Il presente lavoro di ricerca si inserisce nell’ambito della Process-Outcome Research, il campo di ricerca che studia gli esiti e i processi di una psicoterapia per capire quale trattamento sia migliore per chi e sotto quali condizioni. Nella ricerca in psicoterapia si sta sempre più implementando l’utilizzo di strumenti di Intelligenza Artificiale, in particolare quelli basati sul Natural Language Processing e sul Machine Learning. Due obiettivi hanno guidato questo studio. Il primo riguardava la verifica della possibilità di individuare nuovi topic, o modificare i topic già esistenti, grazie all’impiego dell’algoritmo di IA chiamato LDA, Latent Dirichlet Allocation. Il secondo era quello di osservare l’andamento di alcuni topic, secondo una reale assegnazione dei topic effettuata dal gruppo di ricerca col supporto di una tabella di riferimento, attraverso il modello dei GAMMs, Generalized Additive Mixed Models. Il corpus di documenti utilizzato consisteva nei 26 colloqui di una psicoterapia conclusa, condotta attraverso l’approccio della psicoterapia cognitiva neuropsicologica. Tutti i colloqui sono stati trascritti seguendo gli standard di trascrizione di Mergenthaler e Stinson (1992), e le analisi eseguite attraverso il metodo fenomenologico di Amedeo Giorgi (1985). Sono stati analizzati i topic individuati dall’algoritmo LDA, 8 per ognuno dei 3 blocchi nei quali la psicoterapia è stata suddivisa per scandirne l’andamento. È stato anche analizzato l’andamento di 2 dei topic significativi per la paziente, quali il tema della famiglia d’origine e delle sue relazioni sociali, grazie all’algoritmo LDA e all’ulteriore supporto dei GAMMs. I risultati ottenuti dall’impiego dei due strumenti sopracitati hanno consentito di effettuare delle considerazioni qualitative sull’andamento della terapia e sui topic significativi per la paziente in questione, che ha attraversato un cambiamento positivo nel percorso terapeutico. Nonostante vi siano delle limitazioni legate all’utilizzo di questi strumenti, si è osservato come essi possano essere di grande supporto nella ricerca in psicoterapia.
Modelli statistici a confronto nella ricerca in psicoterapia: il contributo del Topic Modeling e dei Generalized Additive Mixed Models
DI ROSA, MARTA
2022/2023
Abstract
Il presente lavoro di ricerca si inserisce nell’ambito della Process-Outcome Research, il campo di ricerca che studia gli esiti e i processi di una psicoterapia per capire quale trattamento sia migliore per chi e sotto quali condizioni. Nella ricerca in psicoterapia si sta sempre più implementando l’utilizzo di strumenti di Intelligenza Artificiale, in particolare quelli basati sul Natural Language Processing e sul Machine Learning. Due obiettivi hanno guidato questo studio. Il primo riguardava la verifica della possibilità di individuare nuovi topic, o modificare i topic già esistenti, grazie all’impiego dell’algoritmo di IA chiamato LDA, Latent Dirichlet Allocation. Il secondo era quello di osservare l’andamento di alcuni topic, secondo una reale assegnazione dei topic effettuata dal gruppo di ricerca col supporto di una tabella di riferimento, attraverso il modello dei GAMMs, Generalized Additive Mixed Models. Il corpus di documenti utilizzato consisteva nei 26 colloqui di una psicoterapia conclusa, condotta attraverso l’approccio della psicoterapia cognitiva neuropsicologica. Tutti i colloqui sono stati trascritti seguendo gli standard di trascrizione di Mergenthaler e Stinson (1992), e le analisi eseguite attraverso il metodo fenomenologico di Amedeo Giorgi (1985). Sono stati analizzati i topic individuati dall’algoritmo LDA, 8 per ognuno dei 3 blocchi nei quali la psicoterapia è stata suddivisa per scandirne l’andamento. È stato anche analizzato l’andamento di 2 dei topic significativi per la paziente, quali il tema della famiglia d’origine e delle sue relazioni sociali, grazie all’algoritmo LDA e all’ulteriore supporto dei GAMMs. I risultati ottenuti dall’impiego dei due strumenti sopracitati hanno consentito di effettuare delle considerazioni qualitative sull’andamento della terapia e sui topic significativi per la paziente in questione, che ha attraversato un cambiamento positivo nel percorso terapeutico. Nonostante vi siano delle limitazioni legate all’utilizzo di questi strumenti, si è osservato come essi possano essere di grande supporto nella ricerca in psicoterapia.È consentito all'utente scaricare e condividere i documenti disponibili a testo pieno in UNITESI UNIPV nel rispetto della licenza Creative Commons del tipo CC BY NC ND.
Per maggiori informazioni e per verifiche sull'eventuale disponibilità del file scrivere a: unitesi@unipv.it.
https://hdl.handle.net/20.500.14239/3098