TED2016
Mariano Sigman: Your words may predict your future mental health
Mariano Sigman: Wörter könnten Ihre psychische Gesundheit vorhersagen
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Kann die Art, wie Sie heute sprechen und schreiben, Ihre zukünftige psychische Gesundheit oder sogar den Beginn von Psychosen voraussagen? In diesem faszinierenden Vortrag denkt der Neurowissenschaftler Mariano Sigman über die alten Griechen und die Ursprünge der Selbstwahrnehmung nach, um herauszufinden, wie unsere Wortwahl unser Seelenleben beeinflusst und erklärt einen Algorithmus zu Wortlandkarten, der die Entwicklung einer Schizophrenie vorhersagen könnte. "Wir werden in der Zukunft vielleicht eine ganz andere Form der psychischen Gesundheit erleben", sagt Sigman, "auf der Grundlage objektiver, quantitativer und automatisierter Analyse der Wörter, die wir schreiben und sprechen."
Mariano Sigman - Neuroscientist
In his provocative, mind-bending book "The Secret Life of the Mind," neuroscientist Mariano Sigman reveals his life’s work exploring the inner workings of the human brain. Full bio
In his provocative, mind-bending book "The Secret Life of the Mind," neuroscientist Mariano Sigman reveals his life’s work exploring the inner workings of the human brain. Full bio
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00:13
We have historical records that allow us
to know how the ancient Greeks dressed,
to know how the ancient Greeks dressed,
0
1006
5150
Historische Funde zeigen uns,
wie antike Griechen sich kleideten,
wie antike Griechen sich kleideten,
wie sie lebten,
00:18
how they lived,
1
6180
1254
00:19
how they fought ...
2
7458
1522
wie sie kämpften ...
00:21
but how did they think?
3
9004
1524
Aber wie genau dachten sie?
00:23
One natural idea is that the deepest
aspects of human thought --
aspects of human thought --
4
11432
4440
Vielleicht waren die tiefgründigsten
Aspekte menschlichen Denkens --
Aspekte menschlichen Denkens --
00:27
our ability to imagine,
5
15896
1872
unser Vorstellungsvermögen,
00:29
to be conscious,
6
17792
1397
ein Bewusstsein zu haben,
00:31
to dream --
7
19213
1231
zu träumen --
00:32
have always been the same.
8
20468
1619
immer gleich.
00:34
Another possibility
9
22872
1499
Eine andere Möglichkeit ist,
00:36
is that the social transformations
that have shaped our culture
that have shaped our culture
10
24395
3723
dass soziale Veränderungen,
die unsere Kultur prägten,
die unsere Kultur prägten,
00:40
may have also changed
the structural columns of human thought.
the structural columns of human thought.
11
28142
3785
auch die strukturellen Säulen
menschlichen Denkens verändert haben.
menschlichen Denkens verändert haben.
Vielleicht sind wir alle
unterschiedlicher Meinung.
unterschiedlicher Meinung.
00:44
We may all have different
opinions about this.
opinions about this.
12
32911
2524
00:47
Actually, it's a long-standing
philosophical debate.
philosophical debate.
13
35459
2717
Eigentlich ist dies eine endlose
philosophische Debatte.
philosophische Debatte.
00:50
But is this question
even amenable to science?
even amenable to science?
14
38644
2727
Aber lässt sich diese Frage überhaupt
wissenschaftlich beantworten?
wissenschaftlich beantworten?
Ich schlage hier vor,
00:54
Here I'd like to propose
15
42834
2506
00:57
that in the same way we can reconstruct
how the ancient Greek cities looked
how the ancient Greek cities looked
16
45364
4772
dass in derselben Art, wie wir
antike griechische Städte
antike griechische Städte
aufgrund von ein paar Steinen
rekonstruieren,
rekonstruieren,
01:02
just based on a few bricks,
17
50160
2388
01:04
that the writings of a culture
are the archaeological records,
are the archaeological records,
18
52572
4126
die Schriften einer Kultur
archäologische Funde sind,
archäologische Funde sind,
01:08
the fossils, of human thought.
19
56722
2143
quasi Fossilien menschlichen Denkens.
01:11
And in fact,
20
59905
1174
Bei einer Art psychologischen Analyse
01:13
doing some form of psychological analysis
21
61103
2206
01:15
of some of the most ancient
books of human culture,
books of human culture,
22
63333
3544
einiger der ältesten Bücher
der menschlichen Kultur
der menschlichen Kultur
entwickelte Julian Jaynes in den 70ern
01:18
Julian Jaynes came up in the '70s
with a very wild and radical hypothesis:
with a very wild and radical hypothesis:
23
66901
5955
tatsächlich eine verblüffende
und radikale Hypothese:
und radikale Hypothese:
01:24
that only 3,000 years ago,
24
72880
2413
Vor nur 3 000 Jahren waren Menschen
01:27
humans were what today
we would call schizophrenics.
we would call schizophrenics.
