В докладе будут представлены результаты нашего фМРТ-исследования совместного решения задач, недавно опубликованного в журнале Frontiers (Shpurov et al., 2020). Мы предлагали игрокам в «Что? Где? Когда?» во время сканирования в томографе решать задачи на основе матриц Равена. Задачи решались или в ходе совместного обсуждения в команде из трех человек, или в одиночку в присутствии других членов команды. Сопоставление активации зон головного мозга при совместном и индивидуальном решении задач позволило нам проследить «социальный мозг» в действии и убедиться, что различные его компоненты, которые обычно обнаруживаются в лабораторных нейрокогнитивных исследованиях, действительно совместно активируются в процессе реального сложного социального взаимодействия. Однако анализ функциональных связей показал, что говорить о совокупности этих компонентов как о единой системе может быть преждевременно.
мастер-класс
Линейная регрессия позволяет учесть влияние разных источников дисперсии в изучаемом явлении. Однако часто таких источников больше, чем мы думаем. Обычно исследователи учитывают только один второстепенный источник дисперсии – тот факт, что данные получены на разных испытуемых (для этого применяется ANOVA с повторными измерениями). Но часто в исследованиях можно обнаружить неучтенных источники дисперсии, например, город (исследование проводилось в нескольких местах) или стимул (разным испытуемым предъявлялось несколько одинаковых стимулов). Линейная регрессия со смешанными эффектами позволяет учесть разные источники дисперсии, повышая надёжность результатов статистического анализа. В рамках вводного воршкопа мы обсудим, в каких ситуациях применяется смешанная регрессия, как она работает и какие инструменты доступны исследователям для использования этого метода анализа данных.
Выступление будет посвящено истории наукометрии, поиску данной отраслью своей идентичности, основным современным направлениям. На примере истории психологии будут показаны возможности наукометрии не только в области оценки научных знаний, но и в научной работе.Исследования с применением наукометрических методов можно строить на пересечении двух шкал. Первая шкала – это, собственно, наукометрические показатели: количество публикаций, количество цитирований и многие другие, в том числе альтметрические, экономические и кадровые показатели. Вторая шкала – точки применения наукометрического анализа. Мы рассмотрим три – персоналии, институции и научные направления. Для удобства анализа предполагается сгруппировать наукометрические показатели по трем кластерам: востребованность, актуальность и перспективность. В заключении лекции будет проанализировано, какие направления в области историко-психологического исследования являются наиболее проработанными с точки зрения наукометрии, а в каких, напротив, можно усилить наукометрический компонент.