Buenas tardes,
yo me llamo Carlos Hurtado, soy doctorando en Psicología
dentro del Grupo de Investigación Constructivista de la UNED.
Mi programa de doctorado está siendo codirigido por Luis Ángel Saúl,
de la Facultad de Psicología, y Ernesto Arández Colástico,
de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería e Informática.
Y lo que os voy a proponer en esta presentación,
pues parte del núcleo de lo que trabaja SciLab,
que es sistemas de constructos personales
moderados con mapas cognitivos borrosos.
Y aquí os hago un par de propuestas.
Primero,
hacemos una propuesta de modelado de indeterminación estructural
en los mapas conectivos borrosos.
Ya no se trata de la ambigüedad del individuo a la hora
de definir dónde está su ideal, sino en el propio modelo.
Y luego, por otra parte,
os voy a proponer algo que creemos que tendrá gran interés,
que es el análisis de significados personales
en este mundo absolutamente subjetivo que es el de los sistemas
de constructos personales.
Mediante técnicas que están absolutamente a la actualidad,
de generación de embeddings semánticos,
de IA generativa, trataremos de ver en los distintos constructos
de los distintos pacientes
qué significados personales pueden tener, por ejemplo,
a efectos de un sistema familiar, un sistema de en un sistema laboral,
donde distintos departamentos comparten distintos significados,
o incluso proximidad a pacientes clínicos.
En cuanto a la indeterminación, en la incorporación
de indeterminación en los mapas cognitivos borrosos,
aquí planteamos un caso como el que vemos en pantalla.
Esto no es un caso real, es un caso simulado,
pero muy cercano a real.
Aquí vemos un sistema de constructos personales con 10 constructos
que han tenido dos modelos distintos en el tiempo.
El caso es que un observador atento
y más entrenado vería distintas diferencias
entre ambos modelos.
A partir de la base
de que los modelos los hemos tomado recientemente
y tienen un poco de calaje en el tiempo.
Pero de todas las diferencias que hay nos vamos a centrar primero en esta.
En el constructo gestión competente, mala gestión del tiempo.
Fijaros que en el primer modelo el constructo
era un constructo congruente.
O sea, el paciente, el participante ve su self en el mismo polo
que el ideal.
Sin embargo, en el segundo modelo era un constructo discrepante.
El paciente ve el constructo en el polo opuesto,
más ideal.
Bueno, en estos casos, esto puede ser por diferencias
que se han dado en las circunstancias del paciente,
puede ser por el propio entrevistador,
por el propio psicólogo cuando le citó los constructos,
podría ser por el método, podría ser por muchas circunstancias.
Pero el caso es que lo que pretendemos
en esta propuesta es recoger esa.
Ese cambio, recoger esa ambivalencia
que no encontramos y darle un determinado peso.
Esto podría tener especial relevancia,
por ejemplo, si este constructo es un factor de mantenimiento,
como exponía anteriormente Bilbotella.
Aquí traído de un artículo de Saúl Botella y San Feliciano
de supervisión de casos clínicos.
Entonces, nos encontramos en esta circunstancia
y ¿qué hacemos?
Bueno, efectivamente, como decíamos, lo que pretendemos
es moderar la indeterminación como manejo de información ambigua,
incompleta o parcialmente contradictoria.
Puede venir de diversas fuentes,
de diferencias individuales del propio evaluador,
de circunstancias externas.
Venga de donde venga,
pretendemos capturarla en un único número.
Y para ello proponemos una magnitud.
Que tendríamos tanto en los constructos
como en los mapas cognitivos borrosos,
sería una magnitud que estaría entre 0 y 1.
1 representa máxima indeterminación, 0 no hay indeterminación,
y representaría la variabilidad entre distintos modelos,
variabilidad estructural.
Aquí recogemos elementos como cambio en las relaciones
de un modelo a otro, cambio en la diferencia de discrepancia
en el self ideal,
o del propio tipo de constructo, si era congruente o discrepante,
como en nuestro caso.
