 |
|
|
 |
 |
 |
 |
 |
Лингвистические характеристики текстов при депрессии и шизофренииЕниколопов С.Н., Медведева Т.И., Воронцова О.Ю.
|
|
|
|
|
|
Аннотация. В качестве этапа разработки комплексного метода лингвистического анализа текстов проведен анализ текстов, написанных здоровыми людьми (457 человек) и больными с эндогенными психическими заболеваниями (91 человек, среди них 39 больных с диагнозом шизофренического спектра и 52 больных с диагнозом аффективного спектра). Для анализа семантико-синтаксической структуры высказываний применялся разработанный для систем искусственного интеллекта метод реляционно-ситуационного анализа, который опирается на синтаксемный анализ Г.А. Золотовой и на концепцию неоднородных семантических сетей Г.С. Осипова. Также был применен метод частотного лексического анализа с использованием анализатора PLATIn. Результатами работы анализатора являются частотные характеристики, позволяющие оценивать выраженность в конкретном тексте лексики, принадлежащей к тематическим группам слов с семантикой различных психологических состояний и личностных установок. Примененные методы позволили выявить различия в частоте обсуждаемых в текстах тем, в использовании местоимений и глаголов, в синтаксемной структуре предложений, в психолингвистических маркерах эмоциональности между группами испытуемых и дать им психологические интерпретации. Выделенные лингвистические параметры показывают сосредоточенность больных на себе, снижение социальной направленности, повышенный уровень враждебности, повышенную эмоциональность при снижении способности к рациональной оценке. Тексты, написанные в состоянии депрессии, отражают затрудненность соединения себя с конкретными личностями, повышенные «лексику страдания» и «лексику разрушения и насилия». Тексты больных шизофренией ограничены личной сферой, показывают распространение частно-индивидуального опыта на всех, в восприятии времени деление на главные и второстепенные события отсутствует. У больных шизофренией повышена «лексика социальной изолированности», высокая «безысключительная и усилительная лексика» в сочетании с «прецедентными, архаизмами, междометиями и др.» может отражать наличие элементов вычурности и резонерства. Полученные различия позволяют выделить наиболее важные параметры и планировать применение нового инструментария, опирающегося на методы искусственного интеллекта.
Ключевые слова: автоматический анализ текстов; реляционно-ситуационный анализ; психолингвистические показатели; эндогенные психические заболевания; шизофрения; депрессия.
|
Поступила в редакцию: |
Прошла рецензирование: |
| |
|
16.06.2019 |
09.07.2019 |
15.09.2019 |
Ссылка для цитирования размещена в конце публикации.
Исследование выполнено при поддержке гранта РФФИ № 17-29-02305.
Введение
Психиатрический подход к исследованию речи был заложен в работах классиков: Э. Блейлер, К. Клейст, Э. Крепелин, П.И. Карпова, В.Н. Образцова, В.П. Осипова. К характерным для патологических состояний были отнесены такие явления, как разорванная речь, соскальзывание и бессвязность речи, атаксия (отсутствие смысловых связей между словами и снижение направленности высказываний) [11]. В качестве средств оценки тех особенностей, которые характеризуют речь психиатрических больных, были предложены различные психолингвистические показатели: коэффициент Трейгера, коэффициент опредме-ченности действия, показатель Готтшалка-Глезер, индекс прегнантности Эртеля, индекс Шлисмана, фог-индекс и др.
В клинической психологии рассматриваются последствия эндогенных психических заболеваний, которые наиболее значимо отражаются в социальной сфере, нарушая социальное функционирование и снижая качество жизни [2]. В отечественной медицинской психологии [8] нарушение социальной перцепции и снижение социального интеллекта рассматривается в рамках системного подхода, который «реализуется в понятии патопсихологического синдрома как структури-рованного образования, позволяющего вскрыть внутренние взаимосвязи между основными психическими характеристиками» [7]. При нормальном развитии «я» переживается как активный субъект, обладающий идентичностью, учитывающий различия между собой и другими в ситуациях взаимодействия, способный к регуляции собственного образа и самооценки, к активной деятельности в социуме. Уровень структурной интеграции личности определяет способность обрабатывать внешние и внутренние конфликты, адекватно оценивать себя и других и в конечном итоге отвечает за уязвимость личности, предрасположенность к заболеваниям [14]. Нарушения в процессе развития «я» при психическом заболевании оказывают влияние и проявляются в процессах мышления и речи, в том числе письменной.
