Võimalikke psühholoogia magistritöö teemasid

Isikute tuvastamist mõjutavad nii õigussüsteemi poolt kontrollitavad (nt kas äratundmiseks esitamise reas esitatakse tunnistajale fotod või videod) kui ka kontrollimatud tegurid (nt kurjategijate arv sündmuse ajal). Magistrandi ülesandeks on kavandada eksperiment (koostöös juhendajaga), koguda andmed ja kirjutada magistritöö. Täpne teema ehk milliseid isikute tuvastamist mõjutavaid tegureid magistritöö raames uuritakse, pannakse paika juhendaja ja magistrandi kokkuleppel. Kandidaadid võivad pöörduda ka muude õiguspsühholoogia alaste uurimisideedega.

Kontakt: Annegrete Palu

Nutiseadmete mõju üle vaieldakse palju, kuid rahvusvahelises teaduskirjanduses on puudu paar otsustavat katset. Nimelt pole väga uuritud nutiseadmete mõju motivatsioonile (näiteks motivatsioonile koolis õppida). Magistritöös uuriksime, kuidas nutiseadmete kasutamine muudab laste motivatsioonistruktuuri.

Kontakt: Jaan Aru

Oleme loonud uue virtuaalreaalsuse keskkonna ja testinud seda mõõduka depressiooniga inimeste peal. Nägime, et see virtuaalreaalsuse lahendus toob endaga kaasa depressiooniskooride langemise. Järgnevalt üritame paremini mõista, milliste vaimsete häirete korral see VR töötab ja kontrollida mitmeid alternatiivseid selgitusi.

Kontakt: Jaan Aru

Oleme loonud uue virtuaalreaalsuse keskkonna, mis kasutab psühhedeelseid elemente. Meie uurimisküsimus on, kas see virtuaalreaalsus võiks aidata inimestel leida uusi lahendusi neid huvitavatele tööalastele või neid kammitsevatele isiklikele probleemidele.

Kontakt: Jaan Aru

Selle teema raames uuritakse episoodilise mälu rolli teadmiste kujunemisel. Magistrant saaks uurimuses osaledes kogemuse uurimuse läbiviimise kõikidest etappidest: küsimuste koostamisest kuni järelduste tegemiseni.

Kontakt: Pirko Tõugu

Millises keskkonnas on hea elada? Mis parandab ja mis halvendab inimese enesetunnet? Laiemalt proovib projekt vastata küsimusele, kui palju meie vaimses tervises üldse sõltub keskkonnast?  Küsimuste püstitamiseks ja vastamiseks saab kasutada rikkalikku paketti vaimse tervise andmetest (20 000 soo, vanuse ja maakonna alusel rahvastikuregistrist valitud  inimest), erinevate registrite andmed, ankeedid (3 lainet ) ja geokodeeritud keskkonnaandmed. Projekt toetub Rahvastiku vaimse tervise uuringule (Tervise Arengu Instituudi ja Tartu Ülikooli ühisuuring, 2020-2022) ja Euroopa Liidu Horisont 2020  projektile "eMotional Cities: Mapping the cities through the senses of those who make them"ja tehakse koostöös Tartu Ülikooli inimgeograafidega.

Kontakt: Kairi Kreegipuu

Kuidas mõjutab kiirusinfoga laetud keeleline sisend info töötlemiskiirust? Teisisõnu, kas reageerime kiiremini, kuuldes sellised sõnu nagu kiiresti, ruttu, kihutades, ning aeglasemalt, kui kuuleme sõnu nagu aeglaselt, tasapisi, lonkides? Teades keeleliste mehhanismide mõju käitumisele, mõistame paremini keele ja taju seoseid, teadvustame kiirusest kantud keele mõju inimesele ning saame neid teadmisi rakendada kõikvõimalikes suhtlusolukordades (sh koolisuhtluses, teraapias). Osaleda saab töö kõigis etappides, sh katsete väljamõtlemine ja huvi korral ka publitseerimine.

Teema asetub grandiprojekti „Kiirustamise keeleline sügavus: kiirus keeles ja kiiruskeele mõju inimesele“ (grant Kadri, Nikolai ja Gerda Rõugu nimelisest uurimisfondist).

