Psicología basada en Aprendizaje Automático: Abogando por un Enfoque basado en Datos
Desde sus inicios, la Psicología ha sido propensa tanto a la generación de datos como a la comprensión del comportamiento humano a través del análisis de datos. En 1879, el Dr. Wilheim Wundt abrió el primer laboratorio de psicología experimental en la Universidad de Leipzig para estudiar los tiempos...
- Autores:
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Vélez, Jorge I.
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad de San Buenaventura
- Repositorio:
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Psicología basada en Aprendizaje Automático
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Desde sus inicios, la Psicología ha sido propensa tanto a la generación de datos como a la comprensión del comportamiento humano a través del análisis de datos. En 1879, el Dr. Wilheim Wundt abrió el primer laboratorio de psicología experimental en la Universidad de Leipzig para estudiar los tiempos de reacción. Para muchos, esto se considera el comienzo de la psicología como una disciplina científica separada y el uso del análisis de datos para la toma de decisiones basada en datos de campo (Flis, 2019; Tweney, 2003). En este editorial, analizamos brevemente cómo los estudiantes, médicos e investigadores de Psicología pueden participar en la revolución de los datos y ayudar a transformar la Psicología, tal como la conocemos, en Psicología basada en Aprendizaje Automático. |
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Evaluating the reliability of neurocognitive biomarkers of neurodegenerative diseases across countries: A machine learning approach. NeuroImage, 208, 116456. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2019.116456. Bell, M. A., & Cuevas, K. (2012). Using EEG to Study Cognitive Development: Issues and Practices. Journal of cognition and development: official journal of the Cognitive Development Society. 13 (3). 281–294. https://doi.org/10.1080/15248372.2012.691143. Bezanson, J., Karpinski, S., Shah, V., & Edelman, A. (2012). WhyWe Created Julia. https://julialang.org/blog/2012/02/why-we-created-julia/. Bone, D., Goodwin, M. S., Black, M. P., Lee, C. C., Audhkhasi, K., & Narayanan, S. (2015). Applying machine learning to facilitate autism diagnostics: Pitfalls and promises. Journal of autism and developmental disorders, 45 (5), 1121–1136. https://doi.org/10.1007/s10803-014-2268-6. Bragazzi, N. L. (2013). 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En este editorial, analizamos brevemente cómo los estudiantes, médicos e investigadores de Psicología pueden participar en la revolución de los datos y ayudar a transformar la Psicología, tal como la conocemos, en Psicología basada en Aprendizaje Automático.Since its beginnings, Psychology has been prone to both data generation and understanding of human behavior through data analysis. Back in 1879, Dr. Wilheim Wundt opened the first experimental psychology lab at the University of Leipzig to study reaction times. To many, this is considered the start of Psychology as a separate scientific discipline and the use of data analysis for data-driven decision making in the field (Flis, 2019; Tweney, 2003). In this Editorial, we briefly discuss how Psychology students, clinicians, and researchers may take part of the data revolution and help transforming Psychology, as we know it, into Machine Learning Psychology.application/pdf10.21500/20112084.53652011-79222011-2084https://hdl.handle.net/10819/25871https://doi.org/10.21500/20112084.5365engUniversidad San Buenaventura - USB (Colombia)https://revistas.usb.edu.co/index.php/IJPR/article/download/5365/3883114International Journal of Psychological ResearchAcosta, M. T., Vélez, J. I., Bustamante, M. L., Balog, J. Z., Arcos-Burgos, M., & Muenke, M. (2011). A two-locus genetic interaction between LPHN3 and 11q predicts