Können Sie eine Zahl, die von einer Person "zufällig" gewählt wird, besser vorhersagen als der Zufall?

Ja, Menschen sind vorhersehbarer als Zufall. Es ist als „Blue-Seven-Phänomen“ bekannt, denn wenn nach einer Farbe und einer Zahl von eins bis neun gefragt wird, übertreffen diese die Erwartungen.

Dieser Enzyklopädieeintrag aus dem Jahr 2015 gibt einen Überblick über die Forschung. Eine große Stichprobe japanischer Universitätsstudenten fand:

Was die bevorzugte Zahl betrifft, wählten die Probanden in Saitos Studie am häufigsten „sieben“ (22,50 %), was Simons [13] Feststellung des „Blue-Seven-Phänomens“ unterstützt. Die Begründung für die Wahl zeigte, dass „Sieben“ mit „Glückssieben“ assoziiert wurde und unter japanischen Studenten als „Glückszahl“ und „Glückszahl“ galt. Als weitere stark bevorzugte Zahlen wurden „drei“ (16,24 %), „fünf“ (13,03 %) und „eins“ (11,84 %) gefunden. Ungerade Zahlen machten 68,35 % der Antworten aus. Männliche Studierende wählten häufiger die Nummer „eins“ (Männer 15,67 %; Frauen 9,07 %), wobei als Hauptgrund angegeben wurde, dass sie „Nummer eins“ bzw. „Spitze“ darstelle. Studentinnen hingegen bevorzugten „fünf“ (Männer 9,66 %; Frauen 15,30 %), weil ihnen „die Zahl einfach gefiel“ oder weil es „ein Geburtsdatum“ war, „ein guter Schnittpunkt“ bzw „eine schöne Nummer. Auch bei der Nummernauswahl wurde ein Geschlechtsunterschied festgestellt. Zahlen wurden manchmal wegen ihrer „visuellen Erscheinung“ bevorzugt.

Nun bezog sich die ursprüngliche Behauptung auf Zahlen von eins bis hundert, nicht nur eins bis neun. Ich habe keine Forschung zu einem so breiten Bereich gefunden, aber das Ändern des Bereichs der Zahlen wurde in diesem Artikel von 1977 mit dem Titel The "Blue Seven" Is Not A Phenomenon untersucht . [Der Titel des Papiers bedeutet nicht, dass die Leute nicht häufiger Blau und Sieben wählen. Es ist so, dass die Leute, die Blau wählen, nicht eher sieben wählen als die Leute, die nicht Blau wählen.]

Sie betrachteten den Bereich 2-12 (um Würfelspiele nachzuahmen):

Das Ändern der Länge des Bereichs und seiner Anfangs- und Endpunkte hatte keinen Einfluss auf die Auswahl von sieben in der Präferenzbedingung

Sie haben sich auch den Bereich 0-20 angesehen:

Ein Chi-Quadrat-Wert für die bevorzugte Anzahl konnte nicht berechnet werden, da die erwartete Häufigkeit pro Zelle weniger als fünf war. Aus der Häufigkeitsverteilung geht jedoch hervor, dass sieben nicht die bevorzugte Zahl ist. Dieses Ergebnis gilt auch für die bevorzugte Bedingung. [...] Diese Ergebnisse legen nahe, dass die Wahl von sieben als bevorzugte oder bevorzugte Zahl von dem vom Experimentator angegebenen Bereich abhängt.

Hier würde eine statistisch größere Stichprobe helfen.

Die Vorhersagbarkeit zufälliger Entscheidungen überträgt sich auf mehr als nur Farben und Zahlen .

Menschen sind wirklich schlecht darin, Zufallszahlen auszuwählen . Der Grund dafür ist, dass wir fest verdrahtet sind, um Muster in der Natur zu identifizieren – sogar in dem Ausmaß, dass wir Muster sehen, wo keine existieren. Aber während uns das beim Jagen hilft (wir sind schließlich Raubtiere, und die Umrisse einer Tiergestalt im Gebüsch bedeutet Beute), erleben wir eine kognitive Dissonanz, wenn wir versuchen, den Zufall nachzuahmen.

