INVESTIGADORES
EVIN Diego Alexis
congresos y reuniones científicas
Título:
Análisis dinámico de recurrencias en datos categóricos
Autor/es:
TOMMASINI, F. C.; EVIN, D. A.; HÜG, M. X.; BERMEJO, F.; PAMPALUNA, A.; BARRIOS, M. V.
Lugar:
Córdoba, Argentina
Reunión:
Congreso; IV Congreso Internacional y VII Congreso Nacional de Psicología Ciencia y Profesión; 2020
Institución organizadora:
Facultad de Psicología, Universidad Nacional de Córdoba
Resumen:
Introducción: El estudio de datos complejos, como los que caracterizan situaciones cotidianas de interacción social, implican desafíos metodológicos vinculados a la necesidad de generar procedimientos de análisis que consideren la dinámica implicada en la situación interactiva y su evolución en el tiempo. En las últimas décadas, las técnicas de análisis de cuantificación de recurrencias (recurrence quantification análisis, RQA) y de análisis de cuantificación de recurrencias cruzadas (cross-recurrence quantificacion análisis, CRQA) se han convertido en valiosas herramientas de investigación para analizar datos complejos en áreas de estudio diversas, como la medicina, el clima o incluso la cognición. En particular, uno de los campos de aplicación de estas técnicas refiere a series temporales con datos de tipo categórico. El objetivo del presente trabajo fue caracterizar la dinámica de datos pertenecientes a un episodio de interacción social espontánea mediante la aplicación de RQA y CRQA. Metodología: Se aplicaron análisis RQA y a CRQA a los datos previamente obtenidos a partir de la codificación de un episodio videograbado, utilizando software específico para análisis de video. La situación codificada consistió en un episodio de caminata conjunta, correspondiente a un estudio de caso con un enfoque observacional y microanalítico.Resultados: Se presentan los pasos seguidos para la construcción de la base de datos y la aplicación de las técnicas de RQA y CRQA. Se describe el procedimiento para determinar los parámetros iniciales y para calcular diferentes índices. Finalmente, se valoran los resultados obtenidos y se discuten sus implicancias para el tratamiento de datos temporales relacionados a escalas temporales.
