Title: Psychology / Differentielle und Persönlichkeitspsychologie / 17_DigitalesZeitalter
Tags: DPP::17_DigitalesZeitalter

Q: Welche Art von Daten wurde im "Human Screenome Project" gesammelt?
A: Ein Screenshot auf dem Smartphone alle 5 Sekunden

Q: Welche 4 Schritte durchlaufen wir, wenn wir ein Item eines Fragebogens beantworten?
A: Verstehen
Suchen (in Erinnerungen)
Urteil fällen
Antworten

Q: Was ist das "Ausgangsproblem" der Persönlichkeitspsychologie nach Baumeister?
A: Methodik: Selbstberichte sind überrepräsentiert, tatsächliches Verhalten unterrepräsentiert → Problematisch, da Persönlichkeit als Verhaltenskorrelat definiert ist

Q: Wie viele Daten haben wir 2012 pro Person pro Tag produziert?
A: 350 MB → 4.000.000 Blatt A4 → Stapel 3x Erde - Mond
(Source though?)

Q: Wie gut lassen sich Big5 Dimensionen basierend auf dem Like-Verhalten auf Facebook vorhersagen?
A: ML Modell schlägt alle Fremdeinschätzungen bis auf Lebenspartner
(Praktikum bei Palantir when?)

Q: Welche 2 Arten von Sprachdatenanalyse gibt es?
A: Geschlossene Ansätze (Wörterlisten → Erstellen von Kategorien)
Offene Ansätze (Computerlinguistik, NLP)

Q: Welches Big5 Merkmal kann durch Spotify-Hörverhalten vorhergesagt werden?
A: Offenheit

Q: Welche kontroverse Studie von Wang & Kosinski befasste sich mit Facebook Profilbildern?
A: Profilbilder wurden verwendet, um sexuelle Orientierung vorherzusagen → ML Modell schlug Fremdbeurteilung

Q: Wie werden Mobile Sensing und Experience-Sampling kombiniert?
A: Passiv gesammelte Daten werden mit aktiv bearbeiteten Items des Experience Samplings kombiniert und gemeinsam analysiert.

Q: Was ist das wissenschaftliche Problem mit Big Data in der Psychologieforschung?
A: Durch die große Menge an UVs und Daten ist theoriebasierte Forschung schwer, wie würde eine Hypothese hier aussehen?

Q: Wie unterscheiden sich die Datenvorhersage in Theorie und Big Data Methoden?
A: Theorie: Theoriegeleitetes Modell wird mit Daten abgeglichen
Big Data: Modell wird aus Daten erstellt, wird mit weiteren Daten abgeglichen

Q: Was ist Personality Computing?
A: Verwendung von Modellierungsansätzen aus datengestützten Wissenschaften um neue, komplexe Datentypen im Hinblick auf Persönlichkeitsmerkmale zu verwerten

Q: Inwiefern betreibt Precire JobFit Personality Computing?
A: Anhand eines 15 Minuten Telefongesprächs sollen Persönlichkeitseigenschaften und Jobeignung extrahiert werden

Q: Wie gut funktioniert Personality Computing (im Kontext akademischer Forschung)?
A: Kleine bis mittlere Korrelationen für typische Persönlichkeitsmerkmale

Q: Welches Big5 Merkmal lässt sich am besten durch Personality Computing vorhersagen, welches am schlechtesten?
A: Verträglichkeit am schlechtesten
Extraversion am besten

Q: Was sind die 2 fundamentalen Vorteile der Nutzung neuer digitaler Datentypen für die Persönlichkeitspsychologie?
A: Hohe ökologische Validität → viele Situationen, viele Zeitpunkte, keine Verzerrungen
Einsetzbarkeit zur Untersuchung von Prozessen → wiederholte Messungen während kritischen Time Periods möglich

Q: Worin besteht die größte Herausforderung bei der Nutzung neuer digitaler Datentypen in der Persönlichkeitspsychologie?
A: Privatsphäre, Kontrolle der Daten, Vertrauen

Q: Welches Problem mit "Nachhaltigkeit" haben digitale Daten in der Persönlichkeitspsychologie?
A: Umgebung verändert sich rapide →  bedeutet ein und derselbe Datentyp heute und in 2 Jahren das gleiche? Interpretation und Vergleichbarkeit von Befunden schwierig, Langzeitstudien ebenso