TY - THES A1 - Weidenfeld, Andrea T1 - Interpretation of and reasoning with conditionals : probabilities, mental models, and causality T1 - Interpretation von und Schlussfolgern mit Konditionalaussagen : Wahrscheinlichkeiten, Mentale Modelle und Kausalität N2 - In everyday conversation "if" is one of the most frequently used conjunctions. This dissertation investigates what meaning an everyday conditional transmits and what inferences it licenses. It is suggested that the nature of the relation between the two propositions in a conditional might play a major role for both questions. Thus, in the experiments reported here conditional statements that describe a causal relationship (e.g., "If you touch that wire, you will receive an electric shock") were compared to arbitrary conditional statements in which there is no meaningful relation between the antecedent and the consequent proposition (e.g., "If Napoleon is dead, then Bristol is in England"). Initially, central assumptions from several approaches to the meaning and the reasoning from causal conditionals will be integrated into a common model. In the model the availability of exceptional situations that have the power to generate exceptions to the rule described in the conditional (e.g., the electricity is turned off), reduces the subjective conditional probability of the consequent, given the antecedent (e.g., the probability of receiving an electric shock when touching the wire). This conditional probability determines people's degree of belief in the conditional, which in turn affects their willingness to accept valid inferences (e.g., "Peter touches the wire, therefore he receives an electric shock") in a reasoning task. Additionally to this indirect pathway, the model contains a direct pathway: Cognitive availability of exceptional situations directly reduces the readiness to accept valid conclusions. The first experimental series tested the integrated model for conditional statements embedded in pseudo-natural cover stories that either established a causal relation between the antecedent and the consequent event (causal conditionals) or did not connect the propositions in a meaningful way (arbitrary conditionals). The model was supported for the causal, but not for the arbitrary conditional statements. Furthermore, participants assigned lower degrees of belief to arbitrary than to causal conditionals. Is this effect due to the presence versus absence of a semantic link between antecedent and consequent in the conditionals? This question was one of the starting points for the second experimental series. Here, the credibility of the conditionals was manipulated by adding explicit frequency information about possible combinations of presence or absence of antecedent and consequent events to the problems (i.e., frequencies of cases of 1. true antecedent with true consequent, 2. true antecedent with false consequent, 3. false antecedent with true consequent, 4. false antecedent with false consequent). This paradigm allows testing different approaches to the meaning of conditionals (Experiment 4) as well as theories of conditional reasoning against each other (Experiment 5). The results of Experiment 4 supported mainly the conditional probability approach to the meaning of conditionals (Edgington, 1995) according to which the degree of belief a listener has in a conditional statement equals the conditional probability that the consequent is true given the antecedent (e.g., the probability of receiving an electric shock when touching the wire). Participants again assigned lower degrees of belief to the arbitrary than the causal conditionals, although the conditional probability of the consequent given the antecedent was held constant within every condition of explicit frequency information. This supports the hypothesis that the mere presence of a causal link enhances the believability of a conditional statement. In Experiment 5 participants solved conditional reasoning tasks from problems that contained explicit frequency information about possible relevant cases. The data favored the probabilistic approach to conditional reasoning advanced by Oaksford, Chater, and Larkin (2000). The two experimental series reported in this dissertation provide strong support for recent probabilistic