Percepciones y uso de la inteligencia artificial como herramienta en la evaluación de trastornos psicológicos

datacite.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_f1cf
dc.contributor.advisorMartínez Banfi, Martha
dc.contributor.authorOrtiz Ferrer, Camilo Andrés
dc.contributor.authorSaucedo Reyes, María Fernanda
dc.date2050-12-30
dc.date.accessioned2024-07-16T14:30:08Z
dc.date.available2024-07-16T14:30:08Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractLa inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta fundamental en el diagnóstico de trastornos psicológicos, como la depresión y la ansiedad, a través del análisis de datos clínicos y del comportamiento en línea. Este estudio examina cómo la IA mejora la precisión del diagnóstico y explora sus contribuciones a la psicología. Desde los primeros experimentos, como 'Eliza', hasta los modelos de aprendizaje automático y el monitoreo continuo, la IA ha transformado la forma en que abordamos la salud mental. La intersección de la IA y la psicología ha avanzado significativamente, lo que ha permitido a psicólogos y neurocientíficos desarrollar teorías influyentes sobre la mente y el cerebro. Este análisis se basa en una revisión de la literatura teórica, destacando cómo la IA ha permitido modelos más precisos y eficaces en el diagnóstico de trastornos psicológicos. Sin embargo, a pesar de estos avances, la integración total de la IA en la terapia y el diagnóstico psicológico aún enfrenta resistencia. Este estudio subraya la necesidad de comprender en profundidad las contribuciones y posibilidades de la IA en el campo de la psicología.spa
dc.description.abstractThe artificial intelligence (AI) has emerged as a fundamental tool in the diagnosis of psychological disorders, such as depression and anxiety, through the analysis of clinical data and online behavior. This study examines how AI enhances diagnostic accuracy and explores its contributions to psychology. From the early experiments, such as 'Eliza,' to machine learning models and continuous monitoring, AI has transformed the way we approach mental health. The intersection of AI and psychology has advanced significantly, enabling psychologists and neuroscientists to develop influential theories about the mind and the brain. This analysis is based on a theoretical literature review, highlighting how AI has enabled more precise and effective models in the diagnosis of psychological disorders. However, despite these advancements, the full integration of AI into therapy and psychological diagnosis still faces resistance. This study underscores the need to thoroughly understand the contributions and possibilities of AI in the field of psychology.eng
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12442/14843
dc.language.isospa
dc.publisherEdiciones Universidad Simón Bolívarspa
dc.publisherFacultad de Ciencias Jurídicas y Socialesspa
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateseng
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/
dc.subjectInteligencia artificialspa
dc.subjectDetecciónspa
dc.subjectDiagnosticospa
dc.subjectTrastornos psicológicosspa
dc.subjectSalud mentalspa
dc.subject.keywordsArtificial intelligenceeng
dc.subject.keywordsDetectioneng
dc.subject.keywordsDiagnosiseng
dc.subject.keywordsPsychological disorderseng
dc.subject.keywordsMental healtheng
dc.titlePercepciones y uso de la inteligencia artificial como herramienta en la evaluación de trastornos psicológicosspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/other
dc.type.spaTrabajo de grado - pregrado
dcterms.referencesBauer, M., Montes, J. M., Montagne, A. C., Amaral, C., Talarico, L., Soares, M., & Peppe, A. (2022). Inteligencia artificial y trastornos neuropsicológicos: una revisión crítica. Revista de Neuropsicología Clínica, 37(2), 91-108.spa
