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TED2016

Mariano Sigman: Your words may predict your future mental health

マリアーノ・シグマン: 言葉から、あなたの将来のメンタルヘルスが予測できるとしたら?

February 18, 2016

言葉の話し方や書き方から、あなたの将来の精神状態、さらには精神疾患の発症までもが予測できたとしたら? 神経科学者のマリアーノ・シグマンが古代ギリシャと内省の起源へと時代を遡り、どのような仕組みで言葉から人の内面が垣間見えるのかを掘り下げます。彼はまた、言葉をマッピングする方法を用いた、統合失調症の発症を予測することもできるアルゴリズムについても詳しく解説します。シグマンによれば、私たちの書いたり話したりする言葉の客観的・定量的な自動分析に基づく、今とは大きく違った形のメンタルヘルスが将来的に登場するかもしれません。

Mariano Sigman - Neuroscientist
Mariano Sigman combines neuroscience, mathematics and social sciences to illuminate the hidden information flowing through our brains. Full bio

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Double-click the English subtitles below to play the video.
歴史資料は
古代ギリシャ人の服装や
00:12
We have historical records that allow us
to know how the ancient Greeks dressed,
暮らしぶりや
00:18
how they lived,
戦い方を教えてくれます
00:19
how they fought ...
でも 思考についてはどうでしょう?
00:20
but how did they think?
無理のない解釈の1つは
人間の思考の根本にある—
00:23
One natural idea is that the deepest
aspects of human thought --
想像したり
00:27
our ability to imagine,
自意識を持ったり
00:29
to be conscious,
夢を見るという能力が
00:31
to dream --
昔から同じだったというものです
00:32
have always been the same.
もう1つの可能性は
00:34
Another possibility
私たちの文化を形作ってきた
社会の変容が
00:36
is that the social transformations
that have shaped our culture
人間の思考の構造も
変えてきたというものです
00:39
may have also changed
the structural columns of human thought.
このことについての見解は
十人十色でしょう
00:44
We may all have different
opinions about this.
実際 これは長い間
哲学論争の的になってきました
00:47
Actually, it's a long-standing
philosophical debate.
そもそもこの問いは
科学の領分なのでしょうか?
00:50
But is this question
even amenable to science?
ここで私が提示したいのは
00:54
Here I'd like to propose
古代ギリシャの都市が
どんな姿をしていたかを
00:57
that in the same way we can reconstruct
how the ancient Greek cities looked
数個のレンガから再現できるのと同じく
01:01
just based on a few bricks,
ある文化の生んだ書き物が
考古学資料となり
01:04
that the writings of a culture
are the archaeological records,
人の思考の化石の役目を果たすということです
01:08
the fossils, of human thought.
事実
01:11
And in fact,
心理学者ジュリアン・ジェインズは
01:12
doing some form of psychological analysis
人類最古の書物のいくつかを対象に
ある種の心理分析を行い
01:15
of some of the most ancient
books of human culture,
1970年代に
非常に奇抜で過激な仮説を立てました
01:18
Julian Jaynes came up in the '70s
with a very wild and radical hypothesis:
わずか3千年前の人類は
01:24
that only 3,000 years ago,
現在の私たちの呼び方でいえば
統合失調症だったというのです
01:27
humans were what today
we would call schizophrenics.
この主張の根拠はこうです
01:33
And he made this claim
これらの書物に登場する
太古の人間たちは
01:35
based on the fact that the first
humans described in these books
終始一貫して
01:38
behaved consistently,
文化的・地理的な違いにかかわらず
01:40
in different traditions
and in different places of the world,
何かの声を聞き
それに従うように行動しており
01:43
as if they were hearing and obeying voices
それを神の声やミューズの囁きと考えていた
01:46
that they perceived
as coming from the Gods,
それを神の声やミューズの囁きと考えていた
01:50
or from the muses ...
現代の私たちはこれを幻覚と呼ぶでしょう
01:51
what today we would call hallucinations.
そしてその後
時代が進むにつれ
01:55
And only then, as time went on,
古代人たちは自分たちが
内なる声の創造主であり
01:58
they began to recognize
that they were the creators,
所有者であることを
認識し始めた
02:02
