Your words may predict your future mental health | Mariano Sigman

799,570 views ・ 2016-06-16

TED


Dubbelklik op de Engelse ondertitels hieronder om de video af te spelen.

Vertaald door: Lysanne Erlings Nagekeken door: Peter van de Ven
00:13
We have historical records that allow us to know how the ancient Greeks dressed,
0
13006
5150
Door onze historische archieven weten we hoe de Oude Grieken zich kleedden,
00:18
how they lived,
1
18180
1254
hoe ze leefden,
00:19
how they fought ...
2
19458
1522
hoe ze vochten...
00:21
but how did they think?
3
21004
1524
maar hoe dachten ze?
00:23
One natural idea is that the deepest aspects of human thought --
4
23432
4440
Een diepgeworteld idee is dat de diepste aspecten van de menselijke geest --
00:27
our ability to imagine,
5
27896
1872
onze vermogen tot verbeelding,
00:29
to be conscious,
6
29792
1397
ons bewust te zijn,
00:31
to dream --
7
31213
1231
te dromen --
00:32
have always been the same.
8
32468
1619
altijd hetzelfde zijn geweest.
00:34
Another possibility
9
34872
1499
Het zou ook kunnen
00:36
is that the social transformations that have shaped our culture
10
36395
3723
dat de sociale ontwikkelingen die onze cultuur hebben vormgegeven
00:40
may have also changed the structural columns of human thought.
11
40142
3785
ook de cognitieve pilaren van het menselijk denken hebben veranderd.
00:44
We may all have different opinions about this.
12
44911
2524
We denken hier waarschijnlijk allemaal anders over.
00:47
Actually, it's a long-standing philosophical debate.
13
47459
2717
Het is eigenlijk een doorlopend filosofisch debat.
00:50
But is this question even amenable to science?
14
50644
2727
Maar kan wetenschap deze vraag eigenlijk wel beantwoorden?
00:54
Here I'd like to propose
15
54834
2506
Ik zou willen voorstellen
00:57
that in the same way we can reconstruct how the ancient Greek cities looked
16
57364
4772
dat we op dezelfde manier waarop we Oud-Griekse steden kunnen reconstrueren
01:02
just based on a few bricks,
17
62160
2388
op basis van slecht enkele stenen,
01:04
that the writings of a culture are the archaeological records,
18
64572
4126
we de geschriften van een cultuur kunnen zien als archeologische bestanden,
01:08
the fossils, of human thought.
19
68722
2143
de fossielen van menselijke gedachten.
01:11
And in fact,
20
71905
1174
En eigenlijk,
01:13
doing some form of psychological analysis
21
73103
2206
toen hij een soort psychologische analyse uitvoerde
01:15
of some of the most ancient books of human culture,
22
75333
3544
op enkele van de oudste boeken uit de menselijke geschiedenis,
01:18
Julian Jaynes came up in the '70s with a very wild and radical hypothesis:
23
78901
5955
kwam Julian Jaynes in de jaren 70 met een wilde en radicale hypothese:
01:24
that only 3,000 years ago,
24
84880
2413
slechts 3.000 jaar geleden
01:27
humans were what today we would call schizophrenics.
25
87317
4888
leek het gedrag van de mensen sterk op wat wij nu schizofrenie noemen.
01:33
And he made this claim
26
93753
1508
Hij kwam tot deze bewering
01:35
based on the fact that the first humans described in these books
27
95285
3301
doordat dat de mensen die in die boeken werden beschreven
01:38
behaved consistently,
28
98610
1904
zich voortdurend gedroegen,
01:40
in different traditions and in different places of the world,
29
100538
3016
in verschillende tradities en overal ter wereld,
01:43
as if they were hearing and obeying voices
30
103578
3532
alsof ze stemmen hoorden en gehoorzaamden
01:47
that they perceived as coming from the Gods,
31
107134
3040
waarvan zij dachten dat ze van de goden kwamen,
01:50
or from the muses ...
32
110198
1198
of van hun muzes...
01:52
what today we would call hallucinations.
33
112063
2769
wat we nu als hallucinaties bestempelen.
01:55
And only then, as time went on,
34
115888
2626
En pas naarmate de jaren verstreken,
01:58
they began to recognize that they were the creators,
35
118538
3651
begonnen ze in te zien dat zij zelf de scheppers waren,
02:02
the owners of these inner voices.
36
122213
2515
de eigenaren van deze innerlijke stemmen.
02:05
And with this, they gained introspection:
37
125316
2715
Met dit inzicht kwam introspectie:
02:08
the ability to think about their own thoughts.
38
128055
2483
de mogelijkheid om te denken over hun eigen gedachtes.
02:11
So Jaynes's theory is that consciousness,
39
131785
3397
Jaynes' theorie is dus dat bewustzijn,
02:15
at least in the way we perceive it today,
40
135206
3166
tenminste zoals we dat nu opvatten,
02:18
where we feel that we are the pilots of our own existence --
41
138396
3540
waarbij we denken dat wij de macht hebben over ons eigen bestaan,
02:21
is a quite recent cultural development.
