Bayessche Analyse der Interaktion von Lernen, semantischer Information und sozialem Einfluss auf multisensorische Integration (B02)

• Fachliche Zuordnung: Kognitive und systemische Humanneurowissenschaften
• Förderung: Förderung von 2016 bis 2019
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 261402652

Das Projekt verwendet neue Methoden der Bayesschen Modellierung, um die Integration von multisensorischen Reizen und deren Interaktion mit Lernen, semantischer Information und sozialem Kontext zu untersuchen. Regularisierte Bayessche Analyse bietet dabei eine elegante Möglichkeit, um modulatorische Einflüsse mit klassischer Bayesscher Modellierung zu verbinden. Mithilfe dieser Analysemethode werden in diesem Projekt Verhaltens- und fMRT-Daten modelliert. Der wechselseitige Einfluss von Lernen, semantischer Information und sozialer Beeinflussung auf crossmodale Integration wird im Detail untersucht.

• DFG-Verfahren: Transregios
• Teilprojekt zu: TRR 169: Crossmodales Lernen: Adaptivität, Prädiktion und Interaktion
• Internationaler Bezug: China
• Antragstellende Institution: Universität Hamburg
• Mitantragstellende Institution: Tsinghua University
• Teilprojektleiter: Dr. Jan Gläscher; Professor Dr. Jun Zhu