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EV0452
Entropía simbólica y desorganización de las redes semánticas: un enfoque computacional de la coherencia cognitiva en los modelos psiquiátricos
SYMBOLIC ENTROPY AND SEMANTIC NETWORK DISORGANIZATION: A COMPUTATIONAL APPROACH TO COGNITIVE COHERENCE IN PSYCHIATRIC MODELS
Sunan: Demetrios C. Agourakis
Ülke: Brazil
Kurum: Pontifical Catholic University of São Paulo, Biomaterials and Regenerative Medicine
Mientras que la entropía local de un solo paso no detecta los cambios en la topología relacional, la entropía de varios pasos y el agrupamiento sí los captan; por tanto, la entropía debe interpretarse junto con la topología.
El objetivo fue comprobar, en una red de asociaciones de palabras, si la entropía puede distinguir los cambios en la topología relacional de los cambios en la fuerza de las asociaciones existentes; su relevancia psiquiátrica sigue siendo una hipótesis. Las fuerzas de la primera respuesta (R1) de SWOW-EN18 se filtraron con un umbral de 0,06, se seleccionaron las 500 palabras más frecuentes, se excluyeron los autoenlaces y se fusionaron los enlaces duplicados conservando la fuerza máxima; la red dirigida resultante contenía 467 palabras y 847 enlaces, con 448 palabras que presentaban asociaciones salientes y 19 nodos sumidero (sink). Como perturbaciones controladas, se aplicaron, con 50 semillas (seed), 0, 0,25, 1 y 5 intercambios dobles de aristas aceptados por enlace original; los intercambios preservaron el grado de entrada y de salida de cada nodo, así como el multiconjunto de pesos salientes. El recableado aumentó la entropía de los puntos de llegada a tres pasos (H3) y redujo el agrupamiento, mientras que la entropía local de un solo paso (H1) se mantuvo constante por diseño: H1 pasó de un valor inicial de 0,684 bits a 0,684 ± 0,000 bits con 5 intercambios por enlace, H3 pasó de 1,692 bits a 2,112 ± 0,042 bits y el coeficiente de agrupamiento dirigido C pasó de 0,0981 a 0,0042 ± 0,0015. En la condición final, H3 aumentó 0,420 bits (24,8 %), mientras que C disminuyó un 95,7 %; estos efectos describen la red perturbada, no una población clínica. En el control de los pesos, el aplanamiento de las distribuciones salientes elevó H1 de 0,684 bits a 0,758 bits, mientras que C se mantuvo en 0,0981; este aumento es una consecuencia estructural de la uniformización y no indica desorganización. Los autores señalan que la entropía local puede no detectar los cambios topológicos y que la distribución de varios pasos y el agrupamiento aportan una descripción estructural adicional, pero que ninguna de estas medidas, por sí sola, permite determinar la coherencia cognitiva ni la psicopatología. Las limitaciones son el uso de una única red en inglés filtrada mediante un umbral y de un horizonte fijo de tres pasos, así como la ausencia de pruebas de sensibilidad al umbral, al idioma y al horizonte; la utilidad clínica requiere datos de habla independientes y controles del tamaño, la densidad y la longitud del discurso.
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APA 7: Agourakis, D. C., & Gerenutti, M. (2026, September 23-26). Symbolic entropy and semantic network disorganization: a computational approach to cognitive coherence in psychiatric models [E-poster]. 26th WPA World Congress of Psychiatry (WCP 2026), Stockholm, Sweden. https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/2205
Vancouver: Agourakis DC, Gerenutti M. Symbolic entropy and semantic network disorganization: a computational approach to cognitive coherence in psychiatric models [e-poster]. 26th WPA World Congress of Psychiatry (WCP 2026); 2026 Sep 23-26; Stockholm, Sweden. Available from: https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/2205
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