Bei einer echten Zufallsfolge ist es völlig normal, dass die Ergebnisse "klumpig" sind (dh viele Werte, die in einen kleinen Bereich mit nur wenigen Ausreißern fallen). Aber wir Menschen denken unter "Zufälligkeit" als Gleichverteilung. Wir versuchen daher unbewusst, Muster zu vermeiden, wenn wir versuchen, Zufälligkeit zu simulieren , und diese Mustervermeidung kann tatsächlich dazu führen, dass Sie die „Zufallszahl“ einer Person mit größerer Genauigkeit vorhersagen.

Mit anderen Worten, wenn Sie eine Person gebeten haben, eine Zufallszahl zwischen 1 und 100 zu nennen, und sie sagt so etwas wie 37, dann können Sie zuverlässig vorhersagen, dass ihre nächste "Zufallszahl" wahrscheinlich im Bereich von 60 bis 80 liegen wird, was Sie gibt eine um 20 % bessere Chance, ihre Zahl richtig zu erraten, anstatt der 1 % Chance, die Sie sonst hätten.

Sie können die Reaktion der Person auch auf einen engeren Bereich von Auswahlmöglichkeiten ausrichten, indem Sie eine bestimmte Zahl in den Vordergrund ihres Denkens stellen. "Geben Sie mir eine Zufallszahl zwischen 1 und 100, aber Sie können nicht den aktuellen Tag des Monats verwenden." Das garantiert praktisch ein Ergebnis zwischen 1 und 30.

Ein anderer Ansatz, weniger um die Frage nach Statistik zu beantworten, sondern mehr darum, wie man den Trick durchzieht. Es gibt 2 Methoden, mit denen Sie dies tun können.

Man versucht anhand von Tells (Körpersprache) herauszufinden, welche Zahl die andere Person denkt.

Beispiel hier und hier erklärt .

Der andere ist komplizierter und erfordert ein wenig Vorbereitung.

Die zweite Methode heißt Priming.

Hier kannst du darüber lesen:

Priming ist ein impliziter Gedächtniseffekt, bei dem die Exposition gegenüber einem Stimulus (dh Wahrnehmungsmuster) die Reaktion auf einen anderen Stimulus beeinflusst.

https://en.wikipedia.org/wiki/Priming_(Psychologie)

Suggestion ist der psychologische Prozess, durch den eine Person die Gedanken, Gefühle oder das Verhalten einer anderen Person steuert.

https://en.wikipedia.org/wiki/Vorschlag

Das bedeutet, dass Sie versuchen können, (in Ihrem Fall) jemandem unbewusst eine Zahl ins Gehirn zu implantieren, die er mit größerer Wahrscheinlichkeit wählen wird. Es funktioniert mit allen möglichen Dingen, zum Beispiel Formularen oder Musikstücken.

Es ist eine Technik, die von vielen Magiern und Mentalisten verwendet wird. Mit dieser Technik können Sie nicht nur sehr genau erraten, welche Nummer der andere wählen wird, sondern Sie können auch entscheiden, welche es sein wird. Dies garantiert in der Regel einen überwältigenden Effekt, da der Verdächtige (meistens) nicht einmal bemerkt, dass Sie seine Entscheidung maßgeblich beeinflusst haben.

Um Ihre Frage zu beantworten: Sie können eine Zahl nicht nur sehr genau vorhersagen, sondern Sie können sogar (mit etwas Mühe) entscheiden, welche es am wahrscheinlichsten sein wird.

Einige verwenden suggestive Methoden. Es ist schwieriger, jemandes Gedanken zu lesen, aber einfacher vorzuschlagen, woran wir denken sollten, und es so aussehen zu lassen, als würden sie unsere Gedanken lesen. https://www.quora.com/Magic-illusion-How-does-David-Blaine-or-other-magicians-rate-the-number-card-that-you-are-think-of

Sie können ein Beispiel in den TV-Shows Cathrine Mills Mind Games (BBC) Breaking the Magician's Code: Magic's Biggest Secrets finally Revealed oder in verschiedenen Auftritten von Keith Barry sehen . Normalerweise geben Zauberer nicht zu, wie sie ihre Tricks ausführen, daher ist es schwierig, ein gutes Beispiel dafür zu geben, wie sie es schaffen und (mit derselben Person) erklären. Aber Keith Barry macht das in der Show „Deception with Keith Barry“, wo ihr einen Link zum Video findet, wenn ihr auf seinen Namen klickt.

Dies ist ein einfaches Beispiel dafür, wie es funktioniert:

Beantworten Sie folgende Fragen:

Welche Farbe hat Schnee?