Todo esto lo combinamos a través de una combinación lineal
donde damos distintos pesos a los distintos elementos.
Cada uno tendría un valor entre 0 y 1
y finalmente también te da un valor entre 0 y 1.
Además, ahora como os expondremos y plantearemos, vemos una forma
de ir propagando esa indeterminación a lo largo de distintos estados.
Aquí,
antes exponía Alejandro la proyección en este espacio bidimensional,
en el cono converso pH. Aquí hacemos una representación gráfica
de cómo habrían ido cambiando los constructos entre los dos estados
que tenemos.
Aquí en esta representación gráfica
tenemos los constructos que están más resaltados,
son el estado actual,
los que están un poco más difuminados son de dónde vienen.
Y fijaros aquí, efectivamente, el gestión competente,
mala gestión del tiempo,
cambió bastante en cuanto a sus relaciones,
pero es que además cambió el tipo de constructo.
Hay otros que fueron mucho más estables, el esfuerzo activo,
el familia puntual.
Entonces, para presentar esta indeterminación,
Hacemos esta representación gráfica también en el espacio pH,
donde como veis, alrededor de cada constructo,
lo llamamos de un círculo semitransparente, que será tanto
más grande cuanto mayor sea el valor de indeterminación.
Aquí tenemos por esta parte esta representación gráfica,
por esta parte estos valores.
Aquí vemos que.
Efectivamente,
el constructo mala gestión del tiempo, gestión competente,
tenía un valor de indeterminación alto.
En nuestros valores empíricos
hemos visto que la indeterminación está en torno al primer cuartil,
teniendo un pico en 0,1.
Esto tiene un valor bastante alto.
Bueno, y se vio especialmente
motivado, bueno, tiene cambios en las relaciones,
pero es que cambió el tipo de constructo
y cambió la discrepancia entre el self
y el ideal de un modelo a otro.
De modo que esto simplemente,
aunque fuera la representación gráfica, ¿para qué serviría?
Para un psicólogo, diría, hombre, viendo los constructos, dice,
esto si me iba a centrar en el mala gestión del tiempo
o en el metas claras como objetivos terapéuticos,
tengo que tener en cuenta que son en cierta medida ambiguos.
Quizá por la propia concepción del paciente,
por cómo lo está viendo en este momento
o por cómo pronostica que sería su cambio.
Luego, en cuanto a la evolución en el tiempo de la indeterminación,
lo que proponemos es que lo calcularíamos,
lo captaríamos en distintos modelos,
pero asimismo iríamos recuperando parte de la historia
de cómo ha evolucionado el modelo.
Es decir, no solo nos quedaríamos con el último estado,
sino de dónde viene.
Si un constructo al principio un paciente no lo tenía muy claro,
pues lo seguimos preservando a lo largo del tiempo.
En cualquier caso, le damos un factor de decaimiento exponencial,
de modo que le podemos dar más preponderancia
o menos al estado actual o a estados anteriores.
Entonces, en una rápida simulación decimos,
pues mira, si yo ahora en un determinado constructo,
o incluso en el mapa cognitivo grueso,
parto de un valor de indeterminación de 0.8.
Muy bien, pues tengo actualmente 0.8.
Pero en distintos estadios,
fijaros que al final, en un cuarto paso,
he llegado a una indeterminación de 0.1.
Sin embargo,
no damos una indeterminación final de 0,1,
sino de 0,21,1.
Porque estamos preservando los estados de indeterminación
que hemos tenido anteriormente.
Bueno, esto en cuanto a indeterminación estructural
en los mapas cognitivos borrosos.
Esta segunda propuesta es de análisis de significados
compartidos mediante, como decimos,
vectores semánticos y a generativas.
Aquí lo que pretendemos estudiar, como decimos,
es que dentro de los significados personales de cada individuo,
en qué medida podemos relacionar de distintos individuos,
de distintas poblaciones o de distintas circunstancias,
significados subjetivos que tengan una determinada relación.
