Vorwort - Claus-Christian Carbon

Transcription

Universität Trier
FB I – Psychologie
Diplomarbeit
Emotionale und konfigurale
Einflüsse auf die
Verarbeitung räumlicher Informationen
vorgelegt im November 1998
von
Claus-Christian Carbon
Betreuung:
Prof. Dr. Karl F. Wender
Dr. Monika Wagener–Wender
Emotionale und konfigurale Einflüsse auf die Verarbeitung räumlicher Informationen
Inhalt
Inhaltsverzeichnis
0
VORWORT
1
1
EINLEITUNG
1
2
3
1.1
Das Verhältnis von Emotionen zu Kognitionen
2
1.2
Historische Forschungsansätze
4
1.3
Zusammenfassung
4
FORMEN MENTALER REPRÄSENTATION
6
2.1 Repräsentationsformen des Wissens
2.1.1
Propositionale Netze
2.1.2
Mentale Karten (”imagery”)
2.1.3
Hybride Formen der Repräsentation
2.1.4
Orientierungsschemata
6
7
9
12
13
2.2
Situationale Modelle (”situational models”)
14
2.3
Repräsentation von Distanzen
15
2.4
Zusammenfassung
17
METHODEN DER RAUMKOGNITIONSWISSENSCHAFT
3.1
Direkte versus indirekte Methoden
19
19
3.2 Übliche Maße zum Erfassen räumlicher Beziehungen
3.2.1
Distanzschätzungen
3.2.2
Richtungsschätzungen
3.2.3
Anfertigen von Karten
3.2.4
Positionieren von Objekten
3.2.5
Latenzzeit-Daten
3.2.6
Satzlesezeiten
3.2.7
Ordered Tree Algorithmus
20
20
22
22
23
23
25
25
3.3
Spezielle Untersuchungen zu subjektiven Distanzen
26
3.4
Emotionale Faktoren bei der Distanzschätzung
28
3.5
Zusammenfassung
34
4
5
EIGENE UNTERSUCHUNG
Inhalt
35
4.1
Zielsetzung
35
4.2
Fragestellung und Herleitung der Hypothesen
35
4.3 Zusammenfassung der Hypothesen
4.3.1
Haupthypothesen
4.3.1.1 Hypothesen bezogen auf konfigurale Aspekte
4.3.1.2 Hypothesen bezogen auf emotionale Aspekte
4.3.2
Nebenhypothesen (Kontrollen)
39
39
39
39
40
4.4 Experimentelles Vorgehen
4.4.1
Versuchspersonen
4.4.2
Apparate und Material
4.4.3
Versuchsprozedur
4.4.3.1 Lernphase
4.4.3.2 Testphase am Computer
4.4.3.3 Interview
40
40
41
43
43
43
47
4.5 Ergebnisse & Diskussion
4.5.1
Distanzschätzung
4.5.2
Positionierung
4.5.3
Interview
47
48
64
77
ALLGEMEINE DISKUSSION
81
5.1
Integrale Diskussion der Ergebnisse
81
5.2
Ausblick
84
6
ZUSAMMENFASSUNG
86
7
LITERATURVERZEICHNIS
88
8
ANHANG
98
8.1 Instruktionen
8.1.1
Allgemeine Instruktion (zu Beginn des Experiments)
8.1.2
Instruktion zur Lernpase Grundriß
8.1.3
Instruktion zur Lernpase Text
8.1.4
Instruktion zur Testphase Distanzschätzung
8.1.5
Instruktion zur Testphase Positionieren
98
98
98
99
99
100
8.2 Materialien
8.2.1
Emotional gefärbte Objekte
8.2.2
Verwendete Item–Paare in den räumlichen Tests
8.2.3
San Diego–Paare
8.2.4
Interview–Fragebogen
100
100
101
102
102
8.3
103
Versuchspersonen
8.4 Textuelle Beschreibungen (Lückentexte)
8.4.1
Positive Variante
8.4.2
Negative Variante
103
103
104
8.5 Detaillierte Ergebnisse
8.5.1
Testphase Distanzschätzung
8.5.2
Testphase Positionieren
8.5.3
Interview
8.5.4
Ergebnisse der Reanalyse von Ekman & Bratfisch (1965)
105
105
112
119
121
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0 Vorwort
Mein besonderer Dank gilt meinen Betreuern Frau Dr. Monika Wagener–Wender und
Herrn Prof. Dr. Karl F. Wender, die mich in meiner Tätigkeit als wissenschaftliche
Hilfskraft und später als Diplomand weitreichend unterstützten und förderten und die
den Anstoß für die vorliegende Diplomarbeit und das damit verbundene Projekt
gaben.
Nicht unerwähnt bleiben soll auch die engagierte Hilfsbereitschaft von Herrn Dipl.–
Psych. Rainer Rothkegel und Herrn Dr. habil. Axel Buchner, die stets ein offenes Ohr
und wertvolle Tips und Anregungen für mich und meine Arbeit hatten.
Für die Durchführung des Experiments und für die weitere Aufarbeitung der Daten
möchte ich Dipl–Päd. Pia Weigelt und Dipl.–Päd. Simone Knop danken; ¡mucias
gracias! auch an Volker Schmitt für die Programmierung des Experiments und für die
Hilfestellung während der harten Arbeitsphasen.
Zu großem Dank bin ich außerdem Frau Dr. Sabine Schumacher–Bittner verpflichtet,
die mir wichtige Literaturhinweise und wertvolle Anregungen gab.
Allen anderen „Betroffenen“, die meinen Diplomarbeitslaunen unweigerlich
ausgesetzt waren, will ich ebenfalls danken. Vielen lieben Dank auch an Ruth Mainka
für die Durchsicht der Arbeit!
Last but not least soll meinem Vater, Herrn Dipl.–Ing. Theo R. Carbon gedankt sein,
der mich in großartiger Weise während meines Studiums unterstützt hat und meiner
Mutter, Frau Kirsten Karin Carbon, die mir den Anstoß für dieses Studium gegeben
hat.
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Albert Szent-Gyorgyi
1 Einleitung
Die vorliegende Arbeit untersucht die mentalen räumlichen Repräsentationen, die sich
ein Mensch bei der Beschäftigung mit räumlich relevantem Lernmaterial aufbaut.
Dabei werden zwei Faktoren, die zu systematischen Verzerrungen (siehe Downs &
Stea, 1973) in der mentalen Repräsentation (Gardner, 1985) von räumlichen
Informationen führen können, näher beleuchtet.
Zum einen werden konfigurale Spezifika untersucht, die auf die Wahrnehmung und
Speicherung von räumlichen Konstellationen verzerrenden Einfluß ausüben. Zu
nennen sind hierzu u.a. der clutter–Effekt, der bereits in der Antike von Ptolomäus
(Thorndyke, 1981) erforscht wurde und das Phänomen beschreibt, daß Strecken zwischen zwei Objekten, inmitten derer sich noch weitere Gegenstände befinden, länger
geschätzt werden, als physikalisch gleich lange ungefüllte Strecken; oder das Phänomen, daß kurze Strecken im Verhältnis zu längeren Strecken überschätzt werden
(McNamara, Ratcliff, & McKoon, 1984). Ein anderer allgemein bekannter Effekt ist,
daß vertikale Strecken länger als physikalisch gleich lange horizontal ausgerichtete
Strecken eingeschätzt werden (Goldstein, 1989; Rock, 1985).
Zum anderen stellt sich diese Arbeit das Ziel zu erforschen, inwieweit emotional besetzte Objekte in einer räumlichen Konstellation verzerrenden Einfluß auf deren mentale Repräsentation ausüben können. Dieser Ansatz ist insofern neu, als die bisherige
Forschung nahezu ausschließlich versuchte, neutrale Reize als Material für die Erforschung räumlicher Repräsentationen zu verwenden. Jedoch scheint dies ökologisch
nicht angemessen, da sich im alltäglichen Umfeld kartenähnliche Strukturen nicht
durch den Umgang mit wertneuralen Reizen aufbauen. Vielmehr besitzen Reize und
Objekte in natürlichen Kontexten emotionale Gehalte. Wir lernen eine Umwelt stets
durch persönliche Erfahrungen und Ereignisse oder durch mehr oder minder affektiv
belastete Beschreibungen Dritter kennen: „Raum–Zeit–Verhaltensweisen sind also
Ausdruck von Austauschprozessen“ (Beckmann, Fechtel, & Wagener, 1982, S.6).
Experimentelles Lernmaterial, bestehend aus abstrakten Darstellungen und neutralen
Objekten, wie es normalerweise von empirischen Psychologen aus Gründen der
Seite 2
besseren Kontrollierbarkeit verwendet wird (Zimbardo, 1992), erscheint daher als
höchst
artifiziell
und
letztendlich
kaum
hinreichend,
um
alltagsrelevante
Repräsentationsformen räumlicher Strukturen sinnvoll untersuchen zu können (vgl.
hierzu den Lewinschen Begriff der Situation in Kebeck, 1983).
Die vorliegende Arbeit will nun den Versuch unternehmen, in ein typisches
experimentelles setting zur Untersuchung der räumlichen Repräsentation emotional
besetzte items zu integrieren, um die Wirkung der emotionalen Bedeutung von
Objekten auf die Wahrnehmung und Speicherung dieser Objekte in ihrem
gemeinsamen interaktionellen räumlichen Gefüge systematisch zu erforschen. Zu
diesem Zweck werden Maße herangezogen, die sich in der bisherigen raumkognitiven
Forschung bewährt haben, so etwa Distanzschätzungen und recall–Daten (Birnbaum
& Mellers, 1978; Briggs, 1976; Cadwallader, 1973; Montello, 1991; Thorndyke, 1981;
Wender, Wagener-Wender, & Rothkegel, 1997). Zusätzlich wird ein neues Maß
eingeführt, das sowohl Richtungsschätzungen (Wender et al., 1997) als auch
Distanzschätzungen in einem gemeinsamen Meßverfahren verbindet.
1.1
Das Verhältnis von Emotionen zu Kognitionen
Zentral für den Begriff der mentalen räumlichen Repräsentation wird für die vorliegende Arbeit das Konzept der cognitive map sein, den Tolman (1948) bereits vor 50
Jahren einführte (Downs & Stea, 1973; Kitchin, 1994). Er versteht darunter eine vermittelnde, kartenähnliche Struktur, die sowohl Tieren wie Menschen ermöglicht, frühere räumliche Erfahrungen in einer Umgebung für künftige zielgerichtete Verhaltensweisen nutzbringend zu verwerten. Er distanziert sich damit deutlich von der damals
noch vorherrschenden behavioristischen Auffassung, daß Interaktionen mit der
Umwelt alleine durch grundlegende Reiz–Reaktions–Schemata ablaufen: ”we assert
that the central office [the brain] itself is far more like a map control room than it is
like an old-fashioned telephone exchange” (Tolman, 1948, S.192) [Anm. u.
Hervorhebungen CCC]. Somit muß Tolman als einer der ersten modernen kognitiven
Psychologen (Mayer, 1992) gelten, da er explizit komplexe kognitive Strukturen im
Gehirn postuliert.
War die kognitive Psychologie zunächst  als Opposition in den Reihen führender
Psychologen behavioristischer Provenienz  höchst innovativ, so verkümmerte dennoch ein wesentlicher Aspekt dieses Ansatzes scheinbar unbemerkt. Ging es anfangs
vor allem darum, ein Gegengewicht zu der Position darzustellen, daß menschliches
Seite 3
Handeln aus bloßen stimulus–response–Mustern bestehen würde, indem man
komplexe geistige Prozesse annahm, so fiel schon bald der gesamte Komplex
emotionaler Begründung aus diesem Denkgebäude heraus, obwohl dieser ehemals ein
integraler Bestandteil kognitiver Herangehensweise gewesen war: „Das kognitive
Paradigma impliziert keine derartige Reduktion. Es fordert in Abhebung vom
behavioristischen Paradigma dazu auf, Erleben und Verhalten nicht nur in äußerlich
beobachtbaren [...] Erscheinungsformen zu erforschen, sondern die kognitiven
Prozesse mit zu berücksichtigen, die in Personen mit ihrer Umwelt ablaufen“ (Mandl
& Huber, 1983, S.1). Mandl stellt ausdrücklich hervor, daß unter das
kognitionswissenschaftliche Paradigma der Informationsverarbeitung sowohl „Wissen
um Objekte, Zustände, Ereignisse“ als auch „emotionale Daten“ (Mandl & Huber,
1983, S.3) zu fassen sind.
Dennoch entwickelte sich schon bald ein wahrer Kampf zwischen puristischen
Kognitionspsychologen und Emotionspsychologen, der nicht zuletzt in der
spezifischen Geschichte der abendländischen Wissenschaft begründet ist. So
kontrastierte bereits Platon die Bereiche Denken, Fühlen und Wollen in seiner Schrift
Der Staat und dem Dialog Phaidros (Hare, 1990). Nahezu die gesamte nachfolgende
geistige Tradition des Abendlandes behielt diese Gegenüberstellung und disjunkte
Kategorisierung bei (Bruner, 1994), obwohl „Emotion und Kognition zwei Aspekte
eines Phänomens sind, nämlich des menschlichen Handelns“ (Mandl & Huber, 1983,
S.2).
Andere Forscher wiederum meinen, daß es zwar nicht unwichtig wäre, sich mit
emotionalen Fragestellungen zu beschäftigen, jedoch erscheint ihnen eine Integration
emotionaler Inhalte als nicht praktikabel: “Emotion is a factor which may be important
for cognitive functioning but whose inclusion at this point would unnecessarily
complicate the cognitive–scientific enterprise” (Gardner, 1985, S.6). Damit grenzen
sie ebenfalls diesen Bereich aus der kognitiven Forschung aus. Außerdem geht aus
dieser Ansicht hervor, daß emotionale Faktoren lediglich additiven Charakter haben,
die keinerlei Wechselwirkung mit harten kognitiven Faktoren eingehen. Dies ist
allerdings mehr als zweifelhaft, denn viele Theorien gehen davon aus, daß die
Akquisition bestimmter Kognitionen von sozialen und emotionalen Umständen
abhängig ist (Christianson, 1992; Niedenthal & Kitayama, 1994), schon alleine
deswegen, weil die emotionale Bedeutung eines Stimulus oft bereits vor dessen
bewußter Verarbeitung generiert wird (Bruner, 1994; Niedenthal & Kitayama, 1994;
Pratto, 1994). Andere Theorien nehmen eine gegenseitige Beeinflussung von
Seite 4
emotionalen und kognitiven Faktoren an (Mandl & Huber, 1983; Niedenthal &
Kitayama, 1994; Roseman, 1984; Stein, 1992), bzw. postulieren, daß spezifische
affektive Zustände maßgeblich kognitive Prozesse verändern können (Anooshian &
Siegel, 1985; Hänze & Hesse, 1993; Stein, 1992). Schon G. Stanley Hall (1897)
machte vor über einem Jahrhundert auf die Tatsache aufmerksam, daß bestimmte
emotionale Zustände starke Einflußgrößen für die räumliche Orientierung darstellen
können.
Daher erscheint es wenig sinnvoll, emotionale Inhalte aus der wissenschaftlichen
Betrachtungsweise auszuklammern.
1.2
Historische Forschungsansätze
Die Erforschung von Raumwahrnehmungs– und Raumgedächtnisphänomen wird seit
der Antike betrieben. So versuchte bereits Ptolomäus 150 n.Chr. mit Hilfe des
Phänomens, daß mit Objekten gefüllte Distanzen größer erscheinen als ungefüllte, die
Mondillusion zu erklären (Thorndyke, 1981).
Erst 1700 Jahre später wurde dieses Phänomen von Oppel im Jahre 1855 intensiv
experimentell erforscht (Thorndyke, 1981). Heute wird in diesem Zusammenhang
auch vom sogenannten clutter–Phänomen gesprochen.
Einen wesentlichen Meilenstein in der raumkognitiven Forschung stellt der bereits
erwähnte Artikel Cognitive Maps in Rats and Men von Tolman (1948) dar, in dem das
erste Mal von kognitiven Karten die Rede ist. Tolman machte die interessante
Entdeckung, daß Ratten, die einen bestimmten Weg zu einem Futterreservoir gelernt
hatten, nicht nur im Sinne des Behaviorismus einfache Reiz–Reaktionsschemata
gespeichert hatten, sondern nach eingehender Lernphase dazu in der Lage waren, auch
alternative Wege zu gehen, die zur gleichen Zielposition führten. Dies bestärkte ihn in
dem Glauben, daß sowohl Tiere als auch Menschen innere, kartenähnliche
Repräsentationen von räumlichen Umgebungen aufbauen können.
Das Konzept der cognitive maps fand jedoch bis in die Anfänge der siebziger Jahre
kaum Beachtung, bis der Begriff von Geographen wieder aufgegriffen wurde (Kitchin,
1994). In Kapitel 2 soll auf dieses zentrale Konstrukt näher eingegangen werden.
1.3
Zusammenfassung
Das vorliegende Kapitel umreißt die Zielsetzungen des Experiments: Zum einen sollen
konfigurale Charakteristika untersucht werden, die die Verarbeitung räumlicher
Seite 5
Informationen maßgeblich beeinflussen (wie z.B. Barrieren), andererseits sollen auch
emotionale Einflußgrößen analysiert werden.
Bisher wurden in psychologischen Untersuchungen meist wertneutrale Reize
verwendet, um Störfaktoren auszuschließen. Im vorliegenden Experiment soll dagegen
der emotionale Gehalt des stimulus–Materials bewußt manipuliert werden. Das Ziel
ist, spezifische Verzerrungen der räumlichen Informationsverarbeitung durch die
emotionale Prägung von einzelnen Objekten nachzuweisen.
Emotionale Aspekte wurden im Rahmen kognitiver Forschung aus einem
Mißverständnis über den Umfang des Gegenstandsbereich der Kognitionswissenschaft
meist ausgeschlossen: Obwohl von namhaften kognitiven Psychologen explizit
herausgestellt wird, daß Kognitionen mit Emotionen untrennbar verbunden sind {z.B.
\Mandl,
1983
#102},
scheint
dies
die
Tradition
okzidenteller
Wissenschaftsphilosophie mit ihrer klaren Trennung von Denk– und Gefühlsprozessen
{siehe Platon in \Hare, 1990 #103} vehement zu ignorieren. Nur so ist es zu erklären,
daß die Erforschung emotionaler Einflußgrößen auf kognitive Prozesse —
insbesondere im Bereich der spatial cognition — bisher auf breiter Linie
ausgeklammert wurde.
Weiterhin wird im vorliegenden Kapitel das Konstrukt der cognitive map von Tolman
{, 1948 #48} vorgestellt, das immanent wichtig für die hier vorgestellte Untersuchung
sein wird. Tolman {, 1948 #48} versteht darunter eine mentale kartenähnliche Repräsentationsform räumlicher Strukturen und setzt sich damit deutlich von der damals
noch vorherrschenden behavioristischen Forschungspragmatik ab.
Seite 6
2 Formen mentaler Repräsentation
In den letzten 20 Jahren haben sich schwerpunktmäßig drei Vorstellungsweisen herauskristallisiert, die die mentale Repräsentation räumlichen Wissens zu erklären
suchen. Zusätzlich existiert ein alternativer Vorschlag von Neisser (1976), der
ebenfalls kurz charakterisiert werden soll.
Anschließend an diesen eher allgemein gehaltenen Teil über Repräsentationsformen
des Wissens, wird speziell auf Modelle eingegangen, die beschreiben, wie räumliches
Wissen durch textuelle Beschreibungen aufgebaut wird. Da die Theorie der
situationalen Modelle wichtige Implikationen für das vorliegende Experiment enthält,
wird daher in einem eigenen Abschnitt darauf eingegangen werden.
Schließlich soll auf Modelle zur Repräsentation von Distanzen und anderen räumlich
relevanten Dimensionen Bezug genommen werden, da diese eine wichtige Diskussionsgrundlage für die Besprechung und Diskussion der eigenen Ergebnisse
bereitstellen.
2.1
Repräsentationsformen des Wissens
Timothy McNamara schlägt eine mehrdimensionale Einteilung von Theorien über
mentale Repräsentationen vor: “Theories of mental representations, in general, and
theories of spatial representations, in particular, can be distinguished in at least four
ways. [...] the form, [...] the function, [...] the structure, [...] and the contents”
(McNamara, 1986, S.88). Unter die Einteilungsdimension Form fällt der Typ des
mentalen Codes, der das Wissen im Gedächtnis repräsentiert. Diese Einteilung entspricht der klassischen Unterscheidung zwischen analoger, abstrakt propositionaler
oder hybrider Speicherungsart. Die zweite Unterscheidungsdimension ist durch die
Funktion der Repräsentation gegeben: So ist zwar eine analoge Speicherungsstrategie
sehr nützlich für räumliche Konfigurationen, jedoch weniger effizient für logisches
Wissen. Propositionale Repräsentationen dagegen zeigen vor allem Stärken im ökonomischen Speichern von logischen und semantischen, aber nicht von räumlichen Konstellationen. Die dritte vorgeschlagene Dimension der Struktur des mentalen Codes
erfaßt die Unterscheidung zwischen hierarchischen und nicht–hierarchischen
Modellen. Schließlich unterscheidet die vierte Dimension verschiedene Inhalte von
Repräsentationen, bzw. inwieweit bestimmtes Wissen fest repräsentiert wird oder erst
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„berechnet“ werden muß. So kann man sich z.B. vorstellen, daß Distanzen oder
Richtungen zwischen einzelnen Objekten entweder schon vorkodiert sind oder erst zur
Laufzeit aus anderen Daten oder Wissensstrukturen abgeleitet werden müssen.
Im folgenden soll nun auf die Einteilungsdimension der Form näher eingegangen werden.
2.1.1 Propositionale Netze
Eine allgemein gebräuchliche Annahme ist, daß räumliches Wissen in Form von
propositionalen Strukturen gespeichert wird (Anderson, 1974; Bower, 1977; Kintsch,
1974; McNamara, 1986; McNamara, Hardy, & Hirtle, 1989; McNamara et al., 1984).
Solche propositionalen Strukturen werden durch ein Netz miteinander verbundener
Bedeutungen aufgebaut, wobei die Attribute einzelner Knoten durch die spezifische
Verknüpfung mit anderen Knoten dargestellt werden können oder explizit als Informationen hinterlegt werden. Diese Knoten können ganz verschiedene Komplexitätsgrade
aufweisen: Von einfachen Wörtern angefangen bis hin zu komplexen Konzepten
(Eysenck & Keane, 1995; Klatzky, 1980). Schon alleine durch die weite Verbreitung
des Terminus Proposition in Linguistik, Informatik, Sprachpsychologie und Philosophie kann dessen eindeutiger Bedeutungsumfang nicht mehr festgestellt werden
(Bauer & Wagener, 1984).
Dieser Forschungsansatz wurde besonders zur Erklärung sprachlicher Repräsentationen angewendet. Übertragen auf räumliches Material würden in einem propositionalen
System Distanzen zwischen einzelnen Objekten und deren gegenseitige Ausrichtung
explizit als Attribute einzelner Gegenstände abgespeichert werden. Ebenso müßte die
emotionale Bedeutung in Form von expliziten Informationen abgelegt werden.
Eine direkte Konsequenz des propositionalen Ansatzes ist eine hierarchische Strukturierung des Datenmaterials. McNamara, Hardy und Hirtle (1989) gehen sogar davon
aus, daß selbst homogenes räumliches Material hierarchisch organisiert wird. Durch
sogenannte ordered trees (Beschreibung in Kap. 3.2.7) können sie zeigen, daß in einer
free–recall–Abfrage bestimmte Objekte stets en bloc genannt werden. Außerdem werden Distanzen über objektive Barrieren (z.B. Rinck, Hähnel, Bower, & Glowalla,
1997) und auch über subjektive Barrieren (Hirtle & Jonides, 1985; McNamara et al.,
1989) hinweg überschätzt: Objektive Barrieren wären z.B. deutlich in einem Plan hervorgehobene Wände; subjektive Barrieren dagegen entstehen mental aufgrund von
Gruppierungen einzelner Objekte zu Clustern durch die Versuchspersonen selbst.
Diese Befunde decken sich zwar mit denen derjenigen Forscher, die nicht–
Seite 8
hierarchische Modelle vorziehen (Thorndyke, 1981), jedoch werden die Ergebnisse
jeweils unterschiedlich interpretiert: Werden Objekte in einem ordered tree zusammen
genannt, so vertreten Modelltheoretiker hierarchischer Provenienz die Ansicht, daß
relativ unstrukturierte Konstellationen in ein hierarchisches Schema transformiert
werden. Diese Transformation von einzelnen Entitäten zu zusammenhängenden
chunks (Miller, 1956) hat die wichtige Aufgabe, Speicher– und Prozeßkapazitäten
einzusparen. Sobald die Anzahl dieser Cluster wiederum größer als die Kapazitäten
der beteiligten Prozesse wird, werden diese Cluster wiederum in noch höher geordnete
chunks gebunden. Die so verschachtelten Transformationsprozesse ergeben ein
hierarchisches Speichersystem.
Diese Form der Speicherung würde spezifische Verzerrungen mit sich bringen. So lautet z.B. eine typische Annahme, daß genaue Objektpositionen innerhalb eines Clusters
nicht mehr exakt repräsentiert werden, sondern nur noch die Position des gesamten
Clusters an sich. Genau diese Annahme konnten Stevens und Coupe (1978) in einem
Experiment bestätigt sehen, bei denen die Versuchspersonen die gegenseitige Ausrichtung von amerikanischen Städten einschätzen sollten. Tatsächlich orientierten sich die
Versuchspersonen an den übergeordneten Bundesstaaten und nicht an den tatsächlichen Positionen der Städte (Stevens & Coupe, 1978).
Letztendlich können die empirischen Ergebnisse jedoch weder sicher für noch gegen
hierarchische Effekte sprechen, da letztendlich alle Phänomene auch durch eine
spezifische Speicherungsart in nicht–hierarchischer Weise erklärt werden können.
Dennoch erscheint dieser Ansatz sinnvoll, da er logisch stringent ist und die Empirie
in einfacher Weise zu erklären vermag: “This evidence has intuitive appeal, but it does
not constitute strong evidence for hierarchical encoding of spatial relations. A
nonhierarchical model could account for these results with the assumption that spatial
relations were simply misencoded” (McNamara et al., 1989, S.212).
Auch Rossano und Hodgson (1994) geben zu bedenken, daß scheinbar hierarchische
Strukturen durchaus mit bildähnlichen analogen Prozessen erklärt werden können.
Nachdem Versuchspersonen fiktive Landkarten gelernt hatten, welche in Provinzen
und Städte vorstrukturiert waren, konnten sie in einer Testphase signifikant mehr Provinzen als Städte nennen. Auch deren Position und Form wurde besser behalten. Die
Autoren nehmen diesen Befund als Evidenz für einen “global to local learning
process” (Rossano & Hodgson, 1994, S.580ff.). Dieser Prozeß bezieht sich jedoch nur
auf das Lernverhalten, nicht aber zwingend auf die Repräsentationsform. So könnte
man dieses Phänomen z.B. innerhalb des klassischen image–Paradigmas mit Hilfe
Seite 9
eines Modells, das von Rossano progressive image differentiation benannt wird,
folgendermaßen erklären: “The imagery process takes the following form: the subject
begins with the most global spatial category present on the map. This category
provides the basis for differentiating the figure (the mapped region) from the
background [...] The subject then proceeds to differentiate further down the spatial
hierarchy, such as separating one figure from another [...] Eventually the subject works
his/her way down to the most local spatial level on the map...” (Rossano & Hodgson,
1994, S.581). Diese Erklärung macht klar, daß zwar propositional–hierarchische
Modellannahmen sinnvoll, intuitiv und zweckmäßig erscheinen, jedoch nicht
notwendigerweise als Repräsentationsform angenommen werden müssen.
Tatsächlich wird das propositional–hierarchische Modell in Bezug auf Phänomene der
Raumrepräsentation nur selten in Reinform verwendet (siehe Pylyshyn, 1973).
2.1.2 Mentale Karten (”imagery”)
Finke (1989) gibt eine prägnante Definition des Begriffs der mental imagery: „Mental
Imagery ist die mentale Herstellung oder Wiederherstellung einer Erfahrung, die zumindest in einigen Aspekten der Erfahrung ähnelt, ein Objekt oder ein Ereignis wahrzunehmen, entweder in Verbindung mit oder in Abwesenheit von direkter sensorischer
Stimulation“ (dt. Übersetzung von Wagener-Wender, 1993, S.14). Viele empirische
Befunde sprechen dafür, daß räumliche Anordnungen in solch einer bildähnlichen Repräsentationsform — sogenannten imageries — gespeichert werden. Die ersten Experimente, die die imagery–Debatte einleiteten, wurden vom Forscherzirkel um Shepard
durchgeführt (Baddeley, 1990; Klatzky, 1980). Sie zeigten eindrucksvoll, daß z. B. der
Zeitbedarf für mentale Rotationen von dreidimensionalen Gegenständen in einem
direkt proportionalen Verhältnis zum Abweichungswinkel von ihrer Ausgangslage
stand. Eine Forschergruppe um Kosslyn konnte zeigen, daß Versuchspersonen bei der
Beantwortung von Fragen über Objekte aus einer zuvor gelernten Karte systematische
Latenzzeiten aufwiesen, die direkt mit der Distanz zwischen jeweils zwei Objekten
zusammenhing: Je weiter zwei Objekte auf der Karte voneinander entfernt waren, um
so länger benötigten Versuchspersonen für eine Antwort (Baddeley, 1990; Klatzky,
1980). Aufgrund dieser funktionalen Beziehung zwischen physikalischer Distanz und
benötigter Latenzzeit schloß Kosslyn (1973), daß die Höhe der jeweiligen
Reaktionszeit dadurch zustande kommt, daß Menschen bei Distanzschätzaufgaben auf
eine mentale Karte zugreifen und mit Hilfe eines mentalen Suchverfahrens (mental
scanning) zu mehr oder minder sinnvollen Ergebnissen kommen. Diese mentale Karte
Emotionale und konfigurale Einflüsse auf die Verarbeitung räumlicher Informationen Seite 10
hat ähnliche Eigenschaften wie ein reales Bild: “the internal structure of an image
parallels the spatial structure” (Kosslyn, 1973, S.90). Daher erfordert sie ähnliche
kognitive Strategien wie bei einem rein visuellen Prozeß, um etwa Distanzen,
Richtungen oder Positionen feststellen zu können. Kosslyn stellt zwei gleich plausible
Theorien über den genauen mentalen Scanning–Vorgang auf, ohne eine von beiden zu
favorisieren: Entweder scannt eine Versuchsperson die mentale Karte langsam ab,
genauso wie wenn man eine reale Karte absucht, oder man „leuchtet“ quasi eine Karte
wie mit einer Taschenlampe stückweise ab (Kosslyn, 1973). Zusätzlich zu den
empirischen Latenzzeitdaten wird die zweite Sichtweise eines spotlight of intention
durch Introspektionen der Versuchspersonen gestützt (Kosslyn, 1973; Kosslyn &
Pomerantz, 1977; Shepard & Metzler, 1971), welche jedoch den üblichen
methodischen Problemen introspektiver Daten unterworfen sind, wie sie Mayer (1992)
treffend beschreibt: “The real problem is that these [introspective] reports may not
have much to do with the actual mental processes involved; that is, subjects may not
be able to report on their own cognitive experiences accurately” (Mayer, 1992, S.17).
Jedoch lassen sich mit Hilfe eines solchen mentalen Suchvorgangs sehr einfach auch
hierarchische Effekte erklären. Obwohl in der Theorie der mental imagery räumliche
Beziehungen nicht hierarchisiert sind und somit auch keine verschiedenen Codes für
globale und lokale Eigenschaften existieren, lassen sich dennoch subjektive oder
objektive Gruppierungen von Elementen durch das sogenannte analog timing model
(Thorndyke, 1981, S. 543) erklären, welches im Deutschen als Analoges Zeitmesser–
Modell (Wippich, 1985) bekannt ist.
Konsequent wird dabei die Struktur des mentalen Bildes mit dem Urbild parallelisiert.
So wird analog zu einer visuellen Suche, bei der auf einer realen Karte ein bestimmtes
Zielobjekt gefunden werden soll, auch die mentale Karte abgescannt. Sobald dieser
Abtastvorgang (scanning process) startet, wird ein interner Timer aktiviert, der bei
Abschluß des Prozesses angehalten wird. Trifft dieser Suchvorgang nun auf eine Barriere oder ein Objekt, so wird der Prozeß kurzzeitig gestoppt, die Bedeutung oder Bezeichnung des Objekts herausgefunden, mit dem Zielobjekt verglichen, und
schließlich bis zum Auffinden des gesuchten Objekts fortgeführt. Jeder dieser
Retardationsmomente kostet Zeit, so daß sich die typischen Reaktionszeitverläufe für
räumliche Materialien mit intervenierenden Punkten einstellen. Thorndyke (1981) faßt
den funktionalen Zusammenhang von Distanz und intervenierenden Objekten zu der
subjektiven1 Distanz in einer einfachen Gesetzmäßigkeit zusammen (siehe Gleichung
1).
Dsubj = b0 + b1 ⋅ D phys + b2 ⋅ N Clutter
Gleichung 1: Beziehung zwischen physikalischer Distanz (Dphys) und der Anzahl der dazwischenliegenden
Punkte (NClutter) zu der subjektiven Distanz (Dsubj); nach Thorndyke (1981). b0, b1 und b2 sind lediglich zu
schätzende Parameter.
Dieses Modell nimmt als Prädiktor für die subjektive Distanz eine lineare
Kombination von Effekten der physikalischer Distanz und der dazwischen liegenden
Objekten an, d.h. es existiert keine Interaktion zwischen diesen beiden Variablen.
Thorndyke (1981) kann zeigen, daß diese Annahme durch empirische Datensätze als
erfüllt gelten kann. Dies würde bedeuten, daß ein sogenannter Clutter–Effekt
(hervorgehoben durch intervenierende Objekte oder Barrieren) an relativer Stärke
abnimmt, je größer die physikalische Strecke ist. Thorndyke (1981) paßt empirische
Daten an obiges Modell an, erhält eine signifikante Passung und erklärt 98% resp.
99% der Varianz der Distanzschätzung.