Kontakt: Kairi Kreegipuu

See projekt katsetab uuenduslikku meetodit isiksuseomaduste mõõtmistulemuste tasandamiseks (silumiseks) masinõppe meetodil. Iga üksik mõõtmistulemus võib vähemal või rohkemal määral olla mõjutatud mõõtmisvea poolt, ent mitmete mõõtmiste kogumis mõõtmisvea osakaal taandub. See on mõistagi klassikalise testiteooria põhitõde, millel põhineb ka testiskooride arvutamine üksikute mõõtmiste agregeerimise näol ning mille lihtsaks näiteks on isiksusetesti skooride arvutamine mitmete üksikväidete summana. Samas teame, et agregeerides taandub lisaks mõõtmisveale välja ka üksikväidetes sisalduvat usaldusväärset ja valiidset informatsiooni (Mõttus jt, 2020), sest iga küsimus mõõdab mitmeid omadusi, mitte ainult seda omadust, mille skoori arvutamiseks seda põhiliseks kasutatakse. Selle informatsiooni osaliseks säilitamiseks võib olla kasu mitte üksikväidete agregeerimisest, vaid nende tulemuste tasandamisest muu informatsiooni (näiteks kõikide teiste väidete, vanuse, soo jm) põhjal, nihutades mõõtmistulemust veidi selle muu informatsiooni põhjal oodatava väärtuse suunas. Nihutamise aluseks olevate oodatavate väärtuste arvutamiseks on võimalik treenida suhteliselt lihtsaid masinõppe mudeleid. Paralleelina võib näha näiteks fotodel olevate defektide tasandamist, kasutades olemas olevat informatsiooni: kõige lihtsama näitena saab fotol oleva defekti ümbritsevate kujundite ja värvide põhjal üle siluda. Isiksuseomaduste mõõtmisi peaks saama silud sarnaselt.

See projekt põhineb olemasolevate mahukate isiksusetestiandmestike kasutamisel tasandamismetoodika arendamiseks ning selle tulemuslikkuse testimiseks. Tudengil on võimalik õppida isiksuseomaduste mõõtmise uuemaid suundi ning laia rakenduspotentsiaaliga masinõppe meetodeid (R statistilises keskkonnas).

Tegemist on täiesti uue ideega, aga inspiratsiooni võib leida järgmisest tööst:

Mõttus, RCondon, D. M., Back, M. D., Baumert, A., Costantini, G., Epskamp, S., Greiff, S., Johnson, W., Lukaszewski, A., Murray, A., Revelle, W., Wright, A. G. C., Yarkoni, T., Ziegler, M., & Zimmermann, J. (2020). Descriptive, Predictive and Explanatory Personality Research: Different Goals, Different Approaches, but a Share., Wood, D., d Need to Move beyond the Big Few Traits. European Journal of Personality, 34, 1175–1201. https://doi.org/10.1002/per.2311

Kandidaadid võivad pöörduda ka muude isiksusepsühholoogia alaste uurimisideedega.

Kontakt: René Mõttus

Hiljutine töö (Beck, Condon, & Jackosn, 2022) leidis, et isiksuseomaduste struktuur muutub vanusega. Samas kasutas see töö isiksuseomaduste mõõtmiseks üksnes enesekohaseid hinnanguid ning pole võimatu, et tulemusi mõjutas mitte isiksuse struktuuri kui sellise muutus, vaid vanusega seotud erinevused isiksusetesti küsimustele vastamises. Selle probleemi lahendamiseks on kasulike lisaks inimeste enda hinnangutele kasutada ka teiste inimeste hinnanguid nende isiksuse kohta; eriti kasulik on kasutada umbes sama vanade inimeste hinnanguid erineva vanusega inimeste kohta. See magistriprojekt põhineb suurte olemasolevate andmestike (enda ja teiste antud isiksuseomaduste hinnangud) kasutamisel vanusega seotud isiksuseomaduste struktuuri muutuste uurimiseks.

Beck, E. D., Condon, D., & Jackson, J. (2022). Interindividual age differences in personality structure. European Journal of Personality. https://doi.org/10.1177/08902070221084862

Kandidaadid võivad pöörduda ka muude isiksusepsühholoogia alaste uurimisideedega.

