Im Rahmen des Leistungsansatzes von emotionaler Intelligenz sehen Mayer und Salovey (1997) Emotionsverstaendnis als Voraussetzung für Emotionsregulation. Es sollte nützlich sein zu wissen, wie man sich in bestimmten Situationen fühlen wird. Zur Messung werden unter anderem Vignetten eingesetzt, in denen Emotionen für hypothetische Situationen vorhergesagt werden. Im Gegensatz dazu postulieren Gilbert und Wilson (2003) charakteristische Fehler bei affektiven Vorhersagen, die motivational günstig sind. In der vorliegenden Arbeit wird die Akkuratheit emotionaler Vorhersagen im natürlichen Umfeld untersucht, um dessen adaptiven Wert zu beurteilen. Zunächst sollten Beamtenanwärter ihre Emotionen in einer bedeutenden Testsituation vorhersagen (N=143). Dann wurden studentische Arbeitsgruppen (180 Mitglieder in 43 Gruppen) gebeten, Gefühle zwischen den Mitgliedern zu prognostizieren (Zuneigung, Zufriedenheit mit der Zusammenarbeit, Freude und Ärger). Akkuratheit wurde als geringer Bias (euklidische Distanz) und hohe Korrespondenz (Profilkorrelation) definiert. Das Round Robin Design der zweiten Studie ermöglichte die Varianzzerlegung der Akkuratheit nach Cronbach (1955). In beiden Studien ist ein niedriger Bias adaptiv in Hinblick auf harte Kriterien, auch inkrementell über Intelligenz und Persönlichkeit hinaus. Bias hing teilweise mit Allgemeinwissen zusammen, aber nicht mit Intelligenz. Zusammenhänge zu emotionaler Intelligenz waren inkonsistent. Die Akkuratheit als Korrespondenz ist theoretisch interessant aber deutlich weniger reliabel. Auf Gruppenebene konnte die Korrespondenz Kriterien vorhersagen, aber es zeigte sich keine inkrementelle Validität. Zukünftige Forschung sollte sich auf spezifische Situationen und spezifische Emotionen konzentrieren sowie die Prozesse untersuchen, die emotionalen Vorhersagen zugrunde liegen. / In the ability model of emotional intelligence by Mayer and Salovey (1997), emotional understanding is a prerequisite for emotion regulation. Knowing which emotions occur in which situations should be beneficial and adaptive. One of the subtests for emotional understanding asks for likely emotional reactions in hypothetical situations. In contrast, Gilbert and Wilson (2003) argue that characteristic biases in affective forecasting are adaptive. The current thesis aims to measure accuracy of emotional predictions in a natural setting and examines its adaptive value. In the anxiety study, public officials were asked to predict future emotions in an important test (N=143). The second study focused on freshman student work-groups (N=180 in 43 groups). Group members predicted interpersonal feelings for each other (affection, satisfaction with the collaboration, fun, and anger). In both studies, accuracy of emotional predictions is defined as low bias (i.e. Euclidean distance) and high correspondence (i.e. profile correlation). The round robin design in the work-group study also allows to decompose accuracy following Cronbach (1955). In both studies, a low bias was adaptive in terms of strong criteria, also incrementally over and above intelligence and personality alone. Accuracy was partly related to general knowledge but not to intelligence. Associations to emotional intelligence were inconsistent. Accuracy as correspondence is theoretically interesting but much less reliable. There is some evidence for its adaptive value on a group level but no indication of incremental validity. Future research should focus on specific situations and specific emotions. Also, processes underlying affective forecasts should be evaluated in detail.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:HUMBOLT/oai:edoc.hu-berlin.de:18452/17488 |
| Date | 30 October 2013 |
| Creators | Turß, Michaela |
| Contributors | Scholl, Wolfgang, Schulze, Ralf, Matthews, Gerald |
| Publisher | Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II |
| Source Sets | Humboldt University of Berlin |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | doctoralThesis, doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | Namensnennung - Keine Bearbeitung, http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/de/ |
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