ADHD severity and long-term outcome. Translational psychiatry, 1 (7), e17. https://doi.org/10.1038/tp.2011.14.Arcos-Burgos, M., Vélez, J., Martinez, A., Ribasés, M., Ramos-Quiroga, J., Sánchez-Mora, C., Richarte, V., Roncero, C., Cormand, B., Fernández-Castillo, N., Casas, M., Lopera, F., Pineda, D., Palacio, J., Acosta-López, J., Cervantes-Henriquez, M., Sánchez-Rojas, M., Puentes-Rozo, P., Molina, B., & Muenke, M. (2019). ADGRL3 (LPHN3) Variants Predict Substance Use Disorder. Translational Psychiatry, 9 (1), e42. https://doi.org/10.1038/s41398-019-0396-7.Bachli, M. B., Sedeño, L., Ochab, J. K., Piguet, O., Kumfor, F., Reyes, P., Torralva, T., Roca, M., Cardona, J. F., Campo, C. G., Herrera, E., Slachevsky, A., Matallana, D., Manes, F., García, A. M., Ibáñez, A., & Chialvo, D. R. (2020). Evaluating the reliability of neurocognitive biomarkers of neurodegenerative diseases across countries: A machine learning approach. NeuroImage, 208, 116456. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2019.116456.Bell, M. A., & Cuevas, K. (2012). Using EEG to Study Cognitive Development: Issues and Practices. Journal of cognition and development: official journal of the Cognitive Development Society. 13 (3). 281–294. https://doi.org/10.1080/15248372.2012.691143.Bezanson, J., Karpinski, S., Shah, V., & Edelman, A. (2012). WhyWe Created Julia. https://julialang.org/blog/2012/02/why-we-created-julia/.Bone, D., Goodwin, M. S., Black, M. P., Lee, C. C., Audhkhasi, K., & Narayanan, S. (2015). Applying machine learning to facilitate autism diagnostics: Pitfalls and promises. Journal of autism and developmental disorders, 45 (5), 1121–1136. https://doi.org/10.1007/s10803-014-2268-6.Bragazzi, N. L. (2013). Rethinking psychiatrywithOMICS science in the age of personalized P5 medicine: ready for psychiatome? Philosophy, ethics, and humanities in medicine: PEHM, 8, Article 4. https://doi.org/10.1186/1747-5341-8-4.Breiman, L. (2001). Random forests. 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Psychotherapy and Artificial Intelligence: A Proposal for Alignment. Frontiers in psychology, 10, 263. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.00263.Dey, A. (2016). Machine Learning Algorithms: A Review. International Journal of Computer Science and Information Technologies, 7 (3), 1174–1179.Dhall, D., Kaur, R., & Juneja,M. (2020). Machine Learning: A Review of the Algorithms and Its Applications, In P. Singh, A. Kar, Y. Singh, M. Kolekar,&S.Tanwar (eds), Proceedings of ICRIC 2019. Lecture Notes in Electrical Engineering (pp. 47–63). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-29407-6_5.Dwyer, D. B., Falkai, P., & Koutsouleris, N. (2018). Machine Learning Approaches for Clinical Psychology and Psychiatry. Annual review of clinical psychology, 14, 91–118. https://doi.org/10.1146/annurev-clinpsy-032816-045037.Elia, J., Arcos-Burgos, M., Bolton, K. L., Ambrosini, P. J., Berrettini, W., &Muenke, M. (2009). ADHD latent class clusters: DSM-IV subtypes and comorbidity. Psychiatry research, 170 (2–3), 192–198. https://doi.org/10.1016/j.psychres.2008.10.008.Flis, I. (2019). Psychologists psychologizing scientific psychology: An epistemological reading of the replication crisis. Theory & Psychology, 29 (2), 158–181. https://doi.org/10.1177/0959354319835322.Fröhlich, H., Balling, R., Beerenwinkel, N., Kohlbacher, O., Kumar, S., Lengauer, T., Maathuis, M. H., Moreau, Y., Murphy, S. A., Przytycka, T. M., Rebhan, M., Röst, H., Schuppert, A., Schwab, M., Spang, R., Stekhoven, D., Sun, J., Weber, A., Ziemek, D., & Zupan, B. (2018). From hype to reality: Data science enabling personalized medicine. BMC medicine, 16 (1), 150. https://doi.org/10.1186/s12916-018-1122-7.Gudivada, V., Irfan, M., Fathi, E., & Rao, D. (2016). Cognitive Analytics: Going Beyond Big Data Analytics and Machine Learning. 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