Konträr zu Kosslyn interpretiert Pylyshyn (1973) die Ergebnisse, die von Kosslyn als
deutlicher Beweis für die Existenz von mental images angeführt werden, im Sinne
propositionaler Strukturen. Er kommt zu dem Schluß, daß man keine qualitativ
distinkte Repräsentationsform neben propositionalen Strukturen benötigt und daß
imagery keine adäquate Form der mentalen Repräsentation darstellt: “any
representation having the properties mentioned above [the arguments for an imagelike-representation] is much closer to being a description of the scene than a picture of
it. A description is propositional, it contains a finite amount of information, it may
contain abstract as well as concrete aspects and, [...] it contains terms [...] which are
the results of  not inputs to  perceptual processes” (Pylyshyn, 1973, S.11).
Kosslyn (1977) kann jedoch im Gegenzug demonstrieren, daß Pylyshyn zwar durchaus
stringent und logisch schlüssig für einen propositionalen Standpunkt argumentiert,
dessen praktische Umsetzung jedoch in vielen Fällen zu komplex oder praktisch kaum
möglich ist. Imagery kann im Vergleich dazu diese praktischen „Lücken“ schließen.
Kosslyn kommt zu dem Schluß: “We have no reason to discard imagery as an
1
Ebenso plausibel wie der Begriff subjektive Distanz wird an anderer Stelle gleichbedeutend von
explanatory construct in psychology, either on structural or functional grounds [...]
there is some evidence that emergent properties of images do in fact play a functional
role in cognition” (Kosslyn & Pomerantz, 1977, S.74).
Einen weiteren Grund, die Theorie analoger Speicherformate abzulehnen, sieht
Pylyshyn (1981) durch die kognitive Penetrabilität mentaler Bilder gegeben. Um den
Begriff der kognitiven Penetrabilität besser zu veranschaulichen, vergleicht er den kognitiven Apparat mit der Hardware eines Computers. Die Software würde dieser Analogie zufolge der Art der Instruktion in einem psychologischen Experiment entsprechen. Der kognitive Apparat hat eine funktionale Architektur wie der Computer, der
durch die Software nicht verändert werden kann. Jedoch kann man zeigen, daß durch
die Art der Instruktion in einem typischen Kosslynschen Experiment völlig verschiedene Verhaltensmuster der Versuchspersonen hervorgerufen werden können. So stellt
sich der Effekt des mental scanning nur bei ganz bestimmten Instruktionen ein. Werden die Probanden dagegen aufgefordert, ihre Schätzungen z.B. möglichst schnell abzugeben, verschwindet der Effekt. Dies zeigt, daß das Konstrukt der imagery deutlich
unter der Kontrolle des Abfragemodus steht: Es ist kognitiv penetrabel (Eysenck &
Keane, 1995). Wenn jedoch ein Konstrukt kognitiv penetrabel ist, so hält es Pylyshyn
(1981) nicht für sinnvoll, dieses überhaupt als existent zu betrachten.
2.1.3 Hybride Formen der Repräsentation
Eine dritte Forschergemeinde schließlich propagiert ein hybrides Modell, das sowohl
propositionale Strukturen für die Repräsentation konzeptueller Informationen
aufweist, als auch über einen kartenähnlichen Speicher verfügt, der Informationen
über Positionen und Ausrichtungen von Gegenständen bereithält (Rossano &
Hodgson, 1994). Auch Mani und Johnson-Laird (1982) sprechen sich nicht explizit für
ein einziges Modell aus. Vielmehr versuchen sie zu beweisen, daß sowohl die
propositionale als auch die bildhafte Speicherungsart jeweils ihre spezifischen
Vorteile besitzt. Wenn eine Vielzahl von Informationen in ein konsistentes und
informationsreiches imagery–Modell paßt, eine propositionale Lösung jedoch
demgegenüber zu viele Einzelinformationen repräsentieren müßte, ist eine analoge
Speicherung effizienter und daher vorzuziehen. Andererseits geben Mani & Johnson–
Laird auch zu bedenken, daß die Alltagssprache zu ungenau ist, um einheitliche
mentale Modelle aufzubauen: “ordinary language is so indeterminate that any system
that could interpret it only by setting up mental models would be at a serious
psychologischer (z.B. McNamara et al., 1984) oder kognitiver (z.B. Briggs, 1973b) Distanz gesprochen.
disadvantage: Either it would be overwhelmed by a combinatorial explosion of
alternative models for the same discourse or it would have to embody arbitrary, and
often erroneous, assumptions within its models“ (Mani & Johnson-Laird, 1982,
S.186). Somit besteht auch ein breiter Anwendungsbereich propositionaler Strukturen.
Viele weitere empirische Befunde zeigen dissoziativen Charakter in der Weise auf,
daß weder für rein propositionale noch für rein analoge Repräsentationsformen
plädiert werden kann (Clayton & Habibi, 1991; Kuipers, 1998; Maki, 1981; WagenerWender & Wender, 1990).
2.1.4 Orientierungsschemata
Neisser (1976) beschreibt eine zu den vorangegangenen Theorien alternative Repräsentationsform, die er als Orientierungsschemata bezeichnet. Auch Orientierungsschemata haben grundsätzlich neutralen Charakter, sind aber darauf spezialisiert, perzeptuelle und motorische Abläufe zu koordinieren und zu steuern: “Orienting
schemata are not just assemblages of object schemata. They include information about
the spatial relations between objects, about their positions in the environment.
Although some information about the spatial arrangement can be picked up by even a
stationary observer, much more becomes available if he begins to move. The act of
locomotion, which requires more information if it is to be carried out successfully,
also produces more information for the moving perceiver” (Neisser, 1976, S.113ff.).
Wenn sich ein Organismus durch seine Umwelt bewegt, bezieht der kognitive Apparat
zweierlei Informationen aus den sich ändernden optischen Informationen: Einerseits
stereoskopische Informationen, die aufgrund des binokularen Aufbaus des visuellen
Systems aus der Parallaxe der beiden retinalen Bilder entstehen. Andererseits bieten
sich einem sich bewegenden Betrachter sogenannte optical flow patterns. Diese
optischen Fließmuster verändern das retinale Bild kontinuierlich und stellen somit
zusätzliche Informationen zu statischen Bildern dar. Neben diesen Außenwelt–
Informationen wird die Bewegung des Betrachters durch die spezifischen Muster
erfaßt. Die beiden so erhaltenen Informationsströme können gegeneinander verrechnet
werden und spezifizieren genau die Bewegung des Betrachters: “Under normal
conditions, no purely environmental change can create this particular optical flow [...]
Moreover, the manner in which the projections grow larger is not arbitrary: every
projected point except one moves steadily outward. The single exception is the very
point toward which the perceiver is moving. Thus not only the fact that he is moving
but the direction of his motion is fully specified” (Neisser, 1976, S.115).
2.2
Situationale Modelle (”situational models”)
Räumliche situationale Modelle versuchen zu erklären, wie räumliche Informationen
aus Texten zu räumlichen Repräsentationen integriert werden. In einem typischen Experimentaldesign (z.B. Denis & Zimmer, 1992; Rinck et al., 1997; Wagener-Wender
& Wender, 1990) bekommen Versuchspersonen einen Grundrißplan. Zusätzlich
werden sie instruiert, eine Geschichte zu lesen, die in den durch den Grundrißplan
bezeichneten Räumlichkeiten spielt. Dieser Text enthält u.a. räumliche Relationen und
Bewegungsmuster eines Protagonisten (z.B. “Next he walked from the reception room
into the library”). Als abhängige Variable werden Satzlesezeiten verwendet: Befindet
sich besipielsweise der Protagonist der Geschichte gerade in einem Zimmer, das nicht
dem entspricht, welches durch eine bestimmte Zielbestimmung im Text genannt wird
(beim gerade zitierten Textfragment z.B.: “library”), so wird angenommen, daß die
Satzlesezeit mit den konfiguralen Beschaffenheiten der dazwischen liegenden Räume
und Objekte zusammenhängt. Außerdem werden allgemein übliche Maße wie etwa
Distanz– oder Richtungsschätzungen erhoben.
Rinck et al. (1997) konnten zeigen, daß Inferenzen über den Weg des Protagonisten
von der Anzahl der Räume abhängen, die sich zwischen einem Ursprungs– und einem
Zielzimmer befinden. Die Größe der Räume spielte dabei keine Rolle. Die Entscheidungszeit bei der Einschätzung von Distanzen zwischen einzelnen Objekten variierte
dagegen systematisch mit der Größe der Zimmer und nicht mehr mit der Anzahl der
Zimmer. Rinck et al. (1997) kommen aufgrund dieser Dissoziation der Ergebnisse
zum Schluß: “Regarding the distinction between hierarchical and nonhierarchical
models of spatial memory suggested by McNamara [...], our results indicate that
participants’ spatial representation was clearly hierarchical, otherwise no effect of
categorical distance induced by room divisions would have occurred. However,
contrary to McNamara’s suggestion, the representation could not have been purely
nonmetric either, because Euclidean distance affect [sic!] the speed of relative distance
judgements” (Rinck et al., 1997, S.634).
Für die komplexe Befundlage ihres Experiments stellen Rinck et al. (1997) drei mögliche Erklärungsansätze vor:
1. Versuchspersonen repräsentieren keine euklidischen Informationen in ihrem situationalen Modell, berechnen diese jedoch selektiv sobald sie benötigt werden.
Dieser Ansatz erscheint aus einer Reihe von Gründen unplausibel, da es erstens
schwierig, wenn nicht unmöglich ist, euklidische Beziehungen aus nur rang– oder
kategorienskalierten Daten zurückzurechnen. Zweitens ist es unwahrscheinlich,
daß vorhandene euklidische Daten erst ignoriert werden, um dann später mühsam
berechnet zu werden. Und drittens müßten euklidische Daten nur dann berechnet
werden, wenn zwei zu vergleichende Objekte im selben Raum sind, was bedeuten
würde, daß in diesem Falle höhere Reaktionszeiten zu erwarten wären, als wenn
zwei Objekte in verschiedenen Zimmern wäre. Die empirischen Daten zeigen jedoch im Gegenteil, daß es zeitaufwendiger ist, zwei Objekte aus verschiedenen
Zimmern zu vergleichen.
2. Es werden zwei verschiedene Repräsentationen aufgebaut: Eine für das
situationale Modell in nichtmetrischer Form, eine andere für das Grundrißlayout in
einer
nichthierarchischen
metrischen
Art
und
Weise.
Zwei
separate
Repräsentations–Systeme bringen jedoch das Problem der Integration von beiden
Systemen mit sich. Solch eine Integration wird z.B. im Experiment von Rinck et
al. (1997) benötigt, da Fragen über die relative Distanz sowohl Informationen über
die aktuelle Position des Protagonisten (aus der Geschichte), als auch generelle
Informationen über den Aufbau der Wohnung aus dem Wohnungslayout erfordern.
3. Euklidische Distanzen können in situationalen Modellen repräsentiert werden,
aber sie werden nur dann benutzt, wenn sie auch tatsächlich erforderlich sind.
Wenn die gegebenen Informationen aus dem Text jedoch zu ineffizient sind, um
zur Konstruktion von situationalen Modellen beizutragen, werden keine
euklidischen Informationen gespeichert.
Letztendlich favorisieren Rinck et al. (1997) die dritte Alternative, da sie am besten zu
den empirischen Befunden paßt. Sie ist auch rein theoretisch deswegen plausibel, da
Menschen auch bei anderen Aufgaben stets nur diejenigen Informationen verwerten,
die relevant erscheinen “...human adults are remarkably flexible and adaptive in how
they retrieve and use their knowledge. They reveal substantial adaptability in selecting
for use mainly that information that is relevant to the immediate task at hand and ignoring that which is momentarily irrelevant” (Rinck et al., 1997, S.635).
So werden auch metrische Informationen nur dann verwendet, wenn explizit nach solchen Informationen gefragt wird. Wird jedoch nur nach der Zuordnung eines Objekts
zu einem bestimmten Raum gefragt, so scheinen nur kategoriale Informationen herangezogen zu werden.
2.3
Repräsentation von Distanzen
Da im vorliegenden Experiment die Einflüsse von emotionalen und konfiguralen Parametern auf die Verarbeitung von räumlichen Informationen mit Hilfe des Konstrukts
der psychologischen Distanz und der Richtung getestet werden, soll hier näher auf
mögliche Repräsentationsarten von Distanzen, Richtungen und anderen wichtigen
räumlichen Größen eingegangen werden.
Die Debatte, welche Genauigkeit und welche Geometrie der psychologische Raum
aufweist, ist alt. Schon in seiner Inauguraldissertation im Jahre 1770 bemerkt
Immanuel Kant, daß „es im Raum nicht mehr als drei Abmessungen gibt“
(Weischedel, 1983, S.59). Herman Helmholtz dagegen stellte die Behauptung auf, daß
der wahrgenommene Raum eine hyperbolische Geometrie aufweist (nach WagenerWender, 1993, S.22). Ein Dissenz in dieser Richtung dauert bis heute an: So
postulieren Kosslyn und Pomerantz (1977), daß mentale Repräsentationen euklidische
Eigenschaften wie Winkel– und Distanzbeziehungen aufweisen, andere Autoren
dagegen
nehmen
eine
Minkowski–Metrik
an
oder
sehen
für
räumliche
Repräsentationen lediglich topologische Informationen vor (siehe hierzu Giraudo &
Pailhous, 1994; Knauff, 1997). Die meisten Theoretiker sprechen sich für ein
Stufenmodell beim Erwerb von räumlichen Informationen in large–scale–Settings
aus. Eine Umgebung wird dann als “large–scale” bezeichnet, wenn sie zu groß ist, um
von einem einzigen Punkt völlig überblickt zu werden (Chown, Kaplan, &
Kortenkamp, 1995). Wegweisend für einen stufenartigen Erwerb räumlichen Wissens
waren
Siegel
und
White
(1975),
die
demonstrieren
konnten,
daß
sich
Versuchspersonen während ihres Experiments immer mehr Überblickswissen
aneignen konnten. Siegel und White (1975) erklären die Entwicklung von räumlichem
Wissen durch drei aufeinander folgende Stadien: Zuerst kann nur Wissen über
Landmarken erworben werden. Diese werden dann im nächsten Stadium zu Routen
zusammengesetzt. Zum Schluß erfolgt die Integration der Routendaten zu einem
Überblickswissen. Die Autoren nehmen an, daß erst in diesem letzten Stadium metrische Informationen nachweisbar sind. Erst sobald Überblickswissen aufgebaut worden
ist, können strategische Wegoptimierungen in Form von Abkürzungen durchgeführt
werden.
Andere Autoren zeigen, daß Überblickswissen jedoch nicht zwingenderweise metrischer Natur sein muß. So zeigen Hirtle und Hudson (1991), daß auch ein hierarchisches nicht–metrisches Format möglich ist. Wiederum alternativ dazu gehen Chown et
al. (1995) davon aus, daß räumliches Wissen in konnektionistischen R-Netzen gespeichert werden. Diese enthalten lokale Karten mit Richtungsinformationen. Schweizer
(1997) dagegen nimmt an, daß beim Durchwandern von räumlichen Umgebungen
Blickpunktsequenzen entstehen. Blickpunktsequenzen sind zeitliche Abfolgen von
verschiedenen
Blickpunktinformationen,
die
als
wahrnehmungsnah
und
orientierungsspezifisch zu bezeichnen sind.
Bennet (1996) kritisiert weitergehend sogar den Begriff der mentalen Karte selbst. Seiner Ansicht nach gibt es keine eindeutige Evidenz, daß Tiere oder Menschen über
solch eine Repräsentation verfügen. Alle in seiner Meta–Analyse aufgeführten
Untersuchungen enthalten spezifische Designfehler, die eine eindeutige Aussage für
die Existenz von mentalen Karten nicht zulassen: “...no animal has been conclusively
shown to have a cognitive map [...], because simpler explanations of the crucial novel
short–cutting results are invariably possible” {Bennet, 1996 #187, S.219}.
Konsequenterweise spricht er sich daher auch gegen die Ansicht aus, daß Lebewesen
metrische Informationen repräsentieren können.
2.4
Zusammenfassung
In Kapitel 2 wird auf verschiedene Repräsentationsformen von räumlichem Wissen
eingegangen. Hauptsächlich unterscheidet man zwischen Theorien: Zum einen wird
angenommen, daß räumliches Wissen in Form von propositionalen Netzen gespeichert
wird, zum anderen, daß räumliches Wissen in einer analogen Speicherungsform repräsentiert wird.
Propositionale Theorien postulieren, daß räumliche Informationen in Form eines Netzes miteinander verbundener Bedeutungen repräsentiert werden {Pylyshyn, 1973
#167}. Diese Speicherungsform legt eine hierarchische Organisation des räumlichen
Materials nahe {siehe \McNamara, 1989 #67}.
Analoge Speicherungsformen repräsentieren demgegenüber räumliche Konstellationen
mit Hilfe von mentalen Karten (imageries), die ähnlich organisiert sind wie übliche
Landkarten {z.B. \Kosslyn, 1977 #222}. Kritik gegen die Existenz einer solchen Speicherungsart wurde vor allem von Pylyshyn {, 1981 #207} vorgebracht, da mentale
imageries kognitiv penetrabel sind und vollkommen durch propositionale Speicherstrategien erklärt werden können.
Meist lassen sich in der aktuellen Forschungskultur nur noch hybride Speicherungsannahmen finden, bei denen teilhierarchische propositionale Strukturen mit analogen,
bildhaften Repräsentationen integriert sind {Mani, 1982 #29; Wagener-Wender, 1990
#50}.
Zusätzlich werden von Neisser {, 1976 #170} sogennannte Orientierungsschemata angenommen, die auf die Koordination von perzeptuellen und motorischen Abläufen
spezialisiert sind.
Besonders wichtig für die vorliegende Arbeit sind die in Kapitel 2.2 vorgestellten situationalen Modelle, die eine Integration von räumlichen Informationen aus Texten
und graphischem Material zu erklären suchen {Rinck, 1997 #40}.
Da sich die Argumentation der hier vorgestellten Untersuchung hauptsächlich auf die
abhängige Variable Distanzschätzung stützen wird, soll in Kapitel 2.3 schließlich gesondert auf Theorien über die Repräsentation von Distanzen eingegangen werden. Fragen, welche Metrik mentale Karten enthalten, wird aufgegriffen und diskutiert.
3 Methoden der Raumkognitionswissenschaft
Im folgenden sollen kurz Methoden vorgestellt werden, die üblicherweise in raumkognitiven Untersuchungen Anwendung finden. Dabei wird der Schwerpunkt auf
diejenigen Methoden gelegt, die in dem vorliegenden Experiment zur Anwendung
kommen, bzw. die als Grundlage für die Entwicklung einer neuen Meßmethode
dienten. Das Ziel dieses Kapitels ist daher nicht, einen erschöpfenden Überblick über
alle bisher benutzten Methoden zu liefern. Ein ausführlicher Vergleich verschiedener
Methoden der Raumkognitionsforschung findet sich etwa bei Evans (1980).
3.1
Direkte versus indirekte Methoden
Wender und Wagener (1990) unterscheiden grundsätzlich zwischen direkten und indirekten Verfahren, um Eigenschaften des psychologischen Raumes zu untersuchen.
Direkte Methoden verlangen von Versuchspersonen unmittelbare Schätzungen über
Entitäten und deren Relationen im psychologischen Raum. Diese Schätzungen sind die
Variablen, die analysiert werden. Beispiele hierfür wären Distanzschätzungen, Positionsangaben oder Richtungsangaben. Bewährt haben sich direkte Methoden vor allem
in der Erforschung kognitiver Landkarten und der Wegfindung in größeren räumlichen
Bereichen (Wagener-Wender, 1993).
Schätzdaten, die durch direkte Meßmethoden erhoben werden, erscheinen zwar zunächst plausibel, jedoch ist fraglich, wie sie zustande kommen. Tatsächlich interessiert
man sich in raumkognitiven Forschungskontexten für Daten, die den psychologischen
Raum beschreiben. Vielleicht orientieren sich aber Versuchspersonen, wenn sie
explizit dazu angehalten werden, räumliche Relationen zu schätzen, nicht nur an ihrer
internen Repräsentation, sondern vielmehr an Auffassungen über den realen Raum. Es
wäre auch möglich, daß Versuchspersonen, bevor sie eine Schätzung abgeben, diese
erst durch einen verzerrenden, resp. entzerrenden Prozeß schicken, um scheinbare
Inkonsistenzen der internen Repräsentation zu kompensieren.
Um diesem Problem zu entgehen, werden oft indirekte Verfahren verwendet. Diese
beruhen auf der Theorie, daß bestimmte psychische Prozesse jeweils spezifische Zeitressourcen benötigen. Luce (1986) weist nach, daß diese Theorie bereits im 19. Jahrhundert aufgestellt wurde. So plädierte Joseph Jastrow bereits 1890 in einem Buch mit
dem Titel The Time Relations of Mental Phenomena für die systematische
Erforschung von Latenzzeiten: “If the processing of information by the mind is highly
structured, as most psychologists believe, then different paths through that structure
will entail different time courses, and those differences will be reflected in the
response times. Thus, perhaps, one can infer back from the pattern of response times
obtained under different experimental conditions to the structure involved” (Luce,
1986, S.1).
In die Tradition von Jastrow stellt sich auch die moderne kognitive Psychologie, die
bei indirekten Verfahren die letztlich relevanten Variablen wie etwa Distanzen,
Richtungen und Positionen durch Reaktionszeitmuster erschließt. Dabei werden
Versuchspersonen
nicht
aufgefordert,
direkt
Schätzungen
über
räumliche
Anordnungen abzugeben, vielmehr sollen sie z.B. bestimmte Konstellationen auf ihre
Wahrheit überprüfen oder Entscheidungen darüber abgeben, ob ein bestimmtes Objekt
in einem wohldefinierten Zimmer gewesen ist. In solchen Settings interessiert man
sich nur insofern für die Richtigkeit der Antworten, um Versuchspersonen mit zu
vielen falschen Reaktionen auszusondern. Hauptinteresse liegt dagegen in der
Zeitdauer bis zur Beantwortung der gestellten Fragen, welche unmerklich gemessen
werden. Diese räumlichen Priming–Techniken sind mittlerweile fester Bestandteil der
Raumkognitionswissenschaft (z.B Wagener & Wender, 1985; Wagener-Wender,
1997).
Abschließend soll darauf hingewiesen werden, daß es sich bei der Unterscheidung von
direkten und indirekten Methoden nicht um eine klare Dichotomie handelt, sondern
vielmehr um extreme Ausprägungen auf einer kontinuierlichen Skala (WagenerWender, 1993).
3.2
Übliche Maße zum Erfassen räumlicher Beziehungen
3.2.1 Distanzschätzungen
Distanzschätzungsaufgaben gehören vermutlich zu den am häufigsten verwendeten
direkten Methoden zur Erfassung räumlicher Repräsentationen. Sie werden hauptsächlich aus zwei Gründen durchgeführt: Zum einen lassen sich an gewonnenen Daten
psychophysische Funktionen anpassen (Birnbaum & Mellers, 1978; Briggs, 1973a;
Coleman, G., & Alf, 1981; Kerst & Howard, 1978; Montgomery, 1977; Thorndyke,
1981). Andererseits lassen sich auch mit Hilfe der gewonnenen Daten multidimensionale Skalierungen durchführen (Gordon, Jupp, & Byrne, 1989; Hourihan & Jones,
1979; Lundberg & Ekman, 1973; Wender et al., 1997).
Typischerweise unterscheidet man zwischen zwei verschiedenen Herangehensweisen,
um zu Distanzschätzungen zu gelangen (Eisler, 1963; Westermann, 1987). Bei
Kategorien– oder Ratingmethoden sollen die Probanden jeden Reiz gemäß ihrer
subjektiven Empfindungsstärke in eine von mehreren vorgegebenen Kategorien
einordnen. Das resultierende Skalenniveau ist dabei lediglich kategorial.
Höherwertige Skalen erhält man durch Verhältnisschätzmethoden, worunter Fraktionierungs– und Produktionsmethoden und die Größenschätzmethode subsumiert werden. Bei der Fraktionierungs– oder Produktionsmethode müssen die Versuchspersonen
Reize so auswählen resp. herstellen, bis sie dem Anteil an einem vorgegebenen Referenzreiz entsprechen, den sie subjektiv erlebt haben (Golledge, 1973).
Torgerson (1958) erwähnt für das Herstellen von psychophysischen Skalen zusätzlich
Partitions– und Variabilitätsmethoden, die jedoch für Distanzschätzungen weniger geeignet sind.
Da die unterschiedlichen Skalierungsmethoden durch völlig verschiedene Aufgaben
realisiert werden, unterscheiden sich auch die gewonnenen Skalenwerte in systematischer Weise. So ergeben sich typischerweise für die am häufigsten benutzten
Methoden
der
Fraktionierung
oder
Größenschätzung
psychophysische
Zusammenhänge, die mit der Stevensschen–Potenzfunktion (siehe Gleichung 3)
beschrieben werden können (Atkinson, Herrnstein, Lindzey, & Luce, 1988;
Westermann, 1987). Andere Methoden dagegen ergeben meist logarithmische
Zusammenhänge in der Art von Fechner (Torgerson, 1958).
Zum
Thema
Distanzschätzung
soll
nicht
unerwähnt
bleiben,
daß
Distanzschätzungsaufgaben nicht zwingenderweise mit abstrakten und skalierten
Referenzstrecken durchgeführt werden müssen. Einen alternativen Lösungsvorschlag
zeigen Kahl, Herman und Klein (1984) auf, bei dem Kinder gelernte Strecken in der
Testphase real ablaufen sollten. In diesem Falle wurde die gelaufene Strecke als die
Distanzschätzung verwertet. Diese Methode hat den Vorteil, daß Versuchspersonen
nicht einen zusätzlichen vermittelnden Skalierungsprozeß benötigen. Daher sind diese
Daten vermutlicherweise adäquater, um aus ihr Schlußfolgerungen bezüglich der
mentalen Repräsentation zu ziehen (Loomis et al., 1993).
Neben der direkten Verwendung von subjektiven Längenangabe in statistischen
Analysen, kann man auch aus den Schätzdaten multidimensionale Konfigurationen
zurückrechnen (Lundberg & Ekman, 1973; Wender et al., 1997). Dieser Ansatz einer
multidimensionalen Skalierung ist insofern sehr interessant, da man als Ergebnis eine
n–dimensionale Karte mit den jeweiligen Interpositionen der Objekte erhält (Bortz &
Bongers, 1984). Dies kann ein sehr illustrativer Weg sein, um Verzerrungen
gegenüber einer Originalkarte aufzuzeigen.
Da der Versuchsplan des vorzustellenden Experimentes jedoch nicht die Voraussetzungen für eine valide multidimensionale Skalierung (siehe Hourihan & Jones, 1979)
erfüllt, soll auf die Vorgehensweise einer multidimensionalen Skalierung nur kurz eingegangen werden.
3.2.2 Richtungsschätzungen
Noch relativ selten zur Anwendung kommen Richtungsschätzungen (z.B. Rothkegel,
Wender, & Schumacher, 1998; Wender et al., 1997), obwohl Kirasic, Allen und Siegel
(1984) deren Nutzen als Konvergenzmaß ausdrücklich hervorheben: Gerade die Kombination von Distanz– und Richtungsmaßen ist eine wichtige Datenquelle. Diesen
Sachverhalt unterstreicht auch Gordon, Jupp und Byrne (1989), schlagen jedoch vor,
Distanz– und Richtungsschätzungen zuerst unabhängig voneinander zu betrachten, da
sie nicht notwendigerweise auf einer gemeinsamen Repräsentation fußen (siehe auch
Anooshian & Siegel, 1985). Gordon et al. (1989) nehmen an, daß diese beiden Maße
aus zwei unabhängigen Repräsentationen aufgebaut werden. Als Evidenz dafür erachten sie die Tatsache, daß das Richtungswissen von Blinden gegenüber normal Sehenden stark verschlechtert ist, während Distanzwissen von Blinden jedoch keine signifikanten Veränderungen zeigt.
Wender et al. (1997) verwenden ebenfalls Richtungsschätzungen und entwickeln eine
metrische Skalierungstechnik, die es erlaubt, räumliche Konfigurationen aus
Richtungsschätzungen zu berechnen. Diese Konfigurationen besitzen eine große
Ähnlichkeit zu Skalierungen aus konventionellen Distanzschätzdaten und zu den
Ausgangskonfigurationen: “...multidimensional scaling of distance estimates as well
as our procedure to analyze bearing estimates resulted in solutions that show a very
high similarity to the original stimulus configuration” (Wender et al., 1997, S.14).
3.2.3 Anfertigen von Karten
Obwohl wir diese Methode nicht in unser experimentelles Vorgehen aufgenommen
haben, soll hier deswegen kurz auf sie eingegangen werden, da das von uns benutzte
Positionierungsverfahren die Probleme dieses Verfahren umgehen will. Ein Problemverständnis dieses Verfahrens nötig ist daher wertvoll.
Beim Anfertigen von Karten besteht die Aufgabe darin, eine zuvor gelernte räumliche
Anordnung mit Hilfe von Papier und Bleistift möglichst genau nachzuzeichnen. Da
diese Methode einfach zu realisieren ist und recht zuverlässige Ergebnisse erzielt, ist
sie weit verbreitet (Hirtle & Jonides, 1985; Kerst, Howard, & Gugerty, 1987).
Allerdings gilt zu bedenken, daß alleine durch die unterschiedlichen zeichnerischen
Fähigkeiten der Versuchspersonen zusätzliche Fehlervarianz entsteht (Kirasic et al.,
1984; Montello, 1991; Wagener-Wender, 1993). Oft entstehen beim Zeichnen auch
Deckeneffekte in der Weise, daß Versuchspersonen die Konfiguration auf dem Blatt
so ungünstig positionieren, daß Teile davon sehr nahe an den Rand des
Skizzenblockes gezeichnet werden. Fallen den Probanden nun noch weitere Details
ein, die normalerweise über dem Rand des Blattes liegen müßten, so werden deren
räumliche Charakteristika stark verkürzt dargestellt. Dennoch konnten Kerst et al.
(1987) zeigen, daß das Anfertigen von Karten gegenüber reinen Distanzschätzungen
genauere, d.h. näher zum Original stehende, Informationen enthalten können.
3.2.4 Positionieren von Objekten
Das Positionieren von Objekten ist eine Modifikation der Methode „Anfertigen von
Karten“: Auch hier sollen die Versuchspersonen eine gelernte Konfiguration aus dem
Gedächtnis grafisch nachkonstruieren. Bei einer konventionellerweise mit Papier und
Bleistift erstellten Karte ergeben sich nicht mehr veränderbare Karten. Mit Hilfe des
Computers dagegen können Versuchspersonen eine Karte so nachkonstruieren, daß sie
einzelne Objekte sukzessive auf dem Bildschirm anordnen können. Ein nachträgliches
Verschieben einzelner Objekte ist somit einfach zu realisieren. Anwendung fand diese
Methode bisher nur vereinzelt, wie z.B. bei Wender et al. (1997).
Aber sowohl beim Anfertigen als auch beim Positionieren entsteht das Problem, daß
die sukzessive aufgebaute Struktur gleichzeitig Stimulus und Reaktion ist. Denn
einerseits reagiert man auf die bisher entwickelte Konfiguration mit einem erneuten
Plazieren darauffolgender Objekte, andererseits ergibt dies wiederum den Stimulus für
weitere gleichartige Reaktionen. Diesem Problem könnte mit einem jeweils nur
paarweisen Positionieren entgangen werden. Solch ein Verfahren wurde von uns
neben reinen Distanzschätzungen verwendet.
3.2.5 Latenzzeit-Daten
Im folgenden soll auf die Erfassung des psychologischen Raumes mit Hilfe von
Latenzzeiten eingegangen werden. Nach Wender und Wagener (1990) werden
Latenzzeitmessung  meistens um einen Priming– oder symbolischen Distanzeffekt
nachzuweisen  unter die indirekten Methoden gefaßt. Im vorliegenden Experiment
wurden
Latenzzeiten
sowohl
bei
einer
Distanz–
als
auch
bei
einer
Positionierungsaufgabe erhoben. Daher werden hierzu Modellvorstellungen und
dazugehörige empirische Befunde vorgestellt.
Besonderes Augenmerk verdient in raumkognitiven Fragestellungen das sogenannte
räumliche Priming, das erstmals von McNamara, Ratcliff und McKoon (1984) und
Wagener und Wender (1985) nachgewiesen werden konnte. Dabei handelt es sich um
einen systematischen Zusammenhang von räumlichen Eigenschaften, wie z.B. Größe
von Zimmern oder Anzahl von Objekten zwischen zwei zu bewertenden
Gegenständen, und resultierenden Reaktionszeiten. Räumliches Priming scheint daher
ein effektives Instrument zur Erforschung mentaler räumlicher Repräsentationen zu
sein (Denis & Zimmer, 1992; McNamara, 1986; Wagener-Wender & Wender, 1990).
McNamara et al. (1984) betonen vor allem die Bedeutung von räumlichen
Primingmaßen in Verbindung mit anderen konvergierenden räumlichen Maßen. Die
„Summe“ dieser Maße könnte schließlich „komplementäre Perspektiven auf die
mentale Repräsentation und die Verarbeitung von räumlichen Wissen bereitstellen“
(McNamara et al., 1984, S.731). Die Verwendung von Priming–Techniken in
räumlichen Kontexten ist jedoch nicht unumstritten. Einerseits ergaben sich bei
Untersuchungen von Wagener–Wender (1993) teilweise nicht eindeutig zu
interpretierende Reaktionszeitmuster, andererseits konnte nicht immer klar gezeigt
werden, ob es sich bei den gefundenen Ergebnissen tatsächlich um einen räumlichen
Effekt oder um eine räumlich–zeitliche Konfundierung handelte (Clayton & Habibi,
1991).
Ein anderes Phänomen beim Erheben von Latenzzeiten ist der symbolische Distanzeffekt, welches auch in räumlichen Settings nachgewiesen werden konnte (Baum &
Jonides, 1979; Maki, 1981): Es zeigt sich darin, daß beim vergleichenden Einschätzen
von zwei Distanzen diejenigen Paare am schnellsten bewertet werden können, welche
auf der Längendimension am weitesten auseinander liegen. Der symbolische Distanzeffekt ist somit ein inverser Effekt zum üblichen Primingeffekt, bei dem mit
zunehmender Distanz auch erhöhte Reaktionszeiten zustande kommen (Pohl &
Schumacher, 1991).
3.2.6 Satzlesezeiten
Wie schon weiter oben erwähnt, verwendeten z.B. Rinck et al. (1997) Satzlesezeiten
bei räumlichem Material. Als Lernmaterial wurden verschiedene Grundrißpläne eines
fiktiven Gebäudes verwendet. Nach einer Studierphase sollten die Probanden
Beschreibungen lesen, die eine Situation beschrieb, die sich in diesem Gebäude
zutrug. Die Theorie besagt, daß sich die Verfügbarkeit von Objekten in spezifischen
Lesezeiten niederschlägt: (Rinck et al., 1997).
Andere Interessen verfolgen McDaniel und Pressley (1987) beim Erfassen von Lesezeiten: Sie sehen in ihnen einen guten Indikator für die Tiefe der Elaboration eines
Textes. Allerdings nur dann, wenn es sich nicht um abstraktes Material handelt. Auch
Gernsbacher und Robertson (1992) benutzten Satzlesezeiten als abhängige Variable,
diesmal allerdings, um die mentale Repräsentation über den emotionalen Zustand
eines fiktionalen Protagonisten zu untersuchen.
Aus technischen Gründen erhoben wir jedoch keine Satzlesezeiten. Daher soll nicht
weiter auf diese Variable eingegangen werden.
3.2.7 Ordered Tree Algorithmus
Diese Technik wurde dazu entwickelt, Regelmäßigkeiten in free–recall–Daten aufzudecken, ohne auf frühere Ansätze rekurrieren zu müssen, die auf Ähnlichkeitsangaben
basierten. Als Eingabe benötigt der Algorithmus eine Reihe von free–recall–Listen,
wobei jede Liste sinnvollerweise jeweils mit einem anderen cue begonnen wird. Durch
diese Art der Abfrage wird eine Reihe von sich überschneidenden Listen generiert, die
in Hinblick darauf untersucht werden, ob bestimmte Reihenfolgen von Objekten in
allen Listen systematisch wiederkehren. Das Ziel ist, jedes Item in jeweils eine von
drei Kategorien einzuordnen: Unterschieden wird zwischen unidirektionalen,
bidirektionalen und nichtdirektionalen Abfolgen. Die Kategorie der unidirektionalen
Abfolgen umfaßt alle Items, die immer wieder in einem Cluster auftreten, das stets die
gleiche Abfolge besitzt, wohingegen ein Item dann in die bidirektionale Kategorie
eingeordnet wird, wenn es zwar immer wieder in einem Cluster von gleichen Objekten
auftritt, sich deren Reihenfolge aber manchmal auch umdreht. Die dritte Kategorie
schließlich nimmt alle nichtdirektionalen Items auf. Das sind solche Items, die kein
systematisches Auftreten innerhalb einer Reihe besitzen.
Hirtle und Jonides (1985) und McNamara, Hardy und Hirtle (1989) konnten mit Hilfe
dieser Technik zeigen, daß räumliche Layouts mit objektiven resp. subjektiven hierar-
chischen Strukturen mit Hilfe einer hierarchischen mentalen Struktur repräsentiert
werden.
Aus Zeitgründen führten wir nur einen einzigen free–recall–Durchgang durch. Daher
kann diese Technik nicht auf unsere Daten angewendet werden.
3.3
Spezielle Untersuchungen zu subjektiven Distanzen
In der vorliegenden Arbeit wird ein Hauptteil der Ergebnisse von der abhängigen Variable subjektive Distanz getragen. Daher soll hier näher auf diese Variable eingegangen werden.
Die erste Skala subjektiver Distanz wurde von Gilinsky (1951) konstruiert (Künnapas,
1960). Die Absicht von Gilinskys Arbeit war, “to develop a quantitative formulation
of visual space perception expressing such functional relations” (Gilinsky, 1951,
S.460). Alberta Gilinsky fand, daß die folgende Funktion (Gleichung 2) mit ihren aus
wahrnehmungspsychologischen Experimenten erhaltenen Datensätzen sehr gut
übereinstimmte.
ψ Gilinsky
a ⋅ϕ
=
a +ϕ
Gleichung 2: Zusammenhang zwischen physikalischer (ϕ) und psychologischer (ψ ) Distanz nach Gilinsky
(1951). Der Parameter a drückt das „Konzept einer maximalen Begrenzung wahrgenommener Distanz“
(Gilinsky, 1951, S.466) aus.
Der einzige frei variierende Parameter a drückt dabei das „Konzept einer maximalen
Begrenzung wahrgenommener Distanz“ (Gilinsky, 1951, S.466) aus. Der Parameter a
gibt somit die scheinbare Distanz eines Objekts bei Unendlichkeit an. Gilinsky
versucht anhand von Gleichung 2 auch die Mondillusion zu erklären, indem sie für
den Parameter a bei Konstellationen mit Vordergrund im Gegensatz zu “pure space
perception” einen höheren Wert annimmt. Somit steigt für den abendlichen, am
Horizont befindlichen Mond, der Wert für die subjektive Distanz zum Mond, und
somit erscheint er uns größer.
Weitere grundlegende Forschungsarbeit leistete S. S. Stevens, der eine Reihe von Skalen für Wahrnehmungskontinua erforschte. Prinzipiell unterteilt er diese Skalen in eine
prothetische2 und metathetische Klasse, wobei die erste Klasse (Class I) solche Kontinua umfaßt, bei denen die Reizdiskrimination auf einem additiven Mechanismus
basiert, bei dem “excitation is added to excitation at the physiological level” (Stevens
& Galanter, 1957, S.377). Beispiele hierfür sind Skalierungen der Größe, Schwere,
Lautstärke und Helligkeit. Diesen Kontinua ist gemein, daß es bei deren Empfindung
um einen quantitativen Aspekt, um das „Wieviel“ geht (Dorsch, 1987). Dieser Art von
Skalierungsmechanismus stellt er die metathetische Klasse (Class II) entgegen, bei der
Diskrimination eher auf qualitativer Ebene stattfindet. Beispiele dafür sind die psychologischen Skalierungen der Tonhöhe, Proportion und visueller Neigung (Stevens &
Galanter, 1957). Stevens kam durch die Erforschung einer Vielzahl verschiedener
Reizarten zu einer universellen Formel, die die Beziehung zwischen physikalischen
und psychologischen Größen auf einfache Art beschreibt:
ψ Stevens = k ⋅ ϕ
n
Gleichung 3: Psychophysische Formel nach Stevens und Galanter (1957, S.381): Zusammenhang zwischen
physikalischer (ϕ) und psychologischer (ψ ) Distanz. k und n sind zu schätzende Parameter.
Auch Teodor M. Künnapas (1960) beschränkte sich auf die Erforschung reiner Wahrnehmungsphänomene. Er orientierte sich dabei vor allem stark an den Vorarbeiten, die
Stevens und Gilinsky geleistet hatten. Besonders interessierte ihn die Frage, ob der
Exponent der psychophysischen Potenz–Funktion tatsächlich unabhängig von der
Größe des physikalischen Reizspektrums ist. Dies hatten Stevens und Galanter (1957)
behauptet: “The form of the category scale is generally independent of the number of
categories employed, and, except under special circumstances, it is independent of the
range and the number of stimuli used” (Stevens & Galanter, 1957, S.409). Tatsächlich
konnte er entgegen Stevens´ Befunden eindrucksvoll nachweisen, daß sich der Exponent der Stevensschen Funktion (siehe Gleichung 3) bei vergrößertem Reizspektrum
verkleinerte. Er mutmaßte, daß sich das Spektrum subjektiver Einschätzung dem
Spektrum physikalischer Gegebenheiten anpassen würde: “the change of the exponent
may be explained by an adaptation of the subjective range to the stimulus range”
(Künnapas, 1960, S.187). Diese Adaption der psychologischen Größen an die physika-
2
In vielen Literaturstellen läßt sich statt „prothetisch“ auch die Bezeichnung „prosthetisch“ (z.B.
Dorsch, 1987) finden, welche auf das griechische Wort für „addieren“ rekurriert. Hier soll jedoch der
von Stevens (1957) geprägte Begriff verwendet werden.
lischen Größenordnungen könnte ähnlich funktionieren, wie die Adaption der Empfindung von Temperatur oder Lichintensität: “It is conceivable that, in analogy to adaptation to light intensity, temperature, etc., an adaptation of the subjective range to
stimulus range may change the exponent” (Künnapas, 1960, S.192). Ähnliche Ergebnisse konnte auch Da Silva (1985) für rein visuelle Experimental–Settings
nachweisen.
3.4
Emotionale Faktoren bei der Distanzschätzung
Sowohl Gilinsky (1951), Stevens und Galanter (1957) als auch Künnapas (1960)
untersuchten lediglich die Beziehung von physikalischen zu psychologischen Größen
in wahrnehmungs–psychologischen Settings. Außerdem verwendeten sie stets
artifizielles Material, das weder präexperimentelle Bedeutung noch eine emotionale
Färbung aufwies. Ekman und Bratfisch (1965) setzten sich demgegenüber zum Ziel,
den Zusammenhang zwischen “emotional involvement” und “subjective distance” im
Rahmen eines Gedächtnisexperiments zu erforschen. Eine Gruppe von 46
Versuchspersonen sollte die Distanzen von zehn Städten zur Ausgangsbasis
Stockholm schätzen. In einem anderen Teil des Experiments sollte sie außerdem
sowohl die emotionale Bedeutung dieser zehn Städte für sie persönlich als auch die
allgemeine Wichtigkeit dieser Städte einschätzen. Dieses spezielle Setting ergab eine
Verteilung von Meßwerten, die Ekman und Bratfisch durch eine psychophysische
Funktion mit einem Exponenten von n = .78 als gut angenähert ansahen, wobei die
physikalische Distanz als unabhängige und die subjektive Distanz als abhängige
Variable genommen wurde.
y = 0,0082551 * x^(0,77112)
10
subjektive Distanz
8
6
4
2
0
0
1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000
physikalische Distanz
Abbildung 1: Anpassung des von Ekman und Bratfisch (1965) verwendeten Datensatzes an eine Potenzfunktion [Die Grafik entstammt einer von mir durchgeführten Re–Analyse in der sich ein Exponent von
n=.77 ergab].
Dieses Ergebnis zeigt, daß in einem gedächtnispsychologischen Kontext durchaus von
1.0 abweichende Steigungen (Stevens & Galanter, 1957) der psychophysischen Funktion der euklidischen Distanz vorkommen können. Dies bedeutet, daß Menschen in
gedächtnispsychologischen Experimenten systematisch große Strecken unter– und
kleine Strecken überschätzen.
Viel weitreichender für die spätere Forschung war jedoch das zweite Ergebnis, das
Ekman und Bratfisch aus den Daten zu lesen meinten. Sie interessierten sich für eine
Funktion, die den Zusammenhang zwischen subjektiver Distanz und emotionaler
Involviertheit erklären sollte. Tatsächlich läßt sich aus den gewonnenen Daten kein
signifikanter Trend Stevensscher Art ablesen. Die beiden Forscher unterteilten jedoch
ihre Daten in zwei Gruppen: Die erste Gruppe umfaßt die Distanzschätzungen bzw.
Einstufungen der emotionalen Involviertheit für die Städte Moskau, London und
Peking, die andere Gruppe faßt die Städte Budapest, Kopenhagen, Hamburg, Kiruna,
Montreal, Reykjavik und Wien zusammen. Diese Splittung der Daten wurde dabei
alleine aus pragmatischen Gründen durchgeführt, um bessere Kurvenanpassungen an
die empirischen Datenpunkte zu erhalten. In dieser etwas konzeptlos anmutenden
Aufbereitung der Daten wollen Ekman und Bratfisch wiederum einen deutlichen
Zusammenhang à la Stevens erkennen. Obwohl die Drei–Punktelösung in einer von
mir durchgeführten Re–Analyse zu einem Exponenten von n = -.24 (R2 = .97) und die
Sieben–Punktelösung zu einem Exponenten von n = -.56 (R2 = .91) kommt, gelingt es
den Autoren durch eine weitere geschickte Transformation der Daten auf einen
einheitlichen linearen Trend der logarithmierten Daten von -.50 zu kommen. Als
Ergebnis ihrer Berechnungen kommen sie so auf das sogenannte „inverse
Quadratwurzel–Gesetz“ (inverse square root law) (Ekman & Bratfisch, 1965, S.436):
b
yx =
x
Gleichung 4: Zusammenhang zwischen subjektiver Distanz (x) und emotionaler Involviertheit (yx) nach
Ekman und Bratfisch (1965); b ist lediglich ein Skalierungsfaktor.
Tatsächlich kann das methodische Vorgehen von Ekman und Bratfisch (1965) wenig
überzeugen. Dennoch hielt sich ihr Artikel lange in der wissenschaftlichen Diskussion
und zog einige daran anschließende Forschungsarbeiten nach sich, die sich der Überprüfung der generellen Gültigkeit der gefundenen Gesetzmäßigkeit widmeten
(Lundberg, 1973; Lundberg, Bratfisch, & Ekman, 1972; Stanley, 1968; Stanley, 1971;
Strzalecki, 1978; Walmsley, 1974).
Stanley (1968) versuchte die gewonnenen Ergebnisse von Ekman und Bratfisch (1965)
durch ein anderes Epizentrum als Stockholm zu replizieren. Er verwendete dazu die
Stadt Armidale in Australien und ließ dort ortsansässige Studierende die Distanzen zu
mehreren Städten rund um die Welt schätzen. Dabei kontrollierte er einen möglichen
Effekt der Größe der Städte durch drei verschiedene Experimentalgruppen, die jeweils
eine Menge bestehend aus Städten mit ähnlich hoher Einwohnerzahl als Reizmaterial
präsentiert bekamen. Eine Anpassung der Daten an eine Potenzfunktion ergab für alle
drei Versuchsgruppen deutlich niedrigere Exponenten als der von Ekman und
Bratfisch (1965) gefundene von n = -.50, so daß der Autor zu dem Schluß kommt:
”The results suggest that the inverse square root hypothesis is limited in its application
to other cultures and epicenters other than Stockholm” (Stanley, 1968, S.167).
Jedoch ist Stanley´s Vorgehen nicht direkt mit dem Vorgehen von Ekman und
Bratfisch (1965) zu vergleichen, da sich die Datenerhebung der „subjektiven Distanzen“ erheblich voneinander unterscheidet. Während Stanley {, 1968 #57} seine Versuchspersonen so anweist, sich direkte Luftlinien (“as the crow flies”) vorzustellen,
und somit eher objektivierende Aussagen über die Distanzen zwischen den Städten
verlangt, versuchen Ekman und Bratfisch durch gezielte Instruktionen, daß die Schätzungen der Versuchspersonen intuitiv und spontan abgegeben werden (Lundberg et
al., 1972; Stanley, 1971). Der Grund für das Nichtauffinden der Ekmanschen
Gesetzmäßigkeit könnte daher darauf zurückzuführen sein, daß Stanley (1968) nicht
Funktionsbeziehungen mit der subjektiven Distanz, sondern mit der physikalischen
Distanz als unabhängiger Variable, aufstellt. Um dies zu untersuchen, kontrastierte
Stanley verschiedene Instruktionsbedingungen in einem Folgeversuch (Stanley, 1971).
Obzwar die Instruktionen in zwei der fünf Versuchsgruppen mit der von Ekman und
Bratfisch (1965) vergleichbar waren, wurden Exponenten der Potenzfunktion von
maximal n = -.456 ermittelt. Der Median der Exponenten lag sogar bei nur n = -.231.
Desweiteren ergab sich durchwegs eine recht niedrige Passung der Daten: Die
aufgeklärte Varianz der logarithmierten Datenpunkte durch eine lineare Funktion
betrug lediglich zwischen 30% und 50%. Gordon Stanley kommt daher zu dem
Schluß, daß zwar durch die veränderte Instruktionsbedingung eine Annäherung an die
Ergebnisse von Ekman und Bratfisch (1965) gelungen sei, daß sich seine Ergebnisse
jedoch immer noch nicht mit deren Ergebnissen decken: “These results confirm an
inverse relationship between emotional involvement and geographic distance, but do
not substantiate the inverse square function” (Stanley, 1971, S.310).
Auch D. J. Walmsley (1974) untersuchte den Universalitätsanspruch des “inverse
square root law”, indem er einerseits den Referenzpunkt, von dem die Schätzungen
abgegeben werden sollten, von Stockholm nach Australien verlegte, und andererseits
indem er das Entfernungsspektrum der einzelnen Distanzen systematisch variierte.
Wie Stanley (1968) führte er sein Experiment mit australischen Studierenden durch,
die er in drei Versuchsgruppen unterteilte. Die erste Gruppe mußte Distanzen in der
örtlichen Nachbarschaft der Ausgangsbasis einschätzen (Entfernungen zwischen 16
und 63 km), die zweite Gruppe schätzte Entfernungen innerhalb Neu–
Südwales/Australien (Entfernungsbereich: 88 – 839 km) und die dritte Gruppe sollte
Entfernungen im Bereich Südostasien und Australien schätzen (2002 – 7657 km). Wie
schon Künnapas (1960) bemerkte Walmsley, daß sich der Exponent einer
angenommenen
Potenzfunktion
mit
der
Größe
des
einzuschätzenden
Entfernungsspektrums gegenläufig verhält: Wurden in der Gruppe mit den langen
Distanzen noch Exponenten zwischen -1.89 und –2.40 (je nach Art der Aggregierung
der einzelnen Datenpunkte) festgestellt, so wuchs dieser bei örtlich beschränkterem
Entfernungsspektrum auf -.45 bis -.71, resp. bei Entfernungsschätzungen von lokalen
Ortschaften auf -.40 bis -.60. Diese Ergebnisse zeigen deutlich, daß das “inverse
square root law” nicht universell anwendbar ist. In diesen Daten ist offensichtlich ein
allgemeiner Trend abzulesen: Je weiter der zu schätzende Bereich vom
Ausgangspunkt entfernt ist, desto stärker werden größere Strecken unterschätzt.
Walmsley (1974) konnte auch einen systematischen Zusammenhang von Entfernungsspektrum und Höhe des Exponenten der Potenzfunktion nachweisen. Durch zahlreiche
Transformationen der Daten erhielt er eine Gesetzmäßigkeit gemäß Gleichung 5 (unter
Zugrundelegung des Medians als Aggregierungsgröße der einzelnen Exponenten der
eben behandelten Potenzfunktionen).
nexp = 1.58 ⋅ d range
−.27
Gleichung 5: Funktionaler Zusammenhang zwischen der Größe des Exponenten (nexp) der Potenzfunktion
von subjektiver Distanz und emotionaler Involviertheit und der Größe des Spektrums abgefragter Distanzen
(drange) nach Walmsley (1974, S.18).
Somit kommt Walmsley zum Schluß: “the exponent value in what has become recognized as the ‘inverse square root law’ is not invariant, [...] but rather is a function of
the range of stimuli with which Ss are confronted” (Walmsley, 1974, S.18ff.), wobei
er zu Bedenken gibt, daß die geschätzten Parameter der gefundenen Potenzfunktion lediglich durch eine Kurvenanpassung an vier Punkte zustande kommen und daher nicht
besonders valide sind. Wie Stanley (1968), sieht er das ”inverse square root law” als
abhängig von kulturellen und geographischen Einflüssen.
Auch Andrzej Strzalecki (1977) versuchte, durch ein anders gewähltes Epizentrum
und ein besonders breites Entfernungsspektrum, die Ergebnisse von Ekman und
Bratfisch (1965) zu widerlegen. Als Anker für die Distanzschätzungen nahm er die
Stadt Opole in Polen, als Reizmaterial insgesamt 4 x 9 Städte, verteilt auf der ganzen
Welt, mit einem Distanzverhältnis von der kleinsten zur größten Streckenlänge von
1:65.
“The present experiment partly confirmed previously obtained results [Ekman &
Bratfisch, 1965] on the relation between emotional involvement and subjective
distance in that sense, that the inverse square root law appears to be valid for shorter
distances e.g. for groups of cities whose actual, physical distance lies in a range not
exceeding 5000 km” (Strzalecki, 1978, S.439). Sobald jedoch weiter entfernte Städte
in einem experimentellen Setting verwendet werden, so verändert sich der
Zusammenhang zwischen der emotionalen Involviertheit und der subjektiven Distanz
in der Weise, daß die emotionale Involviertheit mit steigender subjektiver Distanz
wieder ansteigt. Strzalecki
paßt für die empirischen Daten jeder seiner
Experimentalgruppen eine parabolische Funktion an:
y = ak ⋅ x 2 + bk ⋅ x + ck
Gleichung 6: Funktionaler Zusammenhang zwischen der subjektiven Distanz (x) und der emotionalen
Involviertheit (y). Die Parameter ak, bk und ck sind jeweils zu schätzende Parameter für die k-te Gruppe
(Strzalecki, 1978).
Die einzelnen Funktionen der verschiedenen Versuchsgruppen weisen stark unterschiedliche Gradienten auf. Bei näherer Analyse der Daten fällt auf, daß die Varianz
der Einschätzungen der emotionalen Involviertheit in den einzelnen Gruppen sehr
unterschiedlich ausfällt. Fällt Gruppe III besonders dadurch auf, daß kaum Variabilität
zwischen den eingeschätzten Werte existiert, so sticht Gruppe I gerade durch die Verschiedenartigkeit der Einstufungen auf. Auch die Anpassung der Daten durch eine polynomische Funktion dritten Grades scheint vom psychologischen Standpunkt aus betrachtet höchst problematisch, könnte jedoch darauf hinweisen, daß Städte, die besonders weit von der Basis entfernt sind, aufgrund ihrer potentiellen physischen
Unerreichbarkeit erhöhten emotionalen Charakter zugewiesen bekommen: “...it can be
suggested that the given relation may reflect not only the curiosity and the interest of
the subjects under study what is far away, but, perhaps, also a special interest in
inaccessible places, a trait which may be characteristic of all people” (Strzalecki,
1978, S.440).
Für eine etwas andere Forschungsfragestellung interessierte sich C. D. Smith (1984),
der sein Hauptaugenmerk nicht auf den Zusammenhang zwischen subjektiver Distanz
und emotionalen Gegebenheiten oder Empfindungen richtet, sondern die Genauigkeit
von Distanzschätzungen erforscht. Die Versuchspersonen hatten die Aufgabe, eine
fiktive Stadt mit Hilfe eines abstrakt gehaltenen Stadtplans zu „erkunden“. Nach zwei
Minuten wurden sie dann aufgefordert, die „Angenehmheit“ der in ihm enthaltenen
Ortsbezeichnungen einzuschätzen. Es zeigte sich, daß der mittlere Fehler von Distanzschätzungen signifikant mit der Angenehmheit der Objekte korrelierte: Je angenehmer
ein Objekt eingeschätzt wurde, um so genauer wurde es in seiner Entfernung von einem Ausgangspunkt geschätzt. Jedoch zeigte sich keine signifikante Korrelation zwischen wahrer und geschätzter Distanz.
Auch das letzte hier vorgestellte Ergebnis zeigt deutlich, daß die Angenehmheit /
“pleasingness”
(Smith,
1984)
oder
emotionale
Involviertheit
/
“emotional
involvement” (Ekman & Bratfisch, 1965; Stanley, 1968; Stanley, 1971; Strzalecki,
1978;
Walmsley,
1974)
eines
Objekts
entscheidenden
Einfluß
auf
die
Distanzschätzung hat.
3.5
Zusammenfassung
In diesem Kapitel werden Methoden vorgestellt, die üblicherweise in raumkognitiven
Untersuchungen verwendet werden, wobei der klare Schwerpunkt auf denjenigen
Verfahren liegt, die in der vorliegenden Arbeit zur Anwendung kamen.
Wender und Wagener {, 1990 #51} unterscheiden generell zwischen direkten und
indirekten Meßverfahren, wobei direkte Methoden von den Versuchspersonen
unmittelbare Schätzungen über Entitäten und deren Relationen im psychologischen
Raum verlangen. Auf spezifische Probleme dieser Methoden wird kurz eingegangen.
Indirekte Verfahren stützen sich demgegenüber hauptsächlich auf die benötigten
Zeitressourcen, die für bestimmte psychische Prozesse werden {Luce, 1986 #147}.
Da sich die hier vorgestellte Untersuchung größtenteils auf die abhängigen Variablen
Richtungs– und Distanzschätzung stützt, wird auf Methoden zur Erfassung dieser Variablen näher eingegangen. Dem Thema Distanzschätzungen wird ein eigener
Abschnitt (Kap. 3.3) gewidmet, in dem verschiedene Theorien über Einflußgrößen von
subjektiven Distanzen vorgestellt werden.
Den funktionalen Zusammenhang zwischen emotionalen Faktoren in räumlichen Anordnungen und den damit zusammenhängenden Distanzschätzungen beleuchtet
Kapitel 3.4, in dem eine Übersicht bisher geleisteter Forschungsarbeit zu diesem
Thema gegeben wird. Wesentliche Teile der vorliegenden Untersuchung stützen sich
dabei auf die an dieser Stelle besprochenen Theorien.
4 Eigene Untersuchung
4.1
Zielsetzung
Ziel der vorliegenden Untersuchung ist, Anhaltspunkte über die Verarbeitung und die
Repräsentation von räumlichen Informationen zu erhalten. Mit Hilfe eines zu
lernenden fiktiven Grundrißplans einer Wohnung und einer dazu gehörigen
Geschichte, die in dieser Wohnung spielt, wurden in einem nachfolgenden
Gedächtnistest verschiedene räumliche Maße erhoben, die allgemeine Verwendung in
raumkognitiven
Forschungsprogrammen
finden.
Zum
einen
sollten
Distanzschätzungen vorgenommen werden, zum anderen wurde ein neues Maß zur
Messung von Interpositionen angewendet. Zusätzlich zu relativ weit erforschten
konfiguralen Einflußgrößen, wurde der Versuch unternommen auch mögliche
emotionale Einflüsse zu analysieren.
Am Ende des Experiments wurde noch ein intensives persönliches Interview mit den
Versuchspersonen durchgeführt, welches weitere Evidenzen für emotionale und konfigurale Einflüsse auf die Verarbeitung von räumlichen Anordnungen liefern resp. zur
Validierung der erhobenen Datensätze beitragen sollte.
4.2
Fragestellung und Herleitung der Hypothesen
In dieser Arbeit sollen die Auswirkungen von emotionalen und konfiguralen Beschaffenheiten einer räumlichen Anordnung auf die räumliche Repräsentation untersucht
werden. Dazu werden sowohl Distanz– und Richtungsschätzungen als auch Latenzzeiten ausgewertet.
Barriere–Effekt
Besonderes Interesse gilt dabei dem sogenannten „Barriere“–Effekt (Cohen &
Weatherford, 1981), der sowohl in wahrnehmungspsychologischen Untersuchungen
(z.B. Montello, 1997; Rock, 1985) als auch in Gedächtnisexperimenten (z.B. Allen,
1981; Cohen & Weatherford, 1981; Kahl et al., 1984; McNamara et al., 1989;
Montello, 1997; Newcombe & Liben, 1982; Thorndyke, 1981) nachgewiesen wurde.
Durchwegs
läßt
sich
erkennen,
daß
Barrieren
oder
„Füllungen“
von
Verbindungsstrec??ken die Distanzschätzungen erhöhen. Thorndyke (1981) postuliert
ein Modell der Distanzschätzung, bei dem die Größe der Distanz und die Anzahl der
Barrieren resp. Objekte (clutter) als lineare Kombination eingehen (siehe Kap. 2.1.2).
Auch Latenzzeiten sollten mit Hilfe eines solchen analogen Timer–Modells erklärt
werden können (ebenfalls Kap. 2.1.2): Bei jedem Auftreten einer Barriere sollte ein
additiver Zeitfaktor hinzukommen. Montello (1997) führt drei mögliche Erklärungen
für die systematische Überschätzung von Distanzen, die von einer Barriere
unterbrochen werden, an: Erstens kann es sich um ein Artefakt aus der Integrierung
der einzelnen Teilstrecken handeln. Zweitens könnte diese Verzerrung mit der
geschätzten „Reisezeit“ (travel time) zusammenhängen: Distanzen, die eine Barriere
enthalten, müssen in natürlichen Umgebungen umgangen werden, was eine Zunahme
der benötigten Zeit bedeutet. Drittens könnten Distanzen auf der Basis des Reise–
Aufwands (travel effort) geschätzt werden: Dieser Punkt deckt sich in gewisser Weise
mit dem zweiten Punkt, denn auch hier wird auf Routendistanzen (McNamara et al.,
1984;
Montello,
1997;
Perrig
&
Kintsch,
1985)
als
Heuristik
für
die
Distanzschätzungen zurückgegriffen.
Vertauschungseffekt
Eine weitere Hypothese soll überprüfen, welche räumlichen Konstellationen vermehrt
zu Positionierungsfehlern beitragen. Die Idee ist, daß Objekte, die räumlich recht nahe
nebeneinander stehen, als ein zusammenhängendes Konglomerat gespeichert werden
(chunk), was bedeuten würde, daß solche Objekte zwar durchaus noch gut erinnert
werden, jedoch ihre genaue Lage zueinander beim Abruf unklar ist. Dies würde einem
hierarchisierten Repräsentationsformat entsprechen (Hirtle & Jonides, 1985). Getestet
werden kann diese Hypothese z.B. mit Hilfe der Richtungsdaten aus dem Positionierungsverfahren, welches in diesem Experiment verwendet wird.
„San Diego–Effekt“
Des weiteren sollen spezifische Verzerrungen untersucht werden, die in Anlehnung an
eine Untersuchung von Stevens & Coupe (Stevens & Coupe, 1978) unter dem Begriff
„San Diego–Effekt“ behandelt werden sollen. Stevens und Coupe (1978) stellten fest,
daß sich Versuchspersonen beim Einschätzen von Ausrichtungen von jeweils zwei
amerikanischen Städten nicht nur an den realen Positionen der Städte, sondern auch an
den sie umgrenzenden Bundesstaaten orientierten. Die Autoren interpretierten diesen
Befund mit Hilfe von zwei alternativen Theorien: Einerseits könnten, bedingt durch
eine hierarchische Repräsentation, die knappen aber sicheren Informationen aus höheren Informationsniveaus (Bundesstaaten) aus Ökonomiegründen beim retrieval gegen-
über den detailierten aber auch ungenaueren Informationen bevorzugt werden. Andererseits könnte die Repräsentation sich aber auch in der Weise des levels of process-
ing–Ansatzes entwickeln, d.h. solange nicht ausreichende Zeitressourcen zur Verfügung stehen, werden nur die superordinierten Informationen gespeichert, um einem
Datenkollaps zu entgehen.
Zusammenhang zwischen subjektiver und physikalischer Distanz
Eine weitere wichtige Fragestellung ist, wie sich der funktionale Zusammenhang zwischen subjektiver und physikalischer Distanz gestaltet. Allgemein wird eine negativ
beschleunigte Potenzfunktion nach Stevens und Galanter (1957) angenommen
(Briggs, 1973a; Da Silva, 1985; Ekman & Bratfisch, 1965; Künnapas, 1960; Lundberg
et al., 1972; Montello, 1991). Dies bedeutet, daß große Distanzen unterschätzt und
kleine Distanzen überschätzt werden (Lundberg & Ekman, 1973; Newcombe & Liben,
1982). Zusätzlich wird für die dazugehörigen Latenzzeiten nach Kosslyn (1973),
gemäß seiner imagery–Theorie, ein zur Einschätzung der Länge proportionaler
Anstieg erwartet (siehe auch Thorndyke, 1981).
Hypothesen über emotionale Einflüsse
Im
weiteren
soll
auf
Hypothesen
über
emotionale
Einflüsse
auf
die
Raumrepräsentation eingegangen werden. Generell wird ein globaler emotionaler
Raumeffekt erwartet, der, je nach Ausprägung der emotionalen Bedeutung einer
räumlichen Anordnung eine systematische Verzerrung der räumlichen Repräsentation
hervorrufen sollte (Wood & Beck, 1990). Im Speziellen sollten sich die räumlichen
Anordnungen rund um einen emotionalen Punkt in spezifischer Weise verzerrt in der
Repräsentation finden. Anzunehmen wäre, daß sich Distanzen zwischen positiven und
neutralen Objekten gegenüber Paaren mit negativen und neutralen Objekten verringern
(Herman, Miller, & Shiraki, 1987). Dies würde sich mit dem Ergebnis eines Feld–
Experiment von T. Brennan aus dem Jahre 1948 decken (nach Lee, 1973; Lee, 1962;
Lynch, 1973): Demzufolge bevorzugten Hausfrauen Geschäfte in Richtung Stadtmitte,
selbst wenn diese objektiv weiter entfernt waren als Geschäfte, die in der Peripherie
dieser Stadt lagen. Diese Verletzung des Prinzips minimaler Anstrengung (siehe
Kosten–Nutzen–Modell Heckhausen, 1989) interpretiert Brennan damit, daß die
subjektive Distanz hin zu positiv–besetzten Zielen (Stadtmitte) tendenziell kleiner ist
als die hin zu negativ–besetzten (Peripherie). Analog interpretieren sowohl Mercer als
auch Golledge, Briggs und Demko (nach Rapoport, 1976) die Ergebnisse ihrer
Untersuchungen. Rapoport (1976) geht deswegen davon aus, daß die Emotionalität
von Ortspunkten direkten Einfluß auf deren Distanzwahrnehmung hat “The selective
attraction of environments affects people’s knowledge of the environment, travel
behavior, frequency of use, and in turn their subjective definition of distance and
mental maps” (Rapoport, 1976, S.227). Auch die in der Tradition von Ekman und
Bratfisch (1965) stehenden Untersuchungen nehmen eine umgekehrt proportionale
Beziehung zwischen subjektiver Distanz und emotionaler Involviertheit an: “...we are
much less affected emotionally by events taking place at a great distance” (Lundberg,
1973, S.323).
Kontrollen
Als letztes sollen noch allgemeine und nicht für dieses Experiment spezifische Hypothesen aufgestellt werden. So z.B. die Hypothese, daß entsprechend wahrnehmungspsychologischen Befunden, vertikale Linien länger erscheinen als horizontale
(Higashiyama & Ueyama, 1988; Montello, 1991; Rock, 1985). Dies soll hier unter gedächtnispsychologischen Bedingungen überprüft werden.
Eine weiterhin zu untersuchende Hypothese gilt dem sog. Speed–Accuracy–Tradeoff:
Danach sollen schnell abgegebene Schätzungen zu ungenaueren Ergebnissen führen
als langsamere Schätzungen (Näheres siehe Wender, Colonius, & Schulze, 1980,
Reed, 1973 #155).
