Your words may predict your future mental health | Mariano Sigman

翻訳: Kosuke Miyata 校正: Riaki Poništ

We have historical records that allow us to know how the ancient Greeks dressed,

歴史資料は 古代ギリシャ人の服装や

how they lived,

暮らしぶりや

how they fought ...

戦い方を教えてくれます

but how did they think?

でも 思考についてはどうでしょう？

One natural idea is that the deepest aspects of human thought --

無理のない解釈の１つは 人間の思考の根本にある—

our ability to imagine,

想像したり

to be conscious,

自意識を持ったり

to dream --

夢を見るという能力が

have always been the same.

昔から同じだったというものです

Another possibility

もう１つの可能性は

is that the social transformations that have shaped our culture

私たちの文化を形作ってきた 社会の変容が

may have also changed the structural columns of human thought.

人間の思考の構造も 変えてきたというものです

We may all have different opinions about this.

このことについての見解は 十人十色でしょう

Actually, it's a long-standing philosophical debate.

実際 これは長い間 哲学論争の的になってきました

But is this question even amenable to science?

そもそもこの問いは 科学の領分なのでしょうか？

Here I'd like to propose

ここで私が提示したいのは

that in the same way we can reconstruct how the ancient Greek cities looked

古代ギリシャの都市が どんな姿をしていたかを

just based on a few bricks,

数個のレンガから再現できるのと同じく

that the writings of a culture are the archaeological records,

ある文化の生んだ書き物が 考古学資料となり

the fossils, of human thought.

人の思考の化石の役目を果たすということです

And in fact,

事実

doing some form of psychological analysis

心理学者ジュリアン・ジェインズは

of some of the most ancient books of human culture,

人類最古の書物のいくつかを対象に ある種の心理分析を行い

Julian Jaynes came up in the '70s with a very wild and radical hypothesis:

1970年代に 非常に奇抜で過激な仮説を立てました

that only 3,000 years ago,

わずか３千年前の人類は

humans were what today we would call schizophrenics.

現在の私たちの呼び方でいえば 統合失調症だったというのです

And he made this claim

この主張の根拠はこうです

based on the fact that the first humans described in these books

これらの書物に登場する 太古の人間たちは

behaved consistently,

終始一貫して

in different traditions and in different places of the world,

文化的・地理的な違いにかかわらず

as if they were hearing and obeying voices

何かの声を聞き それに従うように行動しており

that they perceived as coming from the Gods,

それを神の声やミューズの囁きと考えていた

or from the muses ...

それを神の声やミューズの囁きと考えていた

what today we would call hallucinations.

現代の私たちはこれを幻覚と呼ぶでしょう

And only then, as time went on,

そしてその後 時代が進むにつれ

they began to recognize that they were the creators,

古代人たちは自分たちが 内なる声の創造主であり

the owners of these inner voices.

所有者であることを 認識し始めた

And with this, they gained introspection:

これによって人類は内省 つまり自らの思考について

the ability to think about their own thoughts.

考える能力を手にしたというわけです

So Jaynes's theory is that consciousness,

ジェインズの理論によれば 人間が自意識を

at least in the way we perceive it today,

少なくとも現代の私たちが 認識している形で抱き

where we feel that we are the pilots of our own existence --

自分が自分自身の存在のパイロットだと 感じるようになったのは

is a quite recent cultural development.

かなり最近の 文化的変容なのです

And this theory is quite spectacular,

この理論はとても華々しいものですが

but it has an obvious problem

明白な問題点を抱えています

which is that it's built on just a few and very specific examples.

ごく少数の かなり特殊な事例を 根拠にしているという点です

So the question is whether the theory

果たしてこの理論の

that introspection built up in human history only about 3,000 years ago

人類の内省がほんの３千年前に 成立したという主張は

can be examined in a quantitative and objective manner.

定量的・客観的な方法で 検証できるでしょうか

And the problem of how to go about this is quite obvious.

この問いの扱いにおける 問題点は明らかです

It's not like Plato woke up one day and then he wrote,

プラトンがある日 目覚めて こんなことを言ったらおかしいでしょう

"Hello, I'm Plato,

「やあ 私はプラトン」

and as of today, I have a fully introspective consciousness."

「本日付けで私は 完全に内省的な自意識を獲得しました」

(Laughter)

（笑）

And this tells us actually what is the essence of the problem.

そして実はこれが 問題の核心を教えてくれます

We need to find the emergence of a concept that's never said.

言語化される以前の概念の出現を 私たちは見つけねばならないのです

The word introspection does not appear a single time

内省という言葉そのものは １度たりとも

in the books we want to analyze.

私たちが分析したい本には 出てきません

So our way to solve this is to build the space of words.

