PSICOLOGIA COMPUTACIONAL: O USO DE MACHINE LEARNING NO PSICODIAGNÓSTICO
Resumo
Introdução: O presente resumo busca introduzir o uso de métodos baseados em Inteligência Artificial para o processo de psicodiagnóstico, abordando, brevemente, os avanços que têm acontecido na pesquisa psicológica com o recente crescimento da psicologia computacional e da psicometria avançada. Método: A partir de uma rápida revisão de literatura, onde foram buscados os descritores "psychological evaluation", "psychometrics", "machine learning", "psychological assessment", "psychodiagnosis" e "artificial intelligence" em uma das melhores revistas da área (Frontiers in Psychology - Quantitative Psychology and Measurement), foi possível encontrar dois artigos que buscaram, objetivamente, apresentar o estado atual da pesquisa em psicologia com métodos baseados em Inteligência Artificial (IA) e discutir suas vantagens para o avanço da área. Discussão: Segundo Cunha (2000), o psicodiagnóstico é um processo que visa identificar características do funcionamento psicológico, sendo um processo de base científica e possível através do uso de técnicas e testes psicológicos para o acesso e análise posterior dessas informações. Dentre muitas ferramentas e métodos construídos com o uso do poder computacional, a Machine Learning (ML) se mostrou bastante importante para o avanço dessa área nos últimos tempos, tanto na pesquisa, quanto na clínica psicológica. Esse recente aumento do interesse e do uso de ML na área, segundo Orrù (2020), foi possível através de recentes discussões sobre o problema de replicabilidade que o uso de estatística frequentista, utilizada na grande maioria das pesquisas e construções de instrumentos psicológicos, apresenta. Salgado (2018) demonstrou, a partir de análises comparativas entre resultados de estatística frequentista e de ML, que o uso de instrumentos baseados em ML pode ser bastante benéfico para o processo de psicodiagnóstico, por maximizar a precisão, diminuir os erros e se tratar de uma abordagem preditiva e preventiva.Downloads
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Publicado
2021-01-01
Edição
Seção
XXX Encontro de Iniciação à Docência
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