25
75317
4888
-- so würden wir heute sagen --
schizophren.
Er stellte diese Behauptung auf,
01:33
And he made this claim
26
81753
1508
01:35
based on the fact that the first
humans described in these books
humans described in these books
27
83285
3301
weil sich laut dieser Bücher
die ersten Menschen aus
unterschiedlichen Traditionen
unterschiedlichen Traditionen
01:38
behaved consistently,
28
86610
1904
01:40
in different traditions
and in different places of the world,
and in different places of the world,
29
88538
3016
und verschiedenen Teilen der Welt,
durchwegs so verhielten,
als hörten sie Stimmen,
als hörten sie Stimmen,
01:43
as if they were hearing and obeying voices
30
91578
3532
01:47
that they perceived
as coming from the Gods,
as coming from the Gods,
31
95134
3040
von denen sie vermuteten,
dass sie von Göttern
oder den Musen kamen.
oder den Musen kamen.
01:50
or from the muses ...
32
98198
1198
01:52
what today we would call hallucinations.
33
100063
2769
Heute sagen wir dazu Halluzinationen.
01:55
And only then, as time went on,
34
103888
2626
Erst nach einiger Zeit erkannten sie,
01:58
they began to recognize
that they were the creators,
that they were the creators,
35
106538
3651
dass sie selbst diese inneren Stimmen
erschufen und besaßen.
erschufen und besaßen.
02:02
the owners of these inner voices.
36
110213
2515
So entwickelten sie die Selbstwahrnehmung:
02:05
And with this, they gained introspection:
37
113316
2715
02:08
the ability to think
about their own thoughts.
about their own thoughts.
38
116055
2483
die Fähigkeit, über eigene
Gedanken zu reflektieren.
Gedanken zu reflektieren.
02:11
So Jaynes's theory is that consciousness,
39
119785
3397
Jaynes' Theorie besagt,
dass das Bewusstsein,
dass das Bewusstsein,
02:15
at least in the way we perceive it today,
40
123206
3166
wenigstens so, wie wir es heute verstehen,
02:18
where we feel that we are the pilots
of our own existence --
of our own existence --
41
126396
3540
wo wir unsere eigene
Existenz zu beherrschen meinen,
Existenz zu beherrschen meinen,
02:21
is a quite recent cultural development.
42
129960
2737
eine sehr moderne
kulturelle Entwicklung ist.
kulturelle Entwicklung ist.
02:25
And this theory is quite spectacular,
43
133456
1786
Diese Theorie ist recht spektakulär,
hat aber auch ein offenkundiges Problem:
hat aber auch ein offenkundiges Problem:
02:27
but it has an obvious problem
44
135266
1433
02:28
which is that it's built on just a few
and very specific examples.
and very specific examples.
45
136723
3992
Sie basiert auf nur wenigen,
sehr spezifischen Beispielen.
sehr spezifischen Beispielen.
Die Frage ist also, ob diese Theorie,
02:33
So the question is whether the theory
46
141085
1763
02:34
that introspection built up in human
history only about 3,000 years ago
history only about 3,000 years ago
47
142872
4751
dass die menschliche Selbstwahrnehmung
erst 3 000 Jahre alt ist,
erst 3 000 Jahre alt ist,
02:39
can be examined in a quantitative
and objective manner.
and objective manner.
48
147647
2984
quantitativ und objektiv
untersucht werden kann.
untersucht werden kann.
02:43
And the problem of how
to go about this is quite obvious.
to go about this is quite obvious.
49
151543
3563
Das Problem dieser
Herangehensweise ist klar.
Herangehensweise ist klar.
02:47
It's not like Plato woke up one day
and then he wrote,
and then he wrote,
50
155130
3460
Es ist ja nicht so, dass Plato
einst aufwachte und schrieb:
einst aufwachte und schrieb:
02:50
"Hello, I'm Plato,
51
158614
1659
"Hallo, ich bin Plato
02:52
and as of today, I have
a fully introspective consciousness."
a fully introspective consciousness."
52
160297
2889
und habe ab heute ein vollkommenes
Bewusstsein meiner selbst."
Bewusstsein meiner selbst."
02:55
(Laughter)
53
163210
2293
(Lachen)
02:57
And this tells us actually
what is the essence of the problem.
what is the essence of the problem.
54
165527
3333
Das zeigt uns den Kern des Problems.
03:01
We need to find the emergence
of a concept that's never said.
of a concept that's never said.
