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TANGO (Blickverständnis)

Um uns in der sozialen Welt zurechtzufinden und mit anderen zu interagieren, nutzen wir soziale Kognition. Viele Forschungsarbeiten haben sich mit dem durchschnittlichen Alter befasst, in dem sozial-kognitive Fähigkeiten in der Entwicklung entstehen. Im Gegensatz dazu wurden die individuellen Unterschiede oft übersehen. Wenn wir jedoch Forschungsfragen zur Entstehungsreihenfolge der sozial-kognitiven Fähigkeiten und zu den Mechanismen, die ihrer Entwicklung zugrunde liegen, beantworten wollen, brauchen wir Studien, die individuelle Unterschiede zuverlässig messen. Nur wenige herkömmliche Messverfahren (z. B. False Belief Change-of-Location-Aufgaben) gehen auf diese Fragen ein. Sie beruhen häufig auf einer geringen Anzahl von Versuchen, dichotomen Messungen, haben keine zufriedenstellenden psychometrischen Eigenschaften und sind daher nicht darauf ausgelegt, Unterschiede zwischen Kindern zu erfassen. Wir argumentieren, dass wir die methodischen Einschränkungen der bestehenden Studiendesigns konsequent angehen und eine systematische Perspektive der individuellen Unterschiede in der sozial-kognitiven Entwicklung einnehmen müssen.

Zurzeit entwickeln wir eine neue Studienbatterie, um die Entwicklung individueller Unterschiede in der sozialen Kognition zu erfassen. Wir haben eine interaktive Web-App entwickelt, die geräteübergreifend funktioniert und Studien vor Ort und aus der Ferne ermöglicht.

Die Webanwendung wurde mit JavaScript, HTML5, CSS und PHP entwickelt. Für die Stimuluspräsentation wurde eine skalierbare Vektorgrafik (SVG) analysiert. Auf diese Weise lässt sich die Komposition ohne Qualitätsverlust an das Sichtfenster des Benutzers anpassen, wobei das Seitenverhältnis und die relativen Objektpositionen konstant bleiben. Darüber hinaus ermöglichen SVGs es, alle zusammengesetzten Teile der Szene einzeln zu definieren. Dies ist notwendig, um die Zielpositionen und -größen genau zu berechnen. Außerdem lassen sich so die Stimuli leicht anpassen. Die Web-App generiert zwei Dateitypen: (1) eine Textdatei (.json), die Metadaten, Versuchsspezifikationen und die Klickreaktionen der Teilnehmer enthält, und (2) eine Videodatei (.webm) mit den Webcam-Aufnahmen der Teilnehmer. Diese Dateien können entweder an einen Server gesendet oder auf das lokale Gerät heruntergeladen werden. Personalisierte Links können durch Übergabe von URL-Parametern erstellt werden. Zu den entscheidenden Designmerkmalen aller Aufgaben gehört ein räumliches Layout, das diskrete und kontinuierliche Messungen der Klick-Ungenauigkeit der Teilnehmer ermöglicht und sich leicht an unterschiedliche Studienanforderungen anpassen lässt.

Unsere erste Aufgabe, die die Webimplementierung nutzt, konzentriert sich auf das Blickverständnis - die Fähigkeit, den Aufmerksamkeitsfokus eines Agenten zu lokalisieren und zu nutzen. Die Teilnehmenden werden gebeten, einen Luftballon zu lokalisieren, indem sie bestimmen, wohin ein Agent schaut.

Wir fanden interindividuelle Variationen in einer Kinderstichprobe (N = 387) und einer Erwachsenenstichprobe (N = 236), sowie erhebliche Entwicklungsfortschritte. Hohe interne Konsistenz und Test-Retest-Zuverlässigkeit unterstreichen, dass die erfasste Variation systematisch ist.

Unsere zweite Aufgabe befindet sich derzeit in der Entwicklung und konzentriert sich auf die Fähigkeit von Kindern, Wissenszustände Anderer zu repräsentieren. Verstehen Kinder, was andere Agenten wissen können und was nicht? Oft wurde diese Fragestellung in der Vergangenheit dichotom gemessen. Wir schließen jetzt den Fall ein, dass Agenten auch partielle Wissenszustände haben können.

Diese Arbeit zeigt einen vielversprechenden Weg, individuelle Unterschiede in sozialer Kognition zu messen. Dies wird uns helfen, die Struktur und Entwicklung zentraler sozial-kognitiver Prozesse genauer zu verstehen.

Weitere Informationen zu unserer Aufgabe und ihrer Umsetzung finden Sie in diesem Preprint: https://psyarxiv.com/vghw8. Der Code ist quelloffen (GitHub – ccp-eva/tango-demo), und eine Live-Demoversion ist zu finden unter: tango.

Eine weitere Aufgabenstellung, die unsere Infrastruktur nutzt, ist eine auf der Item Response Theory basierende offene rezeptive Wortschatzaufgabe für 3- bis 8-jährige Kinder. Eine Live-Demoversion finden Sie hier: oREV.