Propuneri manuscrise: [email protected]: 0745 204 115
Urmărire comenzi Persoane fizice / Vânzări: 0745 200 357 / Comenzi Persoane juridice: 0721 722 783
RO 
Engleza
6359.png "Editura Universitară")
Achiziţia datelor. Tehnologii digitale
![Achiziţia datelor. Tehnologii digitale [0]](https://gomagcdn.ro/domains/editurauniversitara.ro/files/product/medium/achizitia-datelor-tehnologii-digitale-767661.jpg "Achiziţia datelor. Tehnologii digitale [0]")
![Achiziţia datelor. Tehnologii digitale [1]](https://gomagcdn.ro/domains/editurauniversitara.ro/files/product/medium/achizitia-datelor-tehnologii-digitale-671134.jpg "Achiziţia datelor. Tehnologii digitale [1]")
![Achiziţia datelor. Tehnologii digitale [1]](https://gomagcdn.ro/domains/editurauniversitara.ro/files/product/original/achizitia-datelor-tehnologii-digitale-767661.jpg "Achiziţia datelor. Tehnologii digitale [1]")
![Achiziţia datelor. Tehnologii digitale [2]](https://gomagcdn.ro/domains/editurauniversitara.ro/files/product/original/achizitia-datelor-tehnologii-digitale-671134.jpg "Achiziţia datelor. Tehnologii digitale [2]")
Editura: Editura Universitară
Autor: Titi Paraschiv, Viorel Iulian Tănase, Eusebiu Catană, Ruxandra V. Paraschiv
Ediția: I
Pagini: 348
Anul publicării: 2025
ISBN: 978-606-28-2036-7
DOI: 10.5682/9786062820367
Cod Produs:
9786062820367
Ai nevoie de ajutor?
0745 200 357
- Descriere
- Download (1)
- Autori
- Cuprins
- Cuvânt înainte
- Review-uri (0)
Ideea acestei lucrări s‑a născut dintr‑o observație simplă, dar semnificativă: digitalizarea a schimbat interesul de studiu de la sistemele fizice la cele biologice și sociale iar științele experimentale de astăzi se dezvoltă într‑un spațiu metodologic hibrid, în care metodele clasice coexistă și se completează cu tehnologii digitale avansate.
Mai mult decât atât, studiul trecutului prin analiza rezultatelor testelor, experimentelor sau chestionarelor este deseori înlocuit cu studiul comportamentului online, cu mai mare relevanță pentru cercetători.
Studenții, profesorii, specialiștii, cercetătorii și practicieni, se confruntă tot mai des cu întrebarea: cum alegem, combinăm și aplicăm aceste metode pentru a înțelege mai bine comportamentul uman?
Răspunsul nu este unul simplu. Transformările sociale și tehnologice au remodelat profund modul în care oamenii gândesc, simt și interacționează.
De la smartphone‑uri la realitatea virtuală, de la algoritmi de recomandare până la chatboți, fiecare inovație aduce cu sine noi moduri de exprimare a sinelui și, implicit, noi surse de date psihologice.
În acest context, formarea unei gândiri metodologice flexibile, critice și etice devine esențială.
Ea este structurată în patru părți, clar delimitate dar complementare, reflectând complexitatea și diversitatea surselor de date utilizate în psihologia digitală contemporană. Fiecare parte corespunde unui tip distinct de date analizate – cognitive/emoționale, contextuale/digitale, comportamentale și fiziologice/biometrice – ilustrând nu doar varietatea metodelor disponibile, ci și complementaritatea dintre acestea în procesul de evaluare psihologică modernă.
Lucrarea se adresează, în primul rând, studenților la psihologie, masteranzilor și doctoranzilor, dar și cercetătorilor din științele sociale, experților în tehnologii uman‑centrice și practicienilor din domeniul sănătății mintale.
Fiecare metodă este prezentată nu doar descriptiv, ci și contextualizat – cu exemple, aplicații și limite – pentru a stimula o înțelegere profundă și aplicativă.
Mulțumirile noastre se îndreaptă către colegii și colaboratorii care, prin dialog, feedback și sugestii, au contribuit la clarificarea viziunii și la îmbunătățirea conținutului.
Sperăm ca această carte să nu fie doar un ghid tehnic, ci și o surse de inspirație și orientare etică, în demersul complex de a înțelege omul prin date – dar niciodată reducându‑l la ele.
Mai mult decât atât, studiul trecutului prin analiza rezultatelor testelor, experimentelor sau chestionarelor este deseori înlocuit cu studiul comportamentului online, cu mai mare relevanță pentru cercetători.
Studenții, profesorii, specialiștii, cercetătorii și practicieni, se confruntă tot mai des cu întrebarea: cum alegem, combinăm și aplicăm aceste metode pentru a înțelege mai bine comportamentul uman?
Răspunsul nu este unul simplu. Transformările sociale și tehnologice au remodelat profund modul în care oamenii gândesc, simt și interacționează.
De la smartphone‑uri la realitatea virtuală, de la algoritmi de recomandare până la chatboți, fiecare inovație aduce cu sine noi moduri de exprimare a sinelui și, implicit, noi surse de date psihologice.
În acest context, formarea unei gândiri metodologice flexibile, critice și etice devine esențială.
Ea este structurată în patru părți, clar delimitate dar complementare, reflectând complexitatea și diversitatea surselor de date utilizate în psihologia digitală contemporană. Fiecare parte corespunde unui tip distinct de date analizate – cognitive/emoționale, contextuale/digitale, comportamentale și fiziologice/biometrice – ilustrând nu doar varietatea metodelor disponibile, ci și complementaritatea dintre acestea în procesul de evaluare psihologică modernă.
Lucrarea se adresează, în primul rând, studenților la psihologie, masteranzilor și doctoranzilor, dar și cercetătorilor din științele sociale, experților în tehnologii uman‑centrice și practicienilor din domeniul sănătății mintale.
Fiecare metodă este prezentată nu doar descriptiv, ci și contextualizat – cu exemple, aplicații și limite – pentru a stimula o înțelegere profundă și aplicativă.
Mulțumirile noastre se îndreaptă către colegii și colaboratorii care, prin dialog, feedback și sugestii, au contribuit la clarificarea viziunii și la îmbunătățirea conținutului.
Sperăm ca această carte să nu fie doar un ghid tehnic, ci și o surse de inspirație și orientare etică, în demersul complex de a înțelege omul prin date – dar niciodată reducându‑l la ele.
Autorii
-
Achiziţia datelor. Tehnologii digitale
Descarcă
Prefață/29
Cuvânt înainte/31
Introducere/35
Metode de achiziții a datelor/35
I.1. Metode Clasice de Achiziție a Datelor/35
I.1.1. Observația/37
I.1.2. Chestionarele și scalele psihologice/37
I.1.3. Interviurile/37
I.1.4. Experimentul/37
I.1.5. Testele psihologice standardizate/37
I.1.6. Analiza documentelor și a conținutului/37
I.1.7. Metode digitale și automatizate/37
I.1.8. Studiile longitudinale și transversale/37
I.2. Clasificarea Metodelor Clasice de Achiziție a Datelor/38
I.2.1. După modalitatea de colectare a datelor/38
I.2.2. După gradul de control/intervenție al cercetătorului/38
I.2.3. După tipul de date obținute/38
I.2.4. După momentul colectării datelor/39
I.2.5. După natura instrumentului utilizat/39
I.3. Metode Digitale și Psihometrice Online de Achiziție a Datelor/39
I.3.1. Introducere/
I.3.2. Principalele metode (ex: EMA, senzori, chatboți, VR/AR etc.)/40
I.4. Clasificarea Metodelor Digitale/41
I.4.1. După modalitatea de colectare a datelor/42
I.4.2. După tipul datelor analizate/44
I.4.3. După tehnologia implicate/46
I.4.4. După nivelul de integrare a datelor/48
Partea I
Date cognitive și emoționale – Metode digitale de evaluare psihologică/51
Capitolul 1
Evaluarea Momentului Ecologic (EMA – Ecological Momentary Assessment)/53
1.1. Introducere/53
1.1.1. . Definirea conceptului de Evaluare a Momentului Ecologic (EMA)/53
1.1.2. . Contextul apariției metodei. Evaluarea în timp real și în medii naturale/54
1.1.3. . Importanța EMA în cercetarea psihologică, medicală, comportamentală/54
1.2. Fundamente teoretice ale EMA/55
1.2.1. . Baza epistemologică: evaluare în context natural vs. evaluare tradițională de laborator/55
1.2.2. . Concepte conexe: autoreglare, reactivitate, validitate ecologică/55
1.2.3. . Teorii suport: modele de autoreglare, modele contextuale ale comportamentului/56
1.3. Metodologia EMA/57
1.3.1. Instrumente utilizate/57
1.3.1.1. Jurnale electronice, aplicații mobile, SMS, wearables/57
1.3.1.2. Platforme digitale dedicate (ex. mEMA, LifeData, Ethica)/57
1.3.2. Tipuri de eșantionare/58
1.3.2.1. Eșantionare aleatorie/58
1.3.2.2. Eșantionare bazată pe evenimente/58
1.3.2.3. Eșantionare fixă (timpuri prestabilite)/58
1.3.3. Tipuri de date colectate/58
1.3.3.1. Auto‑raportări/59
1.3.3.2. Date fiziologice (ex. ritm cardiac, GSR)/59
1.3.3.3. Date contextuale (GPS, activitate, mediu fizic)/59
1.3.4. Durată și frecvență/59
1.3.4.1. Considerații privind oboseala participanților, complianța/59
1.3.4.2. Strategii pentru menținerea implicării/59
1.4. Domenii de aplicare/60
1.4.1. Psihologie clinică/60
1.4.2. Sănătate publică și comportamente de sănătate/60
1.4.3. Psihologia organizațională și educațională/61
1.4.4. Neuroștiințe și cercetare cognitivă/61
1.5. Avantaje ale metodei EMA/61
1.5.1. Validitate ecologică ridicată/61
1.5.2. Reducerea erorii de memorie (recall bias)/62
1.5.3. Captarea variabilității intra‑individuale/62
1.5.4. Posibilitatea integrării datelor pasive și active/62
1.6. Limitări și provocări/62
1.6.1. Probleme legate de complianță și abandon/63
1.6.2. Reacții reactiv‑comportamentale la monitorizare/63
1.6.3. Dificultăți în analizarea datelor longitudinale intensive/63
1.6.4. Probleme etice (ex. confidențialitate, monitorizare constantă)/63
1.7. Analiza și interpretarea datelor EMA/64
1.7.1. Modele de analiză multilevel (date ierarhice)/64
1.7.2. Serii temporale și modele de regresie cu efecte mixte/64
1.7.3. Utilizarea software‑urilor specializate (ex. R, Mplus, HLM)/64
1.8. Considerații etice și de confidențialitate/65
1.8.1. Consimțământ informat adaptat EMA/65
1.8.2. Stocarea și criptarea datelor în timp real/65
1.8.3. Dreptul la întreruperea participării și la protejarea intimității/66
1.9. Concluzii și perspective/66
1.9.1. Rolul EMA în cercetarea translațională/66
1.9.2. Integrarea cu inteligența artificială și senzori avansați/66
1.9.3. EMA în realitate augmentată și virtuală/67
1.9.4. Concluzii/67
1.10. Rezumat/67
1.11. Glosar de termeni/68
1.12. Bibliografie/69
Capitolul 2
Analiza interacțiunii conversaționale cu chatboți/70
2.1. Introducere/70
2.1.1. Apariția chatboților în viața cotidiană/70
2.1.2. Obiectivele capitolului/70
2.1.3. Întrebări de cercetare/71
2.2. Fundamente psihologice ale interacțiunii cu agenți conversaționali/71
2.2.1. Teoria atașamentului și relațiile cu agenți non‑umani/71
2.2.2. Antropomorfizarea – intenționalitate și emoție atribuită tehnologiei/72
2.2.3. Expectativa socială în comunicarea cu chatboți/72
2.3. Componente psihologice ale interacțiunii conversaționale/73
2.3.1. Percepția inteligenței și competenței/73
2.3.2. Emoție și empatie simulată/74
2.3.3. Satisfacția conversațională și alianța terapeutică/75
2.3.4. Impactul asupra autoreglării emoționale și decizionale/75
2.4. Metodologii utilizate în psihologia interacțiunii om–chatbot/75
2.4.1. Experimente psihologice controlate/76
2.4.2. Analize calitative/76
2.4.3. Chestionare și scale psihometrice/77
2.4.4. Măsurători psihofiziologice/77
2.5. Efecte psihologice identificate în literatură/77
2.5.1. Încredere și dependență/78