theories: for the conditional probability approach to the meaning of conditionals by Edgington (1995) and the probabilistic approach to conditional reasoning by Oaksford et al. (2000). In the domain of conditional reasoning, there was additionally support for the modified mental model approaches by Markovits and Barrouillet (2002) and Schroyens and Schaeken (2003). Probabilistic and mental model approaches could be reconciled within a dual-process-model as suggested by Verschueren, Schaeken, and d'Ydewalle (2003). N2 - Im Laufe eines Tages verwenden die meisten Menschen mehrfach Konditionalsätze: Das Wörtchen "wenn" gehört zu den häufigsten Konjunktionen in Alltag, Wissenschaft und Literatur. Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit der Frage, welche Bedeutung ein Konditionalsatz im alltäglichen Sprachgebrauch übermittelt und welche Inferenzen er erlaubt. Es wird die Vermutung aufgestellt, dass dabei die Art der Relation zwischen den zwei Propositionen in einem Konditional eine bedeutsame Rolle spielen könnte. Daher werden in den Experimenten Konditionalsätze, die eine kausale Beziehung beschreiben (z.B. "Wenn Du das Kabel berührst, bekommst Du einen elektrischen Schlag") mit arbiträren Konditionalen verglichen, in denen keinerlei sinnvolle Relation zwischen Antezedens und Konsequens besteht (z.B. "Wenn Napoleon tot ist, liegt Bristol in England"). Als erstes werden zentrale Annahmen von mehreren Ansätzen zur Bedeutung und zum Schlußfolgern mit kausalen Konditionalsätzen in ein gemeinsames Modell integriert. In dem Modell reduziert die kognitive Verfügbarkeit von Situationen, die zu Ausnahmen von der Regel im Konditionalsatz führen können (z.B. der Strom ist abgestellt), die subjektive bedingte Wahrscheinlichkeit des Konsequens gegeben das Antezedens (z.B. die Wahrscheinlichkeit, einen Schlag zu bekommen gegeben, dass man das Kabel berührt). Diese subjektive bedingte Wahrscheinlichkeit bestimmt die Glaubwürdigkeit des Konditionals, die wiederum die Bereitwilligkeit beeinflußt, mit der gültige Schlußfolgerungen (z.B. "Peter berührt das Kabel, daher erhält er einen elektrischen Schlag") in einer Schlußfolgerungsaufgabe akzeptiert werden. Zusätzlich zu dem gerade beschriebenen indirekten Pfad enthält das integrierte Modell zusätzlich einen direkten Pfad: Die kognitive Verfügbarkeit von Ausnahme-Situationen reduziert unmittelbar die Bereitschaft, gültige Schlüsse zu akzeptieren. Die erste Experimentalreihe testete das entwickelte integrierte Model für Konditionalsätze, die in pseudo-natürliche Kontextgeschichten eingebettet wurden. Die Kontextgeschichten stellten entweder eine kausale Relation zwischen Antezedens und Konsequens her (kausale Konditionale) oder stellten die Propositionen in keinerlei sinnvollen Zusammenhang (arbiträre Konditionale). Die empirischen Daten stützen das Modell für die kausalen, aber nicht für die arbiträren Konditionale. Außerdem schätzten die TeilnehmerInnen die arbiträren Konditionalsätzen als weniger glaubwürdig ein als die kausalen Konditionale. Es stellt sich die Frage, ob dieser Unterschied in der Glaubwürdigkeit auf die An- bzw. Abwesenheit einer bedeutungshaltigen Relation zwischen Antezedens und Konsequens im Konditional zurückgeführt werden kann. Diese Frage war einer der Ausgangspunkte für die zweite Experimentalreihe. In dieser wurde die Glaubwürdigkeit der Konditionalsätze kontrolliert manipuliert, indem in den Kontextgeschichten explizite Häufigkeitsinformationen über die vier möglichen Kombinationen von An- bzw. Abwesenheit von Antezedens und Konsequens gegeben wurden (d.h. die Häufigkeit von Fällen mit 1. wahrem Antezedens und wahrem Konsequens, 2. wahrem Antezedens und falschem Konsequens, 3. falschem Antezedens und wahrem Konsequens, 4. falschem Antezedens und falschem Konsequens). Dieses Paradigma ermöglichte ferner, unterschiedliche Ansätze zur Bedeutung des Konditionals (Experiment 4) ebenso wie Theorien zum konditionalen Schlußfolgern gegeneinander zu testen (Experiment 5). Die Befunde aus Experiment 4 stützen im wesentlichen Edgingtons Ansatz zur Bedeutung von Konditionalen (Edgington, 1995). Nach diesem Ansatz entspricht die Glaubwürdigkeit, die ein Zuhörer einem Konditionalsatz einräumt, der bedingten Wahrscheinlichkeit, dass das Konsequens wahr ist gegeben das Antezedens (z.B. die