Preocuparse es una experiencia cotidiana pero esto no significa que sea un proceso simple. La preocupación es un proceso cognitivo, típicamente verbal, que se centra en pensar y expresar eventos negativos que pueden suceder en el futuro.

Las preocupaciones pueden sucederse en cadena, llevando una preocupación hacia otra y desembocando en un proceso incontrolable a menudo asociado con desórdenes psiquiátricos como la ansiedad y la depresión.

La generación de cadenas progresivamente más negativas de preocupaciones puede conducir a un fenómeno catastrófico. Cuando pensamos de una manera catastrófica, imaginamos la inminencia de algún desastre: sobreestimamos la probabilidad de un mal resultado e infravaloramos nuestra capacidad para afrontar una situación. Las creencias sobre la necesidad de preocuparse parecen incompatibles con la necesidad de parar el proceso de una vez. Por lo tanto, las estrategias de auto-regulación usadas por los individuos resultan improductivas.

¿Puede simularse computacionalmente este proceso de preocupación catastrófica o patológica? Sí. Nosotros hemos realizado un estudio en el que a una muestra de sujetos adultos les hemos suministrado una adaptación del cuestionario sobre preocupación de la Universidad de Pennsylvania y un cuestionario basado en la técnica de la "entrevista catastrofista". La entrevista consistió en que los sujetos habían de ir generando pasos acerca de qué pensaban qué sucedería si suspendieran el curso que les permitiera obtener un título académico. Los individuos aquejados de una tendencia patológica a la preocupación generaron una secuencia larga de preocupaciones encadenadas frente a aquellos individuos sin esa tendencia.

Empleando una red neuronal artificial basada en un algoritmo de correlación en cascada hemos podido discriminar, con una fiabilidad muy alta, los estudiantes con preocupación patológica frente a aquellos estudiantes con un nivel normal de preocupación.

Las redes neuronales artificiales en cascada permiten generar una topología constructivista de capas ocultas que "crecen" en una forma similar a los procesos de catastrofización de pensamientos negativos que se suelen producir en numerosos desórdenes psiquiátricos: mimetizan su crecimiento secuencial en pasos.

Red neuronal artificial en cascada simulando la preocupación patológica.

Referencia

Carlos Pelta, "Pathological Worrying and Artificial Neural Networks", International Journal of Advanced Computer Science and Applications(IJACSA), 11(1), 2020. En https://thesai.org/Downloads/Volume11No1/Paper_6-Pathological_Worrying_and_Artificial_Neural_Networks.pdf

Carlos Pelta
Carlos Pelta

Doctor en Psicología por la Universidad Complutense de Madrid, actualmente es investigador asociado al Departamento de Psicología Experimental, Procesos Cognitivos y Logopedia de dicha Universidad. Interesado en las aplicaciones de la Inteligencia Artificial a los campos de la Psicología y de la Neurociencia y en el desarrollo de algoritmos computacionales para el estudio de los sistemas complejos. Esta es su página en Researchgate.

Sobre este blog

Este blog pretende dar a conocer aquellas investigaciones que se están realizando en torno a la interacción entre los procesos cognitivos del cerebro humano y la ciencia computacional.

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