Современный этап развития патопсихологического изучения речи в значи-тельной степени определяется проблематикой разработки средств автоматического анализа и математического аппарата для него. Одним из часто используемых средств автоматического анализа текстов для исследований в области психологии и психолингвистики является программа Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) [26], с помощью которой исследовались различные лексические признаки психологического неблагополучия и мн. др. Математический подход к психотической «энтропийной» речи предложен в [25]. В работе [27] лексический анализ текстов с помощью LIWC был использован совместно с методами тематического моделирования (LDA) для выявления выраженности нейротизма и депрессии у учащихся вузов. Группа исследователей из Института психиатрии Колумбийского университета показала применимость LSA для ранней диагностики риска развития шизофрении [20]; в настоящее время осуществляется проект Automated analysis of semantics/syntax in psychosis, развивающий данное исследование [21], предложен метод для определения текстов, написанных больными шизофренией, на основе метода опорных векторов. Предварительные результаты на русскоязычной выборке показали эффективность метода компьютерной оценки текстов людей с эндогенными психическими заболеваниями [9].
Перспективным направлением в исследованиях речи является междисципли-нарный подход, объединяющий знания в области клинической психологии, лингвистического анализа и возможностей автоматического анализа текстов на основе машинного обучения, методов искусственного интеллекта [18]. Опыт и знания специалистов в области клинической психологии могут быть использованы на этапе постановки задач, а на этапе машинного обучения полученные в исследованиях данные нуждаются в интерпретации.
Целью исследования является выявление лингвистических особенностей текстов, характерных для психических заболеваний шизофренического и аффективного спектра.
Материалы и методы
В исследовании принял участие 91 пациент клиники ФГБНУ НЦПЗ (43 мужчины и 48 женщин, средний возраст — 24,1), проходящий лечение в отделе по изучению эндогенных психических расстройств и аффективных состояний, среди них 39 больных с диагнозом шизофренического спектра (согласно МКБ-10: F-20.04, F-20.05) и 52 больных с диагнозом аффективного спектра (согласно МКБ-10: F-31.3, F-32.1, F-33.10). Все больные наблюдались на этапе становления ремиссии. Диагнозы были верифицированы клиницистами центра. Критериями исключения были: наличие органических поражений и злоупотребление психоактивными веществами в анамнезе. Контрольную группу составили 457 здоровых испытуемых (122 мужчины и 335 женщин, средний возраст — 23,4). Всего в исследовании приняли участие 548 человек. Группы больных не различались по социодемографическим показателям. В группе здоровых испытуемых женщин было больше, чем мужчин.
Всем испытуемым было предложено написать эссе на тему «Я, другие, мир» (объём — 1 стр.). Тема эссе была задана как экспериментальная, провоцирующая появление материала, дающего возможность на основе текста оценить особенности восприятия себя и других, социальную направленность личности испытуемого, способность интегрировать противоречивые и амбивалентные явления в целостное представление о себе и мире [4].
Для анализа семантико-синтаксической структуры высказываний в нашем исследовании применялся метод реляционно-ситуационного анализа [24], который опирается на синатаксемный анализ Г.А. Золотовой [5] и на концепцию неоднородных семантических сетей Г.С. Осипова [15].
