Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
160014 UE Messtechnische Methoden in der Musikforschung (2025S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Di 11.02.2025 09:00 bis Do 20.02.2025 14:00
- Anmeldung von Fr 21.02.2025 09:00 bis Di 25.02.2025 14:00
- Abmeldung bis Sa 15.03.2025 14:00
Details
max. 12 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Falls nicht anders angekündigt für einzelne Termine, findet die LV in Raum 2H363 (PC Schulungsraum) des MediaLab https://medialab.univie.ac.at/ statt. Der Raum ist jeweils bis 18 Uhr reserviert, falls Studierende die Arbeitsplätze weiter nutzen möchten.
- Dienstag 04.03. 15:30 - 17:00 Ort in u:find Details
- Dienstag 11.03. 15:30 - 17:00 Ort in u:find Details
- Dienstag 25.03. 15:30 - 17:00 Ort in u:find Details
- Dienstag 01.04. 15:30 - 17:00 Ort in u:find Details
- Dienstag 08.04. 15:30 - 17:00 Ort in u:find Details
- Dienstag 29.04. 15:30 - 17:00 Ort in u:find Details
- Dienstag 06.05. 15:30 - 17:00 Ort in u:find Details
- Dienstag 13.05. 15:30 - 17:00 Ort in u:find Details
- Dienstag 20.05. 15:30 - 17:00 Ort in u:find Details
- Dienstag 27.05. 15:30 - 17:00 Ort in u:find Details
- Dienstag 03.06. 15:30 - 17:00 Ort in u:find Details
- Dienstag 10.06. 15:30 - 17:00 Ort in u:find Details
- Dienstag 17.06. 15:30 - 17:00 Ort in u:find Details
- Dienstag 24.06. 15:30 - 17:00 Ort in u:find Details
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Die Übung führt bis zu zwölf Studierende in eine wesentliche messtechnische Methode der Musikwahrnehmungsforschung ein: Die Elektroenzephalographie (EEG). Als einzigartige Möglichkeit, die Gehirnaktivität während Musikwahrnehmung mit großer zeitlicher Präzision abzubilden, ist die Arbeit mit der EEG-Methodik gleichzeitig sehr komplex. Studierende sollen daher in 14 Präsenzveranstaltungen in vier Einheitsabschnitten (1) in die Methode und die Stimuliauswahl eingeführt werden, (2) die Datenerhebung erproben, (3) die Auswertung durchführen, und (4) laufende EEG-Forschung zur Musikwahrnehmung kennenlernen. Dies wird ermöglicht, in dem gemeinsam ein Experiment von Design bis Durchführung zusammen bearbeitet wird. Gemeinsam mit den Studierenden soll auch erarbeitet werden, wo nach dem durchzuführenden Experiment Weiterbildungsbedarf besteht. Gemeinsam wird also überlegt, welche externe Expertise eingebunden werden kann, um diese Lücke zu schließen und ein Gastvortrag organisiert. Die Gestaltung dieser Übung wird durch ein Lehrprojekt durch das Dekanat gefördert und findet in Zusammenarbeit mit dem MediaLab der Philologisch-Kulturwissenschaftlichen Fakultät statt.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Von Studierenden wird aktive Mitarbeit erwartet. Die nötigen Computerprogramme werden an Computerarbeitsplätzen des MediaLabs zur Verfügung gestellt. Studierende haben außerdem die Möglichkeit, diese Arbeitsplätze zu zusätzlichen Zeiten zu nutzen. Im Laufe des Semesters erarbeiten Studierende gemeinsam ein EEG Projekt. Dazu bereiten Studierende ein Minireferat vor (10%), programmieren mit MuseScore einen Stimulus (10%), programmieren mit PsychoPy ein Experimentprotokoll (20%), sammeln EEG Daten (20%), verarbeiten diese in EEGLAB (20%), visualisieren diese in MATLAB (10%), und werten diese aus in JASP (10%). Die 20% für die Datensammlung ergeben sich dadurch, dass Studierende die EEG Messung als Versuchsperson selbst kennenlernen (5%) und die Messung an drei weiteren Versuchspersonen durchführen (3x5%). Die dazu benötigte Zeit ist im Seminarplan bedacht.Für weitere Informationen zu den Teilleistungen bitte auch die nächsten zwei Abschnitte lesen.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
An zwei Terminen darf ohne vorheriges Bescheid Geben gefehlt werden. Bei der Datensammlung aber sind wir sehr aufeinander angewiesen, wenn man also bei einem Datensammlungstermin einmal ausfallen sollte, muss Bescheid gegeben werden. Die Teilleistungen sind oben beschrieben. Für eine positive Gesamtnote wird vorausgesetzt, dass alle Teilleistungen erbracht werden müssen. Für weitere Informationen zu den Teilleistungen bitte auch den vorigen und den nächsten Abschnitt lesen.
