抑鬱未必有樣睇，字裡行間反而有得拆解？
隨著近年大眾對心理健康的重視，令到心理健康問題不再是眾人避之則吉的話題。能夠在陽光下正面迎對問題有助病患者更直接的解決問題絕對是一件好事。而一群來自英國雷丁的學者就以機器學習(Machine Learning)加上演算法(Algorithm)，嘗試找出抑鬱症患者在書寫撰文時常用字彙，以令心理學家能夠更有效的找到問題根源。
來自英國雷丁大學的博士候選人Mohammad Al-Mosaiwi就在學術期刊發表了其初步成果，而他亦有在網上發表懶人包。簡單解釋，抑鬱病患會在書寫的內容及用字都會有一定的習慣，而上述的英國學者就是以機器學習收集在網上討論相關問題的論壇留言作數據，以之而分析並得出下列結論。
在內容方面，抑鬱症患者會透過所用的詞彙展現出負面的情緒，例如孤獨，傷心及痛苦等等。而除了表達自己情緒之外，他們亦會用上述字彙形容事物。
在上面的基本常識後，之後就是人稱代詞的差別。據Mohammad稱，抑鬱症患者會多次使用「自己」，「我」等敍事，原因是他們會因病無視周遭環境發生的事，導致他們行文期間沒有留篇幅給他人的空間。而研究亦發現偵察人稱代詞的準確度比負面情緒詞彙更為高。
而在行文風格方面，抑鬱患者的語氣會更為直接。在判斷事物上非黑即白，有就有冇就冇的態度亦是他們以機器學習找到的發現之一，而這點的準確度更比上面的人稱代詞及字彙更高，為三者中最可靠。
雖然研究結論如此，但Mohammad表示抑鬱症患者常用這些字彙並不代表使用這些字詞的人就是抑鬱症患者，一如有鬚未必係老豆的道理。這個研究的目的當然並非想透過用字而找到心理病患，而是希望能透過機器學習及演算法去找出規律，令到心理學家在臨場斷症時能夠有所幫忙，更有效率的發現問題。
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資料來源：men's uno (http://hk.mensuno.asia/node/%E6%8A%91%E9%AC%B1%E6%9C%AA%E5%BF%85%E6%9C%89%E6%A8%A3%E7%9D%87-10296)
本文由《men's uno》授權報導，未經同意禁止轉載。
來自英國雷丁大學的博士候選人Mohammad Al-Mosaiwi就在學術期刊發表了其初步成果，而他亦有在網上發表懶人包。簡單解釋，抑鬱病患會在書寫的內容及用字都會有一定的習慣，而上述的英國學者就是以機器學習收集在網上討論相關問題的論壇留言作數據，以之而分析並得出下列結論。
在內容方面，抑鬱症患者會透過所用的詞彙展現出負面的情緒，例如孤獨，傷心及痛苦等等。而除了表達自己情緒之外，他們亦會用上述字彙形容事物。
在上面的基本常識後，之後就是人稱代詞的差別。據Mohammad稱，抑鬱症患者會多次使用「自己」，「我」等敍事，原因是他們會因病無視周遭環境發生的事，導致他們行文期間沒有留篇幅給他人的空間。而研究亦發現偵察人稱代詞的準確度比負面情緒詞彙更為高。
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雖然研究結論如此，但Mohammad表示抑鬱症患者常用這些字彙並不代表使用這些字詞的人就是抑鬱症患者，一如有鬚未必係老豆的道理。這個研究的目的當然並非想透過用字而找到心理病患，而是希望能透過機器學習及演算法去找出規律，令到心理學家在臨場斷症時能夠有所幫忙，更有效率的發現問題。
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