Cognitive Fit Theory

Definition: 

 

Inhaltsverzeichnis
1 Definition 
2 Einordnung
3 Anwendungsbeispiele
4 Varianten
5 Historie
6 Literaturverzeichnis

 

Allgemeine Definitionen

Die Cognitive Fit Theory ist eine Theorie aus den Kognitionswissenschaften, die sich mit dem Zusammenspiel der Darstellungsform von Fragestellungen oder Informationen und der menschlichen kognitiven Wahrnehmung beschäftigt. Die Kognitionswissenschaften beschreiben dabei die Beziehungen zwischen den fünf Sinnensorganen (Auge, Ohr, Hand, Mund und Nase) und den Einfluss auf die mentale Verarbeitung, wie in Abbildung 1 dargestellt.

Abbildung 1: Die fünf Sinnesorgane und deren mentale Verarbeitung in der Kognitionswissenschaft

Aus diesen Zusammenhängen entwickelten die Kognitionswissenschaften die folgende Bereiche/Definitionen für den Begriff der "Kognitiven Fähigkeiten" (am häufigsten untersuchte):

  • Wahrnehmung
  • Funktionsweise von Langzeit- und Kurzzeitgedächtnis
  • Bewusstes Lernen und Erinnern
  • Sprache und Spracherkennung
  • Zustandekommen von Entscheidungen und Urteilen
  • Intelligenz

 

„Unter Kognitionen werden alle Denk-und Wahrnehmungsvorgänge und deren mentale Ergebnisse (Wissen, Einstellungen, Überzeugungen, Erwartungen) verstanden.“ ( Lexikon für Psychologie, Quelle: http://psychomedia.de/lexikon/kognition.html)

 

Nach der Cognitive Fit Theory hat die Präsentation einer Problemstellung einen wesentlichen Einfluss auf eine Problemlösung. Kognitive Einflussfaktoren des Problemlösers integrieren dabei psychologische und pädagogische Aspekte und spielen dabei eine wichtige Rolle. Im folgendem wird die Cognitive Fit Theory im Bezug zur Lösung von Aufgaben- oder Problemstellungen erklärt. Jedoch kann die Theorie auch auf Informationsverbreitung (Didaktik) in Bezug gesetzt werden, da eine optimale Darstellungsform von Informationen ebenso einen wichtigen Einfluss auf die Wissensaufnahme hat.

 

Definition und Darstellung der Theorie

Die Grundlage der Cognitive Fit Theory bildet das allgemeine Problemlösungsmodell nach Vessey (Vessey 1991), dargestellt in Abbildung 2.

Abbildung 2: Allgemeines Problemlösungsmodell (Vessey 1991) mit Erweiterung (Galetta and Vessey 1991)

Als primäre Eingabefaktoren zur Lösungsfindung einer Problemstellung fungieren in Abbildung 2 die Problemdarstellung (Problem Representation) und die Aufgabenstellung zum Problem (Problem Solving Task). Beides wird durch kognitive Wahrnehmung vom menschlichen Bewusstsein aufgenommen. Anschließend wird im sogenannten Arbeitsgedächtnis die Darstellung und die Aufgabenstellung zu einer mentalen Problemrepräsentation (Mental Representation) zusammengeführt. Das sogenannte Arbeitsgedächtnis verarbeitet dann auf Grund der aufgenommen und schon bekannter Informationen die Aufgabensituation und erarbeitet eine Problemlösung (Problem Solution). Hierbei besagt die Cognitive Fit Theory, dass je besser die beiden Eingabefaktoren zusammenspielen und dadurch eine interne mentale Problempräsentation (Mental Representation) bildet, desto hochwertiger ist eine Lösung.

