Hintergrund: Ausgangspunkt für diese Arbeit sind korrelative Befunde, die das Bestehen eines Zusammenhangs zwischen einer negativen Emotionalität und der Verschlimmerung einer Schmerzproblematik nahe legen. Die motivationale Priming-Hypothese von Lang bietet einen theoretischen Rahmen zur Erklärung der Wirkung von Emotionen auf die Schmerzwahrnehmung. Allerdings wurden die Vorhersagen dieser Theorie bisher hauptsächlich für den Schreckreflex untersucht und müssen für die Schmerzreizverarbeitung noch validiert werden. Bis heute ist es außerdem eine offene Frage, welche Rolle Aufmerksamkeitsprozesse bei der affektiven Schmerzmodulation spielen. Experiment 1. Fragestellung war, ob die motivationale Priming-Hypothese auch für die Wahrnehmung und Verarbeitung von Schmerzreizen gültig ist. Methode: 30 Probanden erhielten schmerzhafte und nicht schmerzhafte elektrische Reize, während sie positive, neutrale und negative Bilder betrachteten. Zur Erfassung der Schmerzwahrnehmung wurden Schmerzintensitätsratings erhoben und zur Messung der kortikalen Schmerzreizverarbeitung wurden somatosensorisch evozierte Potentiale (SEPs) aufgezeichnet. Ergebnisse: Die Valenz der Bilder beeinflusst die Intensitätsratings und die N150 Amplituden mit höheren Ratings und N150 Amplituden bei negativen als bei positiven Bildern. Dagegen wurde die Amplitude der P260 durch das Arousal der Bilder moduliert mit höheren Amplituden bei neutralen als bei erregenden Hintergrundbildern. Interpretation: Die Vorhersagen der motivationalen Priming-Hypothese scheinen auch für die Verarbeitung und Wahrnehmung von Schmerzreizen valide zu sein. Während die Modulation der N150 Amplitude eine affektive Schmerzmodulation zu reflektieren scheint, ist die Arousalmodulation der P260 vermutlich auf schmerzunspezifische Aufmerksamkeitsprozesse zurückzuführen. Experiment 2. Fragestellung war, ob die affektive Schmerzmodulation von Aufmerksamkeitsprozessen unabhängig ist und ob unterschiedliche neuronale Mechanismen der aufmerksamkeitsbasierten und der affektiven Schmerzmodulation zugrunde liegen. Methoden: 30 Probanden sahen positive, neutrale und negative Bilder, während sie schmerzhafte und nicht schmerzhafte elektrische Reize erhielten. Zur Aufmerksamkeitsmanipulation wurden die Probanden vor jeder Bildpräsentation instruiert, sich auf die Bilder, auf die Intensität oder auf die Unangenehmheit des elektrischen Reizes zu konzentrieren. Zur Schmerzevaluation wurden affektive und sensorische Schmerzratings und SEPs erhoben. Die neuronalen Quellen der N150 und P260 Komponenten wurden mit Hilfe einer LORETA-Analyse bestimmt. Ergebnisse: Die Aufmerksamkeitsmanipulation beeinflusste die sensorischen Schmerzratings: Die Ratings waren am höchsten, wenn die Aufmerksamkeit auf die Reizintensität gerichtet war. Die Affektinduktion wirkte sich hauptsächlich auf die affektiven Schmerzratings aus mit höheren Ratings bei negativen als bei positiven Bildern. N150 Amplituden wurden durch die Valenz der affektiven Bilder moduliert mit höheren Amplituden bei negativen als bei positiven Bildern. Die Aufmerksamkeitsmanipulation hatte keinen Effekt auf die N150 Amplituden. P260 Amplituden wurden durch das Arousal der Bilder moduliert mit höheren Amplituden bei neutralen als bei erregenden Bildern. Außerdem waren die P260 Amplituden am höchsten bei einem Aufmerksamkeitsfokus auf die Reizintensität. Die LORETA-Analyse erbrachte für die N150 bei schmerzhaften im Vergleich zu nicht schmerzhaften Reizen eine maximale Aktivierung im ACC und im Präcuneus und für die P260 im superioren und medialen frontalen Gyrus und im ACC. Diskussion: Beide Experimente unterstützen die motivationale Priming-Hypothese für die Wahrnehmung und Verarbeitung von Schmerzreizen. Dies zeigt sich in einer affektiven Modulation der sensorischen und affektiven Schmerzratings und der N150 Amplituden. Die Befunde des zweiten Experiments deuten außerdem darauf hin, dass die Wirkungen von Emotionen und Aufmerksamkeit auf die Schmerzwahrnehmung weitestgehend unabhängig voneinander sind: Aufmerksamkeitsmanipulationen wirken sich nur auf die sensorische Schmerzkomponente aus und Affektmanipulationen modulieren hauptsächlich die affektive Schmerzkomponente. Der affektiven und der aufmerksamkeitsbasierten Schmerzmodulation scheinen unterschiedliche neuronale Mechanismen zugrunde zu liegen: Die LORETA-Analyse erbrachte verschiedene neuronale Generatoren für die N150 und die P260 und die Wirkung von Aufmerksamkeit und Emotion dissoziiert für diese beiden Komponenten: die Modulation der N150 reflektiert eine affektive Schmerzmodulation und die Modulation der P260 reflektiert Aufmerksamkeitsprozesse. / Background: The starting point for the present dissertation were correlative studies indicating that negative emotional states increase the frequency and magnitude of pain experience. The motivational priming hypothesis offers a theoretical framework to explain the effects of emotion on pain. The predictions of this theory have been extensively investigated for acoustic startle stimuli, but up to now, an evaluation of the motivational priming hypothesis for pain perception and processing is lacking. Furthermore, the role of attention for affective pain modulation is still a matter of debate. Experiment 1. The aim of the first experiment was to evaluate the motivational priming hypothesis for pain perception and processing. Methods: 30 participants viewed positive, neutral and negative pictures, while painful and nonpainful electrical stimuli were applied. Intensity ratings and somatosensory evoked potentials (SEPs) in response to the electrical stimuli were recorded. Results: Picture valence affected pain ratings and N150 amplitudes elicited by painful stimuli with lowest amplitudes for positive pictures and highest amplitudes for negative pictures. The P260 elicited by painful and non-painful stimuli was modulated by arousal with reduced amplitudes with arousing (positive or negative) compared to neutral pictures. Interpretation: N150 amplitudes varying with picture valence seem to reflect an affective modulation of pain perception while P260 amplitudes varying with picture arousal rather reflect non pain-specific attentional processes. Experiment 2: The aim of the second experiment was to disentangle the effects of attention and emotion on pain perception and to investigate if emotion and attention affect pain perception via the same or at least partially different neural mechanisms. Methods: Painful and nonpainful electrical stimuli were applied while 30 participants viewed positive, neutral and negative pictures. Attentional manipulation was realized by presenting a prompt before picture onset to focus attention on the pictures or on the intensity or on the unpleasantness of the electrical stimuli. Pain assessment included sensory and affective pain ratings and SEPs. The neural sources of N150 and P260 SEP components were analyzed using LORETA source localization. Results: Attention modulated sensory pain ratings with highest ratings when attention was focused on the stimulus intensity. Affect influenced sensory and affective pain ratings with higher ratings during negative than during positive pictures. The amplitudes of the N150 and the P260 were modulated by picture valence and picture arousal, respectively. Furthermore, P260 amplitudes were modulated by attention with highest amplitudes when attention was focused on the intensity of the stimuli. The LORETA analysis revealed different neural generators for the N150 and the P260 for the contrast painful vs. nonpainful stimuli: For the N150, significantly higher brain electrical activity was found in the ACC and in the precuneus. The P260 was localized in the superior and in the medial frontal gyrus as well as in the ACC. Discussion: Both experiments support and extend the motivational priming hypothesis to the perception and processing of painful stimuli as indicated by an affective modulation of pain ratings and of N150 amplitudes. Furthermore, the findings of the second experiment suggest that the effects of emotion and attention on pain are independent: Attentional manipulations affect only sensory pain ratings whereas affect induction primarily modulates affective pain ratings. In addition, emotional and attentional effects on pain seem to invoke at least partially different neural modulatory circuits: The LORETA analysis revealed different neural sources for the N150 and the P260 components, and emotion and attention have distinct effects on these components: Whereas the modulation of N150 amplitudes reflects an affective pain modulation, the modulation of P260 amplitudes is due to attentional processes.

