Woordjes als ‘en’, ‘maar’ en ‘naar’ klinken onschuldig, maar volgens Amerikaans onderzoek zit er een negatief randje aan: ze zijn gelinkt aan het risico dat een kind jaren later last krijgt van angst of depressie. Computermodellen die naar de manier van praten luisterden, waren zelfs beter in het voorspellen van de risico’s dan een team van ervaren psychologen.
Onderzoekers van Stanford University lieten vier taalmodellen meeluisteren met eerder opgenomen gesprekken van ruim tweehonderd kinderen tussen de 9 en 13 jaar. Zij vertelden daarin over stressvolle gebeurtenissen in hun leven. De modellen konden opvallend goed voorspellen welke kinderen zes jaar later daadwerkelijk psychische problemen ontwikkelden.
Niet wat je zegt, maar hoe je het zegt
Niet de inhoud van het verhaal blijkt het belangrijkst, maar de manier waarop een kind spreekt. Kleine verbindingswoordjes als ‘en’, ‘maar’ en ‘naar’ zijn een sterkere voorspeller dan de daadwerkelijke beschrijvingen van akelige gebeurtenissen. Dit sluit aan bij eerder onderzoek, waaruit blijkt dat bepaalde taalpatronen, zoals het vele gebruik van de ik-vorm of van voorzetsels en voegwoorden, vaker voorkomen bij mensen met mentale klachten.
Toch doet de inhoud er wel degelijk toe. Verhalen over grof fysiek geweld, zoals geslagen of gewurgd worden, of over structurele sociale uitsluiting – het gevoel dat de hele school tegen je is – zijn het sterkst gelinkt met een verhoogd risico op psychische problemen later in het leven. Kinderen die vertelden over steun van anderen, sport of clubjes, bleken een stuk veerkrachtiger. Een opvallend punt is dat kinderen die spontaan een therapeut of hulpverlener noemden in hun verhaal, een duidelijk lager risico hadden op psychische klachten.
Goedkoop alternatief voor bloedprikken
Tot nu toe konden onderzoekers het risico op mentale problemen bij kinderen alleen inschatten via tijdrovende gesprekken met deskundigen of via kostbare metingen zoals de stresshormoonspiegel in het bloed of de lengte van telomeren – de beschermkapjes aan de uiteinden van chromosomen die verkorten onder chronische stress. Geen van die methodes is geschikt om op grote schaal in te zetten. “Spraakanalyse met behulp van AI biedt uitkomst”, legt onderzoeker Ian Gotlib, hoogleraar psychologie aan Stanford uit. “Cortisol, stressreacties en telomeerlengte zeggen allemaal wel iets, maar spraak is goedkoop te analyseren en makkelijk op te schalen. En bovendien: het lijkt er sterk op dat het zelfs een betere voorspeller is dan al die andere factoren samen.
Hoofdonderzoeker Chase Antonacci is ook erg in zijn nopjes met de nieuwe methode: “Deze studie laat stevig bewijs zien van het idee dat je met taal al ruim voordat er officieel een diagnose valt, vroege risicomarkers kunt opsporen. Juist de periode vóór een diagnose is cruciaal, maar nog onvoldoende begrepen. Angst en depressie ontstaan meestal in de puberteit en zijn lastig te behandelen als de klachten zich eenmaal hebben gemanifesteerd.”
Geen dikke dossiers meer
De gesprekken die de onderzoekers gebruikten, waren oorspronkelijk niet voor dit doel opgenomen. Het team van Gotlib bestudeert al langer wat de invloed is van vroege stress op de hersenontwikkeling van kinderen en had voor een langlopend onderzoek anderhalf uur durende interviews met de kinderen opgenomen; onder meer met een gestandaardiseerde vragenlijst over traumatische ervaringen (TESI). Een panel van experts beoordeelde die gesprekken destijds en voegde alle stress van een kind samen tot één enkel cijfer.
Antonacci besefte dat daarmee veel informatie verloren ging. De nuance in die opnames verdiende een andere aanpak, maar hoe? In de tussentijd ontwikkelde AI zich in sneltreinvaart. De stap naar taalmodellen, die vooral worden gebruikt om geschreven teksten van volwassenen te analyseren, was snel gemaakt. Jonge kinderen schrijven nu eenmaal weinig, dus was het de vraag of diezelfde modellen ook grip konden krijgen op gesproken taal van kinderen. Het antwoord bleek een volmondig ja.
Smartphone als vroeg waarschuwingssysteem
De resultaten zijn veelbelovend, maar de onderzoekers willen de modellen eerst testen op een grotere groep kinderen voor ze breed in te zetten. Toch ziet Gotlib het al helemaal zitten, hij schetst een aanlokkelijk toekomstbeeld: “Als onze bevindingen standhouden, zou je met een simpele smartphone opnames kunnen maken van pratende kinderen en die opnames laten analyseren door een geschikt AI-model. Zo zou je al jaren van tevoren kunnen zien welke kinderen risico lopen op een stoornis en in kunnen grijpen voordat ze echt psychisch in de problemen komen.”
Wil je niets van Scientias missen? Voeg Scientias toe als voorkeursbron op Google dan zie je al onze verhalen!
Uitgelezen? Luister ook eens naar de Scientias Podcast:
