Universität Wien
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160005 VO Quantitative Forschungsmethoden der Musikpsychologie (2022W)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 16 - Musikwissenschaft und Sprachwissenschaft
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Details

Sprache: Deutsch

Prüfungstermine

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Dienstag 04.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-09
  • Dienstag 11.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-09
  • Dienstag 18.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-09
  • Dienstag 25.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-09
  • Dienstag 08.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-09
  • Dienstag 15.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-09
  • Dienstag 22.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-09
  • Dienstag 29.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-09
  • Dienstag 06.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-09
  • Dienstag 13.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-09
  • Dienstag 10.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-09
  • Dienstag 17.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-09
  • Dienstag 24.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 1 Musikwissenschaft UniCampus Hof 9, 3G-EG-09

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Ziel dieser Vorlesung ist es, Studierenden einen Überblick über das Arbeiten mit quantitativen Forschungsmethoden in der Musikpsychologie zu bieten. Dabei wird vor allem das Verarbeiten quantitativer Daten im Vordergrund stehen. Die Verarbeitung von behavioralen, physiologischen und Fragebogendaten wird beispielhaft mithilfe der Signalentdeckungstheorie, der Signalanalyse, und der Graphentheorie beziehungsweise der Sozialen Netzwerk Analyse demonstriert und der Wert der Anwendung dieser Methoden für die musikpsychologische Forschung erarbeitet. Schließlich wird in die statistische Auswertung der verarbeiteten Daten eingeführt.
Selten zusammen vermittelt, soll eine Einführung in diese Methoden Studierenden Möglichkeiten aufzeigen, dass quantitative Daten über für sie interessante Fragestellungen eine wertvolle Ressource für zukünftige Forschung darstellen und wie deren Analyse im Kontext der quantitativen Forschung stattfindet. Die Vorlesung gliedert sich in fünf Abschnitte: Einführung (Wochen 1-3); Signalentdeckungstheorie (Wochen 4, 5); Signalanalyse (Wochen 6-9); Soziale Netzwerk Analyse (Wochen 10-12); Statistik & Abschluss (Wochen 13).
Am Ende der Vorlesung sollten Studierende die folgenden Fragen beantworten können:
• Wie werden Daten zu Fakten?
• Wie kann ich Daten quantitativ verarbeiten?
• Wie benutze ich Signalentdeckungstheorie?
• Wie verarbeite ich zeit-variierende Signale?
• Wie analysiere ich Soziale Netzwerke?
• Wie verwende ich Statistik?
Die Vorlesung wird auf Deutsch gehalten. Englischkenntnisse sind hilfreich, um erweiternde Literatur verstehen zu können.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Die Leistungskontrolle erfolgt durch eine abschließende, schriftliche Prüfung. Diese überprüft Studierende darin, wie gut sie das in der Vorlesung vermittelte Material kennen, verstehen und anwenden können.
Kennen (20%): In der Prüfung wird es 10 Multiple-Choice Fragen geben, die das Kennen überprüfen. Zum Beispiel kann in diesem Teil der Prüfung gefragt werden, welches historische Ereignis den Impetus zur Entwicklung der Signalentdeckungstheorie gab.
Verstehen (20%): In der Prüfung wird es außerdem 4 Lückentext- oder lückentextartige Aufgaben geben, die das Verständnis überprüfen. Zum Beispiel können hier Studierende dazu aufgefordert werden, Daten aus existierender Forschung einzuordnen und diese zu erklären.
Anwenden (60%): Schließlich wird es eine große Aufgabe geben, die Studierende offen beantworten sollen. Studierende werden mit einer Fragestellung der musikpsychologischen Forschung und einem hypothetischen Datensatz, der zur Beantwortung der Fragestellung dient, präsentiert und dazu aufgefordert, einen angemessenen Datenverarbeitungsplan zu erstellen.
Die Prüfung wird auf Deutsch abgehalten.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Für eine positive Beurteilung der Lehrveranstaltung sind 50 % erforderlich.

Sehr gut 91 – 100 %
Gut 81 – 90 %
Befriedigend 75 – 80 %
Genügend 51 – 74 %
Night genügend 0 – 50 %

Prüfungsstoff

Sämtliches Material der Vorlesung ist prüfungsrelevant, insbesondere die drei mittleren Abschnitte der Vorlesung, in welchen die Methoden vermittelt werden, deren erfolgreiche Anwendung in der abschließenden Prüfung 60% ausmachen. Soweit die in der Literatur gelisteten Werke in der Vorlesung behandelt wurden, sind diese ebenfalls prüfungsrelevant.

Literatur

Bonnel, A., Mottron, L., Peretz, I., Trudel, M., Gallun, E., & Bonnel, A. M. (2003). Enhanced pitch sensitivity in individuals with autism: a signal detection analysis. Journal of cognitive neuroscience, 15(2), 226-235.
Fink, L. K., Lange, E. B., & Groner, R. (2018). The application of eye-tracking in music research. Journal of Eye Movement Research, 11(2).
Gnanateja, G. N., Devaraju, D. S., Heyne, M., Quique, Y. M., Sitek, K. R., Tardif, M. C., ... & Dial, H. R. (2022). On the role of neural oscillations across timescales in speech and music processing. Frontiers in Computational Neuroscience, 16.
Nozaradan, S., Peretz, I., Missal, M., & Mouraux, A. (2011). Tagging the neuronal entrainment to beat and meter. Journal of Neuroscience, 31(28), 10234-10240.
Müller, V., Delius, J. A., & Lindenberger, U. (2018). Complex networks emerging during choir singing. Annals of the New York Academy of Sciences, 1431(1), 85-101.
Wenhart, T., Hwang, Y. Y., & Altenmüller, E. (2019). Enhanced auditory disembedding in an interleaved melody recognition test is associated with absolute pitch ability. Scientific reports, 9(1), 1-14.
Wong, P. C., Ciocca, V., Chan, A. H., Ha, L. Y., Tan, L. H., & Peretz, I. (2012). Effects of culture on musical pitch perception. PloS one, 7(4), e33424.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

BA: SYS-V, INT, FRE
MA (2008): M02, M03, M05, M09
MA (2022): MUS, S.1, S.2, E.INT, E.SYS, H.INT, H.SYS, S.INT, S.SYS
EC: MAK2

Letzte Änderung: Di 07.02.2023 12:08