< Terug naar vorige pagina

Project

Het ontrafelen van gedragssequenties in micro-gecodeerde ouder-kind interacties: Een dynamische netwerkbenadering voor binaire tijdreeksen

Gezinsinteracties spelen een belangrijke rol in de ontwikkeling van kinderen. Om de moment-tot-moment dynamieken van deze ouder-kind uitwisselingen te bestuderen, worden ouder-kind interacties vaak op video opgenomen en in korte tijdsintervallen (van een paar seconden) gecodeerd voor de aan- of afwezigheid van verschillende gedragingen, wat resulteert in binaire tijdreeksen. Niet alleen de relatieve frequenties van de gedragingen, maar ook hun onderlinge samenhang onthult belangrijke informatie over de interactiepatronen, die bij de analyse ontrafeld moet worden. Om de complexe data (meerdere gedragingen worden geregistreerd over de tijd) te kunnen analyseren, is een nieuwe data-analytische methode nodig. Het centrale idee van dit proefschrift is dan ook om binaire tijdsreeksen te transformeren tot een inzichtelijke netwerkfiguur. De knopen van het netwerk (nodes) en hun grootte stellen de verschillende gedragingen en hun relatieve frequenties voor. De verbindingen tussen de knopen (links) representeren de simultane of sequentiële afhankelijkheden tussen de gedragingen.

Dit proefschrift bestaat uit vijf hoofdstukken. In Hoofdstuk 1 stellen we het algemene netwerkidee voor. In dit hoofdstuk bepalen we de sterkte van de gedragssamenhangen door middel van de Jaccard similariteitsindex. Door de simultane en de sequentiële samenhangspatronen van families met een depressieve jongere en families met een niet-depressieve jongere te vergelijken, tonen we aan dat deze benadering tot nieuwe inzichten in affectieve gezinsinteracties kan leiden. In Hoofdstuk 2 stellen we een gecorrigeerde Jaccard index voor. Deze index geeft aan of een bepaalde sequentie vaker voorkomt dan verwacht op basis van de relatieve frequentie van de gedragingen. We gebruiken deze index om uit te zoeken welke gedragingen van lagereschoolkinderen en hun moeders gerelateerd zijn aan zelf-gerapporteerde gehechtheidsgedragingen. Om niet alleen rekening te houden met de relatieve frequenties van gedragingen, maar ook met hun seriële afhankelijkheid van het ene tijdsmoment tot het volgende, vergelijken we in Hoofdstuk 3 twee benaderingen om de significantie van Jaccard waarden te testen, namelijk een modelgebaseerde test en een permutatietest. In Hoofdstuk 4 tonen we de brede inzetbaarheid van de methode aan door ze toe te passen op binaire symptoom data over de wekelijkse aan- en afwezigheid van depressieve symptomen, zoals gerapporteerd door patiënten gedurende een periode van twee jaar. In Hoofdstuk 5 concentreren we ons op de interbeoordelaarsbetrouwbaarheid van de micro-coderingen, door na te gaan welke maat het beste gebruikt kan worden voor binaire tijdreeksdata.

Datum:1 okt 2016  →  7 okt 2020
Trefwoorden:Dynamic Network Analysis, Binary Time Series, Boolean Regression
Disciplines:Toegepaste psychologie
Project type:PhD project