Sociale en emotionele intelligentie en persoonlijkheid in relatie tot depressie

(1)

1

Universiteit van Amsterdam

Faculteit der Maatschappij- en Gedragswetenschappen

Afdeling Psychologie

Sociale en emotionele intelligentie en persoonlijkheid in relatie tot depressie

Een exercitie in netwerkanalyses

Bachelorthese

Rogier van den Ende 0451819

(2)

(3)

3

Inhoud

Abstract

5 1. Inleiding

7 2. Methode

9 3. Netwerkstructuur van 15 emotionele capaciteiten

10 3.1 Correlatienetwerk emotionele capaciteiten

10 3.2 Partiële correlatienetwerk emotionele capaciteiten

13 3.3 Glassonetwerk emotionele capaciteiten

16 4. Netwerkstructuur van 22 persoonlijkheidskenmerken

19 4.1 Correlatienetwerk persoonlijkheidskenmerken

19 4.2 Partiële correlatienetwerk persoonlijkheidskenmerken

22 4.3 Glassonetwerk persoonlijkheidskenmerken

25 5. Netwerkstructuur van 15 emotionele capaciteiten voor depressieven en niet-depressieven 28

5.1 Correlatienetwerken emotionele capaciteiten depressieven en niet-depressieven

28 5.2 Partiële correlatienetwerken emotionele capaciteiten wel/niet depressieven

38 5.3 Glassonetwerken emotionele capaciteiten depressieven en niet-depressieven

41 6. Netwerkstructuur van 22 persoonlijkheidskenmerken voor depressieven en niet-depressieven46

6.1 Correlatienetwerken persoonlijkheidskenmerken depressieven en niet-depressieven

46 6.2 Partiële Correlatienetwerken persoonlijkheidskenmerken wel/niet depressieven

50 6.3 Glassonetwerken persoonlijkheidskenmerken wel/niet depressieven

54 7. Regressiegewichten emotionele capaciteiten en persoonlijkheidskenmerken

7.1 Regressiegewichten emotionele capaciteiten

7.2 Regressiegewichten persoonlijkheidskenmerken

8. Regressiegewichten en centraliteitsmaten emotionele capaciteiten en

persoonlijkheidskenmerken

8.1 Regressiegewichten en centraliteitsmaten emotionele capaciteiten

8.2 Regressiegewichten en centraliteitsmaten persoonlijkheidskenmerken

9. Correlaties centraliteitsmaten emotionele capaciteiten en persoonlijkheidskenmerken

9.1 Correlaties centraliteitsmaten emotionele capaciteiten

9.2 Correlaties centraliteitsmaten persoonlijkheidskenmerken

10. Samenvatting en discussie

(4)

4

Literatuur

Bijlage

(5)

5

Abstract

In dit onderzoek is nagegaan met behulp van netwerkanalyse welke relaties beschreven kunnen worden tussen emotionele capaciteiten en persoonlijkheidskenmerken van mensen enerzijds en de mate van depressiviteit anderzijds. De verwachting was dat de correlatienetwerken minder duidelijke groepen eigenschappen weergeven dan de glassomodellen. De glassonetwerken zullen door de modelpassing een meer samenhangende structuur vormen van homogene groepen eigenschappen.

Er waren 471 studenten die tijdens de testweek de ALEX-EMOV (Bermond en Vorst, 1992), de Adjective Check List (Gough & Heilbrun, 1952 en Oosterveld, 1989) en de Beck Depression Inventory (Beck Steer & Garbin, 1988) hebben ingevuld.

Drie groepen netwerken zijn vergeleken op basis van centraliteitsmaten en visuele inspectie:

correlatienetwerken partiële correlatienetwerken en glassonetwerken. De netwerkanalyses zijn uitgevoerd op 15 emotionele capaciteiten en 22 persoonlijkheidskenmerken. De netwerken van depressieve en niet-depressieve groepen zijn vergeleken. Regressiegewichten van de predictie van depressie uit emotionele capaciteiten en persoonlijkheidskenmerken zijn gerelateerd aan centraliteitsmaten van de

netwerkanalyses. De correlaties tussen centraliteitsmaten van van de netwerken van emotionele capaciteiten en persoonlijkheidskenmeren zijn berekend.

Het glassomodel bleek alleen bij de emotionele capaciteiten de beste modelstructuur te leveren. Bij de persoonlijkheidskenmerken was het glassomodel niet minder chaotisch dan de andere modellen. De centraliteitsmaten bleken niet veel informatie te geven over het verband met depressie. Het verband tussen de centraliteitsmaten en de regressiegewichten was heel zwak. De centraliteitsmaten bleken hoog met elkaar te correleren.

(6)

(7)

7

1. Inleiding

Netwerkanalyse wordt veel toegepast in de wetenschap. Zo worden in de sociologie groepen vergeleken met behulp van netwerkanalyse (Scott, 2012). Ook in de biologie wordt gebruik gemaakt van

netwerkanalyse (Mazurie, Bonchev, Schwikowski, & Buck, 2010) (Brohée, Faust, Lima-Mendez,

Vanderstocken, & van Helden, 2008) (Almaas, 2007). Netwerkanalyse wordt toegepast in de economie (Giuliani, & Pietrobelli, 2011) en in het medische onderzoek bij o.a. SOA-onderzoek (Rothenberg, & Muth, 2007) (De Rubeis, Wylie, Cameron, Nair, & Jolly, 2007).

In de psychologie wordt het nog niet zo veel toegepast. Er is wel een ontwikkeling gaande om

netwerkanalyse meer toe te passen in de psychologie (Cramer, 2013). Zo zou het kunnen worden toegepast in persoonlijkheidsonderzoek (Costantini et al., 2015).

Netwerkanalyses kunnen gebruikt om data visueel te representeren. Door de visualisatie kunnen er nieuwe inzichten komen op bijvoorbeeld het ontstaan van psychopathologie (Borsboom, & Cramer, 2013). Zo wordt een psychologische stoornis van oudsher gezien als een latente variabele model, waarbij de

symptomen het gevolg zijn van één onderliggende factor. In de netwerkanalyse kunnen de symptomen wel invloed op elkaar uitoefenen. Op die manier is de relatie tussen de symptomen en de stoornis geen zaak van meten, maar van mereologie (Cramer, Waldorp, van der Maas, & Borsboom, 2010). De symptomen meten niet de stoornis, maar zijn er onderdeel van.

Netwerkanalyses kunnen bijdragen leveren aan gebruikelijke psychometrische analyses van testgegevens op itemniveau en schaalniveau. Een netwerk bestaat uit knooppunten en verbindingen tussen de

knooppunten. Een knooppunt kan een item zijn of een variabele.

De netwerkanalyses hebben enkele kenmerken die in dit onderzoek een rol zullen spelen. Knooppunten en verbindingen tussen knopen worden beschreven met behulp van kenmerken als centraliteitsmaten: Betweenness, Closeness en Strength (Opsahl, Agneessens & Skvoretz, 2010).

Closeness is de inverse van de totale lengte van alle kortste weglengtes tussen knooppunt i en alle andere knooppunten in het netwerk. Als formule:

waarbij de kortste weglengte is en N het totaal aantal knooppunten.

Betweenness is het aantal keer dat knooppunt i op de kortste weg ligt tussen de andere knooppunten van het netwerk. Als formule:

(8)

8 het aantal kortste wegen tussen twee knooppunten;

het aantal van die kortste wegen die langs knooppunt i gaan.

Strength is de som van de gewichten van alle verbindingen die voortvloeien uit knooppunt i. Als formule:

De netwerkkenmerken kunnen een rol spelen bij de beschrijving van correlationele

analyses (correlatienetwerken) van items en schalen, partiële correlaties kunnen partiële

correlatienetwerken vormen van items en schalen en modelpassing van items en schalen, met behulp van glassonetwerken kunnen eveneens inzichten geven in relaties tussen items en schalen (Costantini et al., 2015).

In een masterthese is de relatie tussen de emotionele capaciteiten en persoonlijkheidskenmerken enerzijds en depressie anderzijds onderzocht met behulp van factoranalyse en regressieanalyse (Drukker, 2015). In dit onderzoek zal dit onderzocht gaan worden met behulp van netwerkanalyse.

