Schizotypy, Alexithymia and Affect as predictors of Facial Emotion Recognition Capability using static and dynamic images

Mar Rus-Calafell, José Gutiérrez Maldonado, N. Frerich

Resumen


El objetivo principal del presente estudio es investigar la capacidad de predicción de los rasgos de esquizotípia y alexitímia, en combinación con la afectividad, de la habilidad de reconocimiento de emociones en una muestra de adultos sanos. Noventa y ocho pacientes sanos (N =98) fueron evaluados mediante la Escala de Alexitímia Toronto-20 (TAS-20), el Inventario de Sentimientos y Experiencias Oxford-Liverpool-Versión Reducida (O-LIFE-R), y la Escala de Afecto Positivo y Negativo (PANAS). Para la evaluación de la capacidad de reconocimiento de emociones a nivel facial, se utilizó un set validado de fotografías (imágenes estáticas) y caras en realidad virtual (imágenes dinámicas). Para el análisis correlacional de las variables de estudio se aplicó la prueba de correlación de Pearson; para el análisis de predicción de la capacidad de reconocimiento emocional se utilizó un modelo de regresión lineal en el que se incluyeron las variables derivadas de las escalas OLIFE-R, TAS-20 y PANAS. Los resultados mostraron la existencia de una relación significativa entre alexitímia, esquizotípia y afecto negativo; el modelo de regresión reveló una aportación significativa de la alexitímia y el afecto negativo en la predicción de los errores cometidos en la tarea de reconocimiento facial. El modelo predictivo propuesto fue válido para ambos tipos de presentación de las emociones (fotografías y caras virtuales). La inclusión de las caras virtuales surge como respuesta a la necesidad de considerar los personajes computarizados como nuevo material de evaluación y tratamiento para la investigación y psicoterapia en psicología.

Palabras clave


reconocimiento de emociones; esquizotípia; alexitímia; afectividad; realidad virtual

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