Neuer Artikel zu Machine Learning und differentiellen Effekten von Achtsamkeits-Trainings

In einer kürzlich veröffentlichten Studie von Christian Müller, Annika Konrad, Tania Singer, die das Social Neuroscience Lab der Max-Planck-Gesellschaft in Berlin leitet, und Philipp Kanske wurden verschiedene Machine Learning Algorithmen genutzt, um auf Basis von psychischen Belastungsmarkern drei achtsamkeitsbasierte Trainingsmodule zu klassifizieren. Es sollte damit überprüft werden, ob diese Module gemeinsame und spezifische Effekte auf psychisches Befinden haben. Es zeigte sich, dass jedes Trainingsmodul spezifische - aber keine gemeinsamen - Effekte auf die verschiedenen psychologischen Belastungsmarker hatte. Die Studie hebt damit hervor, dass unterschiedliche Achtsamkeitsmethoden für die Veränderung von spezifischen Belastungen geeignet sind.

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