Õppetöö ja juhendamine

2020. aastal juhendatavad magistritöö teemad, kuhu ootame tudengeid. Küsimuste korral võta julgesti ühendust!

TEEMA: AJU TÖÖ JA SELLE SEOSED INIMESE OMADUSTEGA
Võimaldame kuni 4 magistrandile kaasatöötamist uurimisgrupis grandi PRG770 "Tähelepanueelne informatsioonitöötlus ajus: seosed seisundite, püsitunnuste ja käitumisega" täitmisel. See tähendab ühiseid seminare, arutelusid ja aitab kindlasti ka magistritöö edenemisele kaasa. Projekti üks eesmärk on aru saada, mida aju eeltähelepanulist infotöötlust näitav bioelektrilise aktiivsuse marker lahknevusnegatiivsus (MMN, ingl mismatch negativity, vt Näätänen jt, 2007) näitab ja mida mitte.

MMN on üks kõige rohkem läbi uuritud eeltähelepanulise töötluse bioelektriline marker, millel on näidatud nii kuulmises (Näätänen jt, 2011, 2012) kui nägemises (Kremláček jt, 2016) olevat olulisi reaalelulisi seoseid. On pakutud,et MMN on inimese baasiline infotöötluse võime, justkui midagi primitiivse intelligentsuse sarnast, millele toetuvad teised (keerulisemad) operatsioonid. Enne aga, kui oleks võimalik nii kaugeleulatuvaid järeldusi toetada või MMN kasutamist kliinilises töös soovitada, tuleks süstemaatiliselt hinnata MMN reliaablust, erinevates modaalsustest mõõdetud MMN-ide sarnasust ning seoseid nii seisundi kui erinevat tüüpi infotöötlusega. (NB! need ongi 4 teemat: MMN reliaablus, MMN kokkulangemine modaalsuste vahel, seosed seisunditega ja seos infotöötlusega)

Selleks korraldame me juba 2020 sügissemestril uuringu, kus 60-100 inimest käivad kõik kahel korral laboris ning sooritavad mõlemal korral rea kognitiivseid teste ning nii visuaalse kui auditiivse MMN-i katseseeria (mõõdetuna elektroentsefalograafia ehk EEG meetodil). Lisaks laseme samadel katseisikutel täita küsimustikke isiksuse, impulsiivsuse, emotsionaalse enesetunde, käitumis- ja terviseharjumuste kohta ning küsime laboris nende seisundi (nt väsimus) kohta. Võib öelda, et MMN-i valdkonnas pole sellist põhjalikku reliaabluse hindamist (sh modaalsuste vahel) varem tehtud. Uuringu jaoks oleme just esitanud ka eetikakomitee loa saamise taotluse, mis peaks juunikuu jooksul juba vastuse saama.
Magistrandid osalevad uurimistöö kõikides etappides alates andmekogumisest. Töid juhendavad Kairi Kreegipuu ja Nele Põldver. Kontakt: kairi.kreegipuu [ät] ut.ee või nele.poldver [ät] ut.ee

Viited (kõik ülevaateartiklid):
Kremláček, J., Kreegipuu, K., Tales, A., Astikainen, P., Põldver, N. , Näätänen, R., & Stephanics, G. (2016). Visual Mismatch Negativity (vMMN): A review and meta-analysis of studies in psychiatric and neurological disorders. Cortex, 80, 76-112. doi:10.1016/j.cortex.2016.03.017
Näätänen, R., Kujala, T., Escera, C., Baldeweg, T., Kreegipuu, K., Carlson, S., & Ponton, C. (2012). The mismatch negativity (MMN) - A unique window to disturbed central auditory processing in ageing and different clinical conditions. Clinical Neurophysiology, 123(3), 424-458. doi:10.1016/j.clinph.2011.09.020
Näätänen, R., Kujala, T., Kreegipuu, K., Carlson, S., Escera, C., Baldeweg, T., & Ponton, C. (2011). The mismatch negativity: an index of cognitive decline in neuropsychiatric and neurological diseases and in ageing. Brain, 134, 3435-3453. https://doi.org/10.1093/brain/awr064
Näätänen, R., Paavilainen, P., Rinne, T., & Alho, K. (2007). The mismatch negativity (MMN) in basic research of central auditory processing: A review. Clinical Neurophysiology, 118(12), 2544-2590. doi:10.1016/j.clinph.2007.04.026

