Entwicklung eines multimodalen Emotionserkennungstests

Emotionserkennungsfähigkeit ist eine wichtige Komponente emotionaler Intelligenz und beinhaltet die akkurate Wahrnehmung und Interpretation nonverbaler Hinweisreize aus dem Gesicht, der Stimme und der Körpersprache anderer Personen.

Eine hohe Emotionserkennungsfähigkeit hängt mit besseren beruflichen und sozialen Outcomes zusammen. Allerdings haben die existierenden Testverfahren für diese Fähigkeit mehrere Nachteile; beispielsweise eine zu niedrige Schwierigkeit, da nur wenige Basisemotionen erfasst werden. In dieser Masterarbeit soll ein neues Verfahren entwickelt und validiert werden, welches aus Untertests für drei unterschiedliche nonverbale Kanäle besteht: 1) Gesicht, 2) Stimme und 3) Körper und Gestik. Hierzu werden aus einer bestehenden Datenbank von emotionalen Ausdrücken (dargestellt durch Schauspieler) geeignete Stimuli für einen ersten Itempool ausgewählt und in einer studentischen Stichprobe auf ihre psychometrische Qualität (klassische Testtheorie und Item Response Theory) hin überprüft.

Am Ende der Masterarbeit soll eine erste validierte Testversion stehen.

Bei Interesse melden Sie sich bitte per Mail bei Katja Schlegel (katja.schlegel@unibe.ch).