Mejora de la predicción del estilo de apego basada en EEG

Autor/autores: Laufer I, Mizrahi D y Zuckerman I

Introducción Los estilos de apego son cruciales en las relaciones humanas y se han explorado a través de respuestas neurofisiológicas y análisis de datos de EEG. Este estudio investiga el potencial de los datos de EEG para predecir y diferenciar estilos de apego seguro e inseguro, contribuyendo a la comprensión de las bases neuronales de la dinámica inte...

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Introducción

Los estilos de apego son cruciales en las relaciones humanas y se han explorado a través de respuestas neurofisiológicas y análisis de datos de EEG.

Este estudio investiga el potencial de los datos de EEG para predecir y diferenciar estilos de apego seguro e inseguro, contribuyendo a la comprensión de las bases neuronales de la dinámica interpersonal.

Métodos

Involucramos a 27 participantes en nuestro estudio, empleando un clasificador XGBoost para analizar datos de EEG en varios dominios de características, incluidos atributos en el dominio del tiempo, basados en la complejidad y basados en la frecuencia.

Resultados

El estudio encontró diferencias significativas en la precisión de la predicción del estilo de apego: una tasa de precisión alta del 96, 18% para predecir el apego inseguro y una precisión menor del 55, 34% para el apego seguro.

Las métricas de precisión equilibradas indicaron una precisión general del modelo de aproximadamente 84, 14 %, teniendo en cuenta los desequilibrios del conjunto de datos.

Discusión

Estos resultados resaltan los desafíos en el uso de patrones de EEG para la predicción del estilo de apego debido a la naturaleza compleja de las inseguridades del apego.

Los individuos con mayor inseguridad percibida se alinearon predominantemente con la categoría de apego inseguro, lo que sugiere un vínculo con su mayor reactividad emocional y sensibilidad a las señales sociales.

El estudio subraya la importancia de las características en el dominio del tiempo en la precisión de la predicción, seguidas de las características basadas en la complejidad, al tiempo que señala el menor impacto de las características basadas en la frecuencia.

Nuestros hallazgos avanzan en la comprensión de los correlatos neuronales del apego y allanan el camino para futuras investigaciones, incluida la ampliación de la diversidad demográfica y la integración de datos multimodales para perfeccionar los modelos predictivos.

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