Projekte

Hast Du Lust auf spannende Projekte und möchtest Lernen, wie man wissenschaftlich fundiert arbeitet? Dann bist Du hier auf jeden Fall richtig. Hier findest Du noch offene Projekte für Abschlussarbeiten. Diese sind so konzipiert, dass sie zeitlich gut für eine BA oder Masterarbeit passen und neue Fragen stellen.

Prinzipiell gestalte ich die Projekte so, dass sie später zu einer wissenschaftlichen Publikation beitragen können. Beitragende StudentenInnen könnten dann auch in der Autorenliste mit genannt werden.

Alle Forschungsprojekte werden kontinuierlich innerhalb von regelmäßigen Lab-Meetings begleitet, in denen studentische Forschungsprojekte besprochen werden.

Hast Du Interesse? Dann schreibt mir einfach unter stephan.delarosa@iu.org. Gerne sind auch eigene Vorschläge willkommen, wenn diese theoretisch gut in die Forschungslandschaft eingebettet werden können.

Offene Projekte

klicke auf die Pfeile klicken um mehr über ein Projekt zu erfahren. Ihr könnt gerne die Themenfelder der Projektideen aufgreifen und auch in einer andere Richtung (z.B. angewandte Richtung) weiter spinnen, die Euch gefällt. Die Projektthemen sind als Impulse zu verstehen und nicht als festgesetze Fragen, von denen man nicht abweichen darf.

Informatik & Psychologie

Psychologie

1. Die Psychologie der KI – Psychologie zur Untersuchung von KI

   Projektbeschreibung

   Künstliche Intelligenz, insbesondere große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), werden zunehmend in Bereichen eingesetzt, die traditionell dem Menschen vorbehalten waren, zum Beispiel in Kommunikation, Beratung oder Problemlösen. Im Gegensatz zu klassischen, gut transparenten Algorithmen gelten moderne Deep-Learning-Modelle jedoch als „Black Box“: Es ist in der Regel nicht direkt ersichtlich, welche internen Repräsentationen sie aufbauen und warum genau ein bestimmtes Output-Verhalten zustande kommt (Samek, Wiegand & Müller, 2017; Xu et al., 2019; Holzinger et al., 2022; vgl. Überblick in Katuwal & Chen, 2023).

   Während in der Informatik Performance-Kennzahlen wie Accuracy, Precision oder F1-Score genutzt werden, um Modelle zu vergleichen, reichen solche Kennzahlen bei LLMs häufig nicht aus, um deren Fähigkeiten, Grenzen oder „Fehlermuster“ angemessen zu beschreiben. Neuere Beiträge argumentieren deshalb, dass man LLMs ergänzend mit Methoden aus der Psychologie untersuchen sollte, also so, als wären sie „Teilnehmende“ in einem psychologischen Experiment (Binz & Schulz, 2023; Binz, 2023; Bubeck et al., 2023; Machine Psychology, 2023).

   Diese „Maschinenpsychologie“ verfolgt das Ziel, systematisch zu prüfen, wie LLMs auf bestimmte Reize reagieren, welche Aufgaben sie wie gut lösen, welche kognitiven Verzerrungen oder Heuristiken sie zeigen und unter welchen Bedingungen sich ihr Verhalten ändert (Binz & Schulz, 2023; Machine Psychology, 2023). Ähnlich wie in der Kognitionspsychologie beim Menschen werden dabei Eingaben gezielt variiert und die Ausgaben des Modells analysiert, um Rückschlüsse auf zugrunde liegende Verarbeitungsprozesse zu ziehen (Binz & Schulz, 2023; Törnberg, 2023; Kosinski, 2023). Erste Arbeiten setzen z. B. Theory-of-Mind-Tests, logische Rätsel oder kognitive Bias-Paradigmen ein, um zu prüfen, ob und wie LLMs „menschähnliche“ Leistungsmuster oder Fehlerprofile zeigen (Shapira et al., 2023; Sap et al., 2022; van Duijn et al., 2023; siehe Zusammenfassung in Binz, 2023).

   Parallel diskutiert die Explainable-AI-Forschung, wie sich die Intransparenz komplexer Modelle verringern lässt und welche Arten von Erklärungen für Nutzerinnen und Nutzer hilfreich und vertrauensfördernd sind (Samek et al., 2017; Guidotti et al., 2018; Arrieta et al., 2020; Nauta, 2023; Überblick bei Katuwal & Chen, 2023). Hier zeigt sich ein Spannungsfeld: Einerseits sind sehr leistungsfähige Modelle oft schwer interpretierbar, andererseits sind für gesellschaftliche Anwendungen Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Vorhersagbarkeit des Verhaltens zentral.

