Die Fähigkeit, Zustände in der Außenwelt zu beurteilen und zu kategorisieren, wird unter dem Oberbegriff „perzeptuelles Entscheiden“ zusammengefasst. In der vorliegenden Arbeit wurde funktionelle Magnetresonanztomografie mit multivariater Musteranalyse verbunden, um offene Fragen zur perzeptuellen Entscheidungsfindung zu beantworten. In der ersten Studie (Hebart et al., 2012) wurde gezeigt, dass der visuelle und parietale Kortex eine Repräsentation abstrakter perzeptueller Entscheidungen aufweisen. Im frühen visuellen Kortex steigt die Menge entscheidungsspezifischer Information mit der Menge an verfügbarer visueller Bewegungsinformation, doch der linke posteriore parietale Kortex zeigt einen negativen Zusammenhang. Diese Ergebnisse zeigen, wo im Gehirn abstrakte Entscheidungen repräsentiert werden und deuten darauf hin, dass die gefundenen Hirnregionen unterschiedlich in den Entscheidungsprozess involviert sind, je nach Menge an verfügbarer sensorischer Information. In der zweiten Studie (Hebart et al., submitted) wurde gezeigt, dass sich eine Repräsentation der Entscheidungsvariable (EV) im fronto-parietalen Assoziationskortex finden lässt. Ferner weist die EV im rechten ventrolateralen präfrontalen Kortex (vlPFC) einen spezifischen Zusammenhang mit konfidenzbezogenen Hirnsignalen im ventralen Striatum auf. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Konfidenz aus der EV im vlPFC berechnet wird. In der dritten Studie (Christophel et al., 2012) wurde gezeigt, dass der Kurzzeitgedächtnisinhalt im visuellen und posterioren parietalen Kortex, nicht jedoch im präfrontalen Kortex repräsentiert wird. Diese Ergebnisse lassen vermuten, dass der Gedächtnisinhalt in denselben Regionen enkodiert wird, die auch perzeptuelle Entscheidungen repräsentieren können. Zusammenfassend geben die hier errungenen Erkenntnisse Aufschluss über den neuronalen Code des perzeptuellen Entscheidens von Menschen und stellen ein vollständigeres Verständnis der zugrundeliegenden Prozesse in Aussicht. / Perceptual decision-making refers to the ability to arrive at categorical judgments about states of the outside world. Here we use functional magnetic resonance imaging and multivariate pattern analysis to identify decision-related brain regions and address a number of open issues in the field of perceptual decision-making. In the first study (Hebart et al., 2012), we demonstrated that perceptual decisions about motion direction are represented in both visual and parietal cortex, even when decoupled from motor plans. While in early visual cortex the amount of information about perceptual choices follows the amount of sensory evidence presented on the screen, the reverse pattern is observed in left posterior parietal cortex. These results reveal the brain regions involved when choices are encoded in an abstract format and suggest that these two brain regions are recruited differently depending on the amount of sensory evidence available. In the second study (Hebart et al., submitted), we show that the perceptual decision variable (DV) is represented throughout fronto-parietal association cortices. The DV in right ventrolateral prefrontal cortex covaries specifically with brain signals in the ventral striatum representing confidence, demonstrating a close link between the two variables. This suggests that confidence is calculated from the perceptual DV encoded in ventrolateral prefrontal cortex. In the third study (Christophel et al., 2012), using a visual short-term memory (VSTM) task, we demonstrate that the content of VSTM is represented in visual cortex and posterior parietal cortex, but not prefrontal cortex. These results constrain theories of VSTM and suggest that the memorized content is stored in regions shown to represent perceptual decisions. Together, these results shed light on the neuronal code underlying perceptual decision-making in humans and offer the prospect for a more complete understanding of these processes.

Die vorliegende Arbeit widmet sich der Erforschung der Fahrer-Fahrzeug-Interaktion mit dem Ziel der Fahrerabsichtserkennung bei Spurwechselmanövern. Diese Fahrmanöver sind mit einer überproportionalen Unfallhäufigkeit verbunden, die sich in den Unfallstatistiken widerspiegelt. Laut Statistischem Bundesamt (2008) kamen im Jahr 2007 12,0% (1857) aller Unfälle mit schwerem Sachschaden auf Autobahnen in Deutschland aufgrund von Zusammenstößen mit seitlich in die gleiche Richtung fahrenden Fahrzeugen zustande (S. 65). Mit Hilfe der Information über einen intendierten Spurwechsel kann ein System an das zukünftige Fahrerverhalten angepasst werden, um so die Funktionalität und damit das Sicherheitspotential des Gesamtsystems zu erhöhen. Zusätzlich können mit dieser Information auch unerwünschte Systemeingriffe unterdrückt werden, die den Fahrer stören und so zu einer Minderung der Akzeptanz des jeweiligen Fahrerassistenz- und Informationssystems führen könnten. So kann einerseits ein Assistenzsystem eingeschaltet werden, das den Spurwechsel erleichtert (z.B. Side Blind Zone Alert, Kiefer & Hankey, 2008). Zum anderen kann ein Assistenzsystem abgeschaltet werden, das den Fahrer irrtümlich warnen würde, wie zum Beispiel ein Spurverlassenswarner im Falle eines beabsichtigten Überfahrens der Fahrspur (Henning, Beyreuther et al., 2007). In diesem Zusammenhang bilden drei Untersuchungen das Herzstück der vorliegenden Arbeit. In einer Feldstudie untersuchten Henning, Georgeon, Dapzol und Krems (2009) Indikatoren, die auf die Vorbereitung eines Spurwechsels hindeuten und fanden dabei vor allem Blickverhalten in den linken Außenspiegel als einen geeigneten und sehr frühen Indikator. Dieser dient wahrscheinlich vor allem dem Aufbau einer mentalen Repräsentation des rückwärtigen Verkehrs. In einer anschließenden Fahrsimulatorstudie wurde experimentell erforscht, wie diese mentale Repräsentation beschaffen ist und in welchen Komponenten des Arbeitsgedächtnisses sie gespeichert wird (Henning, Beyreuther, & Krems, 2009). In einer dritten Studie, bestehend aus zwei Laborexperimenten, wurde nach einer Schwelle für den Übergang von einer statischen in eine dynamische mentale Repräsentation sich nähernder Fahrzeuge mit Hilfe des Paradigmas des Representational Momentum (Freyd & Finke, 1984) gesucht und ebenfalls deren Lokalisation im Arbeitsgedächtnis erforscht (Henning & Krems, 2009). Die den drei Manuskripten vorangestellte Einleitung dient der allgemeinen Einführung in das Thema und der Einordnung der Befunde. Dabei wird zuerst der Spurwechselprozess dargestellt, gefolgt von einer Diskussion der zugrundeliegenden kognitiven Prozesse und einem Exkurs über die Möglichkeiten der Spurwechselabsichtserkennung und deren Verbesserung im Lichte der Befunde.