Также был применен метод частотного лексического анализа с использованием анализатора PLATIn, разработанного на основе процессора Exactus Expert [6]. Результатами работы анализатора являются частотные характеристики, позволяющие оценивать выраженность в конкретном тексте и коллекции текстов лексики, принад-лежащей к тематическим группам слов с семантикой различных психологических состояний и личностных установок. Были выделены лексические группы:
1. |
Лексика недифференцируемой по смыслу экспрессии: |
1.1. |
Лексика мотивации, деятельности и напряжения (ок. 800 ед.). |
1.2. |
Жаргонная лексика (ок. 8500 ед.), в том числе молодежный жаргон, компьютерный жаргон, криминальный жаргон. |
1.3. |
Обсценная лексика (ок. 800 ед.). |
1.4. |
Безысключительная и усилительная лексика (ок. 2000 ед.). |
2. |
Лексика отрицательной эмоциональной оценки: |
2.1. |
Инвективы (ок. 7000 ед.). |
2.2. |
«Мягкие инвективы» (ок. 3000 ед.). |
2.3. |
Лексика разрушения и насилия (ок. 4000 ед.). |
2.4. |
Лексика страдания (ок. 3000 ед.). |
2.5. |
Лексика стенических негативных эмоций (200 ед.). |
2.6. |
Лексика социальной разобщенности (ок. 8000 ед.). |
2.7. |
Лексика протестного поведения (ок. 550 ед.). |
3. |
Лексика отрицательной рациональной оценки (ок. 4000 ед.). |
4. |
Лексика положительной эмоциональной оценки (ок. 5500 ед.). |
5. |
Лексика положительной рациональной оценки и ментальных действий (ок. 9000 ед.). |
В исследовании использовались следующие показатели лексико-морфологического уровня: коэффициент Трейгера (КТ) — отношение количества глаголов к количеству прилагательных в единице текста; коэффициент опредмеченности действия (КОД) — соотношение количества глаголов к количеству существительных в единице текста; количество глаголов; количество глаголов прошедшего времени; количество глаголов будущего времени; количество причастий и деепричастий; длина слов; количество местоимений, в т.ч., первого лица множественного числа, первого лица единственного числа, третьего лица множественного числа.
Автоматический анализ текста, проведённый по выделенным параметрам, дал возможность сравнить частоту встречаемости этих параметров в группах больных и здоровых.
Для статистического анализа использовалась программа SPSS, для сравнения групп применялся критерий различий Стьюдента.
Результаты и обсуждение
В результате компьютерного анализа всей батареи текстов были получены лингвистические параметры для каждого эссе.
Словари, темы
В табл. 1 приведены результаты сравнения групп по частоте встречаемости в текстах лексических единиц (из тематических словарей), используемых в работе системы психолингвистического анализа текстовой информации, приведены только параметры, по которым были выявлены статистически значимые различия между группами.
Таблица 1
Сравнение текстов групп нормы и больных шизофренией и депрессией по лингвистическим параметрам: словари, темы
Примечания. Совпадающие буквы в скобках обозначают, что значения для соответствующих групп испытуемых существенно не отличаются друг от друга на уровне 0,05.
Результаты анализа показали, что у обеих групп больных повышены по сравнению с группой нормы показатели:
— |
«Инвективы». Инвективы — это общая и специальная отрицательная оценка субъектов и групп; аномальное речевое поведение; выражение социального порицания; телесные отправления и секс; метафоры негативного характера: «безобразие», «криворукий», «харя», «врать», «чавкать», что может отражать общий негативизм, но также более высокий уровень враждебности, что согласуется с результатами других исследований [3]. |
— |
«Положительная эмоциональная оценка». Это лексика позитивных эмоциональ-ных состояний астенического и стенического характера, в том числе их невербальных проявлений; лексика здоровья и выздоровления; лексика зарождения, развития, роста; лексика улучшения, совершенствования; лексика доверия, искренности, симпатии и социального сплочения; лексика семейных ролей и отношений: «шутка», «защищать», «братский», «надежда», «обожать». При этом снижена «положительная рациональная оценка» — лексика ментальных действий (в т.ч. глаголы-делиберативы); позитивная оценка результата ментальных действий; описание наличия позитивных качеств, исправления негативных качеств, возникновения позитивных качеств у описываемых предметов: «стабильный», «продумать», «авторитет», что может говорить о повышенной эмоциональности, без тонкого дифференцирования эмоций, при снижении способности рационально оценивать свое состояние. Можно говорить о расколе, рассогласовании между эмоциональностью и рациональностью, объективно такая эмоциональная оценка не отражает актуальную ситуацию, нарушено понимание себя, нельзя исключить некритичность в оценках. |
— |
«Компьютерный жаргон», «молодежный жаргон». |
Помимо особенностей, характерных для обеих клинических групп больных, выделены характерные для депрессии и шизофрении темы.