   Die psychologische Perspektive ergänzt diese Diskussion, indem sie nicht nur fragt, was ein Modell „objektiv“ kann, sondern auch, wie stabil, kontextabhängig und „menschähnlich“ seine Leistungen sind. So zeigt sich beispielsweise, dass Testergebnisse von LLMs stark davon abhängen können, wie Instruktionen formuliert sind, ob Beispiele gegeben werden oder ob die Testsituation eher menschlichen Bedingungen ähnelt (Lampinen, 2022; Binz & Schulz, 2023; Running cognitive evaluations on LLMs, 2023). Dadurch entsteht ein neues interdisziplinäres Feld, in dem psychologische Methoden genutzt werden, um KI-Verhalten systematisch zu charakterisieren.

   Zentrale Fragestellung und theoretische Bedeutung

   Eine theoretisch besonders relevante und mit Fragebogen- bzw. experimentellen Textstudien gut bearbeitbare Leitfrage lautet:

   Wie lassen sich Fähigkeiten, Grenzen und typische „Fehlermuster“ von Large Language Models mit psychologischen Methoden erfassen, und inwiefern ähneln oder unterscheiden sich diese Muster von denen menschlicher Kognition?

   Für Bachelorstudierende bedeutet das konkret, dass sie LLMs wie „Versuchspersonen“ behandeln und mit klassischen Paradigmen aus der Kognitions- und Sozialpsychologie testen können. Mögliche Ansatzpunkte sind zum Beispiel: (1) Untersuchung, ob LLMs in typischen Bias-Paradigmen (z. B. Bestätigungsfehler, Framing-Effekte, Ankerheuristik) ähnliche Antwortmuster wie menschliche Stichproben zeigen; (2) Vergleich der „Leistung“ von LLMs und Menschen auf Aufgaben zur Theory of Mind, moralischen Urteilen oder Problemlösen; (3) systematische Variation von Instruktionen und Kontext, um zu prüfen, wie robust und sensitiv das Modellverhalten ist; (4) Erhebung menschlicher Einschätzungen dazu, wie verständlich, vertrauenswürdig und konsistent Antworten eines LLM im Vergleich zu menschlichen Antworten wirken.

   Besonders spannend ist dabei die Schnittstelle zwischen technischer Evaluierung und psychologischer Interpretation: Wenn LLMs auf bestimmten Skalen oder Tests ähnlich wie Menschen abschneiden, stellt sich die Frage, ob sie ähnliche kognitive Strukturen repräsentieren oder ob es sich um oberflächliche Ähnlichkeiten handelt, die aus ganz anderen Mechanismen resultieren (Binz & Schulz, 2023; Machine Psychology, 2023). Umgekehrt können Unterschiede zwischen Modell- und Menschenprofilen Hinweise darauf geben, wo KI-Systeme fundamental anders „denken“ als Menschen – was sowohl für Sicherheit, als auch für den sinnvollen Einsatz in Bildung, Beratung oder Entscheidungsunterstützung relevant ist (Language models and psychological sciences, 2023).

   Literatur (Auswahl, mit Links)

   Arrieta, A. B., et al. (2020). Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI. Information Fusion, 58, 82–115. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2019.12.012

   Binz, M., & Schulz, E. (2023). Probing the psychology of AI models. Nature Human Behaviour, 7, 1058–1070. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10013777/

   Binz, M. (2023). Running cognitive evaluations on large language models: The do’s and don’ts. arXiv preprint. https://arxiv.org/html/2312.01276v1

   Guidotti, R., et al. (2018). A survey of methods for explaining black box models. ACM Computing Surveys, 51(5), 93. https://doi.org/10.1145/3236009

   Holzinger, A., et al. (2022). Explainable AI methods – A brief overview. In: Machine Learning and Knowledge Extraction. (Übersicht zu XAI; vielfach als Preprint verfügbar.)

   Katuwal, G. J., & Chen, R. (2023). Understanding the black-box: towards interpretable and reliable deep learning. BioMedical Engineering OnLine. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10702969/

   Machine Psychology (2023). arXiv preprint. https://arxiv.org/html/2303.13988v6

   Samek, W., Wiegand, T., & Müller, K.-R. (2017). Explainable artificial intelligence: Understanding, visualizing and interpreting deep learning models. ITU Journal. (Open-Access-Fassungen verfügbar.)

   Shapira, N., et al. (2023). Do large language models understand what they read? Evaluating theory-of-mind tasks. (Preprint; siehe Referenzen in Binz, 2023.)

   Xu, F., et al. (2019). Explainable AI: A brief survey on history, research areas, approaches and challenges. Natural Language Processing Journal. (Preprint-Versionen online verfügbar.)

