Your words may predict your future mental health | Mariano Sigman

번역: Ju Hye Lim 검토: Jihyeon J. Kim

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

역사적인 기록을 통해 고대 그리스인들이 어떤 옷을 입었고

how they lived,

어떻게 살았고, 어떻게 싸웠는지 알죠.

how they fought ...

but how did they think?

하지만 그들은 어떻게 생각했을 까요?

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

한 가지 자연스런 생각은 인간 사고의 가장 심오한 면인

our ability to imagine,

상상하는 능력

to be conscious,

의식하는 것

to dream --

꿈 꾸는 능력이

have always been the same.

늘 동일했다고 합니다.

Another possibility

다른 가능성도 있습니다.

is that the social transformations that have shaped our culture

문화를 만든 사회적 변화가 인간 사고의 구조적 기둥도

may have also changed the structural columns of human thought.

변화시켰을 수도 있다는거죠.

We may all have different opinions about this.

이것에 대한 견해는 각자 다를 수 있습니다.

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

사실 이건 오랫동안 이어져온 철학적 논쟁입니다.

But is this question even amenable to science?

하지만 이 질문이 과학과 상통하기는 할까요?

Here I'd like to propose

저는 이런 얘기를 하고 싶습니다.

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

벽돌 몇 개로 그리스 도시 모습을 재구성하는 것과

just based on a few bricks,

같은 방법으로

that the writings of a culture are the archaeological records,

어떤 문화의 문서들은 인간 사고의 고고학적 기록이자

the fossils, of human thought.

화석이라고요.

And in fact,

사실

doing some form of psychological analysis

인간 문화에 대한 가장 오래된 서적에

of some of the most ancient books of human culture,

몇 가지 심리학적 분석을 해봄으로써

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

줄리안 제인스는 70년대에 매우 무모하고 급진적인 가설을 냈습니다.

that only 3,000 years ago,

불과 3,000년 전만 해도

humans were what today we would call schizophrenics.

사람들은 모두 정신분열증 환자였다는 겁니다.

And he made this claim

줄리안의 주장의 근거는

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

이 고서들에 묘사된 첫 인류가

behaved consistently,

다른 전통에서나

in different traditions and in different places of the world,

다른 지역에서 신이나 뮤즈의 목소리로

as if they were hearing and obeying voices

여겨졌던 목소리를

that they perceived as coming from the Gods,

듣고 복종하는 것처럼 항상 행동했다는 겁니다.

or from the muses ...

what today we would call hallucinations.

오늘날 환각이라고 하는 거죠.

And only then, as time went on,

그리고 시간이 흐르면서

they began to recognize that they were the creators,

사람들은 자신이 창조자이자 내면의 소리의 주인이라는 걸

the owners of these inner voices.

인식하기 시작한겁니다.

And with this, they gained introspection:

이걸 인식하면서 사람들은 자아 성찰을 할 수 있게 됩니다.

the ability to think about their own thoughts.

자신의 생각에 대해 생각할 수 있는 능력이죠.

So Jaynes's theory is that consciousness,

그러니까 제인스의 이론이 주장하는 건

at least in the way we perceive it today,

적어도 오늘날 우리가

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

존재의 주도권을 자신이 갖고 있다는 느낌이라고 여기는 의식에 한해서는

is a quite recent cultural development.

의식은 최근에 일어난 문화적 발전이라는 겁니다.

And this theory is quite spectacular,

꽤 멋있는 이론입니다.

but it has an obvious problem

하지만 명백히 보이는 문제도 있죠.

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

몇 개의 매우 특수한 예시에 근거한다는 겁니다.

So the question is whether the theory

그러니까 문제는

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

인간 역사에서 3,000년 전에서부터 자아 성찰이 시작됐다는 이론이

can be examined in a quantitative and objective manner.

양적이고 객관적인 방법으로 검토될 수 있는가 입니다.

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

이렇게 하기 힘든 이유는 뻔합니다.

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

플라톤이 어느날 아침에 일어나서 이렇게 적은 건 아니잖아요.

"Hello, I'm Plato,

"안녕. 난 플라톤이야.

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

오늘부터 난 완전한 자아 성찰을 할 수 있는 의식이 있어."

(Laughter)

(웃음)

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

이게 사실은 문제의 본질을 보여줍니다.

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

기록된 적 없는 관념의 출현을 찾아내야 합니다.

The word introspection does not appear a single time

문자를 통한 성찰은 우리가 분석하려는 서적에

in the books we want to analyze.

여러 번 나옵니다.

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

이것에 대한 우리의 해결방법은 단어로 된 공간을 만드는 겁니다.