Der grundlegende Gedanke der Cognitive Fit Theory ist dabei, dass die richtige Repräsentation des Problems bzw. der Aufgabenstellung dabei ausschlaggebend ist. Die Wahl der richtigen Visualisierungsform (Problemdarstellung) ist dabei relevant für die mentale Problemrepräsentation. Beispielsweise kann eine graphische Darstellung einer Problemsituation eine Überfrachtung von Informationen liefern, die nicht notwendig für die Problemlösung sind. In anderen Situationen werden jedoch Detailinformationen notwendig sein, um die Aufgabenstellung (mental) zu verarbeiten. Ebenso ist eine einfache tabellarische Auflistung von Vor- und Nachteilen für eine Entweder-Oder-Situation besser geeignet, als eine Graphendarstellung.

 

Hypothesenbildung

In den Kognitionswissenschaften wird die Hypothese der Cognitive Fit Theory dadurch gebildet, dass das menschliche Arbeitsgedächtnis eine Visualisierung der Problemdarstellung vornimmt und dadurch eine bessere Problemlösungskompetenz bekommt (Seagull und Walker 1992). Das Arbeitsgedächtnis entspricht hierbei dem (menschlichen) Teil, der die Aufgabenstellung verarbeitet und die Lösung herbeiführt. Für die Umsetzung im Arbeitsgedächtnis sind zwei Kognitionsprozesse maßgeblich. Der erste Kognitionsprozess ist für die Verarbeitung der Wahrnehmungen (perceptual processing) und der zweite Kognitionsprozess für die konzeptuelle Verarbeitung (conceptual processing) verantwortlich. Die Verarbeitung der Wahrnehmung beschreibt die Aufnahme von Informationen durch visuelle Muster, Formen und Farben (Bolles 1991). Die konzeptuelle Verarbeitung kombiniert die (visuell) aufgenommen Informationen mit vorhandenem Wissen (Kieras und Meyer 1997). Ein hoher Cognitive Fit sagt aus, dass ein Zusammenspiel der beiden Kognitionsprozesse im richtigen Maß funktioniert und erheblichen (positiven) Einfluss auf ein Lösungsergebnis hat (vgl. Abbildung 3). Die besseren Lösungen sind dabei hochwertiger (Quality) und die Lösungen werden schneller erarbeitet (Performance).

Abbildung 3: Kognitiver FIT in Abhängigkeit zur Problemlösung. Darstellung nach (Vessey 1991) und eigene Gedanken.

 

Voraussetzungen und Hindernisse

Die Cognitive Fit Theory basiert auf der Annahme, dass eine dem Problemlöser angepasste Darstellungsform der Fragestellung eine qualitativ bessere Lösung hervorbringt. Es wird jedoch keine Aussage über die beste Darstellungsform getroffen. Ob beispielsweise ein Graph oder eine Tabelle für eine Problemdarstellung eine bessere Eignung aufweist, steht im individuellen Kontext der Aufgabenstellung, der Person, deren kognitiven Fähigkeiten und deren Wissen und Informationstand. Der Vorteil (hoher Cognitive Fit) liegt entsprechend in einer besseren Lösungsqualität, falls die Fragestellung in geeigneter Darstellungsweise dem Problemlösenden zu getragen wurde. In der Individualisierung der Problemdarstellung liegt jedoch der größte Nachteil (niedriger Cognitive Fit) der Cognitive Fit Theory. Die fragestellende Person muss über die (kognitiven) Fähigkeiten und den Informationsstand der befragten Person zum Thema sehr gut Bescheid wissen, um eine geeignete Darstellungsform zu wählen. So kann eine zu kompakte und informationsüberfrachtete Darstellung z.B. in Form eines Graphen zu falschen oder gegenläufigen Aufgabenlösung kommen. Jedoch führt ein hoher Cognitive Fit zu einer effizienten und effektiven Problemlösung.

 

Einordnung: 

Die Hypothesebildung (als Vorstufe der Theorie) entstammt dem wissenschaftlichen Bereich der Kognitionswissenschaften, da die primären Einflussfaktoren diesem wissenschaftlichen Bereich zuzuordnen sind. Weitere Einflüsse wirken durch Psychologie und Pädagogik auf Grund von menschlichen Verhaltenstheorien mit ein. Die Cognitive Fit Theory gilt als Theorie zur Auffindung von Lösungsansätzen / Problemlösungen. Eine starke Abgrenzung findet jedoch statt zu den Lerntheorien mit kognitiven Ansätzen, z.B. der Cognitive Load Theory. Diese unterscheiden sich durch die im Vordergrund stehende (didaktische) Lerntheorie in Abgrenzung zum Problemfindungsansatz der Cognitive Fit Theory. Bei der Cognitive Fit Theory steht der Visualisierungsaspekt im Vordergrund.