Kontakt: René Mõttus

Geenivaramus on detailselt mõõdetud ligi 78000 geenidoonori isiksuseomadusi ning neist 23000 isiksuseomadusi on hinnanud ka mõni nende tuttav. See pakub väga erinevaid võimalusi seostada isiksuseomadusi tervise, sotsiaalmajandusliku staatuse, hoiakute ja geenidega. Allpool väike valik võimalikest analüüsidest:

• Ealised ja soolised erinevused üksilduses ning selle seosed isiksusega (Suur Viisik, nüansid) üksildus mõõdetud isiksuseuuringus ja vaimse tervise uuringus. Enese vaatenurgast ja teiste vaatenurgast (https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1002/per.2229; https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1002/per.2220)
• Toiduga liialdamise ülegenoomne uuring + seosed südamehaigustega. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/ejn.14352
• Kuidas antakse isiksusejooni peres edasi - kas otse või läbi geenetika, nn genetic nurture https://twitter.com/helga_ask/status/1466013894703554567
• Seksuaaltung, seksuaalne orientatsioon ja isiksus. Võimalik kaasata veel 3 riigi andmestikud
• Kas inimene on tööga / elukohaga rahul, kui isiksus langeb kokku keskmise sama ameti / elukoha profiiliga. 
• Isiksuseomadused ja laste arv
• Isiksuse omadused ja soov vajadusel Eesti riiki relvaga kaitsta. Mõõdetud suuresti enne Ukraina sõda, natuke ka pärast. Siin tekib võimalus vaadata Ukraina sõja mõju inimeste kaitsetahtele.
• Sissetuleku ennustamine isiksusest
• Ravimite võtmise mõju isiksusele
• Isiksuseomadused ja arstivisiitide / ravimiretseptide / haiglas olemiste arv.
• Kui palju suudame ennustada erinevaid haiguseid isiksuseomadusest? Masinõppe töö. Masinõpe ei erine oma olemuselt palju tavalisest regressioonist, ent võimaldab teha täpsemaid ennustusi. Meetod on laialt kasutav erinevates eluvaldkondades.
• Vähendada kasutatud detailne isiksuseküsimustik 100NP võimalikult lühikeseks küsimustikuks, mis samas sobib võimalikult täpselt terviseriskide ennustamiseks.
• Kas kronoloogilisest east küpsem isiksus (isiksusest ennustatud soo jääk päris vanuse osas) ennustab paremat toimetulekut (noormemas eas?) või halvemat tervist (vanemas eas)?
• Kui normatiivne on normatiivne? Kui paljud inimesed tegelikult järgivad normatiivseid isiksusemuutusi, muutudes näiteks 20 - 30 eluaasta vahel meelekindlamaks, sotsiaalsemaks ning vähem neurootiliseks ja ekstravertseks-avatuks. Võiks kombineerida enda ja teiste hinnanguid ning GV andmeid HEXACO ja Johnson-IPIP andmetega, võttes soo osas tasakaalustatud valimeid nt 20 ja 30 aastatest ning neid võrrelda. See aitaks ealiste muutuste tugevuse tegelikult arusaadavaks teha.
• Millised tüüpi hindajad milliseid isiksuseomadusi kõige paremini oskavad hinnata, st enda ja teiste kokkulangevuse küsimus x hindaja interaktsioon. See on vana küsimus, aga meil on enneolematu statistiline jõud. Kas kokkulangevus on isiksuse või küsimuse omadus (kas suurema korrelatsiooniga küsimused on ka enam sarnase kokkulangevusega)? Kas nt nähtavate (observable) ja hinnanguliste küsimuste kokkulangevused on a) suuremad ja b) sõltuvad hindaja tüübist / tutvuse pikkusest? 

Mõõdikule saab otsa vaadata siin, oma teemad on ka teretulnud.

Põhijuhendajad on Uku Vainik ja/või René Mõttus, aga soovi korral võib kaasata teisi kaasjuhendajaid.

Palun kirjuta mõlemale korraga: uku.vainik@ut.ee, rene.mottus@ut.ee

Kasutades Bemi küsimustikku võrrelda erinevate erakondade liikmete ja pooldajate arusaamu sellest, missugune on mehelikkus ja naiselikkus nende silme läbi. Kasutame kaudseid ja otseseid meetodeid (enese hindamine ja nn ideaalse mehe-naise hindamine). Bemi normid on pärit 1960ndatest, neid peetakse konservatiivseteks arusaamadeks mehest-naisest. Ilmselt mõnede erakondade arusaamad on rohkem nende moodi, teistel vähem. Erisused võiks välja tulla nii konservatiivsus vs liberaalsus kui parem- ja vasakpoolsete vahel.

Kontakt: Toivo Aavik

Kuigi inimesed võivad tunda emotsionaalset seotust tehisintellekti süsteemidega, siis see suhe on ühepoolne ja tehisintellekti süsteemid ei ole võimelised vastama samasugusele emotsionaalsele sidemele. Seetõttu võib sellel tüüpi atraktiivsuse tundel olla potentsiaalne negatiivne mõju inimeste heaolule, kui see põhjustab eraldatust reaalsest elust ja lähisuhtetest. Tegemist on uue ja kiiresti areneva valdkonnaga, kus minu soov on leida inimese ja AI suhetes nii positiivseid kui negatiivsed aspekte.

