Grundlagenforschung

Multisensorische Wahrnehmung: Ein wichtiger Schwerpunkt unserer Grundlagenforschung in der Wahrnehmungspsychologie ist die Untersuchung, wie Menschen Reize aus verschiedenen Sinnesmodalitäten zu einer kohärenten multisensorischen Wahrnehmung verbinden und integrieren. Beispielsweise integrieren Menschen gehörte Sprache und gesehene Lippenbewegungen, und können dadurch gesprochene Sprache besser verstehen, oder Objekte können durch die Integration von Sehen und Hören besser lokalisiert werden. Weil wir in vielen Situationen mit sehr vielen Reizen konfrontiert sind, ist es für unser Gehirn erstmal unbekannt, welche Reize überhaupt von einem Objekt verursacht wurden, und deshalb integriert werden können, oder welche Reize von verschiedenen Objekten stammen, und deshalb getrennt verarbeitet werden sollten. Also muss unser Gehirn zunächst erschließen, welche Reize von welchen Ursachen stammen. Beispielsweise muss unser Gehirn auf einer Feier mit vielen Personen erschließen, welche Stimmen zu welchen Gesichtern gehören, bevor es die gesehene Lippenbewegungen und die gehörte Sprache integrieren kann. Da solche kausalen Inferenzen grundlegend für unsere multisensorische Wahrnehmung sind, bilden sie einen Schwerpunkt unserer Forschung.

Weitere Schwerpunkte der Grundlagenforschung:

• Einflüsse von Aufmerksamkeit, sozialem Kontext und Stress auf multisensorische Wahrnehmung
• Wahrnehmung und Repräsentation von Emotionen
• Wahrnehmung von Gesichtern
• Neuronale Grundlagen der Verarbeitung von Belohnungen

Forschungsmethoden: Um Wahrnehmungsprinzipien und deren neuronale Grundlagen zu untersuchen, kombinieren wir psychophysikalische Verhaltensexperimente (z.B. visuelle, auditorische oder olfaktorische Reize) mit neurophysiologischen Mess- und Stimulation-Verfahren (v.a. Elektroenzephalographie – EEG, funktionelle Magnetresonanztomographie – fMRT und transkranielle Magnetstimulation – TMS). Um Wahrnehmung und neuronale Verarbeitung quantitativ zu beschreiben, verwenden wir mathematische Modellierung (Bayesianische Modelle) von Verhaltens- und neurophysiologischen Daten.