Tätigkeitsbericht 2002/2003 - IGPP

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2 Arbeiten und Ergebnisse
2.1 Theorie und Datenanalyse
Der Aufgabenbereich der Abteilung Theorie und Datenanalyse
besteht in der Auswertung und Interpretation
des empirischen Materials zu den Problemkreisen
von psychophysischen Wechselbeziehungen
und außergewöhnlichen Bewusstseinszuständen.
Dabei geht es insbesondere um:
1. Entwicklung von theoretischen Vorstellungen dazu,
wie empirische Befunde in die Erkenntnisse und Überlegungen
der beteiligten Wissenschaftsdisziplinen methodisch
und inhaltlich eingebunden werden können.
2. Ausarbeitung von neuen Verfahren zur Datenauswertung
sowie Vorschläge zu weiterführenden empirischen
Studien.
Spezifische Forschungsprojekte innerhalb dieses Programms
erfordern hochgradig interdisziplinäre Ansätze
und wurden seit Gründung der Abteilung im April
1998 formuliert und etabliert. Sie sind in den im folgenden
beschriebenen Bereichen Statistik und Datenanalyse,
theoretische Physik, Neuro- und Kognitionswissenschaften
sowie Wissenschaftsphilosophie verankert.
2.1.1 Statistik und Datenanalyse
Metaanalyse
Zur Frage möglicher psychophysischer Wechselbeziehungen
liegt eine Vielzahl von experimentellen
Studien vor, in welchen materielle bzw. mentale Systeme
mittels des Outputs eines physikalischen Zufallszahlengenerators
(REG) bzw. einer durch das experimentelle
Protokoll vorgegebenen Intention der Versuchsperson
operationalisiert werden. Umfassende Untersuchungen
wie die Metaanalyse von Radin & Nelson
(1989) und die groß angelegte Replikationsstudie
des Mind-Machine-Interaction Konsortiums (Freiburg,
Giessen, Princeton) ergaben widersprüchliche Resultate.
Einen Beitrag hierzu liefert eine Reanalyse der Daten
von Radin & Nelson, bei der das Hauptaugenmerk
vom Nachweis von Effekten auf die explizite Modellierung
von Mechanismen verschoben wird, welche derartige
Daten erzeugt haben könnten. Dazu werden
neben dem üblicherweise als Mittelwertverschiebung
modellierten experimentellen (Haupt-)Effekt weitere
potentiell bedeutsame Effekte berücksichtigt, nämlich
unsystematisch-zufällige ebenso wie systematische
Modifikationen des Haupteffektes, sowie Selektionsmechanismen
vom Typ publication bias. Auf der Basis
entsprechender Modelle ist es z.B. möglich, Selektionsprofile
zu schätzen und den experimentellen Effekt um
eventuelle andere Effekte zu bereinigen.
Verfahren, welche mögliche Selektionseffekte in Rechnung
stellen, erwiesen sich als valide und effizient. Bei
Verfahren, die darauf verzichten, kann eine Kombina-
2 Projects and Results
2.1 Theory and Data Analysis
The main research activities of the Department
of Theory and Data Analysis are the analysis and
interpretation of the empirical body of knowledge
related to psychophysical relations and extraordinary
states of consciousness. In particular, this refers to:
1. Development of theoretical concepts for an integration
of empirical results into the body of knowledge of
the involved scientific disciplines.
2. Elaboration of new techniques of data analysis as
well as proposals for future empirical studies.
Specific research topics within this program require
highly interdisciplinary approaches and have been
formulated and established since the foundation of
the department in April 1998. They are anchored
in the four research areas described in the following:
statistics and data analysis, theoretical physics, neuroand
cognitive science and philosophy of science.
2.1.1 Statistics and Data Analysis
Metaanalysis
In experiments investigating possible mind-matter
interrelations, material and mental systems are often
operationalized as the output of a physical random
event generator (REG) and an intention of the
subjects prescribed by the experimental protocol,
respectively. Since the metaanalysis by Radin &
Nelson (1989) and the large-scale replication study by
the mind-machine-interaction consortium (Freiburg,
Giessen, Princeton) yielded inconsistent results, no
clear picture has yet emerged from such experiments.
In search of an explanation for this discrepancy,
we shifted the focus in the metaanalysis by Radin
& Nelson from the establishment of effects to the
explicit modeling of mechanisms capable of producing
data such as those observed. As usual, the main
experimental effect is modeled as a mean shift.
Additional model components account for increased
data variability by unsystematic/random and systematic
modifications of the main effect, and for
possible selection mechanisms related to publication
bias. Based on corresponding models it was
possible, e.g., to estimate selection profiles and reassess
the main effect in view of potential other effects.
Procedures accounting for possible selection effects
turned out to be valid and efficient. For procedures
ignoring selection, a combination of main and selec-