При депрессии:
— |
«Лексика разрушения и насилия» повышена — оцениваются разрушительные действия и их результаты; лексика катаклизмов и катастроф; военная лексика: «взрыв», «раздирать», «потонуть». Увеличение частоты использования лексики разрушения и насилия может отражать высокий уровень агрессии при депрессии [Там же]. Это подтверждается повышенным количеством деструктивов при депрессии (см. табл. 4). «Семантическая роль — деструктив» при депрессии выше нормы и на уровне статистической тенденции выше, чем при шизофрении. Деструктив — объект разрушающего воздействия. |
— |
Повышена «лексика страдания» — лексика смерти и болезни; лексика отрица-тельных телесных состояний; лексика отрицательных эмоциональных состояний астенического круга, в том числе невербальных их проявлений: «вымирать», «больной», «тоска». |
При шизофрении:
— |
«Мягкие инвективы» повышены — это порицаемые неразрушительные действия; отсутствие у предмета ценности или крайне низкая ценность предмета; процесс и результат утраты предметом признака или интенсивности признака; проявление неловкости в действиях субъекта: «развалюха», «тыкаться», «протухлый», «истрепаться». |
— |
«Лексика социального разобщения» повышена: лексика социальной изолиро-ванности и аномального социального положения. Этот факт еще раз подтверждает нарушение социального взаимодействия при шизофрении [7]. |
— |
«Безысключительная и усилительная лексика» повышены, то есть широко используются языковые средства обобщения (например, безысключительная лексика: «каждый», «все», «никто» и пр.), что может говорить о попытке делать генерализированные обобщения высокого уровня. В сочетании с повышенными значениями «Прецедентные, архаизмы, междометия и др.» это может свиде-тельствовать об элементах вычурности, резонерства, характерных для шизофрении. |
— |
«Тематическая_Протест» повышена. |
Местоимения и глаголы
В табл. 2 приведены результаты сравнения групп по использованию в текстах местоимений и глаголов, приведены только параметры, по которым были выявлены статистически значимые различия между группами. Ранее лингвистами был проведен качественный анализ различий между группами нормы и больных депрессией и шизофренией по использованию местоимений и глаголов [12]. Далее приведены выводы лингвистов и интерпретация их с точки зрения психологических теорий.
Таблица 2
Сравнение текстов групп нормы и больных шизофренией и депрессией по лингвистическим параметрам: глаголы, местоимения
Примечания. Совпадающие буквы в скобках обозначают, что значения для соответствующих групп испытуемых существенно не отличаются друг от друга на уровне 0,05.
Местоимение «я». У больных повышена «Доля местоимений 1-го лица единст-венного числа» (больше всего при депрессии, ниже всего в норме) при снижении больными использования «мы» — «Доля местоимений 1-го лица множественного числа». Увеличение количества местоимений первого лица единственного числа показывает, что больные сосредоточены на себе, образы других отсутствуют или присутствуют только для того, чтобы выразить их отношение к автору. Увеличение частоты использования местоимения «я» показано и в других исследованиях [19].
Особенностью текстов группы «Депрессия» является возможность дистанци-рования от собственного Я — высказывания с так называемыми предикатами 3-го лица при характеристике Я. Семантика этих предикатов позволяет сформировать отстраненный оценочный взгляд говорящего на предицируемый личный субъект: «Я странный человек». Опора в оценке себя на мнение других рассматривается в психоаналитических концепциях в терминах «жестокое супер-Эго», «ложное Я». Эти понятия включают в себя интериоризацию оценки значимых других, когда человек не понимает, кто он, не осознает собственные потребности, а формирует себя и свое поведение в зависимости от других, так что самооценка при депрессии зависит от внешнего одобрения. «Ложное Я» основывается на внешней референции — когда человек пропускает все свои суждения и действия через фильтр мнения и действий других людей, оглядывается на них во время принятия решений, не уверен в собственных действиях [1]. В то же время данный прием указывает на то, что больные депрессией соотносят себя с нормой. Для шизофрении соотношение себя с нормой не свойственно вследствие дефицита социальной направленности [7].
При этом частота использования местоимения «мы» снижена у всех больных, что также отражает снижение социальной направленности личности, сосредоточенность на своей болезни [13].
