Department Quantitative Research Methods

Projects


Current Research Projects:


Selbstregulation nach Frustration des Leistungsmotivs

Laufzeit: 2018 (gefördert durch das "Field of Focus 4: Self-Regulation and Regulation" der UniversitÀt Heidelberg)

Die Motivtheorie (u.a. Brunstein, Schultheiss, & GrĂ€ssman, 1998; SchĂŒler, Sheldon, & Fröhlich, 2010) geht davon aus, dass Menschen mit einer hohen MotivausprĂ€gung extremer auf eine Befriedigung bzw. Frustration des jeweiligen Motives reagieren. Demnach sollten Menschen mit einer hohen AusprĂ€gung des Leistungsmotivs positiver auf positives Leistungsfeedback reagieren und negativer auf negatives Feedback. In einigen korrelativen Studien konnte UnterstĂŒtzung fĂŒr diese These gefunden werden. In zwei Studien mit einem experimentellen Design und mit großen StichprobengrĂ¶ĂŸen (N = 150 bzw. N = 148) fand unsere Arbeitsgruppe jedoch ein hypothesenkontrĂ€res Muster: Nicht die hoch, sondern die niedrig Leistungsmotivierten reagierten auf negatives Leistungsfeedback - sowohl bei interindividueller (Studie 1) als auch bei intraindividueller Feedbackgabe (Studie 2) - besonders negativ.

In diesem FoF4-Projekt möchten wir der Ursache dieses unerwarteten Befundes nachgehen. Wir erwarten die Ursache dabei in Unterschieden in der Selbstregulation zwischen niedrig und hoch Leistungsmotivierten. Wir nehmen an, dass hoch Leistungsmotivierte zwar auf negatives Leistungsfeedback anfĂ€nglich negativer reagieren als niedrig Leistungsmotivierte, dass sie zugleich jedoch auch schneller effektive Strategien der Gegenregulation (Coping) einsetzen. UnterstĂŒtzung fĂŒr diese Gegenregulationshypothese liefern etwa Befunde, dass sich hoch Leistungsmotivierte besser an leistungsrelevante Erlebnisse erinnern (z.B. Woike, McLeod, & Goggin, 2003). Denkbar ist folglich, dass die hoch Leistungsmotivierten sich durch die Erinnerung an positive Leistungserlebnisse von dem negativen Feedback ablenken können und somit ihren anfĂ€nglichen negativen Affekt schnell herunter regulieren. Dies gelingt niedrig Leistungsmotivierten in geringerem Ausmaß.

Thema unseres Projekts ist die Untersuchung interindividueller Unterschiede in der Selbstregulation (kognitiv und emotional) nach negativem Leistungsfeedback. Hierbei werden wir verschiedene methodische AnsÀtze (Eyetracking, Mixed-Methods) verfolgen.

Diffusionsmodelle fĂŒr langsamer Entscheidungen: Validierung eines erfolgreichen kognitiven Modells in einem neuen Anwendungskontext [Diffusion model analyses for tasks with long latencies]

Laufzeit: 2015-2018 (gefördert von der DFG: VO1288/2-2)

Erfassung von Stress im Alltag durch ambulatorisches Assessment peripher-physiologischer Maße in einer intensiven LĂ€ngsschnittstudie [Assessing stress in daily life: Ambulatory assessement of physiological indicators in an intensive longitudinal design]

Laufzeit: 2016-2017 (gefördert durch die FRONTIER-Initiative der UniversitÀt Heidelberg)

Probleme der Selbstregulation bei ADHS: Diagnostik impulsiven Entscheidungsverhaltens mit stochastischen Diffusionsmodellen [Deficient self-regulation in ADHD: Using the diffusion model to measure impulsive decision making]

Laufzeit: 2014-2015 (gefördert durch das "Field of Focus 4: Self-Regulation and Regulation" der UniversitÀt Heidelberg)

Regulation, Donation Behavior and Moral Perception: An Experimental Investigation