Note In der Übung erreichte Prozente
Sehr gut 91 – 100 %
Gut 81 – 90 %
Befriedigend 75 – 80 %
Genügend 51 – 74 %
Night genügend 0 – 50 %
Note In der Übung erreichte Prozente
Sehr gut 91 – 100 %
Gut 81 – 90 %
Befriedigend 75 – 80 %
Genügend 51 – 74 %
Night genügend 0 – 50 %
Prüfungsstoff
Alle Abgaben werden über Moodle verwaltet.
Das Minireferat soll 8-10 Minuten dauern. Je nach Anzahl der Anmeldungen kann das Minireferat alleine oder in Teams vorbereitet werden. Im Minireferat soll ein vorher ausgesuchter EEG Marker anhand von wissenschaftlichen Papern vorgestellt werden. Die Marker und Paper sind unter Literatur angegeben, falls interessierte Studierende sich diese bereits anschauen möchten. Die Fragen, die es im Referat zu beantworten gilt sind:
1. Wann wird der Marker gemessen?
2. Wo wird der Marker gemessen?
3. Welchen Prozess der Musikwahrnehmung indiziert der Marker?
4. Welchen Stimuluskontrast haben Forscher*innen benutzt, um den Marker zu messen?
Die weiteren Teilleistungen bestehen aus Programmdateien (.mscz und .wav für den Stimulus, .psyexp für das Experimentprotokoll, .hdf5 für die Daten, .set für die EEGLAB Dateien, .m für die Visualisierungen, und .jasp für die JASP Auswertung). Für weitere Informationen zu den Teilleistungen bitte auch die vorigen zwei Abschnitte lesen.
Das Minireferat soll 8-10 Minuten dauern. Je nach Anzahl der Anmeldungen kann das Minireferat alleine oder in Teams vorbereitet werden. Im Minireferat soll ein vorher ausgesuchter EEG Marker anhand von wissenschaftlichen Papern vorgestellt werden. Die Marker und Paper sind unter Literatur angegeben, falls interessierte Studierende sich diese bereits anschauen möchten. Die Fragen, die es im Referat zu beantworten gilt sind:
1. Wann wird der Marker gemessen?
2. Wo wird der Marker gemessen?
3. Welchen Prozess der Musikwahrnehmung indiziert der Marker?
4. Welchen Stimuluskontrast haben Forscher*innen benutzt, um den Marker zu messen?
Die weiteren Teilleistungen bestehen aus Programmdateien (.mscz und .wav für den Stimulus, .psyexp für das Experimentprotokoll, .hdf5 für die Daten, .set für die EEGLAB Dateien, .m für die Visualisierungen, und .jasp für die JASP Auswertung). Für weitere Informationen zu den Teilleistungen bitte auch die vorigen zwei Abschnitte lesen.
Literatur
Marker 1: MMN
Tervaniemi, M., Just, V., Koelsch, S., Widmann, A., & Schröger, E. (2005). Pitch discrimination accuracy in musicians vs nonmusicians: An event-related potential and behavioral study. Experimental Brain Research, 161(1), 1–10. https://doi.org/10.1007/s00221-004-2044-5
Virtala, P., Huotilainen, M., Partanen, E., & Tervaniemi, M. (2014). Musicianship facilitates the processing of Western music chords—An ERP and behavioral study. Neuropsychologia, 61, 247–258. https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2014.06.028
Marker 2: E(R)AN
Cheung, V. K. M., Meyer, L., Friederici, A. D., & Koelsch, S. (2018). The right inferior frontal gyrus processes nested non-local dependencies in music. Scientific Reports, 8(1), 3822. https://doi.org/10.1038/s41598-018-22144-9
Koelsch, S., Gunter, T. C., Schröger, E., Tervaniemi, M., Sammler, D., & Friederici, A. D. (2001). Differentiating ERAN and MMN: An ERP study. Neuroreport, 12(7), 1385–1389. https://doi.org/10.1097/00001756-200105250-00019
Marker 3: P3
Carrión, R. E., & Bly, B. M. (2008). The effects of learning on event-related potential correlates of musical expectancy. Psychophysiology, 45(5), 759–775. https://doi.org/10.1111/j.1469-8986.2008.00687.x
Cui, A.-X., Troje, N. F., & Cuddy, L. L. (2022). Electrophysiological and behavioral indicators of musical knowledge about unfamiliar music. Scientific Reports, 12(1), 441. https://doi.org/10.1038/s41598-021-04211-w
Tervaniemi, M., Janhunen, L., Kruck, S., Putkinen, V., & Huotilainen, M. (2016). Auditory Profiles of Classical, Jazz, and Rock Musicians: Genre-Specific Sensitivity to Musical Sound Features. Frontiers in Psychology, 6. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2015.01900
Marker 4: N400
