Redes de asociaciones entre atributos psicológicos

Análisis de red de asociaciones entre atributos psicológicos

Center for Network Science
Investigación y análisis por Srebrenka Letina, Visualización de datos por Tamer Khraisha

La visualización interactiva de Tamer Khraisha está disponible en el blog de Tamer.




La personalidad es un sistema complejo, que a menudo es descrito por psicólogos usando diferentes constructos como rasgos, motivaciones, emociones, actitudes, creencias, habilidades, etc. Sin embargo, el sistema de personalidad no es solo la acumulación de esos constructos, tiene organización y proceso, muestra patrones, y se coloca en otros sistemas: cuerpo físico y entorno social.

En este proyecto, nuestro objetivo fue explorar la naturaleza de las asociaciones entre diferentes atributos de personalidad utilizando un enfoque de red. A diferencia del enfoque tradicional utilizado en psicología, es decir, el modelo de variables latentes, según el cual los rasgos se agrupan debido al origen compartido, en el enfoque de red los rasgos se agrupan debido a la influencia que tienen entre sí. La mayoría de los estudios realizados hasta ahora han examinado las redes de facetas dentro de ciertos conceptos psicológicos (por ejemplo, actitudes, síntomas psicopatológicos de un trastorno particular, inteligencia).

Utilizamos los datos recopilados en My Personality Project (Kosinski & Stillwell, 2007-2012) sobre los puntajes individuales en muchos cuestionarios psicológicos diferentes para construir la red de 25 rasgos. El tamaño total de la muestra fue de más de un millón de personas, de más de 200 países diferentes.

Los atributos psicológicos en nuestra red pertenecen a diferentes tipos de construcciones psicológicas:

1. Amplios rasgos de personalidad: Cinco grandes rasgos - Amabilidad, Estabilidad emocional (Neuroticismo invertido), Conciencia, Extroversión y Apertura, Satisfacción con la vida;
2. Rasgos de personalidad estrechos: empatía, imparcialidad, auto-revelación, autocontrol, conocimiento de síntomas físicos y sensaciones, depresión (invertida) y conciencia corporal: cuerpo privado, cuerpo público y competencia corporal;
3. Intereses: Recreación Intelectual, Militarismo (revertido), Violento-Ocultamiento (revertido), y Actividades Saludables; y
4. Valores: seis de diez valores de Shwartz: Logro, Poder, Hedonismo, Autodirección, Tradición y Universalismo. Para obtener más detalles sobre las construcciones y medidas utilizadas, consulte la visualización interactiva.

Nuestro interés de investigación consistió principalmente en estudiar las asociaciones entre diferentes constructos psicológicos y, por lo tanto, esperábamos bajos coeficientes de correlación, dado que la mayoría de esos constructos se construyen para ser más o menos independientes. El tamaño de la muestra en el que se estima la menor correlación por parejas fue 1879, mientras que el tamaño medio de la muestra fue 4319. La red de correlación constaba de 255 enlaces, es decir, 255 correlaciones significativas después de la transformación apropiada de distribuciones sesgadas y pruebas de permutación basadas en N = 10 000. El procedimiento que usamos para construir la red final se llama (G) técnica de Lazo (paquete R qgraph de Epskamp et al., 2012), descrito en detalle en Friedman et al. (2008), Epskamp & Fried (2017), Epskamp et al. (en prensa). Esta técnica dio como resultado una red más escasa, al establecer algunos de los parámetros (ponderaciones de enlace) a cero, al tiempo que restringía la magnitud de otros parámetros. El parámetro de ajuste lambda se estableció en 0.25 y el tamaño de muestra se estableció para reflejar la muestra más pareja por pares, lo que da como resultado una red de 229 enlaces. Para obtener más información acerca de los pesos de los enlaces, consulte la visualización interactiva. El grado promedio en esta red fue de 18. 32, y la transitividad fue de 0.79, con un pequeño índice mundial de 1.181.

Además, llevamos a cabo un análisis de centralidad de los nodos en la red, que dio como resultado información útil sobre el efecto sistémico que un atributo puede tener en los otros nodos. La figura 1 muestra los resultados, con tres medidas de centralidad estandarizadas (grado, cercanía y entrecruzamiento). La estabilidad emocional (Neuroticismo invertido) parece ser el rasgo más central en esta red, lo que implica que el cambio en este atributo (debido al estrés o la terapia, por ejemplo) daría lugar a los mayores cambios en la red. Al mismo tiempo, puede sugerir por qué este atributo podría ser difícil de cambiar, ya que es el más conectado con otras partes del sistema de personalidad. La depresión (invertida) y la Conciencia parecen estar entre la mayoría de los nodos periféricos, lo que implica que el cambio en esos atributos no daría lugar a cambios sustanciales en los otros rasgos. Sin embargo, se deben tener en cuenta tres cuestiones al interpretar estos hallazgos. En primer lugar, es el uso de datos transversales, basados ​​en asociaciones interpersonales, para llegar a algunas conclusiones sobre lo que puede suceder dentro de una persona (asociaciones intrapersonales). Esto significa que debemos ser cautos al hacer afirmaciones fuertes, y debemos tratarlo más como una forma de generar nuevas hipótesis que podrían ser probadas con datos longitudinales.

Figura 1. Análisis de centralidad de 25 nodos en red de (g)lazo

En segundo lugar, debe tenerse en cuenta que no controlamos por el hecho de que se esperaba que algunos de los nodos estuvieran más conectados con otros dentro de su grupo (por ejemplo, valores). Por último, en este momento estamos mostrando la red en base a todos los datos disponibles, sin controlar las posibles diferencias en los patrones de conexión que podrían deberse al género, edad, etc. En conclusión, en la red de diferentes tipos de rasgos no altamente relacionados, La estabilidad emocional es el rasgo más central. Creemos que este enfoque se puede utilizar de forma fructífera en combinación con otros tipos de datos, y proporciona riqueza y flexibilidad para explicar la compleja estructura de la personalidad (ver Mottus & Allerhand, 2017).

REFERENCIAS:

Epskamp, S., Cramer, A.O.J., Waldorp, L.J., Schmittmann, V.D., Borsboom, D. (2012). qgraph: Network visualizations of relationships in psychometric data. Journal of Statistical Software, 48, 1-18.

Epskamp, S., Maris, G.J.K.,  Waldorp, L.J., Borsboom, D. (2016). Network psychometrics. In Irwing, P., Hughes, D., and Booth, T. (2016). Handbook of Psychometrics. New York: Wiley.

Epskamp, S., Borsboom, D., Fried, E.I. (2017). Estimating psychological networks and their accuracy: a tutorial paper. Behavior Research Methods. https://doi.org/10.3758/s13428-017-0862-1

Epskamp, S., Fried, E. (in press) A Tutorial on Regularized Partial Correlation Networks. Submitted for publication to journal Psychological Methods.

Friedman, J., Hastie, T., Tibshirani, R. (2008). Sparse inverse covariance estimation with the graphical lasso. Biostatistics, 9, 432-441.

Mõttus, R., & Allerhand, M. (2017). Why do traits come together? The underlying trait and network approaches. In V. Zeigler-Hill & T. K. Shackelford (Eds), SAGE handbook of personality and individual differences: Volume 1. The science of personality and individual differences. London: SAGE.