   Language models and psychological sciences (2023). Current Opinion in Psychology. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10629494/

2. Psychologische Resilienzeffekte von frühkindlichen Beziehungserfahrungen

   Projektbeschreibung

   Das Bucharest Early Intervention Project (BEIP) von Nelson III et al. (2007) ist eine der einflussreichsten Studien zur Bedeutung früher Beziehungserfahrungen. In diesem randomisierten Interventionsprojekt wurden Kinder, die in rumänischen Institutionen unter Bedingungen schwerer psychosozialer Vernachlässigung aufwuchsen, entweder in einer qualitativ hochwertigen Pflegefamilienbetreuung untergebracht oder verblieben zunächst in institutioneller Versorgung (Nelson III et al., 2007; vgl. auch Zeanah et al., 2003, zusammengefasst in Nelson III, 2007).

   Die Ergebnisse zeigen, dass frühe Deprivation tiefgreifende Folgen für die Entwicklung hat: Kinder aus institutioneller Betreuung wiesen unter anderem niedrigere kognitive Leistungen, Auffälligkeiten in der Emotionsregulation, erhöhte psychopathologische Symptome und Schwierigkeiten beim Aufbau stabiler sozialer Beziehungen auf (Nelson III et al., 2007; Humphreys & Nelson, 2015; vgl. Überblick in Nelson, 2024; The Bucharest Early Intervention Project: Adolescent mental health, 2022).

   Gleichzeitig verdeutlicht das BEIP, dass frühe, qualitativ hochwertige Fürsorge in Pflegefamilien gewisse negative Effekte der Vernachlässigung abmildern oder teilweise kompensieren kann (Nelson III et al., 2007; Nelson, 2024; The Bucharest Early Intervention Project: Adolescent mental health, 2022).

   Aufbauend auf Bindungstheorie und Resilienzforschung wird angenommen, dass nicht nur das völlige Fehlen einer stabilen Bezugsperson problematisch ist, sondern dass die Qualität der frühen Beziehungserfahrungen entscheidend für die weitere psychische Entwicklung ist (Bowlby, 1969; 1973). Studien zu Bindung und Selbstwert zeigen, dass sichere Bindungserfahrungen in der Kindheit mit höherem Selbstwert und geringerer psychischer Belastung im Erwachsenenalter einhergehen (Shen, Liu & Brat, 2022; The Influence of Perceived Security in Childhood on Adult Self-Concept, 2023).

   So finden Shen et al. (2022), dass sicher gebundene Personen im Erwachsenenalter höhere Selbstwertwerte und weniger psychische Belastung aufweisen. Ähnlich berichten aktuelle Arbeiten, dass wahrgenommene Sicherheit in der Kindheit positiv mit Selbstkonzept, Resilienz und positivem Selbstwert zusammenhängt (The Influence of Perceived Security in Childhood on Adult Self-Concept, 2023). Darüber hinaus wird Resilienz, also die Fähigkeit, Belastungen zu bewältigen und sich von Krisen zu erholen, in engem Zusammenhang mit psychologischen Ressourcen wie Selbstwirksamkeit und sozialer Unterstützung gesehen (z. B. ResQ-Care-Dem, 2025; Boise et al., 2005; Samia et al., 2019).

   Trotz dieser gut belegten Zusammenhänge sind viele Fragen offen: Während das BEIP vor allem die Folgen extremer Vernachlässigung beschreibt, ist weniger gut verstanden, welche konkreten Aspekte alltäglicher elterlicher Interaktion – etwa Häufigkeit körperlicher Zuwendung, verbale Zuneigung, validierende Rückmeldungen, oder im Gegenteil starke Fehlerfokussierung und Kritik – langfristig welche psychologischen Ressourcen fördern oder hemmen. Viele Erwachsene können sich an bestimmte „Stile“ elterlicher Zuwendung erinnern, aber es ist unklar, wie diese Muster systematisch mit Resilienz, Selbstwert und Selbstwirksamkeit im Erwachsenenalter zusammenhängen.

   Zentrale Fragestellung und theoretische Bedeutung

   Eine theoretisch besonders bedeutsame und empirisch gut mit Fragebogenstudien untersuchbare Leitfrage lautet:

   Welche konkreten frühkindlichen Beziehungserfahrungen mit Eltern (z. B. körperliche Nähe, verbale Zuneigung, Fehler- vs. Stärkenfokus) sind langfristig mit höherer psychologischer Resilienz, höherem Selbstwert und größerer Selbstwirksamkeit im Erwachsenenalter verbunden – und welche Muster scheinen eher risikoreich?

   Diese Frage knüpft direkt an klassische Arbeiten zur Bindung (Bowlby, 1969; 1973) und an die Ergebnisse des BEIP zu den Folgen früher Vernachlässigung an (Nelson III et al., 2007; Humphreys & Nelson, 2015; Nelson, 2024; The Bucharest Early Intervention Project: Adolescent mental health, 2022), geht aber darüber hinaus, indem sie den Fokus auf differenzierte, im Alltag der meisten Familien vorkommende Verhaltensweisen legt.

