Entwicklung eines umfassenden Modells ästhetischer Entscheidungen
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Menschen treffen Entscheidungen nicht nur auf Basis ihrer monetären oder Fitness-relevanten Konsequenzen. Wir treffen jeden Tag Entscheidungen basierend auf dem Aussehen, dem Klang, dem Geschmack, etc. der Optionen. Wir treffen sie aufgrund ihres sensorischen (ästhetischen) Werts. Mein Projekt zielte darauf ab, solch ästhetische Entscheidungen mit einem mathematischen Ansatz, der strikt mit solchen, die dazu genutzt werden Entscheidungsfindung im Kontext von Geld oder Essen zu verstehen, zu erforschen. Ich habe mir dieses Ziel zusammen mit Prof. Peter Dayan gesteckt, weil es eine einzigartige Symbiose unserer Kompetenzen darstellt: die Psychologie der Ästhetik von meiner Seite und die der mathematischen Kognitionswissenschaften von seiner Seite. Der Großteil des Projekts befasste sich mit der Entwicklung und Testung des mathematischen Modells dass den Wert, den wir sensorischen Erfahrungen zumessen, beschreibt. Das Modell basiert auf der Annahme, dass sensorische Erfahrungen insofern wertvoll sind als dass sie der Verbesserung des sensorisch-kognitiven Systems unmittelbar und im Hinblick auf die Zukunft fördern. Daher sind sensorische Erfahrungen wertvoll insofern si 1) bereits einfach zu verarbeiten sind und 2) das sensorisch-kognitive System auf eine Weise verändern welche die Verarbeitung erwarteter zukünftiger sensorischer Erfahrungen erleichtern. Unser Modell realisiert 1) als Wahrscheinlichkeit des sensorischen Inputs gegeben dem generativen Modell der Beobachterin („system state“) und 2) als die Veränderung in der Distanz zwischen dem „system state“ und einem zweiten generativen Modell dass die Langzeiterwartungen der Beobachterin über die Eigenschaften ihres sensorischen Umfelds wiederspiegelt. Wir haben ein simples Modell, das auf dieser Theorie basiert realisiert und gezeigt, dass es den ‚mere-exposure‘ Effekts erklären kann – d.h. das Phänomen dass Menschen Objekte umso mehr mögen, je öfter sie diese erleben, aber nur bis zu einer bestimmten Anzahl von Begegnungen. Wir fanden auch heraus, dass diese Verringerung im Gefallen über längere Zeit Langeweile genannt werden kann. Hierdurch haben wir eine ausgearbeitete Theorie entwickelt, wie Langeweile im Bezug auf sensorische Erfahrungen mithilfe unseres Modells konzeptualisiert werden kann. Gleichzeitig hat mein Maserstudent, Max Berentelg, mit mir ein Experiment und Stimulusset entwickelt, dass dazu in der Lage ist, das Modell zu testen. Wir fanden, dass eine Realisierung des Modells die Präferenz-Bewertungen individueller Teilnehmer*innen besser vorhersagen kann als die mittlere Bewertung der Gesamtpopulation. Wir konnten auch belegen, dass eine der Kernannahmen des Modells – dass Lernen stattfindet und die Bewertungen systematisch ändert, wodurch die Reihenfolge der Trials im Experiment relevant wird – wahr ist; Vorhersagen des Modells sind besser für die echte Reihenfolge als für zufällig generierte. Wir haben all diese Befunde zusammen mit dem Code für das Modell veröffentlicht.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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A computational model of aesthetic value. Talk at the 2nd International Symposium on the Mathematics of Neuro-Science, Technology and Engineering, Rhodes/virtual.
Brielmann, A. A. & Dayan, P.
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A computational model of aesthetic value. Talk at the 43rd European Conference of Visual Perception
Brielmann, A. A. & Dayan, P.
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Panel Discussion The concept of Aesthetic Emotions in the age of neuroasthetics: a roundtable discussion. Talk presented at XXVI Congress of the International Association of Empirical Aesthetics (IAEA 2021). 2021-09-01 - 2021-09-03.
Chatterjee, A.; Fingerhut, J.; Nadal, M.; Skov, M. & Brielmann, A.
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A computational model of aesthetic value.. Psychological Review, 129(6), 1319-1337.
Brielmann, Aenne A. & Dayan, Peter
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A computational model predicts humans' aesthetic judgments based on deep neural network feature values. Invited talk at the NeurIPS workshop Shared Visual Representations in Human & Machine Intelligence, New Orleans, Louisiana, USA/online.
Brielmann A. A.
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A computational model predicts individual aesthetic judgments. Talk at the 64th Tagung experimentell arbeitender Psychologen, Cologne, Germany / online.
Brielmann A. A.; Berentelg, M. & Dayan, P.
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Boredom in aesthetic experiences. Talk presented at The Third International Symposium on the Mathematics of Neuroscience. Heraklion, Greece. 2022-09-24 - 2022-09-25
Brielmann, A.
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Is aesthetic value special? Invited talk at the Workshop on Aesthetic Values and Decision-Making in the Brain, Paris, France.
Brielmann A. A.
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Is pleasure enough?. Invited talk at the Meeting of the International Association for Empirical Aesthetics, Philadelphia, USA.
Brielmann A. A.
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Learning changes aesthetic value over time. Invited talk at the Interdisciplinary perspectives on Beauty and Change Workshop, Turin, Italy/online.
Brielmann A. A.
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Predicting individual aesthetic judgments over time based on deep neural network features. Invited talk at the Meeting of the International Association for Empirical Aesthetics, Philadelphia, USA.
Brielmann A. A.; Berentelg, M. & Dayan, P.
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Spatial complexity and intricacy predict subjective complexity. Poster at the Visual Sciene of Art Conference, Amsterdam, Netherlands.
Nath, S.S.; Braendle, F.; Schulz, E.; Dayan, P. & Brielmann, A. A.
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The intrinsic reward of sensory experiences. Talk presented at Annual Meeting of the Society for NeuroEconomics (SNE 2022). Arlington, VA, USA. 2022-09-30 - 2022-10-02.
Brielmann, A.; Berentelg, M. & Dayan, P.
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Modelling individual aesthetic judgements over time. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 379(1895).
Brielmann, Aenne A.; Berentelg, Max & Dayan, Peter
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Relating objective complexity, subjective complexity, and beauty in binary pixel patterns.. Psychology of Aesthetics, Creativity, and the Arts.
Nath, Surabhi S.; Brändle, Franziska; Schulz, Eric; Dayan, Peter & Brielmann, Aenne
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The Routledge International Handbook of Boredom. Routledge.
Bieleke, Maik; Wolff, Wanja & Martarelli, Corinna