dcterms.referencesBaños, R. M., Espinoza, M., García-Palacios, A., Cervera, J. M., Esquerdo, G., Barrajón, E., & Botella, C. (2013). Aplicación de realidad virtual inmersiva y remota para el tratamiento psicológico de la depresión. Revista de Comportamiento Cognitivo y Terapia Experimental, 31(4), 658-673.spa
dcterms.referencesBarrera, A. J., Torres, L. D., & Muñoz, R. F. (2019). Prevención indicada de la depresión a través de internet para hispanos: Oportunidades para el uso de la inteligencia artificial. Revista Puertorriqueña de Psicología, 30Jenstad, L. M., & Cabello, M. (2017). La promesa de la inteligencia artificial para aumentar la eficacia de los tratamientos psicológicos. Revista de Psicología Anormal, 126(1), 1-13.spa
dcterms.referencesBeam, A. L., Walenski, M., Adam, M., Cabral, C., Verdi, M., & Schulz, R. T. (2020). El potencial de la inteligencia artificial para mejorar el diagnóstico y la evaluación del trastorno del espectro autista. Revista de la Asociación Americana de Psiquiatría Infantil y Adolescente, 59(12), 1633-1645.spa
dcterms.referencesCabanelas Omil, J., (2019). Inteligencia artificial ¿Dr. ¿Jekyll o el Sr. Hyde? . Mercados y Negocios, (40),5-22.spa
dcterms.referencesCearns, M., Hahn, T., & Baune, B. T. (2019). Recomendaciones para el uso responsable de la inteligencia artificial en la atención de la salud mental. Revista Europea de Psicología Clínica, 29(1), 12-23.spa
dcterms.referencesChawla, S., Goldbaum, J., Ghio, A., & Cashy, J. (2022). Algoritmos de aprendizaje automático para la detección temprana de trastornos del desarrollo en niños: una revisión sistemática. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 63(4), 412-431.spa
dcterms.referencesChung, C., & Pennebaker, J. W. (2007). The psychological functions of function words. Social Communication, 343-359.eng
dcterms.referencesCummins, N., Scherer, S., Krajewski, J., Schnieder, S., Epps, J., & Quatieri, T. F. (2015). A review of depression and suicide risk assessment using speech analysis. Speech Communication, 71, 125-149.eng
dcterms.referencesDurstewitz, D., Koppe, G., & Meyer-Lindenberg, A. (2019). Deep neural networks in psychiatry. Molecular psychiatry, 24(11), 1583-1598.eng
dcterms.referencesDwyer, D. B., Falkai, P., & Koutsouleris, N. (2020). Máquinas que aprenden: revisión de la tecnología de machine learning y sus aplicaciones en el contexto de la atención, la neurobiología y la investigación psiquiátrica. Psiquiatría Biológica, 52(5), 576-590.spa
dcterms.referencesElvevåg, B., Foltz, P. W., Weinberger, D. R., & Goldberg, T. E. (2007). Quantifying incoherence in speech: An automated methodology and novel application to schizophrenia. Schizophrenia Research, 93(1-3), 304-316.eng
dcterms.referencesEzquerra,L., Counsell, A., Quintana, D. S., Ecker, C., & Klein, J. (2020). Inteligencia artificial y trastornos psiquiátricos: hacia una aplicación clínica. Revista Australiana y Neozelandesa de Psiquiatría, 54(10), 1007-1020.spa
dcterms.referencesFaurholt-Jepsen, M., Busk, J., Frost, M., Vinberg, M., Christensen, E. M., Winther, O., ... & Kessing, L. V. (2019). Voice analysis as an objective state marker in bipolar disorder. Translational Psychiatry, 9(1), 1-11.eng
dcterms.referencesFernández, A., García, S., Luengo, J., Herrera, F., & Cordon, O. (2019). Aplicación de sistemas inteligentes para el diagnóstico de trastornos mentales: Una revisión sistemática. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, 22(1), 7-22.spa
dcterms.referencesFitzpatrick, K. K., Darcy, A., & Vierhile, M. (2017). Delivering cognitive behavior therapy to young adults with symptoms of depression and anxiety using a fully automated conversational agent (Woebot): A randomized controlled trial. JMIR Mental Health, 4(2), e19.eng
