title: A Bayesian odyssey
Creators: name: Renz, Fabian Marvin
Publisher: name: :none
Year: 2022

description: Die Modellierung ist ein häufig verwendetes Werkzeug in den Kognitionswissenschaften. Sie ermöglicht die Auseinandersetzung mit Phänomenen, welche zu komplex sind, um sie direkt in ihrer Gänze zu behandeln. Diese Thesis beschäftigt sich mit computationaler Modellierung in den Kognitionswissenschaften. Der erste Teil gibt einen Überblick über verschiedene Verwendungen von computationlaer Modellierung, und führt grundlegende Unterscheidungen ein. Dazu gehören deskriptive Modelle, welche empirische Regularitäten beschreiben und kognitive Prozessmodelle. Letztere stellen Theorien dar über die zugrundeliegenden kognitiven Prozesse menschlichen Verhaltens. Im Anschluss werden verschiedene Taxonomien eingeführt sowie “bottom-up” und “top-down” Ansätze. Im Zweiten Teil der Thesis werden bayesianische Methoden in der kognitiven Modellierung behandelt als ein Beispielfeld der computationalen kognitiven Modellierung. Dabei liegt der Fokus auf verschiedenen Anwendungsbereichen des Bayes‘ Theorem gefolgt von einer Fallstudie aus dem Forschungsfeld „Delay Discounting“. Delay Discounting beschreibt den subjektiven Verfall von Wert aufgrund zeitlicher Verzögerung. Im Rahmen der Fallstudie werden die wichtigsten Konzepte der bayesianischen kognitiven Modellierung demonstriert und aktiv auf 3 Modelle angewendet. Im dritten und letzten Teil der Thesis werden die Limitationen von (bayesianischer) Computermodellierung diskutiert und deren Beiträge zu den Kognitionswissenschaften. Diese Thesis ist an alle gerichtet, die sich für die Rolle computationaler Modellierung interessieren und illustriert verschiedene Anwendungen computationaler Modellierung in den Kognitionswissenschaften. Die Fallstudie demonstriert aktiv die Verwendung bayesianischer Methoden, um die eingeführten Konzepte zugänglich zu machen, sowie Möglichkeiten und Limitationen computationaler kognitiver Modellierung aufzuzeigen.
description: Modelling is a commonly employed tool in cognitive science to approach phenomena too complex or too difficult to deal with directly. This thesis addresses the use of computational models in cognitive science. The first part gives an overview across the different uses of computational models as well as important distinctions in computational cognitive modelling. These include the difference between descriptive models, capturing empirical regularities and cognitive process models, theorizing about the cognitive mechanisms underlying observed behaviour. Furthermore, different taxonomies and David Marr’s levels of explanation are introduced. The second part of the thesis covers Bayesian methods in cognitive modelling as one example subfield, introducing different applications of Bayes’ theorem along a case study from delay discounting research, illustrating the key concepts in Bayesian computational modelling applied to 3 models. In conclusion the limitations and criticisms of both Bayesian and other computational cognitive models are discussed as well as their offerings to cognitive science. This thesis is meant for everyone interested in the role of computational modelling in cognitive science and scopes different applications of computational models. Furthermore, it introduces the reader to Bayesian approaches and walks through the application of Bayesian cognitive models applied to a concrete example. Thereby, tying the conceptual ideas to a concrete example demonstrating the offerings and limitations to the reader to hopefully make them more accessible.