Casella, Monica (2025) Integrazione di modelli esplicativi e predittivi in ambito psicometrico attraverso tecniche di intelligenza artificiale. [Tesi di dottorato]

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Abstract

La presente tesi si colloca nel solco della crescente integrazione tra psicometria e intelligenza artificiale, esplorando il potenziale delle reti neurali artificiali (ANN) come strumenti capaci di coniugare finalità esplicative e predittive nello studio dei fenomeni psicologici. L’argomentazione di questa tesi è duplice: da un lato la valutazione della qualità di un modello non dovrebbe essere indagata soltanto in termini di aderenza strutturale ai dati osservati, ma anche considerando la capacità del modello di generalizzare su casi nuovi e realistici; dall’altro, l’utilizzo di strumenti predittivi innovativi offre una serie di possibilità di modellizzazione che superano i limiti dei metodi tradizionalmente utilizzati in psicometria. Infatti, la possibilità di modellizzare relazioni complesse e dati eterogenei, unita alla valutazione di un modello da una prospettiva integrata, presenta ricadute concrete sulla validità esterna, sull’affidabilità delle inferenze e sull’utilità clinica. La prima parte della tesi, a orientamento metodologico, propone una cornice integrata in cui procedure di validazione out-of-sample, strumenti di interpretabilità multi-metodo e modellizzazione non lineare fungono da ponte tra lo studio della struttura latente e prestazione predittiva. La seconda parte, di taglio applicativo, mostra come le ANN possano essere utilizzate in diversi contesti per predire outcome clinici e comportamentali permettendo, ad esempio, l’integrazione di dati eterogenei (misure neuropsicologiche, scale cliniche, dati strumentali e informazioni biologiche). Nel complesso, la tesi propone un approccio integrato che non mira a sostituire i modelli teorici classici, ma a potenziarli con strumenti analitici che superano assunzioni troppo restrittive, favorendo generalizzazione, personalizzazione degli interventi e pratiche più trasparenti e replicabili. La prospettiva delineata è un percorso di ricerca che considera riflessione teorica e accuratezza predittiva come aspetti co-vincolati: le ANN diventano così componenti di un metodo integrato capace di produrre misure più robuste, predizioni più precise e decisioni applicative meglio informate.

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