K. Hilbert^1
1Professur Klinische Psychologie und Psychotherapie, Health and Medical University Erfurt

Verfahren des maschinellen Lernens entwickeln sich auch in der Klinischen Psychologie zunehmend zu beliebten Forschungs- und Analysemethoden. Sie bieten insbesondere dann Vorteile, wenn viele Variablen gleichzeitig betrachtet und modelliert werden sollen, wenn komplexe und nichtlineare Wechselwirkungen zwischen diesen Variablen zu erwarten sind oder wenn aus einer Vielzahl von Informationen auf den Einzelfall anwendbare Entscheidungsregeln abgeleitet werden sollen. Darüber hinaus können Verfahren des maschinellen Lernens zur Datenaufbereitung eingesetzt werden, beispielsweise um schriftliche Notizen zu digitalisieren oder maschinenlesbare Muster aus großen Textmengen, Audio- oder Videodateien zu extrahieren. Das analytische Vorgehen unterscheidet sich jedoch zum Teil deutlich von klassischeren Analysestrategien.
Dieser Workshop soll eine Einführung in den Einsatz von maschinellem Lernen als Forschungs- und Analysemethode in unserem Feld geben. Im ersten Teil werden zentrale Konzepte und Grundlagen des maschinellen Lernens vorgestellt und die verschiedenen Anwendungsmöglichkeiten anhand von Beispielstudien illustriert. Wir werden auch einige prototypische Algorithmen näher kennenlernen und herausarbeiten, wie diese sich konzeptionell unterscheiden. Anschließend wird eine typische Analysepipeline genauer betrachtet und die zentralen Elemente einer solchen Pipeline näher erläutert. Zudem besprechen wir einige Ansätze zur Interpretation der Ergebnisse und zur Klärung, wie die internen Prozesse des ML-Algorithmus zum gefundenen Ergebnis gelangt sind. Für die verschiedenen Schritte werden einfache Beispielcodes in Python zur Verfügung gestellt, die als Ausgangspunkt für eigene Analysen nach dem Workshop dienen und den Einstieg in die Programmierung erleichtern sollen. Hilfreiche Ressourcen und erste Überlegungen zur Good Coding Practice werden vermittelt. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

M. Harrer¹, F. Maas genannt Bermpohl², Interessengruppe „Meta-Analytische Psychotherapieforschung und Evidenzsynthese“ (DGPs)
¹Psychology and Digital Mental Health Care, Technische Universität München
²Klinische Psychologie und Psychotherapie, Bergische Universität Wuppertal

Der Workshop, durchgeführt von der Interessengruppe „Meta-Analytische Psychotherapieforschung und Evidenzsynthese“ (meta-syn.de), bietet eine Einführung in die methodischen Grundlagen von Meta-Analysen. Der Workshop zielt darauf ab, Forscher:innen auf die Herausforderungen und Anforderungen bei der Erstellung von Meta-Analysen in der Psychotherapieforschung vorzubereiten. Des Weiteren werden die methodischen Kompetenzen der Teilnehmer:innen gestärkt, um die state-of-the-art Anwendung von Meta-Analysen zu fördern.
Der Workshop umfasst systematisch alle grundlegenden Schritte zur Durchführung einer qualitativ hochwertigen Meta-Analyse. Dazu zählt als erstes die strukturierte Entwicklung grundlegender Fragestellungen unter Verwendung des PICO(S)-Schemas. Effektive Strategien für eine umfassende Studiensuche und präzise Studienselektion werden vermittelt, um eine solide Datenbasis zu schaffen. Ein Schwerpunkt liegt auf der sorgfältigen Datenextraktion und einer versierten Analyse unter Anwendung gängiger statistischer Methoden in R. Dabei sollen unterschiedliche Effektstärkemaße besprochen, Moderatoren- sowie Subgruppenanalysen thematisiert und Möglichkeiten zur Untersuchung der Robustheit der Ergebnisse vorgestellt werden. Die Teilnehmer*innen erhalten Einblicke in die kritische Interpretation der Ergebnisse und sollen am Ende des Workshops in der Lage sein, auch die Qualität anderer Meta-Analysen fundiert einschätzen zu können.
Es werden keine methodischen Vorkenntnisse bezüglich der Durchführung systematischer Literaturrecherchen und Meta-Analysen vorausgesetzt.

L. Schemer¹, S. Scholten^1
1Klinische Psychologie und Psychotherapie des Erwachsenenalters, Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau

Nach wie vor besteht eine Kluft zwischen Wissenschaft und Praxis: Während in der Forschung nomothetische Ansätze dominieren, bestehen die Erfahrungen in der Praxis aus der Arbeit mit Individuen. Gleichzeitig ist der therapeutische Prozess komplex. Veränderungsprozesse können beispielsweise fluktuieren oder nur in bestimmten Lebensbereichen eintreten. Zwar gibt es zahlreiche empirische Belege für die generelle Wirksamkeit von Psychotherapie. Das therapeutische Methodenspektrum wird jedoch immer größer und selbst spezifisch wirksame Verfahren wie Expositionsübungen werden in der Praxis nicht flächendeckend eingesetzt. Um die Lücke zwischen Wissenschaft und Praxis zu schließen, benötigt die Forschung praxisorientierte Ansätze.

In diesem Workshop werden drei praxisorientierte Forschungsansätze vorgestellt. (1) Single Case Experimental Designs ermöglichen die Untersuchung von Individuen durch experimentelle Manipulation und stellen eine Ergänzung zu traditionellen Gruppendesigns dar. (2) Ambulante Assessments (oder auch Ecological Momentary Assessments, Experience Sampling Methoden und Passive Sensing) ermöglichen die Untersuchung von Alltagserfahrungen, einschließlich psychophysiologischer Messungen. (3) Die Einbeziehung von Stakeholdern ermöglicht es, von Anfang an die Perspektiven derjenigen zu berücksichtigen, die letztendlich von einer Behandlung profitieren oder diese durchführen sollen.

Neben einer kurzen Vorstellung der oben genannten Ansätze ist uns vor allem die Diskussion der Herausforderungen und Chancen ihrer Anwendung in Wissenschaft und Praxis wichtig. Unsere Erfahrungen aus der Arbeit mit diesen praxisorientierten Forschungsansätzen werden wir ebenfalls in den Workshop einbringen. Somit richtet sich der Workshop an Personen, die anwendungsorientierte Forschung planen oder durchführen und nach Inspiration oder Austausch suchen.