Нови тенденции в разработването на психологически скали

Компютъризираното адаптивно тестване (CAT) е в челните редици на иновациите в областта на психологическите измервания. Той представлява промяна в начина на провеждане на психологическите оценки и революция в прецизността и ефективността (Van der Linden & Glas, 2010). CAT използва най-съвременни технологии и усъвършенствани алгоритми, за да адаптира изпитването към всеки индивид. Това персонализиране се постига чрез динамично адаптиране на трудността на въпросите въз основа на предишните отговори на респондента. Персонализираният подход на CAT предлага няколко убедителни предимства:

Прецизност: CAT повишава прецизността на измерването, като подбира въпросите, които са най-информативни за всеки респондент. В резултат на това CAT може да създаде много точни оценки с по-малко въпроси, отколкото традиционните тестове с фиксирана дължина (Reckase, 2009).

Намаляване на стреса, свързан с тестовете: Традиционните оценки често подлагат респондентите на твърде лесни или твърде трудни въпроси. CAT елиминира този стрес, като предоставя въпроси, които са подходящо предизвикателство, предотвратявайки усещането на респондентите за претоварване или отегчение (Wainer & Thissen, 2003).

Съкратена продължителност на теста: Адаптивният характер на CAT означава, че тестовете могат да бъдат по-кратки, като същевременно се запазва точността на измерването. Това не само намалява тежестта върху респондентите, но също така прави CAT жизнеспособна опция за оценки, изискващи време, като например в клинични условия (Van der Linden & Pashley, 2000).

Като адаптира тестовия опит за всеки индивид, CAT е особено полезен в клиничната психология, образователната оценка и различни изследователски области, където прецизното измерване е от решаващо значение (Meijer & Nering, 1999).

Цифровата ера постави началото на нова ера за разработване на психологически скали с широкото разпространение на платформите за онлайн проучвания. Тези платформи предлагат безпрецедентен обхват, ефикасно събиране на данни и рационален анализ на данните. Платформите за онлайн проучвания преобразиха начина на прилагане на психологическите скали и имат значение за различни области:

Широк обхват: Платформите за онлайн проучвания позволяват на изследователите да достигнат до различни групи от населението по целия свят. Цифровият формат преодолява географските граници и езиковите бариери, като прави по-достъпни междукултурните и междуезиковите проучвания (Gosling et al., 2004).

Ефективно събиране на данни: С цифровия формат събирането на данни се ускорява. Отговорите се записват и съхраняват по електронен път, което елиминира необходимостта от ръчно въвеждане на данни и значително намалява времето за обработка на данните (Bethlehem, 2010 г.).

Мониторинг на данни в реално време: Платформите за онлайн проучвания осигуряват мониторинг на данните в реално време, което позволява на изследователите да проследяват процента на участие и да гарантират целостта на данните. Тази функция позволява навременни корекции на проучванията, което гарантира високо качество на данните (Couper, 2000 г.).

Освен това платформите за онлайн проучвания предлагат набор от инструменти и функции за анализ на данните, опростявайки интерпретацията на резултатите и демократизирайки процеса на администриране на психологически скали. Тези платформи дават възможност на изследователите да събират, анализират и разпространяват данни по-ефективно и ефикасно (Dillman et al., 2014).

Повсеместното разпространение на смартфоните и носимите устройства проправи пътя за тяхното интегриране в психологическото развитие. Мобилните приложения вече са в състояние да прилагат скали, свързани с настроението, стреса, физическата активност и др. в реално време. Участниците могат да дават отговори, докато се занимават с ежедневните си дейности, като по този начин се намалява отклонението при припомняне и се повишава екологичната валидност (Faurholt-Jepsen et al., 2019). Освен това носимите устройства, като например монитори за сърдечен ритъм и устройства за проследяване на съня, допълват скалите за самооценка, като предоставят физиологични данни, което води до по-цялостно разбиране на психологическите конструкти (Farrahi et al., 2013).

Събиране на данни в реално време: Мобилните приложения и технологиите за носене позволяват събиране на данни в реално време. Участниците могат да дават отговори в момента, което намалява отклоненията при припомняне и осигурява по-точно отразяване на преживяванията им.

Екологична валидност: Използването на мобилни приложения и носими устройства предоставя данни в контекста на ежедневието на човека, което повишава екологичната валидност на психологическите оценки. Това е особено ценно в области като клиничната психология, където разбирането на поведението на човека в естествената му среда е от решаващо значение.

Интегриране на данни: Данните, събрани от тези устройства, могат да бъдат интегрирани с традиционните данни от самооценка, което предлага по-всеобхватен поглед върху психологическите конструкти (Bos, 2016). Тази интеграция позволява по-дълбоко разбиране на факторите, влияещи върху човешкото поведение.

Ерата на големите данни и машинното обучение революционизира анализа на данни от психологически мащаб. Тези усъвършенствани статистически техники могат да обработват големи масиви от данни с множество променливи, разкривайки модели и връзки, които могат да останат скрити чрез традиционните методи (Chen & Song, 2017).

Проучване на данни: Алгоритмите за машинно обучение могат да пресяват огромни масиви от данни, като идентифицират модели, връзки и тенденции, които може да не са очевидни чрез традиционните статистически методи. Тези прозрения могат да бъдат безценни за разбирането на човешкото поведение и психологическите конструкции (Hastie et al., 2009).

Прогнозно моделиране: Машинното обучение позволява разработването на прогнозни модели, които могат да предвидят бъдещо поведение или резултати въз основа на психологически оценки. Например алгоритмите за машинно обучение могат да прогнозират вероятността от определени състояния на психичното здраве въз основа на психологически оценки (Pfister et al., 2014).

Интегриране на данни: Анализът на големи данни може да интегрира данни от психологически мащаб с различни други източници на данни, като например активност в социалните медии, физиологични измервания и фактори на околната среда (Chen et al., 2012). Този холистичен подход може да осигури по-цялостно разбиране на човешкото поведение и психичните процеси.

Като използват големи обеми от данни и машинно обучение, изследователите имат потенциала да открият нови идеи, да усъвършенстват класификацията на психологическите състояния и да прогнозират бъдещо поведение въз основа на психологически оценки.