dcterms.referencesFraiwan, L., AlKhateeb, H. M., Mashagba, N. A., Almahaireh, S. O., & Zhou, J. (2020). Detección y seguimiento del estado mental a través del análisis de dispositivos móviles y computadoras utilizando técnicas de aprendizaje automático. Personalidad y Diferencias Individuales, 157, 109811.spa
dcterms.referencesEl papel de la inteligencia artificial en la evaluación y el tratamiento de los trastornos psiquiátricos: una revisión sistemática. Fronteras en psiquiatría, 12, 741191.spa
dcterms.referencesGraham,S., Depp, C., Lee, E. E., Nebeker, C., Tu, X., Kim, H. M., & Jeste, D. V. (2020). Inteligencia artificial para la supervisión y el manejo del trastorno bipolar: una revisión narrativa sistemática. Revista de Bipolares, 22(6), 512-523.spa
dcterms.referencesHidalgo-Mazzei, D., & Young, A. H. (2021). Uso de algoritmos de aprendizaje automático para la detección temprana de episodios maníacos en el trastorno bipolar. Revisión de Trastornos Afectivos, 292, 348-358.spa
dcterms.referencesHoexter, M. Q., Miguel, E. C., Diniz, J. B., Shavitt, R. G., Busatto, G. F., & Sato, J. R. (2013). Predicting obsessive-compulsive disorder severity combining neuroimaging and machine learning methods. Journal of Affective Disorders, 150(3), 1083-1086.eng
dcterms.referencesIenca, M., Fabrice, J., Elger, B., Caon, M., Pappagallo, A. S., Kressig, R. W., & Wangmo, T. (2018). Inteligencia artificial para el diagnóstico y el pronóstico en la atención médica. Revista de Ética y Deontología Médica, 2(1), 1-24.spa
dcterms.referencesIniesta, R., Crinion, J., Pigueras, A., Boulay, A. G., Borissova, A., Atam, E., y Saatchi, S. (2022). Aplicaciones de la inteligencia artificial en psiquiatría: una revisión sistemática de la literatura. Psiquiatría Biológica, 108, 100-108.spa
dcterms.referencesJacobson, N. C., & Truax, D. D. (2021). Inteligencia artificial y psicología clínica: una introducción al uso de máquinas de aprendizaje en la investigación y la práctica clínica. Revisiones clínicas en psicología, 22(1), 37-54.spa
dcterms.referencesJongsma, K. R., & van de Leemput, I. A. (2021). Hacia una psicología basada en la inteligencia artificial: oportunidades y desafíos éticos. Revista Internacional de Psicología Clínica, 58(2), 155-170.spa
dcterms.referencesKalmady,S. V., Venkatasubramanian, G., & Arasappa, R. (2018). Aplicaciones de la inteligencia artificial en la psiquiatría: una visión general. Revista India de Psiquiatría, 60(Supl. 4), S447-S452.spa
dcterms.referencesLattie, E. G., Adkins, E. C., Winquist, N., Stiles-Shields, C., Wafford, Q. E., & Graham, A. K. (2019). Terapias digitales para el tratamiento de trastornos alimentarios: una revisión sistemática. Revista de Trastornos Alimentarios, 53(6), 451-467.spa
dcterms.referencesLeslie, D., Pickett, J., Petrie, M., Millham, R., & Dudley, D. (2022). Aplicación de técnicas de aprendizaje automático para la detección temprana de ideación suicida a través de redes sociales y datos clínicos. Revista de Salud Conductual, 49(1), 1-12.spa
dcterms.referencesLoo, H. S., & Sim, K. Y. (2019). Evaluación de la viabilidad de la inteligencia artificial en el cribado y diagnóstico de trastornos depresivos. Revista Internacional de Psiquiatría Ambiental y Clínica, 46(2), 159-174.spa
dcterms.referencesLuxton, D. D. (2014). Recomendaciones para el uso de la inteligencia artificial en la atención de salud mental y el bienestar. Inteligencia Artificial en Medicina, 20(2), 141-151.spa
dcterms.referencesMargarita, C. S. G. (2022). Estudio documental sobre influencia de la inteligencia artificial en la psicología.spa
dcterms.referencesMartinez-Martin, N., & Kreitmair, K. (2022). La inteligencia artificial en la psicología clínica: implicaciones éticas y futuras direcciones. Revista de psicología clínica, 78spa
