Neues DFG Projekt zu Antwortverzerrungen

Dr. Jessica R?hner erhielt Mittel für das DFG-Projekt ?Durch die multimethodale Lupe künstlicher Intelligenz und qualitativer Inhaltsanalyse: Effekte von Intelligenz und Geschlechtsrollen-Selbstkonzept auf Antwortmuster und Bestandteile des kognitiven Prozesses beim Verf?lschen“ (F?rdersumme: 558.429 Euro).

Projekttitel

Durch die multimethodale Lupe künstlicher Intelligenz und qualitativer Inhaltsanalyse: Effekte von Intelligenz und Geschlechtsrollen-Selbstkonzept auf Antwortmuster und Bestandteile des kognitiven Prozesses beim Verf?lschen.

Projektbeschreibung

Verf?lschungsverhalten ist ein schwerwiegendes Problem im Rahmen psychologischer Diagnostik. Erkenntnisse über das Verf?lschungsverhalten und über den zugrundeliegenden kognitiven Prozess sind jedoch begrenzt. Doch das Verst?ndnis von Verf?lschungsverhalten ist der erste Schritt zu dessen Pr?vention und Detektion. Es wurde gezeigt, dass kristalline und fluide Intelligenz (gc und gf) Verf?lschungsverhalten beeinflussen. Auch gibt es Hinweise, dass M?nner und Frauen sich in ihrem Verf?lschungsverhalten unterscheiden. Da in Studien bisher jedoch das biologische Geschlecht (sex) und nicht das psychologische Geschlecht (gender) untersucht wurde, sind die psychologischen Prozesse dahinter (im Sinne des Geschlechtsrollen-Selbstkonzepts) ungekl?rt. Aktuelle Studien zeigen au?erdem, dass Verf?lschungsverhalten auf Itemebene stattfindet und verweisen damit auf die Notwendigkeit, Antwortmuster zu untersuchen.

Fragen des multimethodalen Projektes sind daher: 1) Wo genau im Antwortmuster unterscheiden sich verf?lschte Antworten von Personen in Abh?ngigkeit von Intelligenz und Gender? Zur Beantwortung dieser Frage wird maschinelles Lernen genutzt, weil eigene Vorarbeiten zeigen, dass maschinelles Lernens Unterschiede in Antwortmustern auf Itemebene identifizieren kann. 2) Wie unterscheiden sich kognitive Elemente des Verf?lschungsprozesses (z. B. Enkodierung, Abruf, Beurteilung, Antwortübermittlung) in Abh?ngigkeit von Intelligenz und Gender?

Der quantitative Ansatz (maschinelles Lernen) wird durch die qualitative Analyse von Probandinnen- und Probandenaussagen erg?nzt, um tiefere Einblicke in den kognitiven Prozess von Verf?lschung zu erhalten. Im Projekt sollen drei Studien durchgeführt werden. In Studie 1 werden Idealprofile für zwei Berufe und zwei diagnostische Verfahren erstellt, um Qualit?t von Verf?lschungsverhalten (Abweichung vom Idealprofil) messbar zu machen. In Studie 2 wird faking good und faking bad für diese Berufe in Relation zu Intelligenz und Geschlechtsrollen-Selbstkonzepts mit maschinellem Lernen analysiert. In Studie 3 werden Probandinnen und Probanden über ihre Gedanken w?hrend des Verf?lschens befragt, um Einblicke in den kognitiven Prozess, der Verf?lschung begleitet, zu erhalten. Die Ergebnisse erweitern bisherige Forschung indem die Untersuchung von Antwortmustern und die des kognitiven Prozesses der Verf?lschung mit individuellen Unterschieden beim Verf?lschen in Abh?ngigkeit von Intelligenz und Gender verbunden werden. So sollen vertiefte Einblicke in Verf?lschungsprozesse in Abh?ngigkeit von Intelligenz und Gender gegeben und Implikationen für Pr?vention und Detektion von Verf?lschung erzielt werden. 

Kooperationen

Prof. Dr. Astrid Schütz, Inhaberin des Lehrstuhls für Pers?nlichkeitspsychologie und Psychologische Diagnostik, Otto-Friedrich-Universit?t Bamberg. 

Prof. Dr. Ute Schmid, Inhaberin des Lehrstuhls für Kognitive Systeme an der Otto-Friedrich-Universit?t Bamberg