讓計算機預測你的精神問題

林明春

有時候，我們會發現某些人講話語無倫次、答非所問，但并不會太在意，只當做這些人緊張、或者是不想正面述說自身的情況。但是，在精神病學領域，這種復雜混亂的說話模式可是會被重點關注的。因為如果這種雜亂無章的思想與說話模式在一個人身上經常出現的話，那就可能會被精神病學家認為有患上精神分裂癥的風險。

科學家相信，語言是展現一個人心理狀態的獨特窗口，它可以提供關于一個人心靈秘密的線索。對于一個心理醫生來說，如果他的面談對象說話語無倫次的頻率很高，就存在精神分裂癥的風險。而根據說話狀態所預測的準確率竟達到80%左右。

也許你會認為這種預測準確率已經很高了，但是，最近由哥倫比亞大學開發的一種自動化語言分析程序，能根據一個人的語言狀態更準確地判斷其是否有患上精神分裂癥的風險，準確率高達100%。

這種自動化語言分析程序主要是針對語義和句法結構來進行自動分析的，主要包括了語義連貫性（句子與句子間的思想銜接）、語言表達結構（長句與短句的使用）以及句法結構等方面。

在該研究中，研究人員隨機選取了34個研究對象參加了一個開放式的面談，隨后將這些面談內容轉錄入計算機，由計算機從語義和句法結構著手分析這些研究對象說話的模式，比如句子長度、語言表達與問題是否一致、短語長度和限定詞的使用等。

在接下來的兩年半內，研究人員以季度為單位對研究對象做了跟蹤記錄。最終有5個人經歷了精神病的困擾，29個人沒有遭遇精神病發作。對比研究對象的說話模式來看，研究人員發現，能預測精神病發作風險的語言特征，集中在句子與句子間的語義不連貫、句子之間的停頓異常、簡單少量的短語和句法的表達方式等方面。

通過對比臨床量表，研究人員認為自動化語言分析程序提供的量級分類更為準確。這是因為在傳統的談話方式中，臨床心理醫生也會有思緒游蕩的時候，有時候短暫的思緒漫游就可能錯過很重要的細節內容，而計算機卻不會出現這種情況。而且這種自動語言分析程序能測量出微妙的、不易被人察覺的思想與心理變化。

有關研究表明，有大約1%的14到27歲的年輕人被認為是精神病發的高危人群，這些人的日常生活會逐漸表現出異于常人的癥狀，比如不尋常或不切題的思維、知覺的變化以及比較疑心等。如果能準確地識別這些癥狀，就能幫助這些人推遲、減輕甚至是阻止嚴重精神疾病的出現。語言分析程序的出現，將能為精神病學預測與診斷提供良好的助力。