Nel 2019, 7.2% delle persone nell'Unione Europea soffriva di depressione cronica. Il costo umano – ed economico – di questa malattia è considerevole, motivo per cui la Commissione Europea ha svelato a Strategia per la salute mentale da 1.23 miliardi di euro a giugno, da realizzare attraverso 20 iniziative faro.

La scienza dimostra che l’autostima svolge un ruolo chiave con alcuni disturbi mentali, in particolare quelli di natura ansiosa e depressiva.

Ancora oggi, però, i meccanismi cognitivi alla base dell’autostima rimangono misteriosi. Per comprenderli, dobbiamo iniziare ponendoci una serie di domande:

  • Come si esprime l'autostima?

  • Perché varia da un individuo all'altro?

  • Come interagiscono disturbi psichiatrici e autostima?

Situata all’intersezione tra neuroscienze, modelli matematici e psichiatria, la nostra ricerca mira a rispondere a queste domande per comprendere meglio l’autovalutazione, un aspetto critico della cognizione umana.


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Ecco cosa abbiamo imparato finora e le principali ipotesi che stiamo perseguendo.

Autostima e motivazione

La ricerca in psicologia mostra che un elevato livello di fiducia in se stessi e nelle proprie capacità è associato a una maggiore fiducia senso di controllo su ciò che ci accade, che può promuovere la nostra capacità di affrontare le sfide. Quando questi ultimi hanno successo, la nostra fiducia può godere di una spinta, spingendoci in un circolo virtuoso.

Al contrario, se una persona non ha fiducia nel intraprendere un progetto, è più probabile che “non ci creda” e quindi rinunci a provarci. Le possibilità di successo – e di conseguenza le opportunità di rafforzare positivamente la propria fiducia – si riducono quindi.

Ma è proprio la bassa autostima a portare all’insorgenza di disturbi d’ansia o depressivi, o il contrario?

Per esplorare queste domande, dobbiamo esaminare il modo in cui gli individui valutano le proprie prestazioni.

Una vasta gamma di fiducia

Premettiamo quanto segue affermando che esiste un'enorme variabilità nell'autovalutazione. Ad esempio, una persona depressa può sottovalutare la propria capacità di portare a termine un compito nonostante si comporti alla pari con gli altri, mentre una persona che soffre di problemi cognitivi (nelle prime fasi della demenza, ad esempio) può continuare ad avere fiducia nelle proprie capacità.

Questa variabilità, le cui origini non sono ancora del tutto note, assume due forme principali.

  • Il grado in cui i giudizi di fiducia espressi da un individuo gli consentono di discriminare tra le proprie risposte corrette e i propri errori. Ad esempio, si può tendere ad essere troppo sicuri di sé, ma esserlo comunque meno quando si ha torto che quando si ha ragione. Viceversa si può essere troppo sicuri di sé, ma lo è ugualmente, indipendentemente dalla correttezza della propria risposta.

  • L'esistenza o meno di un divario tra la fiducia soggettiva e la prestazione oggettiva.

Abbiamo tutti notato che alcune persone si sottovalutano, mentre altre si sopravvalutano. D’altro canto, alcuni sono “ben calibrati”: sono in grado di mostrare un elevato livello di fiducia quando la loro performance oggettiva è elevata e un livello inferiore quando la loro performance è veramente inferiore.

A livello di popolazione, una scoperta ben convalidata in psicologia comportamentale ed economia è questa siamo (leggermente) troppo sicuri di sé. Un caso in cui i numeri parlano da soli è che più della metà delle persone pensa di essere migliore della media o di essere più intelligente della media.

Diversi livelli di fiducia

Gli scienziati hanno lottato a lungo per differenziare le variazioni della fiducia da quelle di altre caratteristiche cognitive. Il compito è reso ancora più difficile dal fatto che viene espressa fiducia a diversi livelli gerarchici:

  1. La nostra fiducia in una determinata decisione (“Ho risposto correttamente a questa domanda”);

  2. La nostra fiducia in un compito (“Ho fatto abbastanza bene quell’esame”);

  3. La nostra fiducia in un dato dominio cognitivo (“ho una buona memoria”);

4… fino alla fiducia in noi stessi, che costituisce un livello complessivo.

Queste distinzioni sono importanti: si può essere sicuri della propria capacità di guidare in caso di maltempo (dominio percettivo), mentre non si è sicuri di poter ricordare un elenco di cose da fare (dominio della memoria).

Allo stesso modo, per alcuni tipi di esercizi si può essere in grado di “sapere quando si sa e sapere quando non si sa”, mentre per altri può essere più complicato distinguere i propri errori dai propri successi.

Due ipotesi principali

Attualmente esistono due principali ipotesi coesistenti sui meccanismi alla base dei giudizi di fiducia.

Il primo è che esiste un meccanismo centrale di autovalutazione che stima la fiducia in ogni data risposta o compito. Questo meccanismo sarebbe lo stesso in diversi domini, come la memoria, il linguaggio o il ragionamento. In questo caso, azioni volte a migliorare l'accuratezza dell'autovalutazione dovrebbe mirare a “rieducare” o “addestrare” questa fondamentale capacità di giudizio, indipendentemente dal compito da svolgere. I benefici diventerebbero allora diffusi.

