Über Computational Psychology
Was ist Computational Psychology?
Die Anwendung computergestützter Prinzipien auf das Verständnis menschlichen Verhaltens deckt ein breites Spektrum von Themen und Ansätzen ab. Ein Paradebeispiel dafür ist die Simulationsmodellierung, also die Entwicklung von Computerprogrammen, die menschliches Verhalten simulieren. Diese können die Form von “emergentistischen Modellen” annehmen, die zeigen, wie komplexe Phänomene aus der Interaktion einfacher Lernregeln mit der Umwelt entstehen können, “Produktionsmodelle”, die versuchen, die Repräsentationen und Algorithmen zu spezifizieren, die kognitiven Phänomenen zugrunde liegen, “Bayes’sche Modelle”, die statistische Gesetzmäßigkeiten von Emotionen und Reizen mit optimalen Handlungen und Entscheidungen verbinden, “neuromorphe Modelle”, die Berechnungen von Neuronen nachahmen, und viele innovative Hybride dieser Traditionen. Computerpsychologen verwenden auch Modellierungswerkzeuge, um große Datensätze zu analysieren, die beispielsweise das momentane Verhalten von Millionen von Twitter-Nutzern oder die momentane ontogenetische Vorgeschichte eines einzelnen Kükens widerspiegeln, das in einer sensorreichen Umgebung aufgewachsen ist, oder die Analyse von mehr Standardformen multivariater Probleme im menschlichen Verhalten.
Studieninteressierte sollten sich direkt an die Fakultätsmitglieder wenden, mit denen sie zusammenarbeiten möchten.
Morteza Dehghani verwendet theoriebasierte Verarbeitung natürlicher Sprache und Social-Media-Analyse, um die Struktur menschlicher Werte zu untersuchen und reale Verhaltensphänomene vorherzusagen. Er interessiert sich auch für Computermodelle des analogen und kontrafaktischen Denkens.
Jack McArdle untersucht die menschliche Kognition über das Alter und die Modelle und verwendet diese, um die Ideen zu diesem Thema zu testen. Seine Arbeit liegt im Bereich der Computermodelle in der psychologischen Messung und multivariaten Analyse und hier werden die Standardbestätigungsstatistiken mit explorativem Data Mining abgeglichen. Seine Kursarbeit umfasst multivariate Analyse (PSYC 575), Psychologische Messung (PSYC 520), longitudinale Strukturgleichungsmodellierung (PSYC 524) und mathematische Themen in der Datenanalyse (PSYC 621).
Toby Mintz untersucht, wie Säuglinge und Kleinkinder Sprache erwerben, wobei der Schwerpunkt auf den Lernmechanismen liegt, die den Erwerb von Syntax und Wortbedeutungen unterstützen. Forschungsmethoden umfassen Verhaltensexperimente mit Säuglingen, Kleinkindern und Erwachsenen sowie Computermodellierung.
Johann J. Read untersucht die Struktur und Dynamik der menschlichen Persönlichkeit und Motivation, die Wahrnehmung sozialer Personen, Einstellungen und die Neurobiologie menschlicher Entscheidungen (sexuell, legal und alltäglich). Er lehrt neuronale Netzwerkmodelle sozialer und kognitiver Prozesse (Psychologie 450L).
Bosco Tjan untersucht das menschliche visuelle System mit einer Reihe von Verhaltens-, Computer- und Neuroimaging-Techniken, um grundlegende und translationale Fragen in Bezug auf sensorische Verarbeitung, Wahrnehmungsentscheidung, Lernen, Sehverlust, Sehwiederherstellung und Rehabilitation zu beantworten. Er verwendet Bayesianische und neuromorphe Modelle, um normales und beeinträchtigtes Sehen zu charakterisieren, und generiert Hypothesen, die mit psychophysikalischen und Neuroimaging-Methoden getestet werden können. Er entwickelt auch unterstützende Technologien, um Blinden oder sehbehinderten Menschen zu helfen. Er unterrichtet Einführung in die funktionelle Magnetresonanztomographie (PSYC 555).
Justin Wood untersucht die Ursprünge der visuellen Kognition und untersucht, wie visuelle Fähigkeiten auf hohem Niveau (z. B. Objekterkennung, Gesichtserkennung, Aktionserkennung, Zahlendarstellung, Ortserkennung) im neugeborenen Gehirn entstehen. Um dies zu tun, verwendet Dr. Woods Labor einen zweigleisigen Ansatz. Zunächst führt das Labor kontrollierte Aufzuchtexperimente an frisch geschlüpften Küken durch. Diese Experimente zur kontrollierten Aufzucht zeigen, wie spezifische visuelle Erfahrungen das visuelle System des Neugeborenen prägen. Zweitens baut das Labor biologisch inspirierte Computermodelle auf, um die früh aufkommenden visuellen kognitiven Fähigkeiten von Neugeborenen zu modellieren.
Jason Zevin untersucht, wie die statistischen Eigenschaften der Zuordnung von geschriebenen zu gesprochenen Wortformen die neuronalen Netze formen, die das qualifizierte Lesen unterstützen, und wie allgemeinere Lern- und Wahrnehmungsdefizite zu Lesebehinderungen führen können.
Graduiertenkurse in Computational Psychology
PSYC 450L Neuronale Netzwerkmodelle sozialer und kognitiver Prozesse
PSYC 520 Psychologische Messung
PSYC 524 Longitudinale Strukturgleichungsmodellierung
PSYC 555 Funktionelle Magnetresonanztomographie
PSYC 575 Multivariate Analyse
PSYC 621 Mathematische Themen in der Datenanalyse
PSYC 625 Big Data Methoden
PSYC 626 Computational Social Sciences
