Disturbo da Stress Post-Traumatico: Utilizzo dell’indice TF-IDF e Machine Learning per rilevare la menzogna nel questionario IES-R

Veronica De Nardin

Sono Veronica De Nardin, mi sono laureata in Neuroscienze e Riabilitazione Neuropsicologica presso l’Università degli Studi di Padova con una tesi dal titolo “Disturbo da Stress Post-Traumatico: Utilizzo dell’indice TF-IDF e Machine Learning per rilevare la menzogna nel questionario IES-R” nell’anno accademico 2020/2021.

Il cervello: se lo coltivi funziona. Se lo lasci andare e lo metti in pensione si indebolisce. La sua plasticità è formidabile. Per questo bisogna continuare a pensare.

Rita Levi-Montalcini

100 miliardi di neuroni compongono un cervello umano adulto. 500 miliardi è il numero di sinapsi che collega tra loro i neuroni, circa 1000 volte superiore al numero di stelle nella Via Lattea.
Il cervello umano è come un’orchestra, composto da molteplici elementi che insieme creano una sinfonia. Tale sinfonia costituisce ciò che siamo, ciò che ogni essere umano è stato, è e diverrà.
Il cervello è considerato l’organo più complesso tra gli organi che compongono il corpo umano. Oltre ad essere il più complesso, è anche il più misterioso. Le neuroscienze si occupano di studiare le potenzialità e le funzionalità del cervello, non solo di quello umano ma anche di quello animale e sempre di più di quello artificiale, definito dai neuroscienziati “intelligenza artificiale”.
Una delle scoperte più innovative e affascinanti delle Neuroscienze è stata quella della plasticità neurale. In passato, infatti, si riteneva che il cervello fosse formato da strutture innate e immutabili, che il decadimento neurale fosse un processo inevitabile e protagonista sicuro della vecchiaia. Per riassumere: si credeva che il cervello subisse una perdita neurale continua e che i neuroni non potessero generarsi ex novo. Negli ultimi anni, invece, grazie allo sviluppo di tecnologie sempre più avanzate e di studi sempre più accurati, si è scoperto che il cervello è in grado di apprendere e di modificarsi anche durante la vecchiaia, che la nascita di neuroni si protrae per tutta l’esistenza dell’individuo, rendendo il cervello un organo estremamente adattabile agli eventi. Tale scoperta ha posto le basi della riabilitazione neuropsicologica, ovvero la scienza che studia ed applica le metodologie attraverso cui il cervello umano si riadatta in seguito a lesione cerebrale, naturale o acquisita, come un’ischemia cerebrale, un trauma cranico o dovuta ad una sindrome genetica.

Sono sempre stata affascinata dal cervello e dalle sue caratteristiche sia anatomiche che funzionali. Come detto in precedenza, il cervello è l’organo più complesso del corpo umano. La conseguenza diretta della sua complessità è il fatto che rimane, ad oggi, un mondo per lo più inesplorato e nuovo, in attesa di essere scoperto ed analizzato in ogni sua parte. 
Quando è stato il momento di scegliere quale facoltà universitaria frequentare, non ho avuto molti dubbi, sapevo che la mia strada sarebbe stata quella delle Neuroscienze. Se ripenso a quando mi sono iscritta all’università, vedo la me stessa di qualche anno fa, con la curiosità nello zaino e le mille domande nella testa. Riuscirò a percorrere questo percorso? Dove arriverò? Sarò soddisfatta di quello che incontrerò in questi anni? 
Ora, a distanza di un po’ di tempo e con qualche conoscenza in più, posso affermare che quando ciò che si studia è anche ciò che appassiona, si è sempre nel posto giusto. 