Laufzeit: 2014-2015 (gefördert durch das "Field of Focus 4: Self-Regulation and Regulation" der UniversitÀt Heidelberg)

Voraussetzungen fĂŒr die Datenanalyse mit stochastischen Diffusionsmodellen: Vergleich unterschiedlicher SchĂ€tzalgorithmen [Prerequisits for data analysis with stochastic diffusion models: Comparison of optimization criteria]

Laufzeit: 2012-2015 (gefördert von der DFG: VO1288/2-1)

Mit stochastischen Diffusionsmodellen (Ratcliff, 1978) können kognitive Prozesse erfasst werden, die bei schnellen binĂ€ren Entscheidungen ablaufen. Dabei werden die Reaktionszeitverteilungen von korrekten Antworten und Fehlern berĂŒcksichtigt um Parameter zu schĂ€tzen, die spezifische kognitive Prozesse (z.B. Geschwindigkeit der Informationsaufnahme; Menge der fĂŒr eine Entscheidung berĂŒcksichtigten Information) abbilden. Durch diese Form der Analyse ist es möglich, spezifische Hypothesen ĂŒber kognitive Prozesse bei der Bearbeitung einfacher Entscheidungsaufgabe zu testen. Im aktuellen Projekt wird die Effizienz und Robustheit von SchĂ€tzverfahren, die auf unterschiedlichen Optimierungskriterien beruhen (Chi-Square, Maximum-Likelihood, Kolmogorov-Smirnov) bei kleinen, mittleren und großen DatensĂ€tzen systematisch verglichen. Insbesondere soll untersucht werden, unter welchen Bedingungen Diffusionsmodellanalysen auch bei kleinen DatensĂ€tzen zu reliablen Ergebnissen kommen. Es sollen konkrete Empfehlungen abgeleitet werden, welche DatensĂ€tze fĂŒr Diffusionsmodellanalysen notwendig sind. Desweiteren wird untersucht, inwieweit mit Diffusionsmodellen lĂ€ngerdauernde Entscheidungsprozesse analysiert werden können. Die Ergebnisse sollen dabei helfen, das Anwendungsgebiet dieser Form der Datenauswertung von den typischen Reaktionszeitaufgaben der experimentellen Psychologie auf das Feld der Entscheidungsforschung zu erweitern.


Completed Research Projects:


Self-Regulatory Processes in Danger Perception and Risky Decision Making

Laufzeit: 2013-2014 (gefördert aus Mitteln der Exzellenzinitiative der DFG)

The fast detection of signals for impending dangers and the avoidance of risky situations are of special importance for human information processing because these strategies might help preventing possible negative events, losses, injuries, or death. In the last decades numerous psychological studies provided evidence for a fast and efficient system of danger detection, which promotes an automatic allocation of attention on possible danger cues (e.g., Öhman, Lundqvist, && Esteves, 2001; Pratto && John, 1991). Many authors argue that such a system might be a product of evolution because it helped in the past to ensure survival. However, this argument is somewhat flawed because also the rapid detection of positive signals can bring survival benefits; for example, the immediate detection of a prey animal or - in the case of danger - of a hiding place or an escape route can be crucial to survive. This position is supported by recent findings that demonstrate positive biases in perception and decision making (e.g., Balcetis && Dunning, 2006; Becker, Anderson, Mortensen, Neufeld, && Neel, 2011).

On a broader perspective, the assumption of a general stable bias that promotes the allocation of attention either always on negative or always on positive stimuli seems to be too inflexible and thus of limited adaptive value. A flexible system, however, directing the attention to stimuli that are specifically relevant in a given situation will always be superior. In line with this argumentation, we assume that self-regulatory processes promote such a situation-specific adaption of attentional processes. The aim of the present project is to analyze how the perception of danger signals and risky decision making depend on characteristics of the present situation.