Die Motivation zu dieser Arbeit war es, einen Weg zu finden, Ziele, gute Vorsätze und Verhaltensweisen, die zu vermehrtem Wohlbefinden führen, mittels eines AG-Trainings besser realisieren zu können. Die Umsetzung von Zielen oder neuen Verhaltensweisen wird nämlich beständig durch konkurrierende Handlungsalternativen oder unerwünschten Gewohnheiten erschwert. Wie ist es möglich, Absichten auch über längere Zeiträume und im Angesicht verführerischer Alternativen zu verfolgen? Und wie kann man eine schlechte, automatisierte Gewohnheit durch eine neue, förderlichere Denk- und Verhaltensweise oder Emotionsregulation ersetzen? Die Beschäftigung mit den beiden Modellen Arbeitsgedächtnis (AG) und kognitive Kontrolle erschien dabei äußerst hilfreich. Das Arbeitsgedächtnis nimmt eine zentrale Rolle beim Denken ein. Es beschreibt nicht weniger als all jene Informationen, die dem Bewusstsein gegenwärtig zugänglich sind, und ist damit dem Denken in all seinen Formen innewohnend (Richardson et al., 1996). Aufgabe des AG ist es, Ziele, Absichten und Pläne im Bewusstsein aufrechtzuerhalten, und diese gegenüber konkurrierenden Alternativen abzuschirmen. Ferner werden im AG all jene Informationen verfügbar gehalten, die für das Umsetzen von Zielen nötig sind. Wie der Name schon nahe legt, werden diese handlungsrelevanten Informationen im AG zudem zur Zielerreichung weiterverarbeitet. Die kognitive Kontrolle (synonyme Bezeichnungen sind auch volitionale Kontrolle oder Exekutivfunktionen (Müsseler, 2008)) beschreibt all jene Prozesse, die für die Planung, Koordination und Kontrolle von Denkabläufen, Handlungen und Emotionen vonnöten sind (Hommel, 2008). Die große Überschneidung der beiden Modelle ist somit klar und manche Theorien vereinigen sie in einer integrativen Theorie der Handlungskontrolle (z.B. Miller and Cohen, 2001). Eine Verbesserung der AG-Leistung erschien aufgrund der zentralen Rolle für kognitive Kontrollprozesse daher eine geeignete Möglichkeit, dem o.g. Ziel näher zu kommen. Und seit ca. 10 Jahren entwickelt sich ein wachsendes Interesse an AG-Trainings, denn aufgrund seiner elementaren Funktion für das Denken ist das AG Grundlage und Prädiktor einer Vielzahl höherer kognitiver Leistungen. Von einer verbesserten AG-Leistung erhofft man sich daher eine positive Übertragung auf diese Bereiche. Auch rehabilitative Motive sind zahlreich, denn traumatisch- oder erkrankungsbedingte AG-Defizite resultieren in einer verminderten Leistungsfähigkeit dieser Funktionen. Da bei bisherigen AG-Trainingsstudien eine unzureichende Fundierung durch eine genaue Analyse des AG bemängelt wird (Shipstead et al., 2012), findet eine gründliche Betrachtung der relevanten, kognitionswissenschaftlichen AG-Modelle statt, die um neurowissenschaftliche Ansichten ergänzt wird. Aus den Blickwinkeln beider Disziplinen wird die besondere Rolle der Aufmerksamkeitskontrolle (attentional control oder executive attention) deutlich. Sie ermöglicht den willentlichen Zugang von Informationen in das AG sowie deren Aufrechterhaltung und Abschirmung zur Weiterverarbeitung. Die Aufmerksamkeitskontrolle stellt somit den leistungsdeterminierenden Faktor des AG dar. Die Analyse der kognitiven Kontrolle erfolgt für das Verständnis der Mechanismen zur Steuerung von Denken, Verhalten und der Emotionsregulation; diese ergibt gleichfalls die entscheidende Funktion von Aufmerksamkeitskontrollprozessen. In dieser Gemeinsamkeit zum AG bildet sich der Erklärungsansatz einer verbesserten kognitiven Kontrolle durch ein AG-Training heraus, wenn dieses auf die Verbesserung der Aufmerksamkeitskontrolle hin ausgerichtet ist. In gegenwärtigen Studien mit computerbasierten AG-Trainings zeigt sich jedoch das vorherrschende Konzept, das AG durch eine zunehmende Gedächtnisbelastung zu trainieren durch Erhöhung zu memorierender Stimuli. Eine genaue Beschreibung des Wirkmechanismus des Trainings bleibt häufig aus oder wird in Analogie zu einem Muskeltraining mit ansteigender Gewichtsbelastung beschrieben, was aufgrund fehlender Übertragbarkeit auf die neuronalen Netzwerke des AG kritisiert wird (Melby-Lervag and Hulme, 2013). Und bei fehlendem klaren Wirkungsmodell werden die Ergebnisse bisheriger computerbasierter Interventionen zudem kontrovers diskutiert (vgl. Morrison and Chein, 2011; Shipstead et al., 2012; Melby-Lervag and Hulme, 2013; Weicker and Thöne-Otto, in preparation). Zur Klärung wurde eine vergleichende Analyse von Studien zur Meditation durchgeführt, was als Alternative zur Verbesserung von AG-Leistungen beschrieben wird (Shipstead et al., 2012). Diese Analyse ergibt gleichfalls die Verbesserung von Aufmerksamkeitskontrolle durch Meditation. Dies bekräftigt weiter das genannte Erklärungsmodell, dass ein AG-Training zu dessen Erfolg auf die Förderung der Aufmerksamkeitskontrolle hin ausgerichtet sein muss. In der vorliegenden Arbeit wurde ein interferenzbasiertes AG-Training zur Aufmerksamkeitskontrollförderung (Interferenzen = Störinformationen) mit einem üblichen, gedächtnisbasierten AG-Training verglichen (die ursprüngliche Interpretation wurde adaptiert, s. Kap 1). Die zwei Trainingsgruppen sowie eine passive Kontrollgruppe wurden in ihren Leistungen in einem 3x2 faktoriellen Design mit Testzeitpunkten vor und nach dem Training verglichen (bzw. gleichlangem