そこで私たちが採ったのが 「語彙空間」を構築するという解決法です

This is a huge space that contains all words

この巨大な空間には ありとあらゆる語が含まれ

in such a way that the distance between any two of them

どんな２つの語をピックアップしても それらの距離から

is indicative of how closely related they are.

関連性の度合いが 示されるというものです

So for instance,

例えば

you want the words "dog" and "cat" to be very close together,

「犬」と「猫」という語は とても近いはずですが

but the words "grapefruit" and "logarithm" to be very far away.

「グレープフルーツ」と「対数」は とても遠いはずですよね

And this has to be true for any two words within the space.

どんな２語にもこれが当てはまる 語彙空間を作らなければなりません

And there are different ways that we can construct the space of words.

語彙空間の構築には いくつかの方法があります

One is just asking the experts,

１つは単に専門家に尋ねる方法

a bit like we do with dictionaries.

辞書を作る時のような感じです

Another possibility

もう１つの手は

is following the simple assumption that when two words are related,

あるシンプルな仮定に従うことです

２つの語が関連しているなら それらは傾向として同じセンテンスや

they tend to appear in the same sentences,

in the same paragraphs,

同じ段落

in the same documents,

同じ文書の中に

more often than would be expected just by pure chance.

単なる偶然を超えた頻度で 現れるという仮定です

And this simple hypothesis,

そしてこのシンプルな仮説

this simple method,

シンプルな手法に

with some computational tricks

私たちの語彙空間がとても複雑で

that have to do with the fact

高次元であるということを

that this is a very complex and high-dimensional space,

反映させた演算方法を採ることで

turns out to be quite effective.

かなりの成果が出ました

And just to give you a flavor of how well this works,

どのくらい効果的なのか 感じをつかんでいただけるよう

this is the result we get when we analyze this for some familiar words.

身近な語を分析した結果を お見せしましょう

And you can see first

ご覧の通り

that words automatically organize into semantic neighborhoods.

これらの語は自動的に 意味上の近隣グループに分かれます

So you get the fruits, the body parts,

果物、身体の部位

コンピューターの構成要素、 科学用語などなど

the computer parts, the scientific terms and so on.

The algorithm also identifies that we organize concepts in a hierarchy.

このアルゴリズムは 概念の階層化も理解してくれます

So for instance,

例えば

これらの科学用語は２つのサブカテゴリー

you can see that the scientific terms break down into two subcategories

of the astronomic and the physics terms.

天文用語と物理用語に分かれていますよね

And then there are very fine things.

さらに とても精緻な機能もあります

For instance, the word astronomy,

例えば天文学という語は

which seems a bit bizarre where it is,

少し奇妙な位置にあるようでいて

is actually exactly where it should be,

実はまさに しかるべき位置にあるのです

between what it is,

それ自体を指す—

an actual science,

科学という語と

and between what it describes,

それが記述する—

the astronomical terms.

天文用語との間にあります

And we could go on and on with this.

こうした例はいくらでも挙げられます

Actually, if you stare at this for a while,

実際これをしばらく見つめて

言葉の軌跡を無作為に取り出すだけで

and you just build random trajectories,

どこか詩を作っているような感覚に なるのが分かるでしょう

you will see that it actually feels a bit like doing poetry.

And this is because, in a way,

なぜなら これはある意味

walking in this space is like walking in the mind.

この空間を探ることが 精神の探索に似ているからです

And the last thing

そして極めつけに

is that this algorithm also identifies what are our intuitions,

このアルゴリズムは 直観とは何なのかも特定してくれます

of which words should lead in the neighborhood of introspection.

直観に関連する語彙を追えば 内省に近づけるはずです

So for instance,

例えば

words such as "self," "guilt," "reason," "emotion,"

「自身」 「罪」 「理性」 「感情」などは

are very close to "introspection,"

内省にとても近い語であり

but other words,

その反対に

such as "red," "football," "candle," "banana,"

「赤」 「サッカー」 「ロウソク」 「バナナ」などは

are just very far away.

かなり遠いというわけです

And so once we've built the space,

語彙空間を構築してみると

the question of the history of introspection,

内省の歴史についての問いや

or of the history of any concept

以前は抽象的で なんとなく捉えにくかった—

which before could seem abstract and somehow vague,

あらゆる概念の 歴史についての問いが

becomes concrete --

具体的なものになり

becomes amenable to quantitative science.

定量的科学で扱えるようになるのです

All that we have to do is take the books,

私たちはただ 対象とする本を手に取り

we digitize them,

それらをデジタル化し

and we take this stream of words as a trajectory

登場する言葉の流れを １本の軌跡という形で

and project them into the space,

語彙空間に投射し

and then we ask whether this trajectory spends significant time

その軌跡が 有意に長い時間をかけて

circling closely to the concept of introspection.