Die Einordnung und Beachtung der Cognitive Fit Theory im Kontext der Wirtschaftsinformatik findet in folgenden Bereichen statt:

  • Auswahl der richtigen Modellierungsperspektive, z.B. EPK oder BPMN zur Darstellung von Prozessabläufen
  • Softwarevisualisierung (UML)
  • Darstellung von Web Seiten (vgl. Abschnitt Anwendungsbeispiele)

 

Anwendungsbeispiele: 

Die Cognitive fit theory stellt ein theoretisches Framework zur Beurteilung von verschiedenen Lösungsstrategien im Kontext entsprechender Aufgaben zur Verfügung (vgl. Vessey 1991). Auch in der Wirtschaftsinformatik, im IS-Research, findet die Theorie mehrfach Anwendung. Exemplarisch werden hier drei wissenschaftliche Arbeiten vorgestellt, die sich dieser Theorie bedienen.

1. Darstellung im Online-Shop

Das Paper „The Effects of Information Format and Shopping Task on Consumers‘ Online Shopping Behavior: A Cognitive Fit Perspective“ von Weiyin Hong, James Y.L. Thong, und Karyan Tam (2005) beschäftigt sich mit der Untersuchung des Cognitive Fit zwischen dem dargestellten Informationsformat eines Online-Shops und der Shopping-Absicht des Kunden (vgl. Hong et al. 2005).

1.1 Problemstellung

Wie sieht der Fit zwischen Informationsformat und Shopping-Absicht (shopping task) aus und wie beeinflusst dieser Fit den Einkauf eines Kunden und die Wahrnehmung des Einkaufserlebnisses? Verglichen wurden als Informationsformate die Liste (ein Produkt pro Zeile, s. Abb.) und die Matrix-Darstellung (mehrere Produkte pro Zeile, s. Abb.) im Kontext der Shopping-Aufgaben Searching (direkte Suche nach bestimmten Produkten) und Browsing (unbestimmte Suche nach generellen Rubriken).

1.2 Anwendung der Cognitive fit theory

Zur empirischen Untersuchung des Fits wurden insgesamt 118 Testpersonen auf verschiedene „Shopping trips“ geschickt. Als Ergebnis kam heraus, dass entsprechend der cognitive fit theory die shopping performance positiv beeinflusst werden kann, wenn das Informationsformat einer Website mit der Shopping-Absicht des Kunden zusammenpasst, also ein Cognitive Fit vorhanden ist (für Searching-Tasks die Matrix und für Browsing-Tasks die Listen-Darstellung). Die Suchzeit der Kunden kann verkürzt und die Informationsbeschaffung verbessert werden.

1.3 Kritik

Die Auswirkungen anderer Darstellungsvarianten werden nicht beachtet. So könnte z.B. noch untersucht werden, wie verschiedene Bildgrößen, Schriften und Animationen das Kaufverhalten beeinflussen können.

Abbildung: Links die Matrix und rechts die Listen-Darstellung (vgl. Hong et al. 2005)

2. Objekt- und Prozessorientierte Anforderungsmodellierung

Das Paper „Cognitive Fit in Requirements Modeling: A Study of Object and Process Methodologies“ von Ritu Agarwal, Atish P. Sinha, und Mohan Tanniru (1996) beschäftigt sich mit der Untersuchung des Cognitive Fit zwischen objekt- und prozessorientierten Methoden angewendet auf objekt- und prozessorientierte tasks im Requirements Modeling (vgl. Agarwal et al. 1996).