Kontakt: Toivo Aavik 

Seksuaalne iha on sisemine ja enamjaolt psühholoogiline nähtus. Mõned inimesed üritavad seda varjata, teised üritavad seda näidata suuremana kui see tegelikult on. On inimesi, kes arvavad, et nad on võimelised seda "lugema" - kuid keegi ei tea, kas nad eksivad või mitte. Geenivaramu andmebaasis on inimesed vastanud kahele enesekohasele seksuaalset iha puudutavale küsimusele, samuti on seda teinud nende kohta ka nende partnerid. Kuivõrd hästi langeb kokku partnerite arvamus inimeste endi arvamusega oma seksuaalse iha kohta? Seda tahaksimegi välja selgitada. Uuring toimub ETAG grandi "Heaolu ennustamine, mõistmine ja tõstmine harukordselt rikkaliku ja mahuka andmestiku toel" raames.

Kontakt: Toivo Aavik 

On võimalik teha magistritöid projekti "Kuidas Covid-19 piirangutega kaasnenud muutused koduses digi- ja keelekeskkonnas mõjutavad lapse arengut ja heaolu" raames. Täpsem magistritöö teema selgub koostöös juhendatavaga. Andmekogumine algab kohe semestri alguses. Andmekogumises osalenud tudengitel on võimalik kasutada andmeid enda magistritöö tegemiseks. Huvilistel võtta ühendust Tiia.Tulviste@ut.ee.

Viisime 2020-2022 Tervise Arengu Instituudi ja Tartu Ülikooliga koostöös läbi Eesti rahvastiku vaimse tervise uuringu (RVTU), mille raames kogusime kogemuse väljavõtte meetodi abil andmeid inimese positiivsete ja negatiivsete emotsioonide ja emotsiooni regulatsiooni strateegiate kasutuse kohta.

Magistritöö raames on võimalik uurida, kuidas erinevad emotsioonide reguleerimise strateegiad (nt ümberhindamine, emotsioonide allasurumine, tähelepanu kõrvalejuhtimine) seostuvad selliste emotsioonidünaamika näitajatega, nagu emotsioonide kõikumine ja emotsioonide inertsus. Andmed on juba kogutud, töö sobib andmeanalüüsist ja emotsiooniregulatsiooni temaatikast huvitunud tudengile.

Lisalugemist emotsioonidünaamika ja emotsiooni regulatsiooni kohta:

Kuppens, P., & Verduyn, P. (2015). Looking at emotion regulation through the window of emotion dynamics. Psychological Inquiry, 26(1), 72-79.

Trull, T. J., Lane, S. P., Koval, P., & Ebner-Priemer, U. W. (2015). Affective dynamics in psychopathology. Emotion Review, 7(4), 355-361.

Juhendajad: Hedvig Sultson, Helen Uusberg, Andero Uusberg

Kontakt: Hedvig Sultson (hedvig.sultson@tai.ee)

This study looks at language use from a cross-cultural perspective. Along with Hofstede’s collectivism-individualism cultural dimension, China features a collectivistic culture and interdependent self-construal. This feature affects Chinese people’s verbal choices in social communication. For example, a Chinese got first place in a competition, but her close friend performed really badly. When asked to describe the performance in front of her close friend, the first-place Chinese will not say, “I did very well,” but instead, “I did so-so,” in order to save her close friend’s face. Such behavior of being modest/saving the friend’s face does not necessarily exist in Western cultures.

In this study, we will compare the Chinese and Estonian cultures (and, if possible, a third culture like Austrian or American). We will examine how culture affects the use of language in situations like those described before. We will use online surveys to collect the data, asking participants to imagine they are one character in a certain vignette and make the verbal choice. The working language of the study, as well as the master’s thesis, will be English.

Contact: Siqi Lyu

Tähelepanu reguleerimise üks olulisi aspekte on tähelepandava ala suuruse muutmine. Mõnikord suunatakse tähelepanu ainult väikestele detailidele, jättes märkamata üldpildi. Teinekord keskendutakse eelkõige üldpildile ja ei märgata pisidetaile. Sellega seoses huvitab meid, millistel tingimustel tähelepanu reguleeritakse, kuidas see mõjutab sooritust erinevates ülesannetes ning millised on parimad viisid selle protsessi mõõtmiseks. Konkreetsemalt pakume välja kolm alateemat:

·        Kas ja millal mõjutavad emotsioonid tähelepanu ulatust? Uuringud on näidanud, et positiivses meeleolus olevad inimesed on kognitiivselt paindlikumad ja suunavad esmalt tähelepanu üldpildile. Samas on leitud ka vasturääkivaid tulemusi, jättes selle küsimuse endiselt lahtiseks.