La seconda ipotesi postula che i nostri giudizi sulla fiducia non siano il risultato di un meccanismo centrale di autovalutazione, ma siano intimamente legati a ciascun dominio. Secondo questa ipotesi, qualsiasi azione volta a migliorare l’accuratezza dell’autovalutazione dovrebbe quindi mirare al compito o al dominio rilevante.

Entrambe le ipotesi restano fortemente dibattute. Sia a livello comportamentale che neurologico, i risultati della ricerca tendono a indicare che la realtà probabilmente si trova nel mezzo. Non esiste un unico meccanismo centralizzato (che probabilmente non conferirebbe sufficiente flessibilità), ma non esiste nemmeno un meccanismo specifico per ciascun dominio – il cui mantenimento sarebbe troppo “costoso” per il cervello.

Profili di salute mentale nella popolazione

Un altro ostacolo nello studio dell'autovalutazione e della fiducia è che il classificazione attuale dei disturbi psichiatrici è in fase di ripensamento.

Ciò è particolarmente vero per l’idea che un sintomo equivale a una malattia. L’ansia, ad esempio, non è un sintomo diagnostico di un singolo disturbo psichiatrico: si può essere ansiosi quando si soffre di depressione, di un disturbo borderline di personalità e così via. Viceversa, una malattia non si limita necessariamente a un singolo sintomo. Prendiamo il caso di un disturbo ossessivo-compulsivo (DOC), in cui alcuni pazienti sperimentano alti livelli di ansia, mentre altri no. Eppure la loro diagnosi è la stessa.

Ciò rende difficile prevedere in modo affidabile quale opzione di trattamento sarebbe più efficace per un dato paziente. Infatti, sebbene la classificazione tradizionale sia clinicamente rilevante, non sempre corrisponde direttamente alla neurobiologia dei disturbi psichiatrici.

Complementare a questo punto di vista tradizionale, il cosiddetto dimensionale L’approccio si concentra sull’eterogeneità e sulla variabilità dei sintomi sottostanti, che possono essere comuni a diverse malattie. Questa classificazione alternativa è intesa come transdiagnostica, che funziona attraverso le categorie diagnostiche tradizionali.

La matematica può aiutare a catturare meglio i sintomi della salute mentale

Tradizionalmente, psicologi e medici tendono a diagnosticare i disturbi di salute mentale basandosi sui resoconti dei pazienti. Questi ultimi possono illuminarsi sia esprimendosi direttamente sul lettino oppure rispondendo a questionari specializzati, comprendenti domande come:

"Trovi difficile prendere decisioni?"

or

"A volte ti senti così ansioso da avere difficoltà a respirare?"

Utilizzando l’apprendimento automatico, i ricercatori hanno tentato di raggruppare i sintomi in modo tale da identificare punti comuni a diverse patologie, piuttosto che studiare ciascuna malattia separatamente. Una volta stabiliti i raggruppamenti di sintomi comuni a diverse malattie, si potrebbero utilizzare tecniche sperimentali per comprendere meglio i meccanismi biologici, cognitivi o comportamentali coinvolti.

Nel caso del disturbo ossessivo compulsivo, i metodi di apprendimento automatico potrebbero potenzialmente identificare sottogruppi, ad esempio un sottogruppo “ansia”. La speranza è che ciò permetta di offrire trattamenti o metodi psicoterapeutici più adatti a ciascun individuo. Infatti, una persona con disturbo ossessivo compulsivo ansioso potrebbe non rispondere allo stesso modo a un determinato trattamento di una persona con disturbo ossessivo compulsivo in cui l’ansia è meno pronunciata.

Nella popolazione generale

L’idea è che i sintomi della salute mentale fluttuano naturalmente, sia nei pazienti che nell’intera popolazione. Questo è vero anche per coloro a cui non è stato diagnosticato un disturbo psichiatrico: siamo tutti in una certa misura più o meno ansiosi, più o meno impulsivi, più o meno ossessivi e così via.

Applicando metodi di machine learning su volontari, abbiamo scoperto che le persone con sintomi di pensiero più compulsivo e intrusivo generalmente riportavano una maggiore sicurezza, ma avevano un’autovalutazione meno accurata. Questo modello potrebbero essere correlati effetti psicologici come la tendenza a trarre conclusioni affrettate.

Inoltre, è stato riscontrato che le persone con sintomi ansiosi e depressivi più marcati hanno una minore fiducia nelle proprie decisioni, ma un’autovalutazione più accurata – che può essere correlata alla nozione di “realismo depressivo”. Tuttavia, questi risultati sembrano dipendere da dominio in cui stiamo valutando la nostra fiducia (ad esempio, memoria, sport, ecc.).

Una migliore comprensione di come si formano i giudizi sulla fiducia potrebbe aiutarci a determinare perché l’autovalutazione varia da persona a persona. Potrebbe anche aiutarci ad acquisire consapevolezza del divario che può esistere tra la nostra prestazione e la nostra percezione di essa.

Marion Rouault, Incaricato della ricerca del CNRS in neuroscienze cognitive, Institut du Cerveau et de la Moelle épinière (ICM)

Questo articolo è ripubblicato da The Conversation sotto una licenza Creative Commons. Leggi il articolo originale.

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