I nostri principali interessi di ricerca si concentrano sulla psicologia matematica, la psicometria, la valutazione psicologica e la modellizzazione cognitiva.
La nostra ricerca mira a esplorare le teorie psicologiche attraverso l'analisi, la manipolazione e la modellizzazione dei dati psicologici mediante potenti tecniche quantitative provenienti da diverse discipline, come l'intelligenza artificiale, l'analisi di dati multivariati, la statistica bayesiana, la modellizzazione di variabili latenti, la sintesi della ricerca e la scienza delle reti. I nostri studi si basano su quadri matematici e computazionali in cui i dati psicologici possono essere esaminati alla luce delle teorie psicologiche rilevanti e confrontati con modelli di riferimento adeguati. Poniamo l'accento non solo sulla comprensione dei dati psicologici attraverso i modelli, ma anche sull'approfondimento della comprensione dei fenomeni psicologici attraverso misurazioni psicometriche quantitative.
Una linea di ricerca chiave di questo gruppo è dedicata alla psicologia matematica e all'elaborazione cognitiva per progettare meccanismi di inferenza in grado di rilevare la simulazione attraverso scale psicometriche, con applicazioni che vanno dalla rilevazione di frodi accademiche alle “best practices”.
Un'altra linea di ricerca importante è la psicometria artificiale, che estrae caratteristiche quantitative dai grafici di conoscenza e dalle reti cognitive multistrato per trarre conclusioni circa la diffusione di costrutti psicologici all'interno di intelligenze artificiali interpretabili e centrate sull'essere umano.
Dedichiamo anche la nostra attenzione ai modelli di equazioni strutturali (SEM) e all'analisi di dati longitudinali, unendo tecniche avanzate di statistica e data science per la valutazione della personalità e per la ricerca organizzativa.
Infine, il nostro gruppo è interessato allo sviluppo e all'applicazione di approcci theory-driven, data-driven, e ibridi di nuova generazione per la psicologia e le scienze cognitive.