Marcello Henrique Silvestre
A organização (Framework) Hiper-Dimensional Multi-Nível (HDML) destaca, para o estudo do Responder Relacional Arbitrariamente Aplicável (RRAA), cinco níveis relacionais: (i) implicar mutuamente; (ii) emoldurar relacional; (iii) reticular relacional; (iv) relacionar relações; e (v) relacionar redes relacionais; e quatro dimensões: (a) coerência, (b) complexidade, (c) derivação, e (d) flexibilidade. Abaixo, cada um será detalhado e exemplificado.
*A organização HDML insere em toda e qualquer instância de análise do RRAA, o orientar, evocar, e motivar, já discutidos anteriormente: https://comportese.com/2025/04/07/a-linguagem-como-parte-da-contingencia-a-unidade-de-analise-roe-m-parte-2/
Organização (Framework) Hiper-Dimensional Multi-Nível (HDML)
Implicar Mutuamente: refere-se à relação entre dois eventos. Por exemplo, Ω → ômega; isto é, esse símbolo (Ω) de alguma maneira está relacionado ao som/palavra “ômega”. Emoldurar Relacional (ou Implicar Combinatoriamente): diz respeito a relação entre três eventos, no qual duas implicações mútuas possibilita uma terceira relação. Para ilustrar, se ◕‿◕ → FELIZ; e VROLIJK → ◕‿◕; logo VROLIJK → FELIZ. Ou seja, VROLIJK e FELIZ estão de alguma forma relacionados. Reticular Relacional: refere-se à relação entre quatro ou mais eventos. Por exemplo, ♯ → SUSTENIDO → TECLADO; e ♭ → BEMOL → TECLADO; logo ♯ → ♭ estão de alguma forma relacionados. Relacionar Relações: nesse nível, e no seguinte, é onde respondemos ao próprio responder relacional. Relacionar Relações implica em responder a duas implicações mútuas. Para ilustrar, somos capazes de relacionar dois “conjuntos”: [Conjunto 1 (Skinner → AC)] → [Conjunto 2 (Freud → Psicanálise)], então diríamos algo próximo de: Skinner e AC estão relacionados de alguma maneira, assim como Freud está com a Psicanálise. Por fim, Relacionar Redes Relacionais, assim como o anterior, implica em respondermos ao próprio responder relacional, contudo, em conjuntos que envolvam três ou mais eventos. Por exemplo, [Conjunto 1 (Lula → PT → 13)] → [Conjunto 2 (Bolsonaro → PL → 22)], de alguma maneira o conjunto 1 se relaciona com o conjunto 2.
Coerência: refere-se a extensão que determinado responder relacional condiz funcionalmente a padrões anteriores que foram reforçados (ou não punidos) pela comunidade verbal. Por exemplo, se mulheres são pouco representadas em filmes ou estórias em livros infantis em profissões STEM [acrónimo em inglês que significa Science (ciência), Technology (tecnologia), Engineering (engenharia), e Mathematics (matemática)], ao vermos uma mulher em alguma profissão STEM, isso poderia gerar uma “certa dúvida”, dado que esse padrão relacional Mulher → STEM não condiz em sua maioria com os padrões relacionais anteriores (isto é, culturalmente: Mulher → profissões “de cuidado”). Dessa forma, Mulher → STEM seria (para muitos) considerados “baixa coerência”, enquanto Mulher → profissões “de cuidado” seriam consideradas de “alta coerência”, com base em padrões relacionais arbitrariamente estabelecidos e emitidos pela nossa cultura.
Complexidade: refere-se aos detalhes do responder relacional, em termos de número de eventos relacionados, tipo e quantidade de molduras (igualdade, distinção, oposição, comparação, etc.), e quantidade de controles contextuais. Para ilustrar, se eu digo que AMOR é “fogo que arde sem se ver”; é muito mais complexo do que dizer AMOR é “❤”. O primeiro padrão relacionalenvolve diversos eventos, molduras relacionais e diferentes controles contextuais. No primeiro, a chance de envolver diversos sentidos do meu corpo (por exemplo, sentir o “calor”), é muito maior que no segundo.
Derivação: remete ao quão praticado determinado responder relacional se tornou. Uma resposta relacional derivada pela primeira vez é considerada de alta derivação, a partir do momento que esta resposta vai ser tornando cada vez mais praticada, o nível de derivação diminui (isto é, se torna uma resposta de baixa derivação). Por exemplo, você se prepara para uma apresentação e na sua vez de apresentar, o monitor do seu computador para de funcionar, e então você precisa cancelar a apresentação. Vendo a reação do público você diz para si mesma “Devem achar que eu sou incompetente”. Ou seja, uma experiência fez você pela primeira vez derivar uma relação nova “Eu → Incompetente” (alta derivação). Contudo, outras experiências, como planejar um date, fazer uma janta para seus pais, e organizar afazeres do dia podem levar você a derivar “Eu → Incompetente”, se esses planejamentos não saírem conforme o esperado. Ou seja, novas e diferentes experiências podem levar você a derivar funcionalmente algo próximo já derivado: “Eu → Incompetente”. Dessa forma, a relação vai se tornando cada vez mais baixa em derivação, podendo mesmo chegar em determinadas momentos de sua história de vida, que você se vê e sente incompetente em sua maior parte do tempo, e sequer sabe de onde essa resposta veio, mas está lá, em quase tudo que você faz e vem a fazer futuramente.
Flexibilidade: condiz a extensão/facilidade que determinado responder relacional pode ser alterado pela introdução de novas variáveis contextuais. Para ilustrar, dada a relação “Bolo/açúcar → é um veneno”, o quanto esse responder é facilmente alterado na introdução de variáveis contextuais como: Em festa de aniversário “Bolo/açúcar → é um veneno” ? Quando você está sozinha entediada “Bolo/açúcar → é um veneno” ?. Ou seja, em que circunstância você se permite comer bolo? Se observamos que com a introdução de variáveis contextuais como as de cima, a resposta relacional se altera, dessa forma, observamos que a resposta tem um grau maior de flexibilidade; caso contrário um grau menor de flexibilidade.
Em síntese, a organização HDML destaca variáveis relevantes para a análise do RRAA, em contextos de estudos experimentais e aplicados; e interventivos, por exemplo: compreensão clínica do sofrimento psicológico e desenvolvimento de linguagem em crianças, entre outros.
Indicações de Leitura:
Barnes-Holmes, D., Barnes-Holmes, Y., & McEnteggart, C. (2020). Updating RFT (more field than frame) and its implications for process-based therapy. The Psychological Record, 70(4), 605-624.
Barnes-Holmes, D., Barnes-Holmes, Y., Luciano, C., & McEnteggart, C. (2017). From the IRAP and REC model to a multi-dimensional multi-level framework for analyzing the dynamics of arbitrarily applicable relational responding. Journal of Contextual Behavioral Science, 6(4), 434-445.
Barnes-Holmes, D., Barnes-Holmes, Y., McEnteggart, C., & Harte, C. (2021). Back to the future with an up-dated version of RFT: More field than frame?. Perspectivas em Análise do Comportamento, 12(1), 033-051.