Emotional shifts are often a fundamental part of the narrative experience and engrained into the schematic structures of stories. Recent theoretical work suggests that these shifts are key for narrative influence and are interconnected with transportation, a known mechanism of narrative effects. Empirical research examining this proposition is still scarce, inconclusive, and lacking measures that assess the experience of emotional shifts throughout a narrative to explain effects. This thesis aims to contribute to this research lacuna and investigates the link between emotional shifts, transportation, and story-consistent outcomes using different methods to measure emotional shifts in the moment they occur (Manuscript #1 and #2), and using various narrative stimuli (audiovisual, written, auditive). Manuscript #1 uses real-time-response (RTR) measurement to examine the relationship of valence shifts experienced during film viewing with transportation and post-exposure self-reported emotional flow. Manuscript #2 reports a pilot study and two experiments in which a self-probed emotional retrospection task is used to measure the number and intensity of emotional shifts during reading. I investigate the effect of reviews on transportation, the link between transportation and emotional shifts, and their respective associations with story-consistent attitudes, social sharing intentions, and donation behavior. In Manuscript #3, narrative structures are manipulated. Two experiments examine the effects of audio stories with shifting (positive-negative-positive) vs. positive-only emotional trajectories on the experience of happiness- and sadness-shifts, transportation, and post-exposure emotional flow. Transportation was positively linked to valence shifts (M#1), and the number and intensity of emotional shifts (M#2), and emotional flow (M#1, M#3). In M#3, transportation was predicted by shifts in happiness, but not sadness. Emotional flow was linked to shifts in happiness, sadness, and RTR valence (M#1, M#3). Emotional shifts and transportation were associated with social sharing intentions, but only transportation was linked to some story-consistent attitudes (affective attitudes in particular). / Dynamisches emotionales Erleben ist oft charakteristisch für die Rezeption von Geschichten. Aktuelle theoretische Arbeiten postulieren, dass diese emotionalen Wechsel für den Einfluss von Narrationen entscheidend und mit Transportation, einem bekannten Mechanismus für narrative Wirkungen, verflochten sind. Empirische Evidenz zu dieser These ist noch rar, inkonsistent, und es kommt meist kein Prozessmaß emotionaler Wechsel zum Einsatz, um Effekte zu erklären. Die vorliegende Arbeit soll einen Beitrag zu dieser Forschungslücke leisten und untersucht den Zusammenhang zwischen emotionalen Wechseln, Transportation und persuasiven Wirkungen unter Verwendung verschiedener Stimuli (audiovisuell, schriftlich, auditiv) und Methoden zur Messung emotionaler Veränderungen im Moment ihres Auftretens (Manuskript 1 und 2). Manuskript #1 verwendet Real-Time-Response Messung (RTR) zur Untersuchung der Beziehung zwischen Valenzverschiebungen während der Filmrezeption, Transportation und retrospektiv selbstberichtetem Emotional Flow. Manuskript #2 berichtet eine Pilotstudie und zwei Experimente, die eine Self-Probed Emotional Retrospection Task zur Messung der Anzahl und Intensität emotionaler Wechsel während des Lesens verwenden. Die Experimente untersuchen die Wirkungen einer Rezensions-Manipulation auf Transportation sowie die Zusammenhänge zwischen Transportation, emotionalen Wechseln, Einstellungen, Absichten zum sozialen Teilen und Spendenverhalten. In Manuskript #3 werden Erzählstrukturen manipuliert. In zwei Experimenten werden die Wirkungen auditiver Geschichten mit wechselnden (positiv-negativ-positiv) bzw. nur positiven Strukturen auf erlebte Veränderungen von Freude und Trauer, Transportation, und Emotional Flow untersucht. Transportation stand in positivem Zusammenhang mit Valenzverschiebungen (M#1), der Anzahl und Intensität emotionaler Wechsel (M#2) und Emotional Flow (M#1, M#3). In M#3 wurde Transportation durch Veränderungen von Freude, aber nicht Trauer vorhergesagt. Emotional Flow war mit Veränderungen von Freude, Trauer und RTR-Valenzverschiebungen korreliert (M#1, M#3). Mehr und intensivere emotionale Wechsel und Transportation gingen mit einer erhöhten Absicht einher, Inhalte zu teilen bzw. über Inhalte zu reden. Nur Transportation war jedoch mit einigen der untersuchten (insbesondere affektiven) Einstellungen assoziiert.

