Exploring Psychological Trade-offs: Developing and Demonstrating an R Shiny App for Pareto Optimization

Yixiao Dong; Deodatta Baral; Kushmakar Baral; Denis Dumas

doi:10.31234/osf.io/gmh6a_v2

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Exploring Psychological Trade-offs: Developing and Demonstrating an R Shiny App for Pareto Optimization

Yixiao Dong; Deodatta Baral; Kushmakar Baral; Denis Dumas

Año: 2026
DOI: 10.31234/osf.io/gmh6a_v2 (se abre en una pestaña nueva)
Licencia: CC BY

Resumen ADIPA

Elaborado con IA a partir del resumen de los autores

Preprint de 2026 que introduce la Optimización de Pareto (PO) como método analítico para investigar compensaciones entre objetivos psicológicos conflictivos. Los autores proponen que muchos constructos psicológicos como depresión, motivación de aprendizaje o conducta antisocial tienen direcciones socialmente deseables, y al perseguirlos simultáneamente surgen compensaciones cuando entran en tensión. Argumentan que los métodos analíticos convencionales en psicología no están diseñados para estudiar estas compensaciones, mientras que PO ofrece un marco efectivo aplicado exitosamente en biología, economía e ingeniería. El trabajo presenta PO-Run, una aplicación R Shiny de fácil uso para análisis de PO, e ilustra su utilidad mediante un ejemplo psicológico real que estudia la compensación entre promover acciones críticas y minimizar estrés mental.

Puntos clave

La Optimización de Pareto es un método analítico diseñado para investigar compensaciones entre múltiples objetivos psicológicos conflictivos que no pueden mejorarse simultáneamente sin comprometer uno u otro.
Muchos constructos psicológicos centrales como depresión, motivación de aprendizaje y conducta antisocial tienen direcciones socialmente deseables que alinean con principios éticos y valores, convirtiéndose en objetivos significativos de perseguir.
PO-Run es una aplicación R Shiny desarrollada para facilitar análisis de optimización de Pareto accesibles a investigadores psicológicos sin necesidad de expertise técnico avanzado en programación.

Para quién: Estudiantes, investigadores y psicólogos clínicos interesados en analizar compensaciones entre objetivos psicológicos conflictivos y aplicar métodos de optimización multivariada a problemas de salud mental y bienestar.

Resumen de los autores

While some are neutral, many psychological constructs (e.g., depression, learning motivation, or antisocial behavior) carry clear directional expectations that align with social or ethical principles and values. When a construct is framed with the goal of moving toward its socially desirable direction, it becomes a meaningful psychological objective to pursue. We pursue different objectives in our daily lives, sometimes simultaneously. During this process, trade-offs occur when they are in tension or conflict, meaning they cannot be consistently improved without compromising one another. While certain psychological trade-offs have been well studied, others remain underexplored or possibly even unidentified. One critical reason is that mainstream analytic methods used in psychological research are not designed to investigate such trade-offs. Fortunately, a suitable method has long existed in other disciplines. Pareto Optimization (PO) is an effective analytic framework widely applied in fields such as biology, economics, and engineering to investigate trade-offs among multiple competing objectives. In this tutorial, we review the core conceptual and methodological foundations of PO and aim to bring this classic method to a psychological audience. Moreover, we develop a user-friendly R Shiny application (named PO-Run) for conducting PO analyses. The utility of the application is illustrated through a real-world psychological example that simultaneously pursues two conflicting objectives: promoting critical actions and minimizing mental stress. Their trade-off relationship is then evaluated via the evidence generated by PO-Run, along with relevant theoretical justification.

Áreas y palabras clave

Psicología clínica y psicoterapia Educación y psicopedagogía Metodología de la investigación

Cómo citar (APA 7)

Dong, Y., Baral, D., Baral, K., & Dumas, D. (2026). Exploring Psychological Trade-offs: Developing and Demonstrating an R Shiny App for Pareto Optimization. https://doi.org/10.31234/osf.io/gmh6a_v2

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Exploring Psychological Trade-offs: Developing and Demonstrating an R Shiny App for Pareto Optimization

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Puntos clave

Resumen de los autores

Áreas y palabras clave

Cómo citar (APA 7)

Exploring Psychological Trade-offs: Developing and Demonstrating an R Shiny App for Pareto Optimization

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