
El modelo de los Cinco Grandes se ha considerado una referencia para el estudio de la personalidad humana. Se trata de los siguientes rasgos: responsabilidad, amabilidad, neuroticismo, apertura a la experiencia y la extroversión.
En ese sentido, un estudio de científicos de la Universidad de Vanderbilt, Estados Unidos, analizó un modelo diferente.
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El estudio, publicado en el European Journal of Personality, consiste en la identificación de una jerarquía más extensa que la propuesta por los Cinco Grandes.
La investigación, liderada por Alexander Christensen, profesor adjunto de psicología y desarrollo humano en el Vanderbilt Peabody College de educación y desarrollo humano, postuló que la estructura de los Cinco Grandes ha sido un modelo culturalmente sólido y predictivo de la personalidad, pero cree que se puede mejorar utilizando métodos avanzados de ciencia de datos.
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Utilizando el análisis de grafos taxonómicos, los investigadores de la Universidad de Vanderbilt mapearon la personalidad desde sus elementos más básicos, lo que les permitió investigar nuevos metarasgos y rasgos, según publicaron.
Entre los nuevos rasgos propuestos se encuentran la sociabilidad, la integridad y la impulsividad.
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Según divulgaron estos científicos, tradicionalmente, la medición de la personalidad se ha realizado mediante un enfoque de arriba hacia abajo, partiendo de los grandes rasgos y descendiendo hacia características más específicas. Siempre de acuerdo con esta investigación, este método puede pasar por alto relaciones estadísticas importantes entre los ítems individuales de las encuestas, que son fundamentales para construir taxonomías de personalidad sólidas.
En la publicación, los autores escribieron: “Describir y comprender la estructura de la personalidad es fundamental para predecir y explicar el comportamiento humano. Investigaciones recientes exigen que grandes conjuntos de ítems de personalidad se analicen de abajo a arriba, ya que el análisis a nivel de ítem puede revelar diferencias significativas que a menudo quedan ocultas por la agregación”.
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“Describir la estructura de la personalidad es importante para comprender por qué las personas hacen lo que hacen. Los enfoques convencionales a menudo se basan en el análisis de estructuras preestablecidas (como por ejemplo, facetas), tomándolas al pie de la letra, para analizar hasta y más allá de los Big Five”, sumaron.
Análisis de grafos taxonómicos y nuevos rasgos de personalidad

El estudio de la Universidad de Vanderbilt introduce el análisis de grafos taxonómicos (TGA, por sus siglas en inglés) como una herramienta para construir la estructura de la personalidad desde abajo hacia arriba.
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A diferencia del enfoque tradicional, el TGA permite que las relaciones entre elementos, facetas y rasgos emerjan de manera empírica, basándose en conexiones estadísticas directas, tal como plantearon en esta investigación.
En ese sentido, en la nueva estructura taxonómica IPIP-NEO de tres niveles del equipo de investigación, encontraron tres metarasgos (estabilidad, plasticidad y la nueva desinhibición), seis rasgos (neuroticismo, responsabilidad, apertura y tres nuevos: sociabilidad, integridad e impulsividad) y 28 facetas. Según los investigadores, este enfoque ofrece una representación más precisa y detallada de la personalidad humana.
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De todos modos, llamaron a seguir investigando la temática para ahondar en posibles implicaciones para este campo profesional.
Bajo estos preceptos, Christensen valoró: “Más allá de la personalidad, creo que este enfoque de abajo hacia arriba podría tener un impacto en cómo desarrollamos clasificaciones de la psicopatología”.
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Aplicaciones en psicopatología y la investigación clínica

Para los autores, las implicaciones de este nuevo enfoque trascienden el ámbito del estudio de la personalidad. Christensen consideró que, en un futuro, el análisis de grafos taxonómicos podría aportar a la manera en que se clasifican y diagnostican los trastornos de salud mental.
Como ejemplo, el científico señaló que los diagnósticos de depresión y ansiedad, que suelen presentarse juntos pero se consideran entidades separadas, podrían reinterpretarse. El desarrollo de este trabajo fue posible gracias a un enfoque colaborativo que integró conocimientos teóricos y metodologías cuantitativas.
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Christensen atribuyó el éxito del estudio a la “ciencia de equipo”, destacando la colaboración entre Andrew Samo, autor principal, y los distintos equipos involucrados. Según el investigador, la combinación de perspectivas teóricas y herramientas avanzadas de ciencia de datos permitió alcanzar resultados que no habrían sido posibles de otra manera, un ejemplo de cómo la cooperación interdisciplinaria puede impulsar la innovación científica.
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