the owners of these inner voices.
これによって人類は内省
つまり自らの思考について
02:05
And with this, they gained introspection:
考える能力を手にしたというわけです
02:07
the ability to think
about their own thoughts.
ジェインズの理論によれば
人間が自意識を
02:11
So Jaynes's theory is that consciousness,
少なくとも現代の私たちが
認識している形で抱き
02:15
at least in the way we perceive it today,
自分が自分自身の存在のパイロットだと
感じるようになったのは
02:18
where we feel that we are the pilots
of our own existence --
かなり最近の
文化的変容なのです
02:21
is a quite recent cultural development.
この理論はとても華々しいものですが
02:25
And this theory is quite spectacular,
明白な問題点を抱えています
02:27
but it has an obvious problem
02:28
which is that it's built on just a few
and very specific examples.
ごく少数の かなり特殊な事例を
根拠にしているという点です
果たしてこの理論の
02:32
So the question is whether the theory
人類の内省がほんの3千年前に
成立したという主張は
02:34
that introspection built up in human
history only about 3,000 years ago
定量的・客観的な方法で
検証できるでしょうか
02:39
can be examined in a quantitative
and objective manner.
この問いの扱いにおける
問題点は明らかです
02:43
And the problem of how
to go about this is quite obvious.
プラトンがある日 目覚めて
こんなことを言ったらおかしいでしょう
02:46
It's not like Plato woke up one day
and then he wrote,
「やあ 私はプラトン」
02:50
"Hello, I'm Plato,
「本日付けで私は
完全に内省的な自意識を獲得しました」
02:52
and as of today, I have
a fully introspective consciousness."
(笑)
02:55
(Laughter)
そして実はこれが
問題の核心を教えてくれます
02:57
And this tells us actually
what is the essence of the problem.
言語化される以前の概念の出現を
私たちは見つけねばならないのです
03:01
We need to find the emergence
of a concept that's never said.
内省という言葉そのものは
1度たりとも
03:06
The word introspection
does not appear a single time
私たちが分析したい本には
出てきません
03:10
in the books we want to analyze.
そこで私たちが採ったのが
「語彙空間」を構築するという解決法です
03:13
So our way to solve this
is to build the space of words.
この巨大な空間には
ありとあらゆる語が含まれ
03:18
This is a huge space
that contains all words
どんな2つの語をピックアップしても
それらの距離から
03:21
in such a way that the distance
between any two of them
関連性の度合いが
示されるというものです
03:24
is indicative of how
closely related they are.
例えば
03:28
So for instance,
「犬」と「猫」という語は
とても近いはずですが
03:29
you want the words "dog" and "cat"
to be very close together,
「グレープフルーツ」と「対数」は
とても遠いはずですよね
03:32
but the words "grapefruit" and "logarithm"
to be very far away.
どんな2語にもこれが当てはまる
語彙空間を作らなければなりません
03:36
And this has to be true
for any two words within the space.
語彙空間の構築には
いくつかの方法があります
03:41
And there are different ways
that we can construct the space of words.
1つは単に専門家に尋ねる方法
03:44
One is just asking the experts,
辞書を作る時のような感じです
03:46
a bit like we do with dictionaries.
もう1つの手は
03:48
Another possibility
あるシンプルな仮定に従うことです
03:50
is following the simple assumption
that when two words are related,
2つの語が関連しているなら
それらは傾向として同じセンテンスや
03:53
they tend to appear in the same sentences,
同じ段落
03:56
in the same paragraphs,
同じ文書の中に
03:57
in the same documents,
単なる偶然を超えた頻度で
現れるという仮定です
03:59
more often than would be expected
just by pure chance.
そしてこのシンプルな仮説
04:04
And this simple hypothesis,
シンプルな手法に
04:06
this simple method,
私たちの語彙空間がとても複雑で
04:07
with some computational tricks
高次元であるということを
04:09
that have to do with the fact
反映させた演算方法を採ることで
04:10
that this is a very complex
and high-dimensional space,
かなりの成果が出ました
04:13
