Características de Complejidad de la Dinámica Afectiva y su Relación con el Bienestar Psicológico: Escalamiento Fractal, Biestabilidad y Transiciones de Estado

Abstract

El curso que siguen las emociones, los estados de ánimo y los sentimientos a lo largo del tiempo, conocido como dinámica afectiva, es fundamental para comprender el desarrollo de psicopatologías y el bienestar psicológico (Houben et al., 2015; Trull et al., 2015). Sin embargo, el uso indistinto de conceptos (Ekkekakis, 2012), la aplicación errónea o injustificada de modelos teóricos a la hora de medir la experiencia afectiva (Brose et al., 2020; LaRowe et al., 2024), o el solapamiento en las métricas e índices estadísticos (Bos et al., 2019; Dejonckheere et al., 2019; Koval et al., 2013), ha dado lugar a una serie de resultados contradictorios respecto a la relación entre dinámica afectiva y bienestar psicológico. El objetivo principal de esta tesis es profundizar en la naturaleza del patrón de fluctuaciones afectivas momento a momento y clarificar la relación de los cambios afectivos con el bienestar psicológico. La coexistencia de estudios que asocian el cambio afectivo con unos resultados de bienestar y salud pobres (p.ej., Gruber et al., 2013), con otras investigaciones que aportan evidencia del papel favorecedor de las fluctuaciones afectivas al ajuste y funcionamiento psicológico (p.ej., Waugh et al., 2011), genera una paradoja en torno al papel perjudicial o beneficioso de la variabilidad afectiva. De forma interrelacionada, un reciente meta-análisis (Dejonckheere et al., 2019) ha cuestionado el valor predictivo de una serie de índices y medidas de la dinámica afectiva en relación al bienestar psicológico, concluyendo que más allá de la media y la desviación estándar del afecto positivo y negativo, el resto de medidas no aportan información nueva ni son mejores predictores del bienestar psicológico. Esta tesis parte de la idea de que aplicar conceptos, modelos y técnicas del enfoque de los sistemas complejos puede ser una perspectiva alternativa que complemente el abordaje de estos resultados controvertidos, arrojando luz sobre la naturaleza de los patrones afectivos, y aportando índices y métricas novedosas y únicas en relación al bienestar psicológico. Para este fin, primero se revisó la literatura sobre el afecto, su dinámica, su relación con el bienestar psicológico y la aplicación del enfoque de sistemas complejos al estudio de los patrones afectivos, cuyos puntos clave se explican en el Capítulo 1. A continuación, se diseñó una herramienta personalizada (aplicación móvil) para la recogida de datos longitudinales intensivos de afecto, y se realizó un estudio que sirvió para su testeo. El desarrollo y la implementación de la herramienta se describen en el Capítulo 2. Para poner a prueba las hipótesis de partida, se llevaron a cabo tres estudios, diseñados siguiendo los principios de la evaluación ecológica momentánea (EMA), donde los participantes registraban su experiencia afectiva en diferentes momentos del día a través de una aplicación instalada en sus teléfonos móviles. La duración y la tasa de muestreo diaria fueron diferentes para cada estudio. La experiencia afectiva momentánea se evaluó a través de su dimensión básica de valencia o tono afectivo, mediante la pregunta “¿Cómo te sientes ahora mismo?” que se respondía a través de una escala visual analógica única bipolar de “muy mal” a “muy bien”. La primera idea explorada fue la presencia de variabilidad fractal en la dinámica afectiva. Este tipo de variabilidad caracteriza a los sistemas adaptativos complejos (CAS), confiriéndoles unas propiedades adaptativas “ideales” a las demandas del entorno. Se analizaron series temporales afectivas de dos estudios diferentes y se calculó el marcador de complejidad de escalamiento fractal, mediante los coeficientes de invarianza de escala y correlaciones a largo plazo. Los resultados mostraron que algunos participantes exhibían un patrón afectivo con características equiparables al patrón de variabilidad de un CAS, invarianza de escala y autocorrelaciones del tipo 1/f. Sin embargo, los resultados no ofrecieron evidencia acerca de asociaciones significativas entre el perfil de variabilidad fractal y los indicadores de bienestar incluidos en los estudios. La exploración de este marcador, la metodología empleada, los resultados obtenidos y las implicaciones de los hallazgos se describen en el Capítulo 3. El segundo marcador de complejidad explorado fue la multiestabilidad, según la cual en un sistema coexisten dos o más estados, con transiciones abruptas entre ellos. Se reconstruyeron los paisajes de estabilidad de las series temporales afectivas de tres estudios diferentes, donde cada estudio sirvió para replicar los resultados previos. Además, se desarrollaron diez nuevas métricas de cambio afectivo (affect shift metrics) a partir de las características de tiempo y magnitud de las transiciones entre estados. Los resultados revelaron la presencia de biestabilidad en la dinámica afectiva en un porcentaje significativo de todas las muestras analizadas. Estos hallazgos suponen un enriquecimiento en el modelado del espacio afectivo, al complementar la idea ampliamente extendida de la existencia de referencia basal única a la que el sistema afectivo tiende a volver tras una perturbación (Kuppens et al., 2010). Además, los resultados ofrecieron evidencia robusta acerca del valor predictivo de una de las métricas desarrolladas, el ratio de cambio afectivo de positivo a negativo (P2N-ASR) en relación a una serie de indicadores de bienestar psicológico. La simplicidad en el cálculo y la implementación de la métrica P2N-ASR, la pueden convertir en una herramienta útil en intervenciones diseñadas para conocer el bienestar de las personas de forma fácil y directa. En los Capítulos 4 y 5 se describe la exploración de este marcador, la metodología utilizada, los resultados obtenidos y las implicaciones de estos hallazgos. En conclusión, la presente tesis doctoral proporciona evidencia empírica sobre características de la dinámica afectiva poco o nada exploradas hasta el momento. Se abre un campo de investigación en el estudio de las fluctuaciones afectivas, basado en el análisis de los paisajes de estabilidad y la aplicación de las nuevas métricas de cambio afectivo, que puede resultar prometedor para el progreso de la ciencia afectiva. En el Capítulo 6 se discuten los resultados obtenidos de forma conjunta y se comentan posibles implicaciones y futuras líneas de investigación.