dcterms.referencesMiner,A.S., Milstein, A., Schueller, S., Baughdad, R., Muench, F. y De Raedt, R. (2016). Tecnologías móviles para monitorear el estado de ánimo y la adherencia a la salud mental: una revisión de la evidencia actual. Revista Internacional de Tecnología de Información en Biología y Salud, 4(2), 100-116.spa
dcterms.referencesMontes, A., & García, J. A. (2020). Aplicaciones de la inteligencia artificial en el tratamiento psicológico de los trastornos de ansiedad: una revisión sistemática. Revista Iberoamericana de Psicología, 43(2), 63-74.spa
dcterms.referencesObermeyer, Z., Powers, B., Vogeli, C., & Mullainathan, S. (2019). Diseccionar las prioridades éticas para el uso de inteligencia artificial en salud. The New England Journal of Medicine, 380(6), 482-490.eng
dcterms.referencesParra, M. A., Butler, S., McGeown, W. J., Brown Nicholls, L. A., & Robertson, D. J. (2019). Globalizing strategies to open educational resources (OER) supporting multiculturalism. In Open Education: International Perspectives in Higher Education (pp. 287-300). Open Book Publishers.eng
dcterms.referencesParra-Garrido, F., & Ruiz-Díaz, E. (2022). Sistemas de inteligencia artificial para el diagnóstico de trastornos psicológicos: una revisión sistemática. Revista Latinoamericana de Psicología, 54(1), 29-44.spa
dcterms.referencesParui, S., Samanta, D., Chakravorty, N., Ghosh, U., & Rodrigues, J. J. P. C. (2023). Artificial intelligence and sensor-based autism spectrum disorder diagnosis using brain connectivity analysis. Computers & Electrical Engineering, 108, 108720.eng
dcterms.referencesParsons, T. D., & Rizzo, A. A. (2008). Affective outcomes of virtual reality exposure therapy for anxiety and specific phobias: A meta-analysis. Journal of Behavior Therapy and Experimental Psychiatry, 39(3), 250-261.eng
dcterms.referencesPetersen, I. E., Lund, J. F., & Larsson, H. (2020). Predicción de trastornos mentales utilizando datos de redes sociales y aprendizaje automático: una revisión sistemática. Revisión de Psiquiatría, 41(1), 22-36.spa
dcterms.referencesPham, T., Tran, T., Phung, D., & Venkatesh, S. (2017). Detección profunda de redes neuronales de trastornos de salud mental a partir de elementos de historias clínicas electrónicas. Revista Europea de Redes Neuronales, 30(1), 24-31.spa
dcterms.referencesRajkomar, A., Dean, J., & Kohane, I. (2018). Equidad en inteligencia artificial para la salud. The New England Journal of Medicine, 380(6), 546-555.spa
dcterms.referencesRiper, H., Blankers, M., Hadiwijaya, H., Cunningham, J., Clarke, S., Wiers, R., ... & Cuijpers, P. (2014). Effectiveness of guided and unguided low-intensity internet interventions for adult alcohol misuse: a meta-analysis. PloS one, 9(6), e99912.eng
dcterms.referencesRizzo, A., Reger, G., Gahm, G., Difede, J., & Rothbaum, B. O. (2009). Virtual reality exposure therapy for combat-related PTSD. In Post-traumatic stress disorder (pp. 375-399). Humana Press.eng
dcterms.referencesRoca, V. (2021). La ética de la inteligencia artificial en la psicología clínica. Revista Iberoamericana de Psicología y Salud, 12(2), 73-85.spa
dcterms.referencesRusCalafell, M., Lepage, C., Tremeau, F., & Janiri, L. (2021). Aprendizaje profundo para el diagnóstico de trastornos psiquiátricos a partir de datos multimodales. Revista de Psiquiatría Translacional, 11(2), 1-12.spa
dcterms.referencesShatte, A. B., Hutchinson, D. M., & Teague, S. J. (2019). Sistemas de inteligencia artificial para la salud mental: Una revisión. Revista Internacional de Inteligencia Ambiental y Humanizada, 13(3), 1285-1296.spa
dcterms.referencesVaidyam, A. N., Wisniewski, H., Halamka, J. D., Kashavan, M. S., & Torous, J. B. (2019). Hablar con la IA: Explorando las preferencias de los pacientes sobre el uso de chatbots para la salud mental. Revista de la Asociación Médica Americana, 5(1), e190285.spa
