Der Framing-Effekt, auch Rahmungseffekt, beschreibt, dass Menschen anders entscheiden, wenn dieselbe Information unterschiedlich dargestellt wird, etwa als Gewinn oder als Verlust. Amos Tversky und Daniel Kahneman machten ihn 1981 mit einem Aufsatz in der Zeitschrift Science bekannt. Für rationale Entscheidungen gilt der Grundsatz der Invarianz: Präferenzen sollen sich nicht nach Merkmalen richten, die für die Sache unerheblich sind. Framing-Effekte verletzen diesen Grundsatz (Kahneman 2002). Der Effekt zählt zu den kognitiven Verzerrungen.
Grundlagen: das Asian-Disease-Problem
Im klassischen Versuch stellten sich die Befragten vor, dass in den USA eine ungewöhnliche Krankheit ausbricht, an der voraussichtlich 600 Menschen sterben werden; der Name des Problems stammt aus dem englischen Originalwortlaut und ist heute ein fester Fachbegriff. Eine Gruppe wählte zwischen zwei Programmen in Gewinnformulierung: Mit Programm A werden 200 Menschen gerettet; mit Programm B werden mit einer Wahrscheinlichkeit von einem Drittel alle 600 gerettet und mit zwei Dritteln niemand. Eine zweite Gruppe erhielt dieselben Programme als Verluste: Mit C sterben 400 Menschen; mit D stirbt mit einem Drittel niemand, mit zwei Dritteln sterben alle 600.
In der Gewinnformulierung wählten 72 Prozent der 152 Befragten die sichere Option. In der Verlustformulierung entschieden sich 78 Prozent der 155 Befragten für die riskante Option (Werte nach der Übersicht von Broniatowski und Reyna 2018). Die Programme sind jeweils gleichwertig. Kahneman erklärt den Wechsel mit der Übergewichtung sicherer Ergebnisse: Sicher gerettete Leben wirken besonders anziehend, sichere Todesfälle besonders abschreckend. Das passt zur Wertfunktion der Prospect Theory, die für Gewinne konkav und für Verluste konvex verläuft und für Verluste steiler ist (Verlustaversion).
Kahneman sieht dahinter ein allgemeines Prinzip: Menschen übernehmen eine vorgegebene Darstellung passiv und rechnen sie nicht von sich aus in eine einheitliche Form um. Ähnliches beobachteten Simon und Hayes (1976) beim Problemlösen: Formal gleiche Denkaufgaben fielen je nach Einkleidung unterschiedlich schwer.
Balkenvergleich zweier Gruppen. Gewinnrahmen mit 152 Befragten: 72 Prozent wählten die sichere Option, 200 werden gerettet, 28 Prozent die riskante. Verlustrahmen mit 155 Befragten: 22 Prozent wählten die sichere Option, 400 sterben, 78 Prozent die riskante. Beide Fassungen sind gleichwertig.
Formen des Framings und Abgrenzung
- Risiko-Framing: Optionen mit unsicherem Ausgang werden als Gewinn oder als Verlust beschrieben, wie im Asian-Disease-Problem.
- Attribut-Framing: Ein einzelnes Merkmal wird positiv oder negativ beschrieben. Peters u. a. (2006) fanden, dass Befragte eine studentische Arbeit besser bewerteten, wenn das Ergebnis als „74 % richtig“ statt als „26 % falsch“ angegeben war; bei geringer Rechenkompetenz fiel der Unterschied größer aus.
- Framing in Medien: In Medien ist vor allem das Emphasis-Framing verbreitet: Berichte heben unterschiedliche, gleichermaßen zutreffende Aspekte eines Themas hervor, ohne dass die Fassungen inhaltlich gleichwertig sein müssen. Der psychologische Framing-Effekt setzt dagegen gleichwertige Informationen voraus (Equivalence-Framing; Otieno u. a. 2013).
Framing-Effekt im Studium der Wirtschaftspsychologie
Zum Grundstoff gehört der Effekt in Fächern wie Verhaltensökonomik, Entscheidungs- oder Finanzpsychologie. Solche Fächer nennen 26 von 95 erfassten Anbietern laut Recherche, Stand Oktober 2026, in Studiengangsnamen, Schwerpunkten oder Modullisten. Werbe- und Kommunikationspsychologie, in der Framing als Frage der Botschaftsgestaltung begegnet, nennen 46 von 95. Prüfungsfragen zielen etwa auf:
- das Asian-Disease-Problem mit der Wertfunktion der Prospect Theory erklären
- Versuchsplanung: Wer beide Fassungen vergleicht, hält fast immer dieselbe Wahl für richtig; Kahneman (2002) empfiehlt für intuitive Urteile Versuchspläne mit getrennten Gruppen
- Equivalence- und Emphasis-Framing an Beispielen unterscheiden
In der Praxis und Forschungsstand
In der Marktkommunikation stellt sich die Frage, ob ein Produktmerkmal als Anteil des Erwünschten oder des Unerwünschten beschrieben wird; ein Beispiel aus der Konsumforschung steht im Ratgeber Verhaltensökonomie-Beispiele. In Beurteilungen und Rückmeldungen kann die Angabe als Erfolgs- oder Fehlerquote das Urteil verschieben, wie der Versuch von Peters u. a. zeigt. Werbebeispiele mit realen Marken bleiben hier außen vor.
Das Asian-Disease-Problem wurde vielfach wiederholt. Im Many-Labs-Projekt bestätigte sich der Effekt, signifikant in 86 Prozent der 36 Stichproben, mit einer Effektstärke von d = 0,60 gegenüber 1,13 im Original (Klein u. a. 2014). Unter 27 Fassungen mit getrennten Gruppen, die Broniatowski und Reyna mit ihrem Modell nachrechneten, wich nur bei der Originalstudie der berichtete Wert von der Vorhersage ab; ihr Effekt gilt als größer als in Wiederholungen.