Dr. Siyi Chen

Werdigang

• 2014-2018 Promotion in Systemischen Neurowissenschaften, Graduiertenschule für Systemische Neurowissenschaften (GSN), LMU München, Deutschland
• 2018-heute Postdoktorand, Department für Psychologie, LMU München, Deutschland
• 2023-2024 Junior Researcher in Residence, Center for Advanced Studies, LMU

Auszeichnungen

• 09/2021–09/2022: Postdoktorandenstipendium der Bayerischen Gleichstellungsförderung (BGF)
• 03/2023–09/2026: DFG-Projekt CH 3093/1-1 „Einflüsse von Unsicherheit auf Kontextsteuerung und -unterdrückung beim Kontextlernen: neuronale und computationale Mechanismen“

Eingeladene Präsentationen

• 08.2017 Vortrag, 2017 ECVP, Berlin, Deutschland
• 09.2023 Eingeladener Redner, Chinesisch-Deutsches Multisensorik-Symposium, Peking, China
• 12.2023 Kolloquiumssprecher, Center for Advanced Studies LMU (CAS LMU)
• 03.2024 Redner, Prädiktive Aufmerksamkeit, Center for Advanced Studies LMU (CAS LMU)

Internationale Zusammenarbeit

• 2023, Besuch der Beijing Normal University und der Chinesischen Akademie der Wissenschaften, eingeladen vom Chinesisch-Deutschen Multisensorik-Symposium, Organisatoren: Lihan Chen (Beijing University), Zhuanghua Shi (LMU)
• 2023-2024. Prof. Fangfang, Beijing University, Gastwissenschaftler, eingeladen von Siyi Chen, CAS LMU
• 03.2024 Internationaler Workshop unter der Leitung von Siyi Chen, Predictive attention, CAS LMU, Teilnehmer sind:Dr. Tom Beesley (Lancaster University, UK), Dr. Sage Boettcher (University of Oxford, UK), Prof. Floris de Lange (Radboud University Nijmegen, Netherlands), Prof. Fang Fang (Peking University, China), Prof. Nikolaus Kriegeskorte (Columbia University, USA), Dr. Marius Peelen (Radboud University Nijmegen, Netherlands), and Prof. Heleen Slagter (Vrije Universiteit Amsterdam, Netherland

Forschungsmethoden

Psychophysik, Mentale Chronometrie, Eye-Tracking, funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT), Elektroenzephalographie (EEG), Matlab, Python, R

Forschungsinteressen

Neuropsychologie, Kognitive Psychologie, Computationale Neurowissenschaft, Visuelle Aufmerksamkeit und Arbeits- & Langzeitgedächtnis, Multisensorische Aufmerksamkeit und Integration

Neueste Veröffentlichungen

1. Chen, S., Merkuš, N., Tsai, S. Y., Cheng, S., Müller, H. J., & Shi, Z. (2025). Statistical context learning in visual search: distinct electrophysiological signatures of contextual guidance and context suppression. Journal of Neuroscience. http://dx.doi.org/10.1523/JNEUROSCI.2186-24.2025.
2. Chen, S., Allenmark, F., Merkuš, N., Müller, H. J., & Shi, Z. (2025). Context-based guidance versus context suppression in contextual learning: Role of un-/certainty in the target–context relations in visual search. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. https://doi.org/10.1037/xhp0001321
3. Cheng, S., Chen, S., Yang, X., & Shi, Z. (2024). The impact of task measurements on sequential dependence: a comparison between temporal reproduction and discrimination tasks. Psychological Research. https://doi.org/10.1007/s00426-024-02023-x
4. Cheng, S., Chen, S., & Shi, Z. (2024). Opposing sequential biases in direction and time reproduction: Influences of task relevance and working memory. British Journal of Psychology. https://doi.org/10.1111/bjop.12728
5. Chen, S., Müller, H. J., & Shi, Z. (2024). Contextual facilitation: Separable roles of contextual guidance and context suppression in visual search. Psychonomic Bulletin & Review. https://doi.org/10.3758/s13423-024-02508-1
6. Chen, S., Töllner, T., Müller, H. J., & Conci, M. (2024). ERPs and alpha oscillations track the encoding and maintenance of object-based representations in visual working memory. Psychophysiology, 61(7), e14557. https://doi.org/10.1111/psyp.14557
7. Cheng, S., Chen, S., Glasauer, S., Keeser, D., & Shi, Z. (2024). Neural mechanisms of sequential dependence in time perception: the impact of prior task and memory processing. Cerebral Cortex, 34(1). https://doi.org/10.1093/cercor/bhad453
8. *Chen, S., Shi, Z., Vural, G., Müller, H. J., & Geyer, T. (2023). Statistical context learning in tactile search: crossmodally redundant, visuo-tactile contexts fail to enhance contextual cueing. Frontiers in Cognition, 2. https://doi.org/10.3389/fcogn.2023.1124286
9. *Chen, S., Geyer, T., Zinchenko, A., Müller, H. J., & Shi, Z. (2022). Multisensory Rather than Unisensory Representations Contribute to Statistical Context Learning in Tactile Search. Journal of Cognitive Neuroscience, 34(9), 1702-1717. https://doi.org/10.1162/jocn_a_01880
10. *Chen, S., Shi, Z., Zinchenko, A., Müller, H. J., & Geyer, T. (2022). Cross-modal contextual memory guides selective attention in visual-search tasks. Psychophysiology, e14025. https://doi.org/10.1111/psyp.14025
11. Zeng, H., Chen, S., Fink, G. R., & Weidner, R. (2022). Information Exchange between Cortical Areas: The Visual System as a Model. The Neuroscientist, 10738584211069061. https://doi.org/10.1177/10738584211069061

LMU Open Access