Als Letztes soll überprüft werden, inwiefern sich männliche und weibliche Versuchspersonen in ihrer Leistung, räumliche Konfigurationen aus ihrem Gedächtnis zu
beschreiben, unterscheiden. Außerdem wird untersucht, ob sich emotionale Faktoren
bei Frauen anders auswirken als bei Männern. Die Befunde hierzu sind bisher sehr
heterogen: Einerseits existieren Befunde, daß es einen substantiellen Vorteil von
Männern gegenüber Frauen gibt, der sich allerdings nur in einem Haupteffekt und
nicht in Wechselwirkungen mit anderen Variablen zeigt (Cohen & Weatherford,
1981). Andererseits zeigten sich in anderen Experimenten keine wesentlichen
Unterschiede zwischen den beiden Geschlechtern: Die Tatsache, daß gemeinhin
angenommen wird, daß Frauen in räumlichen Aufgaben unterlegen sind, wird dadurch
erklärt, daß sich Frauen öfter als Männer über Schwierigkeiten in räumlichen
Aufgaben äußern und sich unsicherer im Beschreiben räumlicher Konstellationen
fühlen, obwohl dies de facto nicht der Fall ist (Lawton, Charleston, & Zieles, 1996).
Kirasic et al. (1984) fanden keine signifikanten Unterschiede in makro–räumlichen
kognitiven Fähigkeiten, und wenn, so war dies mit der unterschiedlichen Vertrautheit
mit
einzelnen
Lokationen
erklärbar.
Weiterführende
Übersicht
über
geschlechtstypische Unterschiede bezogen auf räumliche Kognitionen gibt Halpern {,
1992 #224}. Einen Hinweis zum Thema Interaktion von emotionalen Faktoren und
dem Geschlecht gibt Kavanaugh, Zimmerberg und Fein (1996): Frauen haben höhere
Fähigkeiten, emotionale Ausdrücke wahrzunehmen, zu erinnern und zu dekodieren.
Das Versuchsdesign kontrollierte allerdings nicht den Faktor Geschlecht, so daß
ungleiche Verteilungen der Geschlechter auf die einzelnen Versuchsbedingungen
zustande kamen. Daher ist eine strenge Prüfung von geschlechtsspezifischen Effekten
nicht möglich. Analysen geschlechtsspezifischer Hypothesen besitzen im Rahmen
dieser Untersuchung somit nur heuristischen Wert.
4.3
Zusammenfassung der Hypothesen
4.3.1 Haupthypothesen
4.3.1.1
Hypothesen bezogen auf konfigurale Aspekte
1) Barriere–Effekt: Barrieren in Form von Wänden sollten
a) erhöhte Distanzschätzungen und
b) erhöhte Bearbeitungszeiten bewirken.
2) Routen–Effekt: Euklidische Distanzen werden nicht aufgrund von direkten Distanzen geschätzt, sondern aufgrund von Routendistanzen.
3) Vertauschungseffekt: Sehr kleine Distanzen zwischen Objekten in einem Zimmer
sollten zu vermehrten Richtungsvertauschungen führen.
4) San Diego–Effekt: Die Positionen von Objekten werden nicht nur anhand der wahren Position der Objekte, sondern auch anhand von Charakteristika der übergeordneten Hierarchieebene (das jeweilige Zimmer) eingeschätzt.
5) Räumlicher Distanzeffekt:
a) Der Zusammenhang zwischen subjektiver und physikalischer Distanz kann
durch eine Potenzfunktion nach Stevens und Galanter (1957) beschrieben werden;
b) Bei längeren Strecken ergeben sich höhere Schätzzeiten als bei kürzeren
Strec??ken.
4.3.1.2
Hypothesen bezogen auf emotionale Aspekte
6) Globaler
emotionaler
Raumeffekt:
Das
experimentelle
Treatment
der
Emotionalität sollte ein räumliches Korrelat aufweisen, d.h. eine positive Valenz
von Objekten sollte einen anderen Einfluß auf die räumliche Repräsentation
haben, als dies eine negative Valenz hat. Außerdem ist anzunehmen, daß die
vermittelten räumlichen Eindrücke der Protagonistin, je nachdem ob sie die
Geschichte in angenehmer oder unangenehmer Weise erlebt, unterschiedliche
räumliche Repräsentationen bewirken.
7) Spezieller emotionaler Raumeffekt: Objekte, die präexperimentell positiv affiziert
sind, sollten relativ zu negativ vorbesetzten Objekten näher an ein Ankerobjekt
rücken.
4.3.2 Nebenhypothesen (Kontrollen)
8) Ausrichtungseffekt: Vertikale Strecken erzeugen längere Distanzschätzungen als
horizontale.
9) Speed Accuracy Tradeoff: Je schneller Schätzungen abgegeben werden, um so ungenauer werden die Schätzungen.
10) Geschlechts–Effekt: Es gibt signifikante Unterschiede in den Distanz– und Richtungsschätzungen zwischen Männern und Frauen.
4.4
Experimentelles Vorgehen
4.4.1 Versuchspersonen
Die Versuchsstichprobe setzte sich aus 64 Versuchspersonen (46 Frauen, 18 Männer)
zusammen. Bis auf eine männliche Versuchspersonen waren alle eingeschriebene Studierende der Universität Trier (42 mit Hauptfach/Diplomrichtung Psychologie, 22 sonstige Studienrichtungen). Das mittlere Alter lag bei 22.8 Jahren (Variation: 19 bis 35
Jahre). Jede Versuchsperson gab an, normale oder korrigierte visuelle Fähigkeiten zu
besitzen und Deutsch als Muttersprache zu sprechen. Der Versuchszeitraum ging über
insgesamt 10 Tage, jeweils von 9:00 Uhr morgens bis 18:00 abends. Die Versuchspersonen
wurden
den
jeweiligen
Bedingungen
zufällig
zugeordnet.
Als
Aufwandsentschädigung erhielten die Probanden jeweils DM 10,-- und einen
Eisgutschein in Höhe von DM 2,50.
4.4.2 Apparate und Material
Das Lernmaterial bestand aus einem Wohnungsgrundriß und einem Text. Der
Grundriß stellte auf einer Grundfläche von 29.5 cm * 21.8 cm eine 4–Zimmer–Küche–
Bad–Wohnung (schwarze Raumbegrenzungen und schwarze Schrift auf gelbem
Grund) dar, welcher auf einen querliegenden DinA3-Untergrund geklebt war. Jeder
Einrichtungsgegenstand war durch einen schwarz ausgefüllten Kreis (d = 4 mm)
symbolisiert und mit der jeweiligen Bezeichnung des Gegenstandes versehen, wobei
diese Bezeichnungen so angeordnet waren, daß sie nicht auf der direkten
Verbindungslinie zwischen zwei Objektpaaren positioniert waren. Insgesamt befanden
sich 23 Objekte in der Wohnung, wobei drei im Flur, und jeweils vier in Bad, Schlaf–,
Wohn–, Eßzimmer und Küche verteilt waren.
Abbildung 2: Grundrißplan von Antonias Wohnung, bestehend aus 6 Räumen und 23 Objekten. Die Objekte
Stehlampe, Pflanze, Aquarium und Glasvitrine sind die sogenannten emotionalen Objekte, da sie mit Hilfe
eines Textes stark positiv resp. negativ besetzt werden.
Jeder Raum war mit höchstens einem emotionalen Objekt besetzt, wobei diese
emotionalen Objekte für jede Versuchsperson gleich waren (Stehlampe im Flur,
Pflanze im Bad, Aquarium im Schlafzimmer und Glasvitrine im Eßzimmer). Die
Distanzen zwischen den emotionalen und nicht–emotionalen Objekten waren so
gewählt, daß sowohl kurze Distanzen (3 cm) und lange Distanzen (6 cm) über die
Bedingung Barriere (Objekte im selben Zimmer vs. in verschiedenen Zimmern) als
auch
über
die
Variationsmöglichkeit
Ausrichtung
(vertikal
vs.
horizontal)
ausbalanciert waren. Die Bezeichnung des jeweiligen Zimmers wurde durch
großgeschriebene Wörter außerhalb des Grundrisses angegeben.
Das Text–Lernmaterial bestand aus einem Büchlein mit Lückentexten. Auf jeder Seite
wurde ein kurzer Teil einer Wohnungsbesichtigung der Protagonistin („Antonia“) beschrieben. Negativ resp. positiv besetzte Objekte wurden dabei mit fragmentarischen
Sätzen wie etwa „Entsetzt bemerkt Antonia...“ resp. „Erfreut bemerkt Antonia,...“ oder
„...bemerkt mit Schrecken,...“ resp. „bemerkt angenehm überrascht,...“ eingeleitet. Die
Versuchspersonen hatten dabei die Aufgabe, solche Sätze sinnvoll zu ergänzen (siehe
Anhang 8.4).
Die auf die Lernphasen folgenden Testphasen wurden an einem Computer des
Modells Macintosh PowerPC 8600/200 mit 160 MB Hauptspeicher unter dem
Betriebssystem MacOS D1-8.1 durchgeführt. Die Anzeige der Stimuli erfolgte über
einen Monitor des Typs EIZO FlexScan F56 (physikalische Bildschirmdiagonale von
17″) bei 16.7 Mio Farben mit einer Auflösung von 1024 x 768 Pixeln bei einer
Bildwiederholfrequenz von 100 Hz. Die Versuchspersonen saßen mit etwa 60 cm
Bildabstand vom Computermonitor entfernt.
Sowohl für die Distanzschätzaufgabe als auch für die Positionierungsaufgabe wurden
dieselben Objektpaare verwendet, allerdings mit jeweils anderer Reihenfolge. Diese
bestanden aus insgesamt 26 Paaren, von denen 16 Paare (4 emotionale Objekte gekreuzt mit jeweils vier neutralen Objekten) genau ein emotionales Objekt enthielten.
Die restlichen zehn Objektpaare beinhalteten jeweils zwei neutrale Objekte
(Aufzählung sämtlicher Paare siehe Anhang 8.2.2). Ein Beispiel für ein emotionales
Paar mit einer räumlichen Ausdehnung von d = 3 cm mit enthaltener Barriere
zwischen den Objekten wäre z.B. Glasvitrine↔Herd, ein entsprechendes Paar ohne
Barriere dagegen Glasvitrine↔Korbstuhl (siehe Abbildung 2): Glasvitrine wird hier
experimentell emotional besetzt (emotionale Objekte siehe Anhang 8.2.1). Ein
Beispiel für ein neutrales Paar wäre z.B. Spüle↔Kühlschrank, da weder Spüle noch
Kühlschrank emotional besetzt werden.
4.4.3 Versuchsprozedur
Das Experiment war in drei Teilbereiche geteilt: Zuerst mußten sich die Versuchspersonen mit dem Experimentalmaterial vertraut machen (Lernphase), danach wurden
drei Maße am Computer erhoben (Testphase): Erst Priming–Daten, dann
Distanzschätz–Daten und schließlich Positionier–Daten. Abschließend wurde mit den
Versuchspersonen eine persönliche Befragung über das Experiment durchgeführt
(Interview). Die Lernphase dauerte insgesamt etwa 15 Minuten, die Testphasen
nahmen ca. 25-35 Minuten in Anspruch. Das daran anschließende halb–standardisierte
Interview mit den Versuchspersonen erstreckte sich über ca. 20 Minuten.
4.4.3.1
Lernphase
Das Vertrautmachen mit dem Experimentalmaterial geschah in zwei Lernphasen: In
der Text–Lernphase sollten die Versuchspersonen sich die Gegebenheiten in einem
Lüc??kentext bildlich vorstellen und die Satzfragmente jeweils mit sinnvollem Inhalt
füllen (Instruktion siehe Anhang 8.4). Der Text beschrieb eine Situation im Leben
einer Frau (Antonia), welche nach einer Auslandsreise in ihre Wohnung zurückkehrt
(siehe Kapitel 4.4.2). Während ihrer Abwesenheit hatte sie ihre Wohnung einem
entfernten Bekannten überlassen. Bei ihrer Rückkehr inspiziert sie die Wohnung, um
zu sehen, ob alles in Ordnung ist. Die Versuchspersonen sollten ihre persönlichen
Eintragungen im Lückentext während des Lesens vornehmen.
In der Grundriß–Lernphase wurden die Versuchspersonen gebeten, sich innerhalb von
zwei Minuten die Lage und Bezeichnung von Gegenständen auf einem Grundriß einprägen (Instruktion siehe Anhang 8.1.2). Dazu sollten sie, ausgehend von einer wohldefinierten Stelle im Eingangsbereich der Wohnung, im Uhrzeigersinn mental durch
alle Zimmer gehen. Den Versuchspersonen wurde angekündigt, daß sie nach zwei
Minuten den Grundrißplan umdrehen sollten, um sich den Plan noch einmal genau zu
vergegenwärtigen. Anschließend hatten sie weitere zwei Minuten Zeit, die gelernte
Konfiguration zu vertiefen. Die Reihenfolge der beiden Lernphasen wurde über die
Versuchspersonen hinweg orthogonalisiert.
4.4.3.2
Testphase am Computer
Nach der zweigeteilten Lernphase erfolgte eine dreigeteilte Testphase. Die Abfolge
der Testphasen war im Gegensatz zu der ausbalancierten Lernphasen–Anordnung stets
gleich: Zuerst kam eine Wiedererkennungsaufgabe (Priming), dann eine Distanzschätzaufgabe und schließlich eine Positionierungsaufgabe.
Priming
Obwohl dieser Teil des Experiments in der vorliegenden Arbeit nicht ausgewertet
wurde, soll aus Gründen der Vollständigkeit und weil die Priming–Aufgabe der erste
Teil der Testphase war, diese Aufgabe dennoch kurz umrissen werden.
In der Wiedererkennungsaufgabe wurden nacheinander zwei Items auf dem
Bildschirm angezeigt. Auf das zweite Item (target) sollte „so schnell wie möglich“
reagiert werden, und zwar sollte mit »ja« oder »nein« entschieden werden, ob dieses
Item in der Wohnung enthalten war. Es handelte sich dabei um eine klassische
recognition–priming–Aufgabe nach Ratcliff und McKoon (1978). Die Priming–
Aufgabe nahm etwa 15 Minuten Zeit in Anspruch.
Distanzschätzaufgabe
Nach der Wiedererkennungsaufgabe mußten die Versuchspersonen jeweils die Distanzen zwischen zwei Objekten des Grundrisses aus dem Gedächtnis schätzen. Dies
wurde durch eine Aufgabe nach Golledge und Zannaras (1973) realisiert: Es wurde
eine Referenzstrecke vorgegeben, anhand derer man auf einer darunterliegenden Linie
(siehe Abbildung 4-2) die verlangte Distanz durch Positionieren eines Querstriches
(Endmarke) einstellen sollte. Zusätzlich wurde die eingestellte Entfernung durch eine
Prozentangabe verdeutlicht, die dem Anteil an der Referenzstrecke entsprach. Diese
zusätzliche Information wurde den Versuchspersonen deswegen zur Verfügung
gestellt, da es nach Montello (1991) für Versuchspersonen unter Umständen zu
schwierig sein könnte, eine Strecke rein visuell einzuschätzen. Die Versuchspersonen
konnten die Position des Querstriches solange verändern (durch einfaches Anklicken
des Maus–Cursors auf einen Punkt der Linie), bis sie sich sicher waren, daß dies die
beste Schätzung darstellen würde. Als Referenzstrecke wurde bei jedem Durchgang
die direkte Verbindung zwischen den Objekten Bett und Kühlschrank genommen
(siehe Abbildung 3). Diese Strecke entspricht der längsten möglichen Distanz
zwischen zwei Objekten im Grundriß.
Abbildung 3: Screenshot des Bildschirms in der Distanzschätzaufgabe: Die Versuchsperson klickt gerade mit
der Computermaus auf diejenige Stelle auf dem Distanzbalken, der 67% der Länge der Referenzstrecke
(Bett-Kühlschrank) entspricht.
Um mit dieser Testphase vertraut zu werden, wurde den Experimentaldurchgängen
zusätzlich ein Probedurchgang vorgeschaltet.
Positionieraufgabe
Nach der Distanzschätzaufgabe folgte eine Aufgabe zum Positionieren von Objekten.
Diese Testaufgabe wurde deswegen durchgeführt, um ein weiteres, durch eine andere
Methode erhaltenes, Maß für Distanzen zu erhalten. Außerdem stellt diese Aufgabe
zusätzliche Richtungsdaten zur Verfügung. Normalerweise werden Kombinationen
von Distanzen und Ausrichtungen in Form von sketch-maps erhoben. Da diese aber
spezifische Nachteile haben (siehe Kapitel 3.2.3), entschieden wir uns für einen
sukzessiven Aufbau einer inneren Karte durch Positionierungen von einzelnen Paaren:
Es wurden jeweils zwei Objekte, die mit einem Rahmen umrandet waren, am linken
Rand des Bildschirms dargeboten. Diese sollten dann durch Anklicken und Bewegen
der Maus auf dem Bildschirm positioniert werden (siehe Abbildung 4). Mit einer
derartigen Prozedur umgeht man das Problem konventioneller Karten, bei denen die
einzelnen Objektpositionen nicht voneinander unabhängig sind. Denn sobald die
ersten beiden Objekte zueinander ausgerichtet worden sind, entsteht ein räumlicher
Kontext, an dem sich die Versuchspersonen bei der Positionswahl der nächsten
Objekte orientieren können (Montello, 1991). Dadurch steigt die relative Genauigkeit
der Schätzungen an, ohne daß dies statistisch kontrolliert wird. Dies hat zur Folge, daß
Einzelpositionen und –ausrichtungen, welche aus derartigen Konstellationen
gewonnen werden, genauer erscheinen, als solche die man durch unabhängige
Einzeltests erhalten würde.
Abbildung 4: Screenshot des Bildschirms in der Positionieraufgabe. Die Versuchsperson positioniert mit der
Computermaus gerade das Objekt Sofa (linkes Objekt).
Auch in der Positionieraufgabe wählten die Versuchspersonen ihr Bearbeitungstempo
selbständig, indem sie erst dann ein neues Paar von einzuschätzenden Objekten erhielten, wenn sie eine bestimmte Taste drückten.
4.4.3.3
Interview
Im ersten Teil des Interviews sollten die Versuchspersonen noch einmal die gelesene
Geschichte von der Rückkehr der Protagonistin und deren Wohnungsrundgang inklusive der eigenen Textergänzungen niederschreiben. Die Versuchspersonen sollten sich
dazu noch einmal in die Geschichte hineinversetzen. Sie wurden dazu angehalten, das
zu beschreiben, was die Protagonistin „denkt, fühlt und sieht“, als sie durch die Wohnung geht. Die Versuchspersonen schrieben ihre Nacherzählungen auf einem
formlosen weißen Papier auf. Sie erhielten dabei keine Zeitbegrenzung.
Sobald die Versuchspersonen die schriftliche Aufgabe erledigt hatten, wurde ein free–
recall aller im Grundriß vorkommenden Gegenstände durchgeführt; danach ein cued–
recall mit den Zimmerbezeichnungen (Flur, Bad, Schlafzimmer, Wohnzimmer,
Eßzimmer, Küche) als cues. Anschließend wurden Einschätzungen der Schwierigkeit
einzelner Testaufgaben verlangt. Schließlich wurde noch nach subjektiv besonders
angenehmen resp. unangenehmen Gegenständen aus dem Grundriß gefragt. Zum
Abschluß des Interviews wurde ein rating mit allen Gegenständen aus dem Grundriß
vorgenommen, bei dem die Probanden angeben sollten, wie angenehm (-3 ↔ „sehr
unangenehm“ bis +3 ↔ „sehr angenehm“) und wie typisch (-3 ↔ „sehr untypisch“ bis
+3 ↔ „sehr typisch“) der Versuchsperson der jeweilige Gegenstand in einer normalen
Wohnung erscheint.
Nachdem die Versuchspersonen alle Phasen des Experiments durchlaufen hatten, wurden sie noch um eine persönliche Einschätzung des Experiments gebeten. Erst dann
wurde ihnen das Geld und der Wertgutschein ausgehändigt, um dem möglichen
Gefühl fehlender Selbstbestimmung zu entgehen (Heckhausen, 1989).
4.5
Ergebnisse & Diskussion
Die Versuchspersonenanzahl wurde durch eine statistische Power–Analyse mit Hilfe
des Computerprogramms G•Power (Buchner, Faul, & Erdfelder, 1992) berechnet. Dabei wurde ein α von .05 und eine Teststärke (1-β) von .80 vorgegeben, wobei diese
Eckwerte als Empfehlungen von Cohen (1990) zu verstehen sind. Außerdem sollten
mittelgroße Effekte aufgedeckt werden, was einer Effektstärke f 2 von .15 nach Cohen
(1992) entspricht. Für ein späteres varianzanalytisches Vorgehen mit zwei Gruppen-
faktoren (Emotionalität und Lernreihenfolge) und zwei meßwiederholten Faktoren
(Barriere und Distanz) ergab sich ein N von 56 für eine errechnete Power von .8118,
was einem n von 14 pro Versuchsgruppe entspricht.
Um auch nach einer möglichen Eliminierung der Daten einzelner Versuchspersonen
genügend Power beizubehalten, wurden pro Versuchsgruppe zwei Probanden mehr als
berechnet verwendet.
Um einen Eindruck zu erhalten, welche Zeitressourcen Versuchspersonen in etwa benötigen, um sich adäquat mit dem Lernmaterial beschäftigen zu können, wurde ein
Vorversuch mit sechs Versuchspersonen durchgeführt. Die Probanden hatten dabei
zwei Minuten Zeit, sich den Grundrißplan einzuprägen. Vor allem in den recall–Daten
zeigte sich, daß nach zwei Minuten nur ca. 50-60% der Gegenstände wiedererinnert
werden konnten, daher erhöhten wir die Lerndauer für das eigentliche Experiment auf
2 x 2 Minuten.
Zwei Versuchspersonen konnten nicht in die weitere Betrachtung einbezogen werden:
Während die erste Versuchsperson im Interview durch starke Nervosität und Konzentrationsprobleme auffiel, wurde die zweite Versuchsperson ausgeschlossen, da sie
nicht am Interview–Teil des Experiments teilgenommen hatte und somit wichtige
Daten fehlten. Die Daten dieser beiden Probanden wurden nacherhoben.
Dadurch, daß keine der restlichen Versuchspersonen im Nachhinein aus der Auswertung ausgeschlossen wurde, ergab sich somit ein faktisches N von 64, was einer Post
hoc–Power von .8618 bei einem dfZ/dfN von 1/60 entspricht (Buchner et al., 1992).
In Einzelfällen werden die Effektstärken unter Angabe partieller multipler Korrelationsquadrate [Rp2] demäß den Empfehlungen von Lüer {, 1987 #142} angegeben.
4.5.1 Distanzschätzung
Allgemeines
Die Distanzschätzungen wurden durch ein Fraktionierungsverfahren nach Torgerson
{,1958 #169) durchgeführt. Dadurch erhält man relative Größenangaben gemessen an
der größten vorhandenen Strecke (Bett ↔ Badewanne). Diese Angaben wurden zu
absoluten Streckenangaben transformiert und in Quotienten (im weiteren als Distanz–
Quotienten
bezeichnet)
von
subjektiven
zu
physikalischen
Streckenlängen
umgerechnet. Distanz–Quotienten haben den Vorteil, daß man Distanzschätzungen
verschiedener physikalischer Distanzen miteinander vergleichen kann, da sie lediglich
Verhältnisse zu realen Distanzen anzeigen (Briggs, 1973b). Allerdings ist die Varianz
der Schätzungen bei einzelnen physikalischen Distanzen im Auge zu behalten.
Erhöhen sich nämlich die Varianzen der Distanzschätzungen bei größeren
physikalischen Distanzen nicht gegenüber kleineren physikalischen Distanzen gemäß
dem Weberschen Gesetz (Torgerson, 1958, S.149ff.), so ist besser ein subtraktives
Modell zu verwenden. Daher wurde als zusätzliches Maß die Differenz von
empirischen und physikalischen Distanzen (im weiteren als Distanz-Differenz
bezeichnet) berechnet und im weiteren als abhängige Variable benutzt.
Da der Versuchsplan nur für diejenigen Objektpaare ausbalanciert war, die aus einem
emotionalen und einem nicht–emotionalen (neutralen) Item bestanden, rekrutieren sich
die grundlegenden varianzanalytischen Ergebnisse in erster Linie aus eben diesen Datensätzen (im folgenden emotionale Distanzen benannt). Dennoch wurden zusätzlich
auch Analysen mit den gesamten Datensätzen vorgenommen (als emotionale und neu-
trale Distanzen bezeichnet). Eine Interpretation ist jedoch aufgrund der teilweise sehr
ungleichen Meßpunkteanzahl bezüglich einzelner Faktoren (Distanz, Barriere) nur eingeschränkt möglich.
Die folgenden varianzanalytischen Auswertungsprozeduren beinhalten allesamt ein 4–
faktorielles Design mit Meßwiederholung auf den letzten beiden Faktoren. Der erste
Gruppenfaktor Emotionalität bezeichnet die induzierte Valenz der vier emotionalen
Objekte (entweder alle positiv oder alle negativ). Der zweite Gruppenfaktor Lernrei-
henfolge enthält die Variation der Reihenfolge der Lernphasen (entweder erst die
Text–Lernphase und dann die Grundriß–Lernphase oder umgekehrt). Unter dem ersten
meßwiederholten Faktor Barriere wird die Unterscheidung gefaßt, ob die zwei
Objekte einer Schätzung im selben (Innerhalb–Paare) oder in verschiedenen Zimmern
(Außerhalb–Paare) lagen. Schließlich beinhaltet der zweite meßwiederholte Faktor
Distanz die physikalischen Abstände zwischen den zwei Objekten eines
einzuschätzenden Objektpaars.
Um das varianzanalytische Design nicht unnötigerweise zu verkomplizieren,
verzichteten wir bei der Evaluierung der Haupthypothesen auf den Gruppenfaktor
Geschlecht (weibliche oder männliche Versuchspersonen) und den meßwiederholten
Faktor Ausrichtung (vertikale oder horizontale Ausrichtung der Objekte eines
einzuschätzenden Paars), da bei näherer Untersuchung dieser Faktoren kein
signifikanter Effekt nachgewiesen werden konnte. Die genaue Analyse dieser Faktoren
soll dem Leser jedoch nicht vorenthalten werden und ist daher im Anschluß an die
Haupthypothesen unter dem Absatz Nebenhypothesen genauer ausgeführt.
Haupthypothesen
Barriere–und Distanz–Effekt, sowie emotionale Effekte
Eine Varianzanalyse mit den Gruppenfaktoren Emotionalität und Lernreihenfolge
mit Meßwiederholung auf den Faktoren Barriere
und Distanz (nur Distanzen
zwischen einem emotionalen Objekt und neutralen Objekten im Abstand d = 3 cm
oder d = 6 cm) mit Distanz–Quotienten als abhängige Variable ergab folgende Effekte:
Der Faktor Barriere wurde hoch signifikant [p<.0001, F(1,60)=118.06, 1-β=1.0].
Aufgrund der hohen Power und einer sehr großen Effektstärke [Rp2=0.65] kann
deshalb von einem sehr großen Effekt (Cohen, 1992) der Barriere, hier in Form einer
Wand zwischen zwei Zimmern, gesprochen werden. Das heißt, daß eine zu schätzende
Distanz, die durch eine physikalische Barriere unterteilt wird, stark erhöhte
Distanzschätzungen bewirkt. So schätzten Versuchspersonen Distanzen um den Faktor
1.8 größer, wenn eine Barriere vorhanden war. Insgesamt wurden alle Distanzen aus
dieser Stichprobe bis auf die Schätzungen der Distanz d = 6 cm bei Paaren innerhalb
eines Raumes deutlich überschätzt: Dieser Sachverhalt wird in Abbildung 5 durch die
zusätzliche Angabe einer „Nulllinie“ verdeutlicht, die solche Schätzungen
charakterisiert, welche exakt (Verhältnis 1:1) geschätzt werden.
Ebenfalls hoch signifikant wurde der Faktor Distanz [p<.0001, F(1,60)=94.0, 1-
β=1.0], d.h. größere physikalische Strecken wurden subjektiv weniger überschätzt als
kleinere (siehe Abbildung 5): Dieser Befund deckt sich mit einer Reihe von anderen
Untersuchungen {z.B. \McNamara, 1984 #30; Lundberg, 1973 #28}. Distanzen mit
ursprünglich d = 6 cm wurden im Schnitt fast akkurat (6.4 cm) gegenüber Distanzen
mit d = 3 cm (5.2 cm) geschätzt. Auch die Interaktion des Faktors Barriere und des
Faktors Distanz wurde signifikant [p=.0006, F(1,60)=12.99, 1-β=.96].
2.4
Fe h le r b alk e n : ± 1 Stan d ar dfe h le r
2.2
Quotienten-Dis tanz
2
auß erhalb
1.8
innerhalb
1.6
1.4
1.2
1
.8
.6
3
6
phy s ikalis c he Länge (nur "emotionale" Dis tanz en)
Abbildung 5: Effekt der Barriere und der emotionalen Distanz auf die Einschätzung der Distanz (ausgedrückt in Distanz–Quotienten).
Bei näherem Hinsehen zeigt sich jedoch, daß diese Wechselwirkung ein Artefakt des
varianzanalytischen Vorgehens ist, welches auf einem additiven Rechenmodell basiert.
Denn die Auswirkung einer Barriere auf die Distanzschätzungen ist sowohl bei der
kleinen (d = 3 cm) als auch der großen Strecke (d = 6 cm) mit einem multiplikativen
Faktor von 1.8 zu erklären. Sieht man sich allerdings die Auswirkungen der Barriere
unter einem additiven Modell an, so ist tatsächlich bei größeren Distanzen ein größerer
Effekt auf die Distanzschätzungen, gemessen an der Differenz zwischen geschätzten
und physikalischen Distanzen zu bemerken.
Die spezielle Befundlage aus den Daten der emotionalen Objekte falsifiziert somit die
Annahme von Thorndyke (1981), daß sich die subjektive Distanz aus einer linearen
Kombination
der
Effekte
von
Barrieren
und
der
physikalischen
Distanz
zusammensetzt. Vielmehr hängt im vorliegenden Experiment die Barriere
multiplikativ und nicht linear mit der physikalischen Distanz zusammen.
Weiterhin wurde der Faktor Emotionalität annähernd statistisch signifikant [p=.0608,
F(1,60)=3.65, 1-β=.45], kann jedoch aufgrund der fehlenden Power nicht sinnvoll ausgewertet werden.
Leider kann aufgrund des Versuchsaufbaus der Faktor Barriere unter Einbeziehung der
neutralen Objektpaare keiner strengen Prüfung unterzogen werden, da diese weder in
Hinsicht auf Ausrichtung und Barriere, noch auf Länge ausbalanciert waren. Dennoch
wurde eine ANOVA mit einem Design von 2 (Emotionalität) x 2 (Lernreihenfolge) x
7 (Distanz: physikalische Distanzen für Paare mit Objekten in verschiedenen
Zimmern) Faktoren und dem Distanz–Quotienten als abhängige Variable zur
Überprüfung eines Distanzeffekts durchgeführt. Es ergab sich ein signifikanter Effekt
des Faktors Distanz [p<.0001, F(6,198)=33.81, 1-β=1.0], der sich deskriptiv in einem
deutlichen monotonen Trend zeigt: Je kleiner die physikalische Distanz, um so stärker
wird die Länge überschätzt. Ab einer physikalischen Länge von 9 cm werden die
Distanzen dann sogar unterschätzt:
3.5
Fe h le r balk e n : ± 1 Stan d ar dfe h le r
Quotienten-Dis tanz
3
2.5
2
1.5
1
.5
1.5
3.0
4.5
6.0
7.5
9.0
12.0
phy s ikalis c he Dis tanz en (auß erhalb)
Abbildung 6: Zusammenhang zwischen subjektiver und physikalischer Distanz von Objekten aus zwei
verschiedenen Zimmern. Subjektive Distanzen werden hier in Form von Distanz–Quotienten abgetragen.
Marginal signifikant wurde außerdem die Interaktion zwischen der Distanz und der
Emotionalität [p=.0667, F(6,198)=2.01, 1-β=.72]. Nach Cohen (1992) handelt es sich
dabei um einen mittelgroßen Effekt [Rp2=0.16], jedoch ist die Power schon bedenklich
niedrig.
Ebenfalls monoton fallend stellt sich der Zusammenhang zwischen subjektiver und
physikalischer Distanz dar, wenn zwei Objekte im selben Zimmer vorkamen (siehe
Abbildung 7).
1.6
Quotienten-Dis tanz
1.5
Fe h le r balk e n : ± 1 Stan d ar d fe h le r
1.4
1.3
1.2
1.1
1
.9
.8
.7
1.5
3.0
6.0
phy s ikalis c he Dis tanz en (innerhalb)
Abbildung 7: Zusammenhang zwischen subjektiver und physikalischer Distanz von Objekten aus dem selben
Zimmer (unter Einbeziehung aller Objektpaare). Subjektive Distanzen werden hier in Form von Distanz–
Quotienten abgetragen.
Allerdings ist diesmal bereits bei einer physikalischen Distanz von 6 cm eine Unterschätzung zu erkennen (siehe Abbildung 7). Aufgrund der hohen Streuungen bei
Schätzungen von Distanzen mit d = 1.5 cm ist weiterhin kein statistisch signifikanter
Abfall der Distanz–Quotienten von d = 1.5 cm auf d = 3 cm mit Hilfe eines post–hoc–
Scheffé–Tests festzustellen [mittlere Differenz: .132, p=.5817].
Anpassung der Daten an Potenzfunktion
Als nächstes wurde versucht, den Zusammenhang zwischen subjektiven und
physikalischen Distanzen durch eine Potenzfunktion nach Stevens und Galanter
(1957) anzupassen (siehe hierzu Kap. 3.3). Dazu wurden die Distanzschätzungen
gemäß den Empfehlungen von Bortz (1989) geometrisch gemittelt, denn man kann:
„...auf Grund psychophysischer Gesetzmäßigkeiten zeigen, daß die durchschnittliche
Empfindungsstärke verschiedener Reize häufig nicht durch das arithmetische Mittel,
sondern besser durch das geometrische Mittel abgebildet wird“ (Bortz, 1989, S.51).
Diese Vorgehensweise deckt sich auch mit der zahlreicher anderer Autoren (z.B.
