Introduzione. La psicologia positiva ha documentato la rilevanza degli stati emotivi positivi in riferimento a molteplici aspetti della vita degli individui. Tali stati influenzano il modo di pensare in termini ad esempio di flessibilità e creatività, migliorano la salute mentale e fisica, promuovono buone relazioni sociali, con ricadute anche sulla qualità della vita (per una rassegna si veda Lyubomirsky, King, & Diener, 2005). Nonostante l’attenzione al tema, solo recentemente ci si è concentrati sullo studio delle traiettorie che descrivono come cambiano gli stati emotivi nel tempo. Questo approccio risulta particolarmente appropriato dato il naturale fluttuare degli stati emotivi nel tempo e tra diverse situazioni. È anche interessante indagare come tali fluttuazioni siano associate all’uso di strategie di regolazione emotiva, alla luce dei legami tra strategie quali reappraisal e soppressione e cambiamenti di stati emotivi positivi e negativi (Brans, Koval, Verduyn, Lim, & Kuppens, 2013; Gunaydin, Selcuk, & Ong, 2016). Nel presente studio abbiamo quindi esaminato le relazioni tra stati emotivi positivi e strategie di regolazione emotiva (Gross & John, 2003). Lo scopo principale è stato esplorare se i partecipanti erano caratterizzati da differenti traiettorie di stati emotivi positivi, monitorandoli lungo una settimana, e se tali traiettorie potessero differenziarsi in base al profilo dell’andamento. Il secondo scopo è stato verificare se i profili fossero diversamente influenzati da strategie di regolazione emotiva quali reappraisal e soppressione. Metodo. Hanno partecipato 108 studenti universitari coinvolti in una indagine micro-longitudinale. All’inizio dello studio sono state valutate le strategie di regolazione emotiva tramite l’adattamento italiano dell’Emotion Regulation Questionnaire (ERQ, Gross & John, 2003) di Balzarotti, John e Gross (2010); successivamente a cadenza quotidiana per sette giorni si sono rilevati on-line gli stati emotivi positivi, tramite la versione italiana del Positive and Negative Affect Schedule di Watson, Clark e Tellegen (1988). Risultati. Si sono condotte le analisi tramite Latent Class Growth Analisys (LCGA). Abbiamo identificato tre traiettorie di stati emotivi positivi nel tempo: un profilo con stati emotivi positivi costantemente alti, uno con stati emotivi positivi costantemente medi e uno con stati emotivi decrescenti. La strategia di reappraisal sembra sia utilizzata maggiormente rispetto a quella di soppressione, con una differenza più marcata per i primi due profili. Considerando le strategie come covariate, queste risultano connesse al tasso di crescita solo per le traiettorie costanti. Conclusioni. Osservando intercette e slope delle traiettorie dei diversi profili una volta inserite le covariate, i risultati evidenziano che il reappraisal potrebbe essere responsabile non solo di stati emotivi positivi più intensi, ma anche di una maggiore stabilità degli stessi nel tempo.

ANDAMENTO DI STATI EMOTIVI POSITIVI DURANTE UNA SETTIMANA: UN’APPLICAZIONE DELLA LATENT CLASS GROWTH ANALYSIS (LCGA)

BRONDINO, MARGHERITA;PASINI, Margherita;RACCANELLO, Daniela;BURRO, Roberto
2017

Abstract

Introduzione. La psicologia positiva ha documentato la rilevanza degli stati emotivi positivi in riferimento a molteplici aspetti della vita degli individui. Tali stati influenzano il modo di pensare in termini ad esempio di flessibilità e creatività, migliorano la salute mentale e fisica, promuovono buone relazioni sociali, con ricadute anche sulla qualità della vita (per una rassegna si veda Lyubomirsky, King, & Diener, 2005). Nonostante l’attenzione al tema, solo recentemente ci si è concentrati sullo studio delle traiettorie che descrivono come cambiano gli stati emotivi nel tempo. Questo approccio risulta particolarmente appropriato dato il naturale fluttuare degli stati emotivi nel tempo e tra diverse situazioni. È anche interessante indagare come tali fluttuazioni siano associate all’uso di strategie di regolazione emotiva, alla luce dei legami tra strategie quali reappraisal e soppressione e cambiamenti di stati emotivi positivi e negativi (Brans, Koval, Verduyn, Lim, & Kuppens, 2013; Gunaydin, Selcuk, & Ong, 2016). Nel presente studio abbiamo quindi esaminato le relazioni tra stati emotivi positivi e strategie di regolazione emotiva (Gross & John, 2003). Lo scopo principale è stato esplorare se i partecipanti erano caratterizzati da differenti traiettorie di stati emotivi positivi, monitorandoli lungo una settimana, e se tali traiettorie potessero differenziarsi in base al profilo dell’andamento. Il secondo scopo è stato verificare se i profili fossero diversamente influenzati da strategie di regolazione emotiva quali reappraisal e soppressione. Metodo. Hanno partecipato 108 studenti universitari coinvolti in una indagine micro-longitudinale. All’inizio dello studio sono state valutate le strategie di regolazione emotiva tramite l’adattamento italiano dell’Emotion Regulation Questionnaire (ERQ, Gross & John, 2003) di Balzarotti, John e Gross (2010); successivamente a cadenza quotidiana per sette giorni si sono rilevati on-line gli stati emotivi positivi, tramite la versione italiana del Positive and Negative Affect Schedule di Watson, Clark e Tellegen (1988). Risultati. Si sono condotte le analisi tramite Latent Class Growth Analisys (LCGA). Abbiamo identificato tre traiettorie di stati emotivi positivi nel tempo: un profilo con stati emotivi positivi costantemente alti, uno con stati emotivi positivi costantemente medi e uno con stati emotivi decrescenti. La strategia di reappraisal sembra sia utilizzata maggiormente rispetto a quella di soppressione, con una differenza più marcata per i primi due profili. Considerando le strategie come covariate, queste risultano connesse al tasso di crescita solo per le traiettorie costanti. Conclusioni. Osservando intercette e slope delle traiettorie dei diversi profili una volta inserite le covariate, i risultati evidenziano che il reappraisal potrebbe essere responsabile non solo di stati emotivi positivi più intensi, ma anche di una maggiore stabilità degli stessi nel tempo.
Growth Mixture Modeling (GMM); Latent Class Growth Analysis (LCGA); Stati Emotivi; Dati Longitudinali; Psicologia Positiva
File in questo prodotto:
Non ci sono file associati a questo prodotto.

I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: http://hdl.handle.net/11562/968497
Citazioni
  • ???jsp.display-item.citation.pmc??? ND
  • Scopus ND
  • ???jsp.display-item.citation.isi??? ND
social impact