2.1 Problemstellung

Requirements Modeling, bzw. die Anforderungsmodellierung ist eine kritische Aufgabe im Entwicklungskreislauf von Software. Die erfolgreiche Systemimplementierung hängt maßgeblich von der Qualität der Anforderungsmodelle ab. Wie beeinflusst der Fit zwischen Tool und Aufgabe die Leistung der Modellerstellung?

2.2 Anwendung der Cognitive fit theory

Zur empirischen Untersuchung des Fits wurden insgesamt 43 Testpersonen prozess- und objektorientierte Aufgaben zur Anforderungsmodellierung gestellt, wobei 24 Personen ein objektorientiertes Tool nutzten und 19 Personen ein prozessorientiertes. Als Ergebnis kam heraus, dass entsprechend der cognitive fit theory die Leistung der Testpersonen verbessert wurde, wenn sie prozessorientierte Aufgaben mit einem Tool bearbeiteten, welches prozessorientierte Aspekte betont, und analog dazu objektorientierte Aufgaben besser mit einem objektorientierten Tool zu bewältigen sind. Der bestehende Cognitive Fit zwischen Tool und Aufgabe verbessert also die Problemlösung.

2.3 Kritik

Es wurden nur genau zwei Tools bei der empirischen Untersuchung genutzt. Weitere tool-spezifische Eigenschaften als nur die Prozess- oder Objektorientierung könnten das Ergebnis beeinflusst haben.

 

3. Softwareverständnis und –modifikation

Das Paper „The Role of Cognitive Fit in the Relationship between Software Comprehension and Modification“ von Teresa M. Shaft und Iris Vessey (2006) beschäftigt sich mit der Untersuchung des Cognitive Fit zwischen dem Verständnis von Software und dessen Modifikation (vgl. Shaft und Vessey 2006).

3.1 Problemstellung

Softwarewartung als Verknüpfung von Verständnis und Modifikation. Wie sieht der Fit zwischen der mentalen Repräsentation der Software und der mentalen Repräsentation der Modifikations-Aufgabe aus? Nimmt die Leistung der Softwarewartung zu, je besser das Verständnis der bearbeitenden Person über die Software ist?

3.2 Anwendung der Cognitive fit theory

Zur empirischen Untersuchung des Fits wurden 24 Testpersonen angehalten, Software zu studieren und entweder in der Funktion oder im Kontrollfluss zu modifizieren. Dabei arbeitete jede Person sowohl in Situationen mit als auch ohne Cognitive Fit. Als Ergebnis kam heraus, dass entsprechend der cognitive fit theory die Leistung verbessert wurde, wenn die mentalen Repräsentationen der Software und der Modifikations-Aufgabe auf dieselben Informationen den Schwerpunkt legen.

3.3 Kritik

Anzahl der Testpersonen relativ gering. Ansonsten lässt das Paper kaum Raum für Kritik.

 

Variante: 

Das erweiterte Cognitive Fit Modell, dass 1994 Zhang und Norman entwickelt wurde, wurde von Holschke im Jahr 2011 aufgegriffen und er zeigte auf, wie man dieses Modell auf die Prozessmodellwiederverwendung anwenden kann. Dazu hat er das erweiterte Cognitive Fit Modell spezialisiert (siehe Abbildung).

Abbildung: Spezialisierung des erweiterten Cognitive Fit Modells im Kontext der Prozessmodellwiederverwendung (Holschke 2011)

In der Abbildung kann man sehen, dass Holschke das interne Dömenwissen über das Problem als Domänen und Modellierungswissen angepasst hat. Die externe Problemrepräsentation hat er als externe Aufgabenrepräsentation dargestellt, in der sich die Geschäftsprozessbeschreibung und das Wiederverwendunsprozessmodell befindet. Die mentale Aufgabenlösung wird hier als mentale Repräsentation für die Prozessmodellkonstruktion/-adaption angepasst. Die Prozessmodellkonstrunktionsaufgabe stellt hier die Problemlösungsaufgabe dar und die Prozessmodellierungsperfomanz ist in seiner Spezialisierung des erweiterten Cognitive Fit Modells die Leistung der Problemlösung. (Holschke 2011)

Historie: 