One important variable that is analyzed in this context is the amount of control over potential dangers. We argue that it is only important to focus on danger cues if the perceived information can help to prevent any negative consequences. The early perception of signals for uncontrollable dangers -on the contrary - would be maladaptive because cognitive resources are wasted, anxiety or other negative emotions are triggered and psychological wellbeing is reduced, without helping to avoid the impending dangers. Therefore we expect that perceived control triggers self-regulatory processes that in turn direct attention to danger cues. The lack of control and the experience of helplessness should reduce sensitivity for danger signals.

A second process that is addressed with the current project regards the relevance of outcomes for the actor. We expect that negative outcomes are perceived to be more likely when this risk applies to the own person, and less likely, when other persons are affected. Thus, if risks are relevant for the own person, risk aversion is predicted, while more risk seeking behavior might be found whenever others money is at stake.

In the present project, the influence of perceived control and of self-relevance of decisions on the perception of danger signals and on risky decision making is analyzed with four behavioral experiments using visual search tasks, eye-movement recordings, and behavior-economical paradigms.

Neural circuitry of impulse control: An integrative approach towards the understanding of normal and disturbed impulse control in humans.

Project 1: Cognitive components of impulse control

Laufzeit: 2008-2010 (gefördert vom BMBF)

In diesem Projekt wurde die kognitive Struktur der Impulskontrolle analysiert. Insbesondere wurden verschiedene Komponenten der Impulskontrolle identifiziert und ihre Kovariationen analysiert.

Influence of goal and action contexts on processes of automatic attention allocation

Laufzeit: 2007-2011 (gefölrdert von der DFG: Ro1272/2-1,2-3)


PhD Projects:


Current PhD Projects

  • Eva Marie Wieschen: LĂ©vy Flights in Decision Modeling
  • Stefan Radev: Machine Learning Methods in Psychology
  • Mischa von Krause: Using the diffusion model to measure individual differences

Completed PhD Projects

  • Mertens, Alica (2019). Motivated perception - Discovering emotional bias in mood judgements using the mood-of-the-crowd paradigm
  • Mertens, Ulf (2019). Deep learning methods for likelihood-free inference: approximating the posterior distribution with convolutional neural networks
  • Lerche, Veronika (2016). Parameter Estimation in Diffusion Modeling: Guidelines on Requisite Trial Numbers and Estimation Procedures
  • Neubauer, Andreas (2016). Inter-individual differences in within-person effects - Methodological considerations and an empirical example in the framework of Self-Determination Theory
  • Kollei, Tanja (2014). Goal-Directed Visual Search: The Role of Cognition, Motivation and Emotion
  • Braun, Simone (2010). Memory diagnostic in time series analysis.
  • Nuszbaum, Mandy (2010). Motivierte Wahrnehmung und Motiviertes Denken: Unterschiede in der Wahrnehmung und Beurteilung schematischer und fotografischer Emotionsgesichter. (UniversitĂ€t Freiburg)
  • Schmitz, Florian (2010). Kognitive Mechanismen im Implicit Association Test: Task Switching, Inhibition und Inertia. (UniversitĂ€t Freiburg)


BSc, MSc and Diploma:


