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Mögliche Themen für Masterarbeiten

Einstellung und Normen zu Verkehrsmitteln – eine empirische Studie


Damit Deutschland seine Klimaziele einhalten kann, bedarf es einer drastischen Reduzierung der Treibhausgasemissionen im Verkehrssektor. Verschiedene Studien zeigen, dass der Verlagerung von Mobilität vom PKW auf öffentliche Verkehrsmittel große Bedeutung zukommt (z.B. Blanck & Zimmer, 2016; Hentschel et al., 2020; Rudolph et al., 2017). Dabei gilt es die Einstellungen und Normen zu berücksichtigen, die die Entscheidung von Menschen für ein Verkehrsmittel leiten.
Im Rahmen einer vorgehenden Arbeit wurden mittels Cognitive Affective Maps (CAMs, Kreil, 2018; Thagard, 2010, 2015) Daten zu kognitiven und affektive Aspekten der Entscheidung von 137 Auofahrer*innen für den PKW oder öffentliche Verkehrsmittel in Form von Mind-Map-ähnlichen Netzwerken erhoben (Sendtner, 2021). Diese Daten sollen nun mittels einer neuen Software (Fenn et al., 2022) zusammengefasst und mittels quantitativer und qualitativer Verfahren ausgewertet werden.

Literatur:

Blanck, R., & Zimmer, W. (2016). Sektorale Emissionspfade in Deutschland bis 2050—Verkehr [Arbeitspaket 1.2 im Forschungs- und Entwicklungsvorhaben des Bundesministeriums für Umwelt, Naturschutz, Bau und Reaktorsicherheit: Wissenschaftliche Unterstützung „Erstellung und Begleitung des Klimaschutzplans 2050“ (FKZ UM 15 41 1860)]. Öko-Institut, Fraunhofer ISI, IREES. https://www.oeko.de/oekodoc/2517/2016-047-de.pdf

Hentschel, K.-M., Krenzer, S., Bielfeldt, C., Hentschel, J., Twest, A., Hell, H., & Johannsen, L. (2020). Handbuch Klimaschutz: Wie Deutschland das 1,5-Grad-Ziel einhalten kann (K.-M. Hentschel, Hrsg.). oekom.

Kreil, A. S. (2018). Cognitive-Affective Mapping within the context of staircase and elevator use. Evaluating a new method in empirical psychological research [Unveröffentlichte Masterarbeit]. Institut für Psychologie der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg.

Rudolph, F., Koska, T., & Schneider, C. (2017). Verkehrswende für Deutschland. Der Weg zu CO2-freier Mobilität bis 2035. Wuppertal Institut für Klima, Umwelt, Energie. https://wupperinst.org/fa/redaktion/downloads/projects/Mobilitaetsszenario_2035_Langfassung.pdf

Sendtner, C. (2021). Kostbare Kisten: Gründe für Fehleinschätzungen der Kosten des eigenen Autos und deren Auswirkungen auf die Bewertung des ÖPNV [Unveröffentlichte Masterarbeit]. Institut für Psychologie der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg.

Thagard, P. (2010). EMPATHICA: A computer support system with visual representations for cognitive-affective mapping. In K. McGregor (Hrsg.), Proceedings of the workshop on visual reasoning and representation (S. 79–81). AAAI Press. https://www.aaai.org/ocs/index.php/WS/AAAIW10/paper/download/1981/2439

Thagard, P. (2015). Value maps in applied ethics. Teaching Ethics, 15(1), 115–127. https://doi.org/10.5840/tej20151519

Fenn, J., Gouret, F. & Kiesel, A. (2022). Cognitive-Affective Map Application (Version 1.0.1) [Shiny app]. https://fennapps.shinyapps.io/shinyCAMEL_v02/

Kontakt: 

Julius Fenn, M.Sc.

Prof. Dr. Andrea Kiesel

 

Wahrgenommener Vibrationskomfort beim Arbeiten mit Powertools


Datenauswertung einer Laborstudie zur Untersuchung von Zusammenhängen zwischen Vibration, Probandeneigenschaften und dem subjektiv wahrgenommenen Vibrationskomfort

Gemeinsame Betreuung durch Andrea Kiesel und Diana Fotler (Institut für Produktentwicklung IPEK am KIT in Karlsruhe).

Kontakt: 

Prof. Dr. Andrea Kiesel

Diana Fotler, M.Sc.

 

Zusammenhänge zwischen Gleichgewichtsfähigkeit und kognitiven Aufgaben


Warum bleiben manche Menschen während des Spazierengehens stehen, wenn sie etwas erzählen wollen?
Motorische und kognitive Funktionen teilen begrenzten Ressourcen, was zu einem Leistungsabfall führen kann, wenn gleichzeitig eine motorische und eine Kognitive Aufgabe durchgeführt werden. Studien zeigen jedoch, dass ein erhöhtes Maß an körperlicher Aktivität mit verbesserten exekutiven Funktionen einhergeht (z.B. verbesserte Informationsverarbeitungsgeschwindigkeit, selektive Aufmerksamkeit und Funktion des Arbeitsgedächtnisses).
Uns interessiert, ob Anforderungen an die Gleichgewichtsfähigkeit mit Veränderungen von kognitiven Prozessen einhergehen. Dafür testen wir, wie Probanden, die in verschiedenen Körperpositionen auf einer Messplatte zur Analyse posturaler Kontrollfähigkeit stehen in kognitiven Aufgaben abschneiden. Außerdem gibt es verschiedene Theorien über die Auswirkung von Emotionen auf das Gleichgewicht. Wir testen das Gleichgewicht von Probanden unter dem Einfluss emotionaler Stimuli.

