SCH: INT: Collaborative Research: Dyadic Behavior Informatics for Psychotherapy Process and Outcome

SCH:INT:合作研究:心理治疗过程和结果的二元行为信息学

基本信息

  • 批准号:
    1722897
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 33.45万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2017
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2017-09-01 至 2022-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Using multimodal indicators, this project will develop a novel computational framework that models individual and interpersonal behavior in relation to process and outcomes in psychotherapy and other interpersonal contexts. The unique aspect of the project is the explicit joint and dyadic modeling of individuals' multimodal behaviors to holistically understand the system of the dyad. This research will pave the way to a better understanding of the dyadic behavior dynamics in psychotherapy and beyond. The project will build the computational foundations to predict process and outcomes, and more broadly inform behavioral science: The project will (1) contribute to knowledge about the psychotherapeutic process by identifying and characterizing behavior indicators with respect to process and outcome measures; (2) deepen our understanding of dyadic coordination dynamics that contribute to strong working alliance between clients and therapists; (3) make available to the research and clinical communities the Dyadic Behavior Informatics framework and Behavior Indicator Knowledgebase for use in other settings; and (4) establish the foundation for novel education and training materials and interventions. The knowledge and computational tools developed as part of this project will impact computing and behavioral science and applied domains more broadly. This project will advance understanding of dyadic behavioral dynamics by developing computational representations that can model fine-grained dyadic coordination between individuals and new algorithms that can model multi-level dynamics. Central to this research effort is the creation of the Behavior Indicator Knowledgebase (BIK) that will summarize discovered knowledge about significant and validated dyadic behavior indicators. While this work could have profound impact on behavioral and social science as a whole, the project specifically focuses on understanding the dynamics that predict process and outcome variables in psychotherapy. The project identifies five fundamental research challenges and presents a plan to address them directly: (1) Acquire a large, dyadic, and multimodal dataset of 64 patients with distress disorders seen over 8 psychotherapy sessions; (2) Create multimodal behavior indicators which can model the within session dynamics of the client or therapist; (3) Develop new dyadic behavior indicators that explicitly model the client-therapist coordination, (4) Develop abstract dyadic behavior representations that can learn the fine-grained dynamics between client and therapist behaviors; and, (5) Validate the computational representations (embeddings) and prediction models by assessing their impact on the predictive power of process and outcome measures in psychotherapy and assess generalizability beyond psychotherapy.
使用多模态指标,该项目将开发一个新的计算框架,在心理治疗和其他人际环境中,对个人和人际行为与过程和结果的关系进行建模。该项目的独特之处在于对个体的多模态行为进行明确的联合和二元建模,以全面了解二元系统。这项研究将为更好地理解心理治疗及其他领域的二元行为动力学铺平道路。该项目将建立预测过程和结果的计算基础,并更广泛地告知行为科学:该项目将(1)通过识别和描述过程和结果测量方面的行为指标,有助于了解心理治疗过程;(2)加深我们对二元协调动力学的理解,有助于客户和治疗师之间的强大工作联盟;(3)向研究和临床社区提供二元行为信息学框架和行为指标知识库,以供在其他环境中使用;以及(4)为新型教育和培训材料和干预措施奠定基础。作为该项目的一部分开发的知识和计算工具将更广泛地影响计算和行为科学以及应用领域。该项目将通过开发可以模拟个体之间细粒度二元协调的计算表示和可以模拟多层次动态的新算法来促进对二元行为动态的理解。这项研究工作的核心是创建行为指标知识库(BIK),它将总结发现的关于重要和有效的二元行为指标的知识。虽然这项工作可能对整个行为和社会科学产生深远的影响,但该项目特别关注理解预测心理治疗过程和结果变量的动态。该项目确定了五个基本的研究挑战,并提出了一个计划,以解决他们直接:(1)获得一个大型的,二元的,多模式的数据集,64例患者的痛苦障碍,看到超过8个心理治疗会议;(2)创建多模式的行为指标,可以模拟内会话动态的客户端或治疗师;(3)开发新的二元行为指标,明确模拟来访者-治疗师协调。(4)开发抽象的二元行为表征,可以学习来访者和治疗师行为之间的细粒度动态;以及(5)通过评估计算表征(嵌入)和预测模型对心理治疗过程和结果测量的预测能力的影响来验证计算表征(嵌入)和预测模型,并评估心理治疗之外的可推广性。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Boosting Dialog Response Generation
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2019-07
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Wenchao Du;A. Black
  • 通讯作者:
    Wenchao Du;A. Black
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  • DOI:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Wenchao Du;A. Black
  • 通讯作者:
    Wenchao Du;A. Black
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  • 通讯作者:
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  • 财政年份:
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知道了