   Für Bachelorstudierende eröffnet dies mehrere Ansatzpunkte, um eigene Fragestellungen zu entwickeln. Beispiele:

   (1) Untersuchung, inwiefern subjektiv erinnerte Häufigkeit und Qualität körperlicher Zuwendung (z. B. Umarmungen, Berührungen) in der Kindheit mit aktuellem Resilienz- und Selbstwertniveau zusammenhängen.

   (2) Analyse, ob eine hohe verbale Zuneigung der Eltern (z. B. Lob, Ermutigung, explizite Liebesbekundungen) auch dann mit hohen Resilienz- und Selbstwirksamkeitswerten verbunden ist, wenn gleichzeitig ein starker Fehlerfokus erlebt wurde (z. B. häufige Kritik, Betonung von Fehlern).

   (3) Vergleich von Personen, die ihre Eltern als eher unterstützend und ressourcenorientiert vs. eher kritisch und leistungsorientiert erlebt haben, in Bezug auf ihre aktuelle Resilienz, ihr Selbstkonzept und ihre Bewältigungsstrategien.

   (4) Untersuchung, ob wahrgenommene elterliche Unterstützung in Belastungssituationen (z. B. schulischer Misserfolg, Konflikte mit Gleichaltrigen) langfristig mit einer höheren Bereitschaft verbunden ist, Herausforderungen aktiv anzugehen (statt sie zu vermeiden).

   Alle diese Ansätze lassen sich mit retrospektiven Selbstauskünften Erwachsener (z. B. Studierende) und standardisierten Skalen zu Resilienz, Selbstwert und Selbstwirksamkeit realisieren. Theoretisch tragen solche Projekte dazu bei, besser zu verstehen, welche „Bausteine“ früher Beziehungserfahrungen psychische Widerstandskraft aufbauen – und welche Muster eher als Risiko für spätere psychische Belastung gelten sollten.

   Literatur (Auswahl, mit Links)

   Nelson, C. A., Zeanah, C. H., Fox, N. A., Marshall, P. J., Smyke, A. T., & Guthrie, D. (2007). Cognitive recovery in socially deprived young children: The Bucharest Early Intervention Project. Science, 318(5858), 1937–1940. (Zusammenfassung und Materialien zum Projekt: https://bettercarenetwork.org/sites/default/files/2024-04/03.1.-Dr.-Nelson_PPT_ENG.pdf )

   Humphreys, K. L., & Nelson, C. A. (2015). Early deprivation and developmental psychopathology. In D. Cicchetti (Ed.), Developmental Psychopathology (2nd ed.). (Ein Überblick zu BEIP und verwandten Studien; teilweise einsehbar über Institutionen.)

   The Bucharest Early Intervention Project: Adolescent mental health (2022). American Journal of Psychiatry. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9555391/

   Bowlby, J. (1969). Attachment and loss: Vol. 1. Attachment. New York: Basic Books. Bowlby, J. (1973). Attachment and loss: Vol. 2. Separation: Anxiety and anger. New York: Basic Books.

   Shen, F., Liu, Y., & Brat, M. (2022). Attachment, self-esteem, and psychological distress: A multiple mediator model. The Professional Counselor, 11(2), 129–142. https://tpcjournal.nbcc.org/attachment-self-esteem-and-psychological-distress-a-multiple-mediator-model/

   The Influence of Perceived Security in Childhood on Adult Self-Concept (2023). International Journal of Environmental Research and Public Health. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10487025/

   ResQ-Care-Dem: Assessment of the validity of the Resilience and Strain Questionnaire for Caregivers (2025). BMC Geriatrics. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12104937/

3. Projektbeschreibung: Glauben, Wissen und Identität (zum Aufklappen klicken)

   Im Zentrum dieses Projektthemas steht die Frage, wie Menschen zwischen „Glauben“ und „Wissen“ unterscheiden, welche Rolle Überzeugung („conviction“) und Identität spielen und warum manche Überzeugungen trotz Gegenbelegen stabil bleiben, insbesondere im Spannungsfeld von wissenschaftlichen und religiösen Weltbildern.

   Stand der Forschung (kurzer Überblick)

