Merkmalsbasiertes Zeitreihen-Clustering

Zu verstehen, wie sich die Erfahrungen von Menschen im Zeitverlauf entfalten, ist eine zentrale Herausforderung in der Modellierung menschlicher Dynamik. In einer unserer jüngsten Publikationen, A Gentle Introduction and Application of Feature-Based Clustering with Psychological Time Series, stellen meine Ko-Autor:innen und ich merkmalsbasiertes Zeitreihen-Clustering als leistungsstarke Methode vor, um diese Herausforderung zu meistern. Dieser Ansatz bietet Forschenden ein flexibles, interpretierbares und praxisnahes Werkzeug, um bedeutungsvolle Muster in komplexen psychologischen Daten aufzudecken.

Warum merkmalsbasiertes Clustering?

Menschliche (psychologische) Daten, die mit Methoden wie der Experience Sampling Method (ESM) erhoben werden, bringen oft besondere Herausforderungen mit sich, etwa multivariate Strukturen, strukturell fehlende Daten und nichtlineare Trends. Traditionelle Clustering-Ansätze, die stark auf Modellparameter angewiesen sind, können diese Komplexität nur schwer abbilden.

Merkmalsbasiertes Clustering ist eine gängige Technik in vielen Disziplinen, wurde jedoch bislang kaum direkt auf psychologische Zeitreihen angewendet. Dabei passt die Methode hervorragend zur Literatur, weil sie dynamische Merkmale – etwa Variabilität, Trends und zeitliche Abhängigkeiten – direkt nutzt. Diese werden häufig für die Theorieprüfung verwendet und lassen sich leicht aus den Daten selbst ableiten. Das ermöglicht Forschenden:

• Merkmale je nach Forschungsfrage kombinieren.
• Restriktive Modellannahmen vermeiden.
• Cluster erzeugen, die leichter zu interpretieren sind und direkt mit (psychologischer) Theorie verknüpft sind.

Eine Schritt-für-Schritt-Illustration

Im Artikel wenden wir die Methode auf Daten an, die die täglichen Interaktionen und das Wohlbefinden von Migrant:innen in den Niederlanden erfassen. Hier ist ein Snapshot des Prozesses in seiner einfachsten Form:

1. Merkmalextraktion: Wir fassten die Daten jeder Person mit aussagekräftigen psychologischen Merkmalen wie Variabilität, linearen Trends und Instabilität zusammen.
2. Merkmalsreduktion: Um die Komplexität der Daten zu bewältigen, reduzierten wir ihre Dimensionalität mit Verfahren wie der Hauptkomponentenanalyse (PCA).
3. Clustering: Mit k-means-Clustering gruppierten wir die Teilnehmenden nach Ähnlichkeiten ihrer extrahierten Merkmale.
4. Interpretation: Die Ergebnisse zeigten zwei klar unterscheidbare Gruppen – eine mit positiveren, stabileren Erfahrungen und eine weitere mit mehr Herausforderungen und Variabilität.

Warum das wichtig ist

Die Fähigkeit, unterschiedliche Muster psychologischer Entwicklung zu identifizieren, hat weitreichende Implikationen. Für Forschende bietet sie einen Weg, große, komplexe Datensätze zu verstehen. Für Praktiker:innen liefert sie Erkenntnisse, die gezielte Interventionen unterstützen können, etwa um Personen zu identifizieren, die zusätzliche Unterstützung benötigen.

Tools und Zugänglichkeit

Damit andere diese Methode übernehmen können, haben wir Tools und Code verfügbar gemacht:

• R-Package: Automatisierte Merkmalsextraktion und Analyse, verfügbar hier.
• Tutorial: Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Anwendung der Methode auf eigene Daten, verfügbar hier.
• Interaktive Visualisierungen: Clustering-Ergebnisse dynamisch erkunden hier.

Was kommt als Nächstes?

Diese Arbeit zeigt das Potenzial merkmalsbasierten Clusterings für die Forschung zu menschlichen Zeitreihen. Indem es die Nuancen erfasst, wie sich Erfahrungen über die Zeit entfalten, eröffnet es neue Wege, die Dynamik von Gesundheit, Wohlbefinden und menschlicher Entwicklung zu verstehen. Wir arbeiten außerdem an einer intuitiven No-Code-Anwendung, mit der Nutzer:innen bei The DataFlow Company direkte Daten-Insights einschließlich Zeitreihen-Clustering erzeugen können.

Für weitere Details können Sie den vollständigen Artikel hier aufrufen: