Personality predicts internalizing symptoms and quality of life in police cadets: a comparison of artificial intelligence and parametric approaches (2025)

Abstract

Els aspirants a policia pateixen un estrès persistent i elevat a causa de la formació i l'avaluació continuada. Identificar factors de resiliència i de risc en aquesta població pot influir de manera crucial en la presa de decisions dins del cos policial. En aquest article, amb dues grans cohorts d'aspirants a policia (n = 1069, 30% dones i n = 1377, 35% dones), es va investigar si els trets de personalitat generals podien predir símptomes internalitzats (somatització, depressió i ansietat), així com la qualitat de vida relacionada amb la salut mental (MHRQoL). Es van comparar set models d'intel·ligència artificial i de regressió lineal (Elastic Net, Model Lineal General, Regressió Lasso, Xarxes Neuronals, Random Forests i Regressió amb Vector de Suport) per predir la MHRQoL en funció de totes les altres variables. El model "Random Forest" va explicar aproximadament la meitat de la variància observada en la MHRQoL i va superar tots els altres models fins a un 12% en una validació creuada fora de mostra. La conclusió final és que el model "Random Forest" podria ser una eina de predicció potent en l'avaluació dels aspirants.