Allen, 1988; Kerst & Howard, 1978). Die Daten für die Distanzschätzungen außerhalb
wurden sowohl pro Versuchsperson angepaßt, als auch insgesamt für die beiden
emotionalen
Versuchsgruppen,
was
möglicherweise
eine
unterschiedliche
Wikungsweise der Emotionalität im Gegensatz zur weiter oben angeführten ANOVA
nachweisen könnte. Für die Zwecke der Kurvenanpassung wurde die Stevenssche
Potenzfunktion durch Logarithmierung beider Seiten in die Form des Allgemeinen
Linearen
Modells
gebracht
und
anschließend
mit
Hilfe
von
linearen
Quadratminimierungen an die Daten angepaßt (Kvålseth, 1983).
Die daraus resultierenden Kurven weisen relativ ähnliche Muster auf: Die Exponenten
der Kurven sind annähernd identisch: .43 für die „negative“ Gruppe und .42 für die
„positive“ Gruppe. Jedoch unterscheiden sich die multiplikativen Faktoren: 2.79 für
die „negative“ Gruppe und 3.26 für die „positive“ Gruppe. Die Passung des Modells
wurde gemäß der Empfehlung von Kvålseth (1983) für nichtlineare Modelle
folgendermaßen berechnet:
2
^


−
Y
Y


∑
2


R = 1−
− 2


∑  Y − Y 
Gleichung 7: Berechnung der Passung eines nichtlinearen Modells nach Kvålseth {, 1983 #141}.
Die Passung dieses Modells ist mit Rpos2=.74 resp. Rneg2=.65 allerdings nicht
sonderlich gut. Die Exponenten für die einzelnen Versuchspersonen variierten auch in
einem entsprechend hohen Umfang.
Positive Emotionalität (nur außerhalb)
Negative Emotionalität (nur außerhalb)
y = 2.7873 * x^(0.4322)
y = 3.2598 * x^(0.42183)
10
9
GM( subjektive Länge )
8
7
6
5
4
3
2
0
2
4
6
8
10
12
14
Physikalische Länge
Abbildung 8: Anpassung subjektiver Distanzen (geometrisch gemittelt) an die physikalischen Gegebenheiten
mit Hilfe einer Potenzfunktion.
Für die positive Versuchsgruppe ist überhaupt kein Trend in der Größe der Exponenten zu erkennen, die Exponenten der negativen Versuchsgruppe liegen jedoch
vermehrt im Bereich zwischen .27 und .43. Zur Illustration soll in Form von
Histogrammen die Verteilung der Exponenten veranschaulicht werden, wobei als
Anhaltspunkt die Normalverteilung mit angegeben wird (siehe Abbildung 9).
A nz ahl
"Ne g ative " V e r s u ch s g r u pp e
"Po s itive " V e r s uch s g r u p p e
9
9
8
8
7
7
6
6
5
5
4
4
3
3
2
2
1
1
0
0
-.4
-.2
0
.2
.4
.6
Ex ponent
.8
1
1.2
-.4
-.2
0
.2
.4
.6
Ex ponent
(a)
.8
1
1.2
(b)
Abbildung 9: Verteilung der Exponenten aus der Stevenschen Funktion getrennt nach emotionalen Gruppen.
(a) zeigt die Verteilung für die negative, (b) für die positive Versuchsgruppe.
Die verschiedenartige Verteilung der Exponenten läßt vermuten, daß die Versuchspersonen aus den beiden Versuchsgruppen jeweils unterschiedliches Schätzverhalten
zeigten, jedoch zeigt die niedrige Passung der einzelnen Kurven [durchschnittlich
Rpos2=.40 resp. Rneg2=.41], daß die Kurvenanpassungen nur sehr bedingt auswertbar
sind.
Um die Exponenten der beiden Gruppen näher zu untersuchen, wurden zwei Varianzanalysen mit den Daten aus den Kurvenanpassungen der einzelnen Versuchspersonen
nach den Empfehlungen von Allen (1988) durchgeführt. Dabei werden die gefundenen
Exponenten bzw. die mit dem Arcus–Sinus transformierten Determinationskoeffizienten (R2) als abhängige Variable eingesetzt. Die zusätzliche Transformation der R2–
Werte ist nach Allen (1988) nötig, um Problemen einer sonst schiefen Werteverteilung
zu entgehen (vgl. Hartung, 1995). Es ergab sich jedoch weder ein signifikanter Unterschied zwischen den zwei Versuchsgruppen in Hinblick auf die Exponenten
[F(1,62)<1.0, n.s.], noch auf die transformierten R2–Werte [p=.98, F(1,61)<1.0, n.s.].
Es kann somit davon ausgegangen werden, daß sich weder die Form der Kurven noch
die Güte der Anpassungen voneinander signifikant unterscheiden.
Auffällig bleiben die durchwegs recht niedrigen Exponenten von etwa .40, die sehr
viel niedriger sind als beispielsweise die von Da Silva (1985) beschriebenen.
Vermutlich hat dies zweierlei Gründe: Erstens handelt es sich hier im Gegensatz zu
den
vielfach
erforschten
Zusammenhängen
von
Da
Silva
(1985)
um
gedächtnispsychologische Daten. Zweitens gibt Da Silva (1985) zu bedenken, daß
man durch eine Methode der fraktionierenden Distanzschätzung, so wie sie in der
Distanzschätzaufgabe von uns verwendet wurde, normalerweise kleinere Exponenten
erhält als durch andere psychophysische Verfahren. Eine Metaanalyse von Wiest und
Bell (1985) ergab auch für Gedächtnisexperimente deutlich höhere Exponenten von
durchschnittlich .91, allerdings wurden in die Betrachtung keine fraktionierenden
Verfahren, wie hier verwendet, einbezogen. Dennoch existieren auch Befunde mit
niedrigeren Exponenten. So zitiert Lowrey (1973) Experimente von Bratfisch mit
berechneten Exponenten im Bereich von .58 bis 1.07.
Routendistanzen
Vielleicht ist aber auch die direkte Luftlinie zwischen zwei Objekten nicht der angemessene Prädiktor für das Kriterium Distanz. Daher wurde zusätzlich der Prädiktor
Routendistanz (Montello, 1997) untersucht. Zu diesem Zweck wurden die Routendistanzen aller relevanten Objektpaare ermittelt: War keine Wand zwischen zwei Objekten aus einem Paar, so wurde als Routendistanz einfach die euklidische Distanz eingesetzt; befanden sich die beiden Objekte jedoch in verschiedenen Zimmern, so wurde
die direkte Luftlinie vom ersten Objekt bis zum nächsten Durchbruch in derjenigen
Wand genommen, welche zwischen den beiden Objekten stand. Von diesem Punkt aus
wurde die Route auf gleiche Weise bis zum zweiten Objekt weitergeführt. Statt mit
direkten euklidischen Distanzen, wie weiter oben beschrieben, wurde nun eine
Anpassung von subjektiven Distanzen mit Routendistanzen durchgeführt (siehe
Abbildung 10).
y = 1.3945 * x^(0.58196)
y = 1.7954 * x^(0.53193)
negative Emotionalität (Routendistanzen)
positive Emotionalität (Routendistanzen)
10
GM( subjektive Distanz )
8
6
4
2
0
0
5
10
15
20
25
30
Routendistanz
Abbildung 10: Anpassung der subjektiven Distanzen an den Prädiktor Routendistanz mit Hilfe einer
Stevensschen Potenzfunktion.
Die Verwendung des Prädiktors Routendistanz gegenüber dem Prädiktor euklidische
Distanz ergab durchwegs bessere Passungen der Daten an die Funktion von Stevens
und Galanter (1957): Der Determinationsskoeffizient Rpos2 betrug nun .64 gegenüber
.40 und Rneg2 betrug nun gar .69 gegenüber .41, d.h. durch die veränderte Anpassung
konnte nun über 50% mehr Varianz aufgeklärt werden. Es muß daher angenommen
werden, daß Versuchspersonen sich bei ihren Schätzungen eher an den Routendistanzen als an den direkten Verbindungslinien orientierten {siehe auch \McNamara, 1984
#30}.
Latenzzeiten
Als weitere abhängige Variable wurden die Latenzzeiten der Distanzschätzungen
untersucht, wobei vor allem interessierte, ob diese Zeiten von der physikalischen
Länge und von einer Barriere beeinflußt werden. Dazu wurden wiederum nur die
emotionalen Paare in die weitere Analyse eingeschlossen, da nur sie sowohl
hinsichtlich der Länge als auch der Verteilung der Barrieren ausbalanciert sind. Eine 2
(Emotionalität) x 2 (Lernreihenfolge) x 2 (Barriere) x 2 (Distanz) Varianzanalyse
ergab einen signifikanten Effekt des Faktors Barriere [p<.0001, F(1,60)=20.46, 1-
β=.998]: Wurde die Strecke durch eine Wand unterteilt, so stieg die Reaktionszeit der
Distanzschätzung durchschnittlich von 7544 ms auf 8701 ms, was einem Anstieg um
15% entspricht. Der Faktor Distanz hatte dagegen keinen statistisch signifikanten
Einfluß auf die Reaktionszeit, rein deskriptiv zeigt sich jedoch der Trend, daß längere
physikalische Distanzen auch eine längere Beurteilungszeit benötigen (siehe
Abbildung 11).
9250
Latenz z eiten (in ms )
9000
Fe h le r b alk e n :
8750
± 1 Stan d ar dfe h le r
8500
auß erhalb
8250
innerhalb
8000
7750
7500
7250
7000
3
6
phy s ikalis c he Dis tanz
Abbildung 11: Einfluß des Faktors Barriere und des Faktors Distanz auf die Latenzzeiten zum Einschätzen
der Distanzen (jeweils nur emotionale Distanzen).
In einigen Arbeiten zum räumlichen Gedächtnis konnte ein symbolischer Distanzeffekt
nachgewiesen werden (siehe Maki, 1981; Wender & Wagener, 1990), wobei eine Diskriminations–Aufgabe vorgegeben wurde, bei der jeweils zwei unterschiedlich lange
Strecken möglichst schnell bezüglich ihrer relativen Länge eingeschätzt werden
sollten. Mit einiger Vorsicht auf unser Experimentaldesign übertragen, da es sich im
vorliegenden Fall nicht um eine Kategorialeinschätzung handelt, sollte sich ein
Zeitvorteil für die Distanzen ergeben, die möglichst unterschiedlich zur vorgegebenen
Referenzstrecke waren. Dies würde bedeuten, daß sehr kleine Strecken relativ
schneller als sehr große eingeschätzt werden müßten, da die Referenzstrecke die
längste Strecke im ganzen Grundrißplan war. Normalerweise werden bei
Experimenten zum symbolischen Distanzeffekt bei jedem Durchgang zwei
verschiedene Paare vorgegeben, in der vorliegenden Untersuchung wurde dagegen die
Referenzstrecke stets gleich gehalten. Bezogen auf die emotionalen Paare konnte kein
statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Distanzen d = 3 cm und d = 6 cm
festgestellt werden.
Zusätzlich
wurden
deshalb
auch
die
neutralen
Paare
in
zwei
getrennte
Varianzanalysen, einmal für Objektpaare innerhalb und ein andermal für Objektpaare
außerhalb eines Zimmers, mit einbezogen. Die Reaktionszeiten kovariierten für Paare,
bei denen die beiden Objekte in verschiedenen Zimmern waren, nicht signifikant mit
der physikalischen Distanz, jedoch taten sie dies für Innerhalb–Paare [p=.0054,
F(2,66)=5.66, 1-β=.86]:
8000
Latenz z eiten (in ms )
7800
7600
7400
7200
7000
6800
6600
Fe h le r b alk e n :
6400
± 1 Stan d ar d fe h le r
6200
6000
1.5
3.0
6.0
Abbildung 12: Latenzzeiten für das Einschätzen von Distanzen in Abhängigkeiten von physikalischen Distanzen.
Allerdings konnte durch einen post–hoc–Scheffé–Test lediglich der Unterschied zwischen d = 1.5 cm und d = 6 cm als statistisch signifikant ausgewiesen werden.
[mittlere Differenz: 1156ms, p=.0062].
Dies deckt sich mit Ergebnissen von Maki (1981), die ebenfalls nur dann einen Abfall
der Reaktionszeiten proportional zur Größe der Unterschiede der Distanzen ermittelte,
wenn sich die Objekte (Städte) innerhalb eines räumlichen Sektors (Bundesstaaten)
befanden. Für Objekte aus zwei verschiedenen Sektoren, wurde jedoch kein zeitlicher
Effekt festgestellt.
Spezieller emotionaler Effekt
Wie schon weiter oben erwähnt, wirkte sich der Faktor Emotionalität weder in einer
Varianzanalyse auf die Distanzschätzungen signifikant aus [p=.0608, F(1,60)=3.65, 1-
β=.45], noch bewirkte er einen statistisch signifikanten Unterschied in den Stevensschen Kurvenanpassungen. Möglicherweise rührt dies daher, daß die experimentell
induzierte emotionale Valenz der Objekte während der Distanzschätzaufgabe nicht
inhärent mit dem jeweiligen Objekt verbunden war. Dies würde bedeuten, daß Versuchspersonen zwar imstande sind, die jeweilige Valenz eines Objekts akkurat
wiederzugeben, diese jedoch als rein akzidentelles Attribut verstehen, das nichts mit
dem echten emotionalen Gehalt des Gegenstandes zu tun hat. Um diesem Problem zu
entgehen, hatten wir als zusätzliche Datenbasis ein Rating (Einschätzungen von –3 bis
+3) zur Typikalität und Emotionalität der einzelnen im Plan vorkommenden Objekte
dem eigentlichen Experiment hintangestellt. Versuchspersonen sollten dabei die Typikalität („Wie typisch sind die Objekte für eine typische Wohnung?“) und die
Emotionalität („Welche emotionale Bedeutung haben die Objekte durch die
Geschichte erhalten?“) einschätzen. Um nicht nur stereotype Antworten zu erhalten,
sollten sich die Versuchspersonen jedes einzelne Objekt jeweils bildlich vorstellen,
um dann ihre Einschätzung vorzunehmen. Diese Emotionalitäts–Einschätzungen der
Versuchspersonen sollten nun sensu Ekman und Bratfisch (1965) an die subjektiven
Distanzen angepaßt werden. Dies ist aber insofern problematisch, als Ekman ein festes
Epizentrum (Stockholm) benutzte, wir dagegen das Epizentrum bei jeder
Distanzschätzung neu festlegten. Um dennoch eine gewisse Vergleichbarkeit
herzustellen, wurden die Emotionalitäts–Schätzungen des zweiten Objekts eines jeden
Paares als Grundlage für die Anpassung benutzt, wobei das zweite Objekt dasjenige
Objekt y in der bei der Distanzschätzaufgabe gestellten Frage „Wie weit ist es von
Objekt x nach Objekt y ?“ ist. Diese Einschätzungen wurden zu einer Skala von 1 bis 7
transformiert und nach dem Vorbild von Ekman und Bratfisch (1965) an die
subjektiven Distanzen angepaßt: Statt den Differenzen von Stockholm zu einer
anderen Stadt werden hier Distanzen zwischen zwei Objekten aus dem Wohnungs–
Grundriß in die Regressionsgleichung eingesetzt (siehe Abbildung 13).
Emotionalität des "z w eiten" Objekts
6
5.75
Y = 4.673 * (X^-.028)
5.5
5.25
5
4.75
4.5
4.25
4
3.75
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
s ubjektiv e Dis tanz en
Abbildung 13: Regressionsanalytische Anpassung der subjektiven Distanzen an die Emotionalität des zweiten
Objekts mit Hilfe der Ekmanschen Beziehung.
Der von Ekman und Bratfisch (1965) gefundene Trend ließ sich nicht nachweisen
[Y=4.673*X-.028; R2=.014], jedoch ist das von uns benutzte experimentelle Setting von
ihrem auch substantiell verschieden. Daher versuchten wir, durch Verwendung einer
anderen Kriteriumsvariable näher an das Vorgehen im Originalexperiment von Ekman
und Bratfisch (1965) zu gelangen: Statt der Variable Emotionalität des zweiten
Objekts benutzten wir deshalb die Differenz der Emotionalität zwischen den beiden
Objekten eines Paares3. Dies entspricht dem relativen emotionalen Unterschied
zwischen zwei Objekten, was in gewissem Sinne eher dem Vorgehen von Ekman und
Bratfisch
(1965)
entspricht.
Denn
Ekman
und
Bratfisch
(1965)
ließen
Versuchspersonen die emotionale Involviertheit von Städten einschätzen, wobei die
Schätzungen immer vom Epizentrum Stockholm aus geleistet wurden und somit
immer in Bezug zu Stockholm stehen.
8
Y = 7.68 * (X^-.077)
Dif f erenz der Emotionalitäten
7.75
7.5
7.25
7
6.75
6.5
6.25
6
5.75
5.5
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
s ubjektiv e Dis tanz en
Abbildung 14: Regressionsanalytische Anpassung der subjektiven Distanzen an die Differenz der Einschätzungen der Emotionalitäten der jeweiligen Objekte eines Paares mit Hilfe der von Ekman und Bratfisch
(1965) vorgeschlagenen Anpassungsfunktion.
Aber auch diese Abänderung konnte keinen einheitlichen Trend zwischen subjektiven
Distanzen und emotionalen Attributen aufzeigen [Y=7.68*X-.077; R2=.16]. Daher muß
in Frage gestellt werden, ob die Befunde von Ekman und Bratfisch (1965) und daraus
abgeleiteten Replikationsstudien (z.B. Lundberg et al., 1972; Strzalecki, 1978;
Walmsley, 1974) überhaupt auf mikro–räumliche Anordnungen übertragbar sind.
3
Um Problemen der Linearisierungen bei Auftreten von negativen Werten zu entgehen, werden die
Differenzen mit einem additiven Faktor von +7 versehen.
Nebenhypothesen
Zum Schluß sollen noch kurz drei allgemeine und für unser Experiment unspezifische
Hypothesen überprüft werden.
Ausrichtung
Zum einen würde man, gestützt auf wahrnehmungspsychologische Befunde, eine relative Distanzüberschätzung von vertikalen gegenüber horizontalen Distanzen erwarten.
Dies wurde mit Hilfe einer 2 (Emotionalität) x 2 (Lernreihenfolge) x 2 (Barriere) x 2
(Distanz) x 2 (Ausrichtung) Varianzanalyse mit dem abhängigen Maß Distanz–
Quotienten geprüft. Als Grundgesamtheit wurden lediglich die emotionalen Paare
verwendet. Der meßwiederholte Faktor Ausrichtung wirkte sich lediglich in Form von
zwei zweifachen und einer dreifachen Interaktion statistisch signifikant aus. Zum
einen ergab sich eine signifikante Interaktion mit dem ebenfalls meßwiederholten
Faktor Barriere [p=.0089, F(1,60)=7.32, 1-β=.77]: Horizontale Strecken werden in der
Außerhalb–Bedingung stärker überschätzt als vertikale Strecken, dagegen werden sie
in der Innerhalb–Bedingung kürzer geschätzt als vertikale. Zum anderen ergab sich
eine signifikante Interaktion mit dem Faktor Distanz [p=.0111, F(1,60)=6.87, 1-
β=.74]: Horizontale Strecken wurden für kurze Distanzen (d = 3 cm) gegenüber
vertikalen Strecken noch mehr überschätzt, aber dann weniger überschätzt, wenn es
sich um große Strecken (d = 6 cm) handelte. Schließlich ergab sich noch eine
signifikante Dreifach–Interaktion zwischen den Faktoren Ausrichtung, Barriere und
Distanz [p=.0091, F(1,60)=7.27, 1-β=.76]. Alle drei Interaktionen weisen relativ
niedrige Effektstärken von Rp2=.10 auf, was in diesem Fall einem f 2=.11 entspricht
und nach Cohen (1992) immerhin noch einem fast mittelgroßen Effekt (f 2=.15)
entspricht. Für unser spezielles Setting ergab sich also nicht die erwartete
Überschätzung von vertikalen gegenüber horizontalen Strecken.
Speed-Accuracy-Tradeoff
Zum anderen versuchten wir, einen möglichen Speed–Accuracy–Tradeoff zu untersuchen: Paare, für deren Schätzungen längere Bearbeitungszeiten beansprucht werden,
sollten tendenziell genauer geschätzt werden, als solche, die sehr schnell bearbeitet
werden (Reed, 1973; Wender et al., 1980; Wickelgren, 1977). Zum Zwecke der weiteren Analyse wurden deshalb alle Schätzungen von emotionalen Paaren in zwei Hälften
geteilt: Die eine enthielt diejenigen Schätzungen, die eine Latenzzeit aufwiesen, die
sich unterhalb des arithmetischen Mittels der individuellen Latenzzeiten der
zugehörigen Versuchsperson befanden, die andere Hälfte dagegen enthielt die
Schätzungen oberhalb des arithmetischen Mittels. Dieser Datensatz wurde dann mit
Hilfe einer 2 (Emotionalität) x 2 (Lernreihenfolge) x 2 (Barriere) x 2 (Zeittyp: langsam
vs. schnell) Varianzanalyse mit dem abhängigen Maß Distanz–Quotienten getestet. Es
ergab sich weder ein signifikanter Haupteffekt [p=.1104, F(1,56)=2.63, 1-β=.34],
noch eine signifikante Wechselwirkung des Faktors Zeittyp mit anderen Faktoren.
Zusätzlich wurde ein möglicher Speed–Accuracy–Tradeoff–Effekt mit Hilfe von linearen Regressionen für jedes einzelne Objektpaar untersucht. Dabei fungiert die absolute
Verschätzung als Regressand und die Reaktionszeit als Regressor. Die Wahl einer li-
nearen Regression lehnt sich an ein Zeitschrankenmodell an (siehe Wender et al.,
1980, S.83ff.). Nach diesem Modell sollte es einen umgekehrt proportionalen
Zusammenhang zwischen Genauigkeit und Zeitdauer der Schätzung geben. Dies
zeigte sich nicht, da erstens die Passungen der Daten sowohl für die positive als auch
für
die
negative
Gruppe
äußerst
schlecht
2
Korrelationsquadrate: .000 < RVp.neg < .148; .000 <
ausfielen
RVp.pos2
[Variationen
der
< .172], als auch der
erwartete negative lineare Trend nur bei 28 von 48 möglichen Objektpaaren (2–fach
gestufter Faktor Emotionalität und 24 Objektpaare) zu beobachten war. Aber selbst
dann, wenn der Trend in die richtige Richtung ging, fiel die Passung der Daten, wie
oben schon gezeigt, sehr dürftig aus. Daher kann vermutet werden, daß hinter diesen
recht heterogenen Verteilungsmustern keine Systematik eines Speed–Accuracy–
Tradeoff liegt. Die Versuchspersonen hatten sich vielmehr aufgrund der
Experimentalvorgaben genügend Zeit für ihre Schätzungen gelassen. Dies läßt sich
auch an der relativ hohen durschnittlichen Bearbeitungszeit von 8127 ms ablesen.
Hypothese über Geschlechtsunterschiede
Schließlich und letztlich sollte überprüft werden, ob sich weibliche und männliche
Versuchspersonen
in
der
Genauigkeit,
Distanzen
zu
schätzen,
signifikant
unterscheiden. Außerdem interessierten wir uns für etwaige Wechselwirkungen
zwischen dem Geschlecht und anderen bislang behandelten unabhängigen Variablen.
Dazu wurde eine 2 (Geschlecht) x 2 (Emotionalität) x 2 (Lernreihenfolge) x 2
(Barriere) x 2 (Distanz) Varianzanalyse mit dem abhängigen Maß Distanz–Quotienten
durchgeführt. Der einzig statistisch signifikante Effekt mit dem Faktor Geschlecht war
eine zweifache Interaktion mit dem meßwiederholten Faktor Barriere [p=.0188,
F(1,56)=5.85, 1-β=.66]: Frauen schätzten Distanzen dann relativ länger gegenüber
Männern, wenn eine Barriere zwischen zwei Objekten vorhanden war, und dann
kürzer relativ zu Männern, wenn beide Objekte im selben Zimmer waren. Dieser
Befund ist konträr zu den Ergebnissen von Cohen und Weatherford (1981), welche
lediglich einen Haupteffekt Geschlecht, aber keinerlei Wechselwirkung mit ihren
unabhängigen Faktoren (darunter auch ein Barriere-Faktor) feststellten.
Diese Ergebnisse sind jedoch mit Vorsicht zu betrachten, da das Verhältnis von
Frauen zu Männern in den einzelnen Versuchsgruppen nicht kontrolliert worden war
(genaue Verteilungsverhältnisse siehe Anhang 8.3).
4.5.2 Positionierung
Allgemeines
Durch das von uns benutzte Positionierungsverfahren erhält man zwei verschiedenartige Datensätze. Einerseits kann man aus den Positionsdaten der beiden Objekte die
euklidische Distanz zwischen den Objekten berechnen, andererseits lassen sich Richtungsinformationen durch die Art der gegenseitigen Ausrichtung bestimmen. Im
Gegensatz zum vorherigen Kapitel kann man die hier gewonnenen Distanzdaten
jedoch
nur
eingeschränkt
interpretieren.
Erhielten
wir
bei
dem
Distanzschätzungsverfahren (Kap. 4.5.1) Verhältnisangaben, die man leicht in
Zentimeter–Angaben umrechnen konnte, so erhalten wir nun Distanzangaben in der
Maßeinheit von Bildschirmpunkten (Pixel). Dieses Pixel–Maß läßt sich jedoch nicht
in sinnvoll zu interpretierende Maßeinheiten umrechnen: Zum einen war die Fläche
zum Positionieren etwas kleiner als der originale Grundrißplan, zum anderen nahmen
die Bezeichnungen der Objekte beim Positionieren unverhältnismäßig viel Raum ein,
so daß die Versuchspersonen notgedrungen ihren eigenen Maßstab entwickeln
mußten. Daher können im folgenden keine Aussagen zum Über– oder Unterschätzen
von Distanzen gemacht werden. Es können lediglich relative Unterschiede zwischen
einzelnen Bedingungen aufgezeigt werden.
Wiederum verwendeten wir für varianzanalytische Auswertungsroutinen Distanz–
Quotienten, welche diesmal jedoch Verhältnisse zwischen Bildschirm–Pixeln und
Distanzen in Zentimetern ausdrücken. Die in den Positionierdaten enthaltenen
Richtungsangaben wurden dagegen zu einem Abweichungsmaß transformiert, das die
relative Abweichung von der ursprünglichen Ausrichtung in Grad (Angaben in °DEG
von –180° bis +180°, wobei positive Werte Abweichungen im Uhrzeigersinn
bedeuten) angibt.
Die nachfolgenden Varianzanalysen enthalten die Faktoren Emotionalität, und
Lernreihenfolge als Gruppenfaktoren und die Faktoren Barriere und Distanz als
meßwiederholte Faktoren. Analog zum Vorgehen unter Kap. 4.5.1 werden
Untersuchungen eines Ausrichtungs– und Geschlechtseffekts den zu evaluierenden
Haupthypothesen nachgeschickt.
Haupthypothesen
Hypothese über Barriere, Distanz und Emotionalität
Zuerst wurde eine 2 (Emotionalität) x 2 (Lernreihenfolge) x 2 (Barriere) x 2 (Distanz)
Varianzanalyse mit Distanz–Quotienten als abhängiges Maß durchgeführt. Es zeigte
sich ein signifikanter Effekt der Emotionalität [p=.042, F(1,60)=4.31, 1-β=.52], der
Barriere [p<.0001, F(1,60)=58.54, 1-β=1.0], der Distanz [p<.0001, F(1,60)=201.34, 1-
β=1.0] und der Interaktion zwischen Barriere und Distanz [p<.0001, F(1,60)=41.66, 1β=1.0]. Bis auf den Umstand, daß der Faktor Emotionalität in der Distanzschätzaufgabe nur annähernd signifikant wurde [p=.0608] und in der Positionieraufgabe reliable
Unterschiede zeigte [p=.0423], handelt es sich hier um parallele Ergebnisse zu den
schon früher erhaltenen Ergebnissen aus der Distanzschätzungsaufgabe. Aufgrund dieser Parallelität der Ergebnisse wird daher auf die ausführliche Diskussion dieser
Resultate in dem entsprechenden Abschnitt zur Distanzschätzung (Kap. 4.5.1)
verwiesen.
In einer weiteren Varianzanalyse wurden auch nicht–emotionale Items einbezogen.
Dabei zeigte sich ein klarer Trend von relativer Überschätzung kurzer Distanzen gegenüber längeren Distanzen. Dennoch kann aufgrund der Skalenprobleme (siehe
weiter oben) nicht bestimmt werden, welche Distanzen über– und welche unterschätzt
werden. Auch hier zeigt sich ein deutlich analoger Trend zu den Ergebnissen der
Distanzschätzung (siehe Abbildung 6 und Abbildung 7).
75
75
65
65
Dis tanz -Quotientel
Dis tanz -Quotienten
55
45
35
25
55
45
35
25
15
15
1.5
3.0
4.5
6.0
7.5
9.0
12.0
phy sikalis c he Dis tanz en (nur außerhalb)
1.5
3.0
6.0
phy s ikalis c he Dis tanz en (nur innerhalb)
(a)
(b)
Abbildung 15: Distanz–Quotient als Funktion der physikalischen Distanz getrennt nach Barriere-Bedingung:
(a) außerhalb, (b) innerhalb. In die Analyse wurden sowohl emotionale als auch neutrale Paare einbezogen.
Lediglich die Distanz 7.5 cm folgt nicht dem sonst streng monoton fallenden Trend
beider Graphen. Diese Distanz wurde allerdings auch nur durch ein einziges experimentelles Objektpaar (Schreibtisch ↔ Herd) repräsentiert. Da dieses Ergebnis
ebenfalls mit dem der Distanzschätzung konform geht, scheint es sich um einen
Materialeffekt zu handeln.
Aufgrund einer 2 (Emotionalität) x 2 (Lernreihenfolge) x 7 (Distanz; nur außerhalb)
Varianzanalyse mit Distanz–Quotienten als abhängigem Maß konnte wiederum ein
Distanz–Effekt
für
die
Außerhalb–Paare
nachgewiesen
werden
[p<.0001,
F(6,360)=98.60, 1-β=1.0]. Dieses Ergebnis bestätigte sich ebenfalls für die Innerhalb–
Paare [p<.0001, F(2,120)=63.60, 1-β=1.0]. Aufgrund der deutlich geringeren Streuungen der Meßpunkte in der Positionieraufgabe wurden fast alle Unterschiede (17 von
21 Streckenlängenkombinationen bei Außerhalb–Distanzen; 3 von 3 Kombinationen
bei Innerhalb–Distanzen) zwischen einzelnen Strecken signifikant (ausführliche
Ergebnisse eines Scheffé–Tests siehe Anhang 8.5.2). Die deutlich geringeren
Streuungen lassen darauf schließen, daß sich die Versuchspersonen in dieser Aufgabe
durchschnittlich sicherer in ihrem Antwortverhalten zeigten, als sie es in der
Distanzschätzaufgabe taten.
Die Größe der Distanz zwischen zwei Punkten hatte aber nicht nur Einfluß auf das in
der Positionieraufgabe enthaltene Distanzmaß, sondern wirkte sich auch auf die Richtungsschätzung aus. Mit Hilfe einer 2 (Emotionalität) x 2 (Lernreihenfolge) x 2 (Barriere) x 2 (Distanz) Varianzanalyse mit der absoluten Winkelabweichung von den jeweiligen Originalausrichtungen als abhängige Variable, konnte ein signifikanter Effekt
des Faktors Distanz demonstriert werden [p=.0053, F(1,60)=8.36, 1-β=.83]: Die Ab-
weichung vom Original nahm bei größeren Distanzen (d = 6 cm) gegenüber kleineren
Distanzen ab (d = 3 cm).
Anpassung der Daten an Potenzfunktion
Auch die Distanzschätzdaten der Positionierungsaufgabe wurden an eine Potenzfunktion sensu Stevens und Galanter (1957) angepaßt. Wiederum wurden dazu die subjektiven Distanzen nach Versuchsgruppen (positive vs. negative emotionale Induzierung)
getrennt geometrisch gemittelt. Diese Daten wurden nun an die physikalischen Distanzen unter Zugrundelegung einer funktionalen Beziehung laut Potenzfunktion
angepaßt.
Positive Emotionalität (nur außerhalb)
Negative Emotionalität (nur außerhalb)
y = 79.056 * x^(0.46155)
y = 74.06 * x^(0.45337)
240
220
GM( subjektive Länge )
200
180
160
140
120
100
80
0
2
4
6
8
10
12
14
Physikalische Länge
Abbildung 16: Anpassung subjektiver Distanzen an physikalische Distanzen unter Zugrundelegung einer
funkionalen Beziehung laut Stevens und Galanter (1957).
Die Kurvenanpassungen ergaben sehr gute Passung an die Daten von Rpos2=.96 für
positive Emotionalität resp. Rneg2=.95 für negative Emotionalität. Die Exponenten der
Potenzfunktion betrugen npos=.46 und nneg=.45, was fast exakt den Exponenten im
Falle der Distanzschätzaufgabe entspricht (npos=.43 und nneg=.42).
Routendistanzen
Die Anpassung der Daten aus der Distanzschätzungsaufgabe hatte klar gezeigt, daß die
Routendistanz ein besserer Prädiktor für Distanzschätzungen ist als die direkte Luftli-
nie. Obwohl wir jedoch unter der Positionieraufgabe bereits für den Prädiktor physikalische Distanz sehr hohe Determinationskoeffizienten erhielten, wollten wir der Vergleichbarkeit willen zusätzlich noch eine Anpassung an Routendistanzen durchführen.
Aufgrund der schlechten Passungen des Stevensschen Modells [Rpos2=.43; Rneg2=.53],
wird jedoch deutlich, daß beim Positionieren andere Strategien eingesetzt werden als
dies bei der Distanzschätzaufgabe der Fall ist: Beim Positionieren von Objekten wird
auf direkte Luftlinien und nicht auf Routendistanzen zurückgegriffen.
negative Emotionalität (Routendistanzen)
positive Emotionalität (Routendistanzen)
y = 56.237 * x^(0.38168)
y = 68.473 * x^(0.33812)
GM( subjektive Distanz )
200
150
100
50
0
5
10
15
20
25
30
Routendistanz
Abbildung 17: Anpassung der Positionierungsdaten an die Stevenssche Funktion unter Zugrundelegung der
Routendistanz als Prädiktor.
Dieses Ergebnis weist darauf hin, daß sich Versuchspersonen beim Positionieren anscheinend den Grundrißplan bildlich vorstellen und aufgrund dieses Bildes eine Entscheidung über das gegenseitige Ausrichten der beiden Objekte fällen. Für die
Distanzschätzungsaufgabe scheint dies nicht zuzutreffen, da hier eher der Weg
abgeschritten wird, den man sich in der Lernphase (vor allem durch den Text
vermittelt) bildlich vorstellen sollte.