TEEMA: EMOTSIOONIDE ÄRATUNDMINE
Selle uurimissuuna juures tegeleme üldise küsimusega, kui hästi inimesed ja tehisintellekt erinevaid emotsioone ära tunnevad. Ootame osalema 3-4 magistranti, töötada saab uurimisrühmas, kus on lisaks veel teisi erinevate õppeastmete tudengeid ja uurijaid. Töös saab toetuda 2018-2019 koostöös TÜ tehnoloogiainstituudi masinnägemise professor Gholomreza Anbarjafariga projekti „Väljendatud ja varjatud emotsioonide tuvastamine näo jälgimise ja aju bioelektriliste  signaalide abil“ raames kogutud originaalandmestikule. Andmebaasis on 119 inimese näovideod (kokku ligi 20 000 6-sekundilist klippi), kus nad täitsid erinevaid emotsioonidega seotud ülesandeid (väljendada, varjata, kopeerida emotsioone: viha, rõõm, kurbus, hirm, vastikus, üllatus, aga ka neutraalne seisund/ilme). Kaasnevalt registreerisime aju bioelektrilise aktiivsuse (EEG), naha galvaanilise elektrijuhtivuse (SCR), subjektiivsete tunnete tugevuse ja erinevaid taustaandmeid (viimase kahe nädala meeleolu, isiksuseomadused, üldine seisund nagu väsimus, nälg, treeninguharjumused, suitsetamine ning demograafilised tunnused nagu vanus, sugu, haridus, peamine kõneldav keel). Osade teemade puhul saab seega töötada juba kogutud andmetega. Projekti raames saab aga sügisest 2020 kaasa lüüa ka andmekogumises, kui küsime inimeste hinnanguid olemasolevate videoklippide kohta. Selle uuringuetapi jaoks esitame augustis eetikakomiteele kooskõlastuse jaoks taotluse.

Selle materjaliga töötab juba üks magistrant, kes uurib, kuidas inimese empaatilisus emotsioonide tajumises ja väljendamises kaasa mängib. Vabad on järgmised teemad (need ei ole veel pealkirjad):

Naha galvaanilise reaktsiooni (SCR) seosed emotsioonide näoväljendustega. Siin saab juba olemasolevate kogutud andmete pealt vaadata, kuidas SCR eristab emotsioone ja neid esile kutsunud tingimusi ning kuidas SCR seostub samaaegse emotsioonidega seotud bioelektrilise töötlusega ajus (registreeritud EEG-ga) või inimese omadustega (emotsioonid, isiksus).

Milline kogutud tunnustest seostub emotsioonide varjamisega kõige tugevamini? Üks katseseeria eeldas emotsioonide mahasurumist emotsioone tekitavate piltide vaatamisel. Meil on kaudsed hinnangud sellele, kuidas inimesed end selles seerias tundsid (valents ja tunde tugevus) ning me teame, milline emotsioon inimesele esitati. Esiteks tuleks seega kaardistada, kes ja mis vahenditega suutsid enda arvates paremini tunde "maha reguleerida", teiseks võrrelda seda ülereageerimisega (selline tingimus oli ka) ning lõpuks võrrelda sellega, kuidas inimesed 2020 tehtavas uuringus neid "kalanägusid" hindavad. Kes suutis emotsioone mitte välja näidata, kes ei suutnud, selles on küsimus.

Kes on kõige paremad inimesetundjad? Selle teema jaoks tuleb koguda inimeste hinnangud salvestatud videoklippidele. Me eeldame, et selles hindamisülesandes osalejad teevad oma tööd erineva edukusega: mõned tunnevad ära "õiged" emotsioonid, mõned mitte, mõned loevad vaid "kergesti loetavaid" esitusi, mõned ka keerulisemaid. Siin ongi fookus kirjeldamisel, kes on head nägudelt emotsioonide lugejad, kes mitte nii head. Millist materjali täpselt hindajate endi kohta juurde koguda, on veel lahtine (aga tuleb selgeks mõelda augusti alguseks, mil esitame eetikakomiteele taotluse selle uuringu tegemiseks). Selle teema valinu saab siin kaasa rääkida!

Lisaks on mõnel sügavama tehisintellekti ja programmeerimise huviga magistrandil võimalik hinnata erinevate tehisintellektilahenduste edukust emotsioonide äratundmisel videomaterjalist.

