Your words may predict your future mental health | Mariano Sigman

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Traduttore: Beatrice Chiamenti Revisore: Silvia Fornasiero
00:13
We have historical records that allow us to know how the ancient Greeks dressed,
0
13006
5150
Abbiamo tracce storiche che ci permettono di sapere come vestivano gli Antichi Greci
00:18
how they lived,
1
18180
1254
come vivevano,
00:19
how they fought ...
2
19458
1522
come combattevano...
00:21
but how did they think?
3
21004
1524
ma come pensavano?
00:23
One natural idea is that the deepest aspects of human thought --
4
23432
4440
La nostra idea naturale è che gli aspetti più profondi del pensiero umano,
00:27
our ability to imagine,
5
27896
1872
la nostra abilità d'immaginare,
00:29
to be conscious,
6
29792
1397
di essere coscienti,
00:31
to dream --
7
31213
1231
di sognare,
00:32
have always been the same.
8
32468
1619
sono sempre state le stesse.
00:34
Another possibility
9
34872
1499
Un'altra possibilità
00:36
is that the social transformations that have shaped our culture
10
36395
3723
è che le trasformazioni sociali che hanno dato forma alla nostra cultura
00:40
may have also changed the structural columns of human thought.
11
40142
3785
potrebbero aver cambiato anche le colonne portanti del pensiero umano.
00:44
We may all have different opinions about this.
12
44911
2524
Può essere che ognuno di noi abbia un'opinione diversa a riguardo.
00:47
Actually, it's a long-standing philosophical debate.
13
47459
2717
In realtà, è un dibattito filosofico che va avanti da molto tempo.
00:50
But is this question even amenable to science?
14
50644
2727
Ma questo quesito è trattabile dalla scienza?
00:54
Here I'd like to propose
15
54834
2506
Ciò che suggerisco qui
00:57
that in the same way we can reconstruct how the ancient Greek cities looked
16
57364
4772
è che come si può ricostruire l'aspetto delle città dell'Antica Grecia
01:02
just based on a few bricks,
17
62160
2388
sulla base di pochi mattoni,
01:04
that the writings of a culture are the archaeological records,
18
64572
4126
così gli scritti di una cultura possono essere la traccia archeologica,
01:08
the fossils, of human thought.
19
68722
2143
i fossili del pensiero umano.
01:11
And in fact,
20
71905
1174
E infatti,
conducendo una certa forma di analisi psicologica
01:13
doing some form of psychological analysis
21
73103
2206
01:15
of some of the most ancient books of human culture,
22
75333
3544
di alcuni dei più antichi libri scritti dall'uomo,
01:18
Julian Jaynes came up in the '70s with a very wild and radical hypothesis:
23
78901
5955
Julian Jaynes negli anni Settanta ha dato un'ipotesi folle e davvero radicale:
01:24
that only 3,000 years ago,
24
84880
2413
che solo 3.000 anni fa
01:27
humans were what today we would call schizophrenics.
25
87317
4888
gli esseri umani erano ciò che oggi chiameremmo schizofrenici.
01:33
And he made this claim
26
93753
1508
Ha fatto quest'affermazione
01:35
based on the fact that the first humans described in these books
27
95285
3301
sulla base del fatto che i primi uomini descritti in questi libri
01:38
behaved consistently,
28
98610
1904
si comportavano costantemente
01:40
in different traditions and in different places of the world,
29
100538
3016
in diverse tradizioni e differenti luoghi nel mondo
01:43
as if they were hearing and obeying voices
30
103578
3532
come se sentissero e obbedissero a voci
01:47
that they perceived as coming from the Gods,
31
107134
3040
che percepivano venire dagli Dei,
01:50
or from the muses ...
32
110198
1198
o dalle Muse...
01:52
what today we would call hallucinations.
33
112063
2769
ciò che oggi chiamiamo allucinazioni.