42
141960
2737
een vrij recente culturele ontwikkeling is.
02:25
And this theory is quite spectacular,
43
145456
1786
Deze theorie is vrij spectaculair,
02:27
but it has an obvious problem
44
147266
1433
maar heeft een groot probleem:
02:28
which is that it's built on just a few and very specific examples.
45
148723
3992
dat het op slechts enkele en specifieke voorbeelden is gebaseerd.
02:33
So the question is whether the theory
46
153085
1763
De vraag is dus of de theorie,
02:34
that introspection built up in human history only about 3,000 years ago
47
154872
4751
die stelt dat ons vermogen tot introspectie slechts 3000 jaar oud is,
02:39
can be examined in a quantitative and objective manner.
48
159647
2984
onderzocht kan worden op een kwantitatieve en objectieve manier.
02:43
And the problem of how to go about this is quite obvious.
49
163543
3563
En het probleem hiermee is natuurlijk overduidelijk.
02:47
It's not like Plato woke up one day and then he wrote,
50
167130
3460
Het is niet alsof Plato op een dag wakker werd en schreef:
02:50
"Hello, I'm Plato,
51
170614
1659
"Hoi, ik ben Plato,
02:52
and as of today, I have a fully introspective consciousness."
52
172297
2889
en vanaf vandaag heb ik een volledig zelfbeschouwend bewustzijn."
02:55
(Laughter)
53
175210
2293
(Gelach)
02:57
And this tells us actually what is the essence of the problem.
54
177527
3333
Dit toont ons de essentie van het probleem.
03:01
We need to find the emergence of a concept that's never said.
55
181467
4055
We moeten de oorsprong vinden van iets wat nooit is uitgesproken.
03:06
The word introspection does not appear a single time
56
186434
4310
Het woord introspectie verschijnt geen enkele keer
03:10
in the books we want to analyze.
57
190768
1919
in de boeken die we willen analyseren.
03:13
So our way to solve this is to build the space of words.
58
193728
4087
Om dit op te lossen moeten we een ruimte van woorden bouwen.
03:18
This is a huge space that contains all words
59
198571
3287
Dit is een gigantische ruimte waarin alle woorden opgeslagen worden,
03:21
in such a way that the distance between any two of them
60
201882
2802
gerangschikt op een manier waarin de afstand tussen twee woorden
03:24
is indicative of how closely related they are.
61
204708
2883
een indicatie is van hun onderlinge relatie.
03:28
So for instance,
62
208460
1151
Een voorbeeld:
03:29
you want the words "dog" and "cat" to be very close together,
63
209635
2897
je wilt de woorden 'hond' en 'kat' vlakbij elkaar hebben,
03:32
but the words "grapefruit" and "logarithm" to be very far away.
64
212556
3831
en de woorden 'grapefruit' en 'logaritme' moeten juist ver van elkaar af staan.
03:36
And this has to be true for any two words within the space.
65
216809
3896
En dit moet toegepast worden op alle woorden in die ruimte.
03:41
And there are different ways that we can construct the space of words.
66
221626
3341
Er zijn verschillende manieren om een ruimte van woorden te maken.
03:44
One is just asking the experts,
67
224991
1643
We kunnen het de experts vragen,
03:46
a bit like we do with dictionaries.
68
226658
1896
zoals we dat doen met woordenboeken.
03:48
Another possibility
69
228896
1428
Een andere mogelijkheid
03:50
is following the simple assumption that when two words are related,
70
230348
3715
is de simpele veronderstelling volgen dat wanneer twee woorden gerelateerd zijn,
03:54
they tend to appear in the same sentences,
71
234087
2349
ze in dezelfde zinnen zullen opduiken,
03:56
in the same paragraphs,
72
236460
1453
in dezelfde paragrafen,
03:57
in the same documents,
73
237937
1770
in dezelfde documenten,
03:59
more often than would be expected just by pure chance.
74
239731
3182
vaker dan je op basis van puur toeval zou mogen verwachten.
04:04
And this simple hypothesis,
75
244231
2050
En deze simpele hypothese,
04:06
this simple method,
76
246305
1306
deze simpele methode,
04:07
with some computational tricks
77
247635
1607
en enkele trucjes met de computer,
04:09
that have to do with the fact
78
249266
1389
vanwege het feit
04:10
that this is a very complex and high-dimensional space,
79
250679
3064
dat dit een complexe en hoog-dimensionale ruimte is,
04:13
turns out to be quite effective.
80
253767
1665
blijkt erg effectief te zijn.
04:16
And just to give you a flavor of how well this works,
81
256155
2802
Om je een idee te geven hoe goed dit werkt:
04:18
this is the result we get when we analyze this for some familiar words.
82
258981
3912
dit is het resultaat dat we krijgen voor enkele alledaagse woorden.
04:23
And you can see first
83
263607
1185
Allereerst kun je zien
04:24
that words automatically organize into semantic neighborhoods.
84
264816
3278
dat de woorden automatisch worden gerangschikt in semantische gebieden.