Zeitintervall für die Kontrollgruppe). Hirnleistungstests zu den Bereichen Arbeitsgedächtnis, Aufmerksamkeit, kognitive Kontrolle, Gedächtnis, Intelligenz und Depressivität fanden dazu Verwendung. Im Anschluss an die Nachtestung gab es für die Trainingsteilnehmer einen Fragebogen zur Trainingsevaluation. Die Studie wurde randomisiert, kontrolliert und doppelverblindet durchgeführt (Kontrollgruppe einfach verblindet), mit 58 in die Datenanalyse eingeschlossenen Probanden. Beide Trainingsgruppen konnten ihre Leistungen in der Trainingsaufgabe geringfügig, aber signifikant steigern, was Erklärungsgrundlage möglicher Transfereffekte sein könnte. Zu deren Überprüfung wurden für jeden Test Varianzanalysen mit Messwiederholungen gerechnet. Der Testzeitpunkt (Nachuntersuchung versus Voruntersuchung) wurde als Innersubjektfaktor und die Untersuchungsbedingung als Zwischensubjektfaktor gesetzt. Beim AG zeigte sich bei einem Test in drei von vier Maßen eine spezifische Verbesserung der Gruppe vom interferenzbasierten AG-Training. Dabei ist unklar, ob diese auf Bodeneffekten der beiden anderen Gruppen oder der Intervention beruhen. Die Maße zur Aufmerksamkeit, kognitiven Kontrolle und zum Gedächtnis zeigten keine trainingsspezifischen Verbesserungen. Beim Test für fluide Intelligenz verbesserten sich im Einzelgruppenvergleich beide Interventionsgruppen, wobei die Gruppe vom interferenzbasierten AG-Training die höhere Signifikanz und Effektstärke aufwies. Bei der großen Gesamtzahl von Tests mit mehrfach durchgeführten Signifikanztests für dieselbe Stichprobe ist die Wahrscheinlichkeit für einen Fehler 1. Art insgesamt zu groß, um einzelne Verbesserungen als sicheren Beleg annehmen zu können. Die vergleichende Betrachtung einer Studie mit sehr ähnlichem, interferenzbasierten Training macht deutlich, dass auch bei optimierter Trainingsbeanspruchung und Softwareumsetzung (während des Trainings traten technische Störungen auf und die Trainingsevaluation ergab eine nur mittelmäßige Beanspruchung durch die Trainingsgestaltung) kein Effekt durch die verwendete Aufgabe zu erwarten ist. In der genannten Studie konnten trotz hoher Teststärke und deutlicherem Trainingsgewinn ebenfalls keinerlei Transfereffekte erzielt werden (Redick et al., 2013). Ein Vergleich der Trainingsaufgabe mit der Vorgehensweise bei der Meditation, welche in Trainingsstudien positive Effekte auf die AG-Leistung vorweist, (Tang and Posner, 2009; Jha et al., 2010; Zeidan et al., 2010; van Vugt and Jha, 2011), erklärt, warum die Trainingsaufgabe nicht optimal ist: bei der Meditation wird im Gegensatz zum interferenzbasierten Training die Aufmerksamkeitskontrolle ohne künstlich eingebrachte Interferenzen trainiert. Bei der vergleichenden Betrachtung von Meditation fällt ein weiterer Vorteil gegenüber dem IB-AGT auf: während beim IB-AGT Interferenzen starr ausgeblendet werden sollten, kann durch das Trainieren einer balancierten Aufmerksamkeitskontrolle in der Meditation, bei der Interferenzen weder nachgegangen wird noch komplett unterdrückt werden (Andersson-Reuster, 2009; Mingyur, 2007; Wallace, 2007), eine nachhaltig-dosierte Kontrolle zur Zielaufrechterhaltung ohne unerwünschte Impulsivität und zugleich eine für Rückmeldungen und Adaptivität offene Lernfähigkeit erreicht werden. Für zukünftige Studien folgt daher die Empfehlung, mögliche Transfereffekte moderiert durch verbesserte Aufmerksamkeitskontrolle von Meditationstrainings auf die kognitive Kontrolle zu untersuchen.

The neural mechanisms underlying genetic risk for schizophrenia, a highly heritable psychiatric condition, are still under investigation. New schizophrenia risk genes discovered through genome-wide association studies (GWAS), such as neurogranin (NRGN), can be used to identify these mechanisms. In this study we examined the association of two common NRGN risk single nucleotide polymorphisms (SNPs) with functional and structural brain-based intermediate phenotypes for schizophrenia. We obtained structural, functional MRI and genotype data of 92 schizophrenia patients and 114 healthy volunteers from the multisite Mind Clinical Imaging Consortium study. Two schizophrenia-associated NRGN SNPs (rs12807809 and rs12541) were tested for association with working memory-elicited dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) activity and surface-wide cortical thickness. NRGN rs12541 risk allele homozygotes (TT) displayed increased working memory-related activity in several brain regions, including the left DLPFC, left insula, left somatosensory cortex and the cingulate cortex, when compared to non-risk allele carriers. NRGN rs12807809 non-risk allele (C) carriers showed reduced cortical gray matter thickness compared to risk allele homozygotes (TT) in an area comprising the right pericalcarine gyrus, the right cuneus, and the right lingual gyrus. Our study highlights the effects of schizophrenia risk variants in the NRGN gene on functional and structural brain-based intermediate phenotypes for schizophrenia. These results support recent GWAS findings and further implicate NRGN in the pathophysiology of schizophrenia by suggesting that genetic NRGN risk variants contribute to subtle changes in neural functioning and anatomy that can be quantified with neuroimaging methods.

