Revisiting Semantic Markers of Schizophrenia: A Machine Learning Analysis of Verbal Fluency Features

تخيل عقلك كمكتبة ضخمة وصاخبة، حيث كل فكرة هي عبارة عن كتاب. عندما تتحدث، فأنت في الواقع تسير عبر الممرات، وتخرج كتباً من الرفوف، وتخبر شخصاً ما عما وجدته. بالنسبة لمعظم الناس، تكون هذه المسيرة سلسة؛ إذ يمكنهم العثور بسرعة على كتب حول "الحيوانات" أو "أدوات المطبخ" واستخراج مجموعة كاملة من العناوين ذات الصلة وراء بعضها البعض. ولكن بالنسبة لبعض الأشخاص، تكون المكتبة فوضوية بعض الشيء؛ فقد تكون الكتب مبعثرة، أو الممرات مربكة، أو الروابط بينها غير واضحة. هذا يشبه إلى حد ما ما يحدث في عقول المصابين بالفصام، وهو حالة صحية عقلية خطيرة يمكن أن تجعل التفكير والشعور أمراً صعباً للغاية. وأحد الطرق التي يحاول بها الأطباء فهم هذه الفوضى هو إعطاء الأشخاص "اختبار الطلاقة اللفظية". إنه لعبة بسيطة: "اذكر أكبر عدد ممكن من الحيوانات في دقيقة واحدة". وبينما كانت الطريقة القديمة في تسجيل نتائج هذه اللعبة تكتفي فقط بعدّ الكلمات التي نطق بها الشخص، فقد أدرك العلماء أن كيفية قولهم للكلمات تهم بقدر ما يهم عددها. هل يقفزون بجنون من "الأسد" إلى "المحمصة" (قفزة كبيرة)، أم أنهم يبقون في "عائلة القطط" لفترة قبل الانتقال؟ تغوص هذه الورقة البحثية في الجانب الرقمي لهذه المكتبة، باستخدام برامج الكمبيوتر لمعرفة أي أنماط محددة في اختيارات الأشخاص للكلمات هي أفضل الأدلة لرصد الفصام.

قرر الباحثون وراء هذه الدراسة، وهم فريق من جامعة بنارس هندو، إلقاء نظرة جديدة على أنماط الكلمات هذه باستخدام أداة قوية تسمى "تعلم الآلة". فكر في تعلم الآلة كطالب ذكي جداً يقرأ آلاف الأمثلة ليتعلم كيفية رصد الاختلافات بين مجموعتين — وفي هذه الحالة، الأشخاص المصابون بالفصام والمتطوعون الأصحاء. بدأ الفريق بمجموعة بيانات لأشخاص خضعوا لاختبار "تسمية الحيوانات". وبما أن البيانات الأصلية لم تكن تحتوي على تسميات توضح من هو من، فقد قام ثلاثة من خبراء علم النفس بمراجعة قوائم الكلمات بعناية ووضعوا التصنيفات، واتفقوا على الإجابات بدرجة عالية من الموثوقية.

من قوائم الكلمات هذه، استخرج الفريق خمسة "أدلة" أو سمات مختلفة لتغذية نماذج الكمبيوتر الخاصة بهم. كان بعضها من السمات التقليدية التي استخدمها الجميع لسنوات، مثل إجمالي عدد الكلمات المنطوقة (درجة الطلاقة) أو عدد المرات التي انتقل فيها الشخص من مجموعة كلمات إلى أخرى (عدد التحولات الدلالية). لكنهم أضافوا أيضاً دليلين جديدين أكثر تطوراً يعتمدان على مدى تشابه الكلمات مع بعضها البعض في المعنى: متوسط تشابه المجموعات (مدى تماسك الكلمات داخل المجموعة الواحدة) ومتوسط تشابه التحولات (مدى كبر القفزة عند الانتقال إلى مجموعة جديدة). ثم قاموا بتدريب خمسة أنواع مختلفة من "طلاب" الكمبيوتر (المصنفات) لتخمين من يعاني من الفصام بناءً على هذه الأدلة.

وهنا تصبح القصة مثيرة للاهتمام. توقع الفريق أن تكون الأدلة التقليدية، مثل إجمالي عدد الكلمات أو عدد التحولات، هي الأكثر أهمية. فبعد كل شيء، هذا ما أشارت إليه الدراسات السابقة. ولكن عندما تركوا الكمبيوتر يقرر أي الأدلة كانت أكثر أهمية بالفعل، قلبت النتائج الموازين. فقد تجاهل الكمبيوتر باستمرار الأدلة المفضلة القديمة. وبدلاً من ذلك، وجه إصبعه المتوهب والساطع نحو دليلتي التشابه الجديدتين: متوسط تشابه المجموعات (ACS) ومتوسط تشابه التحولات (ASS).

في الواقع، وجدت الدراسة أن المقاييس التقليدية، مثل متوسط حجم المجموعة (عدد الكلمات في مجموعة واحدة) وعدد التحولات الدلالية، أظهرت فروقاً ضعيفة أو غير جوهرية بين المجموعتين وساهمت بشكل ضئيل في قدرة الكمبيوتر على التمييز بينهما. ومن ناحية أخرى، كانت السمات القائمة على التشابه هي نجوم العرض. فبينما أظهرت سمات مثل درجة الطلاقة ومتوسط تشابه التحولات بعض الإمكانات على "مستوى الاتجاه"، كان "متوسط تشابه المجموعات" هو المتفوق بوضوح. استطاع الكمبيوتر تحديد الأشخاص المصابين بالفصام بدقة عالية باستخدام درجة "متوسط تشابه المجموعات" وحدها. وفي عدة حالات، أدى حذف الميزات الأقدم والأقل فعالية في الواقع إلى تحسين أداء الكمبيوتر، مما يشير إلى أن الاحتفاظ بها كان يضيف ضجيجاً إلى الإشارة الواضحة التي توفرها مقاييس التشابه.

يشير المؤلفون إلى أن هذا يعني أننا بحاجة إلى إعادة التفكير في كيفية النظر إلى هذه الاختبارات. الأمر لا يتعلق فقط بعدد الكلمات التي تقولها أو عدد المرات التي تنتقل فيها بين الفئات؛ بل يتعلق بـ جودة الروابط بين تلك الكلمات. إذا كانت الكلمات التي تنطق بها متراصة بقوة من حيث المعنى، أو إذا كانت القفزات التي تقوم بها متميزة ومتعمدة، فإن تلك الأنماط تبدو وكأنها تحمل المفتاح الحقيقي لفهم اضطرابات اللغة في الفصام. ورغم أن الدراسة لا تدعي أنها حلت مشكلة تشخيص الفصام، إلا أنها تشير بقوة إلى أن هذه الطرق الجديدة القائمة على التشابه لقياس الكلام هي أدوات أكثر قوة بكثير من الطرق القديمة التي كنا نعتمد عليها. الأمر يشبه إدراك أنك لكي تجد كتاباً معيناً في مكتبة فوضوية، لا تحتاج إلى عد الكتب الموجودة على الرف؛ بل تحتاج إلى فهم كيف يتم تنظيم الكتب من خلال عناوينها على الكعب.