Cílem setkání je představit (dynamické) síťové modely jako alternativu k jiným psychometrickým přístupům, zejména teorii latentních proměnných. Obsahem přednášky bude kritika a nevýhody modelu společných příčin (latentních proměnných; "common cause model") a ilustrace toho, jak dynamické síťové modely umožňuje lépe popsat a vysvětlit etiologii a dynamiku psychických jevů, zejména v oblasti psychopatologie. Cílem setkání není naučit studující odhadovat vlastní síťové modely, ale poskytnout naprosté základy v této oblasti a umožnit jejich interpretaci. Výstupem setkání by mělo být pochopení základních principů a hlavně přínosů, které síťové modely nabízejí mainstreamové psychologii (a zejména psychopatologii). 

Hlavní témata přednášky

1. Common factor model, pozitivní manifold.
2. Empirická non-identifikace a ekvivalence modelů; interpretační rozdílnost jinak matematicky ekvivalentních modelů.
3. Parciální korelace, MRF (Markov random fields), Ising model.
4. Graf, Directed Acyclig Graphs (DAG): vrcholy a hrany (vážené, směrované).
5. Potřeba omezení nesignifikantní cest: pruning, lasso atd. (důležité je znát, proč se to dělá a co to je, nikoli konkrétní postupy). 
6. Mutualismus.
7. Souběžné (contemporaneous) vs. časové (temporal) modely. 
8. Populační data vs. časové řady (time series).
9. Small-worldness, clustery, centralita. 
10. Přemosťovací symptomy (bridge symptoms). 
11. Homeostáza. Typické rozdíly aktivovaných a neaktivovaných sítí. Psychopatologie jako hustota sítě.
12. Schopnost interpretovat jednoduchý (dynamický) síťový model.

Studijní zdroje

Povinný text je tentokrát jen jeden, je však možné jej nahradit recentnějším primerem od Borsbooma a kol. z roku 2021. Kromě toho však doporučuji alespoň nahlédnout do některého ze dvou doporučených zdrojů. Poskytuji další perspektivy, které se vám mohou v budoucnu hodit. Pokud by vás téma zaujalo, nabízím i sadu rozšiřujících zdrojů, ze které si lze vybrat podle svého zaměření. Další zajímavé zdroje jsou odkázané přímo z prezentace.  

Povinná literatura

1. Schmittmann, V. D., Cramer, A. O. J., Waldorp, L. J., Epskamp, S., Kievit, R. A., & Borsboom, D. (2013). Deconstructing the construct: A network perspective on psychological phenomena. New Ideas in Psychology, 31(1), 43–53. https://doi.org/10.1016/j.newideapsych.2011.02.007 

Doporučená literatura

Dva články se zaměřují na kritiku modelů latentních proměnných a argumentují ve prospěch síťových modelů (v určitých oblastech). Silně doporučuji nahlédnout alespoň do jednoho z nich:

2. Kan, K. J., van der Maas, H. L., & Levine, S. Z. (2019). Extending psychometric network analysis: Empirical evidence against g in favor of mutualism?. Intelligence, 73(January), 52-62.
   
3. van Bork, R., Epskamp, S., Rhemtulla, M., Borsboom, D., & van der Maas, H. L. (2017). What is the p-factor of psychopathology? Some risks of general factor modeling. Theory & Psychology, 27(6), 759-773.

Rozšiřující literatura

Teprve nedávno vyšla učebnice síťových modelů (v R), kterou editovala Adela Isvoranu a Sacha Empskamp. Doporučuji každému, kdo by se síťovými modely chtěl začít! 

• Isvoranu, A., Epskamp, S., Waldorp, S., & Borsboom, D. [eds.] (2022). Network Psychometrics with R: A Guide for Behavioral and Social Scientists. Routledge.

Alternativní zdroj k povinnému článku od Schmittmanna je úvod do síťových modelů od kolektivu autorů. Představuje hlavní koncepty a kromě uvedení do problematiky navíc nabízí i modernější pohledy a techniky, které Schmittmann neměl k dispozici:

• Borsboom, D., Deserno, M. K., Rhemtulla, M., Epskamp, S., Fried, E. I., McNally, R. J., ... & Waldorp, L. J. (2021). Network analysis of multivariate data in psychological science. Nature Reviews Methods Primers, 1(1), 1-18. https://doi.org/10.1038/s43586-021-00055-w

Článek Dennyho Borsbooma a Angelique Cramer by vám měl poskytnout víc vhledu do konceptuální stránky věci. Rovněž obsahuje hezké povídání o time-series, kterému pro účely Psychometriky dávám přednost před poměrně technickým textem Sachi Epskampa. Zkuste si v průběhu čtení uvědomit, jak lze argumentaci v článku rozšířit na psychologické networky mimo psychopatologii.

• Borsboom, D., & Cramer, A. O. J. (2013). Network Analysis: An Integrative Approach to the Structure of Psychopathology. Annual Review of Clinical Psychology, 9(1), 91–121. https://doi.org/10.1146/annurev-clinpsy-050212-185608 
  

Excelentní povídání Eiko Frieda o tom, jak ani networky psychologii nespasí, pokud není výzkum založen na silné teorii:

• Fried, E. I. (2020). Lack of Theory Building and Testing Impedes Progress in The Factor and Network Literature. Psychological Inquiry, 31(4), 271–288. https://doi.org/10.1080/1047840X.2020.1853461 

Riet van Bork a její kolegyně o tom, jak je vlastně výhodné faktorový model interpretovat kauzálně, pokud si to můžeme dovolit:

• Van Bork, R., Wijsen, L., & Rhemtulla, M. (2017). Toward a causal interpretation of the common factor model. Disputatio, 9(47), 581–601. https://doi.org/10.1515/disp-2017-0019

• Brandenburg, N., & Papenberg, M. (2022). Reassessment of innovative methods to determine the number of factors: A simulation-based comparison of exploratory graph analysis and next eigenvalue sufficiency test. Psychological Methods. https://doi.org/10.1037/met0000527 

Průběžná příprava

Sedmá průběžná příprava do kurzu PSYn4790 Psychometrika. Čekají vás dvě krátké otázky; první propojuje poslední dvě setkání (síťovou psychometriku a model hodnocení podle Lissitze a Samuelsen), druhá se zaměřuje už jen na síťové modely.