dcterms.referencesXiao, Y., Huang, X., & Yu, S. (2021). Aplicación de la inteligencia artificial en el diagnóstico y tratamiento del trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH). Revista de Neurociencia Cognitiva, 13(2), 65-78.spa
dcterms.referencesYing, X. (2019). Una revisión de la aplicación de la inteligencia artificial en la atención de la salud mental. Inteligencia Artificial y Medicina, 23(1), 27-36.spa
dcterms.referencesAboraya, A., Rankin, E., France, C., El-Missiry, A., & John, C. (2006). The reliability of psychiatric diagnosis revisited: The clinician's guide to improve the reliability of psychiatric diagnosis. Psychiatry (Edgmont), 3(1), 41-50.eng
dcterms.referencesAmerican Psychological Association. (2017). Ethical principles of psychologists and code of conduct. Washington, DC: Author.eng
dcterms.referencesBauer,R.M., Hoyt, W. T., Clark, E. M., Higgins, J. K., Lauber, E. A., & Davila, M. F. (2020). The ethics of machine learning in psychological assessment: Challenges and opportunities. Ethics & Behavior, 30(3), 173-186.eng
dcterms.referencesBedi, G., Carrillo, F., Cecchi, G. A., Slezak, D. F., Sigman, M., Mota, N. B., ... & Corcoran, C. M. (2015). Automated analysis of free speech predicts psychosis onset in high-risk youths. npj Schizophrenia, 1(1), 1-7.eng
dcterms.referencesChekroud, A. M., Zotti, R. J., Shehzad, Z., Gueorguieva, R., Johnson, M. K., Trivedi, M. H., ... & Corlett, P. R. (2016). Cross-trial prediction of treatment outcome in depression: A machine learning approach. The Lancet Psychiatry, 3(3), 243-250.eng
dcterms.referencesCorcoran, C. M., Carrillo, F., Fernández-Slezak, D., Bedi, G., Klim, C., Javitt, D. C., ... & Cecchi, G. A. (2018). Prediction of psychosis across protocols and risk cohorts using automated language analysis. World Psychiatry, 17(1), 67-75.eng
dcterms.referencesCowen, A. S., Keltner, D., Schroff, F., Jou, B., Adam, H., & Prasad, G. (2020). Sixteen facial expressions occur in similar contexts worldwide. Nature, 589(7841), 251-257.eng
dcterms.referencesDe Choudhury, M., Gamon, M., Counts, S., & Horvitz, E. (2013, June). Predicting depression via social media. In Seventh international AAAI conference on weblogs and social media.eng
dcterms.referencesDellermann, D., Calma, A., Lipusch, N., Weber, T., Weigel, S., & Ebel, P. (2019). The future of human-AI collaboration: A taxonomy of design knowledge for hybrid intelligence systems. In Hawaii International Conference on System Sciences.eng
dcterms.referencesDeVault, D., Artstein, R., Benn, G., Dey, T., Fast, E., Gainer, A., ... & Morency, L. P. (2014, May). SimSensei kiosk: A virtual human interviewer for healthcare decision support. In Proceedings of the 2014 international conference on Autonomous agents and multi-agent systems (pp. 1061-1068).eng
dcterms.referencesDietvorst, B. J., Simmons, J. P., & Massey, C. (2015). Algorithm aversion: People erroneously avoid algorithms after seeing them err. Journal of Experimental Psychology: General, 144(1), 114.eng
dcterms.referencesEichstaedt, J. C., Smith, R. J., Merchant, R. M., Ungar, L. H., Crutchley, P., Preoţiuc-Pietro, D., ... & Schwartz, H. A. (2018). Facebook language predicts depression in medical records. Proceedings of the National Academy of Sciences, 115(44), 11203-11208.eng
dcterms.referencesFerryman, K., & Pitcan, M. (2018). Fairness in precision medicine. Data & Society, 1-32.eng
dcterms.referencesFitzpatrick, K. K., Darcy, A., & Vierhile, M. (2017). Delivering cognitive behavior therapy to young adults with symptoms of depression and anxiety using a fully automated conversational agent (Woebot): A randomized controlled trial. JMIR Mental Health, 4(2), e7785.eng
dcterms.referencesHagendorff, T. (2020). The ethics of AI ethics: An evaluation of guidelines. Minds and Machines, 30(1), 99-120.eng
dcterms.referencesHernándezSampieri, R. (2014). Metodología de la investigación. México: McGraw-Hill Education.spa
