Eine systematische Analyse der Parametrisierung ereigniskorrelierter Hirnpotentiale für die differentialpsychologische Forschung

• Antragstellerin: Cassie Short, Ph.D.
• Fachliche Zuordnung: Biologische Psychologie und Kognitive Neurowissenschaften ; Persönlichkeitspsychologie, Klinische und Medizinische Psychologie, Methoden
• Förderung: Förderung seit 2026
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 571787605

Die zeitliche Auflösung von ereigniskorrelierter Potenziale (EKPs) ermöglicht die Analyse spezifischer neuronaler Prozesse, die mit individuellen Unterschieden in Kognition, Emotion und Verhalten verbunden sind. Der Bereich der Forschung zu individuellen Unterschieden im Elektroenzephalogramm (EEG) leidet jedoch unter einer Reproduzierbarkeitskrise. Bei den Bemühungen, dieser unbefriedigenden Situation abzuhelfen, wird häufig eine zentrale methodische Einschränkung übersehen, die die Gültigkeit und Reproduzierbarkeit der Schlussfolgerungen erheblich beeinträchtigt. Der konventionelle One-Size-Fits-All-Ansatz, bei dem EKP-Parameter über Stichproben von Studien hinweg bestimmt werden, berücksichtigt nicht die gut dokumentierte Variabilität von reizabhängigen kognitiven Prozessen zwischen und innerhalb von Personen. Das Versäumnis, diese inter- und intraindividuellen Variationen in EKPs zu erfassen, ist besonders beunruhigend in einem wissenschaftlichen Bereich, der sich der Entschlüsselung von Unterschieden zwischen Individuen verschrieben hat, und gefährdet die Gültigkeit und Replizierbarkeit von Schlussfolgerungen. Das übergeordnete Ziel des vorgeschlagenen Projektes ist die Verbesserung der Validität und Reproduzierbarkeit von EEGSchätzungen durch eine umfassende Evaluierung und Entwicklung von Algorithmen zur Parametrisierung von Einzel-Trials. Erreicht werden soll dies durch den Abschluss von drei Arbeitspaketen zu einem bestehenden großen und multivariaten EEG-Datensatz, den ich zuvor zusammen mit dem CoScience-Team gesammelt habe, zwei frei zugänglichen Datensätzen und simulierten Datensätzen: (1) systematische Analyse prominenter EEGParametrisierungsalgorithmen aus Einzel-Trials, Bewertung der Zuverlässigkeit, des Bias und der theoretischen Plausibilität im Vergleich zueinander, zu individuellen Ansätzen, die nicht aus EinzelTrials stammen, und zu One-Size-Fits-All-Ansätzen; (2) die Robustheit der Zuverlässigkeit, des Bias und theoretischen der Plausibilität von EEG-Signalschätzungen über Algorithmen hinweg gegenüber Variationen in den Datenvorverarbeitungsstrategien zu evaluieren; und (3) die Entwicklung und Validierung eines neuartigen EEGParametrisierungsalgorithmus für Einzel-Trials und die Testung der Generalisierbarkeit über Komponenten und Aufgaben hinweg. Diese Arbeit hat das Potential, wichtige Innovationen auf dem Gebiet der EEG-basierten Untersuchung individueller Unterschiede aufzuzeigen und verspricht Fortschritte in der algorithmischen Präzision durch die Schaffung neuer methodischer Grundlagen für zukünftige Untersuchungen auf diesem Gebiet.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: China (Hongkong)
• Mitverantwortliche: Professor Dr. Martin Bleichner; Professor Dr. Stefan Debener; Professorin Dr. Andrea Hildebrandt
• Kooperationspartner: Dr. Guang Ouyang