2.5.2. Reducerea singurătății și anxietății sociale/78
2.5.3. Riscuri de supraimplicare/78
2.5.4. Reacții negative și disonanță cognitivă/79
2.6. Studii de caz și aplicații în psihologie/79
2.6.1. Chatboți în sănătatea mintală: Woebot, Wysa și ChatPal/80
2.6.1.1. Woebot/80
2.6.1.2. Wysa/81
2.6.1.3. ChatPal/82
2.6.2. Chatboți în intervenții cognitive și comportamentale/83
2.6.3. Evaluarea stării afective prin conversații ghidate/83
2.7. Provocări și dileme etice/84
2.7.1. Iluzia relației autentice/84
2.7.2. Protecția datelor și confidențialitatea/85
2.7.3. Responsabilitate în cazul intervențiilor greșite/85
2.8. Concluzii și direcții de cercetare/86
2.8.1. Sinteza ideilor‑cheie/86
2.8.2. Performanță tehnologică vs. impact psihologic/86
2.8.3. Perspective interdisciplinare: psihologie – IA – etică/87
2.9. Rezumat/87
2.10. Glosar de termeni/88
2.11. Bibliografie/88
Capitolul 3
Psihometria textului scris și analiza lingvistică automată/90
3.1. Introducere/90
3.1.1. Contextul psihometriei aplicate la limbajul scris/90
3.1.2. Relevanța analizei textului în psihologie, știința datelor și neuroștiințe/90
3.1.3. Obiectivele capitolului/91
3.2. Fundamente teoretice/91
3.2.1. Definirea psihometriei aplicate la date textuale/91
3.2.2. Modele teoretice privind limbajul, personalitatea și cogniția/92
3.2.3. Rolul limbajului ca indicator psihologic/92
3.3. Tehnici de prelucrare automată a limbajului (NLP)/93
3.3.1. Preprocesarea textului (tokenizare, lematizare, eliminarea stopword‑urilor etc.)/93
3.3.2. Extracția de caracteristici (bag‑of‑words, n‑gram, TF‑IDF, embeddings)/94
3.3.3. Analiza sintactică și semantică/94
3.4. Instrumente psihometrice și algoritmi pentru analiza textului/95
3.4.1. Utilizarea algoritmilor de învățare automată (supervizată și nesupervizată)/95
3.4.2. Rețele neuronale și modele de tip transformer (ex: BERT, RoBERTa)/96
3.4.3. Modele lexicale psiholingvistice (LIWC, NRC Emotion Lexicon etc.)/96
3.5. Aplicații psihometrice ale analizei lingvistice/97
3.5.1. Estimarea trăsăturilor de personalitate din text/97
3.5.2. Detectarea stărilor afective și emoționale/98
3.5.3. Evaluarea stilului cognitiv și a funcționării executive/98
3.5.4. Analiza discursului în psihopatologie/98
3.6. Studii de caz și aplicații în cercetare/99
3.6.1. Exemple de proiecte care folosesc psihometria textului/99
3.6.2. Validarea psihometrică a măsurătorilor lingvistice/100
3.7. Provocări metodologice și etice/100
3.7.1. Probleme de validitate și fiabilitate în analiza automată a textului/
3.7.2. Considerații privind confidențialitatea, biasul algoritmic și interpretarea datelor/101
3.8. Perspective/102
3.8.1. Direcții emergente în analiza lingvistică psihometrică/102
3.8.2. Utilizarea în sănătatea mintală, educație, justiție, HR/103
3.9. Concluzii/104
3.9.1. Contribuțiile psihometriei textuale/104
3.9.2. Relevanța integrării NLP cu științele comportamentale/104
3.10. Rezumat/105
3.11. Glosar de termeni/106
3.12. Bibliografie/106
Capitolul 4
Psihometria bazată pe realitate virtuală și augmentată (VR/AR Psychometrics)/108
4.1. Introducere/108
4.1.1. Definirea și contextul general al VR/AR în științele comportamentale/108
4.1.2... Evoluția tehnologică și impactul asupra evaluării psihologice/108
4.1.3. Obiectivele capitolului/109
4.2. Fundamente teoretice și metodologice/109
4.2.1. Psihometria tradițională versus psihometria imersivă/109
4.2.2. Realitatea virtuală (VR) și augmentată (AR): concepte și diferențe/109
4.2.3. Teorii ale prezenței, imersiunii și interactivității în evaluarea psihologică/110
4.3. Tehnologii și infrastructură/110
4.3.1. . Dispozitive și platforme VR/AR (ex: Oculus, HTC Vive, HoloLens)/110
4.3.2. . Senzori și biometrie integrată (eye‑tracking, EEG, GSR, motion capture)/110
4.3.3. . Software de simulare și dezvoltare (Unity, Unreal Engine, Vizard etc.)/111
4.4. Indicatori psihometrici în medii VR/AR/111
4.4.1. Măsurători comportamentale (timpi de reacție, navigare, gesturi)/111
4.4.2. Măsurători cognitive (atenție, memorie, luare a deciziilor)/112
4.4.3. Măsurători afective și emoționale (expresii faciale, ton vocal, ritm cardiac)/112
4.5. Domenii de aplicare/112
4.5.1. Evaluarea trăsăturilor de personalitate în medii simulate/112
4.5.2. Screening și diagnostic în sănătatea mintală (ex: fobii, PTSD, autism)/113
4.5.3. Training psihologic, dezvoltare personală și neurofeedback/113
4.5.4. Psihometrie educațională și formare profesională/113
4.6. Validare și standardizare/113
4.6.1. Probleme de validitate și fiabilitate în medii virtuale/113
4.6.2. Corelarea cu instrumente tradiționale de evaluare/114
4.6.3. Validarea ecologică și replicabilitatea datelor/114
4.7. Provocări etice și tehnice/114
4.7.1. Protecția datelor biometrice și a identității virtuale/114
4.7.2. Bias tehnologic și accesibilitate/115
4.7.3. Efecte adverse ale expunerii prelungite la VR/AR/115
4.8. Perspective viitoare/115
4.8.1. Inteligența artificială și personalizarea mediilor VR/AR/115
4.8.2. Integrarea cu realitatea mixtă și metaversul/116
4.8.3. Posibilități în neuroștiință, psihologie clinică și evaluare organizațională/116
4.9. Concluzii/116
4.9.1. Contribuțiile psihometriei VR/AR la științele comportamentale/116
4.9.2. Integrarea noilor paradigme în cercetare și practică/117
4.10. Rezumat/117
4.11. Glosar de termeni/118
4.12. Bibliografie/118
Capitolul 5
Psihometrie multimodală/120
5.1. Introducere/120
5.1.1. Definirea psihometriei multimodale/120
5.1.2. Contextul actual: emergența datelor multimodale/120
5.1.3. Obiectivele și relevanța capitolului/120
5.2. Fundamente teoretice/121
5.2.1. Modele tradiționale vs. modele integrative/121
5.2.2. Baze teoretice ale corelării între canale/121
5.2.3. Conceptul de validitate multimodală și triangulație/121
5.3. Surse și canale de date/122
5.3.1. Date verbale și lingvistice (NLP)/122
5.3.2. Date vocale și paralingvistice/122
5.3.3. Expresii faciale și gesturi/123
5.3.4. Date fiziologice și comportamentale/123
5.3.5. Date comportamentale și digitale/123
5.4. Metode de fuziune și integrare a datelor/124
5.4.1. Fuziunea la nivel de caracteristici/124
5.4.2. Fuziunea la nivel de decizie/124
5.4.3. Tehnici și algoritmi utilizați/125
5.5. Aplicații ale psihometriei multimodale/125
5.5.1. Evaluarea emoțiilor și afectivității în timp real/125
5.5.2. Screening psihologic și diagnostic/126
5.5.3. Evaluarea personalității/126
5.5.4. Monitorizarea cognitivă și a stresului/126
5.6. Studii de caz și proiecte relevante/126
5.6.1. Exemple de sisteme multimodale/127
5.6.2. Analiza comparativă între evaluări unimodale și multimodale/127
5.7. Provocări metodologice și etice/128
5.7.1. Alinierea și sincronizarea datelor/128
5.7.2. Validarea inter‑modală și erorile sistematice/128
5.7.3. Confidențialitatea și interpretarea datelor/129
5.8. Perspective viitoare/129
5.8.1. Automatizarea psihometriei multimodale/129
5.8.2. Aplicații emergente în educație, sănătate, HR/130
5.8.3. Integrarea cu metavers, realitate mixtă și IoB/130
5.9. Concluzii/130
5.9.1. Sinteza beneficiilor/130
5.9.2. Abordarea transdisciplinară și colaborarea/131
5.10. Rezumat/131
5.11. Glosar de termeni/132
5.12. Bibliografie/132
Partea a II‑a
Date contextuale și digitale – Surse pasive de informație psihologică/134
CAPITOLUL 6
Minarea rețelelor sociale (Social Media Mining)/136
6.1. Introducere/
6.1.1. Definirea minării rețelelor sociale/136
6.1.2. Contextul digital și creșterea datelor generate de utilizatori/136
6.1.3. Relevanța social media mining în psihologie, știința datelor și științele sociale/136
6.1.4. Obiectivele capitolului/137
6.2. Fundamente teoretice și conceptuale/137
6.2.1. Modele ale interacțiunilor sociale în mediul online/137
6.2.2. Teorii relevante: rețele sociale, influență socială, construirea identității digitale/137
6.2.3. Tipologii de platforme sociale și caracteristicile acestora/138
6.3. Surse de date și colectare/138
6.3.1. Tipuri de date: text, metadate, rețele de prietenii, multimedia/138
6.3.2. Tehnici de colectare: API‑uri, web scraping, arhive publice/139
6.3.3. Provocări privind accesibilitatea și limitările impuse de platforme/140
6.4. Tehnici și metode de analiză/140
6.4.1. Preprocesarea datelor din social media/141
6.4.2. Analiza rețelelor sociale (SNA)/141
6.4.3. Analiza de conținut/141
6.4.4. Modele predictive și machine learning aplicate la date sociale/141
6.5. Aplicații ale social media mining/142
6.5.1. Psihologia opiniei publice și comportamentului colectiv/142
6.5.2. Evaluarea personalității și afectivității din postări online/142
6.5.3. Predicția tendințelor, a crizelor și a mișcărilor sociale/142
6.5.4. Aplicații în sănătate mintală, marketing, politică și securitate/142
6.6. Provocări metodologice și etice/143
6.6.1. Biasul datelor și reprezentativitatea eșantioanelor/143
6.6.2. Probleme de validitate, fiabilitate și replicabilitate/143
6.6.3. Etica minării datelor: consimțământ, confidențialitate, manipulare informațională/143
6.7. Perspective viitoare/144
6.7.1. Integrarea cu AI și învățare profundă/144
6.7.2. Minarea multimodală: text, imagine, video, voce/144
6.7.3. Convergența cu rețele neuronale sociale și analiza în timp real/144
6.8. Concluzii/145
6.8.1. Contribuțiile minării rețelelor sociale în cercetare și practică /145
6.8.2. Necesitatea reglementării și responsabilității în utilizarea datelor sociale/145
6.9. Rezumat/145
6.10. Glosar de termeni/146
6.11. Bibliografie/147
Capitolul 7
Fenotiparea digitală (Digital Phenotyping)/148
7.1. Introducere/148
7.1.1. Definirea fenotipării digitale/148
7.1.2. Originea conceptului și legătura cu fenotiparea tradițională/148
7.1.3. Relevanța pentru psihologie, psihiatrie, sănătate digitală și știința datelor/148
7.1.4. Obiectivele capitolului/149
7.2. Fundamente teoretice și conceptuale/149
7.2.1. Distincția dintre fenotip biologic, comportamental și digital/149
7.2.2. Modele teoretice ale comportamentului observabil prin tehnologie/149
7.2.3. Cadre conceptuale: ecologie comportamentală digitală, psihoinformatică/149
7.3. Surse și tipuri de date/150
7.3.1. Date pasive vs. date active: senzori, aplicații mobile, wearables/150
7.3.2. Exemple de surse: smartphone‑uri, ceasuri inteligente, rețele sociale/150
7.3.3. Tipuri de date: locație, activitate fizică, tipare de somn, interacțiuni sociale, voce, text/150
7.4. Metode de colectare și analiză/151
7.4.1. Tehnologii și aplicații de tracking comportamental/151
7.4.2. Tehnici analitice: statistici descriptive, modele de predicție, machine learning/151
7.4.3. Validarea și triangularea datelor în fenotiparea digitală/152
7.5. Aplicații practice/152
7.5.1. Monitorizarea stării de sănătate mintală (depresie, anxietate, bipolaritate)/152
7.5.2. Diagnosticare precoce și intervenții personalizate/152
7.5.3. Predictori digitali ai crizelor psihologice/153
7.5.4. Utilizări în neuropsihiatrie, gerontopsihologie, psihologia dezvoltării/153
7.6. Provocări și limitări/153
7.6.1. Probleme de validitate și interpretabilitate a datelor/153
7.6.2. Variabilitate individuală și contextuală/153
7.6.3. Limitări tehnice: acuratețea senzorilor, integrarea surselor multiple/154
7.7. Etică și confidențialitate/154