The neural mechanisms underlying genetic risk for schizophrenia, a highly heritable psychiatric condition, are still under investigation. New schizophrenia risk genes discovered through genome-wide association studies (GWAS), such as neurogranin (NRGN), can be used to identify these mechanisms. In this study we examined the association of two common NRGN risk single nucleotide polymorphisms (SNPs) with functional and structural brain-based intermediate phenotypes for schizophrenia. We obtained structural, functional MRI and genotype data of 92 schizophrenia patients and 114 healthy volunteers from the multisite Mind Clinical Imaging Consortium study. Two schizophrenia-associated NRGN SNPs (rs12807809 and rs12541) were tested for association with working memory-elicited dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) activity and surface-wide cortical thickness. NRGN rs12541 risk allele homozygotes (TT) displayed increased working memory-related activity in several brain regions, including the left DLPFC, left insula, left somatosensory cortex and the cingulate cortex, when compared to non-risk allele carriers. NRGN rs12807809 non-risk allele (C) carriers showed reduced cortical gray matter thickness compared to risk allele homozygotes (TT) in an area comprising the right pericalcarine gyrus, the right cuneus, and the right lingual gyrus. Our study highlights the effects of schizophrenia risk variants in the NRGN gene on functional and structural brain-based intermediate phenotypes for schizophrenia. These results support recent GWAS findings and further implicate NRGN in the pathophysiology of schizophrenia by suggesting that genetic NRGN risk variants contribute to subtle changes in neural functioning and anatomy that can be quantified with neuroimaging methods.

Die Motivation zu dieser Arbeit war es, einen Weg zu finden, Ziele, gute Vorsätze und Verhaltensweisen, die zu vermehrtem Wohlbefinden führen, mittels eines AG-Trainings besser realisieren zu können. Die Umsetzung von Zielen oder neuen Verhaltensweisen wird nämlich beständig durch konkurrierende Handlungsalternativen oder unerwünschten Gewohnheiten erschwert. Wie ist es möglich, Absichten auch über längere Zeiträume und im Angesicht verführerischer Alternativen zu verfolgen? Und wie kann man eine schlechte, automatisierte Gewohnheit durch eine neue, förderlichere Denk- und Verhaltensweise oder Emotionsregulation ersetzen? Die Beschäftigung mit den beiden Modellen Arbeitsgedächtnis (AG) und kognitive Kontrolle erschien dabei äußerst hilfreich. Das Arbeitsgedächtnis nimmt eine zentrale Rolle beim Denken ein. Es beschreibt nicht weniger als all jene Informationen, die dem Bewusstsein gegenwärtig zugänglich sind, und ist damit dem Denken in all seinen Formen innewohnend (Richardson et al., 1996). Aufgabe des AG ist es, Ziele, Absichten und Pläne im Bewusstsein aufrechtzuerhalten, und diese gegenüber konkurrierenden Alternativen abzuschirmen. Ferner werden im AG all jene Informationen verfügbar gehalten, die für das Umsetzen von Zielen nötig sind. Wie der Name schon nahe legt, werden diese handlungsrelevanten Informationen im AG zudem zur Zielerreichung weiterverarbeitet. Die kognitive Kontrolle (synonyme Bezeichnungen sind auch volitionale Kontrolle oder Exekutivfunktionen (Müsseler, 2008)) beschreibt all jene Prozesse, die für die Planung, Koordination und Kontrolle von Denkabläufen, Handlungen und Emotionen vonnöten sind (Hommel, 2008). Die große Überschneidung der beiden Modelle ist somit klar und manche Theorien vereinigen sie in einer integrativen Theorie der Handlungskontrolle (z.B. Miller and Cohen, 2001). Eine Verbesserung der AG-Leistung erschien aufgrund der zentralen Rolle für kognitive Kontrollprozesse daher eine geeignete Möglichkeit, dem o.g. Ziel näher zu kommen. Und seit ca. 10 Jahren entwickelt sich ein wachsendes Interesse an AG-Trainings, denn aufgrund seiner elementaren Funktion für das Denken ist das AG Grundlage und Prädiktor einer Vielzahl höherer kognitiver Leistungen. Von einer verbesserten AG-Leistung erhofft man sich daher eine positive Übertragung auf diese Bereiche. Auch rehabilitative Motive sind zahlreich, denn traumatisch- oder erkrankungsbedingte AG-Defizite resultieren in einer verminderten Leistungsfähigkeit dieser Funktionen. Da bei bisherigen AG-Trainingsstudien eine unzureichende Fundierung durch eine genaue Analyse des AG bemängelt wird (Shipstead et al., 2012), findet eine gründliche Betrachtung der relevanten, kognitionswissenschaftlichen AG-Modelle statt, die um neurowissenschaftliche Ansichten ergänzt wird. Aus den Blickwinkeln beider Disziplinen wird die besondere Rolle der Aufmerksamkeitskontrolle (attentional control oder executive attention) deutlich. Sie ermöglicht den willentlichen Zugang von Informationen in das AG sowie deren Aufrechterhaltung und Abschirmung zur Weiterverarbeitung. Die Aufmerksamkeitskontrolle stellt somit den leistungsdeterminierenden Faktor des AG dar. Die Analyse der kognitiven Kontrolle erfolgt für das Verständnis der Mechanismen zur Steuerung von Denken, Verhalten und der Emotionsregulation; diese ergibt gleichfalls die entscheidende Funktion von Aufmerksamkeitskontrollprozessen. In dieser Gemeinsamkeit zum AG bildet sich der Erklärungsansatz einer verbesserten kognitiven Kontrolle durch ein AG-Training heraus, wenn dieses auf die Verbesserung der Aufmerksamkeitskontrolle hin ausgerichtet ist. In gegenwärtigen Studien mit computerbasierten AG-Trainings zeigt sich jedoch das vorherrschende Konzept, das AG durch eine zunehmende Gedächtnisbelastung zu trainieren durch Erhöhung zu memorierender Stimuli. Eine genaue Beschreibung des Wirkmechanismus des Trainings bleibt häufig aus oder wird in Analogie zu einem Muskeltraining mit ansteigender Gewichtsbelastung beschrieben, was aufgrund fehlender Übertragbarkeit auf die neuronalen Netzwerke des AG kritisiert wird (Melby-Lervag and Hulme, 2013). Und bei fehlendem klaren Wirkungsmodell werden die Ergebnisse bisheriger computerbasierter Interventionen zudem kontrovers diskutiert (vgl. Morrison and Chein, 2011; Shipstead et al., 2012; Melby-Lervag and Hulme, 2013; Weicker and Thöne-Otto, in preparation). Zur Klärung wurde eine vergleichende Analyse von Studien zur Meditation durchgeführt, was als Alternative