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Análise de rede aplicada a dados psicológicos

Primeiro, é necessário uma visão geral do que são redes. As redes são modelos matemáticos que podem ser representados graficamente – constituindo um sistema de variáveis ou objetos (nodos) e as relações entre esses elementos (caminhos, linhas ou setas). Essas redes gráficas são uma forma geral de visualizar e analisar a interação entre os nodos. A utilização dessa técnica já é popular em diversas áreas como a Física, Biologia e Ciências Sociais.

Entretanto, na Psicologia, o uso da técnica é relativamente recente. Inicialmente proposta por van der Maas et al. (2006), e posteriormente articulada por Cramer e colegas (2010), as redes estimadas a partir de dados psicológicos consistem em nodos que representam variáveis observáveis aleatórias (ex. itens de um questionário) que estão ligados a outros por meio de linhas (também chamadas de ‘arestas’) que indicam o nível de interação entre esses nodos. 

A ideia subjacente a este modelo é que características observáveis (por exemplo, sintomas de depressão) podem formar uma rede de entidades que se reforçam mutuamente conectadas por relações causais. E, diferentemente das redes sociológicas, as arestas (associações entre os nodos) são estimadas. Veja um exemplo de rede estimada a partir de dados coletados por meio da Escala Hospitalar de Ansiedade e Depressão (HADS) em adultos brasileiros.

Na rede acima, as arestas mais grossas representam conexões mais fortes enquanto arestas mais finas representam conexões mais fracas. Os números identificam os nodos associados aos sintomas avaliados por meio da HADS descritos de forma abreviada na legenda. Os agrupamentos dos nodos representam os clusters

Na perspectiva da análise de rede, um nodo com forte interação com seus vizinhos pode influenciar os outros nodos a partir de sua posição ou ser fundamental para que os outros nodos interajam entre si. Portanto, os nodos teriam uma influência autónoma um sobre o outro. Além da inspeção visual, é possível, por exemplo, descrever o grau de conectividade (betweeness centrality), de proximidade (closeness centrality) e de força (strength centrality) de cada nodo presente na rede.

Surge então uma gama de possibilidades de investigação. Utilizando a análise de rede já temos um vasto número de estudos sobre depressão e ansiedade, personalidade, desordens alimentares, inteligência, estresse pós traumático e estudos sobre os sintomas depressivos durante a pandemia da COVID-19, inclusive no Brasil.

Além disso, a análise de rede aplicada a dados psicológicos trouxe novidades para Psicometria ao propor um novo método de estimação de dimensões para instrumentos de psicológicos. Mérito de um pesquisador brasileiro que atua na Universidade da Virgínia, EUA, professor Hudson Golino.

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Referências

Cramer, A. O., Waldorp, L. J., van der Maas, H. L., & Borsboom, D. (2010). Comorbidity: a network perspective. The Behavioral and brain sciences, 33(2-3), 137–193. https://doi.org/10.1017/S0140525X09991567

Van Der Maas, H. L. J., Dolan, C. V., Grasman, R. P. P. P., Wicherts, J. M., Huizenga, H. M., & Raijmakers, M. E. J. (2006). A dynamical model of general intelligence: The positive manifold of intelligence by mutualism. Psychological Review, 113(4), 842–861

BRUNO FIGUEIREDO DAMÁSIO

Sou Psicólogo, mestre e doutor em Psicologia. Venho me dedicando à Psicometria desde 2007.

Fui professor e chefe do Departamento de Psicometria da UFRJ durante os anos de 2013 a 2020. Fui editor-chefe da revista Trends in Psychology, da Sociedade Brasileira de Psicologia (SBP) eEditor-Associado da Spanish Journal of Psychology, na sub-seção Psicometri e Métodos Quantitativos.

Tenho mais de 50 artigos publicados e mais de 3000 citações, nas melhores revistas nacionais e internacionais. Atualmente, me dedico a formação de novos pesquisadores, através da Psicometria Online Academy. Minha missão é ampliar a formação em Psicometria no Brasil e lhe auxiliar a conquistar os seus objetivos profissionais.

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