{"id":{"repo_id":"freiburg-diss","oai_identifier":"oai:freidok.uni-freiburg.de:1968"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/freiburg-diss/oai:freidok.uni-freiburg.de:1968","repository":{"repo_id":"freiburg-diss","name":"University of Freiburg","base_url":"https://freidok.uni-freiburg.de/oai/oai2.php"},"display":{"title":"Die Dynamik psychischer Störungen : Strukturen und Prozesse aus der Perspektive konnektionistischer Modelle","abstract":"Welche Prozesse bringen Phänomene psychischer Störungen hervor? Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, einen wissenschaftlichen Beitrag zur Klärung dieser Frage zu leisten. Den theoretischen Rahmen bilden konnektionistische Ansätze, die menschliche Informationsverarbeitungsprozesse in Analogie zur Architektur des Gehirns über das Zusammenwirken vieler signalverarbeitender Einheiten (Neuronen oder Knoten) erklären (Rumelhart & McClelland, 1986). Im ersten Teil werden neben theoretischen Überlegungen diverse Ergebnisse von Computersimulationen berichtet, die im wesentlichen dazu dienen, das dynamische Verhalten der konnektionistischen Modelle zu explizieren. Aus den Ergebnissen wird abgeleitet, dass ein dynamisches Verständnis psychischer Störungen die Integration von zwei grundsätzlich unterschiedlichen dynamischen Ansätzen erfordert: 1) Selbstregulations- oder Feedbackkontrollansätze, die menschliches Verhalten und Erleben als zielgesteuert und Phänomene psychischer Störungen als Folge von Problemen bei der Zielerreichung und Bedürfnisbefriedigung konzipieren. 2) Selbstorganisationsansätze, die menschliches Verhalten und Erleben als selbstorganisierten \"bottom-up\"Prozess und Phänomene psychischer Störungen als \"Attraktoren\" des Systems verstehen. Im zweiten Teil der Arbeit werden neurobiologisch informierte Modelle diskutiert und teilweise in Computersimulationen modelliert, die beide Ansätze integrieren. Aus der Perspektive dieser Ansätze müssen Phänomene psychischer Störungen als Regulations- bzw. Modulationsprobleme im Bereich der Interaktion verschiedener Subsysteme verstanden werden, die alle für sich relativ autonom, selbstorganisiert funktionieren können. Diese Hypothese wird im dritten Teil der Arbeit im Rahmen einer Fragebogenstudie überprüft. Die Resultate sprechen für das erarbeitete Modell.","abstract_html":"Welche Prozesse bringen Phänomene psychischer Störungen hervor? Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, einen wissenschaftlichen Beitrag zur Klärung dieser Frage zu leisten. Den theoretischen Rahmen bilden konnektionistische Ansätze, die menschliche Informationsverarbeitungsprozesse in Analogie zur Architektur des Gehirns über das Zusammenwirken vieler signalverarbeitender Einheiten (Neuronen oder Knoten) erklären (Rumelhart & McClelland, 1986). 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Modulationsprobleme im Bereich der Interaktion verschiedener Subsysteme verstanden werden, die alle für sich relativ autonom, selbstorganisiert funktionieren können. Diese Hypothese wird im dritten Teil der Arbeit im Rahmen einer Fragebogenstudie überprüft. Die Resultate sprechen für das erarbeitete Modell.","There are two competing dynamic models to understand processes that underlie behavior: 1) Self-regulatory control-process models hold that people have a goal in mind and try to move toward or away from it. 2) Dynamic systems models emphazise a bottom-up self-organization process of behavior. Accordingly, psychopathological phenomenons can be seen 1) as the result of some kind of self-regulatory problems or 2) as a self-organization process, in which a coherence arises from among many simultaneous influences, moving the system toward dysfunctional attractors (e.g. Caspar et al., 1992). Based on neurobiologically informed neural network models, this thesis examines approaches that take both models into account: Processes underlying behavior can be understood in terms of the regulation or modulation of various subsystems, in which self-organization occurs. From this point of view, psychopathological phenomenons can be understood as attractors in specific subsystems and in terms of disturbed modulatory interactions between subsystems. It is argued that processes underlying mental disorders can be seen as the result of an increased dissociation between self-organized subsystems that usually interact fast and frequently through modulatory processes. In the first and second part of the the thesis, various computer-based simulations of neural networks are presented that help to explore and understand the decribed dynamics. In the third part, the hypothized dynamic is investigated in a questionnaire study. 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