Kruger-Effekt besonders gern auf politische Gegner, selbsternannte Experten oder Menschen mit ungewöhnlichen Überzeugungen angewendet. Dabei wird leicht übersehen, dass wir die Fähigkeit zur Selbstüberschätzung nicht exklusiv bei anderen finden.
Wenn ich eine Meinung für völlig selbstverständlich halte: Woher weiß ich, dass ich die entscheidenden Zusammenhänge wirklich verstanden habe? Welche Informationen könnte ich übersehen? Würde ich bemerken, wenn mein eigenes Argument einen Fehler enthält?
Das bedeutet nicht, dass alle Positionen gleich gut begründet wären. Es bedeutet nur, dass ich meine eigenen Aussagen an denselben kritischen Maßstäben messen sollte wie die Aussagen anderer Menschen. Dazu passen vier Fragen:
- Was weiß ich tatsächlich? Welche Angaben kann ich belegen?
- Woher weiß ich es? Wie zuverlässig sind meine Quellen?
- Kann ich es erklären? Verstehe ich die Zusammenhänge über Schlagworte hinaus?
- Was würde mich umstimmen? Welche Beobachtung würde meine Überzeugung widerlegen?
Fazit: Wissen und intellektuelle Bescheidenheit
Der Dunning-Kruger-Effekt ist interessant, nicht weil er uns ein bequemes Etikett für vermeintlich inkompetente Mitmenschen liefert. Er wirft vielmehr die Frage auf, wie zuverlässig wir die Grenzen unseres eigenen Wissens wahrnehmen.
Die ursprünglichen Experimente zeigen bemerkenswerte Unterschiede zwischen tatsächlicher und eingeschätzter Leistung. Die wissenschaftliche Kritik zeigt zugleich, dass man diese Unterschiede nicht vorschnell mit einer einzigen Theorie erklären sollte. Selbst die populäre Darstellung des Effekts ist ein Beispiel dafür, wie leicht eine überzeugende Geschichte die eigentlichen Daten überlagern kann.
Die Fähigkeit, die eigene Unwissenheit zu erkennen, ist selbst eine Form von Wissen.
Vielleicht beginnt kritisches Denken deshalb mit einem unscheinbaren Satz: „Das weiß ich nicht.“ Nicht als Ausdruck von Schwäche, sondern als Bereitschaft, sich durch bessere Argumente und neue Erkenntnisse korrigieren zu lassen.
Wissenschaftliche Quellen
- 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. DOI · Originalarbeit als PDF
- Morris, E. (2010). The Anosognosic's Dilemma (Part 1). The New York Times. Historische Einordnung
- Gignac, G. E., & Zajenkowski, M. (2020). The Dunning-Kruger Effect Is (Mostly) a Statistical Artefact: Valid Approaches to Testing the Hypothesis with Individual Differences Data. Intelligence, 80, 101449. DOI
- Dunkel, C. S., Nedelec, J., & van der Linden, D. (2023). Reevaluating the Dunning-Kruger Effect: A Response to and Replication of Gignac and Zajenkowski (2020). Intelligence, 96, 101717. DOI
- Fernbach, P. M., et al. (2013). Political Extremism Is Supported by an Illusion of Understanding. Psychological Science, 24(6), 939–946. DOI
- Crawford, J. T., & Ruscio, J. (2021). Asking People to Explain Complex Policies Does Not Increase Political Moderation: Three Preregistered Failures to Closely Replicate Fernbach, Rogers, Fox, and Sloman’s (2013) Findings. Psychological Science, 32(4), 611–621. DOI
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