In dit onderzoek zal nagegaan worden welke relaties beschreven kunnen worden tussen emotionele capaciteiten van mensen (15 eigenschappen ontwikkeld door Bermond-Vorst) en

persoonlijkheidskenmerken van mensen (22 eigenschappen gemeten door de Adjective Check List) enerzijds en de mate van depressiviteit (als continue latente trek) en het wel of niet depressief zijn (als dichothome latente categorie) met behulp van netwerkanalyse.

(9)

9

2. Methode

2.1. Proefpersonen

Deelnemers aan het onderzoek zijn eerstejaars psychologiestudenten van het jaar 2014 die als onderdeel van de studie verplicht deelnamen aan een programma van vijf middagen of avonden van drie uur voor afnamen van tests en vragenlijsten, de zogeheten testweek. Zij hebben achteraf een "informed consent" getekend en goedkeuring gegeven aan het gebruik van het materiaal voor onderzoek van de Afdeling Psychologie van de UvA.

Er waren 471 deelnemers aan de testweek. Bij de ALEX-EMOV en ACL waren er maximaal 160 mensen die iets niet in hadden gevuld. Met behulp van imputatie zijn er voor 159 mensen gegevens aangevuld. Zo bleven er 470 deelnemers over.

2.2. Meetinstrumenten

Er zijn drie meetinstrumenten gebruikt.

Voor het meten van de emotionele capaciteiten is de ALEX-EMOV gebruikt, ontwikkeld door Bermond en Vorst (1992). De zes schalen van de ALEX zijn Emotioneerbaarheid, Fantaseren (samen de Affectieve dimensie), Analyseren Feitelijk en Analyseren Normatief van de eigen emoties, Inzicht hebben in eigen emoties en verbaliseren van eigen emoties samen de Cognitieve dimensie). Deze eigenschappen zijn oorspronkelijk opgenomen in een vragenlijst voor het meten van de mate van Alexithymia (gebrekkige emotionele bekwaamheden). Voor dit onderzoek zijn de scores gespiegeld zodat die kunnen gelden als indicaties voor emotionele capaciteiten. De EMOV bevat negen schalen: Analyseren van emoties van anderen, Inzicht hebben in emoties van anderen (samen de Sociale Dimensie), Emotioneel Anticiperen (intuitief) Emotioneel Plannen (cognitief), Emotioneel Reflecteren (intuitief) en Emotioneel Evalueren (cognitief) en Emotioneel Valideren (deze vijf eigenschappen vormen de Fuctionele Dimensie). Twee antwoordneigingen zijn toegevoegd: Sociaalwenselijke Impression Management en Sociaalwenselijke Zelfbedrog). Elke schaal bestaat uit acht items, behalve Emotioneel Valideren. De laatste bevat 12 items. Voor het meten van de persoonlijkheidskenmerken is de Amerikaanse Adjective Check List (ACL, Gough & Heilbrun, 1952) (vertaald en bewerkt door Paul Oosterveld, 1989) gebruikt. De ACL bestaat uit bijvoeglijke naamwoorden, waarvan de proefpersonen op een vijfpuntsschaal moeten aangeven in hoeverre zij het woord van toepassing vinden op zichzelf. De namen van de schalen zijn de volgende (de Amerikaanse afkorting en de Nedelandse titel, onderaan de BigFive eigenschap die met de betreffende

ACL-eigenschappen sterk correleren, het nummer van de factor en tussen haken het aantal ACL-eigenschappen die de factor vormt).

com: geloofwaardigheid; dom: dominantie; end: doorzettingsvermogen; suc: hulpbehoevendheid; ach: prestatiegerichtheid; nur: zorgzaamheid; exh: vertoon; ord: ordelijkheid; aba: minderwaardigheid; int: zelfinzicht;

aut: autonomie; cha: veranderlijkheid; adu: volwassen; aff: aanhankelijkheid;

agg: agressie; frc: vrij kind; adc: aangepast kind; cha: veranderlijkheid;

def: nederigheid; ids: ideaal zelfbeeld;

pad: aangepastheid crp: kritische ouder; nup: zorgzame ouder;

Vriendelijkeheid_1 (8) extraversie_2 (4) Gewetensvolheid_3 (2) neuroticiteit_4 (4) Ontwikkeling_5

Voor het meten van de mate van depressie is de Beck Depression Inventory (BDI; Beck, Steer & Garbin, 1988) gebruikt.

(10)

10

Voor het maken van de netwerkanalyses is gebruik gemaakt van het computerprogramma R (R Development Core Team, 2015). Het “package” qgraph (Epskamp, Cramer, Waldorp, Schmittmann, & Borsboom, 2012) was nodig voor de netwerkanalyses.

2.3. Hypotheses en analyses

Het onderzoek naar de netwerken van emotionele capaciteiten en persoonlijkheid betreft de volgende zes hypothese en bijbehorende analyses. De hypotheses zijn voorlopig en exploratief in de zin dat detoetsing niet scherp kan worden uitgevoerd.

1. De netwerken zijn gevormd op basis van drie onderscheiden soorten verbanden tussen de

eigenschappen. Die onderscheiden relaties tussen eigenschappen leiden tot drie soorten netwerken: correlatienetwerken, partiële correlatienetwerken en glassonetwerken. Globaal gesproken zijn correlatienetwerken gebaseerd op alle intercorrelaties van de eigenschappen. De partiële

correlatienetwerken zijn gebaseerd op correlaties waarbij gemeenschappelijk covarianties verwijderd zijn. De glassonetwerken zijn gebaseerd op correlaties na passing van de meetmodellen van de eigenschappen. De verbanden van correlatienetwerken, via partiële correlatienetwerken tot glassonetwerken kenmerken zich door een toenemende mate van zuiverheid van de relaties tussen eigenschappen. Het valt dan ook te verwachten dat de resultaten van de netwerken een toenemende helderheid van structuren krijgen afhankelijk van de intercorrelaties. De helderheid van de structuur bestaat uit meer afzonderlijke groepen eigenschappen die niet verstoord worden door elementen van andere groepen eigenschappen. De glassonetwerken zullen dus de meest eenvouddige structuur geven van de vooraf bepaalde structuur van eigenschappen.

2. Bij de vergelijking van de netwerken zal gebruik worden gemaakt van visuele inspectie van de groepering van de eigenschappen en de rol daarbij van de centraliteitsmaten Betweenness, Closeness en Strength. Verwacht wordt dat de centraliteitsmaten beperkingen kunnen opleggen aan de optimale structuur van de eigenschappen. Welke relatie er zou bestaan tussen de hoogte van de centraliteitsmaten is op dit moment niet duidelijk.

3. De inhoud van de netwerken bestaat uit enerzijds 15 emotionele capaciteiten (o.a. gespiegelde

Alexithymia-eigenschappen) en 22 persoonlijkheidseigenschappen. Factoranalyse van deze eigenschappen hebben in beide gevallen een vijffactorstructuur opgeleverd. Deze structuur zal het uitgangspunt vormen voor de apriori groepering van de eigenschappen. Verwacht wordt dat deze structuur wordt teruggevonden in de netwerkanalyses.

4. De emotionele capaciteiten en de persoonlijkheidseigenschappen worden in verband gebracht met depressie. Daartoe worden netwerken geanalyseerd van groepen depressieve personen (n=59) en niet-depressieve personen (n=387). Omdat verondersteld mag worden dat depressie in eerste instantie een verstoring is van het emotiesysteem of de emotionele huishouding wordt verwacht dat de netwerken van de emotionele capaciteiten een minder heldere structuur zal opleveren als de netwerken van de

persoonlijkheidskenmerken.

5. Omdat de voorspelling van depressie uit de emotionele capaciteiten en uit de persoonlijkheid een rol van betekenis speelt in het begrijpen van de relatie van beide groepen eigenschappen met depressie is een vergelijking gemaakt tussen de regressiegewichten en de centraliteitsmaten van beide netwerken. Een positieve correlatie wordt verwacht omdat eigenschappen met relatief grote verschillen beter voorspellen en in het netwerk hebben die onderling grotere afstanden.

6. Intercorrelatie worden berekend van de centraliteitsmaten bij emotionele capaciteiten (n=15) en persoonlijkheidskenmerken (n=22). De centraliteitsmaten zullen onderling positief correleren.

(11)

11

3. Netwerkstructuur van 15 emotionele capaciteiten

3.1 Correlatienetwerk emotionele capaciteiten

Figuur 1 geeft het netwerk weer van 15 variabelen die onderdeel zijn van twee instrumenten.