Calma-Roddin, N., & Drury, J. E. (2020). Music, Language, and The N400: ERP Interference Patterns Across Cognitive Domains. Scientific Reports, 10(1), 11222. https://doi.org/10.1038/s41598-020-66732-0
Miranda, R. A., & Ullman, M. T. (2007). Double dissociation between rules and memory in music: An event-related potential study. NeuroImage, 38(2), 331–345. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2007.07.034
Marker 5: P600
Featherstone, C. R., Morrison, C. M., Waterman, M. G., & MacGregor, L. J. (2013). Semantics, Syntax or Neither? A Case for Resolution in the Interpretation of N500 and P600 Responses to Harmonic Incongruities. PLOS ONE, 8(11), e76600. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0076600
Patel, A. D., Gibson, E., Ratner, J., Besson, M., & Holcomb, P. J. (1998). Processing Syntactic Relations in Language and Music: An Event-Related Potential Study. Journal of Cognitive Neuroscience, 10(6), 717–733. https://doi.org/10.1162/089892998563121
Sun, L., Liu, F., Zhou, L., & Jiang, C. (2018). Musical training modulates the early but not the late stage of rhythmic syntactic processing. Psychophysiology, 55(2), e12983. https://doi.org/10.1111/psyp.12983
Tervaniemi, M., Just, V., Koelsch, S., Widmann, A., & Schröger, E. (2005). Pitch discrimination accuracy in musicians vs nonmusicians: An event-related potential and behavioral study. Experimental Brain Research, 161(1), 1–10. https://doi.org/10.1007/s00221-004-2044-5
Virtala, P., Huotilainen, M., Partanen, E., & Tervaniemi, M. (2014). Musicianship facilitates the processing of Western music chords—An ERP and behavioral study. Neuropsychologia, 61, 247–258. https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2014.06.028
Marker 2: E(R)AN
Cheung, V. K. M., Meyer, L., Friederici, A. D., & Koelsch, S. (2018). The right inferior frontal gyrus processes nested non-local dependencies in music. Scientific Reports, 8(1), 3822. https://doi.org/10.1038/s41598-018-22144-9
Koelsch, S., Gunter, T. C., Schröger, E., Tervaniemi, M., Sammler, D., & Friederici, A. D. (2001). Differentiating ERAN and MMN: An ERP study. Neuroreport, 12(7), 1385–1389. https://doi.org/10.1097/00001756-200105250-00019
Marker 3: P3
Carrión, R. E., & Bly, B. M. (2008). The effects of learning on event-related potential correlates of musical expectancy. Psychophysiology, 45(5), 759–775. https://doi.org/10.1111/j.1469-8986.2008.00687.x
Cui, A.-X., Troje, N. F., & Cuddy, L. L. (2022). Electrophysiological and behavioral indicators of musical knowledge about unfamiliar music. Scientific Reports, 12(1), 441. https://doi.org/10.1038/s41598-021-04211-w
Tervaniemi, M., Janhunen, L., Kruck, S., Putkinen, V., & Huotilainen, M. (2016). Auditory Profiles of Classical, Jazz, and Rock Musicians: Genre-Specific Sensitivity to Musical Sound Features. Frontiers in Psychology, 6. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2015.01900
Marker 4: N400
Calma-Roddin, N., & Drury, J. E. (2020). Music, Language, and The N400: ERP Interference Patterns Across Cognitive Domains. Scientific Reports, 10(1), 11222. https://doi.org/10.1038/s41598-020-66732-0
Miranda, R. A., & Ullman, M. T. (2007). Double dissociation between rules and memory in music: An event-related potential study. NeuroImage, 38(2), 331–345. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2007.07.034
Marker 5: P600
Featherstone, C. R., Morrison, C. M., Waterman, M. G., & MacGregor, L. J. (2013). Semantics, Syntax or Neither? A Case for Resolution in the Interpretation of N500 and P600 Responses to Harmonic Incongruities. PLOS ONE, 8(11), e76600. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0076600
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Sun, L., Liu, F., Zhou, L., & Jiang, C. (2018). Musical training modulates the early but not the late stage of rhythmic syntactic processing. Psychophysiology, 55(2), e12983. https://doi.org/10.1111/psyp.12983
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
MA: S.2, E.SYS, H.SYS
Letzte Änderung: Di 25.02.2025 13:46