dcterms.referencesHernández Sampieri, R. (2019). Metodología de la investigación: Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. México: McGraw-Hill Education.spa
dcterms.referencesKessler, R. C., Bossarte, R. M., Luedtke, A., Zaslavsky, A. M., & Zubizarreta, J. R. (2019). Machine learning methods for developing precision treatment rules with observational data. Behaviour Research and Therapy, 120, 103412.eng
dcterms.referencesLaranjo, L., Dunn, A. G., Tong, H. L., Kocaballi, A. B., Chen, J., Bashir, R., ... & Eccles, D. A. (2018). Conversational agents in healthcare: A systematic review. Journal of the American Medical Informatics Association, 25(9), 1248-1258.eng
dcterms.referencesMartínez-Martín, N., Dasgupta, I., Carter, A., Chandler, J. A., Kellmeyer, P., Kreitmair, K., ... & Cabrera, L. Y. (2018). Ethics of digital mental health during COVID-19: Crisis and opportunities. JMIR Mental Health, 7(12), e26274.eng
dcterms.referencesMittelstadt, B. D., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S., & Floridi, L. (2016). The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society, 3(2), 2053951716679679.eng
dcterms.referencesNebeker, C., Torous, J., & Bartlett Ellis, R. J. (2019). Building the case for actionable ethics in digital health research supported by artificial intelligence. BMC Medicine, 17(1), 1-7.eng
dcterms.referencesNorcross, J. C., & Wampold, B. E. (2011). Evidence-based therapy relationships: Research conclusions and clinical practices. Psychotherapy, 48(1), 98.eng
dcterms.referencesPatel,V.L., Shortliffe, E. H., Stefanelli, M., Szolovits, P., Berthold, M. R., Bellazzi, R., & Abu-Hanna, A. (2009). The coming of age of artificial intelligence in medicine. Artificial Intelligence in Medicine, 46(1), 5-17.eng
dcterms.referencesRibeiro, M. T., Singh, S., & Guestrin, C. (2016, August). "Why should I trust you?" Explaining the predictions of any classifier. In Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining (pp. 1135-1144).eng
dcterms.referencesSamuelson, W., & Zeckhauser, R. (1988). Status quo bias in decision making. Journal of Risk and Uncertainty, 1(1), 7-59.eng
dcterms.referencesShatte, A. B., Hutchinson, D. M., & Teague, S. J. (2019). Machine learning in mental health: A scoping review of methods and applications. Psychological Medicine, 49(9), 1426-1448.eng
dcterms.referencesTao, J., Jin, Z., Li, C., Yang, D., Bo, R., Li, D., & Guo, D. (2021). The influence of cultural background on the application of the depression scales. Frontiers in Psychology, 12, 677165.eng
dcterms.referencesTopol, E. J. (2019). High-performance medicine: The convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine, 25(1), 44-56.eng
dcterms.referencesTorous, J., & Roberts, L. W. (2017). Needed innovation in digital health and smartphone applications for mental health: transparency and trust. JAMA Psychiatry, 74(5), 437-438.eng
dcterms.referencesTurkle, S. (2015). Reclaiming conversation: The power of talk in a digital age. New York: Penguin.eng
dcterms.referencesWahl, B.,CossyGantner, A., Germann, S., & Schwalbe, N. R. (2018). Artificial intelligence (AI) and global health: how can AI contribute to health in resource-poor settings?. BMJ Global Health, 3(4), e000798.eng
dcterms.referencesWalsh, C. G., Ribeiro, J. D., & Franklin, J. C. (2017). Predicting risk of suicide attempts over time through machine learning. Clinical Psychological Science, 5(3), 457-469.eng
dcterms.referencesWampold, B. E. (2015). How important are the common factors in psychotherapy? An update. World Psychiatry, 14(3), 270-277.eng
dcterms.referencesXu, W. (2019). Toward human-centered AI: a perspective from human-computer interaction. Interactions, 26(4), 42-46.eng
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