55
169467
4055
Wir müssen die Entstehung eines Konzepts
finden, das nie ausgesprochen wurde.
finden, das nie ausgesprochen wurde.
03:06
The word introspection
does not appear a single time
does not appear a single time
56
174434
4310
Das Wort "Selbstwahrnehmung"
taucht nie in den Büchern auf,
taucht nie in den Büchern auf,
03:10
in the books we want to analyze.
57
178768
1919
die wir analysieren möchten.
03:13
So our way to solve this
is to build the space of words.
is to build the space of words.
58
181728
4087
Wir müssen also
eine Wortlandschaft erstellen,
eine Wortlandschaft erstellen,
03:18
This is a huge space
that contains all words
that contains all words
59
186571
3287
einen riesigen Raum,
der alle Wörter beinhaltet,
der alle Wörter beinhaltet,
03:21
in such a way that the distance
between any two of them
between any two of them
60
189882
2802
in dem die Entfernung
zwischen zwei Wörtern anzeigt,
zwischen zwei Wörtern anzeigt,
03:24
is indicative of how
closely related they are.
closely related they are.
61
192708
2883
wie eng sie miteinander verbunden sind.
03:28
So for instance,
62
196460
1151
Zum Beispiel:
Man will die Wörter "Hund" und "Katze"
nah zusammen haben,
nah zusammen haben,
03:29
you want the words "dog" and "cat"
to be very close together,
to be very close together,
63
197635
2897
03:32
but the words "grapefruit" and "logarithm"
to be very far away.
to be very far away.
64
200556
3831
aber die Wörter "Grapefruit"
und "Logarithmus" weit auseinander.
und "Logarithmus" weit auseinander.
03:36
And this has to be true
for any two words within the space.
for any two words within the space.
65
204809
3896
Dann muss das für jedes
Wortpaar im Raum gelten.
Wortpaar im Raum gelten.
03:41
And there are different ways
that we can construct the space of words.
that we can construct the space of words.
66
209626
3341
Es gibt verschiedene Methoden,
um diesen Raum herzustellen.
um diesen Raum herzustellen.
03:44
One is just asking the experts,
67
212991
1643
Bei einer fragt man die Experten,
03:46
a bit like we do with dictionaries.
68
214658
1896
so wie wir das mit Wörterbüchern tun.
03:48
Another possibility
69
216896
1428
Eine andere ist die einfache Annahme,
03:50
is following the simple assumption
that when two words are related,
that when two words are related,
70
218348
3715
dass zwei miteinander verbundene
Wörter auch dazu neigen,
Wörter auch dazu neigen,
03:54
they tend to appear in the same sentences,
71
222087
2349
in den gleichen Sätzen,
in den gleichen Absätzen
in den gleichen Absätzen
03:56
in the same paragraphs,
72
224460
1453
03:57
in the same documents,
73
225937
1770
und in den gleichen Dokumenten
öfter als nur zufällig aufzutauchen.
öfter als nur zufällig aufzutauchen.
03:59
more often than would be expected
just by pure chance.
just by pure chance.
74
227731
3182
04:04
And this simple hypothesis,
75
232231
2050
Diese einfache Hypothese,
04:06
this simple method,
76
234305
1306
diese einfache Methode,
04:07
with some computational tricks
77
235635
1607
ist mithilfe von Rechenkniffen,
04:09
that have to do with the fact
78
237266
1389
die aufgrund des sehr komplexen,
hoch-dimensionalen Raumes nötig sind,
hoch-dimensionalen Raumes nötig sind,
04:10
that this is a very complex
and high-dimensional space,
and high-dimensional space,
79
238679
3064
04:13
turns out to be quite effective.
80
241767
1665
sehr wirksam.
04:16
And just to give you a flavor
of how well this works,
of how well this works,
81
244155
2802
Nur um Ihnen einen
kleinen Einblick zu geben,
kleinen Einblick zu geben,
04:18
this is the result we get when
we analyze this for some familiar words.
we analyze this for some familiar words.
82
246981
3912
sehen Sie hier das Ergebnis
der Analyse von bekannten Wörtern.
der Analyse von bekannten Wörtern.
04:23
And you can see first
83
251607
1185
Zuerst erkennt man,
dass sich die Wörter automatisch
dass sich die Wörter automatisch
04:24
that words automatically organize
into semantic neighborhoods.
into semantic neighborhoods.
84
252816
3278
in semantische Bereiche anordnen.
Man erhält Bereiche für Obst, Körperteile,
04:28
So you get the fruits, the body parts,
85
256118
2217
Computerbauteile,
wissenschaftliche Begriffe usw.
wissenschaftliche Begriffe usw.
