Wert-gesteuerte crossmodale Aufmerksamkeit

• Antragsteller: Professor Dr. Hermann J. Müller; Professor Dr. Zhuanghua Shi
• Fachliche Zuordnung: Allgemeine, Kognitive und Mathematische Psychologie
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 411721317

Aufmerksamkeit kann bottom-up/automatisch auf saliente Stimuli gelenkt werden, top-down auf handlungsrelevante Stimuli oder auch auf Reizmerkmale, die in vorangegangenen Episoden mit Belohnung oder Verlust assoziiert waren. Die letztere Form der Aufmerksamkeitszuweisung wird als wertbezogene attentionale Selektion bezeichnet. In der bisherigen Forschung wurde wertbezogene Selektion primär innerhalb bestimmter sensorischer Modalitäten mittels Manipulation von Reiz-Belohnungs-Kontingenzen untersucht. Diese Einschränkung limitiert freilich ein breiteres Verständnisses davon, welche Mechanismen wertbezogene attentionale Selektion in den normalerweise multisensorischen Szenarien unserer Alltagswelt vermitteln. Deshalb verfolgt das vorgeschlagene Projekts das Ziel, mittels behavioraler Methoden (Reaktionszeit- und psychophysische Verfahren) die Charakteristika wertbestimmter adaptiver cross-modaler Aufmerksamkeit darzustellen sowie mittels neurowissenschaftlicher Verfahren (EEG und fMRT) die zugrundeliegenden Gehirnsignaturen und -netzwerke zu identifizieren. Zun Erreichen dieser Ziele dressiert die Projektarbeit folgende Kernfragen: 1. Können sich Effekte wertbezogener Aufmerksamkeit cross-modal, von einer auf eine andere sensorische Modalität, ausbreiten? 2. Welche Verarbeitungsstufe wird durch wertbezogene Aufmerksamkeit moduliert (z.B. intramodale Feature-/Dimensions-Maps, modalitäts-spezifische Maps oder eine integrierende, supra-modale Master-Map)? 3. Wie wirkt sich die Aufmerksamkeitslast auf die wertbezogene Modulation aus? Und 4.: Wie funktioniert das Zusammenspiel zwischen dem wertbasierten und den Aufmerksamkeits-Netzwerken im Gehirn?

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: China
• Partnerorganisation: National Natural Science Foundation of China
• Kooperationspartner: Professor Xiaolin Zhou