Teil 1: Aus früheren Arbeiten geht hervor, dass Fibomyalgiepatienten über eine höhere Schmerzstärke in bezug auf ihren klinischen Schmerz nach negativem emotionalen Priming verglichen mit positivem Priming berichten als Patienten mit muskuloskelettalem Schmerz. Um die affektive Modulation von Druckschmerz bei Fibromyalgiepatienten (n = 30) unter kontrollierten Bedingungen im Vergleich mit Gesunden und Schmerzerkrankungen geklärter Genese (d.h. organisch oder psychisch) beschreiben zu können, wurde Schmerz experimentell induziert. Neben 30 Gesunden (schmerzfreien Personen) dienten 30 Rückenschmerzpatienten, bei denen eine organische Schmerzgenese vermutet wurde, und 30 somatoforme Schmerzpatienten als Vergleichsgruppen. Für die letzte Gruppe, bei der eine psychische Schmerzgenese angenommen wurde, wurde die gleiche Schmerzmodulation wie für die Fibromyalgiepatienten vermutet. Als Primes dienten positive, neutrale, negative und schmerzbezogene Bilder des International Affective Picture Systems. Schmerz wurde über einen konstanten tonischen Druckreiz ausgelöst; als abhängige Variable wurde die empfundene Schmerzstärke erfasst. Über alle Versuchspersonen hinweg modulierte die Bildervalenz die Schmerzstärke: nach schmerzbezogenen Bildern war die Schmerzstärke höher als nach negativen und nach negativen Bildern war sie höher als nach neutralen. Die Schmerzstärken nach neutralen im Vergleich zu positiven Bildern unterschieden sich jedoch nicht signifikant. Somatoforme Schmerzpatienten berichteten über höhere Schmerzstärken als Rückenschmerzpatienten und Gesunde. Die Fibromyalgiepatienten zeigten ähnlich hohe Schmerzstärken wie die somatoforme Schmerzgruppe, doch unterschieden sie sich weder von den Gesunden noch von den Rückenschmerzpatienten. Zwischen Priming und Gruppe gab es keine Interaktion: Die affektive Schmerzmodulation war bei den Fibromyalgie- und den somatoformen Schmerzpatienten nicht spezifisch verändert, doch die somatoformen Schmerzpatienten zeigten eine erhöhte Druckschmerzsensibilität als Gesunde und Rückenschmerzpatienten. Teil 2: Es wurde oft vermutet, dass sich Fibromyalgiepatienten hinsichtlich soziodemographischer Daten und psychologischer Merkmale von Schmerzpatienten unterscheiden, deren Schmerz organischer Genese ist wie bei Patienten mit (rheumatoider) Arthritis. Ob sie sich diesbezüglich von Patienten mit somatoformer Schmerzstörung unterscheiden, wurde bis jetzt noch nicht geklärt. Um das psychologische Profil von Fibromyalgiepatienten zu spezifizieren, wurden 25 Fibromyalgie- mit 29 somatoformen Schmerz-, 27 Rückenschmerzpatienten und 30 gesunden (schmerfreien) Kontrollpersonen (alle Versuchspersonen hatten am Teil 1 der Studie teil genommen) in bezug auf Unterschiede in soziodemographischen Merkmalen, klinischer Schmerzstärke, schmerzbezogene Selbstinstruktionen, Partnerreaktionen, Stressbewältigungsstrategien und Selbstwirksamkeits- und externale Kontrollüberzeugungen verglichen. Alle drei Schmerzgruppen berichteten über eine stärkere Depression, größere Trait-Angt und größere affektive Verstimmung als die Gesunden. Fibromyalgie- und somatoforme Schmerzpatienten zeigten außerdem eine niedrigere Lebenskontrolle, weniger Aktivitäten außer Haus und vermehrt negative Stressbewältigungsstrategien als die Gesunden. Die Fibromalgiepatienten berichteten zudem über eine stärkere Somatisierung und größere affektive und sensorische Schmerzstärken als die Rückenschmerzpatienten, aber unterschieden sich nicht von den somatoformen Schmerzpatienten. Des weiteren gaben die Fibromyalgiepatienten mehr Schmerzen an verschiedenen Körperstellen an als die Rückenschmerzpatienten. Ein unerwartetes Ergebnis war, dass die somatoformen Schmerzpatienten eine größere Ausprägung im Merkmal Bestrafung (i. s. einer Partnerreaktion) als die Fibromyalgiepatienten (und die Gesunden) zeigten. / Part 1: Previous research suggested that patients with fibromyalgia experience higher pain intensity (clinical pain) than patients with musculoskeletal pain after negative emotional priming compared to positive priming. To further examine affective pain modulation in fibromyalgia compared with healthy (pain free) controls and pain disorders with different pain origin (i.e. organic or psychical) on controlled conditions an experimental pain induction method was applied and 30 patients with fibromyalgia were compared with 30 healthy (pain free) subjects, 30 patients with back pain (pain with organic origin) and a group of 30 patients with somatoform pain disorder (pain with psychical origin). For the patients with somatoform pain the same pain modulation as for the patients with fibromyalgia was predicted. As primes positive, neutral, negative, and pain-related pictures of the International Affective Picture System were presented and pain intensity in response to a fixed pressure weight was assessed. Overall, picture valence modulated pain intensities: after pain-related pictures pain intensity was higher than after negative ones; after negative pictures the intensity was higher than after neutral ones, but the pain intensities after neutral and positive pictures did not differ significantly. The patients with somatoform pain disorder reported significantly higher pain intensities than the patients with back pain and the healthy controls; the patients with fibromyalgia showed similar pain intensities like the patients with somatoform pain disorder, but they did not differ significantly from the healthy controls and the patients with back pain. There was no interaction of priming and group: affective modulation of pain was not specifically altered in fibromyalgia and somatoform pain disorder, but the patients with somatoform pain disorder were more sensitive to pressure pain than the patients with back pain and the healthy controls. Part 2: Patients with fibromyalgia are often thought to differ in sociodemographic and psychological variables from patients with pain that is clearly organic in origin, e.g. patients with (rheumatoid) arthritis. Whether they differ from patients with somatoform pain has not been clearly documented. To specify the psychological profile of fibromyalgia 25 patients with FM, 29 patients with somatoform pain disorder, 27 patients with back pain, and 30 healthy (pain free) controls (all participants took part in part 1 of the study) were compared with respect to differences in sociodemographic data, clinical pain intensity, pain related self-instructions, spouse behaviors, activities at and away from home, social activities, trait anxiety, depression, somatization, coping with stress, self-efficacy beliefs and external control beliefs. All three pain groups reported higher depression, higher trait anxiety, and greater affective distress than the healthy controls. The patients with fibromyalgia and the patients with somatoform pain disorder showed lower life control, fewer activities away from their home and more negative coping strategies than the healthy controls. The patients with fibromyalgia showed significantly higher somatization and stronger affective and sensory pain intensities than the patients with back pain but did not differ from the patients with somatoform pain who were in between. Also, the patients with fibromyalgia experienced pain in more parts of their body than the patients with back pain. Unexpectedly, the patients with somatoform pain reported higher scores of punishing spouse behaviors than the patients with fibromyalgia (and the healthy controls).

Ein Army Colonel empfindet Mitleid mit einem Roboter, der versuchsweise Landminen entschärft und deklariert den Test als inhuman (Garreau, 2007). Roboter bekommen militärische Beförderungen, Beerdigungen und Ehrenmedaillen (Garreau, 2007; Carpenter, 2013). Ein Schildkrötenroboter wird entwickelt, um Kindern beizubringen, Roboter gut zu behandeln (Ackermann, 2018). Der humanoide Roboter Sophia wurde erst kürzlich Saudi-Arabischer Staatsbürger und es gibt bereits Debatten, ob Roboter Rechte bekommen sollen (Delcker, 2018). Diese und ähnliche Entwicklungen zeigen schon jetzt die Bedeutsamkeit von Robotern und die emotionale Wirkung die diese auslösen. Dennoch scheinen sich diese emotionalen Reaktionen auf einer anderen Ebene abzuspielen, gemessen an Kommentaren in Internetforen. Dort ist oftmals die Rede davon, wieso jemand überhaupt emotional auf einen Roboter reagieren kann. Tatsächlich ist es, rein rational gesehen, schwierig zu erklären, warum Menschen mit einer leblosen (‚mindless‘) Maschine mitfühlen sollten. Und dennoch zeugen nicht nur oben genannte Berichte, sondern auch erste wissenschaftliche Studien (z.B. Rosenthal- von der Pütten et al., 2013) von dem emotionalen Einfluss den Roboter auf Menschen haben können. Trotz der Bedeutsamkeit der Erforschung emotionaler Reaktionen auf Roboter existieren bislang wenige wissenschaftliche Studien hierzu. Tatsächlich identifizierten Kappas, Krumhuber und Küster (2013) die systematische Analyse und Evaluation sozialer Reaktionen auf Roboter als eine der