Figuur 1: correlatienetwerk van de ALEX-EMOV

ant: emotionele anticipatie; pla: emotionele planning; ref: emotionele reflectie; eva: emotioneel evalueren; val: emotionele

validatie; emo: emotioneerbaarheid; fan: fantaseren; ana: analyseren van de ander; ina: inzicht in de ander; anf: feitelijk analyseren eigen emoties; ann: normatief analyseren eigen emoties; ver: verbaliseren van eigen emoties; inz: inzicht in eigen emoties; sim: sociaalwenselijke impressiemanagement; ssd: sociaalwenselijke zelfdeceptie.

Rood: Functioneel; Geel: Affectief; Groen: Sociaal; Blauw: Cognitief-analyseren; Paars: Cognitief-verwerking van emoties; Ongekleurd: Sociaalwenselijkheid.

Er zijn 13 variabelen die betrekking hebben op de emotionele capaciteiten en twee variabelen die sociaal wenselijke antwoordpatronen weergeven. De 15 eigenschappen worden in de figuur gerepresenteerd door knopen. De dikte van de verbindingen tussen de knopen geven in dit geval de sterkte van de correlaties weer. Groene verbindingen geven positieve correlaties weer en rode verbindingen tussen knopen geven negatieve correlaties weer.

In de tekening zijn vijf clusters terug te vinden van emotionele vaardigheden of capaciteiten. Die vijf clusters zijn gebaseerd op theoretische overwegingen en vooral factoranalytische resultaten. De

Alexithymievragenlijst (BVAQ, verminderde emotionele vaardigheden) betreft (1) de gele affectieve

knopen, (2) de blauwe en de (3) paarse knopen betreffen cognitieve capaciteiten. De Emov-vragenlijst omvat (4) sociale capaciteiten (groen), (5) functionele eigenschappen (rood) en de beide sociaalwenselijke eigenschappen (ongekleurd). Voor alle variabelen betreffende emotionele vaardigheden geldt dat deze zodanig zijn gecodeerd dat zij de mate van emotionele capaciteiten of vaardigheid meten.

Het rode cluster links in de figuur heeft te maken met de functies van emoties. Het betreft de emotionele voorbereiding (ant: emotionele anticipatie; pla: emotionele planning) voorafgaande aan emotionele gebeurtenissen en emotionel evaluaties achteraf (ref: emotionele reflectie; eva: emotioneel evalueren) van handelingen tijdens emotionele gebeurtenissen. Emotionele validatie (val) hoort ook bij deze groep. Deze eigenschap betreft de controle van emoties op het feitelijk gedrag. Bij ‘ongepast’ gedrag ervaren mensen

(12)

12

twijfel of onrust of schrik als een teken dat het gedrag mogelijk niet adequaat is voor de betreffende situatie (zwaaien naar iemand en twijfelen of het wel een bekende is).

Het gele cluster is het affectieve gedeelte van Alexithymia volgens de BVAQ. De twee eigenschappen van het affectieve gedeelte van Alexithymia (emo: emotioneerbaar; fan: fantaseren) staan respectievelijk boven en onder in de figuur, dus niet bij elkaar. Er zijn twee clusters van twee op elkaar lijkende eigenschappen. Het groene is het analyseren van emoties van anderen en inzicht hebben in de emoties van anderen (ana en ina) onderaan het figuur. Daarboven staat het blauwe cluster: het feitelijk en normatief analyseren van de eigen gevoelens (anf en ann). Het paarse-cluster is het verbaliseren van eigen emoties (ver) en inzicht in de eigen emoties (inz) rechts in het figuur. De laatste twee genoemde clusters vormen het cognitieve gedeelte van alexithymia. De twee sociaal wenselijke antwoordneigingen staan los van de andere variabelen en van elkaar (sim: sociaalwenselijke impressiemanagement; ssd: sociaalwenselijke zelfdeceptie).

In Figuur 2 zijn de centraliteitsmaten van het netwerk van Figuur 1 weergegeven. Deze maten zijn gemiddelde waarden berekend vanuit één knoop tot alle andere knopen. De gemiddelde waarden betreffen respectievelijk betweenness, closeness en strength tussen de ene knoop en de overige knopen.

Figuur 2: centraliteitsmaten van het correlatienetwerk van de ALEX-EMOV

Closeness en Strength zijn in relatief sterke mate gelijk aan elkaar in deze figuur. Validatie (val) en

analyseren normatief (ann) hebben een hoge Betweenness. Sociaal impressiemanagement (sim) heeft een heel lage Strength, Closeness en Betweenness. Hieruit valt op te maken dat deze variabele weinig sterke verbindingen heeft en ver weg bij de andere knopen staat. Validatie (val) heeft ondanks een hoge

Betweenness geen hoge Closeness en Strength. Het normatief analyseren van de eigen emoties (ann) heeft naast een hoge Betweenness ook een hoge Closeness en Strength.

(13)

13

Men zou verwachten dat de beschreven waarden van de centraliteitsmaten iets zeggen over de structuur van de Figuur 1. Daarom zijn de drie waarden van de drie centraliteitsmaten per eigenschap tot een profiel teruggebracht. De kwaliteit van een profiel van een eigenschap kan met drie waarden worden

weergegeven: H=hoge waarde van een centraliteitsmaat, M=gemiddelde waarde van een centraliteitsmaat en L=lage waarde van een centraliteitsmaat. De waarden van een eigenschap zijn nu met een

drielettercode weer te geven. De code LMH betekent Betweenness heeft een lage waarde voor de betreffende eigenschap, Closeness heeft een gemiddelde waarde en Strength heeft een Hoge waarde. In Hieronder volgt een overzicht voor Figuur 1 ontleend aan de waarden van Figuur 2. De acht profielen voor Figuur 1 zijn de volgende.

LLL (1): Impressiemanagement (sim). Kenmerkend voor combinatie LLL is dat ze opvallend decentraal ligt in Figuur 1.

LMM (5): Verbaliseren (ver), Zelfdeceptie (ssd), Emotionele planning (pla), Inzicht emoties anderen (ina) en Fantaseren (fan). De combinatie LMM ligt iets minder decentraal dan LLL.

LHM (1): Emotioneerbaarheid (emo).

LHH (2): Emotionele reflectie (ref) en Emotionele anticipatie (ant). MMM (1): Inzicht eigen emoties (inz).

MHH (3): Emotionele evaluatie (eva), Analyseren feitelijk (anf) en Analyseren emoties anderen (ana). HMM (1): Emotionele validatie (val).

HHH (1): Analyseren normatief (ann).

De 15 eigenschappen zijn te categoriseren naar acht profielen van de drie centraliteitsmaten. De profielen die het meest voorkomen zijn LMM (vijf maal), MHH (3) en LHH (2). Er zijn negen profielen waarin L voorkomt, 11 profielen hebben tenminste één M en acht profielen hebben tenminste één H. De vraag is of deze kenmerken van de centraliteitsmaten iets zegt over de structuur van het netwerk. In de profielen komt de L 11 keer voor, M 19 keer en H 15 maal.

De visuele analyse van Figuur 1 geeft een overzichtelijk beeld van de groepen eigenschappen. De vijf groepen zijn goed van elkaar gescheiden en hebben de sterkste relaties met bij elkaar passende eigenschappen. Een uitzondering is de affectieve factor van alexithymia. Tussen beide eigenschappen bestaat een grote afstand: Emotioneerbaarheid (LHM) en Fantaseren (LMM). Het lijkt erop dat beide eigenschappen visueel een extreem zelfstandige positie innemen die niet te voorspellen valt uit de profielen van de centraliteitsmaten. Betweenness (L) en Strength (M) hebben ongeveer dezelfde waarden voor beide eigenschappen en Closeness verschilt relatief weinig (H versus M) voor de beide eigenschappen.

(14)

14 3.2 Partiële correlatienetwerk emotionele capaciteiten

Figuur 3 geeft het netwerk weer van partiële correlaties van 15 variabelen die onderdeel zijn van de BVAQ en de Emov van Bermond en Vorst.