Literatur:

Andersson, G., Hagman, J., Talianzadeh, R., Svedberg, A., & Larsen, H. C. (2002). Effect of cognitive load on postural control. Brain Research Bulletin, 58(1), 135–139. https://doi.org/10.1016/S0361-9230(02)00770-0

Azevedo, T. M., Volchan, E., Imbiriba, L. A., Rodrigues, E. C., Oliveira, J. M., Oliveira, L. F., Lutterbach, L. G., & Vargas, C. D. (2005). A freezing‐like posture to pictures of mutilation. Psychophysiology, 42(3), 255–260.

Woollacott, M., & Shumway-Cook, A. (2002). Attention and the control of posture and gait: A review of an emerging area of research. Gait & Posture, 16(1), 1–14.

Kontakt: 

Elisa Straub, M.Sc.

Prof. Dr. Andrea Kiesel

 

Meta-Analyse zur Validierung des Diffusionsmodells


Jüngste Simulationsstudien zeigen, dass bei Reaktionszeitexperimenten die alleinige Auswertung von behavioralen Daten (Reaktionszeit und Fehlerrate), beispielsweise mittels Varianzanalysen, zu falschen Schlussfolgerungen führen können (Lerche & Voss, 2020). Daher werden vermehrt Modelle aus der Klasse des Sequential Samplings zur Auswertung von Reaktionszeitexperimenten verwendet. Ein solches Modell stellt das Diffusionsmodell (Ratcliff, 1978; Ratcliff & McKoon, 2008) dar, welches postuliert, dass Evidenz für eine spezifische Reaktion so lange kontinuierlich akkumuliert wird bis eine von zwei Entscheidungsschwellen erreicht wird und die korrespondierende Antwort initiiert wird. Soll eine Versuchsperson bspw. entscheiden, ob mehr blaue oder orange Pixel auf einem Bildschirm zu sehen sind, sammelt die Versuchsperson so lange Informationen bis entweder die obere Schwelle, die mit der Antwort „orange“ oder die untere Schwelle, die mit der Antwort „blau“ assoziiert ist, erreicht ist und die Versuchsperson die zu dieser Entscheidung korrespondierenden Handlung ausführt (entweder die „orange“ oder die „blaue“ Taste drückt; siehe bspw. Voss et al., 2004).

Im Rahmen einer Meta-Analyse gilt es, die Validierungsstudien, die bisher zu dem Diffusionsmodell durchgeführt worden sind, systematisch zusammenzufassen. Details und genaue Fragestellungen der Masterarbeit(en) können in Absprache mit der Betreuerin Katja Pollak individuell abgestimmt werden.

Literatur:

Lerche, V., & Voss, A. (2020). When accuracy rates and mean response times lead to false conclusions: A simulation study based on the diffusion model. The Quantitative Methods for Psychology, 16(2), 107–119. https://doi.org/10.20982/tqmp.16.2.p107

Ratcliff, R. (1978). A Theory of Memory Retrieval. Psychological Review, 85(2), 59–108.

Ratcliff, R., & McKoon, G. (2008). The diffusion decision model: Theory and data for two-choice decision tasks. Neural Computation, 20(4), 873–922. https://doi.org/10.1162/neco.2008.12-06-420

Voss, A., Rothermund, K., & Voss, J. (2004). Interpreting the parameters of the diffusion model: An empirical validation. Memory & Cognition, 32(7), 1206–1220. https://doi.org/10.3758/bf03196893

Kontakt: 

Katja Pollak, M.Sc.

Prof. Dr. Andrea Kiesel

 

Untersuchung der Akzeptanz neuartiger Materialsysteme


Ob eine neue Technologie akzeptiert wird bzw. welche begleitenden Maßnahmen für eine breite Einführung evtl. erforderlich sind, wird häufig mit verschiedenen Varianten des Technology Acceptance Models (TAM; Venkatesh & Bala, 2008) oder der Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT; Venkatesh, Thong & Xu, 2012) untersucht.
Diese Modelle wurden schwerpunktmäßig für IT-Anwendungen entwickelt und konzentrieren sich i.w. auf kognitive Faktoren; in vielen Bereichen spielen jedoch affektive Komponenten ebenfalls eine wichtige Rolle.
Mit sog. CAM (Cognitive Affective Maps; Thagard, 2010; Kreil, 2018) können kognitive und affektive Attribute und Zusammenhänge gleichberechtigt in Form von visueller Darstellungen erfasst werden.
Diese relativ neue Methode soll in einer kleinen Pilotstudie angewandt werden, um erste Erkenntnisse im Umfeld der Entwicklung und Akzeptanz neuartiger Materialsysteme zu liefern.

Literatur:

Kreil, A. S. (2018). Cognitive-Affective Mapping within the context of staircase and elevator use. Evaluating a new method in empirical psychological research. Unveröffentlichte Masterarbeit. Freiburg: Institut für Psychologie der Albert-Ludwigs-Universität.

Thagard, P. (2010). EMPATHICA: A Computer Support System with Visual Representations for Cognitive-Affective Mapping. In: K. McGregor (Ed.), Proceedings of the workshop on visual reasoning and representation (pp.
79–81). Menlo Park, CA: AAAI Press.

Venkatesh, V. & Bala, H. (2008). Technology acceptance model 3 and a research agenda on interventions. Decision Science, 39(2), 273–315.

Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., Xu, X. (2012). Consumer Acceptance and Use of Information Technology: Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology. MIS Quarterly, 36(1), 157-178.

Kontakt: 

Prof. Dr. Andrea Kiesel

 

 

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