größten Herausforderungen der affektiven Mensch-Roboter Interaktion. Nach Scherer (2001; 2005) bestehen Emotionen aus der Koordination und Synchronisation verschiedener Komponenten, die miteinander verknüpft sind. Motorischer Ausdruck (Mimik), subjektives Erleben, Handlungstendenzen, physiologische und kognitive Komponenten gehören hierzu. Um eine Emotion vollständig zu erfassen, müssten all diese Komponenten gemessen werden, jedoch wurde eine solch umfassende Analyse bisher noch nie durchgeführt (Scherer, 2005). Hauptsächlich werden Fragebögen eingesetzt (vgl. Bethel & Murphy, 2010), die allerdings meist nur das subjektive Erleben abfragen. Bakeman und Gottman (1997) geben sogar an, dass nur etwa 8% der psychologischen Forschung auf Verhaltensdaten basiert, obwohl die Psychologie traditionell als das ‚Studium von Psyche und Verhalten‘ (American Psychological Association, 2018) definiert wird. Die Messung anderer Emotionskomponenten ist selten. Zudem sind Fragebögen mit einer Reihe von Nachteilen behaftet (Austin, Deary, Gibson, McGregor, Dent, 1998; Fan et al., 2006; Wilcox, 2011). Bethel und Murphy (2010) als auch Arkin und Moshkina (2015) plädieren für einen Multi-Methodenansatz um ein umfassenderes Verständnis von affektiven Prozessen in der Mensch-Roboter Interaktion zu erlangen. Das Hauptziel der vorliegenden Dissertation ist es daher, mithilfe eines Multi-Methodenansatzes verschiedene Komponenten von Emotionen (motorischer Ausdruck, subjektive Gefühlskomponente, Handlungstendenzen) zu erfassen und so zu einem vollständigeren und tiefgreifenderem Bild emotionaler Prozesse auf Roboter beizutragen. Um dieses Ziel zu erreichen, wurden drei experimentelle Studien mit insgesamt 491 Teilnehmern durchgeführt. Mit unterschiedlichen Ebenen der „apparent reality“ (Frijda, 2007) sowie Macht / Kontrolle über die Situation (vgl. Scherer & Ellgring, 2007) wurde untersucht, inwiefern sich Intensität und Qualität emotionaler Reaktionen auf Roboter ändern und welche weiteren Faktoren (Aussehen des Roboters, emotionale Expressivität des Roboters, Behandlung des Roboters, Autoritätsstatus des Roboters) Einfluss ausüben. Experiment 1 basierte auf Videos, die verschiedene Arten von Robotern (tierähnlich, anthropomorph, maschinenartig), die entweder emotional expressiv waren oder nicht (an / aus) in verschiedenen Situationen (freundliche Behandlung des Roboters vs. Misshandlung) zeigten. Fragebögen über selbstberichtete Gefühle und die motorisch-expressive Komponente von Emotionen: Mimik (vgl. Scherer, 2005) wurden analysiert. Das Facial Action Coding System (Ekman, Friesen, & Hager, 2002), die umfassendste und am weitesten verbreitete Methode zur objektiven Untersuchung von Mimik, wurde hierfür verwendet. Die Ergebnisse zeigten, dass die Probanden Gesichtsausdrücke (Action Unit [AU] 12 und AUs, die mit positiven Emotionen assoziiert sind, sowie AU 4 und AUs, die mit negativen Emotionen assoziiert sind) sowie selbstberichtete Gefühle in Übereinstimmung mit der Valenz der in den Videos gezeigten Behandlung zeigten. Bei emotional expressiven Robotern konnten stärkere emotionale Reaktionen beobachtet werden als bei nicht-expressiven Robotern. Der tierähnliche Roboter Pleo erfuhr in der Misshandlungs-Bedingung am meisten Mitleid, Empathie, negative Gefühle und Traurigkeit, gefolgt vom anthropomorphen Roboter Reeti und am wenigsten für den maschinenartigen Roboter Roomba. Roomba wurde am meisten Antipathie zugeschrieben. Die Ergebnisse knüpfen an frühere Forschungen an (z.B. Krach et al., 2008; Menne & Schwab, 2018; Riek et al., 2009; Rosenthal-von der Pütten et al., 2013) und zeigen das Potenzial der Mimik für eine natürliche Mensch-Roboter Interaktion. Experiment 2 und Experiment 3 übertrugen die klassischen Experimente von Milgram (1963; 1974) zum Thema Gehorsam in den Kontext der Mensch-Roboter Interaktion. Die Gehorsamkeitsstudien von Milgram wurden als sehr geeignet erachtet, um das Ausmaß der Empathie gegenüber einem Roboter im Verhältnis zum Gehorsam gegenüber einem Roboter zu untersuchen. Experiment 2 unterschied sich von Experiment 3 in der Ebene der „apparent reality“ (Frijda, 2007): in Anlehnung an Milgram (1963) wurde eine rein text-basierte Studie (Experiment 2) einer live Mensch-Roboter Interaktion (Experiment 3) gegenübergestellt. Während die abhängigen Variablen von Experiment 2 aus den Selbstberichten emotionaler Gefühle sowie Einschätzungen des hypothetischen Verhaltens bestand, erfasste Experiment 3 subjektive Gefühle sowie reales Verhalten (Reaktionszeit: Dauer des Zögerns; Gehorsamkeitsrate; Anzahl der Proteste; Mimik) der Teilnehmer. Beide Experimente untersuchten den Einfluss der Faktoren „Autoritätsstatus“ (hoch / niedrig) des Roboters, der die Befehle erteilt (Nao) und die emotionale Expressivität (an / aus) des Roboters, der die Strafen erhält (Pleo). Die subjektiven Gefühle der Teilnehmer aus Experiment 2 unterschieden sich zwischen den Gruppen nicht. Darüber hinaus gaben nur wenige Teilnehmer (20.2%) an, dass sie den „Opfer“-Roboter definitiv bestrafen würden. Ein ähnliches Ergebnis fand auch Milgram (1963). Das reale Verhalten von Versuchsteilnehmern in Milgrams‘ Labor-Experiment unterschied sich jedoch von Einschätzungen hypothetischen Verhaltens von Teilnehmern, denen Milgram das Experiment nur beschrieben hatte. Ebenso lassen Kommentare von Teilnehmern aus Experiment 2 darauf schließen, dass das beschriebene Szenario möglicherweise als fiktiv eingestuft wurde und Einschätzungen von hypothetischem Verhalten daher kein realistisches Bild realen Verhaltens gegenüber Roboter in einer live Interaktion zeichnen können. Daher wurde ein weiteres Experiment (Experiment 3) mit einer Live Interaktion mit einem Roboter als Autoritätsfigur (hoher Autoritätsstatus vs. niedriger) und einem weiteren Roboter als „Opfer“ (emotional expressiv vs. nicht expressiv) durchgeführt. Es wurden Gruppenunterschiede in Fragebögen über emotionale Reaktionen gefunden. Dem emotional expressiven Roboter wurde mehr Empathie entgegengebracht und es wurde mehr Freude und weniger Antipathie berichtet als gegenüber einem nicht-expressiven Roboter. Außerdem konnten Gesichtsausdrücke beobachtet werden, die mit negativen Emotionen assoziiert sind während Probanden Nao’s Befehl ausführten und Pleo bestraften. Obwohl Probanden tendenziell länger zögerten, wenn sie einen emotional expressiven Roboter bestrafen sollten und der Befehl von einem Roboter mit niedrigem Autoritätsstatus kam, wurde dieser Unterschied nicht signifikant. Zudem waren alle bis auf einen Probanden gehorsam und bestraften Pleo, wie vom Nao Roboter befohlen. Dieses Ergebnis steht in starkem Gegensatz zu dem selbstberichteten hypothetischen Verhalten der Teilnehmer aus Experiment 2 und unterstützt die Annahme, dass die Einschätzungen von hypothetischem Verhalten in einem Mensch-Roboter-Gehorsamkeitsszenario nicht zuverlässig sind für echtes Verhalten in einer live Mensch-Roboter Interaktion. Situative Variablen, wie z.B. der Gehorsam gegenüber Autoritäten, sogar gegenüber einem Roboter, scheinen stärker zu sein als Empathie für einen Roboter. Dieser Befund knüpft an andere Studien an (z.B. Bartneck & Hu, 2008; Geiskkovitch et al., 2016; Menne, 2017; Slater et al., 2006), eröffnet neue Erkenntnisse zum Einfluss von Robotern, zeigt aber auch auf, dass die Wahl einer Methode um Empathie für einen Roboter zu evozieren eine nicht triviale Angelegenheit ist (vgl. Geiskkovitch et al., 2016; vgl. Milgram, 1965). Insgesamt stützen die Ergebnisse die Annahme, dass die emotionalen Reaktionen auf Roboter tiefgreifend sind und sich sowohl auf der subjektiven Ebene als auch in der motorischen Komponente zeigen. Menschen reagieren emotional auf einen Roboter, der emotional expressiv ist und eher weniger wie eine Maschine aussieht. Sie empfinden Empathie und negative Gefühle, wenn ein Roboter misshandelt wird und diese emotionalen Reaktionen spiegeln sich in der Mimik. Darüber hinaus unterscheiden sich die Einschätzungen von Menschen über ihr eigenes hypothetisches Verhalten von ihrem tatsächlichen Verhalten, weshalb videobasierte oder live Interaktionen zur Analyse realer Verhaltensreaktionen empfohlen wird. Die Ankunft sozialer Roboter in der Gesellschaft führt zu nie dagewesenen Fragen und diese Dissertation liefert einen ersten Schritt zum Verständnis dieser neuen Herausforderungen. / An Army Colonel feels sorry for a robot that defuses landmines on a trial basis and declares the test inhumane (Garreau, 2007). Robots receive military promotions, funerals and medals of honor (Garreau, 2007; Carpenter, 2013). A turtle robot is being developed to teach children to treat robots well (Ackermann, 2018). The humanoid robot Sophia recently became a Saudi Arabian citizen and there are now debates whether robots should have rights (Delcker, 2018). These and similar developments already show the importance of robots and the emotional impact they have. Nevertheless, these emotional reactions seem to take place on a different level, judging by comments in