Figuur 3: partiële correlatienetwerk van de ALEX-EMOV

Figuur 3 is niet gebaseerd op de correlaties, maar op de partiële correlaties tussen emotionele capaciteiten. Daardoor is dit figuur anders samengesteld dan Figuur 1. Linksboven in Figuur 3 staat de sociale component (groen) van emotionele vaardigheid: het inzicht hebben en analyseren van de emoties van anderen (ina en

ana). Het functionele cluster (rood weergegeven; pla, ref, eva, ant en val) stond in Figuur 1 links en staat nu

in Figuur 3 rechts. De alexithyme clusters zijn in Figuur 3 onderaan terecht gekomen: (A) linksonder (paars) verbaliseren van en inzicht in eigen emoties (ver en inz), (B) middenonder (blauw) analyseren van eigen emoties (ann en anf) en (C) rechtsonder (geel) emotioneerbaarheid en fantaseren (emo en fan). Cluster A en B vormen de cognitieve dimensie van Alexithymia en cluster C vormt de affectieve dimensie van Alexithymia. De schaal voor antwoordneiging (blank) impressiemanagement (sim) is in Figuur 3 net als Figuur 1 enigszins buiten de overige knopen. De andere antwoordneiging (ssd) zit in Figuur 3 ingeklemd tussen drie dimensies van Alexithymia. Sociaalwenselijke zelfdeceptie (ssd) staat dus vrij centraal.

(15)

15

Figuur 4: centraliteitsmaten van het partiële correlatienetwerk van de ALEX-EMOV

Figuur 4 geeft de drie centraliteitsmaten van het partiële correlatienetwerk van de ALEX-EMOV. De analyse van deze drie profielen Betweenness, Closeness en Strength voor de 15 emotievariabelen wordt uitgevoerd aan de hand van een systematische indeling van de drie kenmerken van het netwerk. Er zijn drie

lettercodes voor elke variabele: L is laag (de waarde van de betreffende centraliteitsmaat is relatief laag),

M is gemiddeld (de waarde van de centraliteitsmaat is relatief gemiddeld) en H is hoog (de waarde van de

centraliteitsmaat is relatief hoog). De volgorde van de code is: Betweenness, Closeness en Strength. De code LMH betekent Betweenness heeft een lage waarde voor de betreffende eigenschap, Closeness heeft een gemiddelde waarde en Strength heeft een Hoge waarde. In Figuur 4 komen de volgende zeven combinaties voor (tussen haken is de frequentie van voorkomen weergegeven).

LLL (2): Verbaliseren (ver) en Impressiemanagement (sim). Kenmerkend voor combinatie LLL is dat ze opvallend decentraal liggen in Figuur 3.

LLM (2): Inzicht emoties anderen (ina) en Analyseren emoties anderen (ana). De combinatie LLM ligt iets minder decentraal dan LLL.

LMM (5): Emotionele validatie (val), Zelfdeceptie (ssd), Emotionele reflectie (ref), Fantaseren (fan) en Emotioneerbaarheid (emo). Emotionele validatie ligt meer centraal in het figuur op afstand van 6 andere eigenschappen. De vier overige liggen rechtsonder aan de rand van het figuur.

MMM (3): Emotionele planning (pla), Emotionele evaluatie (eva) en Emotionele anticipatie (ant). Deze drie liggen rechtsboven aan de rand van de figuur.

MHM (1): Inzicht eigen emoties (inz). Deze ligt links in het figuur, omringd door 6 eigenschappen.

MHH (1): Analyseren feitelijk (anf). De laatste twee (anf en ann) vormen een paar en liggen onderaan aan de rand van het figuur.

HHH (1): Analyseren normatief (ann). Deze eigenschap ligt meer in het centrum van de netwerk Hoe lager de maten zijn hoe meer de eigenschappen aan de rand van de figuur lijken te staan.

(16)

16

De profielen die het meest voorkomen zijn LMM (5), MMM (3), LLL en LLM (2). Er zijn negen profielen met tenminste een L, er zijn 12 profielen met tenminste een M en er zijn drie profielen met tenminste een H. In de profielen komt de L 15 keer voor, M 24 keer en H 6 maal.

De visuele indruk van Figuur 3 geeft een overzichtelijker beeld van de eigenschappen dan in Figuur 1 het geval is. Onderaan de figuur zijn drie groepen kenmerken van Alexithymia (hier tot emotionele capaciteiten omgezet) aansluitend aan elkaar (affectief, cognitief-analyseren en cognitief-verwerking van emoties). Links boven sluit de sociale dimensie aan op de Alexithymia-eigenschappen. De rode knopen van de functionele kenmerken van emoties zijn rechtsboven weergegeven. Beide schalen voor antwoordneigingen (sim en ssd) liggen links boven en rechts onder (blank). De Sociaalwenselijke Zelfdeceptie ligt tussen drie groepen ingeklemd. De ordening van groepen is optimaal. Beide affectieve schalen van Alexithymia liggen nu naast elkaar en niet ver verwijderd van elkaar zoals in Figuur 1.

(17)

17 3.3 Glassonetwerk emotionele capaciteiten

Figuur 5 geeft het glassonetwerk weer van 15 emotionele capaciteiten die onderdeel zijn van de BVAQ en de Emov van Bermond en Vorst (1992).

Figuur 5: glassonetwerk van de ALEX-EMOV

Figuur 5 laat een Bijna perfecte groepering van de 13 emotionele capaciteiten zien en de twee

antwoordneigingen. De twee antwoordneigingen staan enigszins buiten de rest van het netwerk. Dat lijkt een interessante positie omdat die wijst op weinig verbindingen met de overige eigenschappen. De invloed van antwoordneigingen op de scores van de emotionele capaciteiten lijken verwaarloosbaar. Onder de denkbeeldige lijn tussen sim en ssd liggen de eigenschappen van de Alexithymia vragenlijst:

Emotioneerbaarheid en Fantasie (affectieve dimensie, geel), Analyseren feitelijk en normatief (Cognitief analyseren, blauw) en Verbaliseren van en Inzicht hebben in eigen emoties (Cognitieve verwerking, paars). Boven de denkbeeldige lijn sim-ssd zijn de Emov-eigenschappen weergegeven: Analyseren van emoties van anderen en Inzicht hebben in emoties van anderen (sociale dimensie, groen) en de functionele dimensie (rood) die bestaat uit Anticiperen op en Plannen van emotionele gebeurtenissen, het Reflecteren op en Evalueren van emotionele gebeurtenissen, het Valideren van cognities door het emotionele systeem. De eigenschappen van het netwerk moeten samenhangen met dit verschijnsel van de bijna perfecte

(18)

18

Figuur 6: centraliteitsmaten van het glassonetwerk van de ALEX-EMOV

Figuur 6 geeft de drie centraliteitsmaten van het glassonetwerk van de ALEX-EMOV. De analyse van deze drie profielen: Betweenness, Closeness en Strength voor de 15 emotievariabelen wordt uitgevoerd aan de hand van een systematische indeling van de drie kenmerken van het netwerk. Er zijn drie codes voor elke variabele: L staat voor een lage waarde, M staat voor een gemiddelde en H staat voor een hoge waarde van een centraliteitsmaat. De volgorde van de code is: Betweenness, Closeness en Strength. In Figuur 6 komen de volgende negen combinaties voor.

LLL (1): Impressiemanagement (sim). Kenmerkend voor combinatie LLL is dat deze opvallend decentraal ligt in Figuur 5.

LML (1): Fantaseren (fan). De combinatie LLM ligt iets minder decentraal dan LLL.

LMM (2): Emotionele planning (pla) en Verbaliseren (ver). Deze combinatie staat aan de buitenkant met weinig verbindingen.

MMM (2): Inzicht emoties anderen (ina) en Emotioneerbaarheid (emo) . Deze combinatie heeft wat meer verbindingen.

MMH (1): Analyseren emoties anderen (ana). Deze combinatie staat wat centraler dan de vorige combinatie.

MHH (3): Zelfdeceptie (ssd), Analyseren normatief (ann) en Analyseren feitelijk (anf). Deze combinatie heeft redelijk veel verbindingen.

HMH (2): Emotionele evaluatie (eva) en Emotionele anticipatie (ant). Deze combinatie heeft wat meer verbindingen dan de vorige combinatie.

HHM (2): Emotionele reflectie (ref) en Inzicht eigen emoties (inz). Deze combinatie staat wat centraler dan de vorige combinatie.

(19)

19

Hoe lager de maten zijn hoe meer de eigenschappen aan de rand van de figuur staan.

De profielen die het meest voorkomen zijn MHH (3), HMH (2), HHM (2), MMM (2) en LMM (2). Er zijn vier profielen met tenminste één L, er zijn 13 profielen met tenminste één M en er zijn negen profielen met tenminste één H. Er zijn negen profielen met tenminste één L, er zijn 12 profielen met tenminste één M en er zijn drie profielen met tenminste één H. In de profielen komt de L zeven keer voor, M 20 keer en H 18 maal.