7.7.1. Consimțământul informat și transparența în colectarea datelor/154
7.7.2. Protejarea vieții private și riscurile de stigmatizare/154
7.7.3. Cadre etice și juridice pentru utilizarea fenotipurilor digitale/155
7.8. Perspective viitoare/155
7.8.1. Fenotiparea digitală în era inteligenței artificiale și a Internet of Things/155
7.8.2. Personalizarea medicinei și psihologiei digitale/156
7.8.3. Integrarea cu genomica, neuroimagistica și realitatea augmentată/156
7.9. Concluzii/156
7.9.1. Valoarea adăugată a fenotipării digitale în cercetarea și practica psihologică/156
7.9.2. Necesitatea unei abordări transdisciplinare și etice/157
7.10. Rezumat/157
7.11. Glosar de termeni/158
7.12. Bibliografie/159
CAPITOLUL 8
Senzori pasivi ai smartphone‑ului (Passive Sensing)/161
8.1. Introducere/161
8.1.1. Definirea sensing‑ului pasiv și distincția față de sensing‑ul activ /161
8.1.2. Evoluția tehnologiei mobile și emergența metodelor de sensing pasiv/161
8.1.3. Relevanța în psihologie, sănătate mintală, comportament digital și știința datelor/162
8.1.4. Obiectivele și delimitările capitolului/162
8.2. Fundamente conceptuale și tehnologice/162
8.2.1. Arhitectura sensing‑ului pasiv: hardware, software, date contextuale/162
8.2.2. Tipuri de senzori incluși în smartphone‑uri/163
8.2.3. Principii de funcționare și infrastructura de captare a datelor/164
8.3. Tipuri de date colectate pasiv/164
8.3.1. Date de mobilitate și geolocalizare/164
8.3.2. Date despre utilizarea telefonului/164
8.3.3. Date ambientale/165
8.3.4. Date comportamentale/165
8.4. Analiza datelor colectate pasiv/166
8.4.1. Preprocesarea și filtrarea datelor pasive/166
8.4.2. Extracția de trăsături comportamentale și contextuale/166
8.4.3. Modele predictive și algoritmi de machine learning pentru inferențe psihologice/166
8.5. Aplicații în psihologie și sănătate mintală/167
8.5.1. Detectarea semnelor precoce de depresie, anxietate, stres/167
8.5.2. Monitorizarea continuă a stării de bine și a rutinei/168
8.5.3. Evaluarea pasivă a personalității, afectivității și cogniției/168
8.5.4. Intervenții digitale personalizate/169
8.6. Provocări și limitări/169
8.6.1. Acuratețea și robustețea senzorilor/169
8.6.2. Dificultatea inferenței cauzale și a interpretării contextuale/169
8.6.3. Limitările în generalizare și biasul dispozitivelor/170
8.7. Considerații etice și de confidențialitate/170
8.7.1. Transparența și consimțământul informat/170
8.7.2. Riscuri de supraveghere, stigmatizare și autonomie/171
8.7.3. Cadre legale și protecția datelor/171
8.8. Perspective/172
8.8.1. Integrarea cu senzori externi și date multimodale/172
8.8.2. Automatizarea analizei și feedback‑ul în timp real/172
8.8.3. Utilizarea în contexte clinice, educaționale și organizaționale/172
8.9. Concluzii/173
8.9.1. Contribuții la evaluarea psihologică continuă/173
8.9.2. Rol emergent în medicina preventivă și psihologia digitală/174
8.10. Rezumat/174
8.11. Glosar de termeni/175
8.12. Bibliografie/ 176
CAPITOLUL 9
Profilarea digitală și amprenta browserului (Digital Identity & Fingerprinting)/177
9.1. Introducere/177
9.1.1. Definirea profilării digitale și a amprentei digitale (fingerprinting)/177
9.1.2. Contextul actual: supravegherea online, economia datelor, identitate digitală/177
9.1.3. Obiectivele capitolului și relevanța în științele comportamentale și securitate cibernetică/178
9.2. Fundamente teoretice și tehnologice/178
9.2.1. Identitatea digitală: componente, surse și mecanisme de formare /179
9.2.2. Fingerprinting‑ul browserului: cum funcționează și ce informații colectează/179
9.2.3. Diferențe între cookie‑uri, fingerprinting și tracking pasiv/179
9.3. Tehnici de colectare a amprentei digitale/180
9.3.1. Parametri de sistem și configurare/180
9.3.2. Tehnici avansate: canvas fingerprinting, WebGL, audio fingerprinting/180
9.3.3. Instrumente utilizate de site‑uri și terți/180
9.4. Profilarea comportamentală și psihologică/180
9.4.1. Inferarea preferințelor, opiniilor și trăsăturilor de personalitate din date digitale/181
9.4.2. Tracking‑ul comportamental și reclamele personalizate/181
9.4.3. Analiza psihometrică bazată pe footprint‑ul digital/181
9.5. Aplicații și riscuri asociate/182
9.5.1. Utilizarea în marketing, e‑commerce și analiză comportamentală/182
9.5.2. Riscuri de securitate, fraudă, discriminare algoritmică/182
9.5.3. Impactul asupra vieții private și asupra autonomiei decizionale/183
9.6. Cadru legal și reglementări/183
9.6.1. GDPR, ePrivacy și legislația internațională privind datele personale/183
9.6.2. Dreptul la anonimat și portabilitatea identității digitale/184
9.6.3. Practici responsabile în dezvoltarea de tehnologii de tracking/184
9.7. Contramăsuri și protecție a identității/185
9.7.1. Tehnologii de protecție (ex: anti‑fingerprinting, VPN, Tor, browsere private)/185
9.7.2. Limitări și paradoxul anonimatului în era digitală/186
9.7.3. Educația digitală și alfabetizarea utilizatorilor/186
9.8. Perspective/186
9.8.1. Identitate descentralizată și Web3/187
9.8.2. Biometrie comportamentală și integrarea cu profiling avansat/187
9.8.3. Echilibrul între personalizare, securitate și confidențialitate/187
9.9. Concluzii/188
9.9.1. Rolul profilării digitale în societatea conectată/188
9.9.2. Necesitatea unei abordări etice, transparente și reglementate/189
9.10. Rezumat/189
9.11. Glosar de termeni/190
9.12. Bibliografie/190
Partea a III‑a
Date comportamentale – Evaluarea prin interacțiune digitală/193
CAPITOLUL 10
Monitorizarea comportamentului digital (Digital Behavior Tracking)/195
10.1. Introducere/195
10.1.1. Definirea comportamentului digital și a monitorizării
acestuia/195
10.1.2. Contextul actual: big data, economia atenției, ecosistemele digitale/195
10.1.3. Obiectivele capitolului și relevanța pentru științele sociale, psihologie și informatică/196
10.2. Fundamente teoretice și epistemologice/197
10.2.1. Modele conceptuale ale comportamentului digital (interacțiune, consum, decizie)/197
10.2.2. Comportamente explicite vs. implicite (click‑uri, scroll, latență, tipar de utilizare)/197
10.2.3. Teorii din psihologie și știința comportamentală aplicate în mediul digital/198
10.3. Surse și metode de colectare a datelor/199
10.3.1. Jurnale de activitate (logs), cookies, evenimente de
interfață (UI)/199
10.3.2. Tracking prin aplicații mobile, web, wearable devices/200
10.3.3. Date pasive vs. active și metode de triangulație/200
10.4. Instrumente și tehnologii utilizate/201
10.4.1. Platforme de analiză a comportamentului digital (ex:
Google Analytics, Hotjar, Mixpanel)/201
10.4.2. Framework‑uri pentru experimentare digitală (A/B
testing, UX tracking)/202
10.4.3. Machine learning și algoritmi de detecție a patternurilor
comportamentale/202
10.5. Aplicații ale monitorizării comportamentului digital/203
10.5.1. Personalizare și recomandări automatizate (ex: Netflix, Amazon)/203
10.5.2. Detectarea problemelor psihologice (ex: depresie, adicții, burnout digital)/204
10.5.3. Monitorizarea educațională și analiza învățării online (learning analytics)/204
10.5.4. Aplicații în securitate și detecția comportamentelor anormale/205
10.6. Etică, confidențialitate și reglementări/205
10.6.1. Informație sensibilă și dreptul la intimitate în spațiul digital/206
10.6.2. Probleme de consimțământ informat, transparență și manipulare algoritmică/206
10.6.3. Reglementări internaționale (GDPR, ePrivacy) și implicații legale/207
10.7. Provocări metodologice și tehnice/207
10.7.1. Validitatea și fiabilitatea metricilor comportamentale/208
10.7.2. Limitări ale inferențelor și interpretării datelor digitale/208
10.7.3. Sincronizarea între canale și analiza comportamentului contextual/209
10.8. Perspective/209
10.8.1. Integrarea cu senzori pasivi, IoT și realitate augmentată/210
10.8.2. Behavioral AI și sisteme adaptive în timp real/210
10.8.3. Etica în arhitectura digitală (digital choice architecture) și design responsabil/211
10.8.4. Contribuțiile monitorizării comportamentului digital la înțelegerea utilizatorului/211
10.8.5. Necesitatea unei abordări transdisciplinare și reglementate/212
10.9. Rezumat/213
10.10. Glosar de termeni/214
10.11. Bibliografie/214
Capitolul 11
Analiza tiparelor de tastare și interacțiune digitală (Keystroke Dynamics)/215
11.1. Introducere/215
11.1.1. Definirea keystroke dynamics și a interacțiunii digitale/215
11.1.2. Scopul și potențialul psihometric al analizării comportamentului tastării/215
11.1.3. Obiectivele capitolului și domeniile de aplicabilitate/216
11.2. Fundamente teoretice și istorice/217
11.2.1. Originea keystroke dynamics în cercetare biometrică/217
11.2.2. Modele cognitive ale scrierii la tastatură/218
11.2.3. Corelații între tiparele de tastare și procese psihologice/218
11.3. Tipuri de date și parametri comportamentali/218
11.3.1. Durata apăsării unei taste (dwell time), intervalul între taste (flight time)/219
11.3.2. Viteza, ritmul și consistența tastării/219
11.3.3. Secvențialitatea și greșelile (backspace, autocorectări)/220
11.4. Tehnologii și metode de colectare/220
11.4.1. Keylogging și software specializat/221
11.4.2. Instrumente de captură pe dispozitive mobile vs desktop/221
11.4.3. Confidențialitate și metode de anonimizare a datelor/222
11.5. Aplicații psihometrice și clinice/223
11.5.1. Detectarea stresului, anxietății și depresiei/223
11.5.2. Estimarea trăsăturilor de personalitate/224
11.5.3. Diagnostic și monitorizare pentru afecțiuni neurologice/224
11.6. Aplicații în securitate și autentificare/225
11.6.1. Autentificare biometrică pe baza tastării/225
11.6.2. Detectarea accesului neautorizat/226
11.6.3. Avantaje față de parole statice și alte forme de autentificare/226
11.7. Validare și fiabilitate psihometrică/227
11.7.1. Repetabilitate și stabilitate în timp/227
11.7.2. Sensibilitate la context, dispozitiv, stare emoțională/227
11.7.3. Corelarea cu alte instrumente de evaluare cognitivă și comportamentală/228
11.8. Provocări și considerente etice/228
11.8.1. Riscuri legate de confidențialitate și supraveghere pasivă/228
11.8.2. Consimțământul informat și transparența algoritmică/229
11.8.3. Bias tehnologic și diferențe individuale în performanță/229
11.9. Perspective/230
11.9.1. Integrarea cu date multimodale/230
11.9.2. Aplicații emergente în e‑learning, gaming, HR și e‑health/230
11.9.3. Inteligența artificială pentru personalizarea intervențiilor/231
11.10. Concluzii/231
11.10.1. Valoarea psihometrică și aplicativă a keystroke dynamics/231
11.10.2. Convergența dintre psihologie digitală, biometrică și IA/232
11.11. Rezumat/232
11.12. Glosar de termeni/233
11.13. Bibliografie/234
Capitolul 12
Psihometrie bazată pe jocuri (Game‑Based Psychometrics)/235
12.1. Introducere/235
12.1.1. Definirea psihometriei bazate pe jocuri/235
12.1.2. Contextul emergent: gamificarea în psihologie și educație/235
12.1.3. Obiectivele capitolului și relevanța în cercetare și practică/236
12.2. Fundamente teoretice/236
12.2.1. Bazele psihometriei clasice și moderne/236
12.2.2. Teoria jocului și elementele ludice în evaluare/237
12.2.3. Modele cognitive și afective ale interacțiunii cu jocurile/238