zur Verbesserung von AG-Leistungen beschrieben wird (Shipstead et al., 2012). Diese Analyse ergibt gleichfalls die Verbesserung von Aufmerksamkeitskontrolle durch Meditation. Dies bekräftigt weiter das genannte Erklärungsmodell, dass ein AG-Training zu dessen Erfolg auf die Förderung der Aufmerksamkeitskontrolle hin ausgerichtet sein muss. In der vorliegenden Arbeit wurde ein interferenzbasiertes AG-Training zur Aufmerksamkeitskontrollförderung (Interferenzen = Störinformationen) mit einem üblichen, gedächtnisbasierten AG-Training verglichen (die ursprüngliche Interpretation wurde adaptiert, s. Kap 1). Die zwei Trainingsgruppen sowie eine passive Kontrollgruppe wurden in ihren Leistungen in einem 3x2 faktoriellen Design mit Testzeitpunkten vor und nach dem Training verglichen (bzw. gleichlangem Zeitintervall für die Kontrollgruppe). Hirnleistungstests zu den Bereichen Arbeitsgedächtnis, Aufmerksamkeit, kognitive Kontrolle, Gedächtnis, Intelligenz und Depressivität fanden dazu Verwendung. Im Anschluss an die Nachtestung gab es für die Trainingsteilnehmer einen Fragebogen zur Trainingsevaluation. Die Studie wurde randomisiert, kontrolliert und doppelverblindet durchgeführt (Kontrollgruppe einfach verblindet), mit 58 in die Datenanalyse eingeschlossenen Probanden. Beide Trainingsgruppen konnten ihre Leistungen in der Trainingsaufgabe geringfügig, aber signifikant steigern, was Erklärungsgrundlage möglicher Transfereffekte sein könnte. Zu deren Überprüfung wurden für jeden Test Varianzanalysen mit Messwiederholungen gerechnet. Der Testzeitpunkt (Nachuntersuchung versus Voruntersuchung) wurde als Innersubjektfaktor und die Untersuchungsbedingung als Zwischensubjektfaktor gesetzt. Beim AG zeigte sich bei einem Test in drei von vier Maßen eine spezifische Verbesserung der Gruppe vom interferenzbasierten AG-Training. Dabei ist unklar, ob diese auf Bodeneffekten der beiden anderen Gruppen oder der Intervention beruhen. Die Maße zur Aufmerksamkeit, kognitiven Kontrolle und zum Gedächtnis zeigten keine trainingsspezifischen Verbesserungen. Beim Test für fluide Intelligenz verbesserten sich im Einzelgruppenvergleich beide Interventionsgruppen, wobei die Gruppe vom interferenzbasierten AG-Training die höhere Signifikanz und Effektstärke aufwies. Bei der großen Gesamtzahl von Tests mit mehrfach durchgeführten Signifikanztests für dieselbe Stichprobe ist die Wahrscheinlichkeit für einen Fehler 1. Art insgesamt zu groß, um einzelne Verbesserungen als sicheren Beleg annehmen zu können. Die vergleichende Betrachtung einer Studie mit sehr ähnlichem, interferenzbasierten Training macht deutlich, dass auch bei optimierter Trainingsbeanspruchung und Softwareumsetzung (während des Trainings traten technische Störungen auf und die Trainingsevaluation ergab eine nur mittelmäßige Beanspruchung durch die Trainingsgestaltung) kein Effekt durch die verwendete Aufgabe zu erwarten ist. In der genannten Studie konnten trotz hoher Teststärke und deutlicherem Trainingsgewinn ebenfalls keinerlei Transfereffekte erzielt werden (Redick et al., 2013). Ein Vergleich der Trainingsaufgabe mit der Vorgehensweise bei der Meditation, welche in Trainingsstudien positive Effekte auf die AG-Leistung vorweist, (Tang and Posner, 2009; Jha et al., 2010; Zeidan et al., 2010; van Vugt and Jha, 2011), erklärt, warum die Trainingsaufgabe nicht optimal ist: bei der Meditation wird im Gegensatz zum interferenzbasierten Training die Aufmerksamkeitskontrolle ohne künstlich eingebrachte Interferenzen trainiert. Bei der vergleichenden Betrachtung von Meditation fällt ein weiterer Vorteil gegenüber dem IB-AGT auf: während beim IB-AGT Interferenzen starr ausgeblendet werden sollten, kann durch das Trainieren einer balancierten Aufmerksamkeitskontrolle in der Meditation, bei der Interferenzen weder nachgegangen wird noch komplett unterdrückt werden (Andersson-Reuster, 2009; Mingyur, 2007; Wallace, 2007), eine nachhaltig-dosierte Kontrolle zur Zielaufrechterhaltung ohne unerwünschte Impulsivität und zugleich eine für Rückmeldungen und Adaptivität offene Lernfähigkeit erreicht werden. Für zukünftige Studien folgt daher die Empfehlung, mögliche Transfereffekte moderiert durch verbesserte Aufmerksamkeitskontrolle von Meditationstrainings auf die kognitive Kontrolle zu untersuchen.:Bibliographische Beschreibung 4 Abkürzungsverzeichnis 5 1. Einleitung 6 2. Theoretischer Hintergrund 10 2.1 Das Arbeitsgedächtnis 10 2.1.1 Einleitung 10 2.1.2 Speicherung und Verarbeitung im AG 11 2.1.3 AG-Modelle 12 2.1.4 Das AG aus neurowissenschaftlicher Sicht 22 2.2 Kognitive Kontrolle 34 2.2.1 Volitionspsychologische Konfliktbetrachtung 34 2.2.2 Kognitions- und Neurowissenschaftliche Konfliktbetrachtung 38 2.2.3 Abschließende Betrachtung 42 2.3. AG-Training 43 2.3.1 Übersicht 43 2.3.2 Bewertung der Studienlage 45 2.3.3 Mögliche Mechanismen eines positiven Transfers 48 2.3.4 Fazit: 52 2.3.5 Trainingsrahmenbedingungen 53 2.4. Ziel der Studie 54 2.5 Hypothesen 55 3. Methodik 56 3.1 Probanden 56 3.2. Design 58 3.3 Die Zielgrößen der Vor- und Nachtestung 59 3.3.1 Arbeitsgedächtnis 59 3.3.2 Aufmerksamkeit 61 3.3.3 Kognitive Kontrolle 61 3.3.4 Intelligenz 63 3.3.5 Gedächtnis 63 3.4 Ablauf von Vor- und Nachtestung 64 3.4 Die Trainingsinterventionen 65 3.4.1 Rahmenbedingungen und Grundsätze 65 3.4.2 Das interferenzbasierte AG-Training (IB-AGT) 67 3.4.3 Das gedächtnisbasierte AG-Training (GB-AGT) 69 4. Ergebnisse 71 4.1 Stichprobenbeschreibung 71 4.2 Ergebnisse der Vortestung 72 4.3 Ergebnisse der Trainingsaufgaben 77 4.3.1 Leistungen beim IB-AGT 78 4.3.2 Leistungen beim GB-AGT 79 4.4 Transfereffekte auf die Zielgrößen 81 4.5 Ergebnisse der Postevaluationsbögen 90 5. Diskussion 95 5.1 Umsetzung der Trainingsrahmenbedingungen und –aufgaben 95 5.2 Ergebnis- und Hypothesendiskussion 97 5.3 Ausblick 102 Zusammenfassung der Arbeit 105 Literaturverzeichnis 109 Abbildungsverzeichnis 125 Tabellenverzeichnis 126 Anhänge 127 Danksagung 139 Erklärung über die eigenständige Abfassung der Arbeit 140 Lebenslauf 141