Latenzzeiten
Wie schon in der Distanzschätzaufgabe interessierten wir uns dafür, ob die Faktoren
Distanz und Barriere signifikanten Einfluß auf die Latenzzeiten besitzen. Dazu wurden
die emotionalen Objekte mit einer 2 (Emotionalität) x 2 (Lernreihenfolge) x 2 (Barriere)
x
2
(Distanz)
Varianzanalyse
untersucht.
Im
Gegensatz
zur
Distanzschätzaufgabe ergab sich hier kein signifikanter Effekt der Barriere [p=.361].
Analog zur Distanzschätzaufgabe wird der Effekt des Faktors Distanz ebenfalls nicht
signifikant [p=.278]. Erstmals zeigte sich jedoch ein Effekt der Lernreihenfolge
[p=.027, F(1,60)=5.12, 1-β=.60]: Hatten die Versuchsperson erst den Grundriß und
dann den Text erhalten [10493 ms], so waren sie signifikant schneller als
Versuchspersonen, die erst den Text und dann den Grundriß lernen mußten [12632
ms]. Dieser deutliche Anstieg der Bearbeitungszeiten könnte ein Indiz dafür sein, daß
sich Versuchspersonen, die erst den Text und dann den Grundriß erhalten haben, beim
Durchführen der Positionierungsaufgabe vor allem auf den zuerst gelernten Text
konzentrieren. Die textuelle Beschreibung ist jedoch für diese Aufgabe bei weitem
nicht so informativ wie der Grundrißplan.
Exkurs: Nähere Analyse des Faktors Lernreihenfolge
Das oben erläuterte Ergebnis, daß sich die Art der Lernreihenfolge signifikant auf die
Bearbeitungszeiten auswirkt, soll einer weiteren Analyse unterzogen werden. Dazu
werden zusätzlich die Abweichungen der Richtungsschätzungen vom Original (in absoluten Beträgen) als Analysegrundlage gewählt. Sollte es tatsächlich so sein, daß Versuchspersonen, die zuerst den Text erhalten, größere Schwierigkeiten im Abruf der
räumlichen Konstellation haben, so sollte sich dies auch in einer schlechteren Positionierfähigkeit in Bezug auf die Ausrichtung der Objekte zeigen. Tatsächlich fällt auf,
daß Versuchspersonen sich immer dann stärker verschätzen, wenn sie zuerst den Text
und dann den Grundriß erhalten hatten (siehe Abbildung 18).
Grundriß->Tex t
34
Tex t->Grundriß
32
(abs olute Beträge)
A bw eic hungen in Winkelgraden
36
36
34
32
30
30
28
28
26
26
24
24
22
22
20
20
18
18
16
16
14
14
3
6
3
emotionale Dis tanz en (innerhalb)
6
emotionale Dis tanz en (auß erhalb)
Abbildung 18: Verschätzungen der Richtungen (in Winkelgrad–Abweichungen) in Abhängigkeit von der
Lernreihenfolge. Links werden die Innerhalb–Paare gezeigt, rechts die Außerhalb–Paare. Die Stichprobe
setzt sich nur aus emotionalen Distanzen zusammen.
Dieses Ergebnis ließ sich jedoch mit Hilfe einer 2 (Emotionalität) x 2
(Lernreihenfolge) x 2 (Barriere) x 2 (Distanz) Varianzanalyse auf einem α–Niveau von
.05 gerade nicht mehr statistisch absichern [p=.064, F(1,60)=3.57, 1-β=.45].
Vertauschungseffekt
Als Datengrundlage stehen uns in der Positionierungsaufgabe zusätzlich zu Distanzen
auch Richtungsangaben zur Verfügung. Die Richtungsdaten sind insofern interessant,
als man durch sie überprüfen kann, ob die Ausrichtungen der Objekte zueinander in
sinnvoller Weise erinnert wurden. Analysiert man für einzelne Objektpaare die Verteilung
der
Abweichungen
der
geschätzten
Richtungen
von
den
originalen
Ausrichtungen, so zeigt sich eine deutliche Häufung der Werte bei 0° (Median der
Abweichungen:
0.000;
arithmetisches
Mittel:
.404).
Dies
zeigt,
daß
die
Versuchsperson die Richtung im Schnitt gemäß der physikalischen Ausrichtung
schätzten (40% der Schätzungen weichen nur 10° oder weniger von der physikalischen
Ausrichtung ab). Abbildung 19 illustriert dies mit Hilfe der absoluten Beträge der
Abweichungen. Das Histogramm der Abweichungen macht aber noch auf eine andere
Tatsache aufmerksam: Es kommen überaus viele Abweichungen von 180° vor. Diese
Art der Abweichung entspricht einer kompletten Vertauschung der beiden Objekte
eines Paares, d.h. die Versuchspersonen konnten sich zwar an die absolute
Ausrichtung der beiden Objekte zueinander erinnern, ordneten die Objekte jedoch den
falschen Positionen zu: Das erste Objekt wurde mit dem zweiten verwechselt.
350
A nz ahl der Sc hätz ungen
300
250
200
150
100
50
0
0
30
60
90
120
150
180
A bw eic hungen der Ric htungen (abs olute Beträge)
Abbildung 19: Abweichungen der Richtungsschätzungen (gemessen in Abweichungen der Richtungsschätzungen von den physikalischen Ausrichtungen in Winkelgraden).
Zum Zwecke der weiteren Analyse dieses Phänomens entwickelten wir ein Kriterium
für Vertauschungen: Wenn sich der eingeschätzte Winkel um mehr als 90° von der
originalen Ausrichtung unterscheidet, so liegt eine Vertauschung vor. Mit Hilfe dieses
Kriteriums analysierten wir einzeln alle 26 vorkommenden Objektpaare. Über alle
Paare gemittelt ergaben sich 7.1% Vertauschungen, die sich jedoch sehr
ungleichmäßig auf die einzelnen Paare verteilten (siehe Abbildung 27 im Anhang
8.5.2): Die Ausrichtung der Paare Bett↔Badewanne und Papierkorb↔Stehlampe
wurde von jeder Versuchsperson akkurat angegeben. Dagegen wurden die Positionen
des Paars Herd↔Spüle mit einer Wahrscheinlichkeit von 36% vertauscht. Betrachtet
man die Vertauschungen in Abhängigkeit von der physikalischen Distanz zwischen
den jeweiligen Objekten, so stellt man fest, daß Vertauschungen vor allem bei kurzen
Paar–Distanzen zustande kommen.
20
V ertaus c hungen in %
17.5
15
12.5
10
7.5
5
2.5
0
1.5
3.0
4.5
6.0
7.5
9.0
12.0
Abbildung 20: Relative Anzahl der Vertauschungen in Abhängigkeit von der physikalischen Distanz des
jeweiligen Paares.
Scheinbar „verschmelzen“ sehr eng aneinander liegende Objekte miteinander, wobei
die absolute Ausrichtung dieses Gebildes gespeichert wird, jedoch nicht die relative
Ausrichtung der darin enthaltenen Objekte.
San Diego–Effekt
Stevens und Coupe (1978) demonstrierten, daß sich Versuchspersonen nicht nur an
den wahren Positionen von gesuchten Objekten, sondern auch an deren
übergeordneten räumlichen Strukturen orientieren. Um solch einen Effekt nachweisen
zu können, benötigt man eine räumliche Konstellation, die in irgendeiner Form
hierarchische Strukturen aufweist, wobei die räumlichen Beziehungen der jeweils
übergeordneten Strukturen von denen der ihnen untergeordneten Strukturen abweichen
müssen. Nur dann können sich Versuchspersonen fälschlicherweise an den
übergeordneten Instanzen orientieren. Auf unseren Fall übertragen hieße das, daß vor
allem die Ausrichtungen derjenigen Objektpaare stark vom Original abweichen
müßten, bei denen die zugehörigen Zimmer schlecht als Heuristik für diese
Schätzungen nutzbar sind. Unsere Annahme ist, daß vor allem diejenigen Paare von
Richtungsverzerrungen betroffen sind, deren Objekte nahe an Wänden liegen, die
nicht eine Flucht durch die zwei involvierten Zimmer (die Zimmer in denen die
Objekte stehen) bilden. Ein praktisches Beispiel soll dies anhand einer Skizze (siehe
Abbildung 21) verdeutlichen.
Raum A
Objekt a
Raum B
Objekt b
idealisierte Wand
Abbildung 21: Veranschaulichung des San Diego–Effekts. Analog zur Positionierungsaufgabe soll Objekt a
aus Raum A in räumliche Beziehung zu Objekt b aus Raum B gesetzt werden. Die untere Wand von Raum A
ist nicht in einer Flucht mit der Wand von Raum B. Die Hypothese ist, daß die zwei gegeneinander versetzten
Wände zu einer „idealisierten Wand“ verschmelzen.
Wie man der Skizze entnehmen kann, ist die untere Begrenzung von Raum A nicht in
einer Flucht mit der Begrenzung von Raum B. Die Folge ist, daß beide Wände gemäß
dem Prinzip möglichst großer Einfachheit (siehe Goldstein, 1989) miteinander zu
einer „idealisierten Wand“ verschmelzen. Da sich die Positionen der Objekte aber an
den Begrenzungen der Zimmer orientieren, verändern sich dementsprechend die
Positionen der Objekte: Objekt a rückt relativ nach oben, Objekt b dagegen rückt
etwas nach unten.
Um diese Hypothese zu überprüfen, kategorisierten wir die einzelnen Objektpaare
nach Paaren, die unseres Erachtens anfällig für einen San Diego–Effekt sind (im
folgenden kurz als San Diego–Paare bezeichnet) und solche die nicht für einen San
Diego–Effekt in Betracht kommen (Nicht–San Diego–Paare). Für eine Auflistung der
kategorisierten Paare siehe Anhang 8.2.3. Um nicht einen möglichen San Diego–
Effekt mit dem Effekt Barriere zu konfundieren, setzte sich die Kategorie „Nicht–San
Diego–Paare“ ausschließlich aus Paaren zusammen, bei denen eine Barriere zwischen
den Objekten vorkam.
34
(abs olute Beträge)
A bw eic hungs w inkel
32
30
28
26
24
22
20
Nic ht-San Diego-Paare
San Diego-Paare
Abbildung 22: Vergleich von San Diego–Paaren mit Nicht–San Diego–Paaren unter Verwendung von Abweichungs–Winkeln (absolute Beträge).
Tatsächlich zeigte sich in einem t–test mit den Winkelabweichungen (in absoluten Beträgen) als abhängige Variable ein signifikanter Effekt [t(888)=3.46, p=.0006]: Die
Objekte von San Diego–Paaren wurden deutlich inakkurater gegeneinander ausgerichtet als Objekte von Nicht–San Diego–Paaren. Zusätzlich überprüften wir mit Hilfe eines Vorzeichentests, ob die Richtung des Effekts gemäß der Hypothese war. Tatsächlich wurde die Ausrichtung aller sechs San Diego–Paare in der vorhergesagten Weise
verzerrt.
Kritisch muß jedoch die Frage gestellt werden, ob der von Stevens und Coupe {, 1978
#174} gefundene Effekt sich tatsächlich mit dem gerade beschriebenen deckt, denn
Stevens und Coupe {, 1978 #174} geben lediglich an, daß superordinierte Strukturen
systematisch ihnen untergeordnete räumliche Beziehungen verzerren, explizieren diese
Heuristik jedoch nicht weiter. In unserem Experiment orientierten sich Versuchspersonen an den anliegenden Wänden, was den Grenzen von Bundesstaaten bei Stevens und
Coupe {, 1978 #174} entsprechen würde. Jedoch scheinen sie sich nicht an den
Schwerpunkten der zu den Objekten zugehörigen Zimmern zu orientieren, da ansonsten im obigen illustrierten Beispiel (siehe Abbildung 21) eine genau inverse Positionierverzerrung auftreten müßte: Würden die Versuchspersonen ihre Positionierungsschätzungen aufgrund der Schwerpunkte der Zimmer fällen, so müßte Objekt b entsprechend der Lage von dem ihn umgrenzenden Raum B in der Erinnerung weiter
nach oben wandern. Dies ist aber nicht der Fall. Daher muß angenommen werden, daß
für die Versuchspersonen nicht die Lage der Zimmer — gemessen an ihren
Schwerpunkten — entscheidend für eine Schätzung der Interpositionen von Objekten
ist, sondern vielmehr markante Anhaltspunkte wie die Begrenzungslinien von
Zimmern.
Hypothesen über emotionale Einflüsse
Wie weiter oben schon gesehen, wirkte sich die Art der Objekt–Emotionalität signifikant auf die Distanzschätzung aus: Die Distanz zwischen einem positiven und einem
neutralen Objekt wurde länger geschätzt als die zwischen einem negativen und einem
neutralen Objekt. Dies deckt sich nicht mit unserer Hypothese, die besagt, daß positive
(angenehme) Reize in einer mentalen Karte näher an andere Objekte heranrücken, negative sich jedoch von diesen entfernen.
Zusätzlich wurde untersucht, ob sich die Art der Emotionalität auch auf die Richtungsschätzungen emotionaler Paare auswirkt. Dazu wurde eine 2 (Emotionalität) x 2
(Lernreihenfolge) x 2 (Barriere) x 2 (Distanz) Varianzanalyse durchgeführt, wobei als
abhängige
Variable
die
absolute
Winkelabweichung
von
den
jeweiligen
Originalausrichtungen herangezogen wurde. Es konnte ein signifikanter Haupteffekt
der Emotionalität nachgewiesen werden [p=.0194, F(1,60)=5.77, 1-β=.66]: Die
Ausrichtungen
von
negativen
Paaren
wurden
präziser
geschätzt
(absolute
Verschätzung durchschnittlich: 22.2°) als die von positiven Paaren (absolute
Verschätzung: 28.5°). Dieses Ergebnis zeigt, daß Versuchspersonen, die negativ
besetzte Objekte als Lernmaterial erhielten, nicht nur die Distanzen der Paare
akkurater schätzten, sondern auch deren Ausrichtungen. Zur Illustration sind in
Abbildung 23 die gemittelten Verschätzungen aller emotionalen Paare aufgesplittet
nach der Emotionalität zu finden.
Abbildung 23: Vergleich der Abweichungen der Richtungsschätzungen (in absoluten Beträgen) in den beiden
Emotionalitäts–Versuchsgruppen (negativ vs. positiv).
A bw eic hungs w inkel (abs olute Beträge)
31
30
29
28
27
26
25
24
23
22
21
20
V p: negativ
V p: pos itiv
Analog zum Vorgehen in der Analyse der Distanzschätzaufgabe, untersuchten wir
weiterhin die durch ein Rating ermittelte Emotionalität jedes einzelnen Objekts. Als
Prädiktor wurde gemäß Ekman und Bratfisch (1965) die jeweilige gemittelte
subjektive Distanz jedes einzelnen Objektpaares verwendet. Im Gegensatz zum
Vorgehen in Kap. 4.5.1 ließ sich hier jedoch nicht die Emotionalität des „zweiten“
Objekts als Kriterium benutzen, da die Definition des zweiten Objekts in der
Positionieraufgabe nicht eindeutig ist: Beide Objekte eines Paares sind hier
gleichgestellt. Dagegen enthält die Distanzschätzaufgabe Fragen des Typus: „Wie weit
ist es von x nach y ?“, auf deren Grundlage man deutlich von einem Anker (x) und
einem Ziel (y) sprechen kann. Deswegen verwendeten wir ausschließlich die absolute
Differenz der beiden Emotionalitätseinschätzungen pro Paar.
Eine regressionsanalytische Untersuchung auf Basis der Potenzfunktion ergab keine
sinnvolle rechnerische Lösung: Die Daten wurden durch eine Potenzfunktion mit
einem Exponenten von n=.0001 angepaßt [R2 < .0001], d.h. die Differenz der
emotionalen Einschätzungen variierte nicht systematisch mit der subjektiven Distanz.
Nebenhypothesen
Ausrichtungs–Hypothese
Die Ausrichtungs–Hypothese wurde entsprechend dem Vorgehen in der Distanzschätzungsaufgabe mit Hilfe einer 2 (Emotionalität) x 2 (Lernreihenfolge) x 2 (Barriere) x 2
(Distanz) x 2 (Ausrichtung) Varianzanalyse mit dem abhängigen Maß Distanz–
Quotienten geprüft. Als Grundgesamtheit wurden lediglich die emotionalen Paare
verwendet. Der meßwiederholte Faktor Ausrichtung ergab, wie schon in der
Distanzschätzaufgabe, eine signifikante Interaktionen mit dem Faktor Barriere
[p=.0021, F(1,60)=10.30, 1-β=.90], wobei auch die Richtung des Effekts identisch ist:
Bei Außerhalb–Paaren werden horizontale Strecken gegenüber vertikalen überschätzt,
bei Innerhalb–Paaren vice versa. Die aufgestellte Hypothese, daß vertikale Linien länger als gleich lange horizontale Linien geschätzt werden, muß daher für Objekte, die
nicht im selben Zimmer waren, verworfen werden.
Zusätzlich stellte sich diesmal auch ein Ausrichtungs–Haupteffekt ein [p=.0013,
F(1,60)=11.31, 1-β=.93], der der aufgestellten Ausrichtungs–Hypothese widerspricht.
Geschlechts–Hypothese
Schließlich und letztlich sollte überprüft werden, ob sich weibliche und männliche
Versuchspersonen in der Genauigkeit, Distanzen und Richtungen zu schätzen,
signifikant unterscheiden. Dazu wurden zwei 2 (Geschlecht) x 2 (Emotionalität) x 2
(Lernreihenfolge) x 2 (Barriere) x 2 (Distanz) Varianzanalysen durchgeführt: Zum
einen mit Distanz–Quotienten zum anderen mit absoluten Abweichungs–Winkeln als
abhängigem Maß. Dabei ergaben sich weder Geschlechts–Haupteffekte noch
zweifache Wechselwirkungen mit dem Faktor Geschlecht. Dieses Ergebnis weicht von
dem der Distanzschätzaufgabe ab, bei der es eine signifikante zweifache Interaktion
mit dem Faktor Barriere gab.
4.5.3 Interview
Das Interview, das im Anschluß an die Testphase Distanzschätzung und
Positionierung durchgeführt wurde, verfolgte zweierlei Ziele: Einerseits sollte es die
Behaltensleistung der Versuchspersonen überprüfen und so ein mögliches
Ausschlußkriterium für „zu schlechte Versuchspersonen“ bereitstellen, andererseits
diente es dazu, die emotionale Bedeutung einzelner Objekte abzuprüfen. Im folgenden
sollen die recall–Daten näher analysiert werden. Außerdem werden die Rating–Daten
über die Emotionalität der einzelnen im Grundriß vorkommenden Gegenstände
vorgestellt.
Recall–Daten
Mit Hilfe der Recall–Daten sollte überprüft werden, inwieweit sich die Versuchspersonen an die Objekte des Grundrisses erinnern konnten. Wenn sich ein Proband kaum
mehr an die Experimentalobjekte erinnern sollte, so ist davon auszugehen, daß er die
Distanz– und Positionieraufgabe nicht in einer sinnvollen Weise durchführen kann.
Tatsächlich erinnerten die Versuchsperson im free–recall jedoch im Durchschnitt 97%
der Objekte (22.25 von 23 Objekten), wobei selbst die Versuchsperson mit den
schlechtesten Erinnerungsleistungen immerhin noch 78% der Objekte erinnerte. Die
meisten Versuchspersonen (66% aller Versuchspersonen) erinnerten sogar alle 23
Experimentalobjekte. Insofern ist anzunehmen, daß die Zeit von 2 x 2 Minuten zum
Lernen des Grundrißplans ausreichend war.
Zusätzlich interessierten wir uns für die Reihenfolge der Objektnennungen. Es ist
davon
auszugehen,
daß
Versuchspersonen
über
eine
bestimmte
Wiedererinnerungsstrategie beim free–recall verfügen. Anzunehmen ist, daß sich
Versuchspersonen an der Geschichte über Antonias Wohnungsbesichtigung
orientieren. Um die Recall–Daten weiter zu analysieren, wurden die Positionen der
Objektnennungen aus den free–recall–Daten über alle Versuchspersonen gemittelt und
mit Hilfe einer linearen Regression an die Reihenfolge der Objektnennungen aus der
Lernphase Text (im folgenden als „Referenzreihenfolge“ bezeichnet) angepaßt.
Eine angenommene lineare Beziehung zwischen dem Prädiktor Referenzreihenfolge
und dem Kriterium „gemittelte Positionen der Objektnennungen“ konnte 98% der Varianz aufklären [R2=.98]. Diesen Sachverhalt illustriert Abbildung 24.
22
f ree-rec all-Reihenf olge
20
18
16
14
12
10
8
6
4
Y = 1.2 + .877 * X; R^2 = .98
2
0
0
2.5
5
7.5
10
12.5
15
17.5
20
22.5
25
Ref erenz reihenf olge
Abbildung 24: Lineare Regression mit dem Prädiktor Referenzreihenfolge (Reihenfolge der Objektnennungen laut Textvorgabe) und dem Kriterium „free-recall-Reihenfolge“ (Reihenfolge der Objektnennungen
im free-recall).
Die Reihenfolge der Nennungen zwischen der Versuchsgruppe mit positiven und der
mit negativen emotionalen Objekten unterschied sich kaum (die linearen Regressionen
dieser beiden Versuchsgruppen sind in Abbildung 30 in Anhang 8.5.3 zu finden). Die
Reihenfolge der Objektnennungen der positiven Versuchsgruppe korrelierte mit der
der negativen Versuchsgruppe mit r = .99 (siehe Abbildung 25).
22
f ree-rec all-Reihenf olge (neg)
20
18
16
14
12
10
8
6
4
Y = -1.029 + 1.108 * X; R^2 = .988
2
0
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
22
f ree-rec all-Reihenf olge (pos )
Abbildung 25: Lineare Regression der Reihenfolge der Nennungen im free-recall für die Gruppe mit Objekten positiver Emotionalität und der mit Objekten negativer Emotionalität.
Die hohe Übereinstimmung der Reihenfolge der Objektnennungen in den beiden Versuchsgruppen positiv und negativ weist darauf hin, daß die Versuchspersonen der einzelnen
Versuchsgruppen
keine
unterschiedlichen
Strategien
im
free–recall
verwandten.
Einschätzungen der Emotionalität der einzelnen Objekte
Die Versuchspersonen sollten am Ende des Interviews im Rahmen einer Rating–
Aufgabe die emotionale Bedeutung einschätzen, die die insgesamt 23 im Grundrißplan
vorkommenden Objekte durch die textuelle Beschreibung erhalten hatten. Die
Einschätzung sollte durch eine Ziffer von –3 (sehr unangenehm) bis +3 (sehr
angenehm) angegeben werden. Eine Analyse der Rating–Daten getrennt für die beiden
Emotionalitäts–Versuchsgruppen (positiv vs. negativ) zeigte, daß es einen deutlichen
Unterschied zwischen den Angaben der beiden Gruppen gab. Betrachtet man die
Differenz der Einschätzungen, so erhält man den relativen Effekt des treatments auf
die Einschätzung der Emotionalität. Wie deutlich aus Abbildung 26 hervorgeht,
schätzten die Versuchspersonen der beiden Gruppen nur dann Objekte sehr
verschieden ein, wenn diese durch den Text eine emotionale Bedeutung erhalten
hatten (durchschnittliche Differenz: 2.3).
-1.0
0. 0
1 .0
2. 0
3. 0
2. 7
A q u a riu m
-0.2
B a d e wa n n e
B ett
-0 .6
0.0
E ß t is c h
0 .2
F e rn s e h e r
0 .2
G a rd e ro b e
1.6
G la s v it rin e
0.1
H e rd
K o rb s t u h l
K ü h ls c h ra n k
P a p ie rk o rb
-0. 3
-0 .1
-0.2
2. 7
P f la n ze
0. 0
P in n wa n d
R egal
-0.2
0. 1
S c h ra n k
S c h re ib t is c h
So fa
-0. 3
-0.2
0 .2
S p ie g e l
S p ü le
-0. 2
2 .3
S t e h la m p e
T e le f o n
-0.2
0. 1
Wanduhr
W as c hbec k en
0. 0
Abbildung 26: Differenz der Einschätzungen der emotionalen Bedeutung zwischen den beiden Versuchsgruppen positiv und negativ.
Dagegen wurden neutrale Objekte von beiden Versuchsgruppen fast identisch (durchschnittliche Differenz: .1) eingeschätzt. Dies kann nun auf zweierlei Arten interpretiert
werden: Entweder wirkte das treatment Emotionalität tatsächlich auf die emotionalen
Objekte oder die Versuchspersonen antworteten in einer Weise, wie sie annahmen,
daß es von ihnen erwünscht wird (vgl. „soziale Erwünschtheit“ in Herkner, 1991).
5 Allgemeine Diskussion
5.1
Integrale Diskussion der Ergebnisse
Die Versuchspersonen konnten innerhalb der relativ kurzen Lernphase eine recht genaue Repräsentation der räumlichen Konstellation aufbauen, was sich durch eine hohe
Wiedererinnerungsleistung im free–recall, durch systematische Zusammenhänge zwischen psychologischer und physikalischer Distanz in der Distanzschätz– und Positionieraufgabe und die relativ niedrige Fehlerquote im Ausrichten der Objekte in der
Positionieraufgabe zeigt.
Dennoch weist der psychologische Raum der Versuchspersonen systematische Verzerrungen auf. So wurden Distanzen dann sehr viel größer geschätzt, wenn eine Barriere
(Zimmerwand) zwischen den zwei Endpunkten lag.
Weiterhin verschätzten sich Versuchspersonen in der Ausrichtung von Objekten dann
besonders stark, wenn die räumliche Beziehung der jeweils zu den Objekten übergeordneten Strukturen (Zimmer) nicht mit der räumlichen Anordnung der Objekte übereinstimmte.
Schließlich konnte auch ein emotionaler Effekt auf die Repräsentation der räumlichen
Anordnung nachgewiesen werden. Dieser fiel jedoch invers zur aufgestellten Hypothese aus: Im vorliegenden Experiment wurden die Distanzen von negativen Objektpaaren — bestehend aus einem neutralen Objekt und einem experimentell negativ
emotional besetzten Objekt — kürzer geschätzt als die von positiven Objektpaaren.
Dieser Befund steht konträr zu den bisher gefundenen Zusammenhängen, die
allerdings auch sämtlich mit geographischem und präexperimentellem Material
operierten (z.B. Ekman & Bratfisch, 1965; Lee, 1962; Lundberg & Ekman, 1973;
Stanley, 1968; Walmsley, 1974).
Auch eine erwartete funktionale Beziehung zwischen der emotionalen Bedeutung von
Objekten und der subjektiven Distanz konnte mit Hilfe von regressionsanalytischen
Verfahren aufgrund relativ niedriger Passungen der Daten nicht gezeigt werden. Allerdings steht dies nicht im Gegensatz zu andernorts gefundenen Ergebnissen. So fand
z.B. Cadwallader (1973) Korrelationen der subjektiven Distanz mit emotionalen
Faktoren von höchstens r = .2
Ein anderes wichtiges Ergebnis zeigte sich durch eine regressionsanalytische Anpassung der subjektiven Distanzen an physikalische Distanzmasse: Orientierten sich die
Versuchspersonen in der Distanzschätzaufgabe tendenziell eher an den Routendistanzen zwischen den Objekten, so stützten sie sich in der Positionieraufgabe eher auf den
Grundrißplan mit den Luftliniendistanzen zwischen den Objekten. Dieser Umstand
macht deutlich, daß Versuchspersonen entweder über verschiedene Repräsentationsformate verfügen, oder aber daß sie jeweils angepaßte Erinnerungsstrategien für spezifische Aufgaben verwenden.
Aber nicht nur in diesem Punkt unterschieden sich die Schätzungen der
Distanzschätz– und Positionieraufgabe: Während es bei der Distanzschätzaufgabe
keine Rolle spielte, in welcher Reihenfolge die Lernphasen (Text und Grundriß)
vollzogen wurden, so waren Versuchspersonen in der Positionieraufgabe deutlich im
Vorteil, wenn sie erst den Grundriß und dann den Text bearbeitet hatten. Dies weist
darauf hin, daß die Elaboration des Lernmaterials für die Positionieraufgabe in diesen
beiden Versuchsgruppen höchst unterschiedlich war. Die Distanzaufgabe scheint
dagegen nicht sensitiv genug für dieses Phänomen gewesen zu sein. Vermutlich
verwenden die Versuchspersonen bei der Positionieraufgabe vorrangig die erste
Lernphase als Anker für ihre Schätzungen und stützen sich so hauptsächlich auf die —
vom räumlichen Standpunkt gesehen — relativ uninformative textuelle Beschreibung.
Es könnte aber auch sein, daß sich eine aus beiden Lernphasen integrierte mentale
Repräsentation herausbildet: Beschreibungen aus dem Text werden mit dem
Vorwissen eines Grundrisses anders verarbeitet als wenn dieses Wissen noch nicht
besteht. Auf diesen Sachverhalt macht auch Langacker (1986) aufmerksam: “The
symbolic resources of a language generally provide an array of alternative images for
describing a given scene, and we shift from one to another with great facility, often
within the confines of a single sentence” (Langacker, 1986, S.13).
Die Positionieraufgabe hat sich daher insofern bewährt, als sie demonstrieren konnte,
daß es einen erheblichen Einfluß auf die Schätzungen von räumlichen Beziehungen
hat, wie diese Abfragen gestaltet werden. Auf diesen Umstand machte bereits
Torgerson (1958) aufmerksam.
Dennoch enthält die Positionieraufgabe, so wie sie in diesem Experiment verwendet
wurde, ein strukturelles Problem, das durch zweierlei Umstände zustande kommt:
Zum einen entsprach die räumliche Ausdehnung des Bildschirms, auf dem die Objekte
positioniert werden sollten, nicht den physikalischen Ausmassen des Originalplan.
Zum anderen wiesen die Beschriftungen der Objekte, welche verschoben werden
sollten, eine ausgeprägtere x–Ausdehnung auf als die Beschriftungen im Originalplan.
Die Folge war, daß für die Positionierung bezogen auf die x–Achse längst nicht soviel
Raum zur Verfügung stand wie für die Positionierung bezogen auf die y–Achse, daher
muß mit einem Deckeneffekt in Bezug auf Schätzungen längs der x–Achse gerechnet
werden {siehe \Lüer, 1987 #142}. Diese beiden Störfaktoren sollten unbedingt in
künftigen Positionieraufgaben ausgeschaltet werden, um die Qualität der Datenbasis
weiter zu erhöhen. Ein zusätzliches Problem ergab sich durch die nicht ganz exakt formulierte Instruktion. So wurde von den Versuchspersonen gefordert, daß sie sich beim
Positionieren „an dem Mittelpunkt der Kärtchen [Beschriftungen] orientieren“ sollen
(Instruktion siehe Kapitel 8.1.5). Diese Anleitung scheint allerdings kein eindeutiges
Verhalten evoziert zu haben. Eine genaue Analyse aller Positionierdaten von Objektpaaren mit physikalischen Distanzen von d = 1.5 cm ergab eine bimodale Verteilung
bezogen auf die darin implizit enthaltenen Distanzschätzungen (siehe Abbildung 28):
Die erste Häufung von Schätzungen stellte sich bei 40-50 Pixeln ein (Strategie 1), die
andere bei 90-100 Pixeln (Strategie 2). Da die x–Ausdehnung der Beschriftungen genau 100 Pixel betrug, bedeutet dies, daß Versuchspersonen die kleinsten
physikalischen Distanzen in der Positionieraufgabe entweder so repräsentierten, daß
sich die beiden Beschriftungen zu 50% überdeckten (Strategie 1), bzw. daß die beiden
Beschriftungen direkt aneinander angrenzend positioniert wurden (Strategie 2).
Meines Erachtens zeigten die Versuchspersonen, die die erste Strategie anwendeten,
„mehr Mut“ beim Positionieren, da das gegenseitige Überdecken von zwei
Objektbeschriftungen vermutlich eine gewisse psychische Überwindung erfordert.
Vorsichtige Schätzungen überschritten dagegen nicht die Grenze, an der zwei
Beschriftungen sich überdecken würden.
Diese beiden unterschiedlichen Strategien lassen darauf schließen, daß die Instruktion
nicht genau genug formuliert worden war, d.h. die Versuchspersonen waren sich nicht
sicher, wie eine sehr kurze Distanz (d = 1.5 cm) durch das Positionieren repräsentiert
werden soll. Hier könnte eine klare Anweisung, daß z.B. Objekte nicht übereinander
zu schieben sind, Abhilfe schaffen.
Ebenfalls zu überdenken gilt, ob in weiterführenden Untersuchungen das Geschlecht
des/der Protagonists/in wie im vorliegenden Experiment konstant gehalten werde
sollte. Da es in einem Experimentaldesign wie dem hier vorgestellten darauf
ankommt, daß die Versuchspersonen sich in den/die Protagonisten/in hineinversetzen,
scheint eine Geschlechtskompatibilität zwischen Versuchspersonen und Protagonist/in
vorteilhaft. Es ist anzunehmen, daß männliche Versuchspersonen im Gegensatz zu
weiblichen Probanden eher Schwierigkeiten haben, die Erlebniswelt von Antonia zu
teilen. Möglicherweise wird es männlichen Versuchspersonen durch eindeutig
weibliche Attribute, welche im Text–Lerndurchgang anklingen (z.B., daß Antonia ihr
neues Kostüm im Spiegel betrachtet), sogar unmöglich gemacht, emotionale
Färbungen von Objekten tiefer zu elaborieren, da sie die Beschreibung lediglich als
unbeteiligte Dritte verarbeiten.
Auch sollte in künftigen Experimenten sichergestellt werden, ob und inwieweit das
verwendete item–Material emotional vorbesetzt ist. Dies könnte einer Konfundierung
von präexperimenteller und experimenteller emotionaler Besetztheit von Objekten entgegenwirken.
