Categorizzazione
Per fare chiarezza tra i dati dell’esperienza e ridurre la complessità ambientale, ci serviamo di processi mentali in grado di registrare le informazioni che riceviamo dall’esterno, all’interno di costrutti organizzati. Questi costrutti, le categorie, assolvono la preziosa funzione di guidare il nostro comportamento, permettendoci di classificare nuove informazioni sulla base di quelle già acquisite e di integrare le nuove conoscenze con quanto abbiamo incontrato e elaborato in passato, rendendo così più semplici le interazioni col mondo. La categorizzazione è, quindi, quel fenomeno cognitivo complesso in cui entrano in gioco sia processi di acquisizione che di uso delle conoscenze.
Nel nostro laboratorio abbiamo studiato in che modo le informazioni disponibili durante il processo di categorizzazione vengono usate quando si adotta una modalità di rappresentazione analitica, cioè che considera separatamente le singole caratteristiche, oppure olistica, che invece rappresenta gli esempi nella loro globalità. Abbiamo studiato le modalità di categorizzazione analitica e olistica introducendo un paradigma in cui all’inizio si presentano degli esempi biased (in cui sono rese salienti caratteristiche non rilevanti) che poi vengono progressivamente eliminati.
In questo studio abbiamo introdotto un nuovo paradigma sperimentale, chiamato Active Feature Composition, che sostituisce il tradizionale compito di classificazione con un compito in cui si richiede di “costruire” attivamente gli esempi da testare combinandone le caratteristiche. Si tratta di un compito di produzione, in cui i partecipanti non devono classificare nuovi esemplari ma sono coinvolti attivamente nella produzione di item che ritengono appartenenti alle categorie apprese. La procedura è la seguente: alla fine del training, dopo l’osservazione di un insieme di casi particolari di una o più categorie, ai partecipanti viene richiesto di selezionare delle caratteristiche da un set contenente tutte le dimensioni possibili delle caratteristiche delle categorie apprese, per combinarle insieme e ottenere l’esempio completo. Una volta completata la combinazione, a ciascun esemplare deve essere assegnata un’etichetta categoriale, indicandone così la categoria di appartenenza.
Greco A., Moretti S. (2017) Use of evidence in a categorization task: analytic and holistic processing modes. Cognitive Processing, 18, 4, 431-446. DOI: 10.1007/s10339-017-0829-2
Prevenzione degli errori medici
Gli errori compiuti nell’ambito medico costituiscono uno dei problemi più importanti di competenza della psicologia cognitiva.
Secondo la concezione attuale, gli errori in medicina possono essere ricondotti a tre distinti elementi causali: cause remote, cause immediate e insufficienza o fallimento dei meccanismi che avrebbero dovuto impedire le conseguenze negative dell’errore (per es. mancata supervisione di un esperto durante una procedura terapeutica tecnica eseguita da un novizio, mancato controllo di una prescrizione..ecc).
Tra le cause remote di errore in medicina ci sono il carico di lavoro eccessivo, la supervisione inadeguata, la comunicazione carente tra gli operatori, competenza o esperienza inadeguate, l’ambiente di lavoro stressante.
Tra le cause immediate invece l’omissione di un intervento necessario, errori per scarsa attenzione, negligenza, violazioni di un procedimento diagnostico o terapeutico, difetto di conoscenza, insufficiente competenza clinica (il medico non sembra essere sufficientemente competente nell’acquisire i dati del paziente), inadeguata capacità di collegare i dati del paziente con le conoscenze acquisite.
La maggior parte degli incidenti in organizzazioni complesse è generato dall’interazione fra le diverse componenti del sistema: tecnologica, umana ed organizzativa.
All’inizio degli anni novanta lo psicologo James Reason ha spiegato efficacemente il problema degli errori nei sistemi complessi; il suo modello è utile per la comprensione delle complessità e disomogeneità intrinseche al sistema.
(Francesca Nati)
Gestione del cambio turno
La situazione di “passaggio delle consegne” tra medici o infermieri è molto frequente in tutte le attività che richiedono una presenza costante di personale, come è ovvio nel contesto sanitario. Il cambio turno (hand-off) pone problemi di comunicazione in un momento critico che è spesso causa di gravi errori.
Sistemi artificiali e modelli cognitivi per l'assistenza
L'aiuto alle persone bisognose di assistenza (anziani, disabili, portatori di psicopatologie) è un problema sociale sempre più importante. Ad esempio, con l'invecchiamento della popolazione, molti anziani sono costretti a vivere da soli in situazioni di salute e mentali precarie.
La tecnologia oggi offre, fra le varie possibilità, quella di affiancare la persona bisognosa con un assistente robotico, che interagisce con essa, ne controlla eventuali problemi, suggerisce informazioni, ricorda scadenze, ecc.
Per realizzare un tale progetto (che va sotto il nome di Ambient Assisted Living, cioè vita in ambiente assistito) non occorre soltanto compiere ricerche sul piano tecnologico (oggi molto avanzato) ma anche e soprattutto su quello psicologico. Occorre valutare l'accettabilità per una persona di convivere con una macchina, sia pure intelligente, e occorre comunque che il sistema sia in grado di capire quali sono i bisogni della persona. Ad esempio deve avere un "modello" della persona con cui deve interagire. In altre parole, il sistema deve essere sufficientemente flessibile da adattarsi alla persona.
Altre ricerche
Altre ricerche sono descritte nella pagina in inglese delle ricerche passate:
Rappresentazione delle azioni
Ragionamento diagrammatico
Symbol grounding e composizionalità
Presupposizioni e contesto
Processi analitici e olistici