Analisi dei dati, modelling computazionale e psicometria

I principali interessi di ricerca si concentrano sulla psicologia matematica, la psicometria, la valutazione psicologica, le neuroscienze cognitive, la linguistica computazionale, e la modellizzazione cognitiva, e l’intelligenza artificiale.

La ricerca mira a esplorare le teorie psicologiche attraverso l’analisi, la manipolazione e la modellizzazione dei dati psicologici mediante tecniche quantitative provenienti da diverse discipline, come l’intelligenza artificiale, l’analisi di dati multivariati, la statistica bayesiana, la modellizzazione di variabili latenti, la teoria della decisione, la sintesi della ricerca e la scienza delle reti. Gli 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.

L’accento viene posto 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. Il gruppo è inoltre interessato allo sviluppo e all’applicazione di approcci theory-driven, data-driven e ibridi di nuova generazione per la psicologia e le scienze cognitive.

Infine, la ricerca sviluppa modelli computazionali per lo studio del linguaggio, della rappresentazione semantica e dei processi cognitivi complessi, come il pensiero. Le attività di ricerca combinano linguistica computazionale, intelligenza artificiale e neuroscienze cognitive per comprendere come il significato venga acquisito, rappresentato ed elaborato a partire da grandi quantità di dati linguistici e multimodali. In questo contesto, sono progettati modelli in grado di analizzare parole, frasi e testi, integrare informazioni provenienti da linguaggio e immagini e simulare processi cognitivi come la comprensione semantica e la risoluzione delle anafore. Sono inoltre sviluppati algoritmi di machine learning per l’analisi dei dati cognitivi, visivi e linguistici, con applicazioni nello studio delle emozioni, della comunicazione e dei disturbi del linguaggio.