Ein Zebra ist schwarz und?

Welche Farbe hat Reis?

Ein Brautkleid?

Was trinkt eine Kuh?

Antwort ist in den Kommentaren :)

Wenn Sie 1000 Personen nach einer Zufallszahl fragen und diese Liste mit 1000 tatsächlichen Zufallszahlen vergleichen und die Stichprobengröße auf etwas Sinnvolles erhöhen würden, wäre ein Statistiker in der Lage, den Unterschied zu erkennen. In der Radiolab-Episode Stochastik (also etwas, das zufällig bestimmt wird) machen sie eine sehr ähnliche Übung. In ungefähr 9 Minuten zeigen sie, wie schlecht Menschen darin sind, Zufälligkeit zu erzeugen, und wie Sie den Unterschied erkennen können, wenn Sie wissen, wie echte Zufälligkeit aussieht.

Es gibt eine Klasse von Studenten. Manche werfen 100 Mal eine Münze und schreiben das Ergebnis auf, „H“ für „Kopf“ und „T“ für „Zahl“. Also etwas wie "HHTHTTHTHHHTTHTH ...". Die anderen schreiben auf, wie ihrer Meinung nach eine Simulation des 100-maligen Werfens einer Münze aussehen würde.

Dann kommt ein Statistiker herein, sieht sich ihre Listen mit Flips an und wählt die Fälschungen aus den echten Listen aus. Sie tut es sofort, weil sie einige Dinge über Zufälligkeit weiß, die die meisten Menschen nicht wissen.

Das Give-Away läuft wie "HHHHH H". Ein Mensch würde sich das ansehen und sagen: "Nun, das ist unwahrscheinlich!" und es nicht in ihre gefälschten Flips aufnehmen. „Diese Streifen fühlen sich einfach falsch an … echte Zufälligkeit, wenn man sie sieht, fühlt sich einfach nicht zufällig genug an.“ Ein Statistiker sieht es sich an und weiß, dass es eine 1 zu 64-Chance auf einen Lauf von 6 gibt (2 hoch 6), also erwarte ich bei 100 Flips mindestens einen oder zwei Läufe von 6 und eine sehr gute Chance auf einen Lauf von 6 7 (1 von 128). "Seltsame Dinge passieren zufällig."

Der mit ein paar Läufen von 5, 6 und sogar 7 identischen Flips ist also wahrscheinlich der echte. Die ohne sind wahrscheinlich von Menschen gemacht. Was Menschen für zufällig halten, ist es nicht. Die Instinkte der Menschen in Bezug auf Zufälligkeit und Wahrscheinlichkeit sind im Allgemeinen mathematisch falsch (nicht unbedingt falsch , weil sie uns seit Millionen von Jahren in freier Wildbahn gedient haben).

Ein ähnliches Prinzip tritt auf, wenn Sie jemanden nach einer Zufallszahl von 1 bis 100 fragen. Sie geben Ihnen ihre Vorstellung von einer Zufallszahl. Es wird also persönlich beeinflusst, kulturell beeinflusst, Glückszahlen wie 7 (wenn Sie in den USA sind), Unglückszahlen wie 13, kulturell bedeutsame Zahlen wie 23 oder 42 oder 69, persönlich bedeutsame Zahlen … aber das sind sie eigentlich nicht Auswahl aus einer Liste mit einer Wahrscheinlichkeit von 1 zu 100. Wir können das nicht ohne ein Gerät tun, das es für uns erledigt.

Demnach wurden 17 und 7 am häufigsten von Personen ausgewählt (eine Umfrage unter Blog-Lesern), die gebeten wurden, eine Zahl zwischen 1 und 20 auszuwählen – diese beiden Zahlen zusammen machten 30 % der Auswahlen der Befragten aus, deutlich mehr als erwartet Wert von 10 %. Und demnach wählen Menschen am häufigsten 7, wenn sie gebeten werden, eine Zahl zwischen 1 und 10 zu nennen .

Und gemäß MIT-Überlieferungen, die in der Jargon-Datei weitergegeben werden , „ist die am häufigsten gewählte Zahl 37, wenn Gruppen von Menschen befragt werden, um eine ‚Zufallszahl zwischen 1 und 100‘ auszuwählen.“

(Für das, was es wert ist, ist Cueballs Wahl, 43, 7 vom Mittelpunkt der Range entfernt.)