Psychometrie impliziter Motive
Final Report Abstract
Die Messung impliziter (nicht-bewusster) Motive mithilfe des Thematischen Apperzeptionstests und verwandter Verfahren (“Picture Story Exercises”; PSE) hat eine lange Tradition in der klinischen Praxis und in der psychologischen Grundlagenforschung. Die psychometrische Qualität der PSE-Methodik wurde jedoch häufig kritisiert, obwohl ihre Validität vielfach belegt ist. In dem wissenschaftlichen Netzwerk “Psychometrie impliziter Motive” haben Experten der Motivationspsychologie mit Experten für statistische Methoden und Psychometrie zusammen daran gearbeitet, bestehende theoretische Ansätze zur Messung impliziter Motive zu sammeln und zu erweitern, die Durchführung und Auswertung der PSE-Methode weiterzuentwickeln, diese empirisch zu validieren und alternative Methoden der Motivmessung zu explorieren. Zusammengefasst wurden in dem wissenschaftlichen Netzwerk folgende Hauptergebnisse erbracht: ● Vernetzung: Durch den Austausch im Netzwerk wurden sehr fruchtbare wissenschaftlichen Kooperationen initiiert, die wesentlich zur Qualifikation der Netzwerkmitglieder beigetragen haben und in zahlreichen gemeinsamen Publikationen und Anschlussprojekten resultierten. ● Zusammenführung des Netzwerks mit anderen DFG-Projekten: Bestehende Daten aus vom Netzwerk unabhängigen DFG-Projekten konnten reanalysiert werden. Dadurch konnten bereits konkrete Verbesserungsvorschläge zur Durchführung und Auswertung der PSE formuliert, sowie Validitätsuntersuchungen publiziert werden. ● Zukünftige Forschungsprojekte: Der Austausch im Netzwerk hat zur Ausarbeitung mehrerer wegweisender Forschungsprojekte beigetragen, welche auf den Erkenntnissen des Netzwerks aufbauen und diese fortführen. Drei direkte Anschlussprojekte werden bereits von der DFG geförder. ● Außenwirkung: Die wissenschaftlichen Erkenntnisse zur psychometrischen Einordnung und Konstruktvalidierung der PSE-Methode wurden in insgesamt 21 wissenschaftlichen Konferenzbeiträgen sowie 8 Zeitschriftenbeiträgen im peer-review-Verfahren veröffentlicht. Durch vielfältige fortlaufende Kooperationen in den bewilligten DFG-Projekten und darüber hinaus werden die relevanten Forschungsfragen weiter bearbeitet. Insofern hat das Netzwerk nicht nur direkt messbare Ergebnisse gebracht, sondern kann darüber hinaus als Startpunkt für weitere Entwicklungen gesehen werden. Besonders vielversprechend erscheint uns dabei der Ansatz, menschliche Kodierungen direkt zu überspringen, und anhand von Machine-Learning-Verfahren die Inhaltskodierung direkt aus den Ergebnissen experimenteller Anregungsstudien extrahieren zu lassen.
Publications
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