01:55
And only then, as time went on,
34
115888
2626
E solo allora, mentre il tempo scorreva,
01:58
they began to recognize that they were the creators,
35
118538
3651
cominciarono a riconoscere di essere loro stessi i creatori,
02:02
the owners of these inner voices.
36
122213
2515
i proprietari di quelle voci interiori.
02:05
And with this, they gained introspection:
37
125316
2715
Grazie a questo, hanno guadagnato l'introspezione:
02:08
the ability to think about their own thoughts.
38
128055
2483
l'abilità di pensare ai loro stessi pensieri.
02:11
So Jaynes's theory is that consciousness,
39
131785
3397
Dunque, la teoria di Jaynes è che la coscienza,
02:15
at least in the way we perceive it today,
40
135206
3166
almeno nel modo in cui la percepiamo oggi,
02:18
where we feel that we are the pilots of our own existence --
41
138396
3540
dove sentiamo di essere i piloti della nostra stessa esistenza,
02:21
is a quite recent cultural development.
42
141960
2737
è uno sviluppo culturale abbastanza recente.
02:25
And this theory is quite spectacular,
43
145456
1786
Questa teoria è abbastanza spettacolare
02:27
but it has an obvious problem
44
147266
1433
ma ha un problema ovvio,
02:28
which is that it's built on just a few and very specific examples.
45
148723
3992
cioè che è costruita solo su pochi esempi molto specifici.
02:33
So the question is whether the theory
46
153085
1763
La questione dunque è se la teoria
02:34
that introspection built up in human history only about 3,000 years ago
47
154872
4751
che l'introspezione sia stata costruita nella storia dell'uomo solo 3.000 anni fa
02:39
can be examined in a quantitative and objective manner.
48
159647
2984
possa essere esaminata in modo quantitativo e oggettivo.
02:43
And the problem of how to go about this is quite obvious.
49
163543
3563
Il problema di come questo possa o meno avvenire è piuttosto ovvio.
02:47
It's not like Plato woke up one day and then he wrote,
50
167130
3460
Non è che Platone si è svegliato un giorno e ha scritto:
02:50
"Hello, I'm Plato,
51
170614
1659
"Ehi, sono Platone
02:52
and as of today, I have a fully introspective consciousness."
52
172297
2889
e da oggi in poi avrò una coscienza pienamente introspettiva."
02:55
(Laughter)
53
175210
2293
(Risate)
02:57
And this tells us actually what is the essence of the problem.
54
177527
3333
Questo ci dice in realtà qual è l'essenza del problema.
03:01
We need to find the emergence of a concept that's never said.
55
181467
4055
Dobbiamo trovare l'emergere di un concetto che non è mai stato detto.
03:06
The word introspection does not appear a single time
56
186434
4310
La parola introspezione non appare una singola volta
03:10
in the books we want to analyze.
57
190768
1919
nei libri che vogliamo analizzare.
03:13
So our way to solve this is to build the space of words.
58
193728
4087
Quindi il nostro modo di venirne a capo è costruire lo spazio delle parole.
03:18
This is a huge space that contains all words
59
198571
3287
Si tratta di uno spazio enorme che contiene tutte le parole
03:21
in such a way that the distance between any two of them
60
201882
2802
in un modo tale che la distanza tra due parole qualsiasi
03:24
is indicative of how closely related they are.
61
204708
2883
sia indicativa di quanto sono collegate.
03:28
So for instance,
62
208460
1151
Dunque, per esempio,
03:29
you want the words "dog" and "cat" to be very close together,
63
209635
2897
le parole "cane" e "gatto" dovrebbero essere molto vicine,
03:32
but the words "grapefruit" and "logarithm" to be very far away.
64
212556
3831
ma le parole "uva" e "logaritmo" dovrebbero essere molto lontane.
03:36
And this has to be true for any two words within the space.
65
216809
3896
E questo deve essere vero per ogni coppia di parole nello spazio.
03:41
And there are different ways that we can construct the space of words.
66
221626
3341
Ci sono modi differenti per costruire lo spazio delle parole.