internet forums alone: Most often, emotional reactions towards robots are questioned if not denied at all. In fact, from a purely rational point of view, it is difficult to explain why people should empathize with a mindless machine. However, not only the reports mentioned above but also first scientific studies (e.g. Rosenthal- von der Pütten et al., 2013) bear witness to the emotional influence of robots on humans. Despite the importance of researching emotional reactions towards robots, there are few scientific studies on this subject. In fact, Kappas, Krumhuber and Küster (2013) identified effective testing and evaluation of social reactions towards robots as one of the major challenges of affective Human-Robot Interaction (HRI). According to Scherer (2001; 2005), emotions consist of the coordination and synchronization of different components that are linked to each other. These include motor expression (facial expressions), subjective experience, action tendencies, physiological and cognitive components. To fully capture an emotion, all these components would have to be measured, but such a comprehensive analysis has never been performed (Scherer, 2005). Primarily, questionnaires are used (cf. Bethel & Murphy, 2010) but most of them only capture subjective experiences. Bakeman and Gottman (1997) even state that only about 8% of psychological research is based on behavioral data, although psychology is traditionally defined as the 'study of the mind and behavior' (American Psychological Association, 2018). The measurement of other emotional components is rare. In addition, questionnaires have a number of disadvantages (Austin, Deary, Gibson, McGregor, Dent, 1998; Fan et al., 2006; Wilcox, 2011). Bethel and Murphy (2010) as well as Arkin and Moshkina (2015) argue for a multi-method approach to achieve a more comprehensive understanding of affective processes in HRI. The main goal of this dissertation is therefore to use a multi-method approach to capture different components of emotions (motor expression, subjective feeling component, action tendencies) and thus contribute to a more complete and profound picture of emotional processes towards robots. To achieve this goal, three experimental studies were conducted with a total of 491 participants. With different levels of ‘apparent reality’ (Frijda, 2007) and power/control over the situation (cf. Scherer & Ellgring, 2007), the extent to which the intensity and quality of emotional responses to robots change were investigated as well as the influence of other factors (appearance of the robot, emotional expressivity of the robot, treatment of the robot, authority status of the robot). Experiment 1 was based on videos showing different types of robots (animal-like, anthropomorphic, machine-like) in different situations (friendly treatment of the robot vs. torture treatment) while being either emotionally expressive or not. Self-reports of feelings as well as the motoric-expressive component of emotion: facial expressions (cf. Scherer, 2005) were analyzed. The Facial Action Coding System (Ekman, Friesen, & Hager, 2002), the most comprehensive and most widely used method for objectively assessing facial expressions, was utilized for this purpose. Results showed that participants displayed facial expressions (Action Unit [AU] 12 and AUs associated with positive emotions as well as AU 4 and AUs associated with negative emotions) as well as self-reported feelings in line with the valence of the treatment shown in the videos. Stronger emotional reactions could be observed for emotionally expressive robots than non-expressive robots. Most pity, empathy, negative feelings and sadness were reported for the animal-like robot Pleo while watching it being tortured, followed by the anthropomorphic robot Reeti and least for the machine-like robot Roomba. Most antipathy was attributed to Roomba. The findings are in line with previous research (e.g., Krach et al., 2008; Menne & Schwab, 2018; Riek et al., 2009; Rosenthal-von der Pütten et al., 2013) and show facial expressions’ potential for a natural HRI. Experiment 2 and Experiment 3 transferred Milgram’s classic experiments (1963; 1974) on obedience into the context of HRI. Milgram’s obedience studies were deemed highly suitable to study the extent of empathy towards a robot in relation to obedience to a robot. Experiment 2 differed from Experiment 3 in the level of ‘apparent reality’ (Frijda, 2007): based on Milgram (1963), a purely text-based study (Experiment 2) was compared with a live HRI (Experiment 3). While the dependent variables of Experiment 2 consisted of self-reports of emotional feelings and assessments of hypothetical behavior, Experiment 3 measured subjective feelings and real behavior (reaction time: duration of hesitation; obedience rate; number of protests; facial expressions) of the participants. Both experiments examined the influence of the factors "authority status" (high / low) of the robot giving the orders (Nao) and the emotional expressivity (on / off) of the robot receiving the punishments (Pleo). The subjective feelings of the participants from Experiment 2 did not differ between the groups. In addition, only few participants (20.2%) stated that they would definitely punish the "victim" robot. Milgram (1963) found a similar result. However, the real behavior of participants in Milgram's laboratory experiment differed from the estimates of hypothetical behavior of participants to whom Milgram had only described the experiment. Similarly, comments from participants in Experiment 2 suggest that the scenario described may have been considered fictitious and that assessments of hypothetical behavior may not provide a realistic picture of real behavior towards robots in a live interaction. Therefore, another experiment (Experiment 3) was performed with a live interaction with a robot as authority figure (high authority status vs. low) and another robot as "victim" (emotional expressive vs. non-expressive). Group differences were found in questionnaires on emotional responses. More empathy was shown for the emotionally expressive robot and more joy and less antipathy was reported than for a non-expressive robot. In addition, facial expressions associated with negative emotions could be observed while subjects executed Nao's command and punished Pleo. Although subjects tended to hesitate longer when punishing an emotionally expressive robot and the order came from a robot with low authority status, this difference did not reach significance. Furthermore, all but one subject were obedient and punished Pleo as commanded by the Nao robot. This result stands in stark contrast to the self-reported hypothetical behavior of the participants from Experiment 2 and supports the assumption that the assessments of hypothetical behavior in a Human-Robot obedience scenario are not reliable for real behavior in a live HRI. Situational variables, such as obedience to authorities, even to a robot, seem to be stronger than empathy for a robot. This finding is in line with previous studies (e.g. Bartneck & Hu, 2008; Geiskkovitch et al., 2016; Menne, 2017; Slater et al., 2006), opens up new insights into the influence of robots, but also shows that the choice of a method to evoke empathy for a robot is not a trivial matter (cf. Geiskkovitch et al., 2016; cf. Milgram, 1965). Overall, the results support the assumption that emotional reactions to robots are profound and manifest both at the subjective level and in the motor component. Humans react emotionally to a robot that is emotionally expressive and looks less like a machine. They feel empathy and negative feelings when a robot is abused and these emotional reactions are reflected in facial expressions. In addition, people's assessments of their own hypothetical behavior differ from their actual behavior, which is why video-based or live interactions are recommended for analyzing real behavioral responses. The arrival of social robots in society leads to unprecedented questions and this dissertation provides a first step towards understanding these new challenges. / Are there emotional reactions towards social robots? Could you love a robot? Or, put the other way round: Could you mistreat a robot, tear it apart and sell it? Media reports people honoring military robots with funerals, mourning the “death” of a robotic dog, and granting the humanoid robot Sophia citizenship. But how profound are these reactions? Three experiments take a closer look on emotional reactions towards social robots by investigating the subjective experience of people as well as the motor expressive level. Contexts of varying degrees of Human-Robot Interaction (HRI) sketch a nuanced picture of emotions towards social robots that encompass conscious as well as unconscious reactions. The findings advance the understanding of affective experiences in HRI. It also turns the initial question into: Can emotional reactions towards social robots even be avoided?