De visuele indruk van Figuur 5 geeft net als Figuur 3 een overzichtelijker beeld van de eigenschappen dan in Figuur 1 het geval is. Onderaan de figuur zijn drie groepen van Alexithymia aansluitend aan elkaar (affectief [geel], cognitief-analyseren [blauw] en cognitief-verwerking van emoties [paars]). Links boven sluit de sociale dimensie (groen) aan op de Alexithymia-eigenschappen. De rode knopen van de functionele kenmerken van emoties zijn rechtsboven weergegeven. Beide schalen voor antwoordneigingen liggen links boven (sim) en rechts onder (ssd). Beide schalen liggen aan de buitenkant van de figuur (blank). De

ordening van groepen is iets anders dan in Figuur 3. De schalen van Alex liggen onder de denkbeeldige as sim-ssd en de schalen van Emov liggen daarboven.

(20)

20

Overzicht 1 - Profielen van centraliteitsmaten van onderscheiden netwerken van emotionele capaciteiten

Correlatie- Partiële Glasso

netwerk correlatienetwerk

netwerk LLL (1) LLL (2) LLL (1) LLM (2) LML (1) LMM (5) LMM (5) LMM (2) LHM (1) LHH (2) MMM (1) MMM (3) MMM (2) MHM (1) MMH (1) MHH (3) MHH (1) MHH (3) HMM (1) HMH (2) HHM (2) HHH (1) HHH (1) HHH (1)

8 profielen 7 profielen 9 profielen 9 x 1 L (11)*, 9 x 1 L (15), 4 x 1 L (7) 11 x 1 M (19) 12 x 1 M (24) 12 x 1 M (20) 8 x 1 H (15) 3 x 1 H (6) 9 x 1 H (18)

9 x 1 L (11) betekent: 9 profielen hebben tenminste één gemiddeld lage waarde (in totaal 11 maal een gemiddeld Lage waarde). Deze gegevens zijn ook weergegeven voor M (gemiddelde waarde) en H (grote gemiddelde waarde).

In Overzicht 1 zijn de profielen weergegeven van de onderscheiden netwerken (correlatienetwerken, partiële correlatienetwerken en glassonetwerken). Het aantal profielen varieert tussen 7 en 9. Kenmerkend aan de drie netwerken is de controle op de intercorrelaties. Bij de Pearson correlatienetwerken zijn geen beperkingen opgelegd aan de correlaties. Bij de partiële intercorrelaties zijn gemeenschappelijke varianties verwijderd. Bij de glassonetwerken zijn de intercorrelaties aangepast aan de passing van het meest

eenvoudige model. Deze reeks heeft het visuele kenmerk dat de vijf groepen kenmerken steeds beter groeperen. De groepen emotionele capaciteiten van het glassonetwerk zijn het minst met elkaar vermengd, het best van elkaar gescheiden.

Men zou verwachten dat deze waarnemingen samenhangen met de profielen van de centraliteitsmaten. Bijvoorbeeld kleinere waarden voor eigenschappen die één groep vormen en grotere waarden voor eigenschappen die niet bij elkaar horen en in het algemeen minder gemiddelde waarden zouden hebben. Echter, de veronderstelde verschillen treden niet op. Het aantal lage waarden (Laag) verloopt van

correlatienetwerken via partiële correlatienetwerken naar glassonetwerken van 11, via 15 naar 7. Het aantal gemiddelde waarden verloopt van 19 via 24 naar 20. Het aantal hoge waarden in de profielen verloopt van 15, via 6 naar 18. Kortom, in de centraliteitsmaten treden verschillen op tussen de drie netwerken, maar de relevantie voor de waargenomen coherentie van de netwerken is moeilijk vast te stellen. De stapsgewijze verbetering van de figuren van het correlatienetwerk, via het partiële

(21)

21

4. Netwerkstructuur van 22 persoonlijkheidskenmerken

4.1 Correlatienetwerk persoonlijkheidskenmerken

Figuur 7 geeft het netwerk weer van de Pearson correlaties van 22 variabelen die onderdeel zijn van de Adjective Check List (ACL, Gough & Heilbrun, 1952) volgens de Nederlandse bewerking van Oosterveld (1989). Elke variabele bestaat uit tien onafhankelijke items.

Figuur 7: correlatienetwerk van de ACL

suc: hulpbehoevendheid; aff: aanhankelijkheid; aba: minderwaardigheid; pad: aangepastheid; com: geloofwaardigheid; nup:

zorgzame ouder; nur: zorgzaamheid; ord: ordelijkheid; int: zelfinzicht; ach: prestatiegerichtheid; ids: ideaal zelfbeeld; adc: aangepast kind; end: doorzettingsvermogen; adu: volwassen; agg: agressie; crp: kritische ouder; aut: autonomie; cha: veranderlijkheid; frc: vrij kind; dom: dominantie; exh: vertoon; def: nederigheid.

Geel: Vriendelijkheid; Groen: Extraversie; Oranje: Neuroticiteit; Roze: Gewetensvolheid; Blauw: Ontwikkeling.

Op basis van de visuele indruk van het netwerk kunnen vijf groepen worden gevormd. De groepering van de eigenschappen kan gebaseerd worden op de posities van de eigenschappen in het netwerk. Bovenaan liggen vier eigenschappen: ordelijkheid (ord) en prestatiegerichtheid (ach) [roze], zelfinzicht (int) en ideaal zelfbeeld (ids) [blauw]. Links daaronder liggen vijf eigenschappen [oranje]: minderwaardigheid (aba), hulpbehoevendheid (suc), aangepast kind (adc), doorzettingsvermogen (end) en volwassen (adu). Centraal onder zijn zeven eigenschappen in een netwerk [geel] opgenomen: aangepastheid (pad),

geloofwaardigheid (com), zorgzame ouder (nup), zorgzaamheid (nur), agressie (agg), kritische ouder (crp) en autonomie (aut). Rechts liggen vijf eigenschappen [groen]: aanhankelijkheid (aff), veranderlijkheid (cha), vrij kind (frc), dominantie (dom), vertoon (exh) en nederigheid (def).

Visuele indrukken zijn subjectieve interpretaties van netwerkkenmerken. Aan deze aanpak liggen weinig objectieve criteria ten grondslag. Daarom is hier gezocht naar een meer getalsmatige ondersteuning van de indeling: nl. principale componenten analyse. De gegevens van de PCA op de 22 ACL-kenmerken en de big5-factoren van persoonlijkheid (5PFT, Elshout & Akkerman, 1975) kunnen van toepassing zijn. De eerste principale component is Vriendelijkheid met zeven ACL-eigenschappen. De tweede principale component is Neuroticiteit bestaande uit vijf eigenschappen. De derde factor is Extraversie bestaande uit zes ACL-eigenschappen. De vierde factor is Gewetensvolheid met twee ACL-ACL-eigenschappen. De vijfde factor bestaat uit Ontwikkeling met twee ACL-eigenschappen (zie de Bijlage).

(22)

22

De visuele analyse van Figuur 7 geeft een overzichtelijk beeld van drie groepen eigenschappen (vijf oranje, zeven geel en zes groen). De twee groepen aan de bovenkant van de figuur zijn gemengd: ordelijk (ord, roze), zelfinzicht (int, blauw), prestatiegerichtheid (ach, roze), ideaal zelfbeeld (ids, blauw). De blauwe en de roze eigenschappen liggen niet naast elkaar, maar om-en-om.

Figuur 8 geeft weer de drie centraliteitsmaten van het correlatienetwerk van de ACL in Figuur 7.

Figuur 8: centraliteitsmaten van het correlatienetwerk van de ACL

De analyse van deze drie profielen: Betweenness, Closeness en Strength voor de 22 persoonlijkheids-variabelen wordt uitgevoerd aan de hand van een systematische indeling van de drie kenmerken van het netwerk per variabele. Er zijn drie lettercodes voor elke variabele: L is een lage waarde in Figuur 8, M is een gemiddeld waarde en H is hoge waarde voor de centraliteitsmaten. In Figuur 8 komen de volgende acht combinaties voor.

LLL (4): Ordelijkheid (ord), Zelfinzicht (int), Vrij kind (frc) en Exhibitie (exh). Kenmerkend voor combinatie LLL is dat deze opvallend decentraal ligt in Figuur 7.