·        Kas tähelepanu ulatuse suurendamine mõjutab pupilli suurust? Meie uurimisgrupp on näidanud, et see seos on teatud tingimustes olemas. Selle seose kinnitamiseks peaksime seda demonstreerima erinevate meetodite abil.

·        Missugused on parimad meetodid tähelepanu ulatuse mõõtmiseks? Seni ei ole veel täiesti selge, kas erinevad mõõdikud mõõdavad täpselt sama konstrukti või pigem tähelepanu ulatuse erinevaid aspekte.

Nende teemade puhul on võimalus töötada juba olemasolevate andmetega. Samuti on võimalik esitada uusi uurimisküsimusi, mida saame koos edasi arendada. Kontakt: Martin Kolnes

Kolnes, M., Gentsch, K., van Steenbergen, H., & Uusberg, A. (2022). The mystery remains: Breadth of attention in Flanker and Navon tasks unaffected by affective states induced by an appraisal manipulation. Cognition & Emotion, 36(5), 836–854.

Kolnes, M., Uusberg, A., & Nieuwenhuis, S. (2023). Broadening of attention dilates the pupil. Attention, Perception, & Psychophysics.

Lisaks küsimustikele on võimalik isiksust mõõta ka implitsiitsete ehk n-ö varjatud mõõdikute abil, kus vastaja isiksus tuletatakse reaktsiooniaegade põhjal. Implitsiitsed mõõdikud, nagu näiteks implitsiitsete assotsiatsioonide test, on levinud vahendid hoiakute uurimiseks ja on samuti kogunud populaarsust isiksuse uurimisel. Antud teema puhul on meil üks olemasoleva andmestik, mis seostab tavalise küsimustiku vastuseid implitsiitsete mõõdikute vastustega. Uuringus oleme kasutanud erinevaid meetodeid isiksuse mõõtmiseks, sealhulgas enesekohaseid vastuseid, kategoriseerimise kiirust ning arvuti hiiresaba andmeid vastuste kategoriseerimisel. Kontakt: Martin Kolnes

Kolnes, M., Uusberg, A., & Konstabel, K. (2021). On the relationship between explicit and implicit self-concept of extraversion and neuroticism. Journal of Research in Personality, 90, 104061. 

Töö toimub Laste vaimse tervise uuringuga seoses. Juhendaja Iiris Tuvi.

Juhendaja Triin Liin.

Varasemast on teada, et emotsionaalsete stiimulite tajulised omadused (nt laotustihedus, kontrastsus, heledus) seostuvad afektiivsete hinnangutega. See teadmine pärineb peaasjalikult korrelatiivsetest töödest, mistõttu pole selge, kas emotsioone tekitavad pildid on juhtumisi näiteks kontrastsemad või mõjub kõrgem kontrastsus ise emotsionaalselt. Sellistele küsimustele vastamine nõuab tunnuste süstemaatilist ja teadlikku varieerimist. Selles uurimuses varieerime süstemaatiliselt ühe ja sama stiimuli tajulisi omadusi ning uurime, kas see muudab stiimulite afektiivseid hinnanguid. Liskas uurime, kas erinevad tajulised omadused seostuvad afekti ja stiimuli kortikaalsete vastustega aditiivselt või multiplikatiivselt. Saadav teadmine on potentsiaalselt huvipakkuv nii teoreetilisest (kas ja miks visuaalsete stiimulite tajulised omadused afekti hinnangutesse panustavad?) kui praktilisest vaatenurgast (kuidas täiustada stiimulite tajuliste tunnuste ühtlustamiseks kasutatavaid algoritme?). 

Juhendajad: Richard Naar ja Andero Uusberg

Töö toimuks varem kogutud andmetega ja keskenduks andmete analüüsile ja tõlgendusele. Töö eeldab füsioloogiliste signaalide töötlemise oskust teadusarvutuste keskkonnas MATLAB (alternatiivina Python) ja nende oskuste omandamine oleks osa tööprotsessist. Kõrgem huvi kas programmeerimise või füsioloogiliste signaalide töötlemise vastu on kindlasti eeliseks. 

Juhendajad: Richard Naar ja Andero Uusberg