去看心理医生之前,算法早已看穿你的脆弱

发布时间:2021-11-21 1评论 2726阅读
去看心理医生之前,算法早已看穿你的脆弱-心理学文章-壹心理
作者: 蔡梦飞
来源:微信公众号:我是科学家iScientist(ID:IamaScientist)


你是不是经常朋友圈分享生活?或者,遇到重大的吃瓜事件,在微博吐槽?


如果答案是yes,那你在社交平台留下的“闲言碎语”“点点滴滴”,不仅记录了你当下的心情,还会暴露连你自己都没意识到的心理疾病,比如抑郁。


语言是思维的外衣,语言的变化,能透露出思维的深层变化。


在机器学习迅速发展的今天,一个可以对文本进行分析的AI,甚至能比心理医生更早预测出——抑郁。


01

谁看穿你的脆弱?AI


2018年,宾夕法利亚大学的约翰内斯·艾希斯泰德塔(Johannes Eichstaedta)的团队,设计了一个巧妙的实验,证明了社交媒体中的文本,可用来预测抑郁症


为了招募合适的实验参与者,研究人员在一家医院的急诊室里蹲守了26个月,询问了1万多人,最终选出114个合适的抑郁患者。他们筛选的标准挺复杂:首先,病人要愿意分享他们的电子医疗记录,并且记录中确诊过抑郁症。另外,最关键的是,在他们确诊抑郁症之前,要在社交媒体Facebook上,起码发布过500字以上的内容。


光有114个确诊过抑郁症的参与者还不够,为了模拟真实世界的抑郁症发病频率(1:5),研究人员又按照比例,给每个人配了5个没有确诊过抑郁症的病人,作为对照组。最终,参与这项研究的志愿者有684人(114 + 5 × 114 = 684)。


接下来,研究者采集了参与者发布的Facebook状态,提取了其中丰富的语料,用于训练AI模型,让它学会分析Facebook状态中的词、短语是否蕴含抑郁倾向。实验证明,他们训练出来的AI模型,能较为准确地分辨出,哪个志愿者可能有抑郁倾向。


值得注意的是,AI模型能在参与者看医生之前,预测出他们的抑郁倾向,而且,距离确诊日期越近的数据,预测越准确


为什么文本能用来预测抑郁症呢?


因为,抑郁症与语言的变化关系密切。抑郁症患者更频繁地使用各种描述负面情绪的术语第一人称代词(I,me,my)、 "绝对性"词语(我就是个loser)。


一般来说,在确诊之前,抑郁患者的语言表达特点,就已发生微妙的变化,透露出抑郁的“气息”,包括更多消极情感字眼(悲伤、情绪低落)、负面人际关系(敌意、孤独)和认知改变(自我关注、思维反刍)。


约翰内斯研究中,和预测未来抑郁高度相关的“词眼”|参考文献[6]


02

语言变化背后,是思维的改变


抑郁症患者语言模式的变化,究其根本,往往是其认知模型发生了变化


阿伦·贝克( Aaron Beck)认为,容易抑郁的人,往往拥有抑郁性模式(depressive schemas),如果有压力事件出现,比如遭受重大经济或情感打击,他们的抑郁模式就会被激活,这导致他们会更容易以消极的方式,看待自己和世界。


而心理学家格林伯格(Greenberg)等则认为,抑郁症患者对自己的思考和反刍过多,导致自我调控(self-regulatory)出现困难。简单来说,个人在丧失自我价值感后,对所失去的东西无法再获得,而又无法进行自我调整,掉入“丧失——无法获得——无能为力——更加丧”的死循环,最后会导致过分的自我关注。而这又会放大负面情绪和自责,进一步干扰抑郁者调用有限的精力和注意力走出抑郁状态。


抑郁患者的认知模式和正常人这种差别,在学术上称为认知扭曲模式(cognitive distortion schemata),和抑郁高度相关的常见认知扭曲类型有:


情绪化推理(emotional reasoning)


根据自己的感觉,认为某件事情是真的,无视相反的证据。比如,平时已经成绩非常很好了,但还是感觉期末考试会考砸。


归咎个人(personalizing)


认为别人是因为自己而产生消极行为,而不考虑更合理的解释。比如,你表白失败,悻悻而归,觉得路上所有人都讥讽你。


过渡泛化(Overgeneralization)


根据几个例子就做出一概而论的负面结论。比如,数学考试得了低分,就觉得自己没有数学天赋,以后定会一事无成。


非得如此(should statement)