Wahrscheinlichkeit, einen Schlag zu bekommen gegeben, dass man das Kabel berührt). Erneut schrieben die TeilnehmerInnen den arbiträren Konditionalsätzen geringere Glaubwürdigkeit zu als den kausalen Sätzen, obwohl diesmal innerhalb jeder Häufigkeitsbedingung die bedingte Wahrscheinlichkeit des Konsequens gegeben das Antezedens konstant gehalten wurde. Dieses Ergebnis stützt die Hypothese, dass die bloße Anwesenheit einer kausalen Beziehung die Glaubwürdigkeit eines Konditionalsatzes erhöht. In Experiment 5 lösten die TeilnehmerInnen konditionale Schlußfolgerungsaufgaben, dabei wurden die Kontextgeschichten um explizite Häufigkeitsangaben ergänzt. Die Ergebnisse favorisieren die probabilistische Theorie zum konditionalen Schließen, die von Oaksford, Chater, und Larkin (2000) vorgeschlagen wurde. Beide Experimentalreihen lieferten deutliche Evidenz für probabilistische Theorien: für Edgingtons Ansatz zur Bedeutung von Konditionalsätzen (Edgington, 1995) und für die probabilistische Theorie des konditionalen Schließens von Oaksford et al. (2000). Im Bereich des konditionalen Schließens stützen die Daten gleichzeitig die modifizierten mentalen Modell-Theorien von Markovits und Barrouillet (2002) und Schroyens und Schaeken (2003). Probabilistische und mentale Modell-Theorien könnten im Rahmen eines Dualen-Prozeß-Modells wie es von Verschueren, Schaeken und d'Ydewalle (2003) vorgeschlagen wurde, miteinander versöhnt werden. KW - Konditional KW - Konditionalsatz KW - Kausalität KW - Bedeutung KW - Glaubwürdigkeit KW - Schlussfolgern KW - bedingte Wahrscheinlichkeit KW - mentale Modelle KW - probabilistisch KW - Mental Models Theory KW - conditional reasoning KW - probabilistic Y1 - 2003 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-5207 ER - TY - THES A1 - Rözer, Viktor T1 - Pluvial flood loss to private households T1 - Schäden durch urbane Sturzfluten in Privathaushalten N2 - Today, more than half of the world’s population lives in urban areas. With a high density of population and assets, urban areas are not only the economic, cultural and social hubs of every society, they are also highly susceptible to natural disasters. As a consequence of rising sea levels and an expected increase in extreme weather events caused by a changing climate in combination with growing cities, flooding is an increasing threat to many urban agglomerations around the globe. To mitigate the destructive consequences of flooding, appropriate risk management and adaptation strategies are required. So far, flood risk management in urban areas is almost exclusively focused on managing river and coastal flooding. Often overlooked is the risk from small-scale rainfall-triggered flooding, where the rainfall intensity of rainstorms exceeds the capacity of urban drainage systems, leading to immediate flooding. Referred to as pluvial flooding, this flood type exclusive to urban areas has caused severe losses in cities around the world. Without further intervention, losses from pluvial flooding are expected to increase in many urban areas due to an increase of impervious surfaces compounded with an aging drainage infrastructure and a projected increase in heavy precipitation events. While this requires the integration of pluvial flood risk into risk management plans, so far little is known about the adverse consequences of pluvial flooding due to a lack of both detailed data sets and studies on pluvial flood impacts. As a consequence, methods for reliably estimating pluvial flood losses, needed for pluvial flood risk assessment, are still missing. Therefore, this thesis investigates how pluvial flood losses to private households can be reliably estimated, based on an improved understanding of the drivers of pluvial flood loss. For this purpose, detailed data from pluvial flood-affected households was collected through structured telephone- and web-surveys following pluvial flood events in Germany and the Netherlands. Pluvial flood losses to households are the result of complex interactions between impact characteristics such as the water depth and a household’s resistance as determined by its risk awareness, preparedness, emergency response, building properties and other influencing factors. Both exploratory analysis and machine-learning approaches were used to analyze