Vorhersage von Einstellungen und Verhalten in Bezug auf lebende Materialien:
Entwicklung von Software und Analysemethoden zur Anwendung von Cognitive Affective Maps
Cognitive Affective Maps (CAMs, auf Deutsch: Kognitive Affektive Karten) stellen einen neuartigen Ansatz für die Vorhersage von Akzeptanz dar. Das Ziel dieses livMatS-Projektes ist es, diese Methode weiterzuentwickeln, um die Akzeptanz von Materialsystemen mit lebensähnlichen Funktionen vorhersagen zu können. Zu diesem Zweck werden die Forscher*innen ein Softwarepaket entwickeln, das den Einsatz von CAMs zur Datenerhebung unterstützt und dieses optimieren. Das Softwarepaket wird es ermöglichen, große Datenmengen von vielen Teilnehmenden zu erheben und zu aggregieren.
Für die Validierung der CAMs erfassen wir die Bewertung in einer kohärenten Kohorte. Das Sammeln der Daten erfolgt in drei verschiedenen empirischen Stichproben:
- Eine Gruppe von Teilnehmenden wählt basale Eigenschaften lebender Materialsysteme aus, um die maximale positive psychologische Akzeptanz zu konstruieren.
- Eine zweite Gruppe von Teilnehmenden konstruiert die maximale negative psychologische Akzeptanz.
- Eine dritte Gruppe von Teilnehmenden konstruiert anschließend gemeinsam individuelle CAMs, indem sie positive und negative Attribute kombiniert.
Die Erwartung ist, dass mögliche positive und negative Eigenschaften der Materialien interagieren werden.