Titulo:
Tipificación de frases relevantes de entrevistas de valoración en el marco de la evaluación psicológica
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Sumario:
La evaluación se considera como una disciplina científica dentro del quehacer del profesional en psicología, donde la entrevista es fundamental para aumentar la probabilidad de éxito en este proceso; no obstante, este análisis depende del criterio del profesional, lo cual tiende a generar un sesgo en el análisis de la información recolectada. Por lo cual, el objetivo de esta investigación fue tipificar frases relevantes para el análisis de entrevistas de valoración. Para esto se realizó un juicio de expertos para identificar las frases relevantes en 10 entrevistas, que se obtuvieron al comparar la selección de los tres jueces, estableciendo como parámetro una similitud del 75%, luego se clasificó las oraciones de los textos originales en re... Ver más
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2027-1786
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2024-02-08
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Revista iberoamericana de psicología - 2023
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Tipificación de frases relevantes de entrevistas de valoración en el marco de la evaluación psicológica Tipificación de frases relevantes de entrevistas de valoración en el marco de la evaluación psicológica La evaluación se considera como una disciplina científica dentro del quehacer del profesional en psicología, donde la entrevista es fundamental para aumentar la probabilidad de éxito en este proceso; no obstante, este análisis depende del criterio del profesional, lo cual tiende a generar un sesgo en el análisis de la información recolectada. Por lo cual, el objetivo de esta investigación fue tipificar frases relevantes para el análisis de entrevistas de valoración. Para esto se realizó un juicio de expertos para identificar las frases relevantes en 10 entrevistas, que se obtuvieron al comparar la selección de los tres jueces, estableciendo como parámetro una similitud del 75%, luego se clasificó las oraciones de los textos originales en relevantes y no relevantes para poder entrenar dos modelos de aprendizaje. Los resultados reflejaron que el modelo Naive Bayes presenta buenos indicadores para la tipificación de frases; mientras que el modelo de máquinas de soporte vectorial (SVM) tiende a presentar sobreajuste. Finalmente, se estableció el modelo Naive Bayes como la mejor alternativa para analizar entrevistas de valoración, además, se planteó un proceso metodológico para analizar entrevistas utilizando algoritmos de machine learning. The evaluation is considered as a scientific discipline within the work of the professional in psychology, where the interview is fundamental to increase the probability of success in this process; however, this analysis depends on the professional's criteria, which tends to generate a bias in the analysis of the information collected. Therefore, the objective of this research was to classify relevant phrases for the analysis of assessment interviews. For this, an expert judgment was carried out to identify the relevant phrases in 10 interviews, which were obtained by comparing the selection of the three judges, establishing a similarity of 75% as a parameter, then the sentences of the original texts were classified as relevant and not relevant to be able to train two learning models. The results showed that the Naive Bayes model presents better indicators for sentence typing compared to the support vector machine (SVM) model. In addition, a methodological process was proposed to analyze interviews using machine learning algorithms. Pardo Jaime, Elio Leonardo Calvo Londoño, Jorge Mario Evaluación psicológica Entrevista Aprendizaje de máquina Máquinas de soporte vectorial Naive Bayes 16 2 Núm. 2 , Año 2023 : Revista Iberoamericana de Psicología Artículo de revista Journal article 2024-02-08T14:05:40Z 2024-02-08T14:05:40Z 2024-02-08 application/pdf text/xml Bogotá: Corporación Universitaria Iberoamericana Revista Iberoamericana de Psicología 2027-1786 2500-6517 https://reviberopsicologia.ibero.edu.co/article/view/2649 10.33881/2027-1786.rip.16203 https://doi.org/10.33881/2027-1786.rip.16203 spa https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0 Revista iberoamericana de psicología - 2023 Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0. 23 32 Alghani, I. (11 de octubre de 2020) Cleaning text data with Python. Towards data science. https://towardsdatascience.com/cleaning-text-data-with-python-b69b47b97b76 Aparicio, F., De Buenaga, M., Rubio, M., Hernando, M., Gachet, D. Puertas, E. y Giráldez, I. (2011). TMT: una herramienta para guiar a los usuarios en la búsqueda de información sobre textos clínicos. Procesamiento de lenguaje natural, 46, 27 – 34. Babativa, D. (2021). Modelo de aprendizaje automático para la clasificación temprana de flujos de texto aplicado a la detección de desórdenes psicológicos. [Tesis de maestría, Universidad Nacional de Colombia]. Repositorio institucional – Universidad Nacional. Borja, M. (2020) Análisis de las herramientas de procesamiento de lenguaje natural para estructurar textos médicos [Tesis de maestría, Universidad de Navarra]. Repositorio académico digital Universidad de Navarra (dadun). Camacho, J., Moreno, S., Suarez-Obando, F., Carlos Puyana, J., & Gomez-Restrepo, C. (2013). El procesamiento de lenguaje natural y su relación con la investigación en salud mental. Revista Colombiana de Psiquiatria, 42(2), 227–233. https://doi.org/10.1016/S0034-7450(13)70011-8 Conxa, P. (Ed.) (2012) Manual de la entrevista psicológica. Saber escuchar, saber preguntar. Ediciones pirámide. Cortez, A., Vega, H. y Pariona, J. (2009) Procesamiento de lenguaje natural. Revista de ingeniería de sistemas e informática. 