turns out to be quite effective.
どのくらい効果的なのか
感じをつかんでいただけるよう
04:15
And just to give you a flavor
of how well this works,
身近な語を分析した結果を
お見せしましょう
04:18
this is the result we get when
we analyze this for some familiar words.
ご覧の通り
04:23
And you can see first
これらの語は自動的に
意味上の近隣グループに分かれます
04:24
that words automatically organize
into semantic neighborhoods.
果物、身体の部位
04:27
So you get the fruits, the body parts,
コンピューターの構成要素、
科学用語などなど
04:30
the computer parts,
the scientific terms and so on.
このアルゴリズムは
概念の階層化も理解してくれます
04:32
The algorithm also identifies
that we organize concepts in a hierarchy.
例えば
04:37
So for instance,
これらの科学用語は2つのサブカテゴリー
04:38
you can see that the scientific terms
break down into two subcategories
天文用語と物理用語に分かれていますよね
04:42
of the astronomic and the physics terms.
さらに とても精緻な機能もあります
04:45
And then there are very fine things.
例えば天文学という語は
04:47
For instance, the word astronomy,
少し奇妙な位置にあるようでいて
04:49
which seems a bit bizarre where it is,
実はまさに
しかるべき位置にあるのです
04:51
is actually exactly where it should be,
それ自体を指す—
04:53
between what it is,
科学という語と
04:54
an actual science,
それが記述する—
04:56
and between what it describes,
天文用語との間にあります
04:57
the astronomical terms.
こうした例はいくらでも挙げられます
05:00
And we could go on and on with this.
実際これをしばらく見つめて
05:01
Actually, if you stare
at this for a while,
言葉の軌跡を無作為に取り出すだけで
05:04
and you just build random trajectories,
どこか詩を作っているような感覚に
なるのが分かるでしょう
05:05
you will see that it actually feels
a bit like doing poetry.
なぜなら これはある意味
05:09
And this is because, in a way,
この空間を探ることが
精神の探索に似ているからです
05:11
walking in this space
is like walking in the mind.
そして極めつけに
05:15
And the last thing
このアルゴリズムは
直観とは何なのかも特定してくれます
05:17
is that this algorithm also identifies
what are our intuitions,
直観に関連する語彙を追えば
内省に近づけるはずです
05:21
of which words should lead
in the neighborhood of introspection.
例えば
05:25
So for instance,
「自身」 「罪」 「理性」 「感情」などは
05:26
words such as "self," "guilt,"
"reason," "emotion,"
内省にとても近い語であり
05:30
are very close to "introspection,"
その反対に
05:32
but other words,
「赤」 「サッカー」
「ロウソク」 「バナナ」などは
05:33
such as "red," "football,"
"candle," "banana,"
05:36
are just very far away.
かなり遠いというわけです
語彙空間を構築してみると
05:37
And so once we've built the space,
内省の歴史についての問いや
05:40
the question of the history
of introspection,
以前は抽象的で
なんとなく捉えにくかった—
05:43
or of the history of any concept
あらゆる概念の
歴史についての問いが
05:45
which before could seem abstract
and somehow vague,
具体的なものになり
05:50
becomes concrete --
定量的科学で扱えるようになるのです
05:52
becomes amenable to quantitative science.
私たちはただ
対象とする本を手に取り
05:56
All that we have to do is take the books,
それらをデジタル化し
05:58
we digitize them,
登場する言葉の流れを
1本の軌跡という形で
06:00
and we take this stream
of words as a trajectory
語彙空間に投射し
06:03
and project them into the space,
その軌跡が
有意に長い時間をかけて
06:05
and then we ask whether this trajectory
spends significant time
内省という概念の近くを旋回するか
問えばよいのです
06:08
circling closely to the concept
of introspection.
そしてこの方法で
06:12
And with this,
古代ギリシャの伝承における
内省の歴史を分析することができました
06:13
we could analyze
the history of introspection
06:15
in the ancient Greek tradition,
文字資料が最も豊富だからです
06:17
for which we have the best
available written record.