Для анализа различий в употреблении местоимений «мы», «вы», «ты» различаются два вида значений: (1) конкретно-референтное (адресатное), прикрепляющее к говорящему еще кого-то, и (2) обобщенно-личное, включающее Я говорящего в человечество вообще. По количеству употреблений местоимения «мы» группа «Депрессия» сближается с группой «Шизофрения», но соотношение между двумя значениями «мы» иное. В группе «Депрессия» преобладает обобщенно-личная семантика, состояние депрессии соотносится с затрудненностью соединения себя с конкретными личностями, но, с другой стороны, с возможностью дистанцированно смотреть на мир, включая себя в состав всего человечества. В группе «Шизофрения» рассуждения авторов эссе в большей части текстов ограничены личной сферой, чрезвычайно частотно конкретно-референтное «мы», которое расширяет личную сферу Я пишущего. С точки зрения психоаналитических теорий (Кернберг, Бержере, Мак Вильямс), такие особенности текста отражают уровень организации личности и особенности защитных механизмов при депрессии и шизофрении. При депрессии человек чувствует одиночество, отделенность от других, можно говорить о жестких границах Я, при этом сохраняется способность адекватно оценивать реальность. При шизофрении границы Я неустойчивы и размыты, нарушено различение между фантазиями и реальностью, все, о чем пишет больной, он воспринимает включенным в собственную жизнь.
В группе «Шизофрения» отмечаются неоднократные употребления местоимения «ты» в обобщенно-личном значении, в то время как местоимения «мы» и «вы» в обобщенном значении для этой группы нехарактерны. Эта избирательность может свидетельствовать о том, что при шизофрении техника обобщенно-личности идет от частного Я ко всем, как распространение частно-индивидуального опыта на всех, а техника включения себя в общий опыт несвойственна. По выражению английского психотерапевта Р. Лэнга [10]: «шизоид неспособен переживать себя вместе с остальными». Р. Лэнг говорит об особой «онтологической неуверенности», с которой рождаются шизоиды, поскольку существует разрыв в его соотношении с миром и раскол в отношении к самому себе. Работы, проводимые в направлении «theory of mind», показывают особую модель психического, в которой нарушено понимание другого как иного, его потребностей, эмоционального состояния. Предположение о распространении частно-индивидуального опыта на всех согласуется и с психоаналитическими концепциями, в которых при шизофрении отмечается отрицание реальности и даже самого существования объекта, перенос на внешний мир своих ощущений и представлений, сложности дифференциации Я — не Я. Больной сам «фабрикует» объекты и «помещает» их во внешнюю реальность, дает им атрибуты или знаки внешних объектов. То есть имеет дело с внешними объектами, но с такими, у которых нет никакой подлинной инаковости [23].
Временные формы глагола. В группе «Депрессия» отмечается особая тактика развития текста, при которой в сравнении сталкиваются два временных плана — прошлое и настоящее или, реже, настоящее и будущее. В группе «Шизофрения» имеются тексты с тем же тактическим приемом сопоставления жизненных периодов. Однако временной перелом, противопоставление выражено не так остро, как в группе «Депрессия». Прошлое представлено в группе «Шизофрения» конкретикой действия, а настоящее — качественной, эмотивной характеристикой, интерпретационно.
Представляется, что граница (или даже разрыв) между прошлым и началом болезненного состояния или настоящим и планом будущего (выздоровлением) осознается в группе «Депрессия» весьма четко. В этом ее отличие от группы «Шизофрения», где время осмысляется более слитно, как единая линия «прошлое — настоящее», а деление на главные, важные и второстепенные события жизни отсутствует. Нарушение способности выделять главное и второстепенное является одной из важных составляющих патопсихологического синдрома при шизофрении [7]. Нарушение каузальной связанности при шизофрении подтверждается тем фактом, что при шизофрении снижен параметр «Семантическая роль — казаутив» (см. табл. 4). Больные шизофренией не ощущают, что они изменились в результате болезни. Фактор патоса [17] при шизофрении заключается в том, что они всегда, даже до видимых проявлений болезни, ощущали себя другими, отделенными от остального социума. В психоанализе концепция особенностей восприятия времени при психозах развивалась в работе А. Грин «Расколотое время» [22], он показывает существование «расколовшегося времени», приводя в качестве примера собственные ассоциации по поводу сновидения. Он описывает это особое время, которое имеет мало общего с непрерывной временной последовательностью «прошлое — настоящее — будущее». Грин обнаруживает сложные временные комбинации, состоящие из воспоминаний, принадлежащих самым разным периодам прошлого — от относительно недавних событий до других, уходящих в раннее детство. Он пишет о том, что сознание подразумевает причинность, и время в мире сознания является основой этой причинности — основой связи между причиной и следствием. При серьезных расстройствах психики проявляется «безвременность бессознательного».
