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Martha Galindo de Ariza, Joseph Aguilar Martin
La sistematización y cuantificación de los datos que se obtienen en psicología siempre ha sido de gran interés para los psicólogos, buscando facilitar los procesos de diagnóstico y análisis de las poblaciones, a partir de las investigaciones en el área social y clínica. Uno de los propósitos de este trabajo fue conocer la aplicabilidad de la herramienta de clasificación LAMDA de inteligencia artificial basada en la lógica difusa. Los datos se obtuvieron de una muestra de la población hispana que vive en Toulouse- Francia para conocer si existían índices de depresión y si, paralelamente, se encontraban patologías en sus rasgos de personalidad que estarían dificultando su proceso de adaptación. La medición se llevó a cabo en tres etapas: inicialmente se evaluó una muestra de 121 personas que respondió al auto-cuestionario NEO PI-R (Costa y McCrae). Debido a los altos índices de "depresión" encontrados, se consideró importante continuar el estudio con una muestra de 30 sujetos que respondieron al MCMI-II (Millon) y al SCID II (First, Gibbon, Spitzer,Williams, Smith, 1994), y se finalizó con la entrevista semiestructurada SCID II. Aquí se describe rápidamente un algoritmo secuencial de clasificación con aprendizaje llamado LAMDA, cuya justificación precisa se puede encontrar en otras publicaciones.Así mismo se busca mostrar cómo las propiedades de secuencialidad, los diversos modos de aprendizaje, y su relación con la Lógica Difusa (Fuzzy) permiten una interpretación dinámica de las respuestas a una encuesta en el marco del análisis en psicología clínica.
This study is twofold: the first one is the study, using NEO-PIR questionnaire to obtain a description of the main features of the normal personality based on a sample of 121 Hispanic persons living in Toulouse. As high levels of depression were found in this sample, the next step was to proceed with the study of a 30 subjects sample, using three questionnaires: NEO PIR, MICM II and SCID with its interview and preliminary observation, focused to found the correlation between personality disturbance and depressive symptoms. The second purpose was to run a test with LAMDA artificial intelligence tool to classify and analyze the results of the questionnaires. This tool is based on fuzzy logic. A quick description of LAMDA algorithm is presented here, making reference to other technical publications. Several modes, learning, self-learning or active and passive recognition are applied in such a way that clinical psychological inferences can be shown.