This is a huge space that contains all words

이 커다란 공간에는 온갖 단어가 다 들어있는데

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

어떤 두 단어 사이의 거리는

is indicative of how closely related they are.

그 둘이 얼마나 밀접한 관계를 갖는지 알려줍니다.

So for instance,

예를 들어

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

"개"와 "고양이"는 가까이 있어야겠지만

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

"자몽"과 "로그"는 매우 멀리 떨어져 있어야겠죠.

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

공간 안에 있는 어느 두 단어에나 해당되는 일입니다.

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

단어 공간을 만드는 데는 여러 방법이 있습니다.

One is just asking the experts,

하나는 전문가의 자문을 구하는 것입니다.

a bit like we do with dictionaries.

사전으로 하는 것처럼요.

Another possibility

다른 방법은

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

두 단어가 연관이 있으면, 확률상으로보다 더 자주

they tend to appear in the same sentences,

같은 문장이나, 같은 단락, 같은 문서에

in the same paragraphs,

in the same documents,

more often than would be expected just by pure chance.

등장하는 경향이 있다는 단순한 추정을 따르는 것입니다.

And this simple hypothesis,

이 단순한 가설은

this simple method,

이 단순한 방식은

with some computational tricks

이게 굉장히 복잡하고

that have to do with the fact

고차원적인 공간이라는 사실과

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

관련된 계산 요령 몇 가지와 함께

turns out to be quite effective.

굉장히 효과가 있습니다.

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

이게 얼마나 효과있는지 조금 보여드릴게요.

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

이 단어들을 익숙한 단어로 분석했을 때의 결과입니다.

And you can see first

먼저 단어들이 자동적으로

that words automatically organize into semantic neighborhoods.

의미론적 집합으로 구성되는 걸 보실 수 있을 겁니다.

So you get the fruits, the body parts,

과일이 있고, 신체부위가 있고

컴퓨터 부품, 과학 용어 등등이요.

the computer parts, the scientific terms and so on.

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

이 알고리즘은 우리가 개념을 계층적으로 체계화한다는 것도 보여줍니다.

So for instance,

예를 들어

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

과학 용어가 두 개의 하위 범주로 나눠지는 걸 볼 수 있습니다.

of the astronomic and the physics terms.

천문학 용어와 물리 용어로요.

And then there are very fine things.

그리고 세세한 부분들이 있습니다.

For instance, the word astronomy,

예를 들어, 천문학이라는 단어는

which seems a bit bizarre where it is,

저기 있는 게 이상해 보이지만

is actually exactly where it should be,

사실은 있어야 할 곳에 있습니다.

between what it is,

천문학의 본질인

an actual science,

실제 과학과

and between what it describes,

천문학이 나타내는

the astronomical terms.

천문학적 용어 사이에 있어요.

And we could go on and on with this.

더 얘기할 수도 있습니다.

Actually, if you stare at this for a while,

사실, 이걸 오랫동안 쳐다보면서

and you just build random trajectories,

임의의 궤적을 그려나가면

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

시를 쓰는 것과 같다는 느낌을 받을 수 있을 겁니다.

And this is because, in a way,

그 이유는, 공간 안에서 걷는 것이

walking in this space is like walking in the mind.

마음 속에서 걷는 것과 한편으로 유사하기 때문입니다.

And the last thing

마지막 방법은 이 알고리즘인데

is that this algorithm also identifies what are our intuitions,

어떤 단어들이 성찰의 이웃에 속하는지와

of which words should lead in the neighborhood of introspection.

우리의 직감이 무엇인지를 밝혀주는 것입니다.

So for instance,

예를 들어

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

자신, 죄책감, 이성, 감성같은 단어들은

are very close to "introspection,"

"성찰"과 매우 가깝습니다.

but other words,

하지만 다른 단어들은

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

빨강, 축구, 양초, 바나나는

are just very far away.

매우 멀어요.

And so once we've built the space,

공간을 세우고 나면

the question of the history of introspection,

이전에는 추상적이고

or of the history of any concept

모호해 보였던

which before could seem abstract and somehow vague,

성찰이나 다른 관념들의 역사에 관한 질문이

becomes concrete --

구체화됩니다.

becomes amenable to quantitative science.

정량과학에 부합될 수 있습니다.

All that we have to do is take the books,

우리가 해야하는 일은 책을 가지고

we digitize them,

디지털화 시켜서

and we take this stream of words as a trajectory

일련의 단어들을 궤적에 만들고

and project them into the space,

공간에 투영시켜서

and then we ask whether this trajectory spends significant time

이 궤적이 많은 시간동안 성찰이라는 개념에 근접하게

circling closely to the concept of introspection.