Семантико-синтаксическая структура текстов
Таблица 3
Сравнение текстов групп нормы и больных шизофренией и депрессией по лингвистическим коэффициентам
Примечания. Совпадающие буквы в скобках обозначают, что значения для соответствующих групп испытуемых существенно не отличаются друг от друга на уровне 0,05.
Коэффициент Трейгера (КТ) — отношение количества глаголов к количеству прилагательных в единице текста — повышен в клинических группах. В работе [16] показано, что его величина непостоянна и указывает на соотношение активности и практических действий к рефлексии и созерцательности в момент высказывания у данного субъекта. КТ связан с уровнем эмоциональной стабильности и характером эмоциональной регуляции. Его повышение наблюдается при органических поражениях головного мозга, бредовых синдромах, повышенном аффекте, обсессивно-фобических расстройствах.
Из табл. 3 видно, что у клинических групп снижен коэффициент логической связности. Коэффициент логической связности рассчитывается по формуле соотношения общего количества служебных слов (союзов и предлогов) и общего количества предложений. Также у обеих клинических групп снижена глубина синтаксического дерева, длина предложений. Возможно, это снижение означает снижение когнитивной сложности — степени дифференцированности сознания.
Тональность слов была снижена в обеих клинических группах. Для расчета этих значений использовался словарь ресурса http://linis-crowd.org/. Слова из текстов эссе сопоставлялись с оценкой эмоциональной окрашенности этих слов из словаря (значения в диапазоне от -2 до 2). Далее для каждого испытуемого рассчитывалась общая сумма по всем словам из его эссе.
В табл. 4 приведены результаты сравнения групп по частям речи и семантическим параметрам.
Таблица 4
Сравнение текстов групп нормы и больных шизофренией и депрессией по частям речи и семантическим параметрам
Примечания. Совпадающие буквы в скобках обозначают, что значения для соответствующих групп испытуемых существенно не отличаются друг от друга на уровне 0,05.
Результат анализа показывает, что по большому количеству семантических параметров выявлены значимые различия (табл. 4), однако психологическая интерпретация различия по каждому отдельному параметру не представляется целесообразной (за исключением каузативов и деструктивов, которые обсуждались ранее). Полученный результат будет использован для машинного обучения.
Заключение
• |
Проведен лингвистический анализ текстов, написанных здоровыми людьми и больными с эндогенными психическими заболеваниями шизофренического и аффективного спектра. |
• |
Показаны различия в параметрах, представляющих собой характеристики обсуждаемых в тексте тем, использование местоимений и глаголов, синтаксемную структуру предложений, психолингвистические маркеры эмоциональности. |
• |
Выделенные лингвистические параметры показывают сосредоточенность больных на себе, снижение социальной направленности, повышенный уровень негативизма, враждебности, повышенную эмоциональность при снижении способности к рациональной оценке. |
• |
Тексты, написанные в состоянии депрессии, отражают не только затрудненность соединения себя с конкретными личностями, но и возможность дистанцированно смотреть на мир. В сравнении сталкиваются два временных плана — прошлое и настоящее. Повышенные «лексика страдания» и «лексика разрушения и насилия» отражают высокий уровень агрессии. |
• |
Тексты больных шизофренией ограничены личной сферой, показывают распро-странение частно-индивидуального опыта на всех. Время осмысляется более слитно, деление на главные, важные и второстепенные события отсутствует. Лексика «социальной изолированности» повышена. «Безысключительная и усилительная лексика» в сочетании с «прецедентными, архаизмами, междо-метиями и др.» может отражать наличие элементов вычурности и резонерства. |
• |
Полученные различия позволяют выделить наиболее важные параметры текста и планировать применение нового инструментария, опирающегося на методы искусственного интеллекта. |
Литература
1. Винникотт Д.В. Искажение Эго в терминах истинного и ложного Я // Московский психотерапевтический журнал. – 2006. – № 1. – С. 5–19.
2. Гурович И.Я., Шмуклер А.Б., Сторожакова Я.А. Психосоциальная терапия и психосоциальная реабилитация в психиатрии. – М.: Медпрактика-М, 2004. – 492 с.