For formative evaluations of user experience (UX) a variety of methods have been developed over the years. However, most techniques require the users to interact with the study as a secondary task. This active involvement in the evaluation is not inclusive of all users and potentially biases the experience currently being studied. Yet there is a lack of methods for situations in which the user has no spare cognitive resources. This condition occurs when 1) users' cognitive abilities are impaired (e.g., people with dementia) or 2) users are confronted with very demanding tasks (e.g., air traffic controllers). In this work we focus on emotions as a key component of UX and propose the new structured observation method Proxemo for formative UX evaluations. Proxemo allows qualified observers to document users' emotions by proxy in real time and then directly link them to triggers. Technically this is achieved by synchronising the timestamps of emotions documented by observers with a video recording of the interaction. In order to facilitate the documentation of observed emotions in highly diverse contexts we conceptualise and implement two separate versions of a documentation aid named Proxemo App. For formative UX evaluations of technology-supported reminiscence sessions with people with dementia, we create a smartwatch app to discreetly document emotions from the categories anger, general alertness, pleasure, wistfulness and pride. For formative UX evaluations of prototypical user interfaces with air traffic controllers we create a smartphone app to efficiently document emotions from the categories anger, boredom, surprise, stress and pride. Descriptive case studies in both application domains indicate the feasibility and utility of the method Proxemo and the appropriateness of the respectively adapted design of the Proxemo App. The third part of this work is a series of meta-evaluation studies to determine quality criteria of Proxemo. We evaluate Proxemo regarding its reliability, validity, thoroughness and effectiveness, and compare Proxemo's efficiency and the observers' experience to documentation with pen and paper. Proxemo is reliable, as well as more efficient, thorough and effective than handwritten notes and provides a better UX to observers. Proxemo compares well with existing methods where benchmarks are available. With Proxemo we contribute a validated structured observation method that has shown to meet requirements formative UX evaluations in the extreme contexts of users with cognitive impairments or high task demands. Proxemo is agnostic regarding researchers' theoretical approaches and unites reductionist and holistic perspectives within one method. Future work should explore the applicability of Proxemo for further domains and extend the list of audited quality criteria to include, for instance, downstream utility. With respect to basic research we strive to better understand the sources leading observers to empathic judgments and propose reminisce and older adults as model environment for investigating mixed emotions. / Für formative Evaluationen der User Experience (UX) wurden im Laufe der Jahre zahlreiche Methoden entwickelt. Die meisten Methoden erfordern jedoch, dass die Benutzer als Nebenaufgabe mit der Studie interagieren. Diese aktive Beteiligung an der Evaluation kann das untersuchte Erlebnis verfälschen und schließt Benutzer komplett aus, die keine kognitiven Ressourcen zur Verfügung haben. Dies ist der Fall, wenn 1) die kognitiven Fähigkeiten der Benutzer beeinträchtigt sind (z. B. Menschen mit Demenz) oder 2) Benutzer mit sehr anspruchsvollen Aufgaben konfrontiert sind (z. B. Fluglotsen). In dieser Arbeit konzentrieren wir uns auf Emotionen als eine Schlüsselkomponente von UX und schlagen die neue strukturierte Beobachtungsmethode Proxemo für formative UX-Evaluationen vor. Proxemo ermöglicht es qualifizierten Beobachtern, die Emotionen der Nutzer in Echtzeit zu dokumentieren und sie direkt mit Auslösern zu verknüpfen. Technisch wird dies erreicht, indem die Zeitstempel der von den Beobachtern dokumentierten Emotionen mit einer Videoaufzeichnung der Interaktion synchronisiert werden. Um die Dokumentation von beobachteten Emotionen in sehr unterschiedlichen Kontexten zu erleichtern, konzipieren und implementieren wir zwei verschiedene Versionen einer Dokumentationshilfe namens Proxemo App. Für formative UX-Evaluationen von technologiegestützten Erinnerungssitzungen mit Menschen mit Demenz erstellen wir eine Smartwatch-App zur unauffälligen Dokumentation von Emotionen aus den Kategorien Ärger, allgemeine Wachsamkeit, Freude, Wehmut und Stolz. Für formative UX-Evaluationen prototypischer Nutzerschnittstellen mit Fluglotsen erstellen wir eine Smartphone-App zur effizienten Dokumentation von Emotionen aus den Kategorien Ärger, Langeweile, Überraschung, Stress und Stolz. Deskriptive Fallstudien in beiden Anwendungsfeldern zeigen die Machbarkeit und den Nutzen der Methode Proxemo und die Angemessenheit des jeweiligen Designs der Proxemo App. Der dritte Teil dieser Arbeit besteht aus einer Reihe von Meta-Evaluationsstudien zu den Gütekriterien von Proxemo. Wir evaluieren Proxemo hinsichtlich der Reliabilität, Validität, Gründlichkeit und Effektivität, und vergleichen die Effizienz von Proxemo und die UX der Beobachter mit der Dokumentation mit Stift und Papier. Proxemo ist reliabel, sowie effizienter, gründlicher und effektiver als handschriftliche Notizen und bietet den Beobachtern eine bessere UX. Proxemo schneidet gut ab im Vergleich zu bestehenden Methoden, für die Benchmarks verfügbar sind. Mit Proxemo stellen wir eine validierte, strukturierte Beobachtungsmethode vor, die nachweislich den Anforderungen formativer UX Evaluationen in den extremen Kontexten von Benutzern mit kognitiven Beeinträchtigungen oder hohen Aufgabenanforderungen gerecht wird. Proxemo ist agnostisch bezüglich der theoretischen Ansätze von Forschenden und vereint reduktionistische und ganzheitliche Perspektiven in einer Methode. Zukünftige Arbeiten sollten die Anwendbarkeit von Proxemo für weitere Domänen erkunden und die Liste der geprüften Gütekriterien erweitern, zum Beispiel um das Kriterium Downstream Utility. In Bezug auf die Grundlagenforschung werden wir versuchen, die Quellen besser zu verstehen, auf denen die empathischen Urteile der Beobachter fußen und schlagen Erinnerungen und ältere Erwachsene als Modellumgebung für die künftige Erforschung gemischter Emotionen vor.