03:44
One is just asking the experts,
67
224991
1643
Uno è semplicemente chiedere agli esperti,
03:46
a bit like we do with dictionaries.
68
226658
1896
un po' come facciamo con i dizionari.
03:48
Another possibility
69
228896
1428
Un'altra possibilità
03:50
is following the simple assumption that when two words are related,
70
230348
3715
è seguire la semplice assunzione che quando due parole sono collegate
03:54
they tend to appear in the same sentences,
71
234087
2349
tendono ad apparire nelle stesse frasi,
03:56
in the same paragraphs,
72
236460
1453
negli stessi paragrafi,
03:57
in the same documents,
73
237937
1770
negli stessi documenti,
03:59
more often than would be expected just by pure chance.
74
239731
3182
più spesso di quanto ci si aspetterebbe in base al caso.
04:04
And this simple hypothesis,
75
244231
2050
Questa ipotesi semplice,
04:06
this simple method,
76
246305
1306
questo semplice metodo,
04:07
with some computational tricks
77
247635
1607
con qualche trucchetto computazionale
04:09
that have to do with the fact
78
249266
1389
legato al fatto
04:10
that this is a very complex and high-dimensional space,
79
250679
3064
che questo spazio è molto complesso e fatto di molteplici dimensioni,
04:13
turns out to be quite effective.
80
253767
1665
sembra essere piuttosto efficace.
Giusto per darvi un assaggio di quanto possa funzionare bene,
04:16
And just to give you a flavor of how well this works,
81
256155
2802
04:18
this is the result we get when we analyze this for some familiar words.
82
258981
3912
questo è il risultato quando analizziamo alcune parole familiari.
04:23
And you can see first
83
263607
1185
Potete vedere innanzitutto
04:24
that words automatically organize into semantic neighborhoods.
84
264816
3278
come le parole si organizzano in autonomia in aree semantiche.
04:28
So you get the fruits, the body parts,
85
268118
2217
Così ottenete i frutti, le parti del corpo,
04:30
the computer parts, the scientific terms and so on.
86
270359
2425
le parti del computer, i termini scientifici e così via.
04:33
The algorithm also identifies that we organize concepts in a hierarchy.
87
273119
4222
L'algoritmo identifica anche il fatto che organizziamo i concetti in gerarchie.
04:37
So for instance,
88
277852
1151
Dunque, per esempio,
04:39
you can see that the scientific terms break down into two subcategories
89
279027
3597
vedete come i termini scientifici si dividono nelle due categorie
04:42
of the astronomic and the physics terms.
90
282648
2100
dei termini astronomici e i termini fisici.
04:45
And then there are very fine things.
91
285338
2246
Poi emergono anche delle raffinatezze.
04:47
For instance, the word astronomy,
92
287608
1905
Per esempio, la parola astronomia,
04:49
which seems a bit bizarre where it is,
93
289537
1815
che sembra in un posto un po' strano,
04:51
is actually exactly where it should be,
94
291376
2048
in realtà è esattamente dove dovrebbe essere,
04:53
between what it is,
95
293448
1595
tra ciò che è, una vera scienza
04:55
an actual science,
96
295067
1270
04:56
and between what it describes,
97
296361
1536
e ciò che descrive, i termini astronomici.
04:57
the astronomical terms.
98
297921
1492
05:00
And we could go on and on with this.
99
300182
1891
Potremmo andare avanti così all'infinito.
05:02
Actually, if you stare at this for a while,
100
302097
2060
In realtà, se lo guardate per un po'
05:04
and you just build random trajectories,
101
304181
1858
e costruite traiettorie casuali,
05:06
you will see that it actually feels a bit like doing poetry.
102
306063
3166
vedrete che sembra un po' come scrivere una poesia.
05:10
And this is because, in a way,
103
310018
1882
Questo perché, in un certo senso,
05:11
walking in this space is like walking in the mind.
104
311924
2940
percorrere questo spazio è un po' come percorrere la mente.