Esto lo que hacemos es que a cada uno de los constructos,
como constructo bipolar,
Le aplicamos un modelo de un sentence transformer,
que al final es un modelo de deep learning basado en redes neuronales
profundas.
Y con eso lo que hacemos es que enriquecemos cada constructo,
lo acompañamos de un vector en 1024 dimensiones,
que representa una posición del constructo en el espacio semántico.
Fijaros que al final estamos modelando
el constructo bipolar, no palabra por palabra,
con lo cual le damos un significado más semántico.
Con esto fijaros, aquí tenemos un paciente
y dos mapas cognitivos borrosos que hemos modelado
en la base de datos orientada a grafos Neo4j.
Que se aplica muy al caso del modelado de mapas cognitivos
borrosos.
Aparte, esto es una base de datos que permite representación vectorial
e indexación vectorial.
Te da las dos posibilidades,
lo cual se apoya mucho para nuestro caso.
Fijaros, aquí tenemos el nodo azul,
representa a un paciente.
Los nodos en rosa representan dos mapas cognitivos borrosos
modelados en dos momentos distintos de tiempo.
Aquí tenemos los nodos con sus distintas relaciones.
Fijaros que aquí lo que hacemos.
Lo movemos un poco.
Aquí tenemos, por ejemplo,
este constructo, la experiencia laboral,
pues tiene un conjunto de propiedades dentro del grafo,
pero nos vamos a fijar en esta especialmente,
en este embedding semántico, este vector semántico,
donde lo acompañamos como una propiedad del constructo,
este vector de 1024 dimensiones.
Una vez que hemos obtenido esto, Decimos, pues mira,
tenemos el vector semántico del constructo,
pero ahora lo que nos planteamos es si al propio paciente
o el mapa cognitivo borroso lo podemos ubicar semánticamente
en el espacio.
Dijimos, pues bueno, nuestro primer paso podría ser,
hacemos, calculamos un centroide, un vector de media de todo el sistema
de constructos del individuo donde está su centro.
Pero aquí en nuestra propuesta hacemos otra cosa.
Dice, hombre, si el constructo
es un constructo que está muy presente en el grafo,
es decir, considerando la topología del grafo,
ponderamos por la presencialidad.
Le damos más peso a los constructos
que tienen más presencia en el grafo.
Dice, hombre,
y si resulta que ese constructo era un constructo
como el que veíamos anteriormente, que tiene bastante indeterminación
de un modelo a otro, tenía su cierta ambigüedad,
pues.
Le ponemos un factor de modulación basado en la indeterminación
en las relaciones.
Al final, la presencialidad está midiendo
cómo se relacionan los constructos alrededor.
Aquí lo modulamos por la indeterminación
en las relaciones.
Lo mismo que esto al final,
por ejemplo, nos posibilitaría ver dónde se sitúan los pacientes y ver
distancias semánticas entre los pacientes,
cuáles son más cercanos.
Por ejemplo, en un sistema familiar, ver padres, madres, hijos, hermanos,
cuáles están más cercanos dentro de sí.
En ambientes de clima laboral,
que determinados trabajadores, incluso de distintos departamentos,
ven las cosas de una forma similar.
Entonces, fijaros, aquí el sistema de 1024 dimensiones
lo estamos proyectando en un sistema tridimensional,
donde cada punto es un paciente.
Y aquí hemos resaltado en rojo los pacientes que tienen
una mayor cercanía semántica por distancia coseno, que es
como suelen medir la cercanía semántica.
Aquí, al final,
hay que tener en cuenta que estamos proyectando
1024 dimensiones en tres.
Hay veces que aquí algunos parecen que están muy lejos,
pero es por la proyección y por cómo estamos midiendo la distancia.
Dice, bueno, hemos medido cercanía entre pacientes
y nuestro siguiente paso es, pues mira, vamos a medir cercanía
entre constructos de distintos pacientes.
