Proceedings - 29. Workshop Computational Intelligence, Dortmund, 28. - 29. November 2019

Dieser Tagungsband enthält die Beiträge des 29. Workshops Computational Intelligence. Die Schwerpunkte sind Methoden, Anwendungen und Tools für Fuzzy-Systeme, Künstliche Neuronale Netze, Evolutionäre Algorithmen und Data-Mining-Verfahren sowie der Methodenvergleich anhand von industriellen und Benchmark-Problemen

Multinomiale Modelle in der kognitiven Psychologie

Gegenstand der vorliegenden Arbeit ist eine Klasse von stochastischen Modellen, die sich vor allem in den letzten zehn Jahren in ganz unterschiedlichen Anwendungskontexten immer wieder als sehr nützlich erwiesen hat. Dies gilt prinzipiell für das Gesamtgebiet der empirischen Psychologie, vor allem aber für die kognitive Psychologie. Multinomiale Modelle sind nach meiner Auffassung besser als andere Ansätze geeignet, eine Verbindung zwischen psychologischen Theorien und psychologischen Daten herzustellen, die einerseits den Kriterien der formalen Präzision und der empirischen Prüfbarkeit genügt, andererseits aber auch einfach, flexibel und robust genug ist, um auf viele unterschiedliche Problemstellungen anwendbar zu sein, auch solche, bei denen auf vorhandene Ansätze formaler Theoriebildung bislang noch nicht zurückgegriffen werden kann. Wie zu zeigen sein wird, erscheint es auf dem Hintergrund vorliegender Befunde zur multinomialen Modellierung immerhin denkbar, daß das „Joch der precision-importance trade-off function” (Schwarz, 1991) in der Psychologie prinzipiell überwindbar ist. Wissenschaftliche Genauigkeit und Eindeutigkeit muß nicht immer mit einem Verlust an praktischer Bedeutsamkeit erkauft werden und umgekehrt muß die Optimierung des Anwendungsaspekts und die Erweiterung des Anwendungsspektrums nicht zwangsläufig einen Verzicht auf Präzision nach sich ziehen