具体的には
分析したい書物を
06:21
So what we did is we took all the books --
年代順に並べて
06:23
we just ordered them by time --
それぞれの本の全ての語を抜き出し
06:26
for each book we take the words
語彙空間に投射して
06:27
and we project them to the space,
個々の語が
内省にどのくらい近いかを検討し
06:29
and then we ask for each word
how close it is to introspection,
その結果の平均を出しました
06:32
and we just average that.
次に 時代が変わっていくにつれて
06:34
And then we ask whether,
as time goes on and on,
これらの本の中身が
徐々に 着々と内省の概念に
06:37
these books get closer,
and closer and closer
近づいていったかどうかを調べました
06:40
to the concept of introspection.
すると まさにこれが
古代ギリシャの伝承で起きていたのです
06:42
And this is exactly what happens
in the ancient Greek tradition.
ホメロスの伝承の時代には
06:47
So you can see that for the oldest books
in the Homeric tradition,
内省に近づいた書物の増加傾向は小さく
06:50
there is a small increase with books
getting closer to introspection.
しかし紀元前4世紀ごろになると
06:54
But about four centuries before Christ,
この傾向が急激に増え始めて
5倍近くになり
06:56
this starts ramping up very rapidly
to an almost five-fold increase
書物がどんどん どんどん
内省の概念に
07:01
of books getting closer,
and closer and closer
近づいていったことが分かります
07:03
to the concept of introspection.
この発見の良いところの1つは
07:05
And one of the nice things about this
ここから私たちがさらに
07:08
is that now we can ask
同じ傾向が他の 独立した伝承にも
当てはまるかどうか調べられるということです
07:09
whether this is also true
in a different, independent tradition.
ユダヤ・キリスト教の伝承に対し
同じ分析を行ってみると
07:14
So we just ran this same analysis
on the Judeo-Christian tradition,
結果 ほぼ同じパターンが出てきました
07:17
and we got virtually the same pattern.
07:21
Again, you see a small increase
for the oldest books in the Old Testament,
ここでもやはり 最古の旧約聖書では
緩やかだった上昇傾向が
後の新約聖書になると
急激に高まります
07:26
and then it increases much more rapidly
07:27
in the new books of the New Testament.
07:29
And then we get the peak of introspection
そして内省に最も近いピークが
07:31
in "The Confessions of Saint Augustine,"
『聖アウグスティヌスの告白』
紀元後4世紀ごろの書物です
07:34
about four centuries after Christ.
これはとても重要なことでです
07:36
And this was very important,
なぜなら聖アウグスティヌスは
研究者たち―
07:38
because Saint Augustine
had been recognized by scholars,
文献学者や歴史家たちから
07:42
philologists, historians,
内省の始祖の一人と
みなされてきたからです
07:44
as one of the founders of introspection.
近代心理学の生みの親と
考える人もいるほどです
07:46
Actually, some believe him to be
the father of modern psychology.
私たちのアルゴリズムは
07:50
So our algorithm,
その長所として
定量的であるということや
07:52
which has the virtue
of being quantitative,
客観的であること
07:55
of being objective,
そしてもちろん極めて高速で
07:56
and of course of being extremely fast --
一瞬で処理を終える
性能を備えていますが
07:58
it just runs in a fraction of a second --
極めて重要ないくつかの結論を
08:01
can capture some of the most
important conclusions
長い伝統のあるこの探究に
もたらしてくれるのです
08:04
of this long tradition of investigation.
そしてこれが科学の美点の
1つともいえるのですが
08:08
And this is in a way
one of the beauties of science,
今度はこのアイデアを応用し
08:11
which is that now this idea
can be translated
一般化して様々な分野に
活かすことができます
08:15
and generalized to a whole lot
of different domains.
人類の意識の過去に対してそうしたように
私たち自身に対して
08:18
So in the same way that we asked
about the past of human consciousness,
問いを立てるならば
何より難しい命題はおそらく
08:23
maybe the most challenging question
we can pose to ourselves