En la medida en que tenemos vectores para cada constructo en este sistema
de 1024 dimensiones, pues decimos,
vamos a clasterizarlos, vamos a agruparlos en clúster
con una determinada técnica que viene muy al caso y de modo que tengamos
agrupaciones de significado.
Y aquí fijaros que lo que estamos proyectando ahora
son constructos.
Vemos un conjunto de constructos de 1024 dimensiones proyectados
en el espacio tridimensional.
Alrededor de los constructos
tenemos una serie de elipsoides donde estamos agrupando semánticamente
los constructos por cercanía en distancia coseno.
Aquí tiene una serie de clústeres, una serie de significados compartidos
entre distintos pacientes.
Nuestro siguiente paso va a ser que sobre estos clústeres
vamos a construir un nodo clúster que relacione a todos estos nodos
de los mapas conectivos borrosos.
Entonces, en nuestra base de datos Neo4j
vamos a mostrar todos los clústeres que se constituyeron.
Fijaros que aquí los nodos magenta son nodos clústeres.
Aquí vemos,
pues mira, ha agrupado un conjunto de constructos en el clúster 40
que están relacionados con motivación.
Aquí en el clúster 20 ha agrupado una serie de constructos
que están relacionados con generosidad.
En el 25 con soledad a compañía.
En el 38, bueno, De modo que ya no solo
tenemos una agrupación semántica a nivel de cercanía,
sino que además los tenemos relacionados a través de nodos.
Podríamos construir caminos entre los pacientes
o entre grupos de poblaciones.
Bueno, y dices, aquí yo estoy diciendo el clúster 40
que agrupa constructos relacionados con motivación.
Y se le pone el propio sistema una etiqueta semántica.
Pero aquí lo que proponemos.
Es un enfoque de generación aumentada por recuperación,
donde le decimos a un modelo de lenguaje extenso local,
a un LLM local, no utilizamos un modelo frontera,
utilizamos modelos locales,
donde podemos controlar los parámetros.
Pues le decimos, mira,
genera una etiqueta para este conjunto de constructos,
pero además te lo enriquecemos con una base de datos
de conocimiento específica de categorización psicológica.
De modo que.
Podríamos decirle, mira, tu base de datos de referencia
son conceptos de psicodinámicos o conceptos cognitivo-conductuales
o conceptos del propio psicólogo.
Es decir, yo quiero categorizar a los constructos de mis pacientes
según una serie de definiciones que le oye.
En el PROMPT le pasamos estas definiciones
y le decimos al LLM, dan una etiqueta.
Aquí controlamos mucho los parámetros,
por ejemplo, a nuestro LLM le dijimos, tienes temperatura cero,
es decir, siempre va a generar la misma etiqueta
ante la misma entrada, no sea muy creativo.
De modo que ahora tenemos el constructo 40,
o sea, perdón, el cluster 40, después de nuestro pipeline,
todo esto está hecho en Python y en GNR.
Pero mira,
el cluster 40 ahora lo ha pasado a llamar motivación,
estamos empleando motivación.
Conceptos psicológicos generales.
El clúster este ha pasado a llamarse generosidad.
Este clúster ha pasado a llamarse el estilo de interacción social
porque tiene constructos alrededor relacionados
con introversión y extroversión.
Y fijaros que aquí, aparte de todo,
nos permitimos la osadía de propagar al clúster semántico.
Un promedio de la escala de satisfacción vital
y de la escala de satisfacción con la vida de los pacientes.
Eso para, en un futuro,
tratar de estudiar si determinados clústeres
con determinados significados están más relacionados
o menos con satisfacción vital y con autoestima.
De modo que, con todo esto,
podríamos, en esta captura que vemos en pantalla,
tenemos un ecosistema de constructos.
Relacionados por una serie de clásteres,
donde podríamos relacionar cercanía entre pacientes,
significados compartidos, cercanía a pacientes clínicos.
Y eso es todo.
Muchísimas gracias.
Muchas gracias por la atención.