Die Cognitive Fit Theorie wurde erstmals 1991 von Iris Vessey aufgestellt. Das Paradigma des Cognitive Fit wurde jedoch schon im Jahr 1979 von Bettmann und Zins beschrieben und ist zugehörig bei den Kognitionswissenschaften. Die theoretische Grundlage für das Paradigma der Cognitive Fit fand bereits schon im Jahr 1972 statt, als die Informationsverarbeitungstheorie von Newell und Simon gebildet wurde. Die Informationsverarbeitungstheorie sagt aus, dass menschliche Problembearbeiter dazu geneigt sind, den Lösungsaufwand für ein Problem zu verkleinern, da sie nicht mehr als eine endliche Informationsverarbeitungskapazität besitzen. Für diese Theorie gewannen Newell und Simon 1975 den Turing-Preis. Diese Theorie wurde von Iris Vessey 1991 zur Cognitive Fit Theorie erweitert, indem man den Prozess zur Problembewältigung sich erleichtert, durch das Darstellen des Problems und zwar so, dass das Problem bestmöglich an die Lösungsaufgabe angepasst ist. Das bedeutet man erhöht seinen Cognitive Fit die Darstellung in Tabellen- oder Graphenform. So kann man also annehmen, je höher der Coginitive Fit ist, desto leichter ist eine Aufgabe zu lösen. In der folgen Abbildung ist das Cognitive Fit Modell von Iris Vessey dargestellt (Vessey 1991, Levina 2012):

Abbildung 1.: Allgemeines Problemlösungsmodel (Vessey 1991)

Das Modell von Vessey wurde von einigen Wissenschaftlern weiterentwickelt und so entstand 1994 durch Zhang und Norman das erweiterte Cognitive Fit Modell. (Holschke 2011)

Abbildung 2: Erweitertes Cognitive Fit Modell (Zhang und Norman 1994)

Das erweiterte Cognitive Fit Modell sollte helfen, das Problem effektiver und effizienter zu lösen. Das Modell wurde um die interne Domänen Repräsentation und die externe Problem Repräsentation erweitert. (Holschke 2011)

Literaturverzeichnis

Printmedien: Bücher, Zeitschriften und Paper

Agarwal, R., A. P. Sinha, M. R. Tanniru (1996) “Cognitive Fit in Requirements Modeling: A Study of Object and Process Methodologies”, Journal of Management Information Systems, 13(2), 137–162.

Bolles E. B. (1991) A Second Way of Knowing. Prentice Hall, New York, 1991.

Galetta, Dennis and Vessey, Iris (1991). Cognitive Fit: An Empirical Study of Information Acquisition, Information System Research 2, (1), S. 63-83

Levina, Olga (2012): "Netzwerkbasierte Ereignisorientierte Analyse von Geschäftsprozessen", Technischen Universität Berlin, Deutschland 2012, S. 242-244

Holschke, Oliver (2011): "Granularität als kognitiver Faktor in der adaptiven Wiederverwendung von Geschäftsprozessmodellen", Technische Universität Berlin, Deutschland, 2011, S. 76-82

Hong, Weiyin , Thong, James Y.L., Tam, Kar Yan (2005) “The Effects of Information Format and Shopping Task on Consumers' Online Shopping Behavior: A Cognitive Fit Perspective”, Journal of Management Information Systems, 21(3), 149-184.

Kieras D. E. and Meyer D. E (1997). An overview of the epic architecture for cognition and performance with application to human-computer interaction. Human-Computer Interaction, 12:391_438

Seagull F. and Walker N. (1992) The effects of hierarchy structure and visualization ability on computerized information retrieval. International Journal of Human Computer Interaction, 4: 369-385

Shaft, Teresa M., Iris Vessey, (2006) "The Role of Cognitive Fit in the Relationship between Software Comprehension and Modification", MIS Quarterly, Volume 30, Issue 1, pp. 29-55.

Vessey, Iris (1991): “Cognitive Fit: A Theory-Based Analysis of the Graphs Versus Tables Literature”, Decision Sciences 22,(2), S. 219-240