differences in resistance and impacts between households and their effects on the resulting losses. The comparison of case studies showed that the awareness around pluvial flooding among private households is quite low. Low awareness not only challenges the effective dissemination of early warnings, but was also found to influence the implementation of private precautionary measures. The latter were predominately implemented by households with previous experience of pluvial flooding. Even cases where previous flood events affected a different part of the same city did not lead to an increase in preparedness of the surveyed households, highlighting the need to account for small-scale variability in both impact and resistance parameters when assessing pluvial flood risk. While it was concluded that the combination of low awareness, ineffective early warning and the fact that only a minority of buildings were adapted to pluvial flooding impaired the coping capacities of private households, the often low water levels still enabled households to mitigate or even prevent losses through a timely and effective emergency response. These findings were confirmed by the detection of loss-influencing variables, showing that cases in which households were able to prevent any loss to the building structure are predominately explained by resistance variables such as the household’s risk awareness, while the degree of loss is mainly explained by impact variables. Based on the important loss-influencing variables detected, different flood loss models were developed. Similar to flood loss models for river floods, the empirical data from the preceding data collection was used to train flood loss models describing the relationship between impact and resistance parameters and the resulting loss to building structures. Different approaches were adapted from river flood loss models using both models with the water depth as only predictor for building structure loss and models incorporating additional variables from the preceding variable detection routine. The high predictive errors of all compared models showed that point predictions are not suitable for estimating losses on the building level, as they severely impair the reliability of the estimates. For that reason, a new probabilistic framework based on Bayesian inference was introduced that is able to provide predictive distributions instead of single loss estimates. These distributions not only give a range of probable losses, they also provide information on how likely a specific loss value is, representing the uncertainty in the loss estimate. Using probabilistic loss models, it was found that the certainty and reliability of a loss estimate on the building level is not only determined by the use of additional predictors as shown in previous studies, but also by the choice of response distribution defining the shape of the predictive distribution. Here, a mix between a beta and a Bernoulli distribution to account for households that are able to prevent losses to their building’s structure was found to provide significantly more certain and reliable estimates than previous approaches using Gaussian or non-parametric response distributions. The successful model transfer and post-event application to estimate building structure loss in Houston, TX, caused by pluvial flooding during Hurricane Harvey confirmed previous findings, and demonstrated the potential of the newly developed multi-variable beta model for future risk assessments. The highly detailed input data set constructed from openly available data sources containing over 304,000 affected buildings in Harris County further showed the potential of data-driven, building-level loss models for pluvial flood risk assessment. In conclusion, pluvial flood losses to private households are the result of complex interactions between impact and resistance variables, which should be represented in loss models. The local occurrence of pluvial floods requires loss estimates on high spatial resolutions, i.e. on the building level, where losses are variable and uncertainties are high. Therefore, probabilistic loss estimates describing the uncertainty of the estimate should be used instead of point predictions. While the performance of probabilistic models on the building