12.3. Designul jocurilor psihometrice/238
12.3.1. Principii de proiectare a jocurilor pentru evaluare psihologică/238
12.3.2. Adaptarea constructelor psihologice în mecanici de joc/239
12.3.3. Diferențe între jocuri educaționale, serioase și evaluative/239
12.4. Tipuri de date colectate/240
12.4.1. Date comportamentale (decizii, reacții, strategii)/240
12.4.2. Date temporale (timpi de reacție, secvențialitate, adaptabilitate)/240
12.4.3. Date afective și cognitive (prin integrarea senzorilor sau inferență)/241
12.5. Algoritmi și metrici psihometrice/242
12.5.1. Modele de răspuns la itemi (IRT) adaptate pentru jocuri/242
12.5.2. Modele bayesiene și machine learning pentru scorare și interpretare/242
12.5.3. Analiza fiabilității, validității și sensibilității la diferențele individuale/243
12.6. Aplicații și exemple practice/243
12.6.1. Evaluarea trăsăturilor de personalitate și stilurilor cognitive/243
12.6.2. Screening clinic și neuropsihologic prin jocuri adaptative/244
12.6.3. Jocuri în resurse umane, educație, psihologie organizațională/244
12.7. Provocări metodologice/245
12.7.1. Controlul variabilelor de joc (distracție vs. validitate)/245
12.7.2. Echivalența metrică între joc și teste tradiționale/246
12.7.3. Biasuri induse de interfață, motivare sau familiaritate cu jocurile/246
12.8. Etică și utilizare responsabilă/246
12.8.1. Informed consent și transparența scopului evaluării/247
12.8.2. Dreptul la opțiuni non‑gamificate/247
12.8.3. Confidențialitatea datelor și feedbackul automatizat/247
12.9. Perspective/248
12.9.1. Integrarea inteligenței artificiale în jocurile adaptive/248
12.9.2. Evaluări continue (stealth assessment) și învățare personalizată/249
12.9.3. Posibilități în metavers, realitate virtuală și medii educaționale digitale/249
12.10. Concluzii/250
12.10.1. Contribuțiile psihometriei bazate pe jocuri la inovația evaluării/250
12.10.2. Rolul interdisciplinar al cercetării în dezvoltarea unor instrumente valide, atractive și scalabile/250
12.11. Rezumat/251
12.12. Glosar de termeni/252
12.13. Bibliografie/253
CAPITOLUL 13
Analiza comportamentului în aplicațiile de dating și socializare/254
13.1. Introducere/254
13.1.1. Contextul digitalizării relațiilor interpersonale/254
13.1.2. Creșterea aplicațiilor de dating și rețelelor de socializare/254
13.1.3. Obiectivele capitolului: înțelegerea și evaluarea comportamentului digital afectiv/255
13.2. Fundamente teoretice/255
13.2.1. Modele psihologice ale relaționării și atracției/255
13.2.2. Teorii ale auto‑prezentării și ale selecției partenerilor în medii virtuale/256
13.2.3. Cadre conceptuale din psihologia socială și psihometrie aplicate digital/256
13.3. Tipuri de comportamente analizate/256
13.3.1. Pattern‑uri de interacțiune (swipe‑uri, mesaje, „ghosting”)/257
13.3.2. Strategii de auto‑prezentare și editare a profilului/257
13.3.3. Preferințe, alegeri și decizii afective/257
13.4. Surse de date și metode de colectare/258
13.4.1. Date logate automat (clickstream, timpi de vizualizare, frecvența interacțiunii)/258
13.4.2. Analiza conținutului textual al conversațiilor/258
13.4.3. Date combinate cu auto‑raportări și scalări psihometrice/259
13.5. Tehnici analitice/259
13.5.1. Analiza secvențială a comportamentului/259
13.5.2. Modele predictive și algoritmi de machine learning/260
13.5.3. Rețele sociale și analiza legăturilor afective/260
13.6. Aplicații psihometrice/260
13.6.1. Estimarea trăsăturilor de personalitate din comportamentul digital/261
13.6.2. Detectarea stărilor afective, nivelului de anxietate sau încredere/261
13.6.3. Evaluarea compatibilității și a succesului interacțiunilor/261
13.7. Provocări și limite/262
13.7.1. Biasuri algoritmice și erori în interpretarea comportamentului/262
13.7.2. Autenticitate vs. performativitate în prezentarea de sine/262
13.7.3. Limitări în generalizarea rezultatelor în contexte offline/263
13.8. Considerații etice/263
13.8.1. Confidențialitate și consimțământ informat/263
13.8.2. Utilizarea responsabilă a datelor sensibile (ex: orientare sexuală, emoții)/264
13.8.3. Riscuri privind manipularea afectivă prin algoritmi de potrivire/264
13.9. Perspective/264
13.9.1. Integrarea senzorilor biometrici și a feedbackului afectiv în aplicații/265
13.9.2. Rolul inteligenței artificiale în analiza emoțiilor și
comportamentului relațional/265
13.9.3. Contribuția psihologiei computaționale la dezvoltarea relațiilor digitale sănătoase/265
13.10. Concluzii/266
13.10.1. Potențialul aplicațiilor de dating ca surse de date psihometrice/266
13.10.2. Necesitatea reglementării și dezvoltării unor cadre etice clare /266
13.10.3. Importanța unei abordări interdisciplinare în analiza comportamentului afectiv digital/267
13.11. Rezumat/267
13.12. Glosar de termeni/268
13.13. Bibliografie/268
Capitolul 14
Analiza comportamentelor de consum digital (Digital Footprint Analysis)/270
14.1. Introducere/270
14.1.1. Definirea amprentei digitale și a comportamentului de
consum online/270
14.1.2. Contextul digital actual: omniprezența datelor comportamentale/270
14.1.3. Obiectivele și relevanța analizei comportamentului de
consum digital/271
14.2. Fundamente teoretice/271
14.2.1. Modele psihologice ale luării deciziilor de consum/271
14.2.2. Concepte din psihologia economică și comportamentul consumatorului digital/271
14.2.3. Cadre analitice din știința datelor aplicate în marketing și psihometrie/272
14.3. Surse ale amprentei digitale/272
14.3.1. Activitate online: clickstream, vizualizări, căutări, achiziții/272
14.3.2. Date din social media, aplicații mobile, e‑commerce și motoare de căutare/273
14.3.3. Metadate comportamentale (durată de interacțiune, timpi de răspuns, locație)/273
14.4. Tehnici de analiză a comportamentului digital/273
14.4.1. Segmentarea comportamentală și clustering/274
14.4.2. Modele predictive (machine learning, scoring de conversie)/274
14.4.3. Analiza temporală și secvențială a traseelor de consum/274
14.5. Psihometrie digitală aplicată/275
14.5.1. Inferențe psihologice din comportamentul online (trăsături, interese, stil cognitiv)/275
14.5.2. Construirea profilurilor consumatorilor bazate pe footprints/275
14.5.3. Personalizarea conținutului și a ofertelor pe baza scorurilor psihometrice/275
14.6. Domenii de aplicare/276
14.6.1. Publicitate personalizată și recomandări algoritmice/276
14.6.2. Evaluarea riscului de abandon sau fidelitate a utilizatorului/276
14.6.3. Prevenirea fraudei și analiza comportamentului deviant online /277
14.7. Provocări și limite/277
14.7.1. Ambiguitatea comportamentelor digitale și contextul interpretativ/277
14.7.2. Probleme de suprainferențare și erori algoritmice/277
14.7.3. Limitări în transferul concluziilor în mediul offline/278
14.8. Etică și confidențialitate/278
14.8.1. Protecția datelor comportamentale sensibile/278
14.8.2. Consimțământul informat și transparența algoritmică/279
14.8.3. Dileme privind manipularea deciziilor de consum/279
14.9. Perspective/279
14.9.1. Integrarea cu senzori mobili, IoT și biometrie/280
14.9.2. Analiza amprentei comportamentale în timp real/280
14.9.3. Rolul inteligenței artificiale explicabile (XAI) în interpretarea footprint‑urilor/280
14.10. Concluzii/280
14.10.1. Valoarea comportamentelor digitale ca surse psihometrice/281
14.10.2. Nevoia de reglementare, etică și echilibru între inovație și protecție/281
14.10.3. Contribuția interdisciplinară la înțelegerea consumatorului digital/281
14.11. Rezumat/282
14.12. Glosar de termeni/283
14.13. Bibliografie/284
Partea a IV‑a
Date fiziologice și biometrice – Măsurători automate ale stărilor psihologice/285
Cuvânt înainte/31
Introducere/35
Metode de achiziții a datelor/35
I.1. Metode Clasice de Achiziție a Datelor/35
I.1.1. Observația/37
I.1.2. Chestionarele și scalele psihologice/37
I.1.3. Interviurile/37
I.1.4. Experimentul/37
I.1.5. Testele psihologice standardizate/37
I.1.6. Analiza documentelor și a conținutului/37
I.1.7. Metode digitale și automatizate/37
I.1.8. Studiile longitudinale și transversale/37
I.2. Clasificarea Metodelor Clasice de Achiziție a Datelor/38
I.2.1. După modalitatea de colectare a datelor/38
I.2.2. După gradul de control/intervenție al cercetătorului/38
I.2.3. După tipul de date obținute/38
I.2.4. După momentul colectării datelor/39
I.2.5. După natura instrumentului utilizat/39
I.3. Metode Digitale și Psihometrice Online de Achiziție a Datelor/39
I.3.1. Introducere/
I.3.2. Principalele metode (ex: EMA, senzori, chatboți, VR/AR etc.)/40
I.4. Clasificarea Metodelor Digitale/41
I.4.1. După modalitatea de colectare a datelor/42
I.4.2. După tipul datelor analizate/44
I.4.3. După tehnologia implicate/46
I.4.4. După nivelul de integrare a datelor/48
Partea I
Date cognitive și emoționale – Metode digitale de evaluare psihologică/51
Capitolul 1
Evaluarea Momentului Ecologic (EMA – Ecological Momentary Assessment)/53
1.1. Introducere/53
1.1.1. . Definirea conceptului de Evaluare a Momentului Ecologic (EMA)/53
1.1.2. . Contextul apariției metodei. Evaluarea în timp real și în medii naturale/54
1.1.3. . Importanța EMA în cercetarea psihologică, medicală, comportamentală/54
1.2. Fundamente teoretice ale EMA/55
1.2.1. . Baza epistemologică: evaluare în context natural vs. evaluare tradițională de laborator/55
1.2.2. . Concepte conexe: autoreglare, reactivitate, validitate ecologică/55
1.2.3. . Teorii suport: modele de autoreglare, modele contextuale ale comportamentului/56
1.3. Metodologia EMA/57
1.3.1. Instrumente utilizate/57
1.3.1.1. Jurnale electronice, aplicații mobile, SMS, wearables/57
1.3.1.2. Platforme digitale dedicate (ex. mEMA, LifeData, Ethica)/57
1.3.2. Tipuri de eșantionare/58
1.3.2.1. Eșantionare aleatorie/58
1.3.2.2. Eșantionare bazată pe evenimente/58
1.3.2.3. Eșantionare fixă (timpuri prestabilite)/58
1.3.3. Tipuri de date colectate/58
1.3.3.1. Auto‑raportări/59
1.3.3.2. Date fiziologice (ex. ritm cardiac, GSR)/59
1.3.3.3. Date contextuale (GPS, activitate, mediu fizic)/59
1.3.4. Durată și frecvență/59
1.3.4.1. Considerații privind oboseala participanților, complianța/59
1.3.4.2. Strategii pentru menținerea implicării/59
1.4. Domenii de aplicare/60
1.4.1. Psihologie clinică/60
1.4.2. Sănătate publică și comportamente de sănătate/60
1.4.3. Psihologia organizațională și educațională/61
1.4.4. Neuroștiințe și cercetare cognitivă/61
1.5. Avantaje ale metodei EMA/61
1.5.1. Validitate ecologică ridicată/61
1.5.2. Reducerea erorii de memorie (recall bias)/62
1.5.3. Captarea variabilității intra‑individuale/62
1.5.4. Posibilitatea integrării datelor pasive și active/62
1.6. Limitări și provocări/62
1.6.1. Probleme legate de complianță și abandon/63
1.6.2. Reacții reactiv‑comportamentale la monitorizare/63
1.6.3. Dificultăți în analizarea datelor longitudinale intensive/63
1.6.4. Probleme etice (ex. confidențialitate, monitorizare constantă)/63
1.7. Analiza și interpretarea datelor EMA/64
1.7.1. Modele de analiză multilevel (date ierarhice)/64
1.7.2. Serii temporale și modele de regresie cu efecte mixte/64
1.7.3. Utilizarea software‑urilor specializate (ex. R, Mplus, HLM)/64
1.8. Considerații etice și de confidențialitate/65