内省という概念の近くを旋回するか 問えばよいのです

And with this,

そしてこの方法で

we could analyze the history of introspection

古代ギリシャの伝承における 内省の歴史を分析することができました

in the ancient Greek tradition,

for which we have the best available written record.

文字資料が最も豊富だからです

So what we did is we took all the books --

具体的には 分析したい書物を

we just ordered them by time --

年代順に並べて

for each book we take the words

それぞれの本の全ての語を抜き出し

and we project them to the space,

語彙空間に投射して

and then we ask for each word how close it is to introspection,

個々の語が 内省にどのくらい近いかを検討し

その結果の平均を出しました

and we just average that.

And then we ask whether, as time goes on and on,

次に 時代が変わっていくにつれて

these books get closer, and closer and closer

これらの本の中身が 徐々に 着々と内省の概念に

近づいていったかどうかを調べました

to the concept of introspection.

And this is exactly what happens in the ancient Greek tradition.

すると まさにこれが 古代ギリシャの伝承で起きていたのです

So you can see that for the oldest books in the Homeric tradition,

ホメロスの伝承の時代には

there is a small increase with books getting closer to introspection.

内省に近づいた書物の増加傾向は小さく

But about four centuries before Christ,

しかし紀元前４世紀ごろになると

this starts ramping up very rapidly to an almost five-fold increase

この傾向が急激に増え始めて ５倍近くになり

of books getting closer, and closer and closer

書物がどんどん どんどん 内省の概念に

to the concept of introspection.

近づいていったことが分かります

And one of the nice things about this

この発見の良いところの１つは

is that now we can ask

ここから私たちがさらに

whether this is also true in a different, independent tradition.

同じ傾向が他の 独立した伝承にも 当てはまるかどうか調べられるということです

So we just ran this same analysis on the Judeo-Christian tradition,

ユダヤ・キリスト教の伝承に対し 同じ分析を行ってみると

and we got virtually the same pattern.

結果 ほぼ同じパターンが出てきました

Again, you see a small increase for the oldest books in the Old Testament,

ここでもやはり 最古の旧約聖書では 緩やかだった上昇傾向が

and then it increases much more rapidly

後の新約聖書になると 急激に高まります

in the new books of the New Testament.

And then we get the peak of introspection

そして内省に最も近いピークが

in "The Confessions of Saint Augustine,"

『聖アウグスティヌスの告白』

about four centuries after Christ.

紀元後４世紀ごろの書物です

And this was very important,

これはとても重要なことでです

because Saint Augustine had been recognized by scholars,

なぜなら聖アウグスティヌスは 研究者たち―

philologists, historians,

文献学者や歴史家たちから

as one of the founders of introspection.

内省の始祖の一人と みなされてきたからです

Actually, some believe him to be the father of modern psychology.

近代心理学の生みの親と 考える人もいるほどです

So our algorithm,

私たちのアルゴリズムは

which has the virtue of being quantitative,

その長所として 定量的であるということや

of being objective,

客観的であること

and of course of being extremely fast --

そしてもちろん極めて高速で

it just runs in a fraction of a second --

一瞬で処理を終える 性能を備えていますが

can capture some of the most important conclusions

極めて重要ないくつかの結論を

of this long tradition of investigation.

長い伝統のあるこの探究に もたらしてくれるのです

And this is in a way one of the beauties of science,

そしてこれが科学の美点の １つともいえるのですが

which is that now this idea can be translated

今度はこのアイデアを応用し

and generalized to a whole lot of different domains.

一般化して様々な分野に 活かすことができます

So in the same way that we asked about the past of human consciousness,

人類の意識の過去に対してそうしたように 私たち自身に対して

maybe the most challenging question we can pose to ourselves

問いを立てるならば 何より難しい命題はおそらく

is whether this can tell us something about the future of our own consciousness.

この研究から私たちの意識の未来が 分かるのか？という問いでしょう

To put it more precisely,

もっと厳密な言い方をすれば

whether the words we say today

私たちが今 話している言葉から

can tell us something of where our minds will be in a few days,

数日後の私たちの心の状態が 分かるかどうかです

in a few months

数か月後

or a few years from now.

数年後はどうでしょう

And in the same way many of us are now wearing sensors

現代人の多くが 様々なセンサーを身につけ

that detect our heart rate,

心拍数や

our respiration,

呼吸や

our genes,

遺伝子をモニターし

on the hopes that this may help us prevent diseases,

それが病気の予防に役立つと 期待しているように

we can ask whether monitoring and analyzing the words we speak,

モニタリングと分析を 私たちの話す言葉や

we tweet, we email, we write,

ツイッターやメールなどの 書き言葉に対し行うことで

can tell us ahead of time whether something may go wrong with our minds.