对自己或他人的行为有非常刻板的期待。比如,"我不应该偷懒","我必须永不失败"。


这些认知扭曲模式,在社交媒体上,可通过文本暴露出来


印第安纳大学的克里希纳·巴蒂纳(Krishna Bathina)等人,2021年发表在Nature Human Behavior(《自然·人类行为》)上的文章,就利用了推特的文字信息,探究其是否能预测抑郁患者的认知扭曲情况(涉及12种主要类型)。


他们的研究思路和约翰内斯相似,研究人员先选中约1000名抑郁诊断患者,然后分析他们过去发表的共15万条推特。通过和7000多名对照组的68万条推特信息对比分析,研究人员发现抑郁患者之前的推特中透露出明显的认知扭曲情况,尤其是“归咎个人”和“情绪化推理”两个类型。


这进一步表明,社交媒体平台中,和抑郁相关的认知扭曲“表达方式”,在抑郁诊断之前就已初见端倪


克里希纳的研究分析流程|参考文献[1]


03

社交媒体内容可预测情绪,有何用?


或许你之前听过“认知行为疗法(Cognitive behavioural therapy)”。它是研究得最广泛的抑郁症心理疗法之一,其短期疗效与抗抑郁药物相当,长期疗效也很好。在认知行为疗法中,有经验的治疗师能通过识别僵化、扭曲或过于消极的词汇,揪出导致抑郁的思维模式。


比如说,包含 "应该 "或 "必须 "的陈述(上文提及的“非得如此“)通常反映了患者内心过度僵化的规则("我不应该偷懒","我必须永不失败"),这就需要心理治疗人员和患者进行一系列的对话,以发现症结,并解决“非得如此”的认知扭曲模式。


认知行为疗法理论的重要基础是:个人如何处理、解释“与自己有关”的信息,跟其抑郁症的发病、维持和复发直接相关。也就是说,恰如其分地干预“个人语言信息处理的过程”,有利于情绪调节,并最终能改善抑郁,这一点逐渐得到更多研究的证实。


由此看来,从“语言表达”作为切口,对存在认知扭曲的抑郁患者进行“谈话治疗”,意义不可小觑。


除此之外,如果能充分利用、评估语言特点,提取并分析社交媒体中的文字信息,从而筛查、预测出某个人是不是处于抑郁状态,就能做到及时干预和引导,具有重要的现实意义。


参考文献
[1]Bathina KC, ten Thij M, Lorenzo-Luaces L, Rutter LA, Bollen J. Individuals with depression express more distorted thinking on social media. Nat Hum Behav. 2021;5(4):458-466. doi:10.1038/s41562-021-01050-7
[2]Eichstaedt JC. How to responsibly predict depression diagnoses using social media. Brookings. Published February 17, 2021.
[3]Marks M. Artificial Intelligence-Based Suicide Prediction. ARTIFICIAL INTELLIGENCE. Published online 2019:24.
[4]Coppersmith G, Dredze M, Harman C, Hollingshead K. From ADHD to SAD: Analyzing the Language of Mental Health on Twitter through Self-Reported Diagnoses. In: Proceedings of the 2nd Workshop on Computational Linguistics and Clinical Psychology: From Linguistic Signal to Clinical Reality. Association for Computational Linguistics; 2015:1-10. doi:10.3115/v1/W15-1201
[5]Rude S, Gortner E-M, Pennebaker J. Language use of depressed and depression-vulnerable college students. Cognition & Emotion. 2004;18(8):1121-1133. doi:10.1080/02699930441000030
[6]Eichstaedt JC, Smith RJ, Merchant RM, et al. Facebook language predicts depression in medical records. PNAS. 2018;115(44):11203-11208. doi:10.1073/pnas.1802331115
[7]Cavazos-Rehg PA, Krauss MJ, Sowles S, et al. A content analysis of depression-related Tweets. Comput Human Behav. 2016;54:351-357. doi:10.1016/j.chb.2015.08.023


作者简介:作者:蔡梦飞,喜欢写作和跑马拉松的神经科学博士僧,公众号:修身储能;编辑:小贩儿;排版:洗碗;本文转载自微信公众号:我是科学家iScientist(ID:IamaScientist),“我是科学家,我来做科普”。这是一个中国科学技术协会主办、果壳网承办科学家从事科普的内容平台,与之匹配的有演讲产品,新媒体矩阵和科普技能培训班。



原作者名: 蔡梦飞

转载来源: 我是科学家iScientist(ID:IamaScientist)

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