1. Automatización de la medición psicológica mediante inteligencia artificial

Marmolejo-Ramos, F., Bulut, O., Anunciação, L., Marques, L., Barthakur, A., Kundrat, J., Rečka, K., Karakale, Ö., Correa, J. C., Pinos-Ullauri, L. A., Ospina, R., & Tejada, J. (2025). From human artefact to machine output: Automating the “art” of psychological measurement. Journal of Psychology and AI.
DOI: 10.1080/29974100.2025.2561692
Palabras clave: medición psicológica, automatización, inteligencia artificial, psicometría computacional, evaluación digital

2. Análisis multiverso colaborativo para evaluar decisiones analíticas (ciencia abierta y crowdsourcing)

Heyman, T., Pronizius, E., Lewis, S. C., Acar, O. A., Adamkovič, M., Ambrosini, E., Antfolk, J., Barzykowski, K., Baskin, E., Batres, C., Boucher, L., Boudesseul, J., Brandstätter, E., Collins, W. M., Đurđević, D. F., Egan, C., Era, V., Ferreira, P., Fini, C., … Buchanan, E. M. (2025). Crowdsourcing multiverse analyses to explore the impact of different data-processing and analysis decisions: A tutorial. Psychological Methods.
DOI: 10.1037/met0000770
Palabras clave: multiverse analysis, reproducibilidad, ciencia abierta, decisiones analíticas, metodología estadística

3. Replicación multinacional del efecto espacial “bueno–malo” (cognición corporalizada)

Yamada, Y., Xue, J., Li, P., Ruiz-Fernández, S., Özdoğru, A. A., Sarı, Ş., Torres, S. C., Hinojosa, J. A., Montoro, P. R., AlShebli, B., Bolatov, A. K., McGeechan, G. J., Zloteanu, M., Razpurker-Apfeld, I., Samekin, A., Tal-Or, N., Tejada, J., Freitag, R., Khatin-Zadeh, O., … Marmolejo-Ramos, F. (2025). Where the ‘bad’ and the ‘good’ go: A multi-lab direct replication report of Casasanto (2009, Experiment 1). Memory & Cognition, 53, 1140–1146.
DOI: 10.3758/s13421-024-01637-1
Palabras clave: cognición corporalizada, metáforas espaciales, replicación directa, juicio moral, multi-lab

4. Interacción entre información sensorial y motora en el procesamiento emocional de narrativas

Marmolejo-Ramos, F., Vaci, N., Reali, F., & Milin, P. (2025). The interplay of sensory and motoric information on processing emotions in narrative texts. Journal of Cultural Cognitive Science, 9(2), 243–254.
DOI: 10.1007/s41809-025-00171-z
Palabras clave: emoción, narrativas, simulación sensoriomotora, cognición encarnada, procesamiento del lenguaje

5. Machine learning y marcadores fisiológicos de la experiencia afectiva (big team science)

Coles, N. A., Perz, B., Behnke, M., Eichstaedt, J. C., Kim, S. H., Vu, T. N., Raman, C., Tejada, J., Huynh, V.-T., Zhang, G., Cui, T., Podder, S., Chavda, R., Pandey, S., Upadhyay, A., Padilla-Buritica, J. I., Barrera Causil, C. J., Ji, L., Dollack, F., … Saganowski, S. (2025). Big team science reveals promises and limitations of machine learning efforts to model physiological markers of affective experience. Royal Society Open Science, 12(6), 241778.
DOI: 10.1098/rsos.241778
Palabras clave: machine learning, afecto, biomarcadores fisiológicos, ciencia colaborativa, modelado predictivo