3. Ениколопов С.Н. Враждебность в клинической и криминальной психологии // Национальный психологический журнал. – 2007. – № 1. – С. 33–39.
4. Ениколопов С.Н., Медведева Т.И., Воронцова О.Ю. Оценка текстов, написанных больными эндогенными психическими заболеваниями // Психиатрия. – 2019. – Т. 81, № 1. – С. 56–64.
5. Золотова Г.А., Онипенко Н.К., Сидорова М.Ю. Коммуникативная грамматика русского языка. – М.: Наука, 2004. – 544 с.
6. Интеллектуальный анализ проявлений вербальной агрессивности в текстах сетевых сообществ / Д.А. Девяткин, Ю.М. Кузнецова, Н.В. Чудова [и др.] // Искусственный интеллект и принятие решений. – 2014. – № 2. – С. 27–41.
7. Критская В.П., Мелешко Т.К. Патопсихология шизофрении. – М.: Институт психологии РАН, 2015. – 388 с.
8. Критская В.П., Мелешко Т.К., Поляков Ю.Ф. Патология психической деятельности при шизофрении: мотивация, общение, познание. – М.: Моск. гос. университет, 1991. – 256 с.
9. Лингвистические характеристики текстов психически больных и здоровых людей / С.Н. Ениколопов, Т.И. Медведева, О.Ю. Воронцова [и др.] // Психологические исследования: электронный научный журнал. – 2018. – Т. 11, № 61. – С. 1 [Электронный ресурс]. – URL: http://psystudy.ru/index.php/num/2018v11n61/1622-enikolopov61.html (дата обращения: 12.06.2019).
10. Лэнг Р. Расколотое «я». – СПб.: Белый кролик, 1995. – 352 с.
11. Микиртумов Б.Е., Завитаев П.Ю. Аутизм: история вопроса и современный взгляд. – СПб.: Н-Л., 2012. – 143 с.
12. Никитина Е.Н., Онипенко Н.К. Когнитивно-лингвистическая интерпретация результатов автоматического анализа текстов психически больных // Искусственный интеллект и принятие решений. – 2019 (в печати).
13. Николаева В.В. Внутренняя картина болезни при некоторых психических заболеваниях: автореф. дис. … канд. психол. наук. – М., 1970.
14. Операционализированная Психодинамическая Диагностика (ОПД)-2. Руководство по диагностике и планированию терапии. – М.: Акад. проект, 2011. – 464 с.
15. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами: Основы теории и технологии. – М.: Наука, Физматлит, 1997. – 112 с.
16. Психиатрия: учебное пособие для студентов медицинских вузов / под ред. В.П. Самохвалова. – Ростов-на-Дону: Феникс, 2002. – 575 с.
17. Снежневский А.В. Nosoc et pathos schizophreniae // Шизофрения, мульти-дисциплинарные исследования / под ред. А.В. Снежневского. – М.: Медицина, 1972. – С. 5–15.
18. Создание инструмента автоматического анализа текста в интересах социо-гуманитарных исследований. Ч. 1. Методические и методологические аспекты / С.Н. Ениколопов, Ю.М. Кузнецова, И.В. Смирнов [и др.] // Искусственный интеллект и принятие решений. – 2019. – № 2. – С. 28–38.
19. Al-Mosaiwi M., Johnstone T. In an Absolute State: Elevated Use of Absolutist Words Is a Marker Specific to Anxiety, Depression, and Suicidal Ideation // Clinical Psychological Science. – 2018. – Vol. 6, № 4. – P. 529–542.
20. Automated analysis of free speech predicts psychosis onset in high-risk youths / G. Bedi, F. Carrillo, G.A. Cecchi [et al.] // NPJ Schizophrenia. – 2015. – № 1. – P. 15030.
21. Corcoran C. 26. Novel approaches to psychosis risk: movement, stress modulation, reward and language // Schizophrenia Bulletin. – 2018. – Vol. 44 (Suppl 1). – P. S42.
22. Green A. Le temps éclaté. – Paris: Editions de Minuit, 2000. – 186 p.
23. Kapsambelis V. Les fonctionnements psychotiques: une psychopathologie psychanalytique // Psychologie clinique et projective. – 2007. – № 1. – P. 9–33.
