Modelle der Informationssuche: Eine theoretische und empirische Synthese

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Dr. Vincenzo Crupi, Ph.D.; Professorin Dr. Laura Martignon; Professor Dr. Björn Meder; Dr. Jonathan Nelson, Ph.D.
• Fachliche Zuordnung: Allgemeine, Kognitive und Mathematische Psychologie
• Förderung: Förderung von 2011 bis 2019
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 201370582

Die Suche nach relevanten Informationen ist essentiell für Kognition und Entscheidungsfindung. Ein Arzt kann nicht alle verfügbaren medizinischen Tests durchführen, um eine Diagnose zu stellen. Genauso wenig kann ein Wissenschaftler alle potentiell relevanten Experimente durchführen. Wie aber kann man den Nutzen verschiedener Tests, Fragen oder Experimente quantifizieren und bestimmen, welche Suchstrategie für eine bestimmte Aufgabe am sinnvollsten ist? Welche Strategien der Informationssuche verwenden Menschen, gegeben ihre Ziele und Annahmen über die Struktur der Umwelt? Philosophen, Psychologen und Statistiker haben sich mit diesen Fragen beschäftigt, jedoch meist ohne die Forschung in anderen Disziplinen zur Kenntnis zu nehmen. Ziel unseres Projektes ist es, diese Fragen integrativ und fächerübergreifend zu erforschen. Zu diesem Zweck untersuchen wir drei Klassen von Modellen, die bisher selten zusammen betrachtet wurden, aber auf der theoretischen Ebene eng miteinander verbunden sind: i) induktive Bestätigungsmaße der Erkenntnis- und Wissenschaftstheorie, ii) statistische Modelle, die den Nutzen von Information quantifizieren, und iii) heuristische Modelle begrenzter Rationalität, wie sie in der Psychologie diskutiert werden. Bestätigungsmaße quantifizieren, wie stark eine einzelne Beobachtung eine spezifische Hypothese stützt. Modelle, die den Nutzen von Information quantifizieren, berücksichtigen dagegen den Gesamtnutzen eines Datums, oder auch den erwarteten Nutzen eines Tests, für alle betrachteten Hypothesen. Heuristische Modelle wiederum bestimmen wie Tests ausgewählt werden, ohne notwendigerweise den erwarteten Nutzen der Tests zu spezifizieren.Unser Projekt erfordert den Einsatz verschiedener Methoden, einschließlich mathematischer Analysen, Computersimulationen und empirischer Studien. Das Ziel ist zu zeigen, wie verschiedene Bestätigungs- und Informationsmaße innerhalb eines einheitlichen mathematischen Rahmens analysiert werden können und zu untersuchen, inwiefern bestimmte Heuristiken Spezialfälle probabilistischer Informationsmodelle darstellen. Ein Schwerpunkt ist die Untersuchung alternativer Aggregationsmethoden um Bestätigungsmaße in Informationsmaße umzuwandeln. Wir werden Computersimulationen einsetzen, um das Verhalten alternativer Modelle in verschiedenen statistischen Umwelten und Szenarien zu erforschen und Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen den Modellen herauszuarbeiten. Die psychologische Validität dieser Modelle werden wir in empirischen Studien mit Kindern und Erwachsenen überprüfen. Darüber hinaus werden wir untersuchen wie sequentielle Suchspiele in schulischen Kontexten verwendet werden können, um Kindern Grundkompetenzen in Wahrscheinlichkeits- und Informationstheorie zu vermitteln. Unser langfristiges Ziel ist es, ein einheitliches mathematisches Modell für Bestätigungs- und Informationsmaße zu entwickeln, um eine psychologisch und normativ fundierte Theorie der Informationssuche zu entwickeln.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 1516: New Frameworks of Rationality
• Internationaler Bezug: Italien, USA
• Beteiligte Personen: Dr. Matt Jones; Professorin Dr. Katya Tentori, Ph.D.