Resolución de problemas relacionados con el comportamiento y la salud mediante la aplicación de técnicas avanzadas de reconocimiento de patrones

Abstract

En esta tesis, se investigan los beneficios que se obtendrían al aplicar técnicas recientes de reconocimiento de patrones en la resolución de diversos problemas existentes en el área de la Psicología del comportamiento y de la salud. En las ciencias de la salud, se observa que estas técnicas son capaces de mejorar, en más de un 10%, la precisión o capacidad predictiva de las técnicas actuales de identificación de personas en riesgo de cometer un intento de suicidio. Además, se muestra que estas técnicas pueden ser utilizadas para construir escalas de propósito específico mediante la selección de los ítems más adecuados de escalas de propósito general. En el área de las ciencias del comportamiento, estas técnicas son capaces de identificar a los candidatos más adecuados en los procesos de selección de personal lo que permite reducir considerablemente los gastos de las empresas y facilitar su crecimiento. También se muestra que estas técnicas pueden ser utilizadas para verificar la identidad del participante cuando parte del proceso de selección se realiza online. Se presentan 6 artículos en los que se comparan diversas técnicas (regresión lineal, regresión lineal con selección de variables, regresión logística, análisis discriminante lineal y cuadrático, análisis discriminante de Fisher, boosting, árboles de decisión, Máquinas de Vectores Soporte, y el algoritmo Lars‐en) con distintos objetivos, resultando especialmente eficientes las dos últimas. Esta tesis también investiga la creación de predictores más discriminativos analizando el comportamiento facial y corporal del participante mientras realiza las pruebas. Para ello, en el séptimo artículo se estudia la posibilidad de combinar test psicométricos informatizados conductuales con técnicas de reconocimiento de patrones y visión por ordenador. Se observa que es posible encontrar determinados patrones de movimientos que mejoran las valoraciones de impulsividad. Estos hallazgos abren nuevas líneas de investigación que serán exploradas en los próximos años.

This thesis analyses the benefits that can be obtained when pattern recognition techniques are utilized for solving several existing problems in the research areas of health and behavioral psychology. In the field of health, it is shown that these techniques are capable of improving, in more than 10%, the accuracy obtained by the current techniques in identifying suicidal behavior. Moreover, it is also exposed that these techniques can build accurate scales for specific purposes by selecting the most suitable items from general purpose scales. On the other hand, in the research area of behavioral psychology, it is observed that recent pattern recognition techniques are able to identify the most suitable candidates in the recruitment processes, which allows to reduce considerably the companies’ costs and, therefore, making easier their growth. In this area, it is also shown that these techniques can be used to verify the identity of the participant when some assessments during the recruitment process are realized online. This PhD thesis contains six articles in which several statistical and pattern recognition techniques are applied. The techniques are linear regression, stepwise linear regression, linear and quadratic discriminant analysis, Fisher discriminant analysis, boosting, decision trees, support vector machines and the Lars‐en algorithm. These techniques were used with different purposes. Support vector machine and the Lars‐en algorithm showed to obtain accurate results. This thesis also investigates the development of new discriminative predictors by analyzing the facial and corporal behavior of the examinee while performing some behavioral computerized tasks. This goal is achieved by combining pattern recognition and computerized psychometrical tests with computer vision techniques. Obtained results show that it is possible to find patterns related to corporal movement that can be used to improve the assessment of impulsivity. These findings open new future research lines that will explored in the following years.