O tom emocional da linguagem escrita, avaliado por pessoas ou pelo ChatGPT, pode prever mudanças nos sintomas depressivos três semanas depois.
A escolha de palavras de uma pessoa pode ser preditiva do agravamento dos sintomas de transtorno depressivo maior, descobre um novo estudo de Yale. Usando avaliadores humanos e o grande modelo de linguagem ChatGPT, pesquisadores demonstraram que respostas escritas a perguntas abertas poderiam ser usadas para prever quem apresentaria sintomas piores de depressão semanas depois.
As descobertas, relatadas em 16 de setembro no Proceedings of the National Academy of Sciences, sugerem que procedimentos automatizados que podem avaliar o uso da linguagem podem complementar e aprimorar avaliações psicológicas.
Um crescente corpo de pesquisa descobriu uma ligação entre depressão e a linguagem que uma pessoa usa. Pessoas com depressão usam mais palavras emocionais negativas nas mídias sociais e em mensagens de texto, por exemplo. E a escolha das palavras está associada a quão bem os indivíduos respondem ao tratamento.
A análise da linguagem usada pelas pessoas oferece informações extras que os médicos não têm atualmente, e nossa abordagem pode ser uma maneira pela qual os médicos avaliam seus pacientes.
Robb Rutledge
Para este estudo, os pesquisadores de Yale queriam explorar se a linguagem também poderia gerar insights sobre os sintomas futuros de alguém. Para entender melhor isso, eles pediram a 467 participantes que completassem nove perguntas curtas, neutras e abertas, e o Questionário de Saúde do Paciente (PHQ-9), que avalia a gravidade da depressão. Três semanas depois, todos os participantes completaram o questionário PHQ-9 novamente.
Usando uma ferramenta chamada Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) – que pode calcular quantas palavras se enquadram em uma categoria específica – os pesquisadores identificaram quantas palavras nas respostas escritas dos participantes às perguntas de resposta curta tinham um tom emocional positivo ou negativo. Embora as pontuações do LIWC estivessem associadas à gravidade da depressão no momento em que os participantes responderam às perguntas, elas não previram a gravidade da depressão três semanas depois, descobriram os pesquisadores.
Por outro lado, as pontuações de sentimento fornecidas por avaliadores humanos previram sintomas futuros de depressão.
“Isso nos disse que os avaliadores humanos estavam captando algo que apenas contar palavras emocionais não conseguia”, disse Robb Rutledge, professor assistente de psicologia na Faculdade de Artes e Ciências de Yale e autor sênior do estudo.
O LIWC trata cada palavra individualmente, o que pode explicar sua falha nessa aplicação específica, disseram os pesquisadores.
“Queríamos observar a ordem das palavras e o aspecto multidimensional da linguagem central para moldar o tom emocional”, disse o autor principal Jihyun Hur, um candidato a Ph.D. no laboratório de Rutledge e no laboratório da coautora Jutta Joormann, a Professora de Psicologia da Fundação Richard Ely. “Foi quando nos interessamos pelo ChatGPT.”
ChatGPT é uma ferramenta de inteligência artificial que visa imitar a fala conversacional humana. Portanto, a ordem das palavras e o significado dentro e entre as frases são levados em conta de uma forma que ferramentas padrão para análise de linguagem, como LIWC, não fazem.
Quando os pesquisadores instruíram o ChatGPT versões 3.5 e 4.0 a classificar o tom positivo e negativo das respostas dos participantes, as pontuações previram mudanças futuras na gravidade da depressão, de forma muito semelhante às pontuações dos avaliadores humanos.
Pesquisadores dizem que a descoberta é um ponto de partida que estabelece uma base para pesquisas adicionais. Rutledge e sua equipe, por exemplo, estão interessados em como essa abordagem pode ser aplicada a outros transtornos psiquiátricos e em períodos de tempo mais longos. Essa linha de trabalho é parte da pesquisa contínua do laboratório sobre a relação entre emoção e tomada de decisão, da qual qualquer um pode participar jogando os jogos no aplicativo gratuito para smartphone do laboratório, Happiness Quest.
Rutledge disse que vê esse tipo de avaliação de linguagem como uma adição útil à caixa de ferramentas do clínico no futuro.
“A análise da linguagem que as pessoas usam oferece informações extras que os clínicos não têm atualmente, e nossa abordagem pode ser uma maneira pela qual os clínicos avaliam seus pacientes”, disse Rutledge. “Você quer uma combinação de ferramentas que funcionem para muitas pessoas, que juntas podem lhe dar um instantâneo de um indivíduo. Se algumas dessas ferramentas forem automatizadas assim, isso libera o clínico para gastar mais tempo tentando ajudar o paciente.”
E, finalmente, uma melhor compreensão dos sintomas e como prevê-los seria benéfica.
“Ferramentas de inteligência artificial como o ChatGPT abrem uma nova maneira de usar a grande quantidade de dados de linguagem já disponíveis no ambiente clínico para entender melhor a saúde mental”, disse Hur.
Mallory Locklear