04:30
the computer parts,
the scientific terms and so on.
the scientific terms and so on.
86
258359
2425
04:33
The algorithm also identifies
that we organize concepts in a hierarchy.
that we organize concepts in a hierarchy.
87
261119
4222
Der Algorithmus zeigt auch
begriffliche Hierarchien.
begriffliche Hierarchien.
04:37
So for instance,
88
265852
1151
Zum Beispiel sind
die wissenschaftlichen Begriffe
die wissenschaftlichen Begriffe
04:39
you can see that the scientific terms
break down into two subcategories
break down into two subcategories
89
267027
3597
in zwei Unterkategorien aufgeteilt,
in die astronomischen und physikalischen.
04:42
of the astronomic and the physics terms.
90
270648
2100
04:45
And then there are very fine things.
91
273338
2246
Es gibt auch ganz feine Unterschiede.
04:47
For instance, the word astronomy,
92
275608
1905
Zum Beispiel beim Wort Astronomie,
04:49
which seems a bit bizarre where it is,
93
277537
1815
dessen Position bizarr erscheint,
04:51
is actually exactly where it should be,
94
279376
2048
ist aber tatsächlich genau da,
wo es sein soll.
wo es sein soll.
04:53
between what it is,
95
281448
1595
Zwischen echten Wissenschaften
04:55
an actual science,
96
283067
1270
04:56
and between what it describes,
97
284361
1536
und astronomischen Beschreibungen.
04:57
the astronomical terms.
98
285921
1492
Damit könnten wir ewig fortfahren.
05:00
And we could go on and on with this.
99
288182
1891
05:02
Actually, if you stare
at this for a while,
at this for a while,
100
290097
2060
Wenn man sich das eine Weile anguckt
05:04
and you just build random trajectories,
101
292181
1858
und aufs Geratewohl
Entwicklungspfade konstruiert,
Entwicklungspfade konstruiert,
05:06
you will see that it actually feels
a bit like doing poetry.
a bit like doing poetry.
102
294063
3166
fühlt es sich so an, als mache man Poesie.
05:10
And this is because, in a way,
103
298018
1882
Ein Spaziergang durch diese Landschaft
05:11
walking in this space
is like walking in the mind.
is like walking in the mind.
104
299924
2940
ist wie ein Spaziergang
durch unsere Denkweise.
durch unsere Denkweise.
05:16
And the last thing
105
304027
1617
Zu guter Letzt
05:17
is that this algorithm also identifies
what are our intuitions,
what are our intuitions,
106
305668
4040
zeigt dieser Algorithmus
auch unsere Erwartung,
auch unsere Erwartung,
05:21
of which words should lead
in the neighborhood of introspection.
in the neighborhood of introspection.
107
309732
3896
welche Wörter in die Gegend
der Selbstwahrnehmung gehören.
der Selbstwahrnehmung gehören.
05:25
So for instance,
108
313652
1223
Zum Beispiel Wörter
05:26
words such as "self," "guilt,"
"reason," "emotion,"
"reason," "emotion,"
109
314899
3979
wie "selbst", "Schuld", "Grund", "Gefühl"
05:30
are very close to "introspection,"
110
318902
1889
sind der "Selbstwahrnehmung" sehr nah.
05:32
but other words,
111
320815
1151
Dagegen sind andere Wörter
05:33
such as "red," "football,"
"candle," "banana,"
"candle," "banana,"
112
321990
2167
wie "rot", Fußball", "Kerze", "Banane"
05:36
are just very far away.
113
324181
1452
sehr weit entfernt.
05:38
And so once we've built the space,
114
326054
2762
Wenn wir also den Raum geschaffen haben,
05:40
the question of the history
of introspection,
of introspection,
115
328840
2826
wird die Frage zur Geschichte
der Selbstwahrnehmung,
der Selbstwahrnehmung,
05:43
or of the history of any concept
116
331690
2333
oder irgendeines anderen Begriffs,
05:46
which before could seem abstract
and somehow vague,
and somehow vague,
117
334047
4779
der zuvor abstrakt oder vage erschien,
05:50
becomes concrete --
118
338850
1604
plötzlich konkret --
05:52
becomes amenable to quantitative science.
119
340478
2738
wissenschaftlich quantitativ zugänglich.
05:56
All that we have to do is take the books,
120
344216
2762
Wir müssen nur die Bücher digitalisieren,
05:59
we digitize them,
121
347002
1381
06:00
and we take this stream
of words as a trajectory
of words as a trajectory
122
348407
2809
den Wortschwall als Entwicklungspfad sehen
06:03
and project them into the space,
123
351240
1969
und in einem Raum abbilden.