05:16
And the last thing
105
316027
1617
E l'ultima cosa
05:17
is that this algorithm also identifies what are our intuitions,
106
317668
4040
è che l'algoritmo identifica anche quelle che sono le nostre intuizioni
05:21
of which words should lead in the neighborhood of introspection.
107
321732
3896
riguardo a quali parole dovrebbero portare nell'area dell'introspezione.
05:25
So for instance,
108
325652
1223
Quindi per esempio,
05:26
words such as "self," "guilt," "reason," "emotion,"
109
326899
3979
parole come "sé", "colpa", "ragione", "emozione",
05:30
are very close to "introspection,"
110
330902
1889
sono molto vicine a "introspezione",
05:32
but other words,
111
332815
1151
ma altre parole,
05:33
such as "red," "football," "candle," "banana,"
112
333990
2167
come "rosso", "calcio", "candela", "banana",
05:36
are just very far away.
113
336181
1452
sono molto lontane.
05:38
And so once we've built the space,
114
338054
2762
Dunque, una volta costruito questo spazio,
05:40
the question of the history of introspection,
115
340840
2826
la questione della storia dell'introspezione,
05:43
or of the history of any concept
116
343690
2333
o della storia di qualsiasi concetto
05:46
which before could seem abstract and somehow vague,
117
346047
4779
che prima poteva sembrare qualcosa di astratto e vago,
05:50
becomes concrete --
118
350850
1604
diventa concreta,
05:52
becomes amenable to quantitative science.
119
352478
2738
diventa trattabile dalla scienza quantitativa.
05:56
All that we have to do is take the books,
120
356216
2762
Tutto ciò che c'è da fare è prendere i libri,
05:59
we digitize them,
121
359002
1381
digitalizzarli,
06:00
and we take this stream of words as a trajectory
122
360407
2809
prendere questa corrente di parole come una traiettoria
06:03
and project them into the space,
123
363240
1969
e proiettarli nello spazio,
06:05
and then we ask whether this trajectory spends significant time
124
365233
3754
chiediamoci poi se questa traiettoria passa una parte di tempo significativa
06:09
circling closely to the concept of introspection.
125
369011
2992
ruotando intorno al concetto di introspezione.
06:12
And with this,
126
372760
1196
Con questo,
06:13
we could analyze the history of introspection
127
373980
2112
potremmo analizzare la storia dell'introspezione
06:16
in the ancient Greek tradition,
128
376116
1921
nella tradizione dell'Antica Grecia,
06:18
for which we have the best available written record.
129
378061
2602
per la quale abbiamo a disposizione le migliori tracce scritte.
06:21
So what we did is we took all the books --
130
381631
2255
Quindi ciò che abbiamo fatto è stato prendere i libri,
06:23
we just ordered them by time --
131
383910
2284
ordinarli cronologicamente,
06:26
for each book we take the words
132
386218
1752
prendere le parole per ogni libro
06:27
and we project them to the space,
133
387994
1961
e proiettarle nello spazio
06:29
and then we ask for each word how close it is to introspection,
134
389979
3032
e poi abbiamo chiesto per ogni parola quanto fosse vicina all'introspezione
06:33
and we just average that.
135
393035
1230
e ne abbiamo fatto una media.
06:34
And then we ask whether, as time goes on and on,
136
394590
3198
Poi abbiamo chiesto se, con l'avanzare del tempo,
06:37
these books get closer, and closer and closer
137
397812
3252
questi libri si avvicinassero sempre di più
06:41
to the concept of introspection.
138
401088
1754
al concetto di introspezione.
06:42
And this is exactly what happens in the ancient Greek tradition.
139
402866
3801
Questo è esattamente ciò che succede nell'antica tradizione greca.
06:47
So you can see that for the oldest books in the Homeric tradition,
140
407698
3127
Così vedete che per i libri più antichi della tradizione omerica
06:50
there is a small increase with books getting closer to introspection.
141
410849
3412
c'è un lento avvicinamento dei libri all'introspezione.
