Toward computational measures of social cognition in patients with schizophrenia spectrum disorders
Notice bibliographique
Résumé
Computational methods are increasingly being explored to detect language markers of schizophrenia spectrum disorders (SSD).Despite the importance of social cognition in diagnosis and functional outcomes in this clinical population, it remains underexamined in computational language analysis.This exploratory study applies machine methods from natural language processing and computational linguistics to transcribed speech from patients with SSD and healthy controls to determine whether they are capable of extracting and analyzing linguistic features of social cognition in text samples.We evaluated linguistic features from three categories related to social cognition: perspective taking, emotion processing, and linguistic complexity.In addition, we explored various implementations of these methods, e.g.grouping them together and contextualizing them, which might point to additional ways of quantifying social cognition that could be integrated into future computational text analyses.Patients exhibited increased first-person pronoun use, reduced relative third-person pronoun use, lower modal verb frequency, and decreased linguistic complexity.Emotional content distributions also differed between groups and varied depending on pronoun context, with notable contrasts in the emotional content of speech containing third-person pronouns versus pronoun-absent speech.Our results demonstrate that computational methods can effectively identify relevant linguistic features of social cognition in text.This work establishes a basis to continue to refine computational methods to assess social cognition in SSD that will ultimately advance objective, rapid, and scalable approaches for personalized diagnosis and treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».