抑郁症患者使用语言的方式不同 - 以下是如何识别它

抑郁症患者使用语言的方式不同 - 以下是如何识别它

抑郁渗透到一个人存在的方方面面——他们的行为、他们的睡眠模式、他们的互动，甚至他们的言语。 口头和书面表达都会发生明显的变化，形成所谓的“抑郁语言”。 这种独特语言的有力例子可以在西尔维娅·普拉斯（Sylvia Plath）和库尔特·柯本（Kurt Cobain）等艺术家的创意作品中找到，他们两人都曾与抑郁症作斗争并最终摆脱了抑郁症。

多年来，研究人员一直试图揭开抑郁症与语言之间的复杂联系。 得益于先进的技术，我们正在稳步接近全面的了解。 发表在《临床心理科学》上的一项开创性研究发现了一组特定的词语，可以准确地表明某人是否患有抑郁症。

语言分析的转变

传统上，语言分析涉及研究人员的手动阅读和笔记。 计算机辅助文本分析方法的出现彻底改变了这一过程，允许在短短几分钟内处理大量数据。 这种快速处理可以帮助检测人眼可能错过的语言特征，包括某些单词和单词类别的频率、词汇多样性、句子长度、语法模式和各种其他指标。

抑郁症患者的个人文章和日记等资源，甚至普拉斯和柯本等著名艺术家的作品，都被证明是无价的。 抑郁症患者的口语样本也提供了重要的见解。 收集的数据表明，有抑郁症状的人和没有抑郁症状的人使用的语言持续存在差异。

解码语言：内容

语言由两个主要组成部分组成：内容和风格。 内容是指我们所表达的内容——我们陈述的本质或主题。 毫不奇怪，有抑郁症状的人倾向于使用过多的负面情绪词汇，尤其是负面形容词和副词，如“孤独”、“悲伤”或“痛苦”。

然而，代词的使用可以说更有趣。

有抑郁症状的人倾向于使用更多的第一人称单数代词，如“我”、“我自己”和“我”，而使用更少的第二人称和第三人称代词，如“他们”、“他们”或“她”。 这种特殊的代词使用模式表明，抑郁症患者往往更加以自我为中心，与他人的联系较少。 有趣的是，研究表明，在诊断抑郁症时，代词比负面情绪词更可靠。

尽管人们认识到沉思（不断思考个人问题）和社会孤立是抑郁症的主要特征，但尚不清楚这些结果是否反映了注意力或认知方式的差异。 是抑郁症导致人们关注自己，还是自我关注的人会出现抑郁症状？

理解的语言：风格

语言风格是指我们表达自己的方式，而不是我们表达的内容。 我们的实验室最近对 64 个不同的在线心理健康论坛（拥有超过 6,400 名会员）进行了大规模数据文本分析。 我们发现，“绝对主义词语”——表达绝对大小或概率的词语，例如“总是”、“什么都没有”或“完全”——比代词或负面情绪词语更能有效地反映心理健康状况。

我们的理论是，抑郁症患者会以非黑即白的方式感知世界，这会反映在他们的语言风格中。 与 19 个不同的对照论坛（例如 Mumsnet 和 StudentRoom）相比，在关注焦虑和抑郁的论坛中，绝对主义词汇的使用率大约高出 50%，在关注自杀意念的论坛中大约高出 80%。

代词的分布反映了论坛中绝对主义词语的模式，尽管程度较小。 相反，奇怪的是，负面情绪词汇在有关自杀意念的论坛中比在有关焦虑和抑郁的论坛中更少见。

该研究还考察了康复论坛，那些认为自己已经从抑郁症中康复的成员分享了关于他们的旅程的充满希望和令人安心的帖子。 在这些论坛中，负面情绪词语的使用与对照论坛相似，而正面情绪词语的使用增加了约 70%。 然而，绝对主义词汇的出现率仍然显着高于对照论坛，尽管略低于焦虑和抑郁论坛。

重要的是，以前表现出抑郁症状的人更有可能再次经历这些症状。 因此，即使他们目前没有表现出抑郁症状，他们持续的绝对主义思维倾向也表明这可能会导致抑郁发作。 在代词的使用中观察到了类似的趋势，但在包含负面情绪的单词中却没有观察到类似的趋势。

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实际意义

了解抑郁症的语言可以揭示患有抑郁症症状的人的思维模式。 也有实际意义。 研究人员将自动文本分析与机器学习（无需手动编程即可从经验中学习的人工智能系统）结合起来，根据自然语言文本样本（例如博客文章）对不同的心理健康状况进行分类。

这种创新的言语分析方法在诊断抑郁症方面显示出巨大的潜力，其准确性甚至超过了经过培训的治疗师。 至关重要的是，随着更多数据的提供和更复杂算法的开发，机器学习分类的效率预计会提高。 这超出了识别绝对主义、否定性和代词的一般模式的范围。 人们正在努力利用人工智能来识别日益具体的心理健康问题子类别，例如完美主义、自尊问题和社交焦虑。

然而，值得注意的是，可以使用抑郁的表达方式，但实际上并不抑郁。 最终，某些感受随着时间的推移而持续存在，决定了你是否会遭受痛苦。 世界卫生组织估计，全球有超过 3 亿人患有抑郁症，自 2005 年以来这一数字增加了 18% 以上，开发更多检测抑郁症的工具可以极大地帮助改善健康状况，并防止像普拉斯和柯本那样的悲惨自杀事件。

本文最初发表于《对话》。 有关更全面的信息，请参阅以下资源：

• Universität Reading
• Profil von Mohammed Al-Mosaiwi
• WHO: Management von Depressionen
• Sprachliche Merkmale depressiver Symptome
• Automatisierte Textanalyse und psychische Gesundheit

资料来源：