Исследователи из Соединенных Штатов выявили, что предпочтения в словах человека и их последовательность могут предсказать развитие депрессивного расстройства. Связь между ухудшением психического состояния и лексикой, которую человек использует, была обнаружена. В различных студиях отмечалось, что депрессия и слова, выбранные для употребления в определенный период, тесно взаимосвязаны. Например, у пациентов с депрессивным расстройством часто встречается негативно настроенная эмоциональная лексика в их постах и сообщениях в социальных медиа. Выбор определенных слов позволяет прогнозировать реакцию организма человека на терапию. Однако возможно ли предсказать будущие симптомы по речи?
Исследование, проведенное в США учеными из Йельского университета, показало, что анализ текстов людей с признаками депрессии может предсказать развитие этого заболевания. Журнал Proceedings of the National Academy of Sciences опубликовал научную статью с выводами по этому поводу.
467 взрослых принимали участие в данном исследовании, где им предлагалось письменно ответить на ряд вопросов. Вопросы касались как общих тем, так и аспектов, связанных с оценкой психического состояния и степени тяжести депрессии, таких как сон, уровень мотивации и настроение. Повторно заполнить анкету, оценивающую симптомы депрессии, участники исследования должны были через три недели.
Анализировав ответы на стандартные вопросы при помощи инструмента Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) в первую очередь, ученые определили количество слов, относящихся к различным категориям, и выявили уровень положительной и отрицательной эмоциональной лексики в текстах испытуемых. Однако, в отличие от анкеты оценки психического состояния, LIWC лишь дал возможность оценить степень депрессии на момент проведения исследования, не предсказывая будущее состояние участников через три недели. Мнение авторов статьи заключается в том, что это может быть обусловлено тем, что инструмент анализирует слова изолированно.
Исследователи обнаружили, что оценка эмоций людьми не сводится к простому подсчету окрашенных слов, а требует внимания к порядку слов и многомерности языка. Поэтому им стало интересно изучить языковую модель ChatGPT версий 3.5 и 4.0, которая специализируется на имитации разговорной человеческой речи и учитывает контекст и порядок слов в тексте, в отличие от стандартных инструментов анализа языка, таких как LIWC.
Полученные результаты анализа эмоциональной окраски ответов участников исследования позволили ChatGPT предсказать усиление симптомов депрессии у определенных людей через несколько недель. Точность прогнозов сравнялась с человеческими оценками психического состояния.
Авторы статьи считают, что выявленный метод может стать полезным дополнением к устоявшимся инструментам врачей. В будущих исследованиях ученые намерены проверить его применимость к другим психическим расстройствам и возможность работы с более длительными временными интервалами.
Ученые сделали вывод, что анализ речи человека может быть полезным для медицинских целей. Они предлагают использовать несколько инструментов вместе, чтобы получить полное представление о пациенте. Автоматизация некоторых из этих инструментов может помочь врачам сэкономить время, которое они тратят на общение с пациентами.