この研究から私たちの意識の未来が
分かるのか?という問いでしょう
08:26
is whether this can tell us something
about the future of our own consciousness.
もっと厳密な言い方をすれば
08:31
To put it more precisely,
私たちが今
話している言葉から
08:32
whether the words we say today
数日後の私たちの心の状態が
分かるかどうかです
08:35
can tell us something
of where our minds will be in a few days,
数か月後
08:40
in a few months
数年後はどうでしょう
08:41
or a few years from now.
現代人の多くが
様々なセンサーを身につけ
08:43
And in the same way many of us
are now wearing sensors
心拍数や
08:46
that detect our heart rate,
呼吸や
08:48
our respiration,
遺伝子をモニターし
08:49
our genes,
それが病気の予防に役立つと
期待しているように
08:51
on the hopes that this may
help us prevent diseases,
モニタリングと分析を
私たちの話す言葉や
08:54
we can ask whether monitoring
and analyzing the words we speak,
ツイッターやメールなどの
書き言葉に対し行うことで
08:58
we tweet, we email, we write,
精神的な変調を予見できないか
という問いかけが可能なのです
09:01
can tell us ahead of time whether
something may go wrong with our minds.
私は以前から緊密に協力してきた
研究仲間のギレルモ・セッチ氏と
09:06
And with Guillermo Cecchi,
09:08
who has been my brother in this adventure,
この課題に取りかかりました
09:11
we took on this task.
私たちは録音された発話の分析を
34人の
09:14
And we did so by analyzing
the recorded speech of 34 young people
統合失調症の発症リスクの高い
若者を対象に行いました
09:19
who were at a high risk
of developing schizophrenia.
まず最初に発話を
アルゴリズムで評価し
09:23
And so what we did is,
we measured speech at day one,
その特徴に基づく予測が
成り立つかを考えました
09:26
and then we asked whether the properties
of the speech could predict,
09:29
within a window of almost three years,
3年弱の猶予期間内に
精神疾患を発症するかどうかです
09:31
the future development of psychosis.
しかし希望に反して
09:35
But despite our hopes,
結果は失敗に次ぐ失敗でした
09:37
we got failure after failure.
言葉の意味を分析するための
情報量が不十分だったため
09:41
There was just not enough
information in semantics
未来の精神構造の予測はできなかったのです
09:45
to predict the future
organization of the mind.
それでも十分に
09:48
It was good enough
統合失調症患者のグループと
対照グループの識別はできました
09:50
to distinguish between a group
of schizophrenics and a control group,
古文書を分析したときと
似たような結果でしたが
09:54
a bit like we had done
for the ancient texts,
未来の精神疾患の始まりを予測するには
不十分だったのです
09:57
but not to predict the future
onset of psychosis.
けれども そこで気がつきました
10:00
But then we realized
最も重要なのは
その人の発話の内容よりも
10:02
that maybe the most important thing
was not so much what they were saying,
言い方のほうではないか
10:06
but how they were saying it.
もっと具体的には
10:09
More specifically,
語が意味の面で
どこに位置するかではなく
10:10
it was not in which semantic
neighborhoods the words were,
どのくらい遠くへ
また どのくらい速く
10:13
but how far and fast they jumped
別の位置へ移動しているかが
重要なのではないか
10:16
from one semantic neighborhood
to the other one.
ここで考えついた指標は
10:19
And so we came up with this measure,
「意味の一貫性」と呼んでいるものですが
10:20
which we termed semantic coherence,
基本的には発話が
意味の面における1つのトピック—
10:23
which essentially measures the persistence
of speech within one semantic topic,
1つのカテゴリーに
留まる度合いのことです
10:28
within one semantic category.
これによって
例の34人の若者に関しては
10:31
And it turned out to be
that for this group of 34 people,
意味の一貫性を指標とする
アルゴリズムは
10:35
the algorithm based on semantic
coherence could predict,
100%の正確さで
10:38
with 100 percent accuracy,
精神疾患の発症を
予測できることが分かりました
10:41
who developed psychosis and who will not.
このような成果には