6(2), 45 – 54. De la Calle, G. (2014). Modelo basado en técnicas de procesamiento de lenguaje natural para extraer y anotar información de publicaciones científicas. [Tesis de doctorado, Universidad Politécnica de Madrid]. http://oa.upm.es/30856/1/GUILLERMO_DE_LA_CALLE_VELASCO.pdf Fernández-Ballesteros, R. (2013) Evaluación psicológica. Conceptos, métodos y estudio de casos. Ediciones pirámide. Jorge, E. (2018) La evaluación clínica como función integral del psicólogo. Perspectivas en psicología. 15(1), 98 – 107. Iglesias, A., Castro, E., Pérez, R., Castaño, L. Martínez, P., Gómez-Pérez, J. Kohler, S. y Melero, R. (2008). MOSTAS: un etiquetador morfo-semántico, anonimizador y corrector de historiales clínicos. Procesamiento de lenguaje natural, 41, 299 – 300. Keats, D. (2009) Entrevista. Guía práctica para estudiantes y profesionales. McGraw Hill. Ley 1090 del 2006. por la cual se reglamenta el ejercicio de la profesión de Psicología, se dicta el Código Deontológico y Bioético y otras disposiciones. 06 de septiembre de 2006. Ley 1581 de 2012. Por la cual se dictan disposiciones generales para la protección de datos personales. 17 de octubre de 2012. Llavona, L. (2011) Entrevista en F. J. Labrador (Ed.), Técnicas de modificación de conducta (pp.103 – 120). Ediciones pirámide. Ma, E. (27 de mayo de 2018) NLP pipeline: lemmatization (part 3). Medium. https://medium.com/@makcedward/nlp-pipeline-lemmatization-part-3-4bfd7304957 Montero, I., & León, O. (2005) Sistema de clasificación del método en los informes de investigación en Psicología. International Journal of Clinical and Health Psychology, 5 (1), 115-127. http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=33701007 Morrison, J. (2015) La entrevista psicológica. Manual Moderno. Muñoz, M., Ausín, B., y Panadero, S. (2019) Manual práctico de Evaluación psicológica clínica (2ª ed.) . Síntesis. Pajaro, J. (2018) Procesamiento de lenguaje natural para la evaluación de problemas sociales. [Tesis de maestría, pontificia universidad Javeriana] https://repository.javeriana.edu.co/handle/10554/40774 Resolución N° 008430. Por la cual se establecen las normas científicas, técnicas y administrativas para la investigación en salud. Colombia, 04 de octubre de 1993. Resolución 1995 de 1999 [Ministerio de salud] Por la cual se establecen normas para el manejo de la Historia Clínica. 8 de Julio de 1999. Sancho, J., Fanjul, C., De la Iglesia, M., Montell, J., & Escartí, M. (2020). Aplicación de la Inteligencia Artificial con Procesamiento del Lenguaje Natural para textos de investigación cualitativa en la relación médico-paciente con enfermedad mental mediante el uso de tecnologías móviles. Revista de Comunicación y Salud, 10(1), 19–41. https://doi.org/10.35669/rcys.2020.10(1).19-41 Teja, S. (10 de junio de 2020). Stop words in NLP. Medium. https://medium.com/@saitejaponugoti/stop-words-in-nlp-5b248dadad47 https://reviberopsicologia.ibero.edu.co/article/download/2649/1913 https://reviberopsicologia.ibero.edu.co/article/download/2649/1993 info:eu-repo/semantics/article http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 http://purl.org/redcol/resource_type/ARTREF info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Text Publication |
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La evaluación se considera como una disciplina científica dentro del quehacer del profesional en psicología, donde la entrevista es fundamental para aumentar la probabilidad de éxito en este proceso; no obstante, este análisis depende del criterio del profesional, lo cual tiende a generar un sesgo en el análisis de la información recolectada. Por lo cual, el objetivo de esta investigación fue tipificar frases relevantes para el análisis de entrevistas de valoración. Para esto se realizó un juicio de expertos para identificar las frases relevantes en 10 entrevistas, que se obtuvieron al comparar la selección de los tres jueces, estableciendo como parámetro una similitud del 75%, luego se clasificó las oraciones de los textos originales en relevantes y no relevantes para poder entrenar dos modelos de aprendizaje. Los resultados reflejaron que el modelo Naive Bayes presenta buenos indicadores para la tipificación de frases; mientras que el modelo de máquinas de soporte vectorial (SVM) tiende a presentar sobreajuste. Finalmente, se estableció el modelo Naive Bayes como la mejor alternativa para analizar entrevistas de valoración, además, se planteó un proceso metodológico para analizar entrevistas utilizando algoritmos de machine learning.
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The evaluation is considered as a scientific discipline within the work of the professional in psychology, where the interview is fundamental to increase the probability of success in this process; however, this analysis depends on the professional's criteria, which tends to generate a bias in the analysis of the information collected. Therefore, the objective of this research was to classify relevant phrases for the analysis of assessment interviews. For this, an expert judgment was carried out to identify the relevant phrases in 10 interviews, which were obtained by comparing the selection of the three judges, establishing a similarity of 75% as a parameter, then the sentences of the original texts were classified as relevant and not relevant to be able to train two learning models. The results showed that the Naive Bayes model presents better indicators for sentence typing compared to the support vector machine (SVM) model. In addition, a methodological process was proposed to analyze interviews using machine learning algorithms.
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