06:54
But about four centuries before Christ,
142
414285
2206
Ma circa quattro secoli prima della nascita di Cristo
06:56
this starts ramping up very rapidly to an almost five-fold increase
143
416515
4708
c'è un'impennata molto rapida di circa cinque volte
07:01
of books getting closer, and closer and closer
144
421247
2500
del progressivo avvicinamento dei libri
07:03
to the concept of introspection.
145
423771
1682
al concetto di introspezione.
07:06
And one of the nice things about this
146
426159
2424
Una cosa bella di questo sistema
07:08
is that now we can ask
147
428607
1198
è che ora possiamo chiedere
07:09
whether this is also true in a different, independent tradition.
148
429829
4147
se questo è vero anche per tradizioni diverse e indipendenti.
07:14
So we just ran this same analysis on the Judeo-Christian tradition,
149
434962
3176
Abbiamo condotto la stessa analisi nella tradizione giudaico-cristiana
07:18
and we got virtually the same pattern.
150
438162
2721
e abbiamo ottenuto virtualmente lo stesso pattern.
07:21
Again, you see a small increase for the oldest books in the Old Testament,
151
441548
4635
Ancora, si vede un piccolo aumento per i libri antichi del Vecchio Testamento
07:26
and then it increases much more rapidly
152
446207
1914
e poi un aumento molto più rapido
07:28
in the new books of the New Testament.
153
448145
1839
nei nuovi libri del Nuovo Testamento.
07:30
And then we get the peak of introspection
154
450008
2032
Poi otteniamo il picco dell'introspezione
07:32
in "The Confessions of Saint Augustine,"
155
452064
2127
nelle "Confessioni di Sant'Agostino",
07:34
about four centuries after Christ.
156
454215
1857
circa quattro secoli dopo Cristo.
07:36
And this was very important,
157
456897
1944
Questo è molto importante,
07:38
because Saint Augustine had been recognized by scholars,
158
458865
3373
perché Sant'Agostino è stato riconosciuto dagli studiosi,
07:42
philologists, historians,
159
462262
2172
i filologi, gli storici,
07:44
as one of the founders of introspection.
160
464458
2078
come uno dei fondatori dell'introspezione.
07:47
Actually, some believe him to be the father of modern psychology.
161
467060
3297
In effetti, alcuni lo ritengono il padre della moderna psicologia.
07:51
So our algorithm,
162
471012
1839
Quindi il nostro algoritmo,
07:52
which has the virtue of being quantitative,
163
472875
2842
che ha il pregio di essere quantitativo,
07:55
of being objective,
164
475741
1263
di essere oggettivo,
07:57
and of course of being extremely fast --
165
477028
2016
e di essere estremamente veloce
07:59
it just runs in a fraction of a second --
166
479068
2397
(opera infatti in una frazione di secondo)
08:01
can capture some of the most important conclusions
167
481489
3503
può registrare alcune delle più importanti conclusioni
08:05
of this long tradition of investigation.
168
485016
2222
di questa lunga tradizione di ricerca.
08:08
And this is in a way one of the beauties of science,
169
488317
3651
Questa in un certo senso è una delle bellezze della scienza,
08:11
which is that now this idea can be translated
170
491992
3476
ovvero che ora questa idea può essere tradotta
08:15
and generalized to a whole lot of different domains.
171
495492
2571
e generalizzata in una grande quantità di ambiti diversi.
08:18
So in the same way that we asked about the past of human consciousness,
172
498769
4767
Allo stesso modo in cui abbiamo chiesto del passato della coscienza umana,
08:23
maybe the most challenging question we can pose to ourselves
173
503560
3406
forse la domanda più ardita che possiamo porci
08:26
is whether this can tell us something about the future of our own consciousness.
174
506990
4137
è se questo possa dirci qualcosa riguardo al futuro delle nostre coscienze.
08:31
To put it more precisely,
175
511550
1470
Per essere più precisi,
08:33
whether the words we say today
176
513044
2416
se le parole che diciamo oggi
08:35
can tell us something of where our minds will be in a few days,
177
515484
5197
possano dirci qualcosa su dove la nostra mente sarà tra qualche giorno,
08:40
in a few months
178
520705
1151
qualche mese
08:41
or a few years from now.