それまで到達はおろか
10:44
And this was something
that could not be achieved --
近づくことさえ
10:47
not even close --
他のどんな臨床的手法でも
できませんでした
10:49
with all the other
existing clinical measures.
今でも鮮明に覚えていますが
この課題に取り組んでいたある時
10:54
And I remember vividly,
while I was working on this,
コンピューターに向かっていると
10:57
I was sitting at my computer
ポロという生徒のツイートが
目に入りました
11:00
and I saw a bunch of tweets by Polo --
ブエノスアイレスで
最初に教えた生徒で
11:02
Polo had been my first student
back in Buenos Aires,
この頃には
ニューヨーク在住でした
11:06
and at the time
he was living in New York.
その彼のツイートが何となく気になり
11:08
And there was something in this tweets --
はっきり言葉に表れてはいなかったので
何が問題か明確には分かりませんでしたが
11:10
I could not tell exactly what
because nothing was said explicitly --
11:13
but I got this strong hunch,
私は強い虫の知らせのような
何かがおかしいという
強い直感を抱きました
11:15
this strong intuition,
that something was going wrong.
そこでポロに電話してみると
11:20
So I picked up the phone,
and I called Polo,
彼は実際に不調を感じていたのです
11:22
and in fact he was not feeling well.
この単純な事実—
11:25
And this simple fact,
つまり行間を読むことによって
11:27
that reading in between the lines,
言葉の裏側にある本人の気持ちに
気づけたという事実は
11:29
I could sense,
through words, his feelings,
単純ながらも
彼を支えるために とても役立ちました
11:33
was a simple, but very
effective way to help.
今日ここで伝えたいのは
11:37
What I tell you today
この直感をアルゴリズムに変換する
方法の理解が近いということ
11:39
is that we're getting
close to understanding
11:42
how we can convert this intuition
that we all have,
私たち誰もが持ち
私たち誰にでも共通する直感を
11:46
that we all share,
11:47
into an algorithm.
アルゴリズムにできるのです
その先にやがて
11:49
And in doing so,
今とは大きく違った形のメンタルヘルスが
登場するかもしれません
11:51
we may be seeing in the future
a very different form of mental health,
そこでの客観的で定量的な
自動化された分析が対象にするのは
11:56
based on objective, quantitative
and automated analysis
私たちの書く言葉であり
12:01
of the words we write,
口にする言葉なのです
12:03
of the words we say.
ありがとうございました
12:05
Gracias.
(拍手)
12:06
(Applause)
Translator:Kosuke Miyata
Reviewer:Riaki Poništ

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Mariano Sigman - Neuroscientist
Mariano Sigman combines neuroscience, mathematics and social sciences to illuminate the hidden information flowing through our brains.

Why you should listen

A physicist by training, Mariano Sigman is an international leading figure in the cognitive neuroscience of learning and decision making. Using fMRI and other imaging technologies, Sigman and his lab hope to lay bare the basis of cognition, consciousness and dreams, truly using science to "read minds."

Sigman has made essential contributions to the theory of how neural systems operate as we make choices and has collected decisive experimental data on human decision-making (relying on a massive corpus of behavior). Lately, he has focused his research on understanding how neuroscience may help improve educational practice. Throughout his career he has developed numerous research interactions with representatives of different domains of human culture including musicians, chess players, mathematicians, magicians, visual artists and chefs.

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Data provided by TED.

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