LMM (7): Hulpbehoevendheid (suc), Ideaal zelfbeeld (ids), Kritische ouder (crp), Autonomie (aut), Agressie (agg), Volwassen (adu) en Aangepast kind (adc). Deze combinatie staat aan de buitenkant met weinig verbindingen.

LHH (3): Aangepastheid (pad), Zorgzaamheid (nur) en Geloofwaardigheid (com).

MMM (3): Dominantie (dom), Veranderlijkheid (cha) en Prestatiegerichtheid (ach). Deze combinatie heeft wat meer verbindingen.

MHH (2): Zorgzame ouder (nup) en Minderwaardigheid (aba). Deze combinatie heeft redelijk veel verbindingen.

HLL (1): Nederigheid (def). Deze combinatie staat wat centraler dan de vorige combinatie.

HMM (1): Doorzettingsvermogen (end). Deze combinatie heeft wat meer verbindingen dan de vorige combinatie.

(23)

23

HHH (1): Aanhankelijkheid (aff). Deze combinatie staat het meest centraal en heeft veel verbindingen. De 22 persoonlijkheidseigenschappen zijn te categoriseren naar acht profielen van de drie

centraliteitsmaten. De profielen die het meest voorkomen zijn LMM (7), LLL (4), LHH (3), MMM (3) en MHH (2). Er zijn 15 profielen waarin tenminste één L voorkomt, 13 profielen hebben tenminste één M en acht profielen hebben tenminste één H.

(24)

24 4.2 Partiële correlatienetwerk persoonlijkheidskenmerken

Figuur 7 geeft het netwerk weer van de Pearson correlaties van 22 variabelen die onderdeel zijn van de ACL volgens de Nederlandse bewerking van Oosterveld (1990). Elke variabele bestaat uit tien onafhankelijke items. De items zijn aan niet meer dan één persoonlijkheidskenmerk toegewezen. Bij de oorspronkelijke ACL was dat niet het geval.

Figuur 9: partiële correlatienetwerk van de ACL

In Figuur 9 zijn 22 eigenschappen van de ACL weergegeven op basis van de partiële correlaties. De eigenschappen zijn nu anders en minder coherent verdeeld in het netwerk dan bij Figuur 7. De (geelgekleurde) eigenschappen die hoog samenhangen met Vriendelijkheid zijn nu onderaan geheel verspreid over het Figuur. De (groene) eigenschappen die sterk samenhangen met Extraversie zijn in het midden onderling verdeeld, gescheiden door twee eigenschappen betreffende Gewetensvolheid (roze). De (oranje) eigenschappen die samenhangen met Neuroticiteit zijn verdeeld in een sliert van links naar het midden. De (blauwe) eigenschappen die samenhangen met Ontwikkeling zijn rechtsboven. De netwerken van de correlatiecoëfficiënten en de partiële correlatiecoëfficiënten zijn heel verschillend. De groene en de oranje eigenschappen verdelen de coherente groepen.

(25)

25

Figuur 10: centraliteitsmaten van het partiële correlatienetwerk van de ACL

Figuur 10 geeft weer de drie centraliteitsmaten van het partiële correlatienetwerk van de ACL. De analyse van deze drie profielen: Betweenness, Closeness en Strength voor de 22 persoonlijkheids-variabelen wordt uitgevoerd aan de hand van een systematische indeling van de drie kenmerken van het netwerk. Er zijn drie codes voor elke variabele: L is een lage, M is een gemiddelde en H is hoge waarde van een

centraliteitsmaat. In Figuur 10 komen de volgende 10 combinaties voor.

LLL (3): Aangepastheid (pad), Zorgzame ouder (nup) en Agressie (agg). Kenmerkend voor combinatie LLL is dat deze opvallend decentraal ligt in Figuur 9.

LML (1): Kritische ouder (crp).

LMM (1): Volwassen (adu). Deze combinatie staat aan de buitenkant met weinig verbindingen. MML (3): Exhibitie (exh), Veranderlijkheid (cha) en Autonomie (aut).

MMM (5): Vrij kind (frc), Doorzettingsvermogen (end), Geloofwaardigheid (com), Aangepast kind (adc) en Prestatiegerichtheid (ach). Deze combinatie heeft wat meer verbindingen.

MMH (2): Zorgzaamheid (nur) en Aanhankelijkheid (aff). MHM (1): Minderwaardigheid (aba).

MHH (1): Dominantie (dom). Deze combinatie heeft redelijk veel verbindingen.

HMM (2): Zelfinzicht (int) en Ideaal zelfbeeld (ids). Deze combinatie heeft wat meer verbindingen dan de vorige combinatie.

HHH (3): Hulpbehoevendheid (suc), Ordelijkheid (ord) en Nederigheid (def). Deze combinatie staat het meest centraal en heeft veel verbindingen.

(26)

26

De 22 persoonlijkheidskenmerken zijn te categoriseren in tien profielen. De profielen die het meest voorkomen zijn MMM (5), LLL (3), HHH (3), MML (3), MMH (2) en HMM (2). Er zijn acht profielen met tenminste één L, er zijn 15 profielen met tenminste één M en er zijn negen profielen met tenminste één H. De vraag is of deze kenmerken van de centraliteitsmaten iets zegt over de structuur van het netwerk. De visuele indruk van Figuur 9 geeft een complexer patroon te zien van het partiële correlatie-netwerk dan het correlatienetwerk. In plaats van twee kleine foutjes in de ordening van de eigenschappen (Figuur 7) zijn in Figuur 9 diverse schendingen van de integriteit van homogene groepen eigenschappen.

(27)

27 4.3 Glassonetwerk persoonlijkheidskenmerken

Figuur 11 geeft het Glassonetwerk weer van 22 variabelen die onderdeel zijn van de ACL volgens de Nederlandse bewerking van Oosterveld (1990).

Figuur 11: glassonetwerk van de ACL

In Figuur 11 zijn de 22 ACL-kenmerken weergegeven met glassomodelpassing. Dat leidt tot een meer overzichtelijke weergave van het netwerk, maar ook tot complicaties op gedetailleerd niveau. Rechtsboven zijn alle 7 eigenschappen die samenhangen met Vriendelijkheid (geel). Linksboven zijn alle eigenschappen die samenhangen met Neuroticiteit (oranje). Onderaan zijn drie groepen eigenschappen samengeklonterd. Rechtsboven is een homogeen cluster. Linksboven is een homogeen cluster dat verstoord wordt door een groene eigenschap (Neuroticiteit). Onder zijn er vijf groene eigenschappen die samenhangen met

Extraversie, twee roze eigenschappen die samenhangen met Gewetensvolheid en twee blauwe eigenschappen die samenhangen met Ontwikkeling. Op het eerste gezicht is het geen eenvoudige structuur, maar bij nader inzien valt het mee. De factorstructuur is enigszins terug te vinden in de

configuratie van het netwerk. Als de groene groep verwijderd zou worden blijkt het netwerk bijna zonder fouten.

(28)

28

Figuur 12: centraliteitsmaten van het glassonetwerk van de ACL

Figuur 12 geeft weer de drie centraliteitsmaten van het glassonetwerk van de ACL. De analyse van deze drie profielen: Betweenness, Closeness en Strength voor de 22 persoonlijkheidsvariabelen wordt uitgevoerd aan de hand van een systematische indeling van de drie kenmerken van het netwerk. Er zijn drie codes voor elke variabele: L is een lage waarde, M is een gemiddelde waarde en H is hoge waarde. In Figuur 11 komen de volgende vijf combinaties voor.

LLM (4): Zorgzaamheid (nur), Kritische ouder (crp), Geloofwaardigheid (com) en Agressie (agg). Kenmerkend voor combinatie LLM is dat deze opvallend decentraal ligt in Figuur 9.

LMM (5): Aangepastheid (pad), Dominantie (dom), Veranderlijkheid (cha), Volwassen (adu) en Prestatiegerichtheid (ach). Deze combinatie staat aan de buitenkant met weinig verbindingen. MML (3): Hulpbehoevendheid (suc), Zelfinzicht (int) en Autonomie (aut).

MMM (9): Ordelijkheid (ord), Zorgzame ouder (nup), Ideaal zelfbeeld (ids), Vrij kind (frc), Exhibitie (exh), Doorzettingsvermogen (end), Aanhankelijkheid (aff), Aangepast kind (adc) en Minderwaardigheid (aba). Deze combinatie heeft wat meer verbindingen.

