Многочисленные исследования показывают, что существует прямая связь между состоянием депрессии и выбором слов, который делает человек в определенный период.
Например, у пациентов с депрессивными расстройствами в их сообщениях и постах в социальных сетях наблюдается преобладание негативной лексики. Анализ словесного выбора может помочь предсказать реакцию организма на лечение. Но возможно ли на основе речевых паттернов предсказать будущие симптомы?
Группа специалистов из Йельского университета провела исследование, в котором проанализировались тексты людей с признаками депрессии. Результаты этого анализа оказались полезными для прогнозирования прогрессирования заболевания. Научная работа с данными выводами была опубликована в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.
В исследовании участвовали 467 взрослых, которые ответили на ряд вопросов как по общим темам, так и по вопросам, касающимся их психического состояния и тяжести депрессии. Вопросы затрагивали такие аспекты, как качество сна, уровень мотивации и общее настроение. Участники повторно заполнили анкету о симптомах депрессии через три недели.
Ученые использовали инструмент Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) для анализа ответов на общие вопросы. Этот инструмент позволяет подсчитывать количество слов в различных категориях и определять долю положительной и отрицательной эмоциональной лексики в текстах участников.
Однако LIWC мог лишь оценить уровень депрессии на момент исследования, не позволяя предсказать состояние участников через три недели. Исследователи пришли к выводу, что такой подход не учитывает контекст и порядок слов
Мы поняли, что оценка эмоций требует более глубокого анализа, чем просто подсчет слов с разной эмоциональной окраской. Поэтому мы решили сосредоточиться на структуре предложений и многослойности языка, что играет ключевую роль в передаче эмоций
В связи с этим команда обратилась к языковым моделям ChatGPT версий 3.5 и 4.0, которые способны имитировать разговорный стиль речи и учитывать порядок слов и контекст более эффективно, чем традиционные инструменты анализа.
ЧИТАЙТЕ Ученые выяснили степень влияния имени человека на его внешность
Анализируя эмоциональную окраску ответов участников исследования с помощью ChatGPT, ученые смогли предсказать, у кого через несколько недель симптомы депрессии могут усилиться. Точность прогнозов оказалась сопоставима с оценками самих участников их психического состояния.
Авторы исследования полагают, что предложенный метод может стать ценным дополнением к существующим инструментам диагностики для врачей. В будущих исследованиях они намерены выяснить возможность применения этого подхода к другим психическим расстройствам и его эффективность при более длительных временных промежутках.
«Анализ языка предоставляет дополнительную информацию, которую врачи не всегда имеют в своем распоряжении. Наш метод может стать одним из способов оценки состояния пациентов. Важно использовать комбинацию различных инструментов для более полного понимания пациента. Автоматизация некоторых из этих инструментов позволит врачам сосредоточиться на помощи пациентам», заключили исследователи.