Recent BSc Theses

  • Spielberger, Moritz (2019). Sample Characteristics as Possible Moderator of the Romantic Red Effect
  • Sauer, Nicola (2018). Wie beeinflusst das Alter die Emotionswahrnehmung? Eine Eyetracking-Studie zum PositivitĂ€tseffekt.
  • Hische, Amelie (2018). Einfluss von Alter auf Emotionserkennung. Eine Eye-Tracking Untersuchung zum Happiness Superiority Effekt anhand des Judging the Mood of the Crowd Paradigmas.
  • Schreiber, Nina (2018). Dunkle Hautfarbe - dunkle Waffe? Helligkeitspriming als Moderator im First Person Shooter Task.
  • Schmitt, Marvin (2018). Einfluss suggestiver Fragen auf Usability-Tests
  • Freier, Henrike (2018). Integrating Self-Determination Theory and Motive Disposition Theory: Does Autobiographical Memory Influence the Interaction Between Competence Satisfaction and the Achievement Motive?
  • Glauß, Agnes (2017). Sag mir, was du hörst, und ich sage dir, wie du dich fĂŒhlst. Aktuell gehörte Musik als Hinweisreiz fĂŒr aktuelle Stimmung.
  • Pilarski, Zoe (2017). Stressniveau: Eignung einfacher Texte zu dessen Steigerung und sein Einfluss auf das BedĂŒrfnis Musik zu hören.
  • Radenovic, Sonja (2017). FreizeitaktivitĂ€ten und kognitiver Status im höheren Alter. Vergleich von Personen mit und ohne MCI.
  • Roos, Yannick (2017). Intraindividuelle Verteilungen von negativem Affekt ĂƒÂŒber die Lebensspanne.
  • Springer, Hannah (2017). Die Wirkung von imaginierter Musik auf die Erholung nach einem akuten Stressor.
  • Fischbein, Maria (2017). Partnerschaften im sozialen Umfeld: Der Zusammenhang zwischen dem Ausmaß an sozialer UnterstĂŒtzung und Mate Retention Behavior.
  • Mebus, Ramona (2017). Partnerschaften im Kontext sozialer Beziehungen: LĂ€sst sich das Mate Retention Behavior von MĂŒttern und VĂ€tern durch das Ausmaß an alloparentaler UnterstĂŒtzung vorhersagen?
  • Buelow, Anne (2016). Anwendbarkeit des Diffusionsmodells bei langsamen Entscheidungen: Experimentelle Validierung des Entscheidungsmodells anhand eines Anagramm-Paradigmas.
  • Karl, Julia (2016). Wearables. Performanz von ambulanten peripher-physiologischen MessgerĂ€ten unter Laborbedingungen.
  • Aschemeyer, Frederike (2015). Dient das Erinnern von Musik der intuitiven Emotionsregulation nach sozialem Ausschluss?
  • Laukenmann, Ruben (2015). EinflĂŒsse der Persönlichkeit auf die Bedeutung des BeziehungsbedĂŒrfnisses fĂŒr das subjektive Wohlbefinden - Eine Multi-Level-Analyse.
  • Schultheis, Johannes (2015). Does trait mindfulness buffer social ostracim's detrimental effects on psychological need satisfaction and well-being?
  • Goranovic, Srdjan (2014). Zusammenhang zwischen Leistungsmotiv, Produktfarbe und Bewertung der User Experience.
  • Wetzstein, Nina (2014). User Experience in AbhĂ€ngigkeit von der individuellen Motivstruktur - der Einfluss des impliziten Leistungsmotives auf das Kompetenzerleben.
  • Zillekens, Imme (2014). Social Desirability and moral framing in the charity donation task.
  • Lukas, Adrian (2013). Neue Methoden der Mediationsanalyse: Eine Simulationsstudie zum Vergleich von Sobels Z-Test und einem Strukturgleichungsverfahren.
  • Bucher, Alica (2013). Mood of the Crowd: Der Happy Superiority Effect bei der Stimmungsbeurteilung.
  • Ferdinand, Joseph (2013). Kontra-intuitive Emotionsregulation in der emotionalen Flanker-Aufgabe: Löst Freude eine höhere Aufmerksamkeit auf negative Stimuli aus?.
  • Goergen, Martine (2013). Alles unter Kontrolle? Eine Untersuchung der EinflĂŒsse von emotionalen Stimuli und wahrgenommener Kontrolle von Verlusten auf kognitive Inhibition.
  • Eckert, ZoĂ© (2012). Wahrnehmung von Gefahrensignalen: der Einfluss der StressbewĂ€ltigung.
  • Hans, Miriam (2012). Applying the diffusion model to slow decisions: Validation of the model using a mathematical estimation task.
  • Henle, Judith (2012). The Influence of Controllability and State Anxiety on the Perception of Danger-Stimuli.
  • Neutze, Theresa (2012). The Influence of Personality on the Sunk Cost Effect: Does Flexibility protect us from Malinvestments?
  • Pagenhardt, Laura (2012). Is it possible to Apply the Ratcliff Diffusion Model to Slow Decisions?
  • Schmidt, Gereon (2012). Bevorzugte Wahrnehmung Positiver Emotionen bei persönlicher Relevanz.
  • Spektor, Michael (2012). Messung von Intelligenz und ihrer Komponenten mithilfe von stochastischen Diffusionsmodellen.


