Der Ursprung interindividueller Unterschiede bei der audiovisuellen Sprachverarbeitung, Interaktion aus neuronaler Bildgebung, Augenbewegungen und Verhalten

• Antragsteller: Dr. Johannes Rennig, Ph.D.
• Fachliche Zuordnung: Kognitive und systemische Humanneurowissenschaften ; Kognitive, systemische und Verhaltensneurobiologie
• Förderung: Förderung von 2016 bis 2019
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 319069319

Sprache stellt die gebräuchlichste Form der menschlichen Kommunikation dar und ist eine kognitive Funktion, die vornehmlich multisensorische Informationen nutzt. Visuelle Informationen vom Mund eines Sprechers können dafür genutzt werden, um ansonsten unklare auditive Informationen besser zu verstehen. Jüngste Forschungsergebnisse deckten jedoch massive interindividuelle Unterschiede auf, die bei der Verwendung visueller Informationen im Rahmen der Sprachverarbeitung bestehen. Dies zeigte sich besonders deutlich beim sog. McGurk Effekt, bei dem zwei unterschiedliche Silben, von denen eine visuell und die andere auditiv dargeboten wird, zu einer dritten Silbe integriert werden. Während einige Menschen sehr stark von der visuellen Sprachinformation beeinflusst werden und deswegen sehr häufig den McGurk Effekt wahrnehmen, stellt sich der Effekt bei anderen Menschen selten bis gar nicht ein. Mögliche Erklärungen aus aktuellen Forschungsergbnissen betreffen Augenbewegungsmuster und Hirnaktivität. Es konnte gezeigt werden, dass Personen, die empfänglich für den McGurk Effekt sind, eher die Mundregionen eines Sprechers fixieren und stärkere Aktivierung im superioren temporalen Sulcus (STS) aufweisen, eine Hirnregion die bereits seit längerem mit multisensorischer Integration und audiovisueller Sprachverarbeitung in Verbindung gebracht wird. Aus diesen Beobachtungen ergibt sich eine offensichtliche Fragestellung: sind Augenbewegungen für Aktivität im STS verantwortlich, oder umgekehrt? Im aktuellen Projekt sollen zum ersten Mal audiovisuelle Sprachverarbeitung mit Hilfe des McGurk Effekts, neuronale Aktivität im STS und Augenbewegungen gemessen werden. Um die kausalen Beziehungen dieser Variablen adäquat verstehen zu können, sollen die erhobenen Daten durch Strukturgleichungsmodelle analysiert werden.

• DFG-Verfahren: Forschungsstipendien
• Internationaler Bezug: USA
• Gastgeber: Professor Dr. Michael S. Beauchamp, Ph.D.