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Die von Daniel Kahneman und Kollegen entwickelte Day Reconstruction Method (DRM) ist ein tagebuchbasierter Ansatz, mit dem das emotionale Wohlbefinden von Menschen im Laufe eines Tages gemessen werden soll. Die Teilnehmer unterteilen den vergangenen Tag in verschiedene Episoden und berichten, wie sie sich während jeder einzelnen gefühlt haben. Die Forscher berechnen dann das allgemeine Wohlbefinden einer Person - das, was Kahneman als "objektives Glück" bezeichnet hat - als den zeitlich gewichteten Durchschnitt der emotionalen Erfahrungen aller Episoden.
Es bleibt jedoch unklar, ob dies tatsächlich die Art und Weise ist, wie Menschen ihren Tag bewerten. In der bisherigen Wohlbefindensforschung, die das DRM verwendet, wurde diese Annahme selten in Frage gestellt oder empirisch überprüft. Andere psychologische Studien, darunter auch die von Kahneman selbst, deuten darauf hin, dass retrospektive Bewertungen von Erlebnissen häufig anderen kognitiven Regeln folgen - wie der Peak-End-Regel (Beurteilung von Erlebnissen nach ihren intensivsten und letzten Momenten) oder der Duration Neglect (Vernachlässigung der Dauer von Episoden).
In diesem Projekt wird untersucht, wie Menschen ihre emotionalen Erfahrungen bei der Bewertung ihres Tages wirklich zusammenfassen. Anhand neuartiger Daten aus dem Deutschen Jobsucher-Panel (GJSP) - unseres Wissens die erste DRM-Studie, die die Befragten auch um eine Bewertung ihrer gesamten emotionalen Erfahrung des Tages bittet - werden wir testen, welche Aggregationsmodelle die Gesamtbewertungen der Menschen am besten vorhersagen. Durch den Vergleich der Vorhersagekraft von zeitdauergewichteten Durchschnittswerten, Spitzenwertmodellen und anderen Heuristiken wird diese Studie neue Erkenntnisse darüber liefern, wie Individuen zusammenfassende Urteile über ihr tägliches Wohlbefinden bilden, und die Interpretation von Zeitnutzungs- und Wohlbefindensdaten verbessern.
Dieser Text wurde mit DeepL übersetzt am 26.02.2026