Il Network (neuro)psicologico 🌐
🕸️ Il concetto di network
Il concetto di network o rete sta acquisendo sempre più centralità nel campo delle neuroscienze e della psicometria.
A livello neuroanatomico e neurofunzionale esprime l’importanza per il nostro cervello di mantenere efficacia comunicativa tra le proprie aree, che vanno a strutturarsi in veri e propri circuiti, dove ciascuno vede associata una specifica funzione cognitiva.
Negli ultimi anni è stato osservato esserci una relazione tra mancanza di comunicazione efficiente a livello del network/rete cerebrale, la funzione cognitiva associata a questa rete e una specifica malattia neurodegenerativa, in cui le funzioni cognitive hanno un certo peso.
➗ Dai modelli matematici alle reti neurali
Il default mode network (DMN), ad esempio, è stato associato a processi cognitivi quali la memoria episodica, autobiografica e semantica. Pazienti con malattia di Alzheimer presenterebbero infatti danni di connettività proprio a carico delle regioni cerebrali coinvolte in questa rete1. Questo modello pone le basi sulla teoria dei grafi, un approccio matematico orientato allo studio di network complessi (quale è il cervello) dove una certa area cerebrale rappresenta un nodo (node) e gli archi (edges) tra un nodo e l’altro sono le connessioni.
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Lo stesso modello è stato recentemente sfruttato anche in ambito psicometrico23 dove è noto come “Teoria dei Network”.
Il contributo rivoluzionario di questi studi sta nel fatto di aver proposto un modello teorico alternativo per lo studio di alcuni costrutti psicologici come quello dell’intelligenza. Nello specifico anziché supporre l’esistenza di variabili latenti, cioè caratteristiche non direttamente osservabili, l’impalcatura del test è data dalle sole variabili direttamente osservabili, cioè i punteggi ottenuti nelle singole sottoscale.
Seguendo un approccio “comportamentista”, la correlazione tra gli item non sarebbe quindi spiegata da un fattore sovraordinato comune latente (ad es. il fattore g se si parla di intelligenza) ma dalle interazioni causali tra gli item del test.
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Grieder, M., Wang, D. J. J., Dierks, T., Wahlund, L.-O., & Jann, K. (2018). Default Mode Network Complexity and Cognitive Decline in Mild Alzheimer’s Disease. Frontiers in Neuroscience, 12, 770. https://doi.org/10.3389/fnins.2018.00770 ↩︎
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Kan, K.-J., de Jonge, H., van der Maas, H. L. J., Levine, S. Z., & Epskamp, S. (2020). How to Compare Psychometric Factor and Network Models. Journal of Intelligence, 8(4). https://doi.org/10.3390/jintelligence8040035 ↩︎
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McFarland, D. (2020). The Effects of Using Partial or Uncorrected Correlation Matrices When Comparing Network and Latent Variable Models. Journal of Intelligence, 8(1). https://doi.org/10.3390/jintelligence8010007 ↩︎