Abductive reasoning is the process of finding a best explanation for a set of observations. In many abductive problems, like medical diagnosis, scientific discovery, debugging or troubleshooting, an amount of information far beyond the capacity limits of working memory (WM) must be processed. Although WM plays a central role in theories of human cognition, theories of abductive reasoning do not specify WM processes during the generation of explanations. On the basis of a computational model of abductive reasoning and of theories of text comprehension a mechanism is proposed that reduces WM load during abductive reasoning. The computational model views abductive reasoning as the sequential comprehension and integration of observations into a situation model that represents the current best explanation for the observations. The proposed WM mechanism assumes that the situation model is only partly kept in WM, whereas other pieces are stored in long-term memory. These long-term representation part can be reliably accessed through retrieval structures to reinstatiate information in WM during abductive reasoning. It is assumed that unexplained observations are actively maintained in WM until an explanation for them could be generated. Thereafter their representation is lost from WM. But these explained observations can be recalled from long-term memory via their integration into the situation model. This mechanism makes predictions about the availability of the mental representation of explained and unexplained observations. These predictions were tested in four experiments, using different memory tests for observations. In Experiments 1 and 2 a recognition test was used, in Experiment 3 an implicit menory test was used and in Experiment 4 the participants had to perform an unexpected recall after task interruption. The results show that unexplained observations are accessed faster than explained ones during abductive reasoning. This confirms the mechanism's assumption that unexplained observations are kept in WM and explained ones not. But explained observations seem not to be represented in long-term memory. Rather, it seems that observations are rapidly forgotten afer they are explained. Different possible reasons for this pattern of result are discussed.

The need for navigation in hypertext requires cognitive resources, and this can result in disorientation and cognitive overhead. So, information retrieval and text comprehension are impaired. It is not possible to construct a coherent mental representation of text content (situation model), which is essential for text comprehension. The question is, how can, based on hypertext studies and knowledge about text comprehension, suggestions for hypertext design be found. In this study, the influence of different navigation possibilities and linking structures of hypertext on orientation problems, text comprehension, and efficiency of information retrieval was investigated. First, linear text and hierarchic structured hypertext with a graphical overview over the text structure were compared. Furthermore, text comprehension processes were focused more intensively. Therefore, the influence of the coherence of linking structure and of working memory load on interaction with the text, text comprehension, and efficiency of information retrieval was investigated. Results show that disadvantages of hypertext concerning orientation problems can be compensated with the aid of a graphical overview which is usable for navigation. This orientation and navigation aid is also an advantage for the speed of information retrieval. In contrast, for text comprehension coherence of the linking of individual text nodes plays an essential role. Only if hypertext is constructed in a way that a coherent reading sequence is suggested to the reader, the user is able to construct a coherent mental representation about the text content. It becomes apparent that different tasks, in this case reading a text vs. information retrieval, make different demands to hypertext. To some extend, the results were only shown with high working memory load, which shows the influence of cognitive resources. / Die Notwendigkeit der Navigation in Hypertexten beansprucht kognitive Ressourcen und führt leicht zu einer Desorientierung und einer kognitiven Überlastung. Sie erschwert damit das Auffinden von Informationen und beeinträchtigt das Verstehen des Textes, d.h. es kann keine kohärente mentale Repräsentation über den Textinhalt (Situationsmodell) aufgebaut werden, was jedoch in der Textverstehensforschung als zentraler Punkt des Verstehens betrachtet wird. Die Frage ist nun, wie aus den bisherigen Erkenntnissen zu Hypertexten und aus dem Wissen über Textverstehensprozesse Hinweise für eine optimale Hypertextgestaltung abgeleitet werden können. In der vorliegenden Arbeit wurde dazu der Einfluss verschiedener Navigationsmöglichkeiten und der Verknüpfungsstruktur von Hypertexten auf die Probleme des Nutzers beim Umgang mit dem Hypertext und auf das Textverstehen bzw. den Wissenserwerb und die Effizienz der Informationssuche untersucht. Zunächst wurde dazu ein Vergleich von linear verknüpftem Text und einem hierarchisch strukturierten Hypertext mit einer graphischen Übersicht über die Textstruktur vorgenommen. Weiterhin wurden verstärkt die Textverstehensprozesse beim Umgang mit Hypertext betrachtet. Dazu wurde der Einfluss des Kohärenzgrades der Verknüpfung des Textes und der Arbeitsgedächtnisbelastung auf den Umgang mit dem Text, das Textverstehen und die Effizienz der Informationssuche untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass die Nachteile des Hypertextes hinsichtlich der Orientierungsprobleme durch eine navigierbare graphische Übersicht über die Textstruktur kompensiert werden können. Diese Strukturierungs- und Navigationshilfe erweist sich auch als Vorteil für die Schnelligkeit der Informationssuche. Für das Textverstehen hingegen spielt die Kohärenz der Verknüpfung der einzelnen Textknoten eine zentrale Rolle. Nur wenn der Hypertext so strukturiert ist, dass dem Nutzer eine zeitlich kohärente Leseweise nahegelegt wird, ist der Nutzer auch in der Lage, eine kohärente mentale Repräsentation über den Textinhalt aufzubauen. Es zeigt sich deutlich, dass unterschiedliche Aufgaben, hier Lesen eines Textes vs. Suchen nach Informationen, unterschiedliche Anforderungen an Hypertexte stellen. Teilweise werden die gezeigten Ergebnisse erst unter einer erhöhten Arbeitsgedächtnisbelastung deutlich, was den Einfluss kognitiver Ressourcen deutlich macht.

