El análisis de redes representa un enfoque teórico, diseñado para responder a preguntas científicas, que es relativamente reciente en psicología, aunque se ha aplicado extensamente en otras áreas bajo la teoría de grafos, por ejemplo, en el estudio de las relaciones sociales, las conexiones neuronales, la inteligencia artificial o los sistemas informáticos. En su aplicación a la psicometría, representa un enfoque distinto a los tradicionales modelos clásicos y de rasgo latente, en el que los constructos psicológicos como la depresión, la inteligencia y la personalidad se conceptualizan como sistemas dinámicos en los que bloques de construcción elementales forman un sistema de componentes que interactúan causalmente. El curso tiene como objetivo conocer este enfoque que implica un conjunto de nuevos procedimientos metodológicos y estadísticos para tratar los datos recabados como una red y analizar sus características y propiedades. Asimismo, se pretende mostrar su implicación para dar respuestas a preguntas de investigación en diferentes áreas de las ciencias del comportamiento y la salud.

Es recomendable tener conocimientos de técnicas de análisis de datos, técnicas de clustering y medición en Ciencias del Comportamiento y de la Salud. Además, se requiere un manejo básico del entorno R. 

Parte del material se encontrará en inglés por lo que es aconsejable ser capaz de leer textos técnicos en este idioma.

Esta asignatura contará con foros habilitados para que el alumnado pueda exponer sus dudas sobre los contenidos teóricos, prácticos y la organización de la asignatura. Se insta a compartir las dudas y consultas por los foros habilitados con el objetivo de que todo el alumnado pueda acceder tanto a las dudas planteadas como a sus respuestas por parte del equipo docente.

En caso de necesitar contactar con el Equipo Docente, puede hacerlo a través del teléfono o del correo electrónico en el horario de atención al estudiante:

Nombre: Celia Serrano Montilla

Departamento: Metodología de las Ciencias Del Comportamiento

Despacho: 2.11 de la Facultad de Psicología (Juan del Rosal, 10, 28040 Madrid)

Horario de Tutoría:

Martes: 10:00 a 14:00 horas

Miércoles: 10:00 a 14:00 horas

Teléfono: 91398-9547

 Email: cserrano@psi.uned.es

COMPETENCIAS GENERALES

CG1 - Tomar conciencia de la importancia de la metodología en la adquisición del conocimiento científico, así como de la diversidad metodológica existente para abordar distintos problemas de conocimiento

CG2 - Desarrollar el razonamiento crítico y la capacidad para realizar análisis y síntesis de la información disponible.

CG3 - Saber identificar las necesidades y demandas de los contextos en los que se exige la aplicación de herramientas metodológicas y aprender a proponer las soluciones apropiadas.

CG4 - Planificar una investigación identificando problemas y necesidades, y ejecutar cada uno de sus pasos (diseño, medida, proceso de datos, análisis de datos, modelado, informe).

CG5 - Obtener información de forma efectiva a partir de libros, revistas especializadas y otras fuentes.

CG6 - Desarrollar y mantener actualizadas competencias, destrezas y conocimientos según los estándares propios de la profesión.

COMPETENCIAS ESPECÍFICAS

CE1 - Desarrollar y mantener actualizadas competencias, destrezas y conocimientos según los estándares propios de la profesión.
CE2 - Procesar datos (conocer la estructura de las bases de datos y manejarse eficientemente con ellas).
CE3 - Preparar los datos para el análisis (desenvolverse en la relación entre bases de datos y análisis estadístico).
CE4 - Analizar datos identificando diferencias y relaciones. Esto implica conocer las diferentes herramientas de análisis así como su utilidad y aplicabilidad en cada contexto.
CE5 - Construir y adaptar instrumentos de medida.
CE9 - Definir, medir y describir variables (personalidad, aptitudes, actitudes, etc..) y procesos (cognitivos, emocionales, psicobiológicos, conductuales).

El objetivo de la asignatura es el aprendizaje de los fundamentos teóricos del análisis de redes y de las técnicas de modelado desarrolladas desde esta perspectiva.
Las competencias que adquirirá el estudiante una vez completada la asignatura serán:

1. Comprender los fundamentos teóricos del análisis de redes.
2. Generar e interpretar la topología de la red a partir de diferentes fuentes de datos.
3. Analizar la estructura de la red y su estabilidad.

Se seguirá una metodología de educación a distancia basada en el aprendizaje autónomo del alumnado con apoyo y tutorización del equipo docente. Como parte de esta metodología de enseñanza y para conseguir los resultados de aprendizaje, se emplearán los siguientes recursos:

- Materiales docentes básicos proporcionado por el profesorado en el campus virtual para la comprensión y adquisición de los contenidos del curso, tanto en lo referente al marco teórico como a las herramientas de análisis necesarias para su puesta en práctica.

- Bibliografía escrita, recursos en línea y materiales audiovisuales que complementen los materiales docentes básicos.

- Actividades prácticas que contribuyan a la asimilación de contenidos de la asignatura, así como aplicar los conocimientos adquiridos en el campo de las ciencias del comportamiento y la salud.  

- Desarrollo de ejemplos prácticos por parte del profesorado.

- Apertura de foros de debate, dudas y resolución de problemas en el campo virtual dirigidos para la interacción de los estudiantes con el equipo docente y de los estudiantes entre sí.

- Cronograma orientativo aportado por el equipo docente al principio del curso con las fechas importantes relacionadas con el contenido teórico y práctico.

• Borsboom, D. (2023). Psychological Constructs as Organizing Principles. En L. A. van der Ark, W. H. M. Emons, & R. R. Meijer (Eds.), Essays on Contemporary Psychometrics (pp. 89-108). Springer International Publishing.
• Burger, J., Isvoranu, A. M., Lunansky, G., Haslbeck, J. M. B., Epskamp, S., Hoekstra, R. H. A., Fried, E. I., Borsboom, D., & Blanken, T. F. (2023). Reporting standards for psychological network analyses in cross-sectional data. Psychological methods, 28(4), 806–824. https://doi.org/10.1037/met0000471
• Segev, E. (2022). Semantic network analysis in social sciences. Routledge.
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• Bringmann, L. F., Albers, C., Bockting, C., Borsboom, D., Ceulemans, E., Cramer, A., Epskamp, S., Eronen, M. I., Hamaker, E., Kuppens, P., Lutz, W., McNally, R. J., Molenaar, P., Tio, P., Voelkle, M. C., & Wichers, M. (2022). Psychopathological networks: Theory, methods and practice. Behaviour Research and Therapy, 149, 104011. https://doi.org/10.1016/j.brat.2021.104011
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• Epskamp, S., Maris, G. K. J., Waldorp, L. J., & Borsboom, D. (2018). Network Psychometrics (arXiv:1609.02818). arXiv. http://arxiv.org/abs/1609.02818
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• Isvoranu, A. M., & Epskamp, S. (2023). Which estimation method to choose in network psychometrics? Deriving guidelines for applied researchers. Psychological Methods, 28(4), 925.
• McNally, R. J. (2021). Network Analysis of Psychopathology: Controversies and Challenges. Annual Review of Clinical Psychology, 17, 31-53. https://doi.org/10.1146/annurev-clinpsy-081219-092850

En el curso virtual de la asignatura se pondrá a disposición de los estudiantes material de
apoyo para cada uno de los bloques temáticos de la asignatura.