Cieľom príspevku je priblíženie metódy sieťovej analýzy, ktorá sa líši oproti tradičným metódam používaných v psychopatologickom výskume založených na predpoklade latentných premenných. Porucha je podľa klasických prístupov modelovaná ako spoločná príčina (common cause), ktorá je v pozadí (latent variable) pozorovaných symptómov. Z pohľadu sieťovej analýzy sa symptómy duševných porúch navzájom ovplyvňujú a vytvárajú komplexné dynamické siete. Autori na príklade údajov z epidemiologickej štúdie ilustrujú vzťahy medzi symptómami depresie, pričom sa zameriavajú na rôzne miery centrality symptómov a taktiež na ich vzájomné vzťahy. Možné implikácie využitia sieťovej analýzy v psychopatologickom výskume sú diskutované.

The aim of the article is to introduce the network analysis as a different method compared to traditional methods used in psychopathological research which are based on the assumption of latent variables. In latent variable approach, disorders are modeled as a common cause of observed symptoms. From network analyses perspective, symptoms of mental disorders mutually influence each other and form complex dynamic networks. Authors presented results of network analysis based on data from epidemiological study. Associations between depression symptoms are presented. Measures of centrality of symptoms are stressed and discussed. Possible implications of using of network analysis in psychopathological research are discussed.

Katedra psychológie Filozofická fakulta Univerzity Komenského Bratislava

Psychiatrická klinika Lekárskej fakulty Univerzity Komenského a UN Bratislava Bratislava

New approaches in psychopathology research: Network analysis of depressive symptoms

Literatura