新的研究表明，抑鬱症患者比其他人更經常地使用絕對詞彙，如“總是”、“沒有”或“完全”。從你移動和睡眠的方式，到你如何與周圍的人互動，抑鬱幾乎改變了一切。甚至在你說話的方式和用書面表達自己的方式上也是顯而易見的。有時候，這種“抑鬱的語言”會對其他人產生強大的影響。想想西爾維婭·普拉斯和庫爾特·科本的詩歌和歌曲歌詞的影響吧，他們都是在經歷了抑鬱症之後自殺的。
長期以來，科學家們一直試圖確定抑鬱症和語言之間的確切關係，而科技正在幫助我們更接近於全面的圖景。我們的新研究發表在《臨床心理科學》雜誌上，現在公佈了一類能夠幫助準確預測一個人是否患有抑鬱症的詞彙。
傳統上，這個領域的語言學分析都是由研究人員進行閱讀和做筆記。現在，計算機化的文本分析方法可以在數分鐘內處理超大型的數據庫。這有助於發現人類可能遺漏的語言特徵，計算單詞和單詞類別的流行率、詞彙多樣性、平均句子長度、語法模式和許多其他度量標準。
到目前為止，抑鬱症患者的個人文章和日記一直很有用，科本和普拉斯等著名藝術家的作品也是如此。對於口語來說，抑鬱症患者的自然語言片段也提供了見解。總之，這些研究的結果揭示了有抑鬱症症狀和沒有抑鬱症症狀的人在語言上的明顯和一致的差異。
內容
語言可以分為兩個部分：內容和風格。內容與我們所表達的–，即陳述的意義或主題有關。令人驚訝的是，那些有抑鬱症狀的人使用了過多的詞語來表達消極情緒，特別是消極的形容詞和副詞–，如“孤獨”、“悲傷”或“痛苦”。
有抑鬱症狀的人顯著地多使用第一人稱單數代詞。更有趣的是代詞的使用。有抑鬱症狀的人使用更多的第一人稱單數代詞–，如“我”、“我”和“我”–，而第二和第三人稱代詞“他們”、“他們”或“她”的人數明顯較少。這種代詞使用模式表明抑鬱症患者更關注自己，而較少與他人聯繫。研究人員報告說代詞實際上比消極情緒詞在識別抑鬱症上更可靠。
我們知道反芻（關注個人問題）和社會孤立是抑鬱症的共同特徵。然而，我們不知道這些發現是否反映了注意力或思維方式的不同。是抑鬱讓人們關注自己，還是那些專注於自己的人得到了抑鬱症的症狀？
風格
語言的風格與我們表達自己的方式有關，而不是我們表達的內容。我們的實驗室最近對64個不同的在線精神健康論壇進行了大數據文本分析，調查了6400多名成員。““絕對詞”–表達絕對數量或概率，如“總是”、“沒有”或“完全”–，被發現比代詞或消極情感詞更適合作為心理健康論壇的標記。
從一開始，我們就預測那些抑鬱的人對世界的看法將更加黑白分明，而這將體現在他們的語言風格上。與19個不同的控制論壇（例如，Mumsnet和StudentRoom）相比，焦慮和抑鬱論壇中絕對詞彙的使用量增加了約50%，自殺意念論壇的使用量增加了約80%。
那些先前有抑鬱症狀的人更有可能再患抑鬱症。代詞在論壇中產生了類似於絕對詞的分佈模式，但影響較小。相反，消極情緒詞彙在自殺意念論壇中比在焦慮和抑鬱論壇中更為普遍。
我們的研究還包括恢復論壇，在那裡，感覺自己從抑鬱發作中恢復的成員會寫一些積極的、鼓舞人心的關於他們康復的帖子。在這裡，我們發現消極情緒詞在相當程度上用於控制論壇，而積極情緒詞則上升了約70%。儘管如此，絕對詞彙的使用量仍明顯高於對照組，但略低於焦慮和抑鬱論壇。
最重要的是，那些先前有抑鬱症狀的人更有可能再次患上抑鬱症。因此，即使目前沒有抑鬱症的症狀，他們更傾向於採取絕對主義的思維方式，這表明它可能在引起抑鬱發作方面發揮作用。在代詞的使用上也出現了同樣的效果，但對消極情緒詞卻沒有這種效果。
實際影響
瞭解抑鬱症的語言可以幫助我們理解抑鬱症患者的思維方式，但它也具有實際意義。研究人員將自動文本分析和機器學習（無需編程就能從經驗中學習的計算機）結合起來，從諸如博客帖子之類的自然語言文本樣本中對各種心理健康狀況進行分類。
這樣的分類已經超過了訓練有素的治療師所做的分類。重要的是，只要提供更多的數據和開發更復雜的算法，機器學習分類就會得到改進。這超出了對專制、否定和已經討論過的代詞的概括模式的研究。人們已經開始利用計算機來準確地識別日益具體的心理健康問題的分類–例如完美主義、自尊問題和社會焦慮。
話雖如此，使用一種與抑鬱相關的語言當然也是可能的，而不是真正的抑鬱。歸根結底，決定你是否受苦的，是你隨時間的感受。但世界衛生組織估計，目前全球有超過3億人患有抑鬱症，自2005年以來，這一數字增加了18%以上，擁有更多可用的工具來發現這種情況，對於改善健康和防止像普拉斯和科本那樣的悲劇性自殺，無疑是非常重要的。
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