1.8.1. Consimțământ informat adaptat EMA/65
1.8.2. Stocarea și criptarea datelor în timp real/65
1.8.3. Dreptul la întreruperea participării și la protejarea intimității/66
1.9. Concluzii și perspective/66
1.9.1. Rolul EMA în cercetarea translațională/66
1.9.2. Integrarea cu inteligența artificială și senzori avansați/66
1.9.3. EMA în realitate augmentată și virtuală/67
1.9.4. Concluzii/67
1.10. Rezumat/67
1.11. Glosar de termeni/68
1.12. Bibliografie/69
Capitolul 2
Analiza interacțiunii conversaționale cu chatboți/70
2.1. Introducere/70
2.1.1. Apariția chatboților în viața cotidiană/70
2.1.2. Obiectivele capitolului/70
2.1.3. Întrebări de cercetare/71
2.2. Fundamente psihologice ale interacțiunii cu agenți conversaționali/71
2.2.1. Teoria atașamentului și relațiile cu agenți non‑umani/71
2.2.2. Antropomorfizarea – intenționalitate și emoție atribuită tehnologiei/72
2.2.3. Expectativa socială în comunicarea cu chatboți/72
2.3. Componente psihologice ale interacțiunii conversaționale/73
2.3.1. Percepția inteligenței și competenței/73
2.3.2. Emoție și empatie simulată/74
2.3.3. Satisfacția conversațională și alianța terapeutică/75
2.3.4. Impactul asupra autoreglării emoționale și decizionale/75
2.4. Metodologii utilizate în psihologia interacțiunii om–chatbot/75
2.4.1. Experimente psihologice controlate/76
2.4.2. Analize calitative/76
2.4.3. Chestionare și scale psihometrice/77
2.4.4. Măsurători psihofiziologice/77
2.5. Efecte psihologice identificate în literatură/77
2.5.1. Încredere și dependență/78
2.5.2. Reducerea singurătății și anxietății sociale/78
2.5.3. Riscuri de supraimplicare/78
2.5.4. Reacții negative și disonanță cognitivă/79
2.6. Studii de caz și aplicații în psihologie/79
2.6.1. Chatboți în sănătatea mintală: Woebot, Wysa și ChatPal/80
2.6.1.1. Woebot/80
2.6.1.2. Wysa/81
2.6.1.3. ChatPal/82
2.6.2. Chatboți în intervenții cognitive și comportamentale/83
2.6.3. Evaluarea stării afective prin conversații ghidate/83
2.7. Provocări și dileme etice/84
2.7.1. Iluzia relației autentice/84
2.7.2. Protecția datelor și confidențialitatea/85
2.7.3. Responsabilitate în cazul intervențiilor greșite/85
2.8. Concluzii și direcții de cercetare/86
2.8.1. Sinteza ideilor‑cheie/86
2.8.2. Performanță tehnologică vs. impact psihologic/86
2.8.3. Perspective interdisciplinare: psihologie – IA – etică/87
2.9. Rezumat/87
2.10. Glosar de termeni/88
2.11. Bibliografie/88
Capitolul 3
Psihometria textului scris și analiza lingvistică automată/90
3.1. Introducere/90
3.1.1. Contextul psihometriei aplicate la limbajul scris/90
3.1.2. Relevanța analizei textului în psihologie, știința datelor și neuroștiințe/90
3.1.3. Obiectivele capitolului/91
3.2. Fundamente teoretice/91
3.2.1. Definirea psihometriei aplicate la date textuale/91
3.2.2. Modele teoretice privind limbajul, personalitatea și cogniția/92
3.2.3. Rolul limbajului ca indicator psihologic/92
3.3. Tehnici de prelucrare automată a limbajului (NLP)/93
3.3.1. Preprocesarea textului (tokenizare, lematizare, eliminarea stopword‑urilor etc.)/93
3.3.2. Extracția de caracteristici (bag‑of‑words, n‑gram, TF‑IDF, embeddings)/94
3.3.3. Analiza sintactică și semantică/94
3.4. Instrumente psihometrice și algoritmi pentru analiza textului/95
3.4.1. Utilizarea algoritmilor de învățare automată (supervizată și nesupervizată)/95
3.4.2. Rețele neuronale și modele de tip transformer (ex: BERT, RoBERTa)/96
3.4.3. Modele lexicale psiholingvistice (LIWC, NRC Emotion Lexicon etc.)/96
3.5. Aplicații psihometrice ale analizei lingvistice/97
3.5.1. Estimarea trăsăturilor de personalitate din text/97
3.5.2. Detectarea stărilor afective și emoționale/98
3.5.3. Evaluarea stilului cognitiv și a funcționării executive/98
3.5.4. Analiza discursului în psihopatologie/98
3.6. Studii de caz și aplicații în cercetare/99
3.6.1. Exemple de proiecte care folosesc psihometria textului/99
3.6.2. Validarea psihometrică a măsurătorilor lingvistice/100
3.7. Provocări metodologice și etice/100
3.7.1. Probleme de validitate și fiabilitate în analiza automată a textului/
3.7.2. Considerații privind confidențialitatea, biasul algoritmic și interpretarea datelor/101
3.8. Perspective/102
3.8.1. Direcții emergente în analiza lingvistică psihometrică/102
3.8.2. Utilizarea în sănătatea mintală, educație, justiție, HR/103
3.9. Concluzii/104
3.9.1. Contribuțiile psihometriei textuale/104
3.9.2. Relevanța integrării NLP cu științele comportamentale/104
3.10. Rezumat/105
3.11. Glosar de termeni/106
3.12. Bibliografie/106
Capitolul 4
Psihometria bazată pe realitate virtuală și augmentată (VR/AR Psychometrics)/108
4.1. Introducere/108
4.1.1. Definirea și contextul general al VR/AR în științele comportamentale/108
4.1.2... Evoluția tehnologică și impactul asupra evaluării psihologice/108
4.1.3. Obiectivele capitolului/109
4.2. Fundamente teoretice și metodologice/109
4.2.1. Psihometria tradițională versus psihometria imersivă/109
4.2.2. Realitatea virtuală (VR) și augmentată (AR): concepte și diferențe/109
4.2.3. Teorii ale prezenței, imersiunii și interactivității în evaluarea psihologică/110
4.3. Tehnologii și infrastructură/110
4.3.1. . Dispozitive și platforme VR/AR (ex: Oculus, HTC Vive, HoloLens)/110
4.3.2. . Senzori și biometrie integrată (eye‑tracking, EEG, GSR, motion capture)/110
4.3.3. . Software de simulare și dezvoltare (Unity, Unreal Engine, Vizard etc.)/111
4.4. Indicatori psihometrici în medii VR/AR/111
4.4.1. Măsurători comportamentale (timpi de reacție, navigare, gesturi)/111
4.4.2. Măsurători cognitive (atenție, memorie, luare a deciziilor)/112
4.4.3. Măsurători afective și emoționale (expresii faciale, ton vocal, ritm cardiac)/112
4.5. Domenii de aplicare/112
4.5.1. Evaluarea trăsăturilor de personalitate în medii simulate/112
4.5.2. Screening și diagnostic în sănătatea mintală (ex: fobii, PTSD, autism)/113
4.5.3. Training psihologic, dezvoltare personală și neurofeedback/113
4.5.4. Psihometrie educațională și formare profesională/113
4.6. Validare și standardizare/113
4.6.1. Probleme de validitate și fiabilitate în medii virtuale/113
4.6.2. Corelarea cu instrumente tradiționale de evaluare/114
4.6.3. Validarea ecologică și replicabilitatea datelor/114
4.7. Provocări etice și tehnice/114
4.7.1. Protecția datelor biometrice și a identității virtuale/114
4.7.2. Bias tehnologic și accesibilitate/115
4.7.3. Efecte adverse ale expunerii prelungite la VR/AR/115
4.8. Perspective viitoare/115
4.8.1. Inteligența artificială și personalizarea mediilor VR/AR/115
4.8.2. Integrarea cu realitatea mixtă și metaversul/116
4.8.3. Posibilități în neuroștiință, psihologie clinică și evaluare organizațională/116
4.9. Concluzii/116
4.9.1. Contribuțiile psihometriei VR/AR la științele comportamentale/116
4.9.2. Integrarea noilor paradigme în cercetare și practică/117
4.10. Rezumat/117
4.11. Glosar de termeni/118
4.12. Bibliografie/118
Capitolul 5
Psihometrie multimodală/120
5.1. Introducere/120
5.1.1. Definirea psihometriei multimodale/120
5.1.2. Contextul actual: emergența datelor multimodale/120
5.1.3. Obiectivele și relevanța capitolului/120
5.2. Fundamente teoretice/121
5.2.1. Modele tradiționale vs. modele integrative/121
5.2.2. Baze teoretice ale corelării între canale/121
5.2.3. Conceptul de validitate multimodală și triangulație/121
5.3. Surse și canale de date/122
5.3.1. Date verbale și lingvistice (NLP)/122
5.3.2. Date vocale și paralingvistice/122
5.3.3. Expresii faciale și gesturi/123
5.3.4. Date fiziologice și comportamentale/123
5.3.5. Date comportamentale și digitale/123
5.4. Metode de fuziune și integrare a datelor/124
5.4.1. Fuziunea la nivel de caracteristici/124
5.4.2. Fuziunea la nivel de decizie/124
5.4.3. Tehnici și algoritmi utilizați/125
5.5. Aplicații ale psihometriei multimodale/125
5.5.1. Evaluarea emoțiilor și afectivității în timp real/125
5.5.2. Screening psihologic și diagnostic/126
5.5.3. Evaluarea personalității/126
5.5.4. Monitorizarea cognitivă și a stresului/126
5.6. Studii de caz și proiecte relevante/126
5.6.1. Exemple de sisteme multimodale/127
5.6.2. Analiza comparativă între evaluări unimodale și multimodale/127
5.7. Provocări metodologice și etice/128
5.7.1. Alinierea și sincronizarea datelor/128
5.7.2. Validarea inter‑modală și erorile sistematice/128
5.7.3. Confidențialitatea și interpretarea datelor/129
5.8. Perspective viitoare/129
5.8.1. Automatizarea psihometriei multimodale/129
5.8.2. Aplicații emergente în educație, sănătate, HR/130
5.8.3. Integrarea cu metavers, realitate mixtă și IoB/130
5.9. Concluzii/130
5.9.1. Sinteza beneficiilor/130
5.9.2. Abordarea transdisciplinară și colaborarea/131
5.10. Rezumat/131
5.11. Glosar de termeni/132
5.12. Bibliografie/132
Partea a II‑a
Date contextuale și digitale – Surse pasive de informație psihologică/134
CAPITOLUL 6
Minarea rețelelor sociale (Social Media Mining)/136
6.1. Introducere/
6.1.1. Definirea minării rețelelor sociale/136
6.1.2. Contextul digital și creșterea datelor generate de utilizatori/136
6.1.3. Relevanța social media mining în psihologie, știința datelor și științele sociale/136
6.1.4. Obiectivele capitolului/137
6.2. Fundamente teoretice și conceptuale/137
6.2.1. Modele ale interacțiunilor sociale în mediul online/137
6.2.2. Teorii relevante: rețele sociale, influență socială, construirea identității digitale/137
6.2.3. Tipologii de platforme sociale și caracteristicile acestora/138
6.3. Surse de date și colectare/138
6.3.1. Tipuri de date: text, metadate, rețele de prietenii, multimedia/138
6.3.2. Tehnici de colectare: API‑uri, web scraping, arhive publice/139
6.3.3. Provocări privind accesibilitatea și limitările impuse de platforme/140
6.4. Tehnici și metode de analiză/140
6.4.1. Preprocesarea datelor din social media/141
6.4.2. Analiza rețelelor sociale (SNA)/141
6.4.3. Analiza de conținut/141
6.4.4. Modele predictive și machine learning aplicate la date sociale/141
6.5. Aplicații ale social media mining/142
6.5.1. Psihologia opiniei publice și comportamentului colectiv/142
6.5.2. Evaluarea personalității și afectivității din postări online/142
6.5.3. Predicția tendințelor, a crizelor și a mișcărilor sociale/142
6.5.4. Aplicații în sănătate mintală, marketing, politică și securitate/142
6.6. Provocări metodologice și etice/143
6.6.1. Biasul datelor și reprezentativitatea eșantioanelor/143
6.6.2. Probleme de validitate, fiabilitate și replicabilitate/143
6.6.3. Etica minării datelor: consimțământ, confidențialitate, manipulare informațională/143
6.7. Perspective viitoare/144
6.7.1. Integrarea cu AI și învățare profundă/144
6.7.2. Minarea multimodală: text, imagine, video, voce/144
6.7.3. Convergența cu rețele neuronale sociale și analiza în timp real/144
6.8. Concluzii/145
6.8.1. Contribuțiile minării rețelelor sociale în cercetare și practică /145
6.8.2. Necesitatea reglementării și responsabilității în utilizarea datelor sociale/145
6.9. Rezumat/145
6.10. Glosar de termeni/146
6.11. Bibliografie/147
Capitolul 7
Fenotiparea digitală (Digital Phenotyping)/148
7.1. Introducere/148
7.1.1. Definirea fenotipării digitale/148
7.1.2. Originea conceptului și legătura cu fenotiparea tradițională/148