   In der klassischen Erkenntnistheorie wird Wissen häufig als „wahr begründeter Glaube“ verstanden: Nicht jeder Glaube zählt als Wissen, sondern nur solche Überzeugungen, die gut begründet und tatsächlich wahr sind (z.B. Diskussionen in der anglo‑amerikanischen Epistemologie; vgl. Überblick bei Aspell et al., 2015). In der Psychologie und Kognitionswissenschaft geht es weniger um die philosophische Definition, sondern um die Frage, wie Menschen subjektiv **Sicherheit** erleben: Wann fühlt sich etwas an wie „Ich weiß das“ im Unterschied zu „Ich glaube das nur“ (Harris et al., 2008; Harris et al., 2009)? Neurokognitive Studien zeigen, dass das Zustimmen zu Aussagen („das stimmt für mich“) Hirnregionen aktiviert, die mit Selbstbezug, Bewertung und Belohnung in Verbindung stehen, insbesondere im ventromedialen präfrontalen Cortex (Harris et al., 2008; Harris et al., 2009). Interessanterweise sieht man ein sehr ähnliches Muster sowohl bei religiösen als auch bei nicht‑religiösen Aussagen, was darauf hindeutet, dass der „Glaubens‑Mechanismus“ im Gehirn weitgehend inhaltsunabhängig ist (Harris et al., 2009; Kapogiannis et al., 2009). Zugleich zeigen andere Befunde, dass religiöse Überzeugungen stärker Systeme für soziale Kognition und Theory of Mind (also das Nachdenken über intentionale Akteure wie Götter oder Geister) einbeziehen (Kapogiannis et al., 2009; vgl. Überblick bei Kapogiannis et al., 2009 und in neueren Reviews zur „Neuroscience of Religion“).

   Ein wichtiger inhaltlicher Unterschied liegt darin, ob Überzeugungen prinzipiell **testbar** sind oder nicht. Aspell et al. (2015) unterscheiden z.B. zwischen überprüfbaren Überzeugungen („Rauchen erhöht das Krebsrisiko“) und nicht‑überprüfbaren („Gott hat einen Plan für mein Leben“). Menschen behandeln diese Arten von Aussagen unterschiedlich: Bei testbaren Aussagen wird eher auf empirische Belege und wissenschaftliche Autoritäten verwiesen, bei nicht‑testbaren eher auf Tradition, persönliche Erfahrung oder religiöse Autoritäten (Aspell et al., 2015).

   Parallel dazu gibt es eine breite Forschung zu sogenannten **„sacred values“** (heilige oder unantastbare Werte) und moralischen Überzeugungen. Tetlock (2003) und Atran & Axelrod (2008) zeigen, dass Menschen bestimmte Werte als absolut, nicht verhandelbar und nicht gegen materielle Vorteile eintauschbar erleben (z.B. religiöse Normen, grundlegende moralische Prinzipien, nationale Symbole). Wenn solche sakralen Werte in Frage gestellt werden, reagieren Menschen oft nicht mit rationaler Abwägung, sondern mit Empörung, moralischer Ablehnung oder sogar einer Verstärkung ihrer ursprünglichen Position (Tetlock, 2003; Atran & Axelrod, 2008). Neuere Arbeiten verbinden diese Ansätze mit Konzepten wie moralischer Überzeugung und „identity fusion“, also einer besonders engen Verschmelzung des Selbst mit einer Gruppe oder Sache (Martel et al., 2021).

   Individuelle **kognitive Stile** spielen ebenfalls eine Rolle. Studien zur „cognitive reflection“ deuten darauf hin, dass eher intuitive Denkstile mit stärkerem religiösen Glauben zusammenhängen, während reflektives, analytisches Denken mit Skepsis gegenüber bestimmten übernatürlichen Behauptungen einhergehen kann – allerdings in Abhängigkeit von Kontext und Identität (z.B. aktuelle Arbeiten zu „Cognitive reflection and religious belief“, vgl. Überblick bei Martel et al., 2021 und neueren Beiträgen in Judgment and Decision Making). Jüngere Reviews zur „Neuroscience of Religion“ betonen zudem, dass starke religiöse Überzeugungen psychologisch als Puffer gegen Unsicherheit dienen können, indem sie die Welt erklärbarer und kontrollierbarer erscheinen lassen (aktuelle Übersicht z.B. bei einer Review‑Arbeit zur Neuroscience of Religion, 2025).

   Für BA‑Studierende ist wichtig: Der aktuelle Forschungsstand behandelt Glauben und Wissen als psychologische Zustände, die sich mit Fragebögen und einfachen Verhaltensexperimenten erfassen lassen (Ratings, Entscheidungen, Reaktionszeiten). Besonders interessant sind dabei Unterschiede zwischen wissenschaftlichen, moralischen und religiösen Inhalten sowie der Einfluss von Identität, „Heiligkeit“ und Denkstil auf die Bereitschaft, Überzeugungen zu überdenken (Harris et al., 2008; Harris et al., 2009; Aspell et al., 2015; Tetlock, 2003; Atran & Axelrod, 2008; Martel et al., 2021). Aber auch andere Richtungen eures Intressens sind möglich (angewandte Themen, wie z.B. Gesundheit etc.)

