По словам, которые выбирает человек, и их порядку можно спрогнозировать развитие депрессивного расстройства. Связь между используемой лексикой и ухудшением психического состояния выявили ученые из США.
Кадр из сериала «Безумцы» / © Netflix
Во многих исследованиях сообщалось, что депрессия и слова, которые человек предпочитает использовать в конкретный период, тесно связаны. Например, в речи пациентов с депрессивным расстройством чаще встречается негативно окрашенная эмоциональная лексика в постах и сообщениях в социальных сетях. Выбор слов позволяет предсказывать, как организм человека будет реагировать на лечение. Но можно ли по речи сделать вывод о будущих симптомах?
Специалисты из Йельского университета в США проанализировали тексты людей с симптомами депрессии и выяснили, что полученные данные помогают прогнозировать развитие заболевания. Научную статью с соответствующими выводами опубликовал журнал Proceedings of the National Academy of Sciences.
В исследовании участвовали 467 взрослых, которых попросили письменно ответить на несколько вопросов. Они были посвящены как общим темам, так и аспектам, позволяющим охарактеризовать психическое состояние и степень тяжести депрессии: например, сну, уровню мотивации, настроению. Анкету, которая оценивает депрессивные симптомы, респонденты заполнили повторно спустя три недели.
Сначала ученые проанализировали ответы на общие вопросы с помощью инструмента Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC). Он позволяет считать, сколько слов попадают в конкретную категорию, и определил количество положительно и отрицательно окрашенной эмоциональной лексики в текстах людей. Однако LIWC, в отличие от анкеты оценки психического состояния, дал возможность только оценить тяжесть депрессии в момент исследования, но не предсказать состояние участников исследования через три недели. По мнению авторов статьи, это может быть связано с тем, что инструмент рассматривает слова по отдельности:
«Мы поняли, что люди, оценивающие эмоции, улавливают нечто такое, чего не может дать простой подсчет по-разному окрашенных слов. Поэтому нам захотелось обратить внимание на порядок слов и многомерность языка, которые играет центральную роль в формировании эмоциональной окраски текста».
Поэтому исследователи обратились к языковой модели ChatGPT версий 3.5 и 4.0. Она предназначена для имитации разговорной человеческой речи, в связи с чем работает с порядком слов и контекстом не так, как стандартные инструменты анализа языка наподобие LIWC.
Когда ChatGPT проанализировал эмоциональную окраску ответов, написанных участниками исследования, полученные результаты позволили предугадать, у кого через несколько недель симптомы депрессии усилятся. Точность прогнозов оказалась такой же, как при опоре на человеческие оценки собственного психического состояния.
Авторы публикации считают, что обнаруженный метод может стать полезным дополнением к привычным инструментам врачей. В дальнейших исследованиях ученые планируют выяснить, применим ли он к другим психическим расстройствам и позволит ли работать с более длительными временными промежутками.
«Анализ языка, которым пользуются люди, дает дополнительную информацию, которой в настоящее время нет у докторов, и наш подход может стать одним из способов оценки состояния пациентов. Нужна комбинация инструментов, которые в совокупности могут дать представление о человеке. Если некоторые из этих инструментов будут автоматизированы, это освободит врача от необходимости тратить больше времени на то, чтобы помочь пациенту», — подытожили исследователи.