7.1.3. Relevanța pentru psihologie, psihiatrie, sănătate digitală și știința datelor/148
7.1.4. Obiectivele capitolului/149
7.2. Fundamente teoretice și conceptuale/149
7.2.1. Distincția dintre fenotip biologic, comportamental și digital/149
7.2.2. Modele teoretice ale comportamentului observabil prin tehnologie/149
7.2.3. Cadre conceptuale: ecologie comportamentală digitală, psihoinformatică/149
7.3. Surse și tipuri de date/150
7.3.1. Date pasive vs. date active: senzori, aplicații mobile, wearables/150
7.3.2. Exemple de surse: smartphone‑uri, ceasuri inteligente, rețele sociale/150
7.3.3. Tipuri de date: locație, activitate fizică, tipare de somn, interacțiuni sociale, voce, text/150
7.4. Metode de colectare și analiză/151
7.4.1. Tehnologii și aplicații de tracking comportamental/151
7.4.2. Tehnici analitice: statistici descriptive, modele de predicție, machine learning/151
7.4.3. Validarea și triangularea datelor în fenotiparea digitală/152
7.5. Aplicații practice/152
7.5.1. Monitorizarea stării de sănătate mintală (depresie, anxietate, bipolaritate)/152
7.5.2. Diagnosticare precoce și intervenții personalizate/152
7.5.3. Predictori digitali ai crizelor psihologice/153
7.5.4. Utilizări în neuropsihiatrie, gerontopsihologie, psihologia dezvoltării/153
7.6. Provocări și limitări/153
7.6.1. Probleme de validitate și interpretabilitate a datelor/153
7.6.2. Variabilitate individuală și contextuală/153
7.6.3. Limitări tehnice: acuratețea senzorilor, integrarea surselor multiple/154
7.7. Etică și confidențialitate/154
7.7.1. Consimțământul informat și transparența în colectarea datelor/154
7.7.2. Protejarea vieții private și riscurile de stigmatizare/154
7.7.3. Cadre etice și juridice pentru utilizarea fenotipurilor digitale/155
7.8. Perspective viitoare/155
7.8.1. Fenotiparea digitală în era inteligenței artificiale și a Internet of Things/155
7.8.2. Personalizarea medicinei și psihologiei digitale/156
7.8.3. Integrarea cu genomica, neuroimagistica și realitatea augmentată/156
7.9. Concluzii/156
7.9.1. Valoarea adăugată a fenotipării digitale în cercetarea și practica psihologică/156
7.9.2. Necesitatea unei abordări transdisciplinare și etice/157
7.10. Rezumat/157
7.11. Glosar de termeni/158
7.12. Bibliografie/159
CAPITOLUL 8
Senzori pasivi ai smartphone‑ului (Passive Sensing)/161
8.1. Introducere/161
8.1.1. Definirea sensing‑ului pasiv și distincția față de sensing‑ul activ /161
8.1.2. Evoluția tehnologiei mobile și emergența metodelor de sensing pasiv/161
8.1.3. Relevanța în psihologie, sănătate mintală, comportament digital și știința datelor/162
8.1.4. Obiectivele și delimitările capitolului/162
8.2. Fundamente conceptuale și tehnologice/162
8.2.1. Arhitectura sensing‑ului pasiv: hardware, software, date contextuale/162
8.2.2. Tipuri de senzori incluși în smartphone‑uri/163
8.2.3. Principii de funcționare și infrastructura de captare a datelor/164
8.3. Tipuri de date colectate pasiv/164
8.3.1. Date de mobilitate și geolocalizare/164
8.3.2. Date despre utilizarea telefonului/164
8.3.3. Date ambientale/165
8.3.4. Date comportamentale/165
8.4. Analiza datelor colectate pasiv/166
8.4.1. Preprocesarea și filtrarea datelor pasive/166
8.4.2. Extracția de trăsături comportamentale și contextuale/166
8.4.3. Modele predictive și algoritmi de machine learning pentru inferențe psihologice/166
8.5. Aplicații în psihologie și sănătate mintală/167
8.5.1. Detectarea semnelor precoce de depresie, anxietate, stres/167
8.5.2. Monitorizarea continuă a stării de bine și a rutinei/168
8.5.3. Evaluarea pasivă a personalității, afectivității și cogniției/168
8.5.4. Intervenții digitale personalizate/169
8.6. Provocări și limitări/169
8.6.1. Acuratețea și robustețea senzorilor/169
8.6.2. Dificultatea inferenței cauzale și a interpretării contextuale/169
8.6.3. Limitările în generalizare și biasul dispozitivelor/170
8.7. Considerații etice și de confidențialitate/170
8.7.1. Transparența și consimțământul informat/170
8.7.2. Riscuri de supraveghere, stigmatizare și autonomie/171
8.7.3. Cadre legale și protecția datelor/171
8.8. Perspective/172
8.8.1. Integrarea cu senzori externi și date multimodale/172
8.8.2. Automatizarea analizei și feedback‑ul în timp real/172
8.8.3. Utilizarea în contexte clinice, educaționale și organizaționale/172
8.9. Concluzii/173
8.9.1. Contribuții la evaluarea psihologică continuă/173
8.9.2. Rol emergent în medicina preventivă și psihologia digitală/174
8.10. Rezumat/174
8.11. Glosar de termeni/175
8.12. Bibliografie/ 176
CAPITOLUL 9
Profilarea digitală și amprenta browserului (Digital Identity & Fingerprinting)/177
9.1. Introducere/177
9.1.1. Definirea profilării digitale și a amprentei digitale (fingerprinting)/177
9.1.2. Contextul actual: supravegherea online, economia datelor, identitate digitală/177
9.1.3. Obiectivele capitolului și relevanța în științele comportamentale și securitate cibernetică/178
9.2. Fundamente teoretice și tehnologice/178
9.2.1. Identitatea digitală: componente, surse și mecanisme de formare /179
9.2.2. Fingerprinting‑ul browserului: cum funcționează și ce informații colectează/179
9.2.3. Diferențe între cookie‑uri, fingerprinting și tracking pasiv/179
9.3. Tehnici de colectare a amprentei digitale/180
9.3.1. Parametri de sistem și configurare/180
9.3.2. Tehnici avansate: canvas fingerprinting, WebGL, audio fingerprinting/180
9.3.3. Instrumente utilizate de site‑uri și terți/180
9.4. Profilarea comportamentală și psihologică/180
9.4.1. Inferarea preferințelor, opiniilor și trăsăturilor de personalitate din date digitale/181
9.4.2. Tracking‑ul comportamental și reclamele personalizate/181
9.4.3. Analiza psihometrică bazată pe footprint‑ul digital/181
9.5. Aplicații și riscuri asociate/182
9.5.1. Utilizarea în marketing, e‑commerce și analiză comportamentală/182
9.5.2. Riscuri de securitate, fraudă, discriminare algoritmică/182
9.5.3. Impactul asupra vieții private și asupra autonomiei decizionale/183
9.6. Cadru legal și reglementări/183
9.6.1. GDPR, ePrivacy și legislația internațională privind datele personale/183
9.6.2. Dreptul la anonimat și portabilitatea identității digitale/184
9.6.3. Practici responsabile în dezvoltarea de tehnologii de tracking/184
9.7. Contramăsuri și protecție a identității/185
9.7.1. Tehnologii de protecție (ex: anti‑fingerprinting, VPN, Tor, browsere private)/185
9.7.2. Limitări și paradoxul anonimatului în era digitală/186
9.7.3. Educația digitală și alfabetizarea utilizatorilor/186
9.8. Perspective/186
9.8.1. Identitate descentralizată și Web3/187
9.8.2. Biometrie comportamentală și integrarea cu profiling avansat/187
9.8.3. Echilibrul între personalizare, securitate și confidențialitate/187
9.9. Concluzii/188
9.9.1. Rolul profilării digitale în societatea conectată/188
9.9.2. Necesitatea unei abordări etice, transparente și reglementate/189
9.10. Rezumat/189
9.11. Glosar de termeni/190
9.12. Bibliografie/190
Partea a III‑a
Date comportamentale – Evaluarea prin interacțiune digitală/193
CAPITOLUL 10
Monitorizarea comportamentului digital (Digital Behavior Tracking)/195
10.1. Introducere/195
10.1.1. Definirea comportamentului digital și a monitorizării
acestuia/195
10.1.2. Contextul actual: big data, economia atenției, ecosistemele digitale/195
10.1.3. Obiectivele capitolului și relevanța pentru științele sociale, psihologie și informatică/196
10.2. Fundamente teoretice și epistemologice/197
10.2.1. Modele conceptuale ale comportamentului digital (interacțiune, consum, decizie)/197
10.2.2. Comportamente explicite vs. implicite (click‑uri, scroll, latență, tipar de utilizare)/197
10.2.3. Teorii din psihologie și știința comportamentală aplicate în mediul digital/198
10.3. Surse și metode de colectare a datelor/199
10.3.1. Jurnale de activitate (logs), cookies, evenimente de
interfață (UI)/199
10.3.2. Tracking prin aplicații mobile, web, wearable devices/200
10.3.3. Date pasive vs. active și metode de triangulație/200
10.4. Instrumente și tehnologii utilizate/201
10.4.1. Platforme de analiză a comportamentului digital (ex:
Google Analytics, Hotjar, Mixpanel)/201
10.4.2. Framework‑uri pentru experimentare digitală (A/B
testing, UX tracking)/202
10.4.3. Machine learning și algoritmi de detecție a patternurilor
comportamentale/202
10.5. Aplicații ale monitorizării comportamentului digital/203
10.5.1. Personalizare și recomandări automatizate (ex: Netflix, Amazon)/203
10.5.2. Detectarea problemelor psihologice (ex: depresie, adicții, burnout digital)/204
10.5.3. Monitorizarea educațională și analiza învățării online (learning analytics)/204
10.5.4. Aplicații în securitate și detecția comportamentelor anormale/205
10.6. Etică, confidențialitate și reglementări/205
10.6.1. Informație sensibilă și dreptul la intimitate în spațiul digital/206
10.6.2. Probleme de consimțământ informat, transparență și manipulare algoritmică/206
10.6.3. Reglementări internaționale (GDPR, ePrivacy) și implicații legale/207
10.7. Provocări metodologice și tehnice/207
10.7.1. Validitatea și fiabilitatea metricilor comportamentale/208
10.7.2. Limitări ale inferențelor și interpretării datelor digitale/208
10.7.3. Sincronizarea între canale și analiza comportamentului contextual/209
10.8. Perspective/209
10.8.1. Integrarea cu senzori pasivi, IoT și realitate augmentată/210
10.8.2. Behavioral AI și sisteme adaptive în timp real/210
10.8.3. Etica în arhitectura digitală (digital choice architecture) și design responsabil/211
10.8.4. Contribuțiile monitorizării comportamentului digital la înțelegerea utilizatorului/211
10.8.5. Necesitatea unei abordări transdisciplinare și reglementate/212
10.9. Rezumat/213
10.10. Glosar de termeni/214
10.11. Bibliografie/214
Capitolul 11
Analiza tiparelor de tastare și interacțiune digitală (Keystroke Dynamics)/215
11.1. Introducere/215
11.1.1. Definirea keystroke dynamics și a interacțiunii digitale/215
11.1.2. Scopul și potențialul psihometric al analizării comportamentului tastării/215
11.1.3. Obiectivele capitolului și domeniile de aplicabilitate/216
11.2. Fundamente teoretice și istorice/217
11.2.1. Originea keystroke dynamics în cercetare biometrică/217
11.2.2. Modele cognitive ale scrierii la tastatură/218
11.2.3. Corelații între tiparele de tastare și procese psihologice/218
11.3. Tipuri de date și parametri comportamentali/218
11.3.1. Durata apăsării unei taste (dwell time), intervalul între taste (flight time)/219
11.3.2. Viteza, ritmul și consistența tastării/219
11.3.3. Secvențialitatea și greșelile (backspace, autocorectări)/220
11.4. Tehnologii și metode de colectare/220
11.4.1. Keylogging și software specializat/221
11.4.2. Instrumente de captură pe dispozitive mobile vs desktop/221
11.4.3. Confidențialitate și metode de anonimizare a datelor/222
11.5. Aplicații psihometrice și clinice/223
11.5.1. Detectarea stresului, anxietății și depresiei/223
11.5.2. Estimarea trăsăturilor de personalitate/224
11.5.3. Diagnostic și monitorizare pentru afecțiuni neurologice/224
11.6. Aplicații în securitate și autentificare/225
11.6.1. Autentificare biometrică pe baza tastării/225
11.6.2. Detectarea accesului neautorizat/226