06:05
and then we ask whether this trajectory
spends significant time
spends significant time
124
353233
3754
Dann fragen wir uns,
ob dieser Entwicklungspfad
ob dieser Entwicklungspfad
geraume Zeit um das Konzept
der Selbstwahrnehmung kreist.
der Selbstwahrnehmung kreist.
06:09
circling closely to the concept
of introspection.
of introspection.
125
357011
2992
06:12
And with this,
126
360760
1196
Mit dieser Methode
06:13
we could analyze
the history of introspection
the history of introspection
127
361980
2112
können wir die Geschichte
der Selbstwahrnehmung
der Selbstwahrnehmung
06:16
in the ancient Greek tradition,
128
364116
1921
in der alten griechischen Tradition,
06:18
for which we have the best
available written record.
available written record.
129
366061
2602
zu der wir die besten schriftlichen
Aufzeichnungen haben, rekonstruieren.
Aufzeichnungen haben, rekonstruieren.
06:21
So what we did is we took all the books --
130
369631
2255
Wir nahmen uns also alle Bücher vor,
06:23
we just ordered them by time --
131
371910
2284
ordneten sie chronologisch
06:26
for each book we take the words
132
374218
1752
und bildeten die Wörter
aus jedem Buch in dem Raum ab.
aus jedem Buch in dem Raum ab.
06:27
and we project them to the space,
133
375994
1961
Dann suchten wir ihre Nähe
zur Selbstwahrnehmung
zur Selbstwahrnehmung
06:29
and then we ask for each word
how close it is to introspection,
how close it is to introspection,
134
377979
3032
und berechneten einen Mittelwert.
06:33
and we just average that.
135
381035
1230
06:34
And then we ask whether,
as time goes on and on,
as time goes on and on,
136
382590
3198
Danach beschäftigte uns die Frage,
ob im Laufe der Zeit
ob im Laufe der Zeit
06:37
these books get closer,
and closer and closer
and closer and closer
137
385812
3252
diese Bücher dem Konzept
der Selbstwahrnehmung
der Selbstwahrnehmung
immer näher kommen.
06:41
to the concept of introspection.
138
389088
1754
06:42
And this is exactly what happens
in the ancient Greek tradition.
in the ancient Greek tradition.
139
390866
3801
Tatsächlich geschah das genauso
in der antiken griechischen Tradition.
in der antiken griechischen Tradition.
06:47
So you can see that for the oldest books
in the Homeric tradition,
in the Homeric tradition,
140
395698
3127
In den ältesten Büchern
in der Tradition Homers
in der Tradition Homers
gibt es nur eine geringe Annäherung
an die Selbstwahrnehmung.
an die Selbstwahrnehmung.
06:50
there is a small increase with books
getting closer to introspection.
getting closer to introspection.
141
398849
3412
06:54
But about four centuries before Christ,
142
402285
2206
Aber vier Jahrhunderte vor Christus
06:56
this starts ramping up very rapidly
to an almost five-fold increase
to an almost five-fold increase
143
404515
4708
gab es fast 5-mal so viele Bücher,
die sich der Selbstwahrnehmung
immer weiter annäherten.
immer weiter annäherten.
07:01
of books getting closer,
and closer and closer
and closer and closer
144
409247
2500
07:03
to the concept of introspection.
145
411771
1682
07:06
And one of the nice things about this
146
414159
2424
Das Schöne dabei ist,
dass wir jetzt prüfen können,
07:08
is that now we can ask
147
416607
1198
07:09
whether this is also true
in a different, independent tradition.
in a different, independent tradition.
148
417829
4147
ob das auch für andere,
eigenständige Traditionen gilt.
eigenständige Traditionen gilt.
07:14
So we just ran this same analysis
on the Judeo-Christian tradition,
on the Judeo-Christian tradition,
149
422962
3176
Wir analysierten genau so
die jüdisch-christliche Tradition
die jüdisch-christliche Tradition
07:18
and we got virtually the same pattern.
150
426162
2721
und erhielten dasselbe Muster.
07:21
Again, you see a small increase
for the oldest books in the Old Testament,
for the oldest books in the Old Testament,
151
429548
4635
Man erkennt eine leichte Annäherung
in den älteren Büchern des AT
in den älteren Büchern des AT
07:26
and then it increases much more rapidly
152
434207
1914
und danach nimmt sie
07:28
in the new books of the New Testament.
153
436145
1839
im Neuen Testament viel rascher zu.
07:30
And then we get the peak of introspection
154
438008
2032
Im Buch der Bekenntnisse
des Heiligen Augustinus,
des Heiligen Augustinus,
07:32
in "The Confessions of Saint Augustine,"
155
440064
2127
400 Jahre nach Christus
07:34
about four centuries after Christ.
