심리측정학 (Psychometrics)과 계산 모델링 (Computational Modeling)을 통해서 연구실에서 다루는 여러 연구 주제들은 공통적으로 '응답과 의사결정에 대한 심리적 과정 (Psychological Processes of Response and Decision-making)'과 그에 내재된 '개인차 (Individual Differences)'라는 핵심 개념을 공유한다. 많은 심리학 연구들이 '집단 간 차이'에 초점을 맞추지만, 같은 집단 내에서도 사람들은 각기 독립된 주체로서 서로 다른 심리적 특성과 행동 양식을 보인다. 연구실에서 개발하는 방법론들은 집단 간 차이를 분석하는 것을 넘어, 개개인에 대한 보다 깊이 있는 이해를 제고하는 것에 목적을 두고 있다.
방법론 측면에서는 기존 심리 측정 모형들의 이론적, 통계적 가정이 위배되는 상황을 단순한 오류가 아니라 '기존 모형으로는 분석하기 어려운 새로운 정보의 원천 (Source of Information)'으로 보고 이러한 가정 위배 상황으로부터 학습하는 (Learning from Model Violations) 접근법을 연구한다. 기존 접근으로는 쉽게 다룰 수 없는 정보를 정량화하고 시각화함으로써, 심리학의 발전에 기여하려는 것이 연구실의 궁극적인 목표이다.
계량심리학(Quantitative Psychology)이란?: 연구실의 연구 주제를 이해하기 위한 Prerequisite
연구실에서 진행하고 있는 구체적인 방법론적 접근들 (하단 소제목의 링크 참고)
조건부 상관 모델링 및 개인 맞춤형 진단 개발 (Modeling Conditional Dependence and Deriving Personalized Diagnoses)
Modeling conditional dependence underlying psychological measurement data with psychometric models, diffusion processes, and latent space models
심리측정 모형, Diffusion Processes, 잠재 공간 모형 등을 활용한 심리측정 자료의 조건부 상관 모델링, 그리고 이를 통한 ...
Analyzing and quantifying individual differences
개인차 분석 및 정량화
Deriving personalized diagnoses, evaluations, and feedback
개인 맞춤형 진단, 평가, 및 피드백 개발
심리측정 과정 모델링 Psychometric Process Modeling (Link under construction 😵)
Developing generalized latent variable models integrated with perceptual and cognitive decision-making theories
지각적·인지적 의사결정 이론과 결합된 일반화 잠재 변수 모형의 개발
Establishing theories of internal processes of human respondents in psychological measurements
심리측정의 응답자들이 밟아나가는 심리 내적 과정에 대한 이론 체계 마련
Studying fundamental psychometric models, mathematical/cognitive process models, and reinforcement learning models
심리측정 과정 모델링의 근간을 마련하기 위한 심리측정 모형, 수리/인지과정 모형, 강화 학습 모형 등에 대한 기초 연구
다유형 자료의 결합 분석 (Joint Modeling of Multi-modal Data)
Building a bridge between various data modalities, including behavioral, neural, and physiological data
행동 자료, 신경 자료, 생리학 자료 등 다양한 유형의 자료들을 연결하는 모형 및 분석법의 개발
e.g., Model-based Cognitive Neuroscience
모형 기반 인지 신경과학