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Machine Learning Anwendungen in Psychotherapieforschung

Beteiligte Personen: Anna Georg, Oliver Evers, Max Zettl, Paul Schröder-Pfeifer

Machine Learning Ansätze für Psychotherapieforschung haben das Potential mittels statistischer Algorithmen multidimensionale Datensätze auf nicht-lineare Zusammenhänge und Interaktionen zu Untersuchen und dadurch generalisierbare Vorhersagen auf individueller Ebene zu generieren. Allerdings ist diese Art der Datenanalyse in der Psychotherapieforschung noch verhältnismäßig neu und es gibt daher noch wenig Wissen darüber, wie sich verschiedene Algorithmen und Validierungsprozeduren in Datensätzen unterschiedlicher Größe und Struktur verhalten. Um diese Lücke zu schließen verwenden wir am Institut für Psychosoziale Prävention Machine Learning in verschiedenen Projekten, von der Diagnostik von Persönlichkeitsstörungen bis zur Suche nach Risikovariablen für elterlichen Stress.

Laufzeit: 2017 – Fortlaufend