level are mainly driven by the choice of response distribution, multi-variable models are recommended for two reasons: First, additional resistance variables improve the detection of cases in which households were able to prevent structural losses. Second, the added variability of additional predictors provides a better representation of the uncertainties when loss estimates from multiple buildings are aggregated. This leads to the conclusion that data-driven probabilistic loss models on the building level allow for a reliable loss estimation at an unprecedented level of detail, with a consistent quantification of uncertainties on all aggregation levels. This makes the presented approach suitable for a wide range of applications, from decision support in spatial planning to impact- based early warning systems. N2 - Über die Hälfte der Weltbevölkerung lebt heute in Städten. Mit einer hohen Dichte an Menschen, Gütern und Gebäuden sind Städte nicht nur die wirtschaftlichen, politischen und kulturellen Zentren einer Gesellschaft, sondern auch besonders anfällig gegenüber Naturkatastrophen. Insbesondere Hochwasser und Überflutungen stellen in Folge von steigenden Meeresspiegeln und einer erwarteten Zunahme von Extremwettereignissen eine wachsende Bedrohung in vielen Regionen dar. Um die möglichen Folgen dieser Entwicklung zu vermeiden bzw. zu reduzieren, ist es notwendig sich der steigenden Gefahr durch geeignete Maßnahmen anzupassen. Bisher ist der Hochwasserschutz in Städten beinahe ausschließlich auf Überflutungen durch Flusshochwasser oder Sturmfluten fokussiert. Dabei werden sogenannte urbane Sturzfluten, die in den letzten Jahren vermehrt zu hohen Schäden in Städten geführt haben, nicht berücksichtigt. Bei urbanen Sturzfluten führen lokale Starkniederschläge mit hohen Regenmengen zu einer Überlastung des städtischen Abwassersystems und damit zu einer direkten, oft kleinräumigen Überflutung innerhalb eines bebauten Gebiets. Mit einer prognostizierten Zunahme von Starkniederschlägen, sowie einer baulichen Verdichtung und damit einhergehender Flächenversiegelung in vielen Städten, ist mit einer Zunahme von urbanen Sturzfluten zu rechnen. Dies verlangt die Einbindung des Risikos durch urbane Sturzfluten in bestehende Hochwasserschutzkonzepte. Bisher fehlen allerdings sowohl detaillierte Daten als auch Methoden um das Risiko durch urbane Sturzfluten und die dadurch verursachten Schäden, etwa an Wohngebäuden, zuverlässig abzuschätzen. Aus diesem Grund beschäftigt sich diese Arbeit hauptsächlich mit der Entwicklung von Verfahren und Modellen zur Abschätzung von Schäden an Privathaushalten durch urbane Sturzfluten. Dazu wurden detaillierte Daten durch Telefon- und Online-Umfragen nach urbanen Sturzflutereignissen in Deutschland und in den Niederlanden erhoben und ausgewertet. Die Erkenntnisse aus den detaillierten Analysen zu Vorsorge, Notmaßnahmen und Wiederherstellung, vor, während und nach urbanen Sturzflutereignissen, wurden genutzt um eine neue Methode zur Schätzung von Schäden an Wohngebäuden zu entwickeln. Dabei werden neben Angaben wie Dauer und Höhe der Überflutung, auch Eigenschaften von Haushalten, wie etwa deren Risikobewusstsein, in die Schätzung miteinbezogen. Nach lokaler Validierung wurde die neuentwickelte Methode beispielhaft zur Schätzung von Wohngebäudeschäden nach einem urbanen Sturzflutereignis im Großraum Houston (Texas, USA) erfolgreich angewendet. Anders als bei bisherigen Ansätzen wird der geschätzte Schaden eines Wohngebäudes nicht als einzelner Wert angegeben, sondern als Verteilung, welche die Bandbreite möglicher Schäden und deren Wahrscheinlichkeit angibt. Damit konnte die Zuverlässigkeit von Schadensschätzungen im Vergleich zu bisherigen Verfahren erheblich verbessert werden. Durch die erfolgreiche Anwendung sowohl auf der Ebene einzelner Gebäude als auch für gesamte Städte, ergibt sich ein breites Spektrum an Nutzungsmöglichkeiten, etwa als Entscheidungsunterstützung in der Stadtplanung oder für eine verbesserte Frühwarnung vor urbanen Sturzfluten. KW - Schadensmodellierung KW - Unsicherheiten KW - Starkregen KW - Privathaushalte KW - damage modeling KW - economic impacts KW - uncertainty KW - private households KW - probabilistic KW - pluvial flooding Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-429910 ER -