Le Neuroscienze sono articolate in numerose e differenti branche, alcune di queste sono: la psicobiologia, le neuroscienze cognitive, la neuropsicologia, le neuroscienze forensi, ecc. 
La mia tesi appartiene al ramo delle neuroscienze forensi, ovvero la scienza che studia la relazione tra correlati neurali e concetti giuridici. Alcuni esempi ne sono: il vizio di mente, l’idoneità alla testimonianza e la simulazione, quest’ ultima argomento su cui si è articolata la mia ricerca.
Nel Manuale Diagnostico e Statistico dei Disturbi Mentali, il DSM-5 (American Psychiatric Association, 2013), la simulazione assume tale definizione: “La presentazione o produzione volontaria di sintomi psichici o fisici esagerati. I sintomi sono prodotti per perseguire uno scopo che è riconoscibile attraverso la comprensione della situazione dell’individuo piuttosto che attraverso la sua psicologia”.
Negli ultimi 30 anni si è assistito ad un progressivo e costante interesse da parte dei ricercatori per il costrutto della simulazione, specialmente nell’ambito della neuropsicologia forense. Se si considera il periodo 1990-2000, le maggiori riviste di neuropsicologia forense hanno pubblicato 120 lavori sulla simulazione su un totale di 139, ovvero l’86 %. Uno dei motivi principali dell’aumento di interesse nei confronti di tale tematica è la presenza sempre più marcata della simulazione in ambito medico-legale. Nel 1994, è stata stimata la prevalenza generale di simulazione in setting forensi e in setting clinici, corrispondente rispettivamente al 15,7% e al 7,4%. Sebbene in letteratura siano presenti molteplici studi che cercano di quantificare la presenza della simulazione in ambito forense ed assicurativo, è importante sottolineare che stimarne la precisa prevalenza non è sicuramente facile.
In primo luogo, essa sarà sempre una sottostima del fenomeno in quanto non è possibile risalire alla percentuale di simulatori che non sono stati riconosciuti come tali. Un secondo motivo è costituito dalla scelta da parte dei ricercatori di focalizzarsi solamente su una parte del costrutto di simulazione, tralasciando gli altri significati.
Per questo motivo, la stima della prevalenza della simulazione fa riferimento solamente alla percentuale di casi di produzione intenzionale di sintomi fisici e psicologici falsi e non all’esagerazione, accentuazione o prolungamento dei tali. Infine, un’ulteriore problematica riguarda il fatto che la probabilità di simulazione e accentuazione è anche in funzione di quanto i sintomi siano “intuitivi”.
Ad oggi, uno dei disturbi mentali più simulati in ambito forense è il Disturbo Post-Traumatico da Stress (PTSD). Ciò avviene in quanto la diagnosi del disturbo post-traumatico da stress si basa da un lato sulla descrizione soggettiva dell’evento traumatico fornita dal singolo individuo, dall’altro sulla sintomatologia riportata dallo stesso. Tali fattori comportano una difficoltà da parte del clinico nell’effettuare la diagnosi del disturbo, anche perché la soggettività che lo contraddistingue lo rende una condizione che può essere simulata facilmente, motivo per il quale è di estrema importanza conoscere la fenomenologia di un PTSD genuino e gli indicatori che suggeriscono la possibilità che un soggetto stia simulando. Ad oggi, non esiste una stima della prevalenza dei casi di simulazione del PTSD, pur sapendo che tale disturbo è tra quelli più simulati sia in contesti clinici, sia in quelli forensi, come riportato in precedenza, il tutto spesso con lo scopo di ottenere risarcimenti o benefici derivanti da un’ipotetica diagnosi.
Alla luce di ciò, diventa di primaria importanza avvalersi di strumenti efficaci per la detezione della simulazione del disturbo, che attualmente si basa o sull’utilizzo di scale di controllo specifiche inserite in test psicometrici, come la fake bad nell’MMPI-2, oppure su test specifici per la valutazione del PTSD, in grado di cogliere anche la simulazione o l’esagerazione di tale patologia (come il Trauma Symptom Inventory – TSI). In entrambi i casi, tuttavia, viene misurata solamente l’attitudine generale dell’individuo a simulare, ma senza indicazioni specifiche sugli item simulati.
L’obiettivo della mia ricerca è stato, quindi, quello di valutare l’efficacia di due tecniche innovative, ovvero il Term Frequency – Inverse Document Frequency – TF-IDF ed il modello di Machine Learning Self-Attention Based Autoecoders – SABA, mutuate da differenti contesti scientifici, in grado di cogliere i singoli item oggetto di simulazione all’interno di un test. 

Il TF-IDF ed il SABA possono essere applicati a qualsiasi tipo di test, in quanto operano sulle singole risposte di un questionario. Nelle analisi tradizionali, risposte identiche di due soggetti allo stesso item vengono valutate in ugual modo; al contrario, con il TF-IDF, due risposte uguali (di due partecipanti diversi) alla stessa domanda possono dar luogo a valutazioni diverse a seconda sia delle risposte di altri partecipanti agli stessi item, sia delle risposte di ciascun soggetto ad altre domande del questionario. In altre parole, il TF-IDF aggrega in un’unica misura sia la distribuzione delle risposte di un gruppo ad un determinato item, sia lo stile di risposta del soggetto in esame (ad esempio, con quale frequenza seleziona una determinata risposta anche in altre domande).

Nello specifico, si ricavano dei valori soglia di TF-IDF per singolo item oltre i quali è probabile che l’individuo stia simulando, valori che sono ottenuti confrontando le risposte agli stessi item fornite da un gruppo di partecipanti in una condizione onesta (con la verifica preliminare che essi non superino il cut-off specifico del test in esame). 
L’applicazione del SABA, invece in contesti reali come quello forense, è particolarmente vantaggiosa in quanto, basandosi su un set di risposte oneste, non è necessario raccogliere un campione significativo e valido di risposte ingannevoli, le quali sono utilizzate solo per validare la performance dell’approccio proposto.
Le tecniche descritte sopra sono state applicate al questionario IES-R, costituito da 22 item, che i partecipanti alla ricerca sono stati chiamati a compilare in una duplice versione, dapprima onesta (H) ed in seguito simulando un PTSD (D).

I risultati della ricerca hanno confermato la validità di entrambe le tecniche di detezione della simulazione descritte precedentemente, confermando la loro efficacia ed innovazione. Andranno eseguite ulteriori ricerche per confermare ed ampliare i risultati ottenuti in questo studio, verificando anche come tali tecniche rispondano correttamente se applicate a casi forensi reali.

Potete contattarmi all’indirizzo vero.denardin@gmail.com
A presto!

Veronica De Nardin

Credits: Image by GarryKillian on Freepik

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