HHH (1): Nederigheid (def). Deze combinatie staat het meest centraal en heeft veel verbindingen.

De profielen die het meest voorkomen zijn respectievelijk: MMM (9), LMM (5), LLM (4) en MML (3). Er zijn 12 profielen met tenminste één L, 21 profielen hebben tenminste één M en één profiel met tenminste één H.

De visuele indruk van Figuur 11 is globaal gezien geordend als de groene groep eigenschappen (Extraversie) uit het netwerk zou worden verwijderd. De gele groep (Vriendelijkheid), de blauwe groep (Ontwikkeling), de roze groep (Gewetensvolheid) en de oranje groep (Neuroticiteit) zouden zonder de groene groep Extraversie) zeer afzonderlijke posities innemen. Nu blijken eigenschappen van de oranje en de roze groep door eigenschappen van de groene groep gepenetreerd te worden.

(29)

29

Overzicht 2 - Profielen van centraliteitsmaten van onderscheiden netwerken van 22 persoonlijkheidskenmerken

Correlatie- Partiële Glasso

netwerken correlatienetwerken

netwerken LLL (4) LLL (3) LML (1) LLM(4) LMM (7) LMM (1) LMM (5) MML (3) MML (3) LHH (3) MMM (3) MMM (5) MMM (9) MMH (2) MHM (1) MHH (2) MHH (1) HLL(1) HMM (1) HMM (2) HHH (1) HHH (3) HHH (1)

8 profielen 10 profielen 5 profielen 15 x 1 L (24)*, 8 x 1 L (15), 12 x 1 L (16) 13 x 1 M (27) 16 x 1 M (35) 21 x 1 M (47) 8 x 1 H (15) 9 x 1 H (16) 1 x 1 H (3)

15 x 1 L (24) betekent: 15 profielen hebben tenminste één relatieve lage waarde (in totaal komt 24 maal een Lage waarde voor). In de 22 profielen van de correlatienetwerken komt 27 maal een M voor (gemiddelde waarde) en 15 maal een H van gemiddeld een hoge waarde.

In Overzicht 2 zijn de profielen weergegeven van de onderscheiden netwerken (correlatienetwerken, partiële correlatienetwerken en glassonetwerken). Het aantal profielen varieert tussen 5 en 8. Kenmerkend aan de drie netwerken is de controle op de intercorrelaties. Bij de Pearson correlatienetwerken zijn geen beperkingen opgelegd aan de correlaties. Bij de partiële intercorrelaties zijn gemeenschappelijke varianties verwijderd. Bij de glassonetwerken zijn de intercorrelaties aangepast aan de passing van het meest

eenvoudige model.

Deze reeks heeft het visuele kenmerk dat de vijf groepen kenmerken steeds minder goed groeperen. De groepen persoonlijkheidskenmerken van het correlatienetwerk zijn het minst met elkaar vermengd en het best van elkaar gescheiden. Men zou verwachten dat deze waarneming zou samenhangen met de profielen van de centraliteitsmaten. De structuur van het correlatienetwerk bestaat vooral uit lage en middelmatige waarden en minder hoge waarden. Het partiële correlatienetwerk en het glassonetwerk hebben relatief meer middelmatige centraliteitsmaten. Het aantal lage waarden van centraliteitsmaten verloopt van correlatienetwerken naar glassonetwerken van 24, via 15 naar 16. Het aantal gemiddelde waarden verloopt van 27 via 35 naar 47. Het aantal grote waarden in de profielen verloopt van 15, via 16 naar 3. Het lijkt erop dat veel gemiddelde waarden leidt tot meer foute structuren van het netwerk. De grotere spreiding in waarden van de centraliteitsmaten (zoals bij de correlatienetwerken) kan helpen de adequate structuren te laten ontstaan.

(30)

30

5. Netwerkstructuur 15 emotionele capaciteiten voor depressieven en

niet-depressieven

5.1 Correlatienetwerken emotionele capaciteiten voor depressieven en niet-depressieven

Figuur 13 geeft het netwerk weer van correlaties van 15 variabelen die onderdeel zijn van de BVAQ en de Emov van Bermond en Vorst (1992). Het is het netwerk van de depressieve groep studenten.

Figuur 13: correlatienetwerk van de ALEX-EMOV van de depressieve groep

validatie; emo: emotioneerbaarheid; fan: fantaseren; ana: analyseren van de ander; ina: inzicht in de ander; anf: feitelijk analyseren eigen emoties; ann: normatief analyseren eigen emoties; ver: verbaliseren van eigen emoties; inz: inzicht in eigen emoties; sim: sociaalwenselijke impressiemanagement; ssd: sociaalwenselijke zelfdeceptie.

Men zou verwachten dat dit netwerk het meest overeenkomst zou vertonen met de gehele gemengde groep (zie Figuur 1), omdat beide Figuren in grote lijnen gebaseerd zijn op dezelfde groepen personen (Figuur 1, n=446; Figuur 15, n=387). Ondanks die overeenkomst zijn er toch grote verschillen in beide netwerken. Het lijkt erop dat het figuur zowel om de horizontale as als de verticale as is gespiegeld. In Figuur 1 liggen de functionele variabelen (rood) links in de figuur en in Figuur 15 liggen deze rechts. De cognitieve variabelen (paars en blauw) liggen in Figuur 1 rechts en in Figuur 15 links. De affectieve variabelen (geel) zijn in Figuur 1 rechtsonder en in Figuur 15 middenboven. De sociale variabelen (groen) liggen in Figuur 1 rechtsbeneden en in Figuur 15 middenboven. Sim en Ssd zijn in beide Figuren

respectievelijk langs de horizontale en de verticale as gespiegeld. Het is vooralsnog onduidelijk of dit belangrijke of verwaarloosbare verschuivingen in het netwerk zijn.

De rode variabelen (functionele eigenschappen) zijn gedeeltelijk horizontaal gespiegeld. De gele variabelen (affectieve eigenschappen), de blauwe en de paarse variabelen (cognitieve eigenschappen) zijn over de horizontale as gespiegeld. De groene variabelen (sociale eigenschappen) en de sociaal wenselijke eigenschappen (sim en ssd) zijn niet gespiegeld.

(31)

31

Figuur 15 (Niet-depressieven, n=387) kan ook vergeleken worden met Figuur 13 (Depressieven, n=59). Het lijkt erop dat deze twee figuren zowel op de horizontale as als de verticale as gespiegeld zijn. De vijf rode eigenschappen (functionele variabelen) zijn van links (Figuur 13) naar rechts (Figuur 15) verschoven. De twee blauwe eigenschappen (cognitieve variabelen) lijken alleen langs de verticale as gespiegeld te zijn. De twee paarse eigenschappen (cognitieve variabelen) en de groene eigenschappen (sociale variabelen) zijn zowel langs de verticale als de horizontale as gespiegeld. De gele eigenschappen (affectieve variabelen) zijn over de verticale as gespiegeld. Van de twee sociaal wenselijke variabelen is sociaal

impressiemanagement(sim) over zowel de verticale als de horizontale as gespiegeld en is sociale zelfdeceptie (ssd) alleen over de verticale as gespiegeld.

Figuur 14 geeft de centraliteitsmaten van het netwerk weer van de intercorrelaties van 15 variabelen (BVAQ en Emov) afgenomen bij depressieve studenten (zie Figuur 13).

Figuur 14: centraliteitsmaten van het correlatienetwerk van de ALEX-EMOV van de depressieve groep

De Closeness en Strength zijn sterk gelijk aan elkaar in deze figuur. Analyseren feitelijk (anf) heeft een hoge Betweenness, Closeness en Strength. Sociaal wenselijkheid (sim), Inzicht eigen emoties (inz), Inzicht anderen (ina) en Fantaseren (fan) hebben een lage Betweenness, Closeness en Strength. Emotionele validatie (val) en Zelfdeceptie (ssd) hebben een lage Betweenness en een gemiddelde Closeness en Strength. Emotionele reflectie (ref) en Emotionele anticipatie (ant) hebben een vrij lage Betweenness en een hoge Closeness en Strength.

