A machine learning approach to predicting psychosis using semantic density and latent content analysis
https://www.nature.com/articles/s41537-019-0077-9 > ■統合失調症の会話傾向
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> 統合失調症や双極性障害(旧名:躁うつ病)の患者には、共通した会話の傾向があります。
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> その1つが、会話の意味密度が低いというものです。意味密度とは、使用している単語の
> 数に対してあまり意味のないことを言っているということです。
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> 多くの言葉を使いながら、ほとんど意味を伝えない人というのは、統合失調症や双極性障害
> を発症するリスクがかなり高いと考えられます。
> それは精神病を発症した人たちは、「声」「音」「聞こえる」「ささやき」といった種類の、主に
> 聴覚に関係する話題に強い関心を寄せる傾向があるというものです。
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> こうした聴覚に関係する概念クラスタは、興味深いことに学習時に利用された会話サンプル
> の中には生じていませんでした。
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> この潜在意味解析の結果も踏まえ、意味密度の低さ、聴覚に関連する単語の利用頻度を
> 含めてAIに会話を分析させた結果、精神病の検出率は90%以上になったのです。
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> おそらくこの結果は、幻聴のようなものに言及することが多いことが一因と考えられます。
> またちょっとした雑音に反応しやすいという傾向にもつながる可能性があります。