156
442215
1857
erreichen wir den Höhepunkt
der Selbstwahrnehmung.
der Selbstwahrnehmung.
07:36
And this was very important,
157
444897
1944
Dies ist äußerst wichtig,
07:38
because Saint Augustine
had been recognized by scholars,
had been recognized by scholars,
158
446865
3373
denn Sankt Augustinus hielten
Gelehrte, Philologen und Historiker
Gelehrte, Philologen und Historiker
07:42
philologists, historians,
159
450262
2172
für den Begründer der Selbstwahrnehmung.
07:44
as one of the founders of introspection.
160
452458
2078
07:47
Actually, some believe him to be
the father of modern psychology.
the father of modern psychology.
161
455060
3297
Andere halten ihn für den Vater
der modernen Psychologie.
der modernen Psychologie.
07:51
So our algorithm,
162
459012
1839
Unser Algorithmus,
07:52
which has the virtue
of being quantitative,
of being quantitative,
163
460875
2842
der den Vorzug hat,
quantitativ und objektiv
quantitativ und objektiv
07:55
of being objective,
164
463741
1263
07:57
and of course of being extremely fast --
165
465028
2016
und natürlich extrem schnell zu sein
07:59
it just runs in a fraction of a second --
166
467068
2397
-- er arbeitet in Sekundenschnelle --
08:01
can capture some of the most
important conclusions
important conclusions
167
469489
3503
zeigt die wichtigsten Schlussfolgerungen
dieser langen Forschungstradition auf.
08:05
of this long tradition of investigation.
168
473016
2222
08:08
And this is in a way
one of the beauties of science,
one of the beauties of science,
169
476317
3651
Darin besteht auch die
Schönheit von Wissenschaft,
Schönheit von Wissenschaft,
dass dieses Konzept jetzt
08:11
which is that now this idea
can be translated
can be translated
170
479992
3476
auf ganz andere Bereiche
übertragen werden kann.
übertragen werden kann.
08:15
and generalized to a whole lot
of different domains.
of different domains.
171
483492
2571
08:18
So in the same way that we asked
about the past of human consciousness,
about the past of human consciousness,
172
486769
4767
Genauso wie die Frage
nach der Vergangenheit
des menschlichen Bewusstseins
des menschlichen Bewusstseins
ist die vielleicht herausforderndste
Frage an uns selbst,
Frage an uns selbst,
08:23
maybe the most challenging question
we can pose to ourselves
we can pose to ourselves
173
491560
3406
08:26
is whether this can tell us something
about the future of our own consciousness.
about the future of our own consciousness.
174
494990
4137
ob uns das etwas über die Zukunft
unseres eigenen Bewusstseins sagen kann.
unseres eigenen Bewusstseins sagen kann.
08:31
To put it more precisely,
175
499550
1470
Genauer gesagt,
08:33
whether the words we say today
176
501044
2416
ob unsere heute gesprochenen Worte
08:35
can tell us something
of where our minds will be in a few days,
of where our minds will be in a few days,
177
503484
5197
uns etwas über unseren Geisteszustand
in einigen Tagen, einigen Monaten
08:40
in a few months
178
508705
1151
oder einigen Jahren sagen kann.
08:41
or a few years from now.
179
509880
1182
08:43
And in the same way many of us
are now wearing sensors
are now wearing sensors
180
511597
3020
So wie einige von uns Messfühler
08:46
that detect our heart rate,
181
514641
1786
für unsere Herzfrequenz,
08:48
our respiration,
182
516451
1269
unsere Atmung
08:49
our genes,
183
517744
1667
und unsere Gene tragen,
08:51
on the hopes that this may
help us prevent diseases,
help us prevent diseases,
184
519435
3651
in der Hoffnung, dadurch
Krankheiten zu vermeiden,
Krankheiten zu vermeiden,
08:55
we can ask whether monitoring
and analyzing the words we speak,
and analyzing the words we speak,
185
523110
3521
können wir uns fragen,
ob die Analyse der Wörter,
ob die Analyse der Wörter,
die wir sprechen, tweeten,
e-mailen und schreiben,
e-mailen und schreiben,
08:58
we tweet, we email, we write,
186
526655
2683
09:01
can tell us ahead of time whether
something may go wrong with our minds.
something may go wrong with our minds.
187
529362
4808
uns vorzeitig eine Einschätzung liefert,
ob mit unserer Psyche etwas nicht stimmt.
ob mit unserer Psyche etwas nicht stimmt.
09:07
And with Guillermo Cecchi,
188
535087
1534
Mit Guillermo Cecchi,
meinem Projektpartner,
meinem Projektpartner,
09:08
who has been my brother in this adventure,
189
536645
3001
09:11
we took on this task.
