Identifizierung überdurchschnittlicher Gesichtserkennungsfähigkeiten : Modulierende Faktoren und die psychometrische Qualität des CFMT+ sowie des GFMT-S
Die Fähigkeit, Gesichter zu erkennen und Personen korrekt zu identifizieren, erstreckt sich von unter- bis überdurchschnittlichen Leistungen. Personen mit überdurchschnittlichen Gesichtserkennungsfähigkeiten werden „Super-Recognizer“ genannt und durch ihre Leistungen in Gesichtserkennungstests identifiziert. Im Fokus dieser Dissertation stehen die Untersuchung von Faktoren, die die individuelle Gesichtserkennungsleistung modulieren, und die Überprüfung der psychometrischen Qualität von zwei Gesichtserkennungstests. Die Untersuchung von Einflussfaktoren trägt dazu bei, das Verständnis über beteiligte kognitive Prozesse zu erweitern und andererseits können praktische Implikationen für die Polizeiarbeit abgeleitet werden. Als Gesichtserkennungstests wurden in dieser Arbeit der „Cambridge Face Memory Test Long“ (CFMT+; Russell et al., 2009) und der „Glasgow Face Matching Test Short“ (GFMT‑S; Burton et al., 2010) gewählt. Trotz der Einsatzhäufigkeit und ‑dauer finden sich keine bis wenige psychometrische Kennwerte in der Literatur. Insbesondere bei der Klassifizierung von Leistungsunterschieden müssen Testwerte jedoch eine reliable und valide Aussagekraft haben, um diagnostische Fehlentscheidungen zu vermeiden. In der vorliegenden Arbeit werden die theoretischen Grundlagen und drei empirische Studien vorgestellt, deren englischsprachige Publikationsartikel ebenfalls in der Arbeit zu finden sind. Im letzten Kapitel werden die Ergebnisse der drei Studien im Forschungskontext kritisch diskutiert. Zusammenfassend sprechen die Ergebnisse der Studien für eine zufriedenstellende psychometrische Qualität des CFMT+. Der GFMT‑S scheint dagegen nicht zur Klassifizierung von Leistungsunterschieden geeignet zu sein. Abschließend werden die Limitationen, die Implikationen und der weitere Forschungsbedarf beschrieben.
The ability to recognize faces and correctly identify people ranges from below to above average performance. Individuals with above-average face recognition abilities are called "super-recognizers" and are identified by their performance on face recognition tests. The focus of this dissertation is to investigate factors that modulate individual face recognition performance and to examine the psychometric quality of two face recognition tests. The investigation of influencing factors helps to increase the understanding about involved cognitive processes and, on the other hand, practical implications for police work can be derived. The face recognition tests chosen in this work were the Cambridge Face Memory Test Long (CFMT+; Russell et al., 2009) and the Glasgow Face Matching Test Short (GFMT-S; Burton et al., 2010). Despite the frequency and duration of use, no to few psychometric parameters can be found in the literature. However, especially in the classification of performance differences, test scores need to be reliable and valid to avoid diagnostic errors. In this thesis, the theoretical foundations of face recognition and three empirical studies are presented, whose English publication articles can also be found in the thesis. In the last chapter, the results of the three studies are critically discussed in the research context. In summary, the results of the studies speak for a satisfactory psychometric quality of the CFMT+. In contrast, the GFMT-S does not seem to be suitable for classifying differences in performance. Finally, the limitations, implications, and directions for further research are described.
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