Zwischen den Zeilen: Ist es möglich, Depressionen anhand sprachlicher Merkmale in Online-Tagebüchern zu erkennen und vorherzusagen?

Abstract

Diese Arbeit befasst sich mit der Fragestellung, welche sprachlichen Merkmale in geschriebenen Texten zur Entdeckung und Vorhersage depressiver Episoden am besten geeignet sind. Dazu wurde die international am meisten genutzte Sprachanalyse-Software Linguistic Inquiry and Word Count von Pennebaker, Booth und Francis (2001), kurz LIWC, auf Tagebucheinträge angewendet und mit dem psychischen Zustand der Schreibenden in Verbindung gebracht. Die Untersuchung umfasste eine große Stichprobe akut oder ehemals depressiver Patienten, die sich kurz zuvor in stationärer Psychotherapie befanden und im Rahmen einer Onlinestudie 12 Monate lang nachbetreut wurden. Kategoriale Diagnosen und dimensionale Ausprägungen wurden nach sorgfältiger Erhebung mittels etablierter psychologischer Instrumente (SKID I und II, ADP, QIDS, HRSD) festgestellt. Das multizentrische, prospektive und longitudinale Studiendesign erwies sich als geeignet zur Erhebung einer großen Spannweite an Depressivität, im Gegensatz zu vielen aktuellen Studien in Sozialen Netzwerken. Zunächst sollte die Umsetzung der Aufgabenstellung über einen längeren Zeitraum ohne besondere Forcierung von Seiten der Studienleitung oder Belohnungsmechanismen untersucht werden. Zweitens sollten korrelative Zusammenhänge zwischen häufig postulierten Sprachmerkmalen in der Forschungsliteratur und depressiven Episoden repliziert werden. Drittens wurden Vorhersagen künftiger Episoden bzw. Remissionsphasen anhand sprachlicher Merkmale ermittelt. Die vorliegenden Sprachanalysen liefern keine Hinweise darauf, dass 1.Person Singular Pronomen wie “ich, mich, mir” isoliert betrachtet die besten Marker für Depressionen darstellen. Allerdings konnten zwei inhaltlich plausible übergeordnete Faktoren, bestehend aus häufig genannten Sprachkategorien, für Depression und Remission ermittelt werden. Faktor-R lieferte dabei signifikante Zusammenhänge zu Remission sowohl in korrelativen als auch in Regressionsanalysen, etwas schwächer aber ebenfalls erkennbar war dies für Faktor-D und depressive Episoden. Dabei sind Ich-Pronomen ein integrierter Bestandteil von Faktor-D. Insgesamt bietet diese Studie neuartige Erkenntnisse zur Detektion und Vorhersage von Depressionen in einem ökologisch validen Kontext. Dadurch liefert sie auch einen Beitrag zur Integration teilweise inkonsistenter Befunde bestehender Studien zu Sprachmerkmalen bei Depression.