This thesis provides an analysis of the creation of suspense in the German children’s book Rico, Oskar und die Tieferschatten (The Spaghetti Detectives), written by Andreas Steinhöfel. The study offers extracts from the novel that contribute to creating suspense. It determines how suspense grips the reader and suggests factors that encourage the reader to continue reading a text. The study explores children’s literature as well as different variations of crime stories, by using theories concerning the first-person narrator and concentration on certain themes in the text; for example on plot and aim, as well as emotions and secrets. One particular variety of suspense is also discussed, the one that focuses on the overall mystery, Macro-suspense. The last chapter provides a discussion on the first person narrator’s impact on the creation of suspense. Further, it determines that the novel above all engages in the concentration of emotions and the concentrations of secrets.

Frontal EEG alpha asymmetry and its relation to depression / Die frontale EEG Alphaasymmetrie und Beziehungen zu Depression/Depressivität

Why does it appall us if the CEO of a German prime bank lays off his employees despite sufficient revenue? Why do we feel contempt for Klaus Zumwinkel, a well-known tax evader? Why is Bill Gates admired for donating billions of dollars to a foundation? The answer to these questions appears to be remarkably simple: Because one seems wrong whereas the other right. More precisely, it is either morally right or morally wrong. This dissertation deals with emotions that arise when we assess peoples’ actions. Such emotions can be described as moral emotions. On the one hand, I am particularly interested in how these emotions are created. On the other hand, the consequences of identifying these emotions and therefore the function of moral emotions take on a significant role for me as well. I proceed on the assumption that these emotions have a mediating role for subsequent actions. Therefore, the key issues are why we experience the emotions we have and moreover, what is to be expected when we feel these emotions. Here, moral emotions are of major importance when transitioning from thinking to acting. Weiner (2006) and Rudolph, Roesch, Greitemeyer and Weiner (2004) previously described emotional reactions as mediating factors between cognitive processes (attributions) and subsequent behavior. Similar to this sequential model, moral emotions supposedly serve as a quick and efficient basis for decision-making regarding subsequent behavior as the heuristics advocated by Gigerenzer and Todd (1999). Here, moral emotions function as ‘heuristic cues’ that can channel our behavior. Even modern theories in computer and information science depict the human being as an “emotional machine” making use of emotionally driven programs in order to mediate between dynamic input factors from nature and adaptive output processes in terms of behavioral reactions. (Minsky, 2007) The methods of my research rely on a true role model: Charles Darwin. In his work “The Expression of the Emotions in Man and Animals” from 1872, Darwin also considered the question of what role emotions play and how they are created. Darwin (1872) proposed six potential methods to examine emotions in more detail (for an overview see Meyer, Schützwohl, & Reisenzein, 2008). Although Darwin mainly focused on the phylogenetic history and particularly dealt with the expression of mimicking as well as the congenital and inherited trigger conditions of emotional reactions, his findings and methods nevertheless were the role model for generations of emotion researchers and are still of great relevance (Izard, 1971, 1991, 1992; Lazarus, 1991a, 1991b, 1991c; Ortony, Clore, & Collins, 1988; Rudolph, Schulz, & Tscharaktschiew, 2013; Rudolph & Tscharaktschiew, 2014; Tomkins, 1963, 1962; Weiner, 2006). So far, Rudolph, Schulz and Tscharaktschiew (2013) have presented an empirically supported taxonomy of moral emotions and thereby have identified universally valid leading conditions of moral emotions. They are guided by attributional concepts as previously described by Heider (1958) in the context of his naïve analysis of action using forced-choice methods for selecting emotions with their subjects. Rudolph et al. (2013) divided moral emotions into emotions that assess one’s own actions (so-called actor emotions) or other people’s actions (so-called observer emotions). It becomes apparent that our moral identification of emotions depends on whether a) this action was considered as good or bad in terms of a moral standard, b) the goal of an action was or was not attained and c) the acting person made or did not make an effort in doing so. These dimensions are known as ought (a), goal-attainment (b) and effort (c). I am particularly interested in whether the dimensions discovered by Rudolph et al. (2013) will appear in autobiographical and free reports. Furthermore, I will examine more in depth the scenarios predicted by the theory and individual emotions in different test settings. All studies are conducted on an empirical basis using quantitative and qualitative methods that were previously applied by Darwin (1872) in modified form. First, I will examine whether the categories ought, goal-attainment and effort established by Rudolph et al. (2013) could be traced in recalled reports of emotional episodes using qualitative methods. Afterwards, extremely similar emotions will be distinguished in enhanced detail using a category system. Emotions such as anger, disgust and despite will be scrutinized in an experimental setting for the first time. It will be determined whether a sequential model of cognition emotion behavior already develops by the early stages using the complex emotions schadenfreude and sympathy with preschool children. For prisoners and people suffering from a personality disorder, the emotions of guilt and shame will be distinguished. In addition, the link to future behavior as well as neurological particularities of such groups of people will be taken into consideration. In my work, I will intensively scrutinize the category system assumed by Rudolph et al. (2013). Simultaneously, emotions that have been extremely similar or strongly connected thus far will be analyzed and described to a finer extent. Eventually, results will allow for a better understanding regarding the prediction of subsequent behavior. / Wieso empört es uns, wenn der Vorstandsvorsitzende einer deutschen Großbank trotz sprudelnder Kassen Mitarbeiter entlässt? Wieso empfinden wir Verachtung für Klaus Zumwinkel, einen prominenten Steuersünder? Warum bewundern wir Bill Gates für seine Milliardenschenkung an eine Stiftung? Die Antwort auf diese Fragen scheint denkbar einfach: Weil das eine falsch, das andere dagegen richtig erscheint. Genauer gesagt: Es ist moralisch richtig oder moralisch falsch. In meiner Arbeit geht es um eben jene Emotionen, die entstehen, wenn Handlungen von Personen bewertet werden. Solche Emotionen kann man als moralische Emotionen bezeichnen. Dabei interessieren mich einerseits die Entstehung, andererseits die Konsequenzen eines solchen Emotionsempfindens und damit die Funktion der moralischen Emotionen. Ich gehe dabei davon aus, dass diese Emotionen