190
539670
1555
nahm ich mich dieser Aufgabe an.
09:14
And we did so by analyzing
the recorded speech of 34 young people
the recorded speech of 34 young people
191
542228
5532
Wir analysierten die Sprachaufnahmen
von 34 jungen Leuten,
von 34 jungen Leuten,
09:19
who were at a high risk
of developing schizophrenia.
of developing schizophrenia.
192
547784
2801
die ein hohes Schizophrenierisiko hatten.
09:23
And so what we did is,
we measured speech at day one,
we measured speech at day one,
193
551434
2881
Wir untersuchten die Aussagen am Tag 1
und untersuchten dann,
09:26
and then we asked whether the properties
of the speech could predict,
of the speech could predict,
194
554339
3242
ob die sprachlichen Eigenheiten
innerhalb eines Zeitraums von 3 Jahren
innerhalb eines Zeitraums von 3 Jahren
09:29
within a window of almost three years,
195
557605
2496
09:32
the future development of psychosis.
196
560125
2035
eine zukünftige Psychose
vorhersagen könnten.
vorhersagen könnten.
09:35
But despite our hopes,
197
563427
2366
Aber trotz unserer Hoffnungen
09:37
we got failure after failure.
198
565817
3117
erlitten wir einen Rückschlag
nach dem anderen.
nach dem anderen.
09:41
There was just not enough
information in semantics
information in semantics
199
569793
3882
Wir hatten einfach zu wenige
semantische Informationen,
semantische Informationen,
09:45
to predict the future
organization of the mind.
organization of the mind.
200
573699
2793
um die zukünftige Verfassung
der Psyche vorauszusagen.
der Psyche vorauszusagen.
09:48
It was good enough
201
576516
1809
Es funktionierte ausreichend,
09:50
to distinguish between a group
of schizophrenics and a control group,
of schizophrenics and a control group,
202
578349
4175
um eine Gruppe Schizophrener
mit einer Kontrollgruppe zu vergleichen,
mit einer Kontrollgruppe zu vergleichen,
09:54
a bit like we had done
for the ancient texts,
for the ancient texts,
203
582548
2712
ähnlich unserer Analyse alter Texte,
09:57
but not to predict the future
onset of psychosis.
onset of psychosis.
204
585284
2994
aber nicht um zukünftige
Psychosen vorherzusagen.
Psychosen vorherzusagen.
10:01
But then we realized
205
589164
1706
Dann erkannten wir,
10:02
that maybe the most important thing
was not so much what they were saying,
was not so much what they were saying,
206
590894
4088
dass womöglich nicht so wichtig war,
was gesagt wurde,
was gesagt wurde,
10:07
but how they were saying it.
207
595006
1673
sondern wie man es sagte.
10:09
More specifically,
208
597679
1220
Genauer gesagt,
10:10
it was not in which semantic
neighborhoods the words were,
neighborhoods the words were,
209
598923
2827
die semantische Umgebung
war nicht wichtig,
war nicht wichtig,
10:13
but how far and fast they jumped
210
601774
2600
sondern die Schnelligkeit
und die Länge der Sprünge
und die Länge der Sprünge
10:16
from one semantic neighborhood
to the other one.
to the other one.
211
604398
2301
von einer semantischen
Gegend in die andere.
Gegend in die andere.
Wir nahmen nun Messungen
semantischer Kohärenzen vor.
semantischer Kohärenzen vor.
10:19
And so we came up with this measure,
212
607247
1731
10:21
which we termed semantic coherence,
213
609002
2389
Dabei wird die Beständigkeit einer Aussage
in einer semantischen Thematik,
in einer semantischen Thematik,
10:23
which essentially measures the persistence
of speech within one semantic topic,
of speech within one semantic topic,
214
611415
4804
10:28
within one semantic category.
215
616243
1529
einer semantischen Kategorie untersucht.
10:31
And it turned out to be
that for this group of 34 people,
that for this group of 34 people,
216
619294
4047
Für diese Gruppe von 34 Menschen
stellte sich heraus,
stellte sich heraus,
10:35
the algorithm based on semantic
coherence could predict,
coherence could predict,
217
623365
3659
dass der Algorithmus auf Basis
der semantischen Kohärenz
der semantischen Kohärenz
mit 100 % Genauigkeit voraussagen konnte,
10:39
with 100 percent accuracy,
218
627048
2500
10:41
who developed psychosis and who will not.
219
629572
2507
wer eine Psychose entwickeln würde
und wer nicht.
10:44
And this was something
that could not be achieved --
that could not be achieved --
220
632976
2937
Dies konnte bisher nicht einmal annähernd
10:47
not even close --
221
635937
1508
10:49
with all the other
existing clinical measures.
existing clinical measures.