Die vorliegende Arbeit widmet sich der Erforschung der Fahrer-Fahrzeug-Interaktion mit dem Ziel der Fahrerabsichtserkennung bei Spurwechselmanövern. Diese Fahrmanöver sind mit einer überproportionalen Unfallhäufigkeit verbunden, die sich in den Unfallstatistiken widerspiegelt. Laut Statistischem Bundesamt (2008) kamen im Jahr 2007 12,0% (1857) aller Unfälle mit schwerem Sachschaden auf Autobahnen in Deutschland aufgrund von Zusammenstößen mit seitlich in die gleiche Richtung fahrenden Fahrzeugen zustande (S. 65). Mit Hilfe der Information über einen intendierten Spurwechsel kann ein System an das zukünftige Fahrerverhalten angepasst werden, um so die Funktionalität und damit das Sicherheitspotential des Gesamtsystems zu erhöhen. Zusätzlich können mit dieser Information auch unerwünschte Systemeingriffe unterdrückt werden, die den Fahrer stören und so zu einer Minderung der Akzeptanz des jeweiligen Fahrerassistenz- und Informationssystems führen könnten. So kann einerseits ein Assistenzsystem eingeschaltet werden, das den Spurwechsel erleichtert (z.B. Side Blind Zone Alert, Kiefer & Hankey, 2008). Zum anderen kann ein Assistenzsystem abgeschaltet werden, das den Fahrer irrtümlich warnen würde, wie zum Beispiel ein Spurverlassenswarner im Falle eines beabsichtigten Überfahrens der Fahrspur (Henning, Beyreuther et al., 2007). In diesem Zusammenhang bilden drei Untersuchungen das Herzstück der vorliegenden Arbeit. In einer Feldstudie untersuchten Henning, Georgeon, Dapzol und Krems (2009) Indikatoren, die auf die Vorbereitung eines Spurwechsels hindeuten und fanden dabei vor allem Blickverhalten in den linken Außenspiegel als einen geeigneten und sehr frühen Indikator. Dieser dient wahrscheinlich vor allem dem Aufbau einer mentalen Repräsentation des rückwärtigen Verkehrs. In einer anschließenden Fahrsimulatorstudie wurde experimentell erforscht, wie diese mentale Repräsentation beschaffen ist und in welchen Komponenten des Arbeitsgedächtnisses sie gespeichert wird (Henning, Beyreuther, & Krems, 2009). In einer dritten Studie, bestehend aus zwei Laborexperimenten, wurde nach einer Schwelle für den Übergang von einer statischen in eine dynamische mentale Repräsentation sich nähernder Fahrzeuge mit Hilfe des Paradigmas des Representational Momentum (Freyd & Finke, 1984) gesucht und ebenfalls deren Lokalisation im Arbeitsgedächtnis erforscht (Henning & Krems, 2009). Die den drei Manuskripten vorangestellte Einleitung dient der allgemeinen Einführung in das Thema und der Einordnung der Befunde. Dabei wird zuerst der Spurwechselprozess dargestellt, gefolgt von einer Diskussion der zugrundeliegenden kognitiven Prozesse und einem Exkurs über die Möglichkeiten der Spurwechselabsichtserkennung und deren Verbesserung im Lichte der Befunde.

Abductive reasoning is the process of finding the best explanation for a set of observations. The theory of abductive reasoning (TAR, Johnson & Krems, 2001) allows detailed process assumptions that were only partly tested in detail up until now. This thesis employs an artificial abductive reasoning task, the Black Box task, and eye tracking measures in order to gain insight into the process. The first part of this thesis aims at evaluating process measures based on eye tracking and using them in order to gain a better understanding of the processes postulated in TAR such as the construction of a situation model or retrieval of relevant information. The second part investigates the relationship between working memory and abductive reasoning by manipulating the amount of information stored in memory and examining the relationship between visual abductive reasoning and working memory skills. In a last part a perspective to the transferability of our results to everyday life tasks is given. The first study focuses on differentiating between processes that take place during the encoding and the evaluation of observation information by comparing eye movement measures. In the second study, we tested process assumptions such as the construction of a mental representation from TAR using memory indexing, an eye tracking method that makes it possible to trace the retrieval of explanations currently held in working memory. Gaze analysis revealed that participants encode the presented evidence (i.e., observations) together with possible explanations into memory. When new observations are presented, the previously presented evidence and explanations are retrieved. With the memory indexing method, we were able to assess the process of information retrieval in abductive reasoning, which was previously believed to be unobservable. The theory of abductive reasoning (TAR; Johnson & Krems, 2001) assumes that when information is presented sequentially, new information is integrated into a mental representation called a situation model, the central data structure on which all reasoning processes are based. Since working memory capacity is limited, the question arises how reasoning might change with the amount of information that has to be processed in memory. To answer this question, we conducted a third experimental study, in which we manipulated whether previous observation information and previously found explanations had to be retrieved from memory or were still present in the visual array. We analyzed individual ratings of difficulty as well as behavioral data and reasoning outcomes. Our results provide evidence that people experience differences in task difficulty when more information has to be retrieved from memory. This is also evident in changes in the mental representation as reflected by eye tracking measures. However, these differences are not evident in the reasoning outcome. These findings suggest that individuals construct their situation model from both information in memory as well as external memory stores. The complexity of the model depends on the task at hand: when memory demands are high, only relevant information is included. With this compensation strategy, people are able to achieve similar reasoning outcomes even when faced with more difficult tasks. The precise relationship between reasoning and working memory capacity