179
521880
1182
o qualche anno da ora.
08:43
And in the same way many of us are now wearing sensors
180
523597
3020
Allo stesso modo in cui molti di noi indossano sensori
08:46
that detect our heart rate,
181
526641
1786
che rilevano il battito del cuore,
08:48
our respiration,
182
528451
1269
la respirazione,
08:49
our genes,
183
529744
1667
i nostri geni,
08:51
on the hopes that this may help us prevent diseases,
184
531435
3651
nella speranza che questo ci aiuti a prevenire le malattie,
08:55
we can ask whether monitoring and analyzing the words we speak,
185
535110
3521
così possiamo chiederci se monitorare e analizzare le parole che diciamo,
08:58
we tweet, we email, we write,
186
538655
2683
che twittiamo, che mandiamo via mail, che scriviamo
09:01
can tell us ahead of time whether something may go wrong with our minds.
187
541362
4808
possa dirci in anticipo se qualcosa potrebbe guastarsi nelle nostre menti.
09:07
And with Guillermo Cecchi,
188
547087
1534
Con Guillermo Cecchi,
09:08
who has been my brother in this adventure,
189
548645
3001
che è stato mio compagno in quest'avventura,
09:11
we took on this task.
190
551670
1555
abbiamo preso in carico questo compito.
09:14
And we did so by analyzing the recorded speech of 34 young people
191
554228
5532
L'abbiamo fatto analizzando il discorso registrato di 34 giovani
09:19
who were at a high risk of developing schizophrenia.
192
559784
2801
che erano ad alto rischio di sviluppare la schizofrenia.
09:23
And so what we did is, we measured speech at day one,
193
563434
2881
Ciò che abbiamo fatto è stato misurare il discorso al giorno uno,
09:26
and then we asked whether the properties of the speech could predict,
194
566339
3242
e abbiamo chiesto se le proprietà del linguaggio potessero predire
09:29
within a window of almost three years,
195
569605
2496
all'interno di una finestra di circa tre anni,
09:32
the future development of psychosis.
196
572125
2035
il futuro svilupparsi della psicosi.
09:35
But despite our hopes,
197
575427
2366
Ma malgrado le nostre speranze,
09:37
we got failure after failure.
198
577817
3117
abbiamo ottenuto fallimenti su fallimenti.
09:41
There was just not enough information in semantics
199
581793
3882
Semplicemente, non c'erano abbastanza informazioni nella semantica
09:45
to predict the future organization of the mind.
200
585699
2793
per predire la futura organizzazione della mente.
09:48
It was good enough
201
588516
1809
Ce n'era abbastanza
09:50
to distinguish between a group of schizophrenics and a control group,
202
590349
4175
per distinguere tra un gruppo di schizofrenici e un gruppo di controllo,
09:54
a bit like we had done for the ancient texts,
203
594548
2712
un po' come avevamo fatto per i testi antichi,
09:57
but not to predict the future onset of psychosis.
204
597284
2994
ma non per predire il futuro instaurarsi della psicosi.
10:01
But then we realized
205
601164
1706
Ma poi abbiamo realizzato
10:02
that maybe the most important thing was not so much what they were saying,
206
602894
4088
che forse la cosa più importante non era tanto cosa dicevano,
10:07
but how they were saying it.
207
607006
1673
ma come lo dicevano.
10:09
More specifically,
208
609679
1220
Più nello specifico,
10:10
it was not in which semantic neighborhoods the words were,
209
610923
2827
non si trattava del distretto in cui si trovavano le parole,
10:13
but how far and fast they jumped
210
613774
2600
ma quanto lontano e quanto velocemente saltassero
10:16
from one semantic neighborhood to the other one.
211
616398
2301
da un'area semantica all'altra.
