Neues DFG Projekt zu Antwortverzerrungen

Dr. Jessica Röhner 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 Verfälschen“ (Fördersumme: 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 Verfälschen.

Projektbeschreibung

Verfälschungsverhalten ist ein schwerwiegendes Problem im Rahmen psychologischer Diagnostik. Erkenntnisse über das Verfälschungsverhalten und über den zugrundeliegenden kognitiven Prozess sind jedoch begrenzt. Doch das Verständnis von Verfälschungsverhalten ist der erste Schritt zu dessen Prävention und Detektion. Es wurde gezeigt, dass kristalline und fluide Intelligenz (gc und gf) Verfälschungsverhalten beeinflussen. Auch gibt es Hinweise, dass Männer und Frauen sich in ihrem Verfälschungsverhalten 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) ungeklärt. Aktuelle Studien zeigen außerdem, dass Verfälschungsverhalten 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 verfälschte Antworten von Personen in Abhängigkeit 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 Verfälschungsprozesses (z. B. Enkodierung, Abruf, Beurteilung, Antwortübermittlung) in Abhängigkeit von Intelligenz und Gender?

Der quantitative Ansatz (maschinelles Lernen) wird durch die qualitative Analyse von Probandinnen- und Probandenaussagen ergänzt, um tiefere Einblicke in den kognitiven Prozess von Verfälschung zu erhalten. Im Projekt sollen drei Studien durchgeführt werden. In Studie 1 werden Idealprofile für zwei Berufe und zwei diagnostische Verfahren erstellt, um Qualität von Verfälschungsverhalten (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 während des Verfälschens befragt, um Einblicke in den kognitiven Prozess, der Verfälschung begleitet, zu erhalten. Die Ergebnisse erweitern bisherige Forschung indem die Untersuchung von Antwortmustern und die des kognitiven Prozesses der Verfälschung mit individuellen Unterschieden beim Verfälschen in Abhängigkeit von Intelligenz und Gender verbunden werden. So sollen vertiefte Einblicke in Verfälschungsprozesse in Abhängigkeit von Intelligenz und Gender gegeben und Implikationen für Prävention und Detektion von Verfälschung erzielt werden. 

Kooperationen

Prof. Dr. Astrid Schütz, Inhaberin des Lehrstuhls für Persönlichkeitspsychologie und Psychologische Diagnostik, Otto-Friedrich-Universität Bamberg. 

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