Ein weiterer Punkt, der stärker kontrolliert werden sollte, betrifft die Verteilung der
Beschriftungen von Objekten im Grundrißplan. Zwar wurde im vorliegenden Experiment darauf geachtet, daß die Beschriftungen nicht zwischen einzelnen Objekten
lagen, um einem zusätzlichen clutter–Effekt durch Namensbezeichnungen zu
entgehen, jedoch wurde nicht explizit gewährleistet, daß einzelne Beschriftungen nicht
die Verbindungen zwischen zwei Zimmern „blockieren“: So stehen die Objekte
Kühlschrank und Schreibtisch samt ihren Beschriftungen direkt vor den Verbindungen
vom Flur zum Wohnzimmer resp. vom Esszimmer zur Küche, was spezifische
Verzerrungen zur Folge haben könnte. Allerdings ist diesem Problem vermutlich nicht
vollständig zu entgehen: “ ‘map clutter’ is the greatest single problem in map design”
{Thorndyke, 1981 #47, S.547}.
Schließlich wäre es sinnvoll zu untersuchen, ob die gefundenen emotionalen und
konfiguralen Einflußgrößen reine Gedächtnisphänomene sind, oder ob sie auch durch
perzeptuelle
Mechanismen
zu
erklären
sind.
Auf
die
Wichtigkeit
von
Wahrnehmungsprozessen in Bezug auf räumliche Kognitionen machen insbesondere
Gehrke und Hommel {, 1998 #191} aufmerksam: “...a high degree of coherence
between the processing of spatial information in perception and memory [...] stress the
importance of perceptual mechanism in the area of spatial cognition” {Gehrke, 1998
#191, S.76}.
5.2
Ausblick
Die vorliegende Arbeit wirft vermutlich so viele neue Fragen auf, wie sie Antworten
zu geben versucht. Dies Tatsache kann, aber muß nicht frustrieren. Vielmehr sollte
diese Arbeit als Beginn einer vielversprechenden Forschungsreihe angesehen werden,
in der weiterhin das Phänomen untersucht wird, in welcher spezifischen Weise
emotionale und konfigurale Faktoren die Verarbeitung und Speicherung von
räumlichen Informationen beeinflussen können. Dazu müssen unbedingt weitere
psychologische Maße wie räumliche Priming–Maße (Wagener–Wender et al. 1997)
analysiert werden. Der gebotene Umfang einer Diplomarbeit kann diesen
weiterführenden
Betrachtungen
jedoch
nicht
Rechnung
tragen.
Weitere
Anschlußarbeiten scheinen deshalb nötig und sinnvoll.
Aber auch das hier vorgestellte Positionierverfahren erscheint ausbaufähig und sollte
weiter entwickelt werden. Zusätzlich könnten auch linguistische Analysen (Langacker,
1986) mehr Licht in diesen leider noch viel zu wenig explorierten Bereich psychologischer Forschung bringen.
6 Zusammenfassung
In der vorliegenden Arbeit wurden Distanz– und Richtungsmaße erhoben, um emotionale und konfigurale Einflüsse auf die Verarbeitung von räumlichen Informationen
nachzuweisen. Durch varianzanalytische Verfahren konnte ein Barriere–Effekt in Hinblick auf Distanzschätzungen sowohl in der Distanzschätzaufgabe als auch in der
Positionieraufgabe statistisch abgesichert werden. Eine weiterführende Analyse der
Bearbeitungszeiten konnte lediglich einen Barriere–Effekt in der Teilaufgabe
Distanzschätzung demonstrieren.
Die Versuchspersonen orientierten sich bei ihren Richtungsschätzungen nicht nur an
den wahren Positionen der Objekte, sondern auch an markanten übergeordneten konfiguralen Charakteristika wie den Zimmerwänden.
Eine weitergehende regressionsanalytische Anpassung der subjektiven Distanzdaten
an physikalische Distanzmaße deckte zwei verschiedene Strategien der Schätzung von
Distanzen in den beiden Testphasen auf: Während die Distanzschätzungen in der Distanzschätzaufgabe tendenziell auf den Luftliniendistanzen basierten, orientierten sich
die Schätzungen in der Positionieraufgabe eindeutig an den Routendistanzen zwischen
den einzelnen Objekten.
Eine weitere Divergenz zwischen den beteiligten Prozessen in den beiden Testphasen
zeigte sich dadurch, daß die Güte der Schätzungen in der Positionieraufgabe stark davon abhängig waren, in welcher Reihenfolge die Versuchspersonen das Lernmaterial
erhalten hatten (entweder erst der Grundriß und dann der Text oder umgekehrt). Dieser Umstand demonstriert, daß die von uns verwendete Positionieraufgabe nicht nur
daher wichtig ist, weil sie zusätzliche Richtungsschätzdaten bereithält, sondern auch
deswegen, weil sie auf andere Weise sensitiv in Bezug auf wichtige Einflußgrößen
(wie z.B. der oben erwähnte Effekt der Lernreihenfolge) ist. Im Sinne der Forderung
nach multimethodaler Forschung {z.B. \Montello, 1991 #33} erscheint es daher
sinnvoll, diese Aufgabe in künftige Forschungskonzepte zu integrieren.
Neben konfiguralen Einflüssen konnten auch emotionale Einflüsse auf die
Verarbeitung räumlicher Infomationen nachgewiesen werden. Entgegen unserer
Hypothese wurden jedoch die Interdistanzen von positiven Objektpaaren nicht kürzer
geschätzt als die Interdistanzen von negativen Objektpaaren. Eine weitergehende
Analyse
der
emotionalen
Bedeutung
einzelner
Objekte
durch
individuelle
Einschätzungen der Versuchspersonen entsprach ebenfalls diesem Befund.
Abschließend werden weiterführende Gedanken und Verbesserungsvorschläge für
künftige Experimente zur Erforschung des Zusammenhangs von emotionalen und konfiguralen Einflußgrößen auf die Verarbeitung räumlicher Informationen aufgezeigt
und diskutiert.
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Wender, K. F., Wagener-Wender, M., & Rothkegel, R. (1997). Measures of spatial
memory and routes of learning. Psychological Research, 59, 269-278.
Westermann,
R.
(1987).
Wahrnehmung:
Psychophysische
Skalierung
und
Informationsintegration. In G. Lüer (Ed.), Allgemeine experimentelle
Psychologie (pp. 265-308). Stuttgart: Gustav Fischer.
Wickelgren, W. A. (1977). Speed-accuracy tradeoff and information processing
dynamics. Acta Psychologica, 41, 67-85.
Wiest, W. M., & Bell, B. (1985). Steven's exponent for psychophysical scaling of
perceived, remembered, and inferred distance. Psychological Bulletin, 98(3),
457-469.
Wippich, W. (1985). Lehrbuch der angewandten Gedächtnispsychologie. Stuttgart:
Kohlhammer.
Wood, D., & Beck, R. (1990). Tour personality: The interdependence of
environmental
orientation
and
interpersonal
Environmental Psychology, 10, 177-207.
Zimbardo, P. G. (1992). Psychologie. Berlin: Springer.
behavior.
Journal
of
8 Anhang
8.1
Instruktionen
8.1.1 Allgemeine Instruktion (zu Beginn des Experiments)
Instruktionen für Versuchspersonen, die erst den Text erhielten
Zunächst einmal vielen Dank, daß du an unserem Experiment teilnimmst!
Wir werden dir zunächst einen Text zu lesen geben, in dem eine Frau - Antonia - beschrieben wird, die
während ihrer Abwesenheit ihre Wohnung „verliehen“ hat.
Im Anschluß an den Text bekommst du den Grundriß von Antonias Wohnung gezeigt, in dem die
Gegenstände, die im Text erwähnt sind, eingezeichnet sind. Die Abbildung des Wohnungsgrundrisses
soll dir dabei helfen, den Text besser zu verstehen.
Wenn du den Text gelesen und den Grundriß angeschaut hast, wirst du am Computer verschiedene
Aufgaben zu den Gegenständen in Antonias Wohnung gestellt bekommen. Wie diese verschiedenen
Aufgaben im einzelnen zu bearbeiten sind, bekommst du zum gegebenen Zeitpunkt erklärt.
Instruktionen für Versuchspersonen, die erst den Grundriß erhielten
Zunächst einmal vielen Dank, daß du an unserem Experiment teilnimmst!
Wir werden dir zunächst einen Wohnungsgrundriß zeigen, in den Gegenstände eingezeichnet sind. Die
Wohnung gehört einer Frau - Antonia, die während ihrer Abwesenheit ihre Wohnung „verliehen“ hat.
Im Anschluß daran bekommst du einen Text zu lesen, in dem beschrieben wird, wie Antonia nach ihrer
Abwesenheit wieder nach Hause kommt. In dem Text werden die Gegenstände erwähnt, die im
Grundriß eingezeichnet sind. Die Abbildung des Grundrisses soll dir dabei helfen, den später folgenden
Text besser zu verstehen.
Wenn du den Grundriß angeschaut und den Text gelesen hast, wirst du am Computer verschiedene
Aufgaben zu den Gegenständen in Antonias Wohnung gestellt bekommen. Wie diese verschiedenen
Aufgaben im einzelnen zu bearbeiten sind, bekommst du zum gegebenen Zeitpunkt erklärt.
8.1.2 Instruktion zur Lernpase Grundriß
Zunächst bekommst du jetzt den Grundriß von Antonias Wohnung. Schau dir Antonias Wohnung genau
an. Beginne an der Eingangstür im Flur, die durch einen schwarzen Pfeil gekennzeichnet ist und
„durchwandere“ mit den Augen die Wohnung im Uhrzeigersinn. Du hast dafür 2 Minuten Zeit. Die
Gegenstände in der Wohnung sind mit Punkten und den dazugehörigen Bezeichnungen gekennzeichnet.
Bitte merke dir, welche Gegenstände wo stehen.
Danach drehst du den Plan um und stellst dir den Grundriß und die Objekte und deren Position genau
vor. Dabei wirst du sicher merken, daß das nicht so einfach ist. Im Anschluß daran bekommst du noch
einmal Gelegenheit, dir den Grundriß von Antonias Wohnung für ca. 2 Minuten anzuschauen.
Im Grundriß sind nur die Gegenstände eingezeichnet, die für uns wichtig sind. Andere Gegenstände, die
sich sicherlich auch noch in den Zimmern befinden könnten, haben wir der Übersichtlichkeit halber
nicht mit aufgeführt.
8.1.3 Instruktion zur Lernpase Text
Du bekommst jetzt den Text zu lesen. Wie gesagt hat Antonia während ihrer Abwesenheit ihre
Wohnung „verliehen“. Nun kommt sie von ihrer Reise zurück und macht einen Rundgang durch ihre
Wohnung. Dabei wirst du sie begleiten. Der Text beschreibt, wie Antonia von Zimmer zu Zimmer geht
und was ihr dabei auffällt.
Uns ist es wichtig, daß du dich in die Antonia in der Geschichte hineinversetzt, insbesondere auch in
ihre Gefühle, die sie beim „Wiedersehen“ mit ihrer Wohnung erlebt.
Damit dir das noch besser gelingt, wird der Text an einigen Stellen Lücken haben, d.h. du sollst die
Geschichte an diesen Stellen so ergänzen, wie es dir aufgrund deines Verständnisses und deiner Gefühle
plausibel erscheint.
Zur Aufgabe der Textergänzung haben wir ein Beispiel vorbereitet. Stell‘ dir vor, du liest eine
Geschichte über eine Studentin, die sich eine Cola aus dem Automaten ziehen will. An einer Stelle im
Text ist eine Lücke, die ergänzt werden soll. Wir haben uns einige Beispielergänzungen überlegt:
Probetext
„...Corinna hatte großen Durst und steuerte den Getränkeautomaten an. Zum Glück hatte sie noch
genügend Kleingeld in ihrem Geldbeutel. Als sie jedoch das Geld in den Automaten gesteckt und das
Getränk gewählt hatte, stellte sie verärgert fest,...
...daß der Automat kaputt war. Das Geld blieb stecken und kein Getränk kam heraus.
...daß die Cola-Flasche bei der Ausgabe zerplatzte. Die herausspritzende Cola ruinierte ihre
neue, weiße Hose.
8.1.4 Instruktion zur Testphase Distanzschätzung
Wir möchten dich jetzt bitten, Entfernungen zwischen den Gegenständen in Antonias Wohnung zu
schätzen. Hierzu wirst du auf dem Computerbildschirm Paare von Gegenständen sehen, bei denen du
einschätzen sollst, wie weit sie voneinander entfernt sind. Dabei sollst du die Luftlinienentfernungen
schätzen und dich nicht an dem Weg orientieren, den Antonia bei ihrem Wohnungsrundgang
zurückgelegt hat.
Als Vergleichsmaßstab wird die direkte Entfernung zwischen Bett und Kühlschrank angegeben. Kannst
du dich an die Lage der beiden Gegenstände erinnern?
Bett
Kühlschrank
|
|
Du stellst dir jetzt bitte Antonias Wohnung vor, schätzt, wie lang die Luftliniendistanz zwischen
Badewanne und Papierkorb ist und vergleichst sie mit der Entfernung Bett - Kühlschrank.
Badewanne
|
|
Papierkorb
Bitte schätze die Entfernungen jeweils zwischen den Mittelpunkten der Gegenstände.
Setze den Markierungsstrich am Computerbildschirm bitte mit Hilfe der Computermaus an die Stelle,
die deiner Meinung nach der Entfernung zwischen den jeweils vorgegebenen Gegenständen im
Vergleich zur Entfernung zwischen Bett und Kühlschrank entspricht.
Auf dem Computerbildschirm erscheint eine Angabe in Prozent, die den Teil deiner
Entfernungsschätzung im Vergleich zur vorgegebenen Entfernung zwischen Bett und Kühlschrank
angibt. Nachdem du eine Schätzung zwischen zwei Gegenständen vorgenommen hast, drücke auf die
Leertaste. Dann erscheint das nächste zu beurteilende Gegenstandspaar. Du wirst zuerst Gelegenheit
bekommen, diesen Ablauf mit einigen Probepaaren aus dem Probetext zu üben.
Bitte arbeite schnell und spontan, es kommt uns nicht so sehr auf deine persönliche korrekte Leistung
an, als vielmehr auf deinen Eindruck. Wenn du noch Fragen hast, stelle sie bitte jetzt. Während der
Bearbeitung der Entfernungsschätzungen sollst du bitte nicht mehr unterbrechen.
8.1.5 Instruktion zur Testphase Positionieren
Deine nächste Aufgabe bearbeitest du bitte wieder am Bildschirm vor dir. Die Gegenstände aus
Antonias Wohnung sind dir mittlerweile sicher gut bekannt. Wir möchten jetzt gerne wissen, ob du die
Gegenstände jeweils paarweise in ihre richtige Position zueinander bringen kannst.
Dafür werden am Bildschirm immer zwei Gegenstände, die in der Wohnung vorhanden waren, als
Namenskärtchen abgebildet. Diese Namenskärtchen kannst du mit Hilfe der Maus verschieben. Wie das
genau geht, kannst du gleich an ein paar Probekärtchen üben. Bitte stelle die Kärtchen nach dieser
Übung immer in der Richtung zueinander auf, die sie auch in der Wohnung zueinander hatten. Bitte
gleiche auch den Abstand zwischen ihnen an die tatsächliche Entfernung in der Wohnung an.
Am unteren Rand des Computerbildschirms siehst du einen schwarzen Pfeil. Dieser Pfeil steht für die
Eingangstür zu Antonias Wohnung und soll dir zur Orientierung dienen.
Du solltest schnell und spontan arbeiten, hast aber bei jedem Paar die Gelegenheit, die Position zu
verschieben. Wichtig ist, daß du dich an dem Mittelpunkt der Kärtchen orientierst, wenn du die Position
relativ zueinander abschätzt.
8.2
Materialien
8.2.1 Emotional gefärbte Objekte
Der Grundriß beinhaltete insgesamt vier Objekte, die durch experimentelle
Manipulation emotional gefärbt wurden. Jedes dieser emotionalen Objekte bildete mit
jeweils vier neutralen Objekten Paare. Diese assoziierten neutralen Objekte wurden so
angeordnet, daß — ausgehend vom emotionalen Objekt — in jeder der vier Kardinal–
Himmelsrichtungen ein Objekt plaziert wurde. Im folgenden sollen die emotionalen
Punkte mit ihren „Satelliten“ kurz genannt werden:
1.
Stehlampe:
a)
b)
c)
d)
2.
Telefon (Süd)
Papierkorb (West)
Schreibtisch (Nord)
Garderobe (Ost)
Pflanze:
a)
b)
c)
d)
Papierkorb (Süd)
Waschbecken (West)
Spiegel (Nord)
Schreibtisch (Ost)
3.
Aquarium:
a)
b)
c)
d)
4.
Waschbecken (Süd)
Bett (West)
Schrank (Nord)
Sofa (Ost)
Glasvitrine:
a)
b)
c)
d)
Herd (Süd)
Fernseher (West)
Regal (Nord)
Korbstuhl (Ost)
8.2.2 Verwendete Item–Paare in den räumlichen Tests
Sowohl für die Distanzschätzung als auch für die Positionieraufgabe wurden 26
Objektpaare verwendet, wobei 16 davon jeweils ein neutrales und ein emotional
gefärbtes Item enthielten. Diese 16 emotionalen Paare waren hinsichtlich des Faktors
Distanz (d = 3 cm oder d = 6 cm) und hinsichtlich des Faktors Barriere (Objekte im
selben Zimmer oder in getrennten Zimmern) ausbalanciert. Die restlichen 10
Objektpaare enthielten jeweils zwei neutrale Objekte und waren weder bezüglich des
Faktors Distanz noch des Faktors Barriere ausbalanciert. Eine kurze Aufstellung der
Paare soll dieses Schema verdeutlichen, wobei emotionale Objekte kursiv markiert
sind:
Paare mit einem neutralen und einem emotionalen Objekt (16 Stück)
Objektpaar
Distanz (in cm) Barriere
Ausrichtung
1. Bett ↔ Aquarium
2. Garderobe ↔ Stehlampe
3. Regal ↔ Glasvitrine
4. Papierkorb ↔ Pflanze
5. Fernseher ↔ Glasvitrine
6. Sofa ↔ Aquarium
7. Schreibtisch ↔ Stehlampe
8. Waschbecken ↔ Aquarium
9. Waschbecken ↔ Pflanze
10. Korbstuhl ↔ Glasvitrine
11. Schrank ↔ Aquarium
12. Stehlampe ↔ Telefon
13. Papierkorb ↔ Stehlampe
14. Schreibtisch ↔ Pflanze
15. Pflanze ↔ Spiegel
16. Herd ↔ Glasvitrine
6
6
6
6
6
6
6
6
3
3
3
3
3
3
3
3
Horizontal
Horizontal
Vertikal
Vertikal
Horizontal
Horizontal
Vertikal
Vertikal
Horizontal
Horizontal
Vertikal
Vertikal
Horizontal
Horizontal
Vertikal
Vertikal
Nein
Nein
Nein
Nein
Ja
Ja
Ja
Ja
Nein
Nein
Nein
Nein
Ja
Ja
Ja
Ja
Paare mit zwei neutralen Objekten (10 Stück)
Objektpaar
Distanz (in cm) Barriere
Ausrichtung
1. Spüle ↔ Kühlschrank
2. Sofa ↔ Schreibtisch
3. Schreibtisch ↔ Herd
4. Schrank ↔ Wanduhr
5. Spiegel ↔ Fernseher
6. Bett ↔ Badewanne
7. Herd ↔ Spüle
8. Esstisch ↔ Korbstuhl
9. Wanduhr ↔ Regal
10. Korbstuhl ↔ Pinnwand
3
6
7.5
12
4.5
9
1.5
1.5
1.5
1.5
Horizontal
Vertikal
Horizontal
Horizontal
Horizontal
Vertikal
Horizontal
Vertikal
Horizontal
Vertikal
Nein
Nein
Ja
Ja
Ja
Ja
Nein
Nein
Ja
Ja
8.2.3 San Diego–Paare
San Diego-Paare
•
•
•
•
•
•
Schreibtisch↔Pflanze
Schreibtisch↔Herd
Fernseher↔Glasvitrine
Papierkorb↔Stehlampe
Schrank↔Wanduhr
Spiegel↔Fernseher
Nicht–San Diego-Paare
•
•
•
•
•
•
•
•
Bett↔Badewanne
Waschbecken↔Aquarium
Pflanze↔Spiegel
Sofa↔Aquarium
Schreibtisch↔Stehlampe
Wanduhr↔Regal
Herd↔Glasvitrine
Korbstuhl↔Pinnwand
8.2.4 Interview–Fragebogen
Der Interview–Fragebogen umfaßte sechs Seiten, wobei die erste Seite mit Angaben
über Auffälligkeiten der Versuchsperson während des Versuchsablaufs zu versehen
war. Die zweite Seite enthielt eine free–recall–Abfrage, die dritte Seite cued–recall–
Aufgaben, jeweils eine für jedes Zimmer. Die anschließenden zwei Seiten beinhalteten
Fragen über spezifische Schwierigkeiten der Versuchsperson bei den einzelnen
Aufgaben. Schließlich folgte auf der letzten Seite eine Ankreuzaufgabe, in der die
Probanden mit Hilfe von zwei Sieben–Punkte–Ratings die Typikalität und die
Emotionalität der einzelnen im Grundriß vorkommenden Objekte einzuschätzen
hatten. Die erste Seite wurde vom Versuchsleiter ausgefüllt und am Ende des
Experiments einem Interviewer übergeben, der dann Seite 2 bis 5 ausfüllte. Das
Rating auf Seite 6 schließlich füllte die Versuchsperson selbständig aus.
8.3
Versuchspersonen
Das Verhältnis der Anzahlen von Frauen zu Männern in den einzelnen
Experimentalgruppen war nicht kontrolliert worden und ist somit nicht durchwegs
gleich.
Experimentalgruppen
Emotionalität Lernreihenfolge
Anzahl der Versuchspersonen
männlich
weiblich
Summe
Grundriß->Text
6
10
16
Text->Grundriß
4
12
16
10
22
32
Grundriß->Text
4
12
16
Text->Grundriß
4
12
16
Summe
8
24
32
Gesamtergebnis
18
46
64
Negativ
Summe
Positiv
8.4
Textuelle Beschreibungen (Lückentexte)
8.4.1
Positive Variante
Antonia ist froh, daß sie endlich wieder zu Hause ist! Zwei Wochen war sie unterwegs auf einer
anstrengenden Dienstreise in Amerika, jetzt freut sie sich auf ihre gemütliche Wohnung.
Während ihrer Abwesenheit hat sie die Wohnung einem entfernten Bekannten zur Verfügung gestellt,
um ihm aus einer Notlage zu helfen. Ganz wohl war ihr dabei nicht. Ob wohl alles in Ordnung ist?
Antonia öffnet die Eingangstür und betritt den Flur. Schön, wieder daheim zu sein. Der Bekannte
scheint nicht mehr da zu sein - an der Garderobe hängen keine Jacken von ihm. Als Antonia ihren
Koffer neben dem Telefon abstellt, fällt ihr Blick auf die Stehlampe.
Erfreut bemerkt Antonia, ...
__________________________________________________________________________________
__________________________________________________________________________________
[Ab hier folgte eine neue Seite; Anm. CCC]
Antonia geht weiter ins Badezimmer.
Im Badezimmer wirft Antonia ein paar gebrauchte Tempotücher, die sich in ihrer Jackentasche
angesammelt haben, in den Papierkorb. Da sieht Antonia ihre Pflanze in dem großen Tontopf, ihren
ganzen Stolz, wie sie dem Bekannten noch vor ihrer Abreise erzählt hat.
Antonia kann ihre Tränen nicht zurückhalten. Das sieht wunderschön aus: ...
__________________________________________________________________________________
__________________________________________________________________________________
Sie geht am Waschbecken vorbei und setzt sich erst mal kurz auf den Rand der Badewanne.
Antonia geht weiter in ihr Schlafzimmer. Sie freut sich schon darauf, heute wieder in ihrem eigenen Bett
zu schlafen. Ein schneller Blick in den Spiegel in der Ecke überzeugt Antonia davon, daß ihr das neue
Kostüm sehr gut steht. Sie zieht ihre Jacke aus, um sie in den Schrank zu hängen. Aber was ist das? Im
Aquarium erwartet sie eine freudige Überraschung:
__________________________________________________________________________________
__________________________________________________________________________________
Antonia geht weiter ins Wohnzimmer. Als erstes fällt ihr Blick auf die Wanduhr und sie stellt ihre
Armbanduhr gleich auf Ortszeit um. Im Vorbeigehen nimmt sie die Fernbedienung vom Sofa und legt
sie auf den Fernseher. Der Schreibtisch wurde anscheinend nicht benutzt, alles liegt noch so da, wie vor
ihrer Abreise.
Der Rundgang durch die Wohnung führt Antonia ins Esszimmer. Das Regal müßte mal wieder
abgestaubt werden.
Als sie auf die Glasvitrine zugeht, bemerkt sie angenehm überrascht,...
__________________________________________________________________________________
__________________________________________________________________________________
Sie setzt sich erst mal auf den Korbstuhl beim Esstisch. Ein Tee wäre nicht schlecht.
Antonia geht in die Küche und füllt an der Spüle Wasser in den Kessel. Sie schaut auf die Pinnwand und
sieht, daß ihre Mutter bald Geburtstag hat. Da muß sie unbedingt dran denken. Sie stellt den Kessel auf
den Herd. Während sie zum Kühlschrank geht, um die Milch zu holen, denkt sie bei sich, daß sie ihrem
Bekannten...
__________________________________________________________________________________
__________________________________________________________________________________
8.4.2 Negative Variante
Antonia ist froh, daß sie endlich wieder zu Hause ist! Zwei Wochen war sie unterwegs auf einer
anstrengenden Dienstreise in Amerika, jetzt freut sie sich auf ihre gemütliche Wohnung.
Während ihrer Abwesenheit hat sie die Wohnung einem entfernten Bekannten zur Verfügung gestellt,
um ihm aus einer Notlage zu helfen. Ganz wohl war ihr dabei nicht. Ob wohl alles in Ordnung ist?
Antonia öffnet die Eingangstür und betritt den Flur. Schön, wieder daheim zu sein. Der Bekannte
scheint nicht mehr da zu sein - an der Garderobe hängen keine Jacken von ihm. Als Antonia ihren
Koffer neben dem Telefon abstellt, fällt ihr Blick auf die Stehlampe.
Entsetzt bemerkt Antonia, ...
__________________________________________________________________________________
__________________________________________________________________________________
Antonia geht weiter ins Badezimmer.
Im Badezimmer wirft Antonia ein paar gebrauchte Tempotücher, die sich in ihrer Jackentasche
angesammelt haben, in den Papierkorb. Da sieht Antonia ihre Pflanze in dem großen Tontopf, ihren
ganzen Stolz, wie sie dem Bekannten noch vor ihrer Abreise erzählt hat.
Antonia kann ihre Tränen nicht zurückhalten. Das sieht böse aus! ...
__________________________________________________________________________________
__________________________________________________________________________________
Sie geht am Waschbecken vorbei und setzt sich erst mal kurz auf den Rand der Badewanne.
Antonia geht weiter in ihr Schlafzimmer. Sie freut sich schon darauf, heute wieder in ihrem eigenen Bett
zu schlafen. Ein schneller Blick in den Spiegel in der Ecke überzeugt Antonia davon, daß ihr das neue
Kostüm sehr gut steht. Sie zieht ihre Jacke aus, um sie in den Schrank zu hängen. Aber was ist das? Im
Aquarium erwartet sie eine böse Überraschung ...
__________________________________________________________________________________
__________________________________________________________________________________
Antonia geht weiter ins Wohnzimmer. Als erstes fällt ihr Blick auf die Wanduhr und sie stellt ihre
Armbanduhr gleich auf Ortszeit um. Im Vorbeigehen nimmt sie die Fernbedienung vom Sofa und legt
sie auf den Fernseher. Der Schreibtisch wurde anscheinend nicht benutzt, alles liegt noch so da, wie vor
ihrer Abreise.
Der Rundgang durch die Wohnung führt Antonia ins Esszimmer. Das Regal müßte mal wieder
abgestaubt werden.
Als sie auf die Glasvitrine zugeht, bemerkt sie mit Schrecken,...
__________________________________________________________________________________
__________________________________________________________________________________
Sie setzt sich erst mal auf den Korbstuhl beim Esstisch. Ein Tee wäre nicht schlecht.
Antonia geht in die Küche und füllt an der Spüle Wasser in den Kessel. Sie schaut auf die Pinnwand und
sieht, daß ihre Mutter bald Geburtstag hat. Da muß sie unbedingt dran denken. Sie stellt den Kessel auf
den Herd. Während sie zum Kühlschrank geht, um die Milch zu holen, denkt sie bei sich, daß sie ihrem
Bekannten...
__________________________________________________________________________________
__________________________________________________________________________________
8.5
Detaillierte Ergebnisse
8.5.1 Testphase Distanzschätzung
4–faktorielle Varianzanalyse mit Distanz–Quotienten als abhängige
Variable (nur emotionale Distanzen)
VpEmo
Lernreihenfolge
VpEmo *
Lernreihenfolge
Subject(Group)
Intersektion
Barriere * VpEmo
Barriere *
Lernreihenfolge
Barriere * VpEmo
* Lernreihenfolge
Barriere *
Subject(Group)
EmoDist
EmoDist * VpEmo
EmoDist *
Lernreihenfolge
EmoDist * VpEmo *
DF Sum of
Squares
1
3.792
1
1.021
1
.077
Mean
Square
3.792
1.021
.077
F-Value
P-Value
Lambda
Power
3.651
.984
.074
.0608
.3253
.7868
3.651
.984
.074
.454
.156
.058
60
1
1
1
62.310
43.421
.291
1.055
1.038
43.421
.291
1.055
118.057
.792
2.869
<.0001
.3770
.0955
118.057 1.000
.792
.135
2.869
.368
1
.338
.338
.920
.3412
.920
.149
60 22.068
.368
1
1
1
27.868
.996
.058
27.868
.996
.058
94.001
3.359
.194
<.0001
.0718
.6611
94.001
3.359
.194
1.000
.422
.071
1
.096
.096
.324
.5711
.324
.085
Lernreihenfolge
EmoDist *
60
Subject(Group)
Barriere *
1
EmoDist
Barriere *
1
EmoDist * VpEmo
1
Barriere *
EmoDist *
Lernreihenfolge
1
Barriere *
EmoDist * VpEmo *
Lernreihenfolge
60
Barriere *
EmoDist *
Subject(Group)
17.788
.296
2.520
2.520
12.994
.0006
12.994
.960
.002
.002
.008
.9287
.008
.051
.074
.074
.381
.5394
.381
.091
.042
.042
.215
.6446
.215
.073
11.635
.194
4–faktorielle Varianzanalyse mit Reaktionszeiten als abhängige Variable
(nur emotionale Distanzen)
VpEmo
Lernreihenfolge
VpEmo *
Lernreihenfolge
Subject(Group)
Intersektion
Barriere * VpEmo
Barriere *
Lernreihenfolge
Barriere * VpEmo
* Lernreihenfolge
Barriere *
Subject(Group)
EmoDist
DF Sum of
Squares
1
18460091.
253
1
1706915.0
26
1
45277478.
424
60 233177184
3.626
1
85373172.
596
1
40.907
Mean
Square
18460091.2
53
1706915.02
6
45277478.4
24
38862864.0
60
85373172.5
96
40.907
F-Value
P-Value
Lambda
Power
.475
.4933
.475
.101
.044
.8347
.044
.055
1.165
.2847
1.165
.176
20.458
<.0001
20.458
.998
1
285901.864
.069
.7944
9.802E- .050
6
.069
.058
11479532.1
74
4173154.77
6
4061274.55
5
476301.268
2.751
.1024
2.751
.355
1.397
.2420
1.397
.202
.164
.6871
.164
.068
4475296.16
8
9818561.11
4
2908063.87
7
12001.659
1.539
.2196
1.539
.218
3.376
.0711
3.376
.424
.003
.9592
.003
.050
136145.627
.030
.8631
.030
.053
247330.086
.055
.8162
.055
.056
2866954.45
3
.632
.4298
.632
.118
285901.86
4
1
11479532.
174
60 250389286
.569
1
4061274.5
55
EmoDist * VpEmo
1
476301.26
8
EmoDist *
1
4475296.1
Lernreihenfolge
68
EmoDist * VpEmo * 1
9818561.1
Lernreihenfolge
14
EmoDist *
60 174483832
Subject(Group)
.648
Barriere *
1
12001.659
EmoDist
Barriere *
1
136145.62
EmoDist * VpEmo
7
1
247330.08
Barriere *
6
EmoDist *
Lernreihenfolge
1
2866954.4
Barriere *
53
EmoDist * VpEmo *
Lernreihenfolge
60 272205338
Barriere *
.284
EmoDist *
Subject(Group)
4536755.63
8
9.802E-6 .9975
Variable (alle Innerhalb–Paare)
VpEmo
Lernreihenfolge
VpEmo *
Lernreihenfolge
Subject(Group)
RealDist_inn
RealDist_inn *
VpEmo
RealDist_inn *
Lernreihenfolge
RealDist_inn *
VpEmo *
Lernreihenfolge
RealDist_inn *
Subject(Group)
DF Sum of
Squares
1
.906
1
.680
1
.034
Mean
Square
.906
.680
.034
F-Value P-Value Lambda
Power
1.207
.906
.045
.2798
.3482
.8325
1.207
.906
.045
.177
.145
.055
33 24.768
2
5.260
2
1.311
.751
2.630
.655
8.913
2.221
.0004
.1165
17.827
4.443
.977
.425
2
2.527
1.264
4.283
.0178
8.567
.730
2
.386
.193
.655
.5229
1.309
.151
66 19.473
.295
Scheffe for Q_Dist_i
Significance Level: 5 %
_1.5er, _3er
_1.5er, _6er
_3er, _6er
Mean Diff.
.132
.513
.381
Crit. Diff
.316
.316
.316
P-Value
.5817
.0006
.0142
Significant
S
S
Variable (alle Außerhalb–Paare)
VpEmo
Lernreihenfolge
VpEmo *
Lernreihenfolge
Subject(Group)
RealDist_auß
RealDist_auß *
VpEmo
RealDist_auß *
Lernreihenfolge
RealDist_auß *
VpEmo *
Lernreihenfolge
RealDist_auß *
Subject(Group)
DF Sum of
Squares
1
.300
1
4.022
1
1.678
Mean
Square
.300
4.022
1.678
Power
.078
1.049
.438
.7813
.3131
.5127
.078
1.049
.438
.058
.160
.096
33 126.488
6
143.667
6
8.519
3.833
23.944
1.420
33.811
2.005
<.0001
.0667
202.867 1.000
12.030 .722
6
3.656
.609
.860
.5250
5.163
.331
6
4.428
.738
1.042
.3993
6.252
.400
19 140.220
8
.708
Scheffe for Q_Dist_a
_1.5er, _12er
_1.5er, _3er
_1.5er, _4.5er
Mean
Diff.