einen vermittelnden Charakter für nachfolgende Handlungen haben. Die entscheidenden Fragen sind also: Warum haben wir die Emotionen, die wir haben? Und: Was ist zu erwarten, wenn wir diese Emotionen verspüren? Dabei nehmen die moralischen Emotionen eine Schlüsselrolle auf dem Weg vom Denken zum Handeln ein. Bereits Weiner (2006) oder Rudolph, Roesch, Greitemeyer und Weiner (2004) haben emotionale Reaktionen als vermittelnde Größen zwischen kognitiven Prozessen (Attributionen) und nachfolgendem Verhalten beschrieben. Ähnlich diesem Sequenzmodell sollten moralische Emotionen wie die von Gigerenzer und Todd (1999) propagierten Heuristiken als schnelle und sparsame Entscheidungsgrundlage für das nachfolgende Verhalten dienen. Bei einer solchen Betrachtung fungieren die moralischen Emotionen als ‚heuristic cues’, die unser Verhalten bahnen können. Sogar moderne Theorien im Fachbereich Informatik zeichnen das Bild vom Menschen als „emotionale Maschine“, die gefühlsgesteuerte Programme benutzt, um zwischen dynamischen Input-Größen aus der Natur und adaptiven Output-Prozessen im Sinne von Verhaltensreaktionen zu vermitteln (Minsky, 2007) Meine Untersuchungen folgen in der Auswahl der Methoden einem großen Vorbild: Charles Darwin. In seinem Werk „Der Ausdruck der Gemütsbewegungen bei dem Menschen und den Tieren“ (im englischen Original: The Expression of the Emotions in Man and Animals) geht Darwin (1872) ebenfalls den grundlegenden Fragen nach, welche Funktion Emotionen haben und wie sie entstehen. Dabei legt Darwin sechs mögliche Methoden vor, um sich mit Emotionen genauer zu beschäftigen (für einen Überblick siehe Meyer et al., 2008).Zwar liegt Darwins Fokus dabei eher auf der Stammesgeschichte und er beschäftigt sich vor allem mit dem mimischen Ausdruck sowie den angeborenen und vererbten Auslösebedingungen emotionaler Reaktionen. Dennoch waren und sind seine Erkenntnisse und die von ihm verwendeten Methoden das Vorbild für Generationen von Emotionsforschern (Izard, 1971, 1991, 1992; Lazarus, 1991a, 1991b, 1991c; Ortony et al., 1988; Rudolph et al., 2013; Rudolph & Tscharaktschiew, 2014; Tomkins, 1963, 1962; Weiner, 2006) Bisher haben Rudolph, Schulz und Tscharaktschiew (2013) eine empirisch gestützte Taxonomie moralischer Emotionen vorgelegt und damit allgemeingültige vorauslaufende Bedingungen moralischer Emotionen identifiziert. Sie orientieren sich dabei an attributionalen Konzepten, wie sie bereits Heider (1958) mit seiner naiven Handlungsanalyse beschreibt und benutzen dabei vor allem hypothetische Szenarien und vorgegebene Emotionswörter zur Untersuchung der Emotionen ihrer Probanden. Moralische Emotionen unterscheiden Rudolph et al. (2013), in solche Emotionen welche eigene Handlungen (so genannte Actor Emotionen) oder die Handlungen anderer (so genannte Observer Emotionen) bewerten. Es zeigt sich, dass unser moralisches Emotionsempfinden davon abhängt, ob diese Handlung a) bezogen auf einen moralischen Standard als gut oder schlecht gilt, b) das Ziel der Handlung erreicht wurde oder nicht und c) sich der Handelnde dabei angestrengt hat oder nicht. Diese Dimensionen bezeichnen wir als ought (a), goal-attainment (b) und effort (c). Mich interessiert in dieser Arbeit vor allem, ob sich die von Rudolph et al. (2013) gefundenen Dimensionen auch in autobiografischen Schilderungen und in freien Berichten wiederfinden. Darüber hinaus nehme ich die Voraussagen der Theorie und einzelne Emotionen in verschiedenen Untersuchungssettings genauer unter die Lupe. Alle Untersuchungen sind empirischer Natur und orientieren sich an den quantitativen und qualitativen Methoden, die in abgewandelter Form bereits Darwin (1872) benutzte. Als erstes prüfe ich anhand qualitativer Methoden, ob sich die von Rudolph et al. (2013) gefundenen Kategorien von ought, goal-attainment und effort auch in erinnerten Schilderungen emotionaler Episoden nachzeichnen lassen. Stark ähnliche Emotionen werden anschließend mithilfe eines Kategoriensystems noch besser unterschieden. Die Emotionen Ärger, Empörung und Verachtung werden in einem experimentellen Setting erstmals genauer unterschieden. Die Frage, ob sich ein Sequenzmodell von Kognition  Emotion  Verhalten bereits in frühen Entwicklungsstadien ausbildet, wird anhand der komplexen Emotionen Schadenfreude und Mitleid mit Vorschulkindern untersucht. Bei Strafgefangenen und Personen mit Persönlichkeitsstörungen werden die Emotionen Scham und Schuld näher unterschieden. Außerdem werden hier Zusammenhänge mit zukünftigem Verhalten sowie neurologischen Besonderheiten solcher Personengruppen betrachtet. Meine Arbeiten unterziehen einerseits das postulierte Kategoriensystem von Rudolph et al. (2013) einem harten Test. Gleichzeitig werden bisher stark ähnliche oder zusammenhängende Emotionen feiner analysiert und beschrieben. Schließlich ermöglichen die Ergebnisse ein besseres Verständnis für die Vorhersage von nachfolgendem Verhalten.

Die vorliegende Abhandlung leistet einen Beitrag zu der noch längst nicht genügend untersuchten Modalitätsproblematik in althochdeutschen Bibeltexten. Bei den bisherigen historischen Untersuchungen wurden die kommunikativen Bedingungen für das Vorkommen der Modalitätsausdrücke nicht oder nicht hinreichend genug beachtet. Daher hat sich die Arbeit zum Ziel gesetzt, die sprachlichen Ausdrucksformen der Modalität unter dem kommunikativen Gesichtspunkt zu behandeln und neue Punkte zum Thema "Modalität im Althochdeutschen" zur Diskussion zu stellen. Die Analyse ist diskursiv angelegt: Die jeweiligen Modalitätsformen werden auf dem Hintergrund des gesamten Textes dargestellt und aus dem jeweiligen Kontext heraus erklärt. Als Textgrundlage fungiert das selbst erstellte historische Korpus der zwei biblischen Evangelienharmonien aus dem 9. Jahrhundert (der ahd. 'Tatian' und 'Otfrids Evangelienbuch'). / This work addresses the problem of modality in Old High German bible texts. In historical research so far, the communicative circumstances for the appearance of expressions of modality have not been taken into account or at least not enough. Thus, the aim of this work is, to look at linguistic expressions of modality from a communicative point of view and to open up the discussion about some new issues within the field of "Modality in Old High German". The analysis takes on a discoursal stance: each form of modality is described on the background of the text as a whole und explained in each individual context. The text samples scrutinized are two bible texts from the 9th century, namely the old high german 'Tatian' (Diatesseron) and 'Otfrids Evangelienbuch' (Otfrid von Weißenburg’s Gospel Book).

This dissertation addresses various methodological and conceptual challenges of prevention programs for preschool children. It focuses on two major topics, (1) methodological guidelines for longitudinal studies in the context of prevention projects, and (2) analyses of emotional development and moral emotions. After a brief introduction to the research questions in Chapter 1, Chapters 2 and 3 address the methodological branch of my research, and Chapters 4 to 6 will analyze several aspects of moral development and moral emotions. In the final Chapter 7, all findings are summarized in view of their application to prevention work in the context of childhood development.