remains largely opaque. Combining data of both studies from chapter 3 and 4, we firstly investigated if reasoning performance differs due to differences in working memory capacity. Secondly, using eye tracking, we explored the relationship between the facets of working memory and the process of visuospatial reasoning. Therefore both, a test for storage and processing, and content components (verbal-numerical/ spatial) of working memory as well as an intelligence measure, were engaged. Results show a clear relationship between reasoning accuracy, spatial storage and processing components as well as intelligence. Process measures suggest that high spatial working memory ability might lead to the use of strategies optimizing the content and complexity of the mental representation on which abductive reasoning is based. In a fifth study, we aimed to investigate whether there are also indicators for the mechanisms postulated by TAR in a task that is closer to real life reasoning. Therefore, we asked participants to solve 12 jigsaw puzzles whereby the abductive task was the identification of the motive presented on the puzzles. Thereby, the pieces of the puzzles posed as observation and hypotheses to the motive of the puzzle as explanations. As a process tracing measure, we used thinking aloud. Verbal protocols were recorded, transcripted and carefully coded according to the operators and explanation types postulated in TAR. We found evidence that participants use most of the operators with a likeliness that significantly lies above chance level. We also found evidence of the existence of the different explanation types. Eye movements were able to give insight in the interrelations between working memory, attention, and action. Therefore, this work contributes to understanding abductive reasoning, not only by testing the assumptions of TAR, but also by finding relations between memory, action and thought. The results do not only account for abductive reasoning in an artificial task but also in everyday life reasoning.:1 Introduction 1 1.1 Theories on Abductive Reasoning and Beyond 4 1.1.1 Theory of Abductive Reasoning 4 1.1.2 Other Theories 7 1.2 Reasoning, Working Memory, and Mental Representation 9 1.3 Process Tracing 11 1.4 An Artificial Abductive Task: The Black Box 12 1.5 Overview and Research Objectives 15 1.5.1 Differentiating between Encoding and Processing 15 1.5.2 Current Explanations in Memory 16 1.5.3 Information Stored in Memory 16 1.5.4 More than Storage of Information 17 1.5.5 In the Context of Everyday Life 18 1.5.6 Summary, Perspectives, and Conclusion 18 2 The Possibilities of Eye Tracking: Differentiating between Encoding and Processing 21 2.1 Abstract 22 2.2 Introduction 23 2.3 Method 26 2.3.1 Participants 26 2.3.2 Task and Apparatus 27 2.3.3 Procedure 28 2.3.4 Analysis 29 2.4 Results 30 2.5 Discussion 32 3 Tracing Current Explanations in Memory: A Process Analysis Based on Eye Tracking 37 3.1 Abstract 38 3.2 Introduction 39 3.2.1 Current Explanations of Abductive Reasoning 41 3.2.2 Tracing the Reasoning Process 44 3.2.3 Present Study 45 3.3 Method 48 3.3.1 Participants 49 3.3.2 Apparatus 49 3.3.3 Material 50 3.3.4 Procedure 53 3.4 Results 54 3.4.1 Performance 54 3.4.2 Gaze Analyses 55 3.4.3 Hypothesis 1: Information Stored in the Situation Model 57 3.4.4 Hypothesis 2: Different Types of Explanations—Concrete vs. Abstract 61 3.5 Discussion 67 3.5.1 Information Stored in the Situation Model 68 3.5.2 Concretely and Abstractly Explained Observations 68 3.5.3 TAR and Current Theories on Abductive Reasoning 70 3.5.4 Tracing Memory Processes 72 3.5.5 Conclusion 74 Appendix 3.1 75 Appendix 3.2 76 Appendix 3.3 77 Appendix 3.4 78 4 Information Stored in Memory Affects Abductive Reasoning 79 4.1 Abstract 80 4.2 Introduction 81 4.2.1 The Reasoning Process 82 4.2.2 Visual Attention 85 4.2.3 Research Objectives 86 4.2.4 This Study 87 4.2.5 Using Eye Movements as a Method to Assess Memory Retrieval 89 4.2.6 Hypotheses 89 4.3 Method 92 4.3.1 Participants 92 4.3.2 Apparatus 92 4.3.3 The Black Box Task 92 4.3.4 Procedure 95 4.3.5 Pairwise Comparisons 96 4.4 Results 96 4.4.1 Performance 96 4.4.2 Gaze Analysis 99 4.4.3 Hypothesis 1: Differences Experienced in Task Difficulty 101 4.4.4 Hypothesis 2: Elements of the Situation Model 102 4.4.5 Hypothesis 3: Integrative Solutions 105 4.5 Discussion 107 4.5.1 Differences Experienced in Task Difficulty 108 4.5.2 Elements of the Situation Model 108 4.5.3 Integrative Solutions 110 4.5.4 Summary 112 5 More than Storage of Information – What Working Memory Contributes to Visual Abductive Reasoning 113 5.1 Abstract 114 5.2 Introduction 115 5.2.1 Working memory 116 5.2.2 Relations between Abductive Reasoning Working Memory Capacity 118 5.2.3 Eye Movements as a Process Tracing Method 119 5.2.4 Abductive Reasoning Outcomes and Working Memory Ability. 120 5.2.5 Abductive Reasoning Processes and Working Memory Ability 121 5.3 Method 123 5.3.1 Participants 124 5.3.2 Apparatus 124 5.3.3 Material 125 5.3.4 Procedure 127 5.4 Results 128 5.4.1 Analysis 128 5.4.2 Abductive Reasoning Accuracy and Working Memory Ability 131 5.4.3 Abductive Reasoning Processes and Working Memory Ability 132 5.5 Discussion 135 5.5.1 The Interaction of Reasoning Accuracy and Memory Ability 135 5.5.2 The Interaction of the Process of Reasoning and Memory Ability 136 5.5.3 Conclusion 138 6 The Theory of Abductive Reasoning in the Context of Everyday Life 141 6.1 Abstract 142 6.2 Introduction 143 6.2.1 Abduction in “Real Life” 145 6.3 Method 146 6.3.1 Participants 146 6.3.2 Task 147 6.3.3 Material 148 6.3.4 Apparatus 148 6.3.5 Procedure 149 6.3.6 Coding system 150 6.4 Results 153 6.4.1 Analysis 153 6.4.2 Descriptive Data 153 6.3.3. Likeliness of Operator Use 155 6.5 Discussion 156 6.5.1 Operator Use 156 6.5.2 Explanation Types 157 6.5.3 Perspectives 158 7 Summary, Perspectives, and Conclusion 159 7.1 The Process of Abductive Reasoning 159 7.2 Contributions of other Theories 162 7.3 Eye Tracking and its Methodological Implications 164 7.4 Future Research and Applications 167 7.5 Conclusion 169 8 References 171 Curriculum Vitae 191 Publications 196