精神的な変調を予見できないか という問いかけが可能なのです

And with Guillermo Cecchi,

私は以前から緊密に協力してきた 研究仲間のギレルモ・セッチ氏と

who has been my brother in this adventure,

we took on this task.

この課題に取りかかりました

And we did so by analyzing the recorded speech of 34 young people

私たちは録音された発話の分析を 34人の

who were at a high risk of developing schizophrenia.

統合失調症の発症リスクの高い 若者を対象に行いました

And so what we did is, we measured speech at day one,

まず最初に発話を アルゴリズムで評価し

and then we asked whether the properties of the speech could predict,

その特徴に基づく予測が 成り立つかを考えました

within a window of almost three years,

３年弱の猶予期間内に

the future development of psychosis.

精神疾患を発症するかどうかです

But despite our hopes,

しかし希望に反して

we got failure after failure.

結果は失敗に次ぐ失敗でした

There was just not enough information in semantics

言葉の意味を分析するための 情報量が不十分だったため

to predict the future organization of the mind.

未来の精神構造の予測はできなかったのです

It was good enough

それでも十分に

to distinguish between a group of schizophrenics and a control group,

統合失調症患者のグループと 対照グループの識別はできました

a bit like we had done for the ancient texts,

古文書を分析したときと 似たような結果でしたが

but not to predict the future onset of psychosis.

未来の精神疾患の始まりを予測するには 不十分だったのです

But then we realized

けれども そこで気がつきました

that maybe the most important thing was not so much what they were saying,

最も重要なのは その人の発話の内容よりも

but how they were saying it.

言い方のほうではないか

More specifically,

もっと具体的には

it was not in which semantic neighborhoods the words were,

語が意味の面で どこに位置するかではなく

but how far and fast they jumped

どのくらい遠くへ また どのくらい速く

別の位置へ移動しているかが 重要なのではないか

from one semantic neighborhood to the other one.

And so we came up with this measure,

ここで考えついた指標は

which we termed semantic coherence,

「意味の一貫性」と呼んでいるものですが

which essentially measures the persistence of speech within one semantic topic,

基本的には発話が 意味の面における１つのトピック—

within one semantic category.

１つのカテゴリーに 留まる度合いのことです

And it turned out to be that for this group of 34 people,

これによって 例の34人の若者に関しては

the algorithm based on semantic coherence could predict,

意味の一貫性を指標とする アルゴリズムは

with 100 percent accuracy,

100%の正確さで

who developed psychosis and who will not.

精神疾患の発症を 予測できることが分かりました

And this was something that could not be achieved --

このような成果には それまで到達はおろか

not even close --

近づくことさえ

with all the other existing clinical measures.

他のどんな臨床的手法でも できませんでした

And I remember vividly, while I was working on this,

今でも鮮明に覚えていますが この課題に取り組んでいたある時

I was sitting at my computer

コンピューターに向かっていると

and I saw a bunch of tweets by Polo --

ポロという生徒のツイートが 目に入りました

Polo had been my first student back in Buenos Aires,

ブエノスアイレスで 最初に教えた生徒で

and at the time he was living in New York.

この頃には ニューヨーク在住でした

And there was something in this tweets --

その彼のツイートが何となく気になり

I could not tell exactly what because nothing was said explicitly --

はっきり言葉に表れてはいなかったので 何が問題か明確には分かりませんでしたが

but I got this strong hunch,

私は強い虫の知らせのような

this strong intuition, that something was going wrong.

何かがおかしいという 強い直感を抱きました

So I picked up the phone, and I called Polo,

そこでポロに電話してみると

彼は実際に不調を感じていたのです

and in fact he was not feeling well.

And this simple fact,

この単純な事実—

that reading in between the lines,

つまり行間を読むことによって

I could sense, through words, his feelings,

言葉の裏側にある本人の気持ちに 気づけたという事実は

was a simple, but very effective way to help.

単純ながらも 彼を支えるために とても役立ちました

What I tell you today

今日ここで伝えたいのは

is that we're getting close to understanding

この直感をアルゴリズムに変換する 方法の理解が近いということ

how we can convert this intuition that we all have,

私たち誰もが持ち 私たち誰にでも共通する直感を

that we all share,

into an algorithm.

アルゴリズムにできるのです

And in doing so,

その先にやがて

we may be seeing in the future a very different form of mental health,

今とは大きく違った形のメンタルヘルスが 登場するかもしれません

based on objective, quantitative and automated analysis

そこでの客観的で定量的な 自動化された分析が対象にするのは

of the words we write,

私たちの書く言葉であり

of the words we say.

口にする言葉なのです

Gracias.

ありがとうございました

(Applause)

（拍手）