Die Base-Rate Fallacy (Grundraten-Fehler) ist der Hang, die Grundrate wie häufig etwas überhaupt vorkommt zugunsten auffälliger Einzelfall-Details zu ignorieren. Bei seltenen Ereignissen und unvollkommenen Tests führt das systematisch zu massiv überschätzten Wahrscheinlichkeiten. Es ist die häufigste Denkfalle beim Umgang mit Tests, Alarmen und Diagnosen.
Die Grundrate ist die Häufigkeit eines Merkmals in der Gesamtbevölkerung, bevor man irgendeinen Test macht. Ist eine Krankheit sehr selten, dann ist „gesund" die überwältigende Vorannahme und selbst ein guter Test ändert daran weniger, als man denkt.
Ein Gesichtserkennungssystem am Flughafen erkennt Terroristen mit 99 % Trefferquote und hat nur 1 % Fehlalarm. Es schlägt bei einer Person Alarm. Wie wahrscheinlich ist sie ein Terrorist? Wenn unter 1 000 000 Reisenden nur 10 Terroristen sind, lautet die Antwort: etwa 0,1 %. Das 1 % Fehlalarm erzeugt fast 10 000 falsche Treffer gegen die 10 echten.
| Situation | ignorierte Grundrate |
|---|---|
| Medizinischer Test seltener Krankheit | fast alle sind gesund |
| Terror-/Betrugsalarm | fast alle sind harmlos |
| Spam-Filter | Verhältnis Spam zu Ham |
| Profiling nach Merkmalen | wie selten das Zielverhalten ist |
Das Gegenmittel ist, in Häufigkeiten statt in Prozenten zu denken (der Häufigkeitsbaum oben) und immer zu fragen: Wie selten ist das Gesuchte überhaupt? Formal ist die Base-Rate Fallacy nichts anderes als das Ignorieren des Priors in Bayes' Theorem.