   Mögliche zentrale offene Frage für Fragebogenstudien

   Eine theoretisch besonders bedeutsame und empirisch noch offene Leitfrage, die sich sehr gut mit Fragebögen und Online‑Studien untersuchen lässt, lautet: **Wann und warum behandeln Menschen eine Überzeugung als „Wissen“, das nicht mehr wirklich zur Disposition steht, und wie unterscheidet sich dies zwischen wissenschaftlichen und religiös/weltanschaulich geprägten Bereichen?**

   Aus dieser Leitfrage können Studierende unterschiedliche, konkretisierbare Fragestellungen ableiten, z.B.:

   - Wie unterscheiden sich Bewertungen von **Evidenz**, **Sicherheit** und **Revidierbarkeit**, wenn Aussagen als wissenschaftlich vs. religiös vs. moralisch präsentiert werden? - Unter welchen Bedingungen werden Überzeugungen zu **„sacred values“**, und gehen diese dann häufiger mit Formulierungen wie „Ich weiß“ statt „Ich glaube“ einher, obwohl keine klaren empirischen Tests vorstellbar sind (Tetlock, 2003; Atran & Axelrod, 2008; Martel et al., 2021)? - Wie hängen individuelle Unterschiede in **kognitivem Stil** (z.B. cognitive reflection), Religiosität und Identifikation mit bestimmten Gruppen damit zusammen, ob Menschen bereit sind zu sagen „Ich könnte mich irren“ – und ob das eher bei wissenschaftlichen, eher bei religiösen oder eher bei politischen Aussagen gilt (Aspell et al., 2015; Martel et al., 2021)?

   Alle diese Richtungen sind mit reinen Verhaltensdaten (Fragebögen, Vignetten, einfache Online‑Experimente) gut bearbeitbar und erlauben es, an der Schnittstelle von Kognitionspsychologie, Sozialpsychologie und Religionspsychologie eine eigene Forschungsfrage zu entwickeln.

   Literatur (Auswahl, mit Links)

   Aspell, J. E., et al. (2015). The neural basis of testable and non-testable beliefs. *PLOS ONE, 10*(5), e0124517. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4420500/

   Atran, S., & Axelrod, R. (2008). Reframing sacred values. *Negotiation Journal, 24*(3), 221–246. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/j.1571-9979.2008.00182.x

   Harris, S., Sheth, S. A., & Cohen, M. S. (2008). Functional neuroimaging of belief, disbelief, and uncertainty. *Annals of Neurology, 63*(2), 141–147. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4420500/

   Harris, S., Kaplan, J. T., Curiel, A., Bookheimer, S. Y., Iacoboni, M., & Cohen, M. S. (2009). The neural correlates of religious and nonreligious belief. *PLOS ONE, 4*(10), e0007272. https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0007272

   Kapogiannis, D., Barbey, A. K., Su, M., Zamboni, G., Krueger, F., & Grafman, J. (2009). Cognitive and neural foundations of religious belief. *Proceedings of the National Academy of Sciences, 106*(12), 4876–4881. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC2660736/

   Martel, C., et al. (2021). Sacred values, moral convictions, or identity fusion? [PDF]. https://labs.la.utexas.edu/swann/files/2021/11/Martel-et-al-2021.pdf

   Tetlock, P. E. (2003). Thinking the unthinkable: Sacred values and taboo cognitions. *Trends in Cognitive Sciences, 7*(7), 320–324.

   Aktuelle Übersicht zur „Neuroscience of Religion“ (Review, 2025): A review of the neuroscience of religion: An overview of the field, its findings, and future directions. *[Zeitschrift]*. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12401687/