Recent MSc Theses

  • Buelow, Anne (2019). Self-Regulation after Frustration of the Achievement Motive - An Eye Tracking Study
  • Karl, Julia (2019). Kognitive Verarbeitungsprozesse nach falschem Leistungsfeedback in AbhĂ€ngigkeit vom Leistungsmotiv: Eine Diffusionsmodellanalyse
  • Melchner, Elena (2019). Experimentelle Untersuchung zur Selbstregulation nach negativem Leistungsfeedback
  • Schaefer, Mina (2019). Untersuchung des Zusammenhangs von persönlichen Stereotypen und Vorurteilen mit dem Shooter Bias
  • Radev, Stefan (2018). Towards end-to-end likelihood-free inference with convolutional neural networks.
  • Wieschen, Eva Marie (2018). Jumping to Conclusion? Lévy Flights in Decision Modeling
  • Stump, Annika (2018). Mechanisms underlying judgments of truth
  • Lörke, Anna Lena (2018). Die Anwendbarkeit des Diffusionsmodells auf die Erhebung der Big Five: Ein neues Persönlichkeitsmaß?
  • Köhler, Frederike (2018). All You Need is Music: How does Music Making bring You Happiness? Exploring the Role of Need Fulfillment
  • Sicorello, Maurizio (2017). Demand-resource imbalance and stress appraisal: A response surface analysis of EMA data.
  • Oetzbach, Carolin Felicia (2017). The more commitment the better: The effect of relationship status on life satisfaction and loneliness.
  • Brune, Dora (2017). Zeitliche Dynamiken von BedĂŒrfnisfrustration und BedĂŒrfniserfĂŒllung.
  • Kramer, Andrea (2017). Associations between anticipatory stress, sleep quality, and the cortisol awakening response.
  • Ebelt, Zo (2017). Approximate Bayesian Computation for Model Comparison - Eine Simulationsstudie.
  • Pfister, Amelie (2016). Weapon misidentification - is it really all about race?
  • Geiselhart, Andrea (2016). ImpulsivitĂ€t und die FlexibilitĂ€t in der Anpassung des Entscheidungsschwellenabstands.
  • Spiertz, Antje (2015). Analysing Monotonous Driving Behaviour - a new Approach using Multilevel Analysis.
  • KnĂ¶ĂŸ, Konstantin (2014). Decision making in software development: An issue tracker analysis.
  • Mertens, Ulf (2014). Applying multi-level models to response time data: A power analysis based on Monte Carlo simulations.
  • Spektor, Michael (2014). The effect of credibility on donation behavior.
  • Maier, Barbara (2013). Overgeneral Memory and Intrusions in Analogous Trauma.
  • Stenzel, Lukas (2013). An Experiment on the Paradox of Moral Behavior.


Recent Diploma Theses

  • Steimer, Andreas (2012). Wishful Seeing Extended: Motivation, Perceptual Set, and the Perception of Colors.
  • Bruntsch, Richard (2011). Die Rolle von Handlungskontrolle bei der Wahrnehmung problembezogener und neutraler Reize.
  • Kollei, Tanja (2010). Die Anziehungskraft von Rosen und Spinnen: Aufmerksamkeitsauslenkung auf valente Stimuli in AbhĂ€ngigkeit vom KontrollgefĂŒhl. (UniversitĂ€t Freiburg)