222
637469
3126
mit anderen klinischen Methoden
gemessen werden.
gemessen werden.
10:54
And I remember vividly,
while I was working on this,
while I was working on this,
223
642525
3579
Ich erinnere mich noch genau,
10:58
I was sitting at my computer
224
646128
2317
wie ich an meinem Computer
11:00
and I saw a bunch of tweets by Polo --
225
648469
2635
eine Menge Tweets von Polo las
11:03
Polo had been my first student
back in Buenos Aires,
back in Buenos Aires,
226
651128
3167
-- Polo war mein erster Student
damals in Buenos Aires gewesen
damals in Buenos Aires gewesen
11:06
and at the time
he was living in New York.
he was living in New York.
227
654319
2070
und lebte gerade in New York.
11:08
And there was something in this tweets --
228
656413
2088
Da war was mit seinen Tweets,
ich wusste nicht genau, was,
denn es wurde nicht explizit gesagt --
denn es wurde nicht explizit gesagt --
11:10
I could not tell exactly what
because nothing was said explicitly --
because nothing was said explicitly --
229
658525
3501
11:14
but I got this strong hunch,
230
662050
2021
doch ich hatte den starken Verdacht,
11:16
this strong intuition,
that something was going wrong.
that something was going wrong.
231
664095
2955
dass irgendetwas nicht stimmte.
11:20
So I picked up the phone,
and I called Polo,
and I called Polo,
232
668347
2723
Ich griff zum Hörer und rief Polo an
11:23
and in fact he was not feeling well.
233
671094
1919
und es ging ihm tatsächlich nicht gut.
11:25
And this simple fact,
234
673362
1937
Diese simple Tatsache,
11:27
that reading in between the lines,
235
675323
2491
dass ich beim Lesen zwischen den Zeilen
11:29
I could sense,
through words, his feelings,
through words, his feelings,
236
677838
4262
durch seine Worte
seine Gefühle erraten konnte,
seine Gefühle erraten konnte,
war eine einfache und wirksame Hilfe.
11:34
was a simple, but very
effective way to help.
effective way to help.
237
682124
2619
11:37
What I tell you today
238
685987
1638
Ich möchte Ihnen heute sagen,
11:39
is that we're getting
close to understanding
close to understanding
239
687649
2508
dass wir kurz davor sind,
11:42
how we can convert this intuition
that we all have,
that we all have,
240
690181
4286
die Intuition, die wir
alle haben und teilen,
alle haben und teilen,
11:46
that we all share,
241
694491
1365
11:47
into an algorithm.
242
695880
1197
in einen Algorithmus zu verwandeln.
11:50
And in doing so,
243
698102
1461
Auf diese Weise
11:51
we may be seeing in the future
a very different form of mental health,
a very different form of mental health,
244
699587
4650
erleben wir zukünftig vielleicht
eine andere Form psychischer Gesundheit,
eine andere Form psychischer Gesundheit,
11:56
based on objective, quantitative
and automated analysis
and automated analysis
245
704261
5621
die auf einer objektiven, quantitativen,
automatischen Analyse der Wörter basiert,
12:01
of the words we write,
246
709906
1709
die wir schreiben und sagen.
12:03
of the words we say.
247
711639
1537
12:05
Gracias.
248
713200
1151
Gracias [Danke].
12:06
(Applause)
249
714375
6883
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Mariano Sigman - NeuroscientistIn his provocative, mind-bending book "The Secret Life of the Mind," neuroscientist Mariano Sigman reveals his life’s work exploring the inner workings of the human brain.
Why you should listen
Mariano Sigman, a physicist by training, is a leading figure in the cognitive neuroscience of learning and decision making. Sigman was awarded a Human Frontiers Career Development Award, the National Prize of Physics, the Young Investigator Prize of "College de France," the IBM Scalable Data Analytics Award and is a scholar of the James S. McDonnell Foundation. In 2016 he was made a Laureate of the Pontifical Academy of Sciences.
In The Secret Life of the Mind, Sigman's ambition is to explain the mind so that we can understand ourselves and others more deeply. He shows how we form ideas during our first days of life, how we give shape to our fundamental decisions, how we dream and imagine, why we feel certain emotions, how the brain transforms and how who we are changes with it. Spanning biology, physics, mathematics, psychology, anthropology, linguistics, philosophy and medicine, as well as gastronomy, magic, music, chess, literature and art, The Secret Life of the Mind revolutionizes how neuroscience serves us in our lives, revealing how the infinity of neurons inside our brains manufacture how we perceive, reason, feel, dream and communicate.
Mariano Sigman | Speaker | TED.com