24. Relational-situational method for intelligent search and analysis of scientific publications / G. Osipov, I. Smirnov, I. Tikhomirov [et al.] // Proceedings of the Integrating IR Technologies for Professional Search Workshop. – Moscow, 2013. – P. 57–64.
25. Ribalov A., Zislin J. Entropy of psychotic speech. Mathematical analysis // Ninth Annual Meeting of the Israel society for biological psychiatry. – Hagoshrim, 2005. – P. 25–30.
26. The development and psychometric properties of LIWC2015 / J.W. Pennebaker, R.L. Boyd, K.N. Jordan [et al.]. – Austin, TX: University of Texas at Austin, 2015. – 27 p.
27. The University of Maryland CLPsych 2015 shared task system / P. Resnik, W. Armstrong, L. Claudino [et al.] // Proceedings of the 2nd Workshop on Computational Linguistics and Clinical Psychology: From Linguistic Signal to Clinical Reality. – Denver, Colorado: Association for Computational Linguistics, 2015. – P. 54–60.
Ссылка для цитирования
УДК 159.9:616.895.8:81.33
Ениколопов С.Н., Медведева Т.И., Воронцова О.Ю. Лингвистические характеристики текстов при депрессии и шизофрении // Медицинская психология в России: электрон. науч. журн. – 2019. – T. 11, № 5(58) [Электронный ресурс]. – URL: http://mprj.ru (дата обращения: чч.мм.гггг).
Все элементы описания необходимы и соответствуют ГОСТ Р 7.0.5-2008 "Библиографическая ссылка" (введен в действие 01.01.2009). Дата обращения [в формате число-месяц-год = чч.мм.гггг] – дата, когда вы обращались к документу и он был доступен.
Linguistic text characteristics in depression and schizophrenia
Enikolopov S.N.1
E-mail: enikolopov@mail.ru
Medvedeva T.I.1
E-mail: medvedeva.ti@gmail.com
Vorontsova O.Yu.1
E-mail: okvorontsova@inbox.ru
1 Mental Health Research Center
34, Kashirskoye shosse, Moscow, 115522, Russia
Phone: +7 (495) 109-03-93
Abstract. In the course of development of a complex method of linguistic texts analysis, texts written by healthy people (457 people) and patients with endogenous mental disorders (91 people, among them 39 patients with schizophrenic spectrum and 52 patients with affective spectrum disorder) were analyzed. For the analysis of the semantic-syntactic structure of statements, the method of relational-situational analysis developed for artificial intelligence systems was used, which is based on the G.A. Zolotova's syntaxeme analysis and on the concept of heterogeneous semantic networks by G.S. Osipov. The method of lexical frequency analysis was also applied using the PLATIn analyzer. The results of the work of the analyzer are frequency characteristics, allowing to evaluate the usage of the vocabulary belonging to thematic groups of words with the semantics of various psychological states and personality attitudes in a specific text. The applied methods made it possible to identify differences in the frequency of topics discussed in texts, in the use of pronouns and verbs, in the syntaxeme structure of sentences, in psycholinguistic markers of emotionality between groups of subjects and to give them psychological interpretations. Dedicated linguistic parameters show the concentration of patients on themselves, reduced social orientation, increased level of hostility, increased emotionality while reducing the ability to rational assessment. Texts written in a state of depression reflect the difficulty of associate themselves with other persons, increased "vocabulary of suffering" and "vocabulary of destruction and violence". The texts of schizophrenic patients are limited to their personal sphere and show the extension of private-individual experience to everybody; in the perception of time there is no division into major and minor events. In patients with schizophrenia, the vocabulary of "social isolation" is enhanced; the high "non-exclusive and intensifying vocabulary" in combination with "precedent, archaisms, interjections, etc." may reflect the presence of the elements of philosophizing and pretentiousness. The differences obtained allow us to identify the most important parameters and plan the use of new tools based on artificial intelligence methods.
Key words: automatic text analysis; relational situation analysis; psycholinguistic indicators; endogenous mental diseases; schizophrenia; depression.
For citation
Enikolopov S.N., Medvedeva T.I., Vorontsova O.Yu. Linguistic text characteristics in depression and schizophrenia. Med. psihol. Ross., 2019, vol. 11, no. 5 [in Russian, abstract in English]. Available at: http://mprj.ru
|
|
|
|
Предыдущие |
|
|