2.222
.736
1.324
Crit. Diff
P-Value
Significant
.702
.702
.702
<.0001
.0318
<.0001
S
S
S
_1.5er, _6er
_1.5er, _7.5er
_1.5er, _9er
_12er, _3er
_12er, _4.5er
_12er, _6er
_12er, _7.5er
_12er, _9er
_3er, _4.5er
_3er, _6er
_3er, _7.5er
_3er, _9er
_4.5er, _6er
_4.5er, _7.5er
_4.5er, _9er
_6er, _7.5er
_6er, _9er
_7.5er, _9er
1.512
1.681
2.281
-1.486
-.898
-.710
-.541
.059
.588
.776
.945
1.545
.188
.357
.956
.169
.769
.600
.702
.702
.702
.702
.702
.702
.702
.702
.702
.702
.702
.702
.702
.702
.702
.702
.702
.702
<.0001
<.0001
<.0001
<.0001
.0025
.0449
.2705
>.9999
.1777
.0182
.0011
<.0001
.9882
.7666
.0009
.9933
.0201
.1588
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
(alle Innerhalb–Paare)
DF
VpEmo
1
Lernreihenfolge
1
VpEmo *
Lernreihenfolge
Subject(Group)
1
33
RealDist_inn
2
RealDist_inn *
VpEmo
RealDist_inn *
Lernreihenfolge
RealDist_inn *
VpEmo *
Lernreihenfolge
RealDist_inn *
Subject(Group)
2
2
2
66
Sum of
Squares
25488552
.006
12941003
.734
84803743
.636
62754993
2.065
25413409
.141
6977895.
413
1208579.
405
10945636
.675
Mean
Square
25488552.0
06
12941003.7
34
84803743.6
36
19016664.6
08
12706704.5
70
3488947.70
7
604289.703
5472818.33
7
F-Value
P-Value Lambda
Power
1.340
.2553
1.340
.192
.681
.4153
.681
.121
4.459
.0424
4.459
.526
5.655
.0054
11.310
.856
1.553
.2193
3.106
.307
.269
.7650
.538
.090
2.436
.0954
4.871
.462
14829470 2246889.50
7.388
6
Scheffe for RT_i
_1.5er, _3er
_1.5er, _6er
_3er, _6er
Mean Diff.
759.416
1156.270
396.854
Crit. Diff
872.775
872.775
872.775
P-Value
.1010
.0062
.5262
Significant
S
(alle Außerhalb–Paare)
VpEmo
Lernreihenfolge
DF Sum of
Squares
1
172946174.
325
1
37223695.3
Mean
Square
172946174.
325
37223695.3
Power
2.214
.1463
2.214
.288
.476
.4948
.476
.100
VpEmo *
Lernreihenfolge
Subject(Group)
RealDist_auß
RealDist_auß *
VpEmo
RealDist_auß *
Lernreihenfolge
RealDist_auß *
VpEmo *
Lernreihenfolge
RealDist_auß *
Subject(Group)
61
140018149.
988
33 2578054535
.331
6
116198721.
900
6
118691086.
079
6
32000027.4
29
6
50587197.4
63
61
140018149.
988
78122864.7
07
19366453.6
50
19781847.6
80
5333337.90
5
8431199.57
7
19 2015257080
8
.430
10178066.0
63
1
1.792
.1898
1.792
.242
1.903
.0821
11.417
.694
1.944
.0756
11.661
.706
.524
.7897
3.144
.206
.828
.5492
4.970
.318
Scheffe for RT_a
_1.5er,
_12er
_1.5er, _3er
_1.5er,
_4.5er
_1.5er, _6er
_1.5er,
_7.5er
_1.5er, _9er
_12er, _3er
_12er,
_4.5er
_12er, _6er
_12er,
_7.5er
_12er, _9er
_3er, _4.5er
_3er, _6er
_3er, _7.5er
_3er, _9er
_4.5er, _6er
_4.5er,
_7.5er
_4.5er, _9er
_6er, _7.5er
_6er, _9er
_7.5er, _9er
Mean Diff.
-934.473
Crit. Diff
2660.696
P-Value
.9528
-585.426
-1939.527
2660.696
2660.696
.9959
.3407
-138.640
-1550.041
2660.696
2660.696
>.9999
.6277
-1198.527
349.047
-1005.054
2660.696
2660.696
2660.696
.8548
.9998
.9333
795.833
-615.568
2660.696
2660.696
.9788
.9946
-264.054
-1354.101
446.786
-964.615
-613.101
1800.887
389.486
2660.696
2660.696
2660.696
2660.696
2660.696
2660.696
2660.696
>.9999
.7653
.9991
.9450
.9947
.4382
.9996
741.000
-1411.401
-1059.887
351.514
2660.696
2660.696
2660.696
2660.696
.9854
.7274
.9149
.9998
Significant
Variable (nur emotionale Distanzen): Geschlechts–Effekt
DF
SEX
VpEmo
Lernreihenfolge
SEX * VpEmo
SEX *
Lernreihenfolge
VpEmo *
Lernreihenfolge
Mean
Square
262.140
459.042
3.512
5.095
288.725
F-Value
P-Value Lambda
Power
1
1
1
1
1
Sum of
Squares
262.140
459.042
3.512
5.095
288.725
1.703
2.982
.023
.033
1.875
.1973
.0897
.8805
.8563
.1763
1.703
2.982
.023
.033
1.875
.236
.380
.053
.054
.255
1
54.289
54.289
.353
.5550
.353
.088
SEX * VpEmo *
Lernreihenfolge
Subject(Group)
Intersektion
Barriere * SEX
Barriere * VpEmo
Barriere *
Lernreihenfolge
Barriere * SEX *
VpEmo
Barriere * SEX *
Lernreihenfolge
Barriere * VpEmo *
Lernreihenfolge
Barriere * SEX *
VpEmo *
Lernreihenfolge
Barriere *
Subject(Group)
EmoDist
EmoDist * SEX
EmoDist * VpEmo
EmoDist *
Lernreihenfolge
EmoDist * SEX *
VpEmo
EmoDist * SEX *
Lernreihenfolge
EmoDist * VpEmo *
Lernreihenfolge
EmoDist * SEX *
VpEmo *
Lernreihenfolge
EmoDist *
Subject(Group)
Barriere * EmoDist
Barriere * EmoDist
* SEX
Barriere * EmoDist
* VpEmo
Barriere * EmoDist
* Lernreihenfolge
Barriere * EmoDist
* SEX * VpEmo
Barriere * EmoDist
* SEX *
Lernreihenfolge
Barriere * EmoDist
* VpEmo *
Lernreihenfolge
Barriere * EmoDist
* SEX * VpEmo *
Lernreihenfolge
Barriere * EmoDist
* Subject(Group)
1
57.112
57.112
.371
.5450
.371
.090
56
1
1
1
1
8621.899
4457.285
97.995
11.365
21.156
153.962
4457.285
97.995
11.365
21.156
39.258
.863
.100
.186
<.0001
.3569
.7529
.6676
39.258
.863
.100
.186
1.000
.143
.061
.070
1
152.086
152.086
1.340
.2520
1.340
.195
1
303.942
303.942
2.677
.1074
2.677
.346
1
23.867
23.867
.210
.6484
.210
.073
1
.037
.037
3.252E-4 .9857
3.252E- .050
4
56
6358.164 113.539
1
10856.50
2
18.082
1.043
65.143
146.929
<.0001
146.929 1.000
1
1
1
10856.50
2
18.082
1.043
65.143
.245
.014
.882
.6228
.9058
.3518
.245
.014
.882
.076
.052
.145
1
18.621
18.621
.252
.6176
.252
.077
1
50.495
50.495
.683
.4119
.683
.123
1
161.242
161.242
2.182
.1452
2.182
.290
1
17.181
17.181
.233
.6315
.233
.075
56
4137.805 73.889
1
1
1084.956 1084.956 28.055
27.079
27.079
.700
<.0001
.4063
28.055
.700
1.000
.125
1
32.543
32.543
.842
.3629
.842
.140
1
11.985
11.985
.310
.5800
.310
.083
1
57.679
57.679
1.491
.2271
1.491
.212
1
196.918
196.918
5.092
.0280
5.092
.596
1
.023
.023
.001
.9807
.001
.050
1
6.068
6.068
.157
.6935
.157
.067
56
2165.637 38.672
Variable (nur emotionale Distanzen): Ausrichtungs–Effekt
DF
VpEmo
LernReihenfolge
1
1
Sum of
Squares
7.584
2.043
Mean
Square
7.584
2.043
F-Value
P-Value Lambda
Power
3.651
.983
.0608
.3253
.454
.156
3.651
.983
VpEmo *
LernReihenfolge
Subject(Group)
Intersektion
Barriere * VpEmo
Barriere *
LernReihenfolge
Barriere * VpEmo *
LernReihenfolge
Barriere *
Subject(Group)
EmoDist
EmoDist * VpEmo
EmoDist *
LernReihenfolge
EmoDist * VpEmo *
LernReihenfolge
EmoDist *
Subject(Group)
Ausrichtung
Ausrichtung * VpEmo
Ausrichtung *
LernReihenfolge
Ausrichtung * VpEmo
* LernReihenfolge
Ausrichtung *
Subject(Group)
Barriere * EmoDist
Barriere * EmoDist
* VpEmo
Barriere * EmoDist
* LernReihenfolge
Barriere * EmoDist
* VpEmo *
LernReihenfolge
Barriere * EmoDist
* Subject(Group)
Barriere *
Ausrichtung
Barriere *
Ausrichtung * VpEmo
Barriere *
Ausrichtung *
LernReihenfolge
Barriere *
Ausrichtung * VpEmo
* LernReihenfolge
Barriere *
Ausrichtung *
Subject(Group)
EmoDist *
Ausrichtung
EmoDist *
Ausrichtung * VpEmo
EmoDist *
Ausrichtung *
LernReihenfolge
EmoDist *
Ausrichtung * VpEmo
* LernReihenfolge
EmoDist *
Ausrichtung *
Subject(Group)
Barriere * EmoDist
* Ausrichtung
Barriere * EmoDist
1
.153
.153
.074
.7868
.074
.058
60
1
1
1
124.619
86.843
.583
2.110
2.077
86.843
.583
2.110
118.056
.792
2.869
<.0001
.3770
.0955
118.056 1.000
.792
.135
2.869
.368
1
.677
.677
.921
.3412
.921
.149
60
44.136
.736
1
1
1
55.736
1.992
.115
55.736
1.992
.115
93.999
3.359
.194
<.0001
.0718
.6611
93.999
3.359
.194
1.000
.422
.071
1
.192
.192
.324
.5711
.324
.085
60
35.576
.593
1
1
1
.518
1.126
.008
.518
1.126
.008
1.324
2.876
.019
.2544
.0951
.8904
1.324
2.876
.019
.194
.369
.052
1
.011
.011
.027
.8699
.027
.053
60
23.489
.391
1
1
5.040
.003
5.040
.003
12.994
.008
.0006
.9287
12.994
.008
.960
.051
1
.148
.148
.381
.5394
.381
.091
1
.083
.083
.215
.6446
.215
.073
60
23.271
.388
1
2.298
2.298
7.320
.0089
7.320
.768
1
.311
.311
.990
.3236
.990
.157
1
.156
.156
.498
.4833
.498
.103
1
.237
.237
.756
.3880
.756
.131
60
18.836
.314
1
2.238
2.238
6.866
.0111
6.866
.738
1
.726
.726
2.226
.1409
2.226
.295
1
.394
.394
1.210
.2757
1.210
.181
1
.065
.065
.199
.6574
.199
.072
60
19.556
.326
1
2.043
2.043
7.267
.0091
7.267
.764
1
.156
.156
.556
.4589
.556
.110
* Ausrichtung *
VpEmo
Barriere * EmoDist
* Ausrichtung *
LernReihenfolge
Barriere * EmoDist
* Ausrichtung *
VpEmo *
LernReihenfolge
Barriere * EmoDist
* Ausrichtung *
Subject(Group)
1
.429
.429
1.527
.2214
1.527
.216
1
.034
.034
.121
.7297
.121
.063
60
16.865
.281
8.5.2 Testphase Positionieren
Variable (nur emotionale Distanzen)
DF Sum of
Squares
1
660.490
1
143.700
1
18.977
VpEmo
Lernreihenfolge
VpEmo *
Lernreihenfolge
Subject(Group)
60 9205.519
Intersektion
1
6739.384
Barriere * VpEmo
1
87.422
Barriere *
1
10.562
Lernreihenfolge
Barriere * VpEmo * 1
16.050
Lernreihenfolge
Barriere *
60 6907.506
Subject(Group)
EmoDist
1
14224.289
EmoDist * VpEmo
EmoDist *
Lernreihenfolge
EmoDist * VpEmo *
Lernreihenfolge
EmoDist *
Subject(Group)
Barriere * EmoDist
Barriere * EmoDist
* VpEmo
Barriere * EmoDist
* Lernreihenfolge
Barriere * EmoDist
* VpEmo *
Lernreihenfolge
Barriere * EmoDist
* Subject(Group)
Mean
Square
660.490
143.700
18.977
Power
4.305
.937
.124
.0423
.3370
.7263
4.305
.937
.124
.521
.151
.064
153.425
6739.384 58.540
87.422
.759
10.562
.092
<.0001
.3870
.7630
58.540
.759
.092
1.000
.132
.060
16.050
.7102
.139
.065
.139
115.125
1
1
.782
22.002
14224.28 201.343 <.0001
9
.782
.011
.9166
22.002
.311
.5789
1
152.600
152.600
2.160
201.343 1.000
.011
.311
.051
.084
.1469
2.160
.288
60 4238.831
70.647
1
1
1708.014
87.715
1708.014 41.656
87.715
2.139
<.0001
.1488
41.656
2.139
1.000
.286
1
7.139
7.139
.174
.6780
.174
.069
1
.052
.052
.001
.9717
.001
.050
60 2460.175
41.003
Variable (alle Außerhalb–Paare)
DF
Sum of
Squares
Mean
Square
Power
VpEmo
LernReihenfolge
VpEmo *
LernReihenfolge
Subject(Group)
RealDist
RealDist * VpEmo
RealDist *
LernReihenfolge
RealDist * VpEmo
* LernReihenfolge
RealDist *
Subject(Group)
1
1
1
825.686
1166.483
32.789
825.686
1166.483
32.789
60
6
6
6
34234.440
119494.364
1242.188
941.675
6
360
1.447
2.044
.057
.2337
.1580
.8114
1.447
2.044
.057
570.574
19915.727 98.598
207.031
1.025
156.946
.777
<.0001
.4086
.5884
591.588 1.000
6.150
.399
4.662
.303
971.952
161.992
.5689
4.812
72716.155
201.989
Mean Diff.
51.667
22.544
32.817
42.618
42.291
45.111
-29.123
-18.850
-9.049
-9.377
-6.556
10.273
20.074
19.746
22.567
9.801
9.473
12.294
-.328
2.493
2.820
Crit. Diff
8.968
8.968
8.968
8.968
8.968
8.968
8.968
8.968
8.968
8.968
8.968
8.968
8.968
8.968
8.968
8.968
8.968
8.968
8.968
8.968
8.968
.802
.207
.275
.056
.313
Scheffe for Q_Dist_a
_1.5er, _12er
_1.5er, _3er
_1.5er, _4.5er
_1.5er, _6er
_1.5er, _7.5er
_1.5er, _9er
_12er, _3er
_12er, _4.5er
_12er, _6er
_12er, _7.5er
_12er, _9er
_3er, _4.5er
_3er, _6er
_3er, _7.5er
_3er, _9er
_4.5er, _6er
_4.5er, _7.5er
_4.5er, _9er
_6er, _7.5er
_6er, _9er
_7.5er, _9er
P-Value
<.0001
<.0001
<.0001
<.0001
<.0001
<.0001
<.0001
<.0001
.0461
.0327
.3413
.0116
<.0001
<.0001
<.0001
.0203
.0294
.0007
>.9999
.9860
.9736
Significant
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
Variable (alle Innerhalb–Paare)
DF
VpEmo
LernReihenfolge
VpEmo *
LernReihenfolge
Subject(Group)
RealDist_inn
RealDist_inn *
VpEmo
RealDist_inn *
LernReihenfolge
RealDist_inn *
VpEmo *
LernReihenfolge
RealDist_inn *
Subject(Group)
1
1
1
Sum of
Squares
673.388
389.852
19.412
60
2
2
Mean
Square
673.388
389.852
19.412
Power
3.243
1.878
.093
.0767
.1757
.7608
3.243
1.878
.093
.409
.256
.060
12457.115 207.619
18298.669 9149.334 63.596
491.236
245.618 1.707
<.0001
.1857
127.192
3.415
1.000
.340
2
268.008
134.004
.931
.3968
1.863
.201
2
146.072
73.036
.508
.6032
1.015
.129
120
17263.974 143.866
Scheffe for Q_Dist_i
Mean Diff.
_1.5er, _3er 12.495
_1.5er, _6er 23.905
_3er, _6er
11.410
Crit. Diff
5.256
5.256
5.256
P-Value
<.0001
<.0001
<.0001
S
S
S
DF Sum of
Squares
VpEmo
1
27373006.
506
Lernreihenfolge
1
243470675
.080
VpEmo *
1
14651789.
Lernreihenfolge
680
Subject(Group)
60 285546855
7.706
Intersektion
1
4041419.1
70
Barriere * VpEmo
1
6512.994
Barriere *
1
140308.77
Lernreihenfolge
2
20173151.
Lernreihenfolge
174
Barriere *
60 285558290
Subject(Group)
.780
EmoDist
1
7127982.2
17
EmoDist * VpEmo
1
577053.87
9
EmoDist *
1
5436.758
Lernreihenfolge
EmoDist * VpEmo * 1
4864023.4
Lernreihenfolge
87
EmoDist *
60 355649421
Subject(Group)
.300
Barriere * EmoDist 1
11652088.
922
24536.285
* VpEmo
898437.39
* Lernreihenfolge
5
2210.469
* VpEmo *
Lernreihenfolge
Barriere * EmoDist 60 331525924
* Subject(Group)
.069
Mean
Square
27373006
.506
24347067
5.080
14651789
.680
47591142
.628
4041419.
170
6512.994
140308.7
72
20173151
.174
4759304.
846
7127982.
217
577053.8
79
5436.758
4864023.
487
5927490.
355
11652088
.922
24536.28
5
898437.3
95
2210.469
Power
.575
.4512
.575
.112
5.116
.0273
5.116
.599
.308
.5811
.308
.083
.849
.3605
.849
.141
.001
.029
.9706
.8643
.001
.029
.050
.053
4.239
.0439
4.239
.515
1.203
.2772
1.203
.180
.097
.7561
.097
.061
.001
.9759
.001
.050
.821
.3686
.821
.138
2.109
.1517
2.109
.282
.004
.9471
.004
.050
.163
.6882
.163
.068
4.001E- .9841
4
4.001E- .050
4
5525432.
068
VpEmo
Lernreihenfolge
VpEmo *
DF Sum of
Squares
1
27373006.
506
1
243470675
.080
1
14651789.
Mean
Square
27373006
.506
24347067
5.080
14651789
Power
.575
.4512
.575
.112
5.116
.0273
5.116
.599
.308
.5811
.308
.083
Lernreihenfolge
Subject(Group)
680
60 285546855
7.706
Intersektion
1
4041419.1
70
Barriere * VpEmo
1
6512.994
Barriere *
1
140308.77
Lernreihenfolge
2
20173151.
Lernreihenfolge
174
Barriere *
60 285558290
Subject(Group)
.780
EmoDist
1
7127982.2
17
EmoDist * VpEmo
1
577053.87
9
EmoDist *
1
5436.758
Lernreihenfolge
EmoDist * VpEmo * 1
4864023.4
Lernreihenfolge
87
EmoDist *
60 355649421
Subject(Group)
.300
11652088.
922
24536.285
* VpEmo
898437.39
* Lernreihenfolge
5
2210.469
* VpEmo *
Lernreihenfolge
Barriere * EmoDist 60 331525924
* Subject(Group)
.069
.680
47591142
.628
4041419.
170
6512.994
140308.7
72
20173151
.174
4759304.
846
7127982.
217
577053.8
79
5436.758
4864023.
487
5927490.
355
11652088
.922
24536.28
5
898437.3
95
2210.469
.849
.3605
.849
.141
.001
.029
.9706
.8643
.001
.029
.050
.053
4.239
.0439
4.239
.515
1.203
.2772
1.203
.180
.097
.7561
.097
.061
.001
.9759
.001
.050
.821
.3686
.821
.138
2.109
.1517
2.109
.282
.004
.9471
.004
.050
.163
.6882
.163
.068
4.001E- .9841
4
4.001E- .050
4
5525432.
068
4–faktorielle Varianzanalyse mit absoluten Abweichungswinkeln als
abhängige Variable (nur emotionale Distanzen)
VpEmo
Lernreihenfolge
VpEmo *
Lernreihenfolge
Subject(Group)
Intersektion
Barriere * VpEmo
Barriere *
Lernreihenfolge
Barriere * VpEmo *
Lernreihenfolge
Barriere *
Subject(Group)
EmoDist
EmoDist * VpEmo
EmoDist *
Lernreihenfolge
EmoDist * VpEmo *
Lernreihenfolge
EmoDist *
Subject(Group)
Barriere * EmoDist
Barriere * EmoDist
* VpEmo
Barriere * EmoDist
DF Sum of
Squares
1
2655.427
1
1643.285
1
596.053
Mean
Square
2655.427
1643.285
596.053
Power
5.768
3.569
1.295
.0194
.0637
.2597
5.768
3.569
1.295
.655
.445
.190
60
1
1
1
27623.354
1335.094
224.949
16.367
460.389
1335.094 3.539
224.949 .596
16.367
.043
.0648
.4430
.8357
3.539
.596
.043
.442
.114
.055
1
45.348
45.348
.7300
.120
.063
.120
60 22635.617 377.260
1
1
1
2167.713
111.744
18.249
2167.713 8.361
111.744 .431
18.249
.070
.0053
.5140
.7917
8.361
.431
.070
.826
.096
.058
1
204.129
204.129
.787
.3785
.787
.135
60 15555.932 259.266
1
1
251.161
232.864
251.161
232.864
1.923
1.783
.1706
.1868
1.923
1.783
.261
.245
1
5.847
5.847
.045
.8331
.045
.055
* Lernreihenfolge
1369.255
* VpEmo *
Lernreihenfolge
Barriere * EmoDist 60 7836.101
* Subject(Group)
1369.255 10.484
.0020
10.484
.908
130.602
Variable (nur emotionale Distanzen): Geschlechts–Effekt
DF Sum of
Squares
1
262.140
1
459.042
1
3.512
1
5.095
1
288.725
SEX
VpEmo
Lernreihenfolge
SEX * VpEmo
SEX *
Lernreihenfolge
VpEmo *
1
Lernreihenfolge
SEX * VpEmo *
1
Lernreihenfolge
Subject(Group)
56
Intersektion
1
Barriere * SEX
1
Barriere * VpEmo
1
Barriere *
1
Lernreihenfolge
Barriere * SEX *
1
VpEmo
Barriere * SEX *
1
Lernreihenfolge
Lernreihenfolge
1
Barriere * SEX *
VpEmo *
Lernreihenfolge
Barriere *
56
Subject(Group)
EmoDist
1
EmoDist * SEX
EmoDist * VpEmo
EmoDist *
Lernreihenfolge
EmoDist * SEX *
VpEmo
EmoDist * SEX *
Lernreihenfolge
EmoDist * VpEmo *
Lernreihenfolge
EmoDist * SEX *
VpEmo *
Lernreihenfolge
EmoDist *
Subject(Group)
Barriere * EmoDist
Barriere * EmoDist
* SEX
Barriere * EmoDist
* VpEmo
Barriere * EmoDist
* Lernreihenfolge
Mean
Square
262.140
459.042
3.512
5.095
288.725
Power
1.703
2.982
.023
.033
1.875
.1973
.0897
.8805
.8563
.1763
1.703
2.982
.023
.033
1.875
.236
.380
.053
.054
.255
54.289
54.289
.353
.5550
.353
.088
57.112
57.112
.371
.5450
.371
.090
8621.899
4457.285
97.995
11.365
21.156
153.962
4457.285
97.995
11.365
21.156
39.258
.863
.100
.186
<.0001
.3569
.7529
.6676
39.258
.863
.100
.186
1.000
.143
.061
.070
152.086
152.086
1.340
.2520
1.340
.195
303.942
303.942
2.677
.1074
2.677
.346
23.867
23.867
.210
.6484
.210
.073
.037
.037
3.252E- .9857
4
3.252E- .050
4
6358.164
113.539
146.929 <.0001
146.929 1.000
1
1
1
10856.502 10856.50
2
18.082
18.082
1.043
1.043
65.143
65.143
.245
.014
.882
.6228
.9058
.3518
.245
.014
.882
.076
.052
.145
1
18.621
18.621
.252
.6176
.252
.077
1
50.495
50.495
.683
.4119
.683
.123
1
161.242
161.242
2.182
.1452
2.182
.290
1
17.181
17.181
.233
.6315
.233
.075
56 4137.805
73.889
1
1
1084.956
27.079
1084.956 28.055
27.079
.700
<.0001
.4063
28.055
.700
1.000
.125
1
32.543
32.543
.842
.3629
.842
.140
1
11.985
11.985
.310
.5800
.310
.083
Barriere * EmoDist
* SEX * VpEmo
Barriere * EmoDist
* SEX *
Lernreihenfolge
Barriere * EmoDist
* VpEmo *
Lernreihenfolge
Barriere * EmoDist
* SEX * VpEmo *
Lernreihenfolge
Barriere * EmoDist
* Subject(Group)
1
57.679
57.679
1.491
.2271
1.491
.212
1
196.918
196.918
5.092
.0280
5.092
.596
1
.023
.023
.001
.9807
.001
.050
1
6.068
6.068
.157
.6935
.157
.067
56 2165.637
38.672
Variable (nur emotionale Distanzen): Ausrichtungs–Effekt
VpEmo
LernReihenfolge
VpEmo *
LernReihenfolge
Subject(Group)
Intersektion
DF Sum of
Squares
1
1320.980
1
287.400
1
37.954
Mean
Square
1320.980
287.400
37.954
Power
4.305
.937
.124
60 18411.038 306.851
1
13478.768 13478.76 58.540
8
1
174.845
174.845 .759
1
21.125
21.125
.092
Barriere * VpEmo
Barriere *
LernReihenfolge
32.100
32.100
LernReihenfolge
Barriere *
60 13815.012 230.250
Subject(Group)
EmoDist
1
28448.579 28448.57
9
EmoDist * VpEmo
1
1.564
1.564
EmoDist *
1
44.004
44.004
LernReihenfolge
EmoDist * VpEmo * 1
305.199
305.199
LernReihenfolge
EmoDist *
60 8477.663
141.294
Subject(Group)
Ausrichtung
1
806.262
806.262
Ausrichtung *
1
69.105
69.105
VpEmo
Ausrichtung *
1
47.836
47.836
LernReihenfolge
1
7.484
7.484
Ausrichtung *
VpEmo *
LernReihenfolge
Ausrichtung *
60 4276.801
71.280
Subject(Group)
3416.028
3416.028
175.430
175.430
* VpEmo
14.278
14.278
* LernReihenfolge
.104
.104
* VpEmo *
LernReihenfolge
Barriere * EmoDist 60 4920.349
82.006
* Subject(Group)
Barriere *
1
992.073
992.073
.139
.0423
.3370
.7263
4.305
.937
.124
.521
.151
.064
<.0001
58.540
1.000
.3870
.7630
.759
.092
.132
.060
.7102
.139
.065
201.343 <.0001
201.343 1.000
.011
.311
.9166
.5789
.011
.311
.051
.084
2.160
.1469
2.160
.288
11.311
.969
.0013
.3288
11.311
.969
.930
.154
.671
.4159
.671
.122
.105
.7470
.105
.062
41.656
2.139
<.0001
.1488
41.656
2.139
1.000
.286
.174
.6780
.174
.069
.001
.9717
.001
.050
10.303
.0021
10.303
.903
Ausrichtung
Barriere *
Ausrichtung *
VpEmo
Barriere *
Ausrichtung *
LernReihenfolge
Barriere *
Ausrichtung *
VpEmo *
LernReihenfolge
Barriere *
Ausrichtung *
Subject(Group)
EmoDist *
Ausrichtung
EmoDist *
Ausrichtung *
VpEmo
EmoDist *
Ausrichtung *
LernReihenfolge
EmoDist *
Ausrichtung *
VpEmo *
LernReihenfolge
EmoDist *
Ausrichtung *
Subject(Group)
Barriere * EmoDist
* Ausrichtung
Barriere * EmoDist
* Ausrichtung *
VpEmo
Barriere * EmoDist
* Ausrichtung *
LernReihenfolge
Barriere * EmoDist
* Ausrichtung *
VpEmo *
LernReihenfolge
Barriere * EmoDist
* Ausrichtung *
Subject(Group)
Vertauschungseffekt
1
189.760
189.760
1.971
.1655
1.971
.266
1
18.339
18.339
.190
.6641
.190
.071
1
276.860
276.860
2.875
.0951
2.875
.369
60 5777.419
96.290
1
2560.596
2560.596 25.836
<.0001
25.836
1.000
1
15.610
15.610
.158
.6929
.158
.067
1
417.244
417.244
4.210
.0446
4.210
.512
1
38.830
38.830
.392
.5337
.392
.092
60 5946.612
99.110
1
2060.820
2060.820 21.938
<.0001
21.938
.999
1
2.820
2.820
.030
.8630
.030
.053
1
.151
.151
.002
.9681
.002
.050
1
22.278
22.278
.237
.6280
.237
.076
60 5636.344
93.939
40
V ertaus chungen in %
35
30
25
20
15
10
Was chbec ken-Pf lanz e
Wanduhr-Regal
Was chbec ken-A quarium
Stehlampe-Telef on
Spiegel-Ferns eher
Spüle-Kühlsc hrank
Sof a-A quarium
Sof a-Schreibtisc h
Sc hreibtis ch-Stehlampe
Sc hreibtis ch-Herd
Sc hreibtisc h-Pf lanz e
Sc hrank-Wanduhr
Schrank-A quarium
Pf lanz e-Spiegel
Regal-Glasv itrine
Papierkorb-Pf lanz e
Papierkorb-Stehlampe
Korbstuhl-Pinnw and
Herd-Spüle
Korbs tuhl-Glasv itrine
Herd-Glasv itrine
Garderobe-Stehlampe
Es stis ch-Korbstuhl
Fernseher-Glasv itrine
Bett-A quarium
0
Bett-Badew anne
5
Abbildung 27: Relative Anzahl der Vertauschungen von Objektpaaren. Die Paare Bett↔Badewanne und
Papierkorb↔Stehlampe wurden stets in der richtigen Reihenfolge wiedergegeben.
„Mutige“ vs. „Vorsichtige“: Verschiedene Strategien beim Positionieren
"Mutige"
40
35
"V ors ic htige"
30
A nz ahl
25
20
15
10
5
0
0
50
100
150
200
250
300
350
400
s ubjektiv e Dis tanz en (nur Paare mit d=1.5 c m)
Abbildung 28: Histogramm der subjektiven Distanzen für Objektpaare mit einer physikalischen Distanz von
1.5 cm.
8.5.3 Interview
Gemittelte Reihenfolge der Objektnennungen beim free–recall
Abbildung 29: Bildliche Darstellung der Reihenfolge der Objektnennungen beim free-recall.
Lineare Regressionen der Referenzreihenfolge mit den gemittelten
Reihenfolgen der Objektnennungen beim free–recall
22
22
20
20
f ree-rec all-Reihenf olge (neg)
f ree-rec all-Reihenf olge (pos )
18
16
14
12
10
8
6
4
Y = 1.701 + .825 * X; R^2 = .969
2
18
16
14
12
10
8
6
4
Y = .706 + .927 * X; R^2 = .984
2
0
0
0
2.5 5
7.5 10 12.5 15 17.5 20 22.5 25
0
2.5 5
7.5 10 12.5 15 17.5 20 22.5 25
Abbildung 30: Lineare Regression mit dem Prädiktor Referenzreihenfolge (Reihenfolge der
Objektnennungen laut Textvorgabe und dem Kriterium „free-recall-Reihenfolge“ (Reihenfolge der
Objektnennungen im free-recall). Links sind die Daten der Versuchsgruppe mit positiv besetzten Objekten
und rechts die Daten der Versuchsgruppe mit negativ besetzten Objekten zu sehen.
8.5.4 Ergebnisse der Reanalyse von Ekman & Bratfisch
(1965)
Drei-Punkte-Lös ung:
8
Y = .008 * (X^.781)
s ubjektiv e Dis tanz
7
6
5
Sieben-Punkte-Lös ung:
4
Y = .011 * (X^.732)
3
2
1
0
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
Abbildung 31: Funktionale Beziehung zwischen physikalischer und subjektiver Distanz aus den
Originaldaten von Ekman und Bratfisch (1965). Die Drei–Punkte–Lösung subsumiert die Orte London,
Moskau und Peking. Die Grafik illustriert, daß eine Aufsplittung der Daten in zwei Gruppen (in dieser
Grafik geschehen) im Gegensatz zum Vorgehen in Abbildung 32 keinen Vorteil in Hinblick auf die Passung
der Funktionen an die Daten bringt.
3
emotionale Inv olv iertheit
Drei-Punkte-Lös ung:
Y = 3.39 * (X^-.24)
2.5
2
1.5
Sieben-Punkte-Lös ung:
1
Y = 2.803 * (X^-.556)
.5
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
s ubjektiv e Dis tanz
Abbildung 32: Funktionale Beziehung zwischen emotionaler Involviertheit und subjektiver Distanz aus den
Originaldaten von Ekman und Bratfisch (1965). Die Drei–Punkte–Lösung subsumiert die Orte London,
Moskau und Peking.
Hiermit erkläre ich, daß ich die vorliegende Diplomarbeit selbständig verfaßt und
keine anderen als die angegebenen Hilfsmittel benutzt habe. Die Diplomarbeit wurde
bisher keinem anderen Prüfungsamt in gleicher oder vergleichbarer Form vorgelegt.
Sie wurde bisher auch nicht veröffentlicht.
Trier, im November 1997
Claus–Christian Carbon

Vorwort - Claus-Christian Carbon

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