Seltsame Zahlen: Deutschland fällt bei COVID-19 aus dem Rahmen

Lügen haben kurze Beine – und man erkennt sie an den Daten.

Man kann sich zum Beispiel Zufallsverteilungen zunutze machen, um zu bestimmen, wie weit verbreitet die Bereitschaft zu mogeln ist, wenn man sich unbeobachtet fühlt bzw. das Entdeckungsrisiko für gering hält.

Urs Fischbacher und Franziska Föllmi-Heusi haben sich das wie folgt zunutze gemacht:

We present a novel experimental design to measure honesty and lying. Participants receive a die which they roll privately. Since their payoff depends on the reported roll of the die, the subjects have an incentive to be dishonest and report higher numbers to get a higher payoff. This design has three advantages. First, cheating cannot be detected on the individual level, which reduces potential demand effects. Second, the method is very easy to implement. Third, the underlying true distribution of the outcome under full honesty is known, and hence it is possible to test different theoretical predictions. We find that about 20% of inexperienced subjects lie to the fullest extent possible while 39% of subjects are fully honest. In addition, a high share of subjects consists of partial liars; these subjects lie, but do not report the payoff-maximizing draw. We discuss different motives that explain the observed behavioral pattern.

Die gesamten Ergebnisse können im Journal of the European Economic Association, Heft 3, 2013, auf den Seiten 525-547 nachgelesen….

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