Network analysis in the study of psichopathology and its application to the study of the dynamics of paranoid beliefs

Resumen

Las ideas paranoides son el tipo de creencia más común y estudiada dentro del espectro de los trastornos psicóticos (Jorgensen & Jensen, 1994). La investigación, hasta el momento, ha mostrado evidencias de que el pensamiento paranoide se encuentra presente en población general, lo que ha dado lugar a la conceptualización de este fenómeno como un proceso multifactorial continuo (Bebbington et al., 2013; Freeman, 2016; Garety & Hemsley, 1997). En la actualidad, existen varios modelos teóricos que señalan los posibles factores psicológicos implicados en el desarrollo y mantenimiento de estas creencias. Uno de los modelos más influyentes, la teoría del sesgo auto-sirviente, ha señalado la importancia de tener en cuenta los niveles y fluctuaciones de los procesos asociados a las creencias paranoides (Bentall et al., 2001), ya que su dinámica temporal puede afectar su gravedad (Murphy et al., 2018). Aunque existen algunos trabajos que han estudiado cómo pueden afectar a la paranoia las fluctuaciones de algunos procesos que intervienen en ella como la autoestima, el afecto negativo o la evitación experiencial, (Thewissen et al., 2011; Udachina et al., 2014), los estudios que prestan atención a la dinámica asociada a la creencia paranoide desde una perspectiva multifactorial son escasos. Recientemente ha emergido un nuevo enfoque en la investigación en psicopatología, conocido como la teoría de redes (Borsboom & Cramer,2013). Esta perspectiva propone una visión de los problemas mentales alternativa a las proporcionadas hasta el momento por los modelos vigentes en psicopatología. Así, la teoría de redes en psicología conceptualiza los problemas mentales como interacciones dinámicas entre elementos que se influyen mutuamente (Borsboom, 2017), lo que puede permitir el estudio de la creencia paranoide como proceso dinámico y multidimensional. Objetivos. El objetivo principal de la presente tesis es investigar el estado actual del análisis de la teoría de redes en el campo de la psicopatología y analizar su aplicación al estudio de la dinámica de las creencias paranoides. El presente trabajo contribuye a vislumbrar la proliferación de trabajos sobre esta teoría en la investigación psicopatológica y contribuir al avance en el conocimiento sobre cómo las fluctuaciones de los mecanismos involucrados en las creencias persecutorias pueden afectar el desarrollo y mantenimiento de las mismas. Resultados. Los resultados encontrados sugieren que el análisis de redes no sólo es una alternativa teórica a los modelos tradicionales de causa común, sino que también proporciona herramientas que permiten investigar la creencia paranoide como un proceso dinámico y multifactorial. De manera específica, la aplicación de un modelo vectorial multinivel autorregresivo (mlVAR) para datos longitudinales recogidos con metodología de muestreo de experiencias (ESM), supera las limitaciones de otros tipos de análisis de redes previos basados en datos transversales, que han sido considerados estáticos. Los resultados muestran que las interacciones entre autoestima, afecto negativo, evitación experiencial y sentimiento de cercanía a los demás fluctúan en individuos con vulnerabilidad al pensamiento paranoide y éstas fluctuaciones son distintas cuando se tienen en cuenta diferentes momentos temporales. Además, los resultados señalan un posible papel protector del sentimiento de cercanía a los demás frente a la paranoia, ya que predice niveles bajos de paranoia en el siguiente momento temporal. Conclusión. El análisis de redes ha surgido en psicopatología como una estrategia de investigación clínica alternativa a los modelos tradicionales en psicopatología, permitiendo la visualización y el análisis de patrones complejos de una gran variedad problemas mentales.