La programación ayuda a la psicología y viceversa: aquí el porqué
El enfoque empírico de investigar las relaciones entre la mente y el procesamiento del cerebro se benefician ante el desarrollo tecnológico de lenguajes de programación.
El enfoque empírico de investigar las relaciones entre la mente y el procesamiento del cerebro se benefician del desarrollo tecnológico de lenguajes de programación y el uso de software, estas nos han permitido tener el control de estímulos y variables, atribuyendo al proceso de automatizaciones experimentales y mayores cantidades de datos.
Además, permite la simulación computacional de procesos mentales en el campo conocido como la neurociencia computacional, la cual contiene un enfoque conexionista en la microestructura de la cognición analizando la simulación computacional y el aprendizaje automático aplicados a la percepción y otras funciones cognitivas (Rumelhart & McClelland, 1986).
La simulación de un proceso básico se basa en un modelo neurofisiológico el cual utiliza un procedimiento estándar: señal de entrada representación → algoritmo de procesamiento → señal de salida. Esto permite implementar un modelo detallado a computadora y desarrollar una simulación de los procesos cognitivos. Si el algoritmo de procesamiento produce resultados comparables al de los humanos, la simulación computacional sería una estrategia útil para respaldar teorías sobre el funcionamiento mental, lo que permite definir sus fortalezas y debilidades (Gerstner, Sprekeler y Deco, 2012).
La integración de datos aumentan los procesos investigativos de manera eficiente y la tecnología de la información valida campos de investigación dentro de la psicología. Los lenguajes de programación y los programas informáticos no sólo proporcionan un mejor aprovechamiento de los recursos de laboratorio, sino controlar la presentación de estímulos de manera más eficiente, junto a la aleatorización y otras variables experimentales, reduciendo los impactos de los factores de confusión, estándares de error y simplificando el registro de respuesta.
Existe una amplia gama de lenguajes de programación que se pueden utilizar en la investigación psicológica, es por ello que se debe prestar especial atención para elegir el más adecuado. La elección correcta dependerá de varios factores, tales como el objetivo de la investigación, el equipo requerido en la experimentación, características físicas de los estímulos, y la necesidad de reutilizar códigos en futuros estudios. Una elección incorrecta puede aumentar el tiempo de programación, retrasar la recopilación de datos y los resultados experimentales.
En Python, existen una variedad de aplicaciones para la investigación. Un ejemplo de ello es PsychoPy, utilizado en neurociencia, psicología y psicofísica experimentos, el cual ofrece bibliotecas gratuitas. Los scripts de PsychoPy están diseñados para ser fáciles de leer y escribir, al tiempo que permite al usuario personalizar los estímulos. Las herramientas proporcionadas en el paquete permiten el rendimiento de la presentación de estímulos largos y la recopilación de respuestas ayuda desde un simple análisis de datos hasta el montaje de una función psicométrica.
Python es uno de los programas más buscados por campos de la psicología y la neurociencia, especialmente los dirigidos a la psicofísica y percepción visual. Un buen ejemplo de su aplicación es el estudio de Aguilar y Castet (2011) que usó la biblioteca PsychoPy para crear un software que manejó estímulos visuales e integró un eyetracker EyeLink II en el seguimiento ocular tratando de simular la retinopatía en individuos sanos.
Algunos ejemplos de innovación tecnológica desarrollada en la investigación psicológica son los mencionados métodos estadísticos y el diseño de dispositivos, sistemas de control, y otros sistemas de seguridad (American Psychological Association [APA], 2010). En particular, la investigación sobre los procesos psicológicos básicos motivó el desarrollo de numerosos software de aplicación para el control de estímulos y procedimientos experimentales, como SuperLab, E-Prime, y la caja de herramientas de psicofísica.
El uso de lenguajes de programación y el software de computadora ha sido esencial para el desarrollo de la Psicología. Si estas herramientas no están disponibles, muchos procesos cognitivos podrían no haber sido estudiados o investigados con métodos apropiados. Curiosamente, hay una contribución de la psicología en el campo computacional, en particular de investigación sobre los procesos psicológicos básicos, para el proceso de innovación tecnológica (por ejemplo, la inteligencia artifical) y el desarrollo de nuevos lenguajes de programación y software. En resumen, considerar la psicología como un ciencia básica vinculada a la innovación tecnológica puede tener impactos positivos en su desarrollo y sus relaciones con otras disciplinas.
Referencias:
Aguilar, C., & Castet, E. (2011). Gaze-contingent simulation of retinopathy: Some potential pitfalls and remedies. Vision Research, 51, 997- 1012. https://doi.org/10.1016/j.visres.2011.02.010
American Psychological Association. (2010). Psychology as a Core Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM) discipline. Washington, DC: Author. Retrieved from http:// www.apa.org/science/about/psa/2010/08/stemreport.pdf
Gerstner, W., Sprekeler, H., & Deco, G. (2012). Theory and simulation in neuroscience. Science, 338(6103), 60-65. https://doi.org/10.1126/science.1227356
Rumelhart, D. E, & McClelland, J. (1986). Parallel distributed processing: Explorations in the microstructure of cognition. Massachusetts Institute of Technology Press.
Torro-Alves, N., Fernández-Calvo, B., Aznar-Casanova, J.A., Neto, A.D., & Santos, N.A. (2014). The Use of Programming Languages and Computer Software in Psychological Science. http://pepsic.bvsalud.org/pdf/tp/v22n3/v22n3a07.pdf