선회하는지 묻는 것이 전부입니다.

And with this,

이걸 통해서

we could analyze the history of introspection

우리에게 가장 잘 명문화되어있는

in the ancient Greek tradition,

고대 그리스 전통 속의

for which we have the best available written record.

성찰의 역사를 분석할 수 있습니다.

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

그래서 우리는 모든 서적들을 가져다가

we just ordered them by time --

시간에 따라 나열하고

for each book we take the words

각각의 서적에서 단어를 가져다가

and we project them to the space,

공간에 투영시켜서

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

각 단어가 성찰과 얼마나 가까운지 묻고

and we just average that.

그것으로 평균을 냈습니다.

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

그리고 시간이 흐르면서 이 고서들이 점점 더

these books get closer, and closer and closer

성찰의 개념에 근접하게 다가가는지를 물었습니다.

to the concept of introspection.

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

바로 이게 고대 그리스의 전통에서 일어나는 일입니다.

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

호메로스의 전통의 가장 오래된 고서들에서 볼 수 있듯

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

성찰에 가까워지는 책이 약간 증가합니다.

But about four centuries before Christ,

하지만 서력 기원전 약 4세기 쯤에

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

성찰에 더 가까워지는 고서의 양이

of books getting closer, and closer and closer

거의 5배 가까이

to the concept of introspection.

급격히 증가하기 시작합니다.

And one of the nice things about this

이것의 좋은 점 중 하나는

is that now we can ask

우리가 이제

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

다른, 독립적인 관습에도 똑같이 해당되는지 물을 수 있다는 겁니다.

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

그래서 유대교와 기독교의 공통적인 관습에 대해서도

and we got virtually the same pattern.

똑같은 분석을 하여 사실상 똑같은 패턴을 얻었습니다.

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

똑같이, 구약성서의 가장 오래된 서적에서 약간의 증가를 볼 수 있고

and then it increases much more rapidly

신약성서의 새 책에서

in the new books of the New Testament.

더 급격히 증가합니다.

And then we get the peak of introspection

그리고 성찰의 정점을

in "The Confessions of Saint Augustine,"

"성 어거스틴의 참회록"에서 볼 수 있습니다.

about four centuries after Christ.

서력 기원전 4세기 쯤에요.

And this was very important,

이게 굉장히 중요한 이유는

because Saint Augustine had been recognized by scholars,

성 어거스틴이 학자들이나, 문헌학자, 사학자들에게

philologists, historians,

성찰의 창설자 중 한 사람으로 인정받기 때문입니다.

as one of the founders of introspection.

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

사실 일부는 성 어거스틴이 근대 심리학의 아버지라고 생각합니다.

So our algorithm,

그래서 정량적이고

which has the virtue of being quantitative,

객관적인 미덕을 지닌

of being objective,

그리고 찰나에 계산이 가능해서

and of course of being extremely fast --

매우 빠르기도 한 우리의 알고리즘은

it just runs in a fraction of a second --

can capture some of the most important conclusions

이 기나긴 역사를 가진 수사에 가장 중요한 결론들을

of this long tradition of investigation.

잡아내 줄 수 있습니다.

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

이게 사실 과학의 아름다운 이유 중의 하나라고 볼 수 있습니다.

which is that now this idea can be translated

이 아이디어가 수많은 다른 영역들로

and generalized to a whole lot of different domains.

번역되고 일반화될 수 있다는 것 말이죠.

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

그래서 인간의 의식이 과거에 어땠는지 물었던 것과 같은 방식으로

maybe the most challenging question we can pose to ourselves

어쩌면 우리가 물을 수 있는 것 중 가장 어려운 질문을 물었습니다.

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

이것이 우리의 정신의 미래에 대해 무언가를 말해줄 수 있는지를요.

To put it more precisely,

더 정확히 말하자면

whether the words we say today

우리가 오늘날 쓰는 단어가

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

며칠 뒤나, 몇 달 뒤, 혹은 몇 년 뒤에 우리의 정신 상태가

in a few months

어떨지를 알려줄 수 있을지 말입니다.

or a few years from now.

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

많은 사람들이 병을 예방하기 위해

that detect our heart rate,

심박수나 호흡

our respiration,

our genes,

유전 인자를 측정하는 센서를

on the hopes that this may help us prevent diseases,

오늘날 착용하는 것처럼

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

우리가 말하고, 트위터에 올리고, 메일로 보내고, 쓰는 단어들을

we tweet, we email, we write,

관찰하고 분석하는 것이

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

우리의 정신에 문제가 생길지를 미리 알려줄 수 있을지를 물을 수 있습니다.