04:28
So you get the fruits, the body parts,
85
268118
2217
Je hebt fruitsoorten, lichaamsdelen,
04:30
the computer parts, the scientific terms and so on.
86
270359
2425
computeronderdelen, wetenschappelijke termen, enzovoorts.
04:33
The algorithm also identifies that we organize concepts in a hierarchy.
87
273119
4222
Het algoritme snapt ook dat we concepten hiërarchisch rangschikken.
04:37
So for instance,
88
277852
1151
Bijvoorbeeld,
bij de wetenschappelijke termen is te zien hoe ze zich in twee categorieën splitsen:
04:39
you can see that the scientific terms break down into two subcategories
89
279027
3597
04:42
of the astronomic and the physics terms.
90
282648
2100
de astronomische en natuurkundige termen.
04:45
And then there are very fine things.
91
285338
2246
Dan zijn er ook nog subtiele dingen.
04:47
For instance, the word astronomy,
92
287608
1905
Het woord astronomie lijkt bijvoorbeeld
04:49
which seems a bit bizarre where it is,
93
289537
1815
op een erg rare plaats te staan,
04:51
is actually exactly where it should be,
94
291376
2048
maar het is eigenlijk precies waar het moet zijn,
04:53
between what it is,
95
293448
1595
tussen wat het is,
04:55
an actual science,
96
295067
1270
een exacte wetenschap,
04:56
and between what it describes,
97
296361
1536
en tussen wat het beschrijft,
04:57
the astronomical terms.
98
297921
1492
de astronomische termen.
Zo kan je hier nog wel even over doorgaan.
05:00
And we could go on and on with this.
99
300182
1891
Het is zelfs zo, dat als je hier een tijdje naar staart,
05:02
Actually, if you stare at this for a while,
100
302097
2060
05:04
and you just build random trajectories,
101
304181
1858
je willekeurige routes vindt,
05:06
you will see that it actually feels a bit like doing poetry.
102
306063
3166
en je zult zien dat het voelt alsof je met poëzie bezig bent.
Dat komt doordat, op een bepaalde manier,
05:10
And this is because, in a way,
103
310018
1882
05:11
walking in this space is like walking in the mind.
104
311924
2940
wandelen in deze ruimte iets wegheeft van wandelen in de geest.
05:16
And the last thing
105
316027
1617
Als laatste
05:17
is that this algorithm also identifies what are our intuitions,
106
317668
4040
identificeert het algoritme ook wat onze intuïties zijn,
05:21
of which words should lead in the neighborhood of introspection.
107
321732
3896
welke woorden in de buurt van introspectie geplaatst moeten worden.
05:25
So for instance,
108
325652
1223
Bijvoorbeeld,
05:26
words such as "self," "guilt," "reason," "emotion,"
109
326899
3979
woorden als 'zelf', 'schuld', 'reden', 'emotie',
05:30
are very close to "introspection,"
110
330902
1889
liggen erg dicht bij 'introspectie',
05:32
but other words,
111
332815
1151
maar andere woorden,
05:33
such as "red," "football," "candle," "banana,"
112
333990
2167
zoals 'rood', 'voetbal', 'kaars', 'banaan',
05:36
are just very far away.
113
336181
1452
staan daar ver vanaf.
05:38
And so once we've built the space,
114
338054
2762
Zodra we deze ruimte gebouwd hebben,
05:40
the question of the history of introspection,
115
340840
2826
wordt de vraag over de geschiedenis van introspectie,
05:43
or of the history of any concept
116
343690
2333
of de geschiedenis van elk ander concept
05:46
which before could seem abstract and somehow vague,
117
346047
4779
dat hiervoor abstract en wat vaag aandeed,
05:50
becomes concrete --
118
350850
1604
concreet --
05:52
becomes amenable to quantitative science.
119
352478
2738
wordt toegankelijk voor kwantitatieve wetenschap.
05:56
All that we have to do is take the books,
120
356216
2762
Alles wat we hoeven te doen,
is de boeken digitaliseren
05:59
we digitize them,
121
359002
1381
06:00
and we take this stream of words as a trajectory
122
360407
2809
en de stroom aan woorden als een route te zien
06:03
and project them into the space,
123
363240
1969
en in die ruimte te projecteren,
06:05
and then we ask whether this trajectory spends significant time
124
365233
3754
en dan moeten we bekijken of deze route aanzienlijke tijd
06:09
circling closely to the concept of introspection.
125
369011
2992
rondom het concept introspectie cirkelt.
06:12
And with this,
126
372760
1196
En hiermee
06:13
we could analyze the history of introspection
127
373980
2112
kunnen we de geschiedenis van introspectie analyseren
06:16
in the ancient Greek tradition,
128
376116
1921
in de traditie van de Oude Grieken,
06:18
for which we have the best available written record.
129
378061
2602
waarvan we over de best bewaarde geschriften beschikken.
06:21
So what we did is we took all the books --
130
381631
2255
We hebben dus alle boeken genomen --
06:23
we just ordered them by time --
131
383910
2284
ze gewoon chronologisch georganiseerd --
06:26
for each book we take the