Affektdynamiken in den Zusammenhang bringen: Hin zu einem realistischen und zuverlässigen Modellierungsansatz

• Antragstellerin: Dr. Janne Adolf
• Fachliche Zuordnung: Persönlichkeitspsychologie, Klinische und Medizinische Psychologie, Methoden ; Allgemeine, Kognitive und Mathematische Psychologie
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 424706845

Ziel der jüngsten Affektforschung ist es, affektive Phänomene als stetige intrapersonale Prozesse zu verstehen. Durch Aufdeckung der zugrunde liegenden Prozessdynamiken erhofft man sich tiefere Einblicke in affektives Funktionieren und Affektregulation. Dazu stützt sich das Feld auf intensive Längsschnittdaten und dynamische, insbesondere vektorautoregressive (VAR), Zeitreihenmodellierung. Das neue Forschungsparadigma wird aufgrund seines möglichen Potentials von vielen begrüßt – birgt allerdings auch nicht-triviale Herausforderungen. Zwei von diesen, die Entwicklung realistischer (d.h. ausreichend komplexer) Modellierungsansätze für affektives Funktionieren und die Sicherstellung angemessen reliabler Modelllösungen bei typischerweise limitierten Daten, bilden ein interessantes Spannungsverhältnis. Mit dem hier vorgeschlagenen Forschungsprojekt möchte ich beide Herausforderungen und den dazugehörigen Balanceakt angehen. Es ergeben sich zwei Forschungsziele.Erstens: Für einen realistischen Modellierungsansatz berufe ich mich auf Überlegungen zur regulatorischen Flexibilität, die besagen, dass Affektdynamiken kontextabhängig sind und sich ebenso verändern. Um dieses empirisch zu untersuchen, müssen VAR Modelle kontextuelle Variablen enthalten, die die Modellparameter inklusive der vermutlich assoziierten Affektdynamiken über die Zeit moderieren. Fixed moderated time series analysis (fmTSA; Adolf et al., 2017) implementiert ein solches erweitertes VAR Modell, das beobachtete Kontextvariablen als Moderatoren einbezieht. Hier schlage ich vor die Methode in zwei wichtigen Punkten weiterzuentwickeln; die Einbeziehung von Moderatoren unterschiedlichen Formats betreffend, um die Identifizierung verschiedener Formen kontextabhängigen affektiven Funktionierens zu ermöglichen; und die rigorose Behandlung von ungleichen Messintervallen betreffend, die andernfalls zu verzerrten Modelllösungen führen könnten.Zweitens schlage ich vor die Reliabilität von fmTSA unter Bedingungen typischer intensiver Längsschnittdaten zu untersuchen. Reliabilität wird dabei in Form der Präzision von Modelllösungen (d.h. der geschätzten Parameter) und in Form der Präzision von aus den Parameterschätzungen abgeleiteten Vorhersagen bewertet. Ich befasse mich somit sowohl mit der erklärenden als auch der prädiktiven Performanz der Methode. Neben der Etablierung und Implementierung von Routinen zur retrospektiven Reliabilitätsdiagnostik ziele ich auch auf eine prospektive Reliabilitätserfassung und -verbesserung ab. Für erwartete Parameterwerte werde ich also a-priori bestimmen, wie sich die Reliabilität als Funktion von Datenbedingungen ändert. Das Wissen über diese Zusammenhänge kann dann genutzt werden, um das Design von Längsschnittstudien zu optimieren und Daten zu erzeugen, die reliable fmTSA Lösungen garantieren.Insgesamt sollte dieses Forschungsprojekt zu einem höchst nutzbaren und glaubwürdigen Modellierungsansatz führen, um Affektdynamiken im Kontext zu untersuchen.

• DFG-Verfahren: Forschungsstipendien
• Internationaler Bezug: Belgien
• Gastgeberin: Professorin Dr. Eva Ceulemans