And with Guillermo Cecchi,

저에게 이 연구를 하는 데 있어

who has been my brother in this adventure,

형제와도 같았던 기예르모 체키와 함께

we took on this task.

우리는 이 작업에 착수했습니다.

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

정신분열증에 걸릴 위험이 높은 34명의 젊은이들의

who were at a high risk of developing schizophrenia.

녹음된 발화 내용을 분석했습니다.

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

우리는 첫째날에 녹음된 말을 측정하고

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

앞으로 3년 이내의 시간 동안 정신병에 걸릴지를

within a window of almost three years,

그들이 한 말의 특징들로

the future development of psychosis.

예측할 수 있는지 물었습니다.

But despite our hopes,

하지만 안타깝게도

we got failure after failure.

계속 실패했습니다.

There was just not enough information in semantics

미래의 정신 구조를 예측하기엔

to predict the future organization of the mind.

의미론에 있는 정보가 충분하지 않았습니다.

It was good enough

고대 문서로 했던 것처럼

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

정신분열증 환자 집단과

통제 집단을 구분짓기에는 충분했지만

a bit like we had done for the ancient texts,

but not to predict the future onset of psychosis.

미래의 정신병 발달 가능성을 예측하기엔 부족했습니다.

But then we realized

그런데 우리는 깨달았습니다.

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

가장 중요한 것은 그들의 말의 내용이 아니라

but how they were saying it.

말하는 방법일지도 모른다고요.

More specifically,

더 자세히 말하자면

it was not in which semantic neighborhoods the words were,

의미론적으로 어느 단어 집단에 근접하느냐가 아니라

but how far and fast they jumped

한 의미론적 집단에서 다른 집단으로

from one semantic neighborhood to the other one.

얼마나 멀리, 그리고 빠르게 건너뛰느냐는 것이죠.

And so we came up with this measure,

그래서 우리는 의미론적 일관성이라고 명명한

which we termed semantic coherence,

이 측정법을 고안해냈습니다.

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

하나의 의미론적 범주 안에 있는 하나의 의미론적 주제의 지속성을

within one semantic category.

측정하는 방법이죠.

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

그리고 결과적으로 의미론적 일관성에 기반한 알고리즘은

the algorithm based on semantic coherence could predict,

이 34명으로 이루어진 집단을

누가 정신병에 걸리고 안 걸릴지 100%의 정확도로 예측할 수 있었습니다.

with 100 percent accuracy,

who developed psychosis and who will not.

And this was something that could not be achieved --

이건 현존하는 그 어떤 임상 측정도

not even close --

근접하게조차 해낼 수 없었던 일입니다.

with all the other existing clinical measures.

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

저는 생생하게 기억납니다. 이 연구를 하는 동안

I was sitting at my computer

저는 컴퓨터 앞에 앉아서

and I saw a bunch of tweets by Polo --

제가 부에노스 아이레스에 있을 당시

Polo had been my first student back in Buenos Aires,

제 첫 제자였던, 그리고 연구 당시에는 뉴욕에 살고 있던 폴로가 쓴

and at the time he was living in New York.

트윗을 잔뜩 읽었습니다.

And there was something in this tweets --

명시적으로 드러난 건 없었기에

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

무엇인지 정확히 말은 못하지만 트윗에는 뭔가가 있었습니다.

but I got this strong hunch,

저는 뭔가 잘못되고 있다는 걸

this strong intuition, that something was going wrong.

직감적으로 강하게 느꼈습니다.

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

그래서 폴로에게 전화를 했는데

and in fact he was not feeling well.

그는 실제로 아픈 상태였습니다.

And this simple fact,

그리고 이 단순한 사실을 통해서

that reading in between the lines,

글 속의 의미를 찾아내서

I could sense, through words, his feelings,

그의 감정을 느낄 수 있는 것이 간단하지만 매우 효과적으로

was a simple, but very effective way to help.

도울 수 있는 방법임을 알 수 있었습니다.

What I tell you today

오늘 말씀드리는 것은

is that we're getting close to understanding

우리 모두가 가지고 있고, 공유하는 직감을

how we can convert this intuition that we all have,

알고리즘으로 변환시키는 방법을 이해하는 데

that we all share,

점점 더 가까워지고 있다는 것입니다.

into an algorithm.

And in doing so,

그럼으로써

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

정신 건강의 전혀 다른 형태를 미래에 보게 될 수도 있습니다.

based on objective, quantitative and automated analysis

우리가 쓰고, 말하는 단어의

of the words we write,

객관적, 양적, 자동적 분석에 기반해서요.

of the words we say.

Gracias.

감사합니다.

(Applause)

(박수)