Teemasid juhendavad Kairi Kreegipuu ja Nele Põldver või Liina Juuse. Kontakt: kairi.kreegipuu [ät] ut.ee või nele.poldver [ät] ut.ee

Uku Vainiku magistritöö teemad
Teemasid ühendab suurte andmestike kasutamine ja mitmekesised analüüsimeetodid. Kuna andmete kogumiseks väga palju vaeva ei tule näha, siis võidetud aja saab kasutada uudsete analüüsimeetodite omandamiseks. Nende meetodite omandamiseks annan kõik vajalikud materjalid ja toetuse.

Allpool on kirjeldatud võimalikud teemad. Kuid oodatud on ka oma mõtted nende teemade edasiarenduseks. Huvi korral võta ühendust!
uku.vainik [ät] ut.ee

_______

DIGITAALNE NEUROPSÜHHOLOOGIA
Kuni 2 tudengit

Adapteerime Eesti keelde testmybrain.org käitumuslikke neuropsühholoogilisi teste mida saab teha arvutis ja nutitelefonis. Mõõdikud keskenduvad vaimsele võimetele, mälule ja täidesaatvatele funktsioonidele (kokku 30 minutit). Andmeid tuleb küll koguda, aga testid on suuresti valmis ja vaja Internetti panna ja siis seal levitada. Kui andmed olemas, on järgmine etapp kaardistada testide omavahelisi seoseid. Samuti saab uurida, kuidas mõõdikud seostuvad seadme tüübiga (arvuti vs nutitelefon) ning kuidas mõõdikud seostuvad tervise- ja riskikäitumisega. Töö valmistab ette testipatarei rakendamist Geenivaramus.

Digitaalse neuropsühholoogia ülevaade:
Germine, L., Reinecke, K., & Chaytor, N. S. (2019). Digital neuropsychology: Challenges and opportunities at the intersection of science and software. The Clinical Neuropsychologist, 33(2), 271–286. https://doi.org/10.1080/13854046.2018.1535662

Testmybrain.org keskkonna ülevaade:
Passell, E., Dillon, D. G., Baker, J. T., Vogel, S. C., Scheuer, L. S., Mirin, N. L., Rutter, L. A., Pizzagalli, D. A., & Germine, L. (2019). Digital Cognitive Assessment: Results from the TestMyBrain NIMH Research Domain Criteria (RDoC) Field Test Battery Report [Preprint]. PsyArXiv. https://doi.org/10.31234/osf.io/dcszr

Kuidas käitumuslikke teste organiseerida ja käitumisega seostada:
Eisenberg, I. W., Bissett, P. G., Zeynep Enkavi, A., Li, J., MacKinnon, D. P., Marsch, L. A., & Poldrack, R. A. (2019). Uncovering the structure of self-regulation through data-driven ontology discovery. Nature Communications, 10. https://doi.org/10.1038/s41467-019-10301-1

_______

KUIDAS TEHA ISIKSUSE MUGAVUSVALIM NORMAALSEKS?
1 tudeng

Isiksuseuuringuid tehakse sageli mugavusvalimil. Samas on teada, et mugavusvalimis on inimesed madalama ärevuse ja kõrgema sotsiaalsusega. Selline piiratud valim võib muuta isiksuse seoseid muude huvitavate nähtustega, nagu tervis ja vaimsed häired. Töö sisu on võrrelda mugavusvalimeid esinduslike valimitega ja uurida meetodeid, mis suudaks mugavusvalimeid parandada, näiteks statistilised kaalud või asjakohased muutujad. Olemasolevad valimid on mõnest sajast mõne tuhandeni.

Ülevaade probleemist laiemalt:
https://twitter.com/bristimtom/status/1259458854020165632

Näidistöö isiksuseuuringute piiratusest:
Marcus, B., & Schütz, A. (2005). Who Are the People Reluctant to Participate in Research? Personality Correlates of Four Different Types of Nonresponse as Inferred from Self- and Observer Ratings. Journal of Personality, 73(4), 959–984. https://doi.org/10.1111/j.1467-6494.2005.00335.x

Mugavusvalimi korrigeerimine teiste muutujatega:
Steiner, P. M., Cook, T. D., Shadish, W. R., & Clark, M. H. (2010). The importance of covariate selection in controlling for selection bias in observational studies. Psychological Methods, 15(3), 250–267. https://doi.org/10.1037/a0018719

_______

ÜLEKAALU JA NEUROKÄITUMISE VAHELISE PÕHJUSLIKKUSE SUUND
1 tudeng

Ülekaal on seotud neurokäitumuslike mõõdikutega – isiksusejoonte, käitumuslike testide ja aju struktuuriga. Näiteks on ülekaal seotud suurema impulsiivsusega. Kuid teadmata on põhjuslikkus – kas impulsiivsus ennustab kaalu tõusu või põhjustab kaalu tõus impulsiivsust? Üks võimalus sellele küsimusele vastata on kasutada kaksikute andmeid. Käesolev analüüsis saab kasutada suurt ABCD teismeliste andmestikku (N=11 000, ~4 000 kaksikut), et põhjuslikkuse küsimusele vastata.