11.6.3. Avantaje față de parole statice și alte forme de autentificare/226
11.7. Validare și fiabilitate psihometrică/227
11.7.1. Repetabilitate și stabilitate în timp/227
11.7.2. Sensibilitate la context, dispozitiv, stare emoțională/227
11.7.3. Corelarea cu alte instrumente de evaluare cognitivă și comportamentală/228
11.8. Provocări și considerente etice/228
11.8.1. Riscuri legate de confidențialitate și supraveghere pasivă/228
11.8.2. Consimțământul informat și transparența algoritmică/229
11.8.3. Bias tehnologic și diferențe individuale în performanță/229
11.9. Perspective/230
11.9.1. Integrarea cu date multimodale/230
11.9.2. Aplicații emergente în e‑learning, gaming, HR și e‑health/230
11.9.3. Inteligența artificială pentru personalizarea intervențiilor/231
11.10. Concluzii/231
11.10.1. Valoarea psihometrică și aplicativă a keystroke dynamics/231
11.10.2. Convergența dintre psihologie digitală, biometrică și IA/232
11.11. Rezumat/232
11.12. Glosar de termeni/233
11.13. Bibliografie/234
Capitolul 12
Psihometrie bazată pe jocuri (Game‑Based Psychometrics)/235
12.1. Introducere/235
12.1.1. Definirea psihometriei bazate pe jocuri/235
12.1.2. Contextul emergent: gamificarea în psihologie și educație/235
12.1.3. Obiectivele capitolului și relevanța în cercetare și practică/236
12.2. Fundamente teoretice/236
12.2.1. Bazele psihometriei clasice și moderne/236
12.2.2. Teoria jocului și elementele ludice în evaluare/237
12.2.3. Modele cognitive și afective ale interacțiunii cu jocurile/238
12.3. Designul jocurilor psihometrice/238
12.3.1. Principii de proiectare a jocurilor pentru evaluare psihologică/238
12.3.2. Adaptarea constructelor psihologice în mecanici de joc/239
12.3.3. Diferențe între jocuri educaționale, serioase și evaluative/239
12.4. Tipuri de date colectate/240
12.4.1. Date comportamentale (decizii, reacții, strategii)/240
12.4.2. Date temporale (timpi de reacție, secvențialitate, adaptabilitate)/240
12.4.3. Date afective și cognitive (prin integrarea senzorilor sau inferență)/241
12.5. Algoritmi și metrici psihometrice/242
12.5.1. Modele de răspuns la itemi (IRT) adaptate pentru jocuri/242
12.5.2. Modele bayesiene și machine learning pentru scorare și interpretare/242
12.5.3. Analiza fiabilității, validității și sensibilității la diferențele individuale/243
12.6. Aplicații și exemple practice/243
12.6.1. Evaluarea trăsăturilor de personalitate și stilurilor cognitive/243
12.6.2. Screening clinic și neuropsihologic prin jocuri adaptative/244
12.6.3. Jocuri în resurse umane, educație, psihologie organizațională/244
12.7. Provocări metodologice/245
12.7.1. Controlul variabilelor de joc (distracție vs. validitate)/245
12.7.2. Echivalența metrică între joc și teste tradiționale/246
12.7.3. Biasuri induse de interfață, motivare sau familiaritate cu jocurile/246
12.8. Etică și utilizare responsabilă/246
12.8.1. Informed consent și transparența scopului evaluării/247
12.8.2. Dreptul la opțiuni non‑gamificate/247
12.8.3. Confidențialitatea datelor și feedbackul automatizat/247
12.9. Perspective/248
12.9.1. Integrarea inteligenței artificiale în jocurile adaptive/248
12.9.2. Evaluări continue (stealth assessment) și învățare personalizată/249
12.9.3. Posibilități în metavers, realitate virtuală și medii educaționale digitale/249
12.10. Concluzii/250
12.10.1. Contribuțiile psihometriei bazate pe jocuri la inovația evaluării/250
12.10.2. Rolul interdisciplinar al cercetării în dezvoltarea unor instrumente valide, atractive și scalabile/250
12.11. Rezumat/251
12.12. Glosar de termeni/252
12.13. Bibliografie/253
CAPITOLUL 13
Analiza comportamentului în aplicațiile de dating și socializare/254
13.1. Introducere/254
13.1.1. Contextul digitalizării relațiilor interpersonale/254
13.1.2. Creșterea aplicațiilor de dating și rețelelor de socializare/254
13.1.3. Obiectivele capitolului: înțelegerea și evaluarea comportamentului digital afectiv/255
13.2. Fundamente teoretice/255
13.2.1. Modele psihologice ale relaționării și atracției/255
13.2.2. Teorii ale auto‑prezentării și ale selecției partenerilor în medii virtuale/256
13.2.3. Cadre conceptuale din psihologia socială și psihometrie aplicate digital/256
13.3. Tipuri de comportamente analizate/256
13.3.1. Pattern‑uri de interacțiune (swipe‑uri, mesaje, „ghosting”)/257
13.3.2. Strategii de auto‑prezentare și editare a profilului/257
13.3.3. Preferințe, alegeri și decizii afective/257
13.4. Surse de date și metode de colectare/258
13.4.1. Date logate automat (clickstream, timpi de vizualizare, frecvența interacțiunii)/258
13.4.2. Analiza conținutului textual al conversațiilor/258
13.4.3. Date combinate cu auto‑raportări și scalări psihometrice/259
13.5. Tehnici analitice/259
13.5.1. Analiza secvențială a comportamentului/259
13.5.2. Modele predictive și algoritmi de machine learning/260
13.5.3. Rețele sociale și analiza legăturilor afective/260
13.6. Aplicații psihometrice/260
13.6.1. Estimarea trăsăturilor de personalitate din comportamentul digital/261
13.6.2. Detectarea stărilor afective, nivelului de anxietate sau încredere/261
13.6.3. Evaluarea compatibilității și a succesului interacțiunilor/261
13.7. Provocări și limite/262
13.7.1. Biasuri algoritmice și erori în interpretarea comportamentului/262
13.7.2. Autenticitate vs. performativitate în prezentarea de sine/262
13.7.3. Limitări în generalizarea rezultatelor în contexte offline/263
13.8. Considerații etice/263
13.8.1. Confidențialitate și consimțământ informat/263
13.8.2. Utilizarea responsabilă a datelor sensibile (ex: orientare sexuală, emoții)/264
13.8.3. Riscuri privind manipularea afectivă prin algoritmi de potrivire/264
13.9. Perspective/264
13.9.1. Integrarea senzorilor biometrici și a feedbackului afectiv în aplicații/265
13.9.2. Rolul inteligenței artificiale în analiza emoțiilor și
comportamentului relațional/265
13.9.3. Contribuția psihologiei computaționale la dezvoltarea relațiilor digitale sănătoase/265
13.10. Concluzii/266
13.10.1. Potențialul aplicațiilor de dating ca surse de date psihometrice/266
13.10.2. Necesitatea reglementării și dezvoltării unor cadre etice clare /266
13.10.3. Importanța unei abordări interdisciplinare în analiza comportamentului afectiv digital/267
13.11. Rezumat/267
13.12. Glosar de termeni/268
13.13. Bibliografie/268
Capitolul 14
Analiza comportamentelor de consum digital (Digital Footprint Analysis)/270
14.1. Introducere/270
14.1.1. Definirea amprentei digitale și a comportamentului de
consum online/270
14.1.2. Contextul digital actual: omniprezența datelor comportamentale/270
14.1.3. Obiectivele și relevanța analizei comportamentului de
consum digital/271
14.2. Fundamente teoretice/271
14.2.1. Modele psihologice ale luării deciziilor de consum/271
14.2.2. Concepte din psihologia economică și comportamentul consumatorului digital/271
14.2.3. Cadre analitice din știința datelor aplicate în marketing și psihometrie/272
14.3. Surse ale amprentei digitale/272
14.3.1. Activitate online: clickstream, vizualizări, căutări, achiziții/272
14.3.2. Date din social media, aplicații mobile, e‑commerce și motoare de căutare/273
14.3.3. Metadate comportamentale (durată de interacțiune, timpi de răspuns, locație)/273
14.4. Tehnici de analiză a comportamentului digital/273
14.4.1. Segmentarea comportamentală și clustering/274
14.4.2. Modele predictive (machine learning, scoring de conversie)/274
14.4.3. Analiza temporală și secvențială a traseelor de consum/274
14.5. Psihometrie digitală aplicată/275
14.5.1. Inferențe psihologice din comportamentul online (trăsături, interese, stil cognitiv)/275
14.5.2. Construirea profilurilor consumatorilor bazate pe footprints/275
14.5.3. Personalizarea conținutului și a ofertelor pe baza scorurilor psihometrice/275
14.6. Domenii de aplicare/276
14.6.1. Publicitate personalizată și recomandări algoritmice/276
14.6.2. Evaluarea riscului de abandon sau fidelitate a utilizatorului/276
14.6.3. Prevenirea fraudei și analiza comportamentului deviant online /277
14.7. Provocări și limite/277
14.7.1. Ambiguitatea comportamentelor digitale și contextul interpretativ/277
14.7.2. Probleme de suprainferențare și erori algoritmice/277
14.7.3. Limitări în transferul concluziilor în mediul offline/278
14.8. Etică și confidențialitate/278
14.8.1. Protecția datelor comportamentale sensibile/278
14.8.2. Consimțământul informat și transparența algoritmică/279
14.8.3. Dileme privind manipularea deciziilor de consum/279
14.9. Perspective/279
14.9.1. Integrarea cu senzori mobili, IoT și biometrie/280
14.9.2. Analiza amprentei comportamentale în timp real/280
14.9.3. Rolul inteligenței artificiale explicabile (XAI) în interpretarea footprint‑urilor/280
14.10. Concluzii/280
14.10.1. Valoarea comportamentelor digitale ca surse psihometrice/281
14.10.2. Nevoia de reglementare, etică și echilibru între inovație și protecție/281
14.10.3. Contribuția interdisciplinară la înțelegerea consumatorului digital/281
14.11. Rezumat/282
14.12. Glosar de termeni/283
14.13. Bibliografie/284
Partea a IV‑a
Date fiziologice și biometrice – Măsurători automate ale stărilor psihologice/285
În cadrul științelor comportamentale, psihologia se remarcă prin efortul constant de a înțelege, explica și prezice fenomenele psihice și comportamentale care definesc natura umană. Acest demers implică, în mod fundamental, colectarea sistematică și riguroasă a datelor, care constituie punctul de plecare în construcția cunoașterii psihologice. Fără un proces solid și valid de achiziție a datelor, teoriile psihologice rămân ipoteze speculative, iar intervențiile aplicate își pierd eficiența și credibilitatea. Astfel, metodele de achiziție a datelor reprezintă coloana vertebrală a cercetării științifice în psihologie, asigurând fundamentul empiric al concluziilor formulate.
În ultimele decenii, domeniul psihologiei s‑a confruntat cu o dublă provocare metodologică. Pe de o parte, este necesară conservarea și rafinarea metodelor clasice de cercetare – observarea, interviul, chestionarul, testarea standardizată sau experimentul controlat – care au oferit, de‑a lungul istoriei, un cadru de referință validat pentru înțelegerea proceselor psihice. Aceste metode dispun de o bogată tradiție epistemologică, instrumente validate psihometric și un cadru teoretic solid, fiind indispensabile în formarea profesională a psihologilor și în dezvoltarea cercetării academice.
Pe de altă parte, transformările tehnologice accelerate și digitalizarea omniprezentă a vieții cotidiene au condus la apariția unui nou ecosistem comportamental, caracterizat de interacțiuni constante cu mediul digital, dispozitive purtabile, rețele sociale, aplicații mobile și platforme virtuale. Acest context a generat un volum impresionant de date comportamentale și psihologice, colectate în mod pasiv, continuu și contextualizat (Big Data). Astfel, psihologia contemporană se află în fața unei paradigme emergente, în care metodele de achiziție a datelor sunt profund influențate de instrumentele digitale, algoritmii de învățare automată și posibilitățile analitice ale inteligenței artificiale.
