Newsletter Uni Tübingen aktuell Nr. 3/2024: Forschung
Modelle zur Vorhersage menschlichen und maschinellen Verhaltens
Das Methodenzentrum der Universität Tübingen
"Es gibt einen großen Bedarf, anhand so genannter weicher Daten menschliches Verhalten zu modellieren, damit dieses empirisch verlässlicher untersuchbar wird", erklärt Professor Dr. Augustin Kelava, Direktor des Methodenzentrums der Universität Tübingen. "Menschliches Verhalten zu beschreiben, ist nicht das Problem. Aber Modelle zu entwickeln, die Vorhersagen zukünftigen Verhaltens ermöglichen, ist ein Defizit, dem wir mit dem Methodenzentrum in Tübingen begegnen", so Kelava.
Augustin Kelava ist promovierter Psychologe, Professor für Quantitative Methoden und seit der Gründung 2018 Direktor des Methodenzentrums. Das Methodenzentrum ist sowohl als Institut Teil der Wirtschafts- und Sozialwissenschaftlichen Fakultät als auch eine Core Facility der Universität Tübingen, die aus Mitteln aus der Exzellenzstrategie mitfinanziert wird. Ausschlaggebend für seine Gründung war das Ziel, die Sozialwissenschaften besser mit naturwissenschaftlichen, technischen und statistischen Fächern zu vernetzen.
Studiengang zu Quantitative Data Science
Durch die Verbindung der drei Fächer Psychometrie, Ökonometrie und Machine Learning entstand 2020 der Studiengang Quantitative Data Science, den derzeit bereits die vierte Generation Studierender belegt. "Das sind tolle Absolventinnen und Absolventen, die beispielsweise beruflich an Max-Planck-Institute oder in die Industrie zu Bosch oder Mercedes-Benz gehen. Hier konnten wir mit dem Methodenzentrum sowohl in der Lehre als auch in der Forschung eine Lücke füllen und bauen etwaige Kooperationen weiter aus", berichtet Kelava.
"Unser Alleinstellungsmerkmal in der Forschung ist, dass wir beispielsweise Verfahrensweisen zur Prognose von komplexen Zeitreihen entwickeln, die auf Menschen übertragbar sind und sonst eher in der Signalverarbeitung entwickelt und verwendet werden. Inzwischen sind wir sowohl in der Forschung und als auch in der Lehre mit internationalen Standorten in den USA konkurrenzfähig", so Kelava. Als Service für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler bietet das Team des Methodenzentrums Beratungen und Weiterbildungen an. Anfragen kommen zum Beispiel von Kolleginnen und Kollegen aus der Soziologie oder Psychologie für statistische Beratungen oder von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern von Max-Planck-Instituten wegen psychometrischer Messinstrumente. Proaktiv bietet das Methodenzentrum Workshops an, wie zum Beispiel Spring Schools oder Fall Schools. Dabei handelt es sich jeweils um mehrtägige oder einwöchige Angebote zur Methodenausbildung.
Vorhersage von Studienabbrüchen
Eines der Forschungsprojekte des Methodenzentrums befasst sich mit der Modellierung von Studienabbrüchen. "Dabei geht es uns aber nicht um die Abbruchsquoten, die ja im Grunde das Endergebnis eines Prozesses sind. Das wäre das, was standardmäßig weltweit schon lange gemacht wird: Abbruchsquoten identifizieren und dann nach Ursachen suchen. Was wir im Unterschied dazu machen, ist, statistische Modelle zu entwickeln, die eine individuelle Prognose erlauben", erklärt Augustin Kelava.
Solche Modelle werden auch in der Ökonometrie oder in den Ingenieurswissenschaften eingesetzt. Der Ansatz dabei ist, dass es zwischen Personen "interindividuelle" Unterschiede, z.B. Dispositionen gibt. Dazu zählt beispielsweise, wie gut jemand in Mathematik in der Schule war oder was die Eingangskompetenzen sind. "Diese Daten verbinden wir mit zeitlich veränderlichen Größen. Wir schauen uns bereits während der Studieneingangsphase im ersten Semester über regelmäßige Abfragen an, wie sich jemand fühlt, oder erheben Selbsteinschätzungen der Personen, die variieren. Aus beiden Informationen ziehen wir in Echtzeit Rückschlüsse auf etwas, was eigentlich noch nicht sichtbar ist: Die Intention, das Studium abzubrechen", so Kelava.
Aufgrund der dabei gewonnenen Werte ist eine Einschätzung bereits möglich, wenn die Studierenden noch an die Universität kommen und an ihren Lehrveranstaltungen teilnehmen. So können die Lehrkräfte frühzeitig reagieren und einem Studienabbruch entgegenwirken. Aktuell programmiert ein Team am Methodenzentrum der Universität Tübingen eine passende Software, die baldmöglichst als Service öffentlich zugänglich gemacht werden soll, so dass Hochschulen diese adaptieren und einsetzen können.
Die “Persönlichkeit” von Large-Language-Modellen
"Mit dem Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme kooperieren wir im Rahmen eines Forschungsprojekts, bei dem es um die Persönlichkeit von Large-Language-Modellen geht", berichtet Augustin Kelava. Der Begriff der "Persönlichkeit" werde zwar in der Psychologie oft diskutiert, aber es gebe dafür zumindest verschiedene Messverfahren, also Möglichkeiten, menschliches, habituelles Verhalten Erleben über Fragebögen zu erfassen.
"Forscherinnen und Forscher bei großen internationalen Unternehmen, wie beispielsweise Google, wenden solche Verfahren auch bei Maschinen an und versuchen, zu erfassen, wie extravertiert, verträglich etc. Large-Language-Modelle sind. Dazu gibt es auch bereits wissenschaftliche Veröffentlichungen", erklärt Kelava. Bei den Maschinen würden aber dieselben Messinstrumente angewendet wie bei Menschen. Kelava und sein Team zeigen in ihrer Publikation, dass diese Vorgehensweise nicht ohne Weiteres auf Maschinen übertragbar ist. "Das bedeutet, dass wir aus den Antworten, die die Maschinen in den Fragebögen geben, keinerlei Schlussfolgerungen ziehen können. Die Art und Weise, wie im Prinzip Maschinen in einem Persönlichkeitsfragebogen ihre Kreuze setzen, weicht komplett von der Art ab, wie das Menschen tun."
Da Menschen immer mehr mit Maschinen interagieren, sieht Kelava die "Psychologie von Maschinen" als großes künftiges Forschungsthema. "Wie funktionieren Maschinen psychologisch und wie kann ich das erfassen? Die Forschung zu solchen Fragen wollen wir mit dem Methodenzentrum stark besetzen."
Johannes Baral