Un método de análisis de datos topológicos para revelar cambios dinámicos en los microprocesos de psicoterapia

Área de la Ciencia:

• Psicología Psicología Psicología.
• Ciencia de datos Ciencia de datos.
• Ciencia de la complejidad Ciencia de la complejidad.

Sus antecedentes:

• Comprender el cambio terapéutico momento a momento es crucial para mejorar las intervenciones psicológicas.
• Los métodos existentes a menudo no logran capturar la compleja dinámica de los procesos terapéuticos.
• La teoría de sistemas dinámicos proporciona un marco para modelar estos cambios, pero los métodos cuantitativos son limitados.

Objetivo del estudio:

• Introducir Temporal Mapper, un nuevo método de análisis de datos topológicos (TDA).
• Aplicar Temporal Mapper a los datos de microproceso de psicoterapia para analizar comportamientos interpersonales y rupturas de alianzas.
• Demostrar la capacidad de Temporal Mapper para vincular cuantitativamente la dinámica del sistema (atractores, transiciones) con los datos empíricos.

Principales métodos:

• Utilizado el análisis de datos topológicos (TDA) para desarrollar Temporal Mapper.
• Mapper Temporal Aplicado a los datos de microproceso de psicoterapia de alta dimensión.
• Características dinámicas detectadas representadas como redes de transición del atractor.

Principales resultados:

• Se encontró que la calidez del terapeuta estabilizaba los estados interpersonales diádicos tanto dentro como a través de las sesiones de terapia.
• Las rupturas de confrontación estabilizaron los estados interpersonales diádicos dentro de las sesiones.
• La confrontación rompe estados interpersonales diádicos diversificados y desestabilizados a través de las sesiones.

Conclusiones:

• Temporal Mapper ofrece un enfoque generalizable para descubrir patrones dinámicos de grano fino en sistemas complejos.
• El método puede analizar los datos del proceso de psicoterapia multimodal para identificar los mecanismos de cambio.
• Los hallazgos informan el desarrollo de intervenciones psicológicas más efectivas a nivel de sistema.