Cartea de față își propune să ofere o sinteză comprehensivă și comparativă a acestor două dimensiuni metodologice – tradițională și digitală – punând în lumină principalele metode utilizate în psihologie pentru colectarea datelor, precum și transformările profunde generate de noile tehnologii în procesul de observare și evaluare a comportamentului uman.
În prima parte a lucrării, sunt analizate metodele clasice de achiziție a datelor, prezentate în mod sistematic și argumentat: de la observația naturalistă la testarea psihologică standardizată, de la studiile transversale și longitudinale la interviuri și analiza de conținut. Fiecare metodă este abordată dintr‑o perspectivă integrativă, care pune accent atât pe valențele sale aplicative, cât și pe limitările inerente ale procesului de colectare a datelor în contexte controlate.
Partea a doua explorează metodele online și psihometrice digitale, un domeniu în plină expansiune care reflectă adaptarea psihologiei la dinamica mediilor digitale și la complexitatea datelor generate în mod automat de utilizatori. Printre aceste metode se numără: monitorizarea comportamentului digital, analiza rețelelor sociale, fenotiparea digitală, evaluarea momentului ecologic, analiza biometrică prin senzori purtabili, analiza lingvistică automatizată, recunoașterea facială și vocală, precum și psihometria în realitate virtuală sau augmentată. Aceste abordări oferă o imagine ecologică, temporală și multimodală asupra psihicului uman, facilitând atât cercetarea longitudinală, cât și intervențiile psihologice timpurii și personalizate.
Importanța acestor noi metode nu constă doar în capacitatea lor tehnologică, ci mai ales în potențialul lor epistemologic: ele oferă acces la niveluri subtile de analiză, adesea inaccesibile prin metodele tradiționale, contribuind la o înțelegere mai profundă și mai nuanțată a comportamentului uman în societatea contemporană.
Totodată, integrarea metodelor digitale impune o reflecție etică riguroasă, în special în ceea ce privește consimțământul informat, protecția datelor personale și responsabilitatea utilizării datelor sensibile în scopuri științifice sau aplicate. Cartea abordează aceste provocări cu seriozitate, propunând un cadru echilibrat între inovație metodologică și responsabilitate etică.
Prin această abordare duală și actualizată, volumul se adresează studenților, cercetătorilor, practicienilor din domeniul psihologiei, dar și specialiștilor din științele sociale, educaționale sau tehnologice, oferind atât o bază teoretică solidă, cât și o deschidere către noile orizonturi ale cercetării psihologice.
Într‑o lume în care datele devin nu doar mărturii ale comportamentului uman, ci și resurse fundamentale pentru înțelegerea profundă a individului, stăpânirea metodelor de achiziție a acestor date este esențială pentru formarea unei psihologii moderne, aplicate și ancorate în realitatea digitală. Cartea de față contribuie la această misiune, oferind un ghid conceptual, metodologic și practic al principalelor căi prin care psihologia accesează, analizează și interpretează datele despre mintea și comportamentul uman.
Într‑o epocă în care tehnologia redefinește rapid cadrele de viață și interacțiune umană, psihologia – ca știință a comportamentului și a minții – se confruntă cu provocarea fundamentală de a rămâne ancorată în rigoare metodologică, dar în același timp deschisă spre inovație și adaptabilitate. Această lucrare a urmărit să cartografieze, într‑un mod integrat și sistematic, peisajul metodelor actuale de achiziție a datelor în psihologie, reunind într‑o viziune unitară tradiția științifică și avangarda digitală.
Metodele clasice, validate de‑a lungul unui secol de cercetare psihologică, oferă în continuare repere indispensabile pentru evaluarea trăsăturilor individuale, investigarea proceselor cognitive și înțelegerea mecanismelor motivaționale și afective. Prin instrumente precum observația, interviul, chestionarele standardizate și experimentele controlate, psihologia a construit un corpus solid de cunoștințe despre comportamentul uman.
În paralel, noile metode de achiziție digitală a datelor – de la monitorizarea comportamentului online până la analiza expresiilor faciale în timp real, de la fenotiparea digitală până la psihometria asistată de inteligență artificială – aduc oportunități fără precedent în explorarea sinelui, a variabilității interindividuale și a proceselor dinamice care guvernează viața psihologică. Aceste metode oferă nu doar volum, ci și densitate contextuală și temporală, contribuind la modelarea unei psihologii mai conectate la realitățile cotidiene ale subiecților.
Cartea își propune, prin această paralelă, să devină un instrument util pentru formarea cercetătorilor, a psihologilor practicieni și a tuturor celor care se implică în proiectarea, analiza sau aplicarea metodelor psihologice de colectare a datelor.
Totodată, lucrarea subliniază importanța dimensiunii etice în utilizarea acestor metode, reamintind că, indiferent de progresul tehnologic, centrul investigației psihologice rămâne ființa umană – complexă, vulnerabilă și unică.
În concluzie, psihologia viitorului nu trebuie să aleagă între metodele clasice și cele digitale, ci să învețe să le integreze complementar, într‑un efort epistemologic și aplicativ orientat spre înțelegerea completă a omului contemporan.
Cititorul va remarca faptul că psihologia, în epoca digitalizării, este mult mai apropiată ingineriei decât filosofiei speculative, fiind izvor de idei pentru o nouă epistemologie care poate să cuprindă ființa umană în multitudinea perspectivelor sale.
Această carte se dorește un ghid, un punct de plecare și un manifest pentru o psihologie metodologic matură și tehnologic inteligentă, capabilă să își asume complexitatea erei digitale fără a‑și pierde profunzimea umanistă.
În ultimele decenii, domeniul psihologiei s‑a confruntat cu o dublă provocare metodologică. Pe de o parte, este necesară conservarea și rafinarea metodelor clasice de cercetare – observarea, interviul, chestionarul, testarea standardizată sau experimentul controlat – care au oferit, de‑a lungul istoriei, un cadru de referință validat pentru înțelegerea proceselor psihice. Aceste metode dispun de o bogată tradiție epistemologică, instrumente validate psihometric și un cadru teoretic solid, fiind indispensabile în formarea profesională a psihologilor și în dezvoltarea cercetării academice.
Pe de altă parte, transformările tehnologice accelerate și digitalizarea omniprezentă a vieții cotidiene au condus la apariția unui nou ecosistem comportamental, caracterizat de interacțiuni constante cu mediul digital, dispozitive purtabile, rețele sociale, aplicații mobile și platforme virtuale. Acest context a generat un volum impresionant de date comportamentale și psihologice, colectate în mod pasiv, continuu și contextualizat (Big Data). Astfel, psihologia contemporană se află în fața unei paradigme emergente, în care metodele de achiziție a datelor sunt profund influențate de instrumentele digitale, algoritmii de învățare automată și posibilitățile analitice ale inteligenței artificiale.
Cartea de față își propune să ofere o sinteză comprehensivă și comparativă a acestor două dimensiuni metodologice – tradițională și digitală – punând în lumină principalele metode utilizate în psihologie pentru colectarea datelor, precum și transformările profunde generate de noile tehnologii în procesul de observare și evaluare a comportamentului uman.
În prima parte a lucrării, sunt analizate metodele clasice de achiziție a datelor, prezentate în mod sistematic și argumentat: de la observația naturalistă la testarea psihologică standardizată, de la studiile transversale și longitudinale la interviuri și analiza de conținut. Fiecare metodă este abordată dintr‑o perspectivă integrativă, care pune accent atât pe valențele sale aplicative, cât și pe limitările inerente ale procesului de colectare a datelor în contexte controlate.
Partea a doua explorează metodele online și psihometrice digitale, un domeniu în plină expansiune care reflectă adaptarea psihologiei la dinamica mediilor digitale și la complexitatea datelor generate în mod automat de utilizatori. Printre aceste metode se numără: monitorizarea comportamentului digital, analiza rețelelor sociale, fenotiparea digitală, evaluarea momentului ecologic, analiza biometrică prin senzori purtabili, analiza lingvistică automatizată, recunoașterea facială și vocală, precum și psihometria în realitate virtuală sau augmentată. Aceste abordări oferă o imagine ecologică, temporală și multimodală asupra psihicului uman, facilitând atât cercetarea longitudinală, cât și intervențiile psihologice timpurii și personalizate.
Importanța acestor noi metode nu constă doar în capacitatea lor tehnologică, ci mai ales în potențialul lor epistemologic: ele oferă acces la niveluri subtile de analiză, adesea inaccesibile prin metodele tradiționale, contribuind la o înțelegere mai profundă și mai nuanțată a comportamentului uman în societatea contemporană.
Totodată, integrarea metodelor digitale impune o reflecție etică riguroasă, în special în ceea ce privește consimțământul informat, protecția datelor personale și responsabilitatea utilizării datelor sensibile în scopuri științifice sau aplicate. Cartea abordează aceste provocări cu seriozitate, propunând un cadru echilibrat între inovație metodologică și responsabilitate etică.
Prin această abordare duală și actualizată, volumul se adresează studenților, cercetătorilor, practicienilor din domeniul psihologiei, dar și specialiștilor din științele sociale, educaționale sau tehnologice, oferind atât o bază teoretică solidă, cât și o deschidere către noile orizonturi ale cercetării psihologice.
Într‑o lume în care datele devin nu doar mărturii ale comportamentului uman, ci și resurse fundamentale pentru înțelegerea profundă a individului, stăpânirea metodelor de achiziție a acestor date este esențială pentru formarea unei psihologii moderne, aplicate și ancorate în realitatea digitală. Cartea de față contribuie la această misiune, oferind un ghid conceptual, metodologic și practic al principalelor căi prin care psihologia accesează, analizează și interpretează datele despre mintea și comportamentul uman.
Într‑o epocă în care tehnologia redefinește rapid cadrele de viață și interacțiune umană, psihologia – ca știință a comportamentului și a minții – se confruntă cu provocarea fundamentală de a rămâne ancorată în rigoare metodologică, dar în același timp deschisă spre inovație și adaptabilitate. Această lucrare a urmărit să cartografieze, într‑un mod integrat și sistematic, peisajul metodelor actuale de achiziție a datelor în psihologie, reunind într‑o viziune unitară tradiția științifică și avangarda digitală.
Metodele clasice, validate de‑a lungul unui secol de cercetare psihologică, oferă în continuare repere indispensabile pentru evaluarea trăsăturilor individuale, investigarea proceselor cognitive și înțelegerea mecanismelor motivaționale și afective. Prin instrumente precum observația, interviul, chestionarele standardizate și experimentele controlate, psihologia a construit un corpus solid de cunoștințe despre comportamentul uman.
În paralel, noile metode de achiziție digitală a datelor – de la monitorizarea comportamentului online până la analiza expresiilor faciale în timp real, de la fenotiparea digitală până la psihometria asistată de inteligență artificială – aduc oportunități fără precedent în explorarea sinelui, a variabilității interindividuale și a proceselor dinamice care guvernează viața psihologică. Aceste metode oferă nu doar volum, ci și densitate contextuală și temporală, contribuind la modelarea unei psihologii mai conectate la realitățile cotidiene ale subiecților.
Cartea își propune, prin această paralelă, să devină un instrument util pentru formarea cercetătorilor, a psihologilor practicieni și a tuturor celor care se implică în proiectarea, analiza sau aplicarea metodelor psihologice de colectare a datelor.
Totodată, lucrarea subliniază importanța dimensiunii etice în utilizarea acestor metode, reamintind că, indiferent de progresul tehnologic, centrul investigației psihologice rămâne ființa umană – complexă, vulnerabilă și unică.
În concluzie, psihologia viitorului nu trebuie să aleagă între metodele clasice și cele digitale, ci să învețe să le integreze complementar, într‑un efort epistemologic și aplicativ orientat spre înțelegerea completă a omului contemporan.
Cititorul va remarca faptul că psihologia, în epoca digitalizării, este mult mai apropiată ingineriei decât filosofiei speculative, fiind izvor de idei pentru o nouă epistemologie care poate să cuprindă ființa umană în multitudinea perspectivelor sale.
Această carte se dorește un ghid, un punct de plecare și un manifest pentru o psihologie metodologic matură și tehnologic inteligentă, capabilă să își asume complexitatea erei digitale fără a‑și pierde profunzimea umanistă.
Autorii
Dacă dorești să iți exprimi părerea despre acest produs poți adăuga un review.
Scrie un review
Produse similare
Evaluare clinica si psihoterapie. Studii de caz - Steliana Rizeanu
Tulburarile de personalitate. Modalitati de diagnostic si tratament
Psihologie generala. Culegere de teste grila pentru specialistii in educatie
Psihologia dezvoltarii umane - Florinda Golu
Introducere în neuroştiinţe
Supervizarea in psihoterapie. Modele aplicative - George Oancea
Fundamentele psihologiei - Mihai Anitei
Introducere in psihiatrie. Semiologia psihiatrica pentru psihologi