De analyse van deze drie profielen: Betweenness, Closeness en Strength voor de 15 emotionele

capaciteiten wordt uitgevoerd aan de hand van een systematische indeling van de drie kenmerken van het netwerk per variabele. Er zijn drie lettercodes voor elke variabele: L is laag (de waarde van de betreffende centraliteitsmaat is relatief laag), M is gemiddeld (de waarde van de centraliteitsmaat is relatief gemiddeld) en H is hoog (de waarde van de centraliteitsmaat is relatief hoog). In Figuur 14 komen de volgende acht combinaties voor.

(32)

32

LLL (3): Impressiemanagement (sim), Inzicht eigen emoties (inz) en Inzicht emoties anderen (ina). Kenmerkend voor combinatie LLL is dat deze opvallend decentraal ligt in Figuur 13.

LML (2): Verbaliseren (ver) en Fantaseren (fan).

LMM (3): Emotionele validatie (val), Zelfdeceptie (ssd) en Emotionele planning (pla). Deze combinatie staat aan de buitenkant met weinig verbindingen.

LMH (1): Emotionele anticipatie (ant).

MMM (1): Emotioneerbaarheid (emo). Deze combinatie heeft wat meer verbindingen.

MHH (3): Emotionele reflectie (ref), Emotionele evaluatie (eva) en Analyseren normatief (ann). Deze combinatie heeft redelijk veel verbindingen.

HMM (1): Analyseren emoties anderen (ana). Deze combinatie heeft wat meer verbindingen dan de vorige combinatie.

HHH (1): Analyseren feitelijk (anf). Deze combinatie staat het meest centraal en heeft veel verbindingen. De profielen die het meest voorkomen zijn LLL (3), LMM (3), MHH (3) en LML (2). Er zijn negen profielen waarin tenminste één L voorkomt, in 11 profielen komt tenminste één M voor en in zes profielen komt tenminste één H voor.

Figuur 15: correlatienetwerk van de ALEX-EMOV van de niet-depressieve groep

(33)

33

Figuur 16: centraliteitsmaten van het correlatienetwerk van de ALEX-EMOV van de niet-depressieve groep

LLL (1): Impressiemanagement (sim). Kenmerkend voor combinatie LLL is dat deze opvallend decentraal ligt in Figuur 15.

LMM (6): Verbaliseren (ver), Zelfdeceptie (ssd), Emotionele planning (pla), Inzicht emoties anderen (ina), Fantaseren (fan) en Emotioneerbaarheid (emo).

LHH (1): Emotionele reflectie (ref). Deze combinatie staat aan de buitenkant met weinig verbindingen. MMM (2): Emotionele validatie (val) en Inzicht eigen emoties (inz). Deze combinatie heeft wat meer verbindingen.

MHH (3): Emotionele anticipatie (ant), Analyseren feitelijk (anf) en Analyseren emoties anderen (ana). Deze combinatie heeft redelijk veel verbindingen.

HHH (2): Emotionele evaluatie (eva) en Analyseren normatief (ann). Deze combinatie staat het meest centraal en heeft veel verbindingen.

(34)

34

5.2 Partiële correlatienetwerken emotionele capaciteiten voor depressieven en niet-depressieven Figuur 17 geeft de centraliteitsmaten van het netwerk weer van partiële correlaties van 15 variabelen (BVAQ en Emov) afgenomen bij depressieve studenten (zie Figuur 13).

Figuur 17: partiële correlatienetwerk van de ALEX-EMOV van de depressieve groep

(35)

35

Figuur 18: centraliteitsmaten van het partiële correlatienetwerk van de ALEX-EMOV van de depressieve

groep

LLL (3): Emotionele validatie (val), Impressiemanagement (sim) en Emotionele anticipatie (ant). Kenmerkend voor combinatie LLL is dat deze opvallend decentraal ligt in Figuur 17.

LML (2): Emotionele reflectie (ref) en Fantaseren (fan).

LMM (3): Verbaliseren (ver), Zelfdeceptie (ssd) en Inzicht emoties anderen (ina). Deze combinatie staat aan de buitenkant met weinig verbindingen.

MMM (4): Emotionele planning (pla), Emotionele evaluatie (eva), Emotioneerbaarheid (emo) en Analyseren feitelijk (anf). Deze combinatie heeft wat meer verbindingen.

MMH (1): Analyseren emoties anderen (ana). Deze combinatie heeft wat meer verbindingen dan de vorige combinatie.

MHH (1): Inzicht eigen emoties (inz). Deze combinatie heeft redelijk veel verbindingen.

HHH (1): Analyseren normatief (ann). Deze combinatie staat het meest centraal en heeft veel verbindingen.

Figuur 19: partiële correlatienetwerk van de ALEX-EMOV van de niet-depressieve groep

(36)

36

Vergelijking van Figuur 3 (algemeen) en Figuur 17 (depressieven) geeft relatief grotere verschillen weer. Zo zijn in Figuur 3 de gemeenschappelijke kleuren geordend: rechtsboven de vijf rode eigenschappen en van linksboven naar rechtsonder de overige kleuren. Te beginnen bij twee gele eigenschappen, daarna twee paarse eigenschappen, vervolgens de twee blauwe eigenschappen en ten slotte de twee groene

eigenschappen. In Figuur 17 daarentegen zijn de eigenschappen minder geordend. De roodgekleurde eigenschappen staan weer rechtsboven, maar de overige eigenschappen zijn enigszins uit elkaar gevallen, behalve de gelegekleurde eigenschappen rechtsonder.

Wanneer Figuur 19 met Figuur 3 wordt vergeleken zijn de rode eigenschappen wat gezakt. De groene zijn van linksboven naar rechtsonder. De blauwe eigenschappen zijn wat omhoog gegaan. De gele

eigenschappen zijn van onder naar boven verhuisd. In Figuur 19 zijn de overige gekleurde eigenschappen twee aan twee bij elkaar gebleven net als in Figuur 3, maar in een andere volgorde.

Bij Figuur 17 is opgemerkt dat het een enigszins chaotische samenstelling is van het netwerk (zie boven). Van Figuur 19 is opgemerkt dat er een zekere structuur is van paarsgewijze configuraties (groen, blauw, paars en geel). Die structuur is niet terug te vinden in Figuur 17.

Figuur 20: centraliteitsmaten van het partiële correlatienetwerk van de ALEX-EMOV van de niet-depressieve groep

LLL (2): Verbaliseren (ver) en Impressiemanagement (sim). Kenmerkend voor combinatie LLL is dat deze opvallend decentraal ligt in Figuur 19.

LMM (2): Emotionele anticipatie (ant) en Analyseren emoties anderen (ana).

(37)

37

MMM (3): Emotionele reflectie (ref), Emotionele planning (pla) en Inzicht emoties anderen (ina). Deze combinatie heeft wat meer verbindingen.

MHM (4): Emotionele validatie (val), Zelfdeceptie (ssd), Inzicht eigen emoties (inz) en Emotioneerbaarheid (emo). Deze combinatie heeft redelijk veel verbindingen.

HMM (1): Emotionele evaluatie (eva).

HHH (2): Analyseren normatief (ann) en Analyseren feitelijk (anf). Deze combinatie staat het meest centraal en heeft veel verbindingen.

(38)

38

5.3 Glassonetwerken emotionele capaciteiten voor depressieven en niet-depressieven

Figuur 21: glassonetwerk van de ALEX-EMOV van de depressieve groep

(39)

39

Figuur 22: centraliteitsmaten van het glassonetwerk van de ALEX-EMOV van de depressieve groep

LLL (2): Impressiemanagement (sim) en Inzicht emoties anderen (ina). Kenmerkend voor combinatie LLL is dat deze opvallend decentraal ligt in Figuur 21.

LLM (1): Inzicht eigen emoties (inz).

LML (1): Fantaseren (fan). Deze combinatie staat aan de buitenkant met weinig verbindingen. LMM (3): Verbaliseren (ver), Emotionele validatie (val) en Emotionele planning (pla).

MMM (1): Zelfdeceptie (ssd). Deze combinatie heeft wat meer verbindingen.

MMH (4): Emotionele reflectie (ref), Emotionele evaluatie (eva), Emotionele anticipatie (ant) en Analyseren emoties anderen (ana). Deze combinatie heeft redelijk veel verbindingen.

(40)

40

Figuur 23: glassonetwerk van de ALEX-EMOV van de niet-depressieve groep

In Figuur 5, Figuur 21 en Figuur 23 zijn er mooie structuren: Een rode groep en paarsgewijze groepen die allemaal dicht bij hun groepsgenoten staan. De groepen hebben in de figuren verschillende posities, maar de betekenis daarvan is onduidelijk.