Ülekaal ja neurokäitumuslikud meetodid:
Vainik, U., Baker, T. E., Dadar, M., Zeighami, Y., Michaud, A., Zhang, Y., Alanis, J. C. G., Misic, B., Collins, D. L., & Dagher, A. (2018). Neurobehavioral correlates of obesity are largely heritable. Proceedings of the National Academy of Sciences, 115(37), 9312–9317. https://doi.org/10.1073/pnas.1718206115

Ülevaade geneetilise põhjuslikkuse meetoditest:
Briley, D. A., Livengood, J., & Derringer, J. (2018). Behaviour Genetic Frameworks of Causal Reasoning for Personality Psychology. European Journal of Personality, 32(3), 202–220. https://doi.org/10.1002/per.2153

Kaksikute meetodi rakendamine isiksuse andmetele:
Arumäe, K., Briley, D. A., Colodro-Conde, L., Mortensen, E. L., Jang, K. L., Ando, J., Kandler, C., Sørensen, T. I. A., Dagher, A., Mõttus, R., & Vainik, U. (2020). Two genetic analyses to elucidate causality in the associations between body mass index and psychological traits [Preprint]. NutriXiv. https://doi.org/10.31232/osf.io/q8ehr

Andmestiku ülevaade:
https://nda.nih.gov/abcd

_______

Polügeensed skoorid ja isiksuse skoorid ennustamas tervist ja vaimseid häireid
1-2 tudengit

Tervis ja vaimsed häired on seotud paljude geenide ja paljude isiksusejoontega. Sageli on geenide ja isiksuse efektid väga väikesed. Neid väikesi efekte saab kokku võtta polügeensete ja isiksuseskooridega. Käesolevas töös proovime neid lähenemis võrrelda: Kummad ennustavad tervist ja vaimseid häireid paremini – kas polügeensed skoorid või isiksuseskoorid? Kas on lootust kasutada isiksuse ja geneetilisi skoore personaalmeditsiiniks? Kas isiksuse ja polügeensed skoorid peegeldavad tervise ja vaimsete häirete erinevaid aspekte?

Samuti tekib küsimus, kui hästi on tervis ja vaimsed häired omavahel eristatavad? Kui hästi eristavad neid isiksuseprofiilid vs geneetilised profiilid? Nendele vastustele aitavad vastata isiksusekorrelatsioonid ja geneetilised korrelatsioonid. Analüüs keskendub Eesti Geenivaramu alavalimile, kus on ka mõõdetud nii geneetika kui isiksusejooned (N=3 500).

Isiksuse ja ülekaalu väikesed seosed + isiksuseskoori kasutamine:
Vainik, U., Dagher, A., Realo, A., Colodro‐Conde, L., Mortensen, E. L., Jang, K., Juko, A., Kandler, C., Sørensen, T. I. A., & Mõttus, R. (2019). Personality-obesity associations are driven by narrow traits: A meta-analysis. Obesity Reviews, 20(8), 1121–1131. https://doi.org/10.1111/obr.12856

Isiksuseprofiilide võrdlus isiksusekorrelatsioonide kaudu, et võrrelda tervist ja psühhiaatrilisi häireid:
Vainik, U., Misic, B., Zeighami, Y., Michaud, A., Mõttus, R., & Dagher, A. (2020). Obesity has limited behavioural overlap with addiction and psychiatric phenotypes. Nature Human Behaviour, 4(1), 27–35. https://doi.org/10.1038/s41562-019-0752-x

Ülevaade polügeensete skooride kasutamisest sotsiaalteadustes:
Belsky, D. W., & Harden, K. P. (2019). Phenotypic Annotation: Using Polygenic Scores to Translate Discoveries From Genome-Wide Association Studies From the Top Down: Current Directions in Psychological Science. https://doi.org/10.1177/0963721418807729

Geneetika võimalused sotsiaalteadustes:
Harden, K. P., & Koellinger, P. D. (2020). Using genetics for social science. Nature Human Behaviour, 1–10. https://doi.org/10.1038/s41562-020-0862-5