10:19
And so we came up with this measure,
212
619247
1731
Quindi abbiamo elaborato questa misura
10:21
which we termed semantic coherence,
213
621002
2389
che abbiamo chiamato coerenza semantica,
10:23
which essentially measures the persistence of speech within one semantic topic,
214
623415
4804
che essenzialmente misura la persistenza del discorso in un argomento semantico
10:28
within one semantic category.
215
628243
1529
all'interno di una categoria semantica.
10:31
And it turned out to be that for this group of 34 people,
216
631294
4047
Ne è risultato che per questo gruppo di 34 persone,
10:35
the algorithm based on semantic coherence could predict,
217
635365
3659
l'algoritmo basato sulla coerenza semantica poteva predire
10:39
with 100 percent accuracy,
218
639048
2500
con un'accuratezza del 100%,
10:41
who developed psychosis and who will not.
219
641572
2507
chi avrebbe sviluppato la psicosi e chi invece no.
10:44
And this was something that could not be achieved --
220
644976
2937
E questo era un risultato che non poteva essere raggiunto,
10:47
not even close --
221
647937
1508
neanche lontanamente,
10:49
with all the other existing clinical measures.
222
649469
3126
con tutte le misure cliniche attualmente esistenti.
10:54
And I remember vividly, while I was working on this,
223
654525
3579
Ricordo vividamente, mentre ci stavo lavorando,
10:58
I was sitting at my computer
224
658128
2317
ero seduto al mio computer
11:00
and I saw a bunch of tweets by Polo --
225
660469
2635
quando vidi una serie di tweet di Polo -
11:03
Polo had been my first student back in Buenos Aires,
226
663128
3167
Polo era stato il mio primo studente a Buenos Aires,
11:06
and at the time he was living in New York.
227
666319
2070
e allora viveva a New York.
11:08
And there was something in this tweets --
228
668413
2088
C'era qualcosa nei suoi tweet,
11:10
I could not tell exactly what because nothing was said explicitly --
229
670525
3501
non so dirvi esattamente cosa perché niente era detto in modo esplicito,
11:14
but I got this strong hunch,
230
674050
2021
ma ricevetti questa forte impressione,
11:16
this strong intuition, that something was going wrong.
231
676095
2955
questa forte intuizione, che qualcosa
non stava andando nel verso giusto.
11:20
So I picked up the phone, and I called Polo,
232
680347
2723
Quindi presi il telefono, chiamai Polo
11:23
and in fact he was not feeling well.
233
683094
1919
e infatti non si sentiva bene.
11:25
And this simple fact,
234
685362
1937
Questo semplice fatto,
11:27
that reading in between the lines,
235
687323
2491
quel leggere tra le righe,
11:29
I could sense, through words, his feelings,
236
689838
4262
il fatto che potessi sentire, attraverso le parole, i suoi sentimenti,
11:34
was a simple, but very effective way to help.
237
694124
2619
fu un semplice, ma molto efficace modo di aiutare.
11:37
What I tell you today
238
697987
1638
Ciò che vi sto dicendo oggi
11:39
is that we're getting close to understanding
239
699649
2508
è che siamo vicini a capire
11:42
how we can convert this intuition that we all have,
240
702181
4286
come possiamo tradurre questa intuizione che tutti abbiamo,
11:46
that we all share,
241
706491
1365
che tutti condividiamo,
11:47
into an algorithm.
242
707880
1197
in un algoritmo.
11:50
And in doing so,
243
710102
1461
Così facendo,
11:51
we may be seeing in the future a very different form of mental health,
244
711587
4650
potremmo vedere in futuro una forma molto diversa di sanità mentale,
11:56
based on objective, quantitative and automated analysis
245
716261
5621
basata su un'analisi oggettiva, quantitativa e automatizzata
12:01
of the words we write,
246
721906
1709
delle parole che scriviamo,
12:03
of the words we say.
247
723639
1537
delle parole che diciamo.
12:05
Gracias.
248
725200
1151
Grazie.
12:06
(Applause)
249
726375
6883
(Applausi)
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