   4. Car sharing vs. car owning Wie unterscheiden sich die diese zwei Besitzformen aus psychologischer Perspektive? Gegenstände stellen psychologische Anforderungen an die Nutzer. Wie stark diese Anforderungen ausgeprägt sind entscheidet oftmals darüber, ob wir den Gegenstand nutzen oder nicht. Beispielsweise, sind WhatsApp und E-mail von Prinzip her sehr ähnlich. Beide können dazu genutzt werden, um Informationen an eine einzelne Person oder Personengruppen zu senden. Jedoch spart man sich heutzutage bei WhatApp mindestens einen Mausklick bei der Beantwortung einer eingegangen Nachricht und auch sind die Nachrichten besser nach den Gestaltsprinzipien angeordnet. Eine ähnliche psychologische Anforderungsanalyse soll für car sharing und car owning durchgeführt werden. Sowohl qualtiative als auch quantitative Ansätze können genutzt werden. Die Ergebnisse sollen dabei helfen, Sharing-systeme (hier Auto) psychologisch attraktiver zu gestalten und so zu einer Verbesserung ihrer Akzeptanz beitragen. Da sharing oftmals resourcenschonender ist trägt die Forschung auch zu einer nachhaltigen Gestaltung der Gesellschaft bei.
   5. Wie nachhaltig sind verschiedenen Persönlichkeitseugenschaften? In diesem Forschungsprojekt wird versucht, gesundes Umweltverhalten auf psychologische Gründe zurückzuführen. Gehen bestimmte Verbraucherverhaltensweisen (z.B. regelmäßiger Erwerb von neuen Dingen, Besitz in gutem und gesichteren Zustand halten, sicher stellen einer gesicherten Umwelt) mit bestimmten Persönlichkeitseigenschaften einher? Gibt es eine Persönlichkeitseigenschaft,z.B. soziale Anschlussmotive, Sicherheitsempfinden oder Narzissmus, die dazu führt, dass eine Person z.B. mehr Ressourcen verbraucht als nötig und damit ein ökologisch schädigenderes Verhalten zeigt als andere? Die Ergebnisse des Forschungsprojektes sind interessant für Umweltschutz und das Fördern von nachhaltigen Umweltbewussten Handeln.
   6. Wie viel ist unsere psychische Gesundheit uns wert? Es ist oftmals schwer sich vorzustellen, wie schwer eine psychische Erkankung/Beschwerde/Belastung wiegt, wenn man sie nicht selbst erlebt hat. Ziel dieses Projektes ist es, die Schwere einer psychischen Erkrankung/Beschwerde/Belastung über einen Geldwert abzuschätzen, um die Schwere so für andere Personen erfahrbarer zu machen. Innerhalb des Projektes kann auch spezielle Methoden zurückgegriffen werden, die wir entwickelt haben, um diese Verbindung abzuschätzen. In diesem Projekt kann man sich die Art der Belastung wählen (z.B. Diskriminierung, psychologische Störung etc.).
      Die Ergebnisse dieser Arbeiten sind interssant für eine Vielzahl gesellschaftlicher Kontexte (z.B. Schmerzengeldabschätzungen, gesellschaftliches Verständnis für psychische Erkankungen zu erhöhen, etc.). Derzeitige offene Fragestellubg: kann die Größe der stressbezogenen Unterbezahlung die Jobwechselbereitschaft voraussagen?
   7. Was ist wichtiger: physische oder psychische Gesundheit? Es ist oftmals schwer sich vorzustellen, wie schwer eine psychische Erkankung/Beschwerde/Belastung wiegt, wenn man sie selbst nicht erlebt hat. Ziel dieses Projektes ist es, die Schwere einer psychischen Erkrankung/Beschwerde/Belastung über einen Vergleich mit häufig auftretenden physikalischen Leiden abzuschätzen. Dieser Vergleich soll dabei helfen, die psychische Belastung für eine andere Personen erfahrbarer zu machen. Ein Ergebnis der Arbeit könnte zum Beispiel sein, dass eine leichte Depression von zwei Wochen ähnlich belastend wahrgenommen wird wie 8 Wochen lang starke Rückenschmerzen.
      Die Ergebnisse dieser Arbeiten sind interssant für eine Vielzahl gesellschaftlicher Kontexte (z.B. Schmerzengeldabschätzungen, gesellschaftliches Verständnis für psychische Erkankungen zu erhöhen, etc.).
   8. Die Messung der subjektiven Wahrnehmung von emotionalen Belastungen/Dissonanz/Stress Emotionen werden häufig noch im Alltag vernachlässigt, obwohl sie den größten Teil unseres menschliches Verhalten bestimmen. In diesem Projekt soll emotionale Verarbeitung mit kognitiver Verarbeitung verglichen werden.
      Die Ergebnisse dieses Projektes sind vor allem wichtig für alle Serviceberufen in denen man viel zwischenmenschlichen Kontakt hat. Die Ergebnisse können dazu beitragen, die Belastung in diesen Berufen besser zu verstehen und abzuschätzen.
   9. Kann man Persönlichkeit aus dem Gang von Personen vorhersagen? (Master Projekt unter Verwendung von Motion Capture Technologien) Non-verbales Verhalten sagt viel über unsere Persönlichkeit aus. Augenbewegungen beim Einkauf können dazu genutzt werden, um die Persönlichkeit einer Person hervorzusagen. Kann man aber schon am Gang einer Person, deren Persönlichkeit abschätzen? Wir versuchen hier neue Wege bei der Bestimmung der Persönlichkeit zu gehen.
      Die Ergebnisse dieses Projektes sind relevant für eine Vielzahl von psychologischen Anwendungesfelder (z.B. HR, Counselling, Coaching).

4. Mit dem Kopf oder aus dem Bauch heraus gekauft? Welchen Einfluss hat Unsicherheitheit auf die Wirkung von emotionaler Inhalte auf die Kaufentscheidung? Hängen Kaufentscheidungen bei denen man mehr Geld investiert (z.B. Auto) mehr von emotionalen Kritirien ab, als Kaufentscheidungen bei denen nur kleine Investitionen vonnöten sind (no-name vs. Markenwaschmittel). Das Ziel dieses Projektes ist emotionale Determinanten von Kaufverhalten zu verstehen.
   Die Ergebnisse dieses Projektes sind relevant für Marketing und Sales.

5. Wird man als weniger kompentent wahrgenommen, wenn man freundlich ist? Der Zusammenhang zwischen Freundlichkeit und Kompentenz Im Arbeitsumfeld ist oft notwendig freundlich zu Kollegen zu sein, um die Zusammenarbeit im Team zu födern. Andererseits werden freundliche Personen auch als weniger kompentent wahrgenommen. Hier soll untersucht werden, wie am freundlich sein kann ohne dass man weniger kompentent erscheint.
   Die Ergebnisse sind interessant für Leadership und Führungspsychologie.

6. Untersuchung der Wechselwirkung von Aussehen und Verhalten bei sozialen Stereotypen Dieses Thema fasst eine Vielzahl möglicher Studien zusammen. Eigene Vorschläge sind gern willkommen. Eine Studie soll sich z.B. damit beschäftigen wie interkulturell Werbung in verschiedenen Ländern ist. Unter Verwendung von maschinellem Lernen (Einführung wird gegeben) soll Gesichter aus häufig gezeigten Werbungen gesammelt und analysiert werden (z.B. der Hauton bestimmt werden).
   Die Ergebnisse sind interessant für Diversity.

7. Bestimmung der Formen von Diskriminierung (auf Arbeit) mittels einer quantitativ explorativen Studie. Diskriminierung findet leidet immer noch in vielen verbalen und non-verbalen Formen statt und hat großen negativen psychologischen Impakt. Es ist daher wichtig zu verstehen, welches Verhalten als diskriminierend wahrgenommen wird. Hier sollen vor allem unbewusste Verhaltensweisen erhoben werden, die als disktiminierend wahrgenommen werden. Die Daten sollen qualitativ und quantitativ explorativ ausgewertet werden.
   Die Ergebnisse sind interessant für Diversity.

8. Wie sensitiv sind Unternehmen bezüglich Diskriminierung? Diskriminierung findet häufig statt und kaum/kein Unternehmen ist davor gefeilt. Deswegen ist es wichtig zu erkennen wie gut gegen Diskriminierung vorgegangen wird. Ziel dieses Projektes ist herauszufinden, welche Maßnahmen bisher existieren und wie gut diese am Arbeitsplatz implementiert sind. Mit diesen Daten soll eine Internetplatform zur Messung von Diskriminierung und Beratung bei Diskriminierungsfragen erstellt werden.
   Sowohl technische (Informatik) als auch psychologische Projekte können vergeben werden.
   Die Ergebnisse sind interessant für Diversity.

9. Faktoren, die die Integration in Deutschland beinflussen
   Technologischer Fortschritt hilft räumliche Distanzen zwischen Menschen abzubauen. Konflikte und wirtschaftliche Situationen führen zu Bevölkerungsbewegungen zwischen Ländern so auch nach Deutschland. Wie sieht die Sicht des Ankommens aus Sicht der Ankommenden als aus Sicht der bereits Wohnenden aus. Es sollen sowohl befördende als hinderliche Faktoren der Integration in Deutschland beleuchtet werden. Die Ergebmisse sind interessant für Politik und Gesellschaft.

10. Die soziale Funktion von Aufmerksamkeit Aufmerksamkeit bezeichnet vor allem visuelle Aufmerksamkeit, d.h. welche Umweltaspekte gerade verarbeitet werden. Eine vollkommene andere soziale Funktion von Aufmerksamkeit kommt aus der Alltagsbeobachtung. Personen streben nach Aufmerksamkeit (z.B. Likes oder Followers auf sozialen Medien). Ziel dieses Projektes ist es die soziale Funktion - v.a. die emotionale Wirkung - von Aufmerksamkeit zu untersuchen und zu verstehen, z.B. wie Aufmerksamkeit Wohlbefinden beeinflusst.
    Die Ergebnisse sind relevant in Bereichen in denen zwischenmenschliche Reize unser Verhalten beeinflussen z.B. Marketing, Sales, Kommunikations, Coaching, und Führung.

11. Wieso ist Deep-Acting bei der Emotionsarbeit so effektiv? Mit anderen Menschen zu interagieren ist ein wesentlicher Bestandteil des privaten und beruflichen menschlichen Lebens. Bisherige Forschung zeigt, dass es uns leichter fällt und wir uns besser fühlen, wenn wir die gewünschten Emotionen 'nachempfinden' und uns entsprechend verhalten (deep acting). Im Gegensatz dazu wird surface acting, wo die empfundene und die gezeigte Emotion nicht unbedingt übereinstimmen, als anstrengender empfunden. Wieso ist das so? Dieses Projekt beschäftigt sich damit, die zugrundeliegende Wirkmechanismen zu untersuchen. Inhaltliche Verbindungen zum Resource Projekt von Tanja Singer sind auf willkommen. Die Ergebnisse sind relevant für alle Berufsfelder in denen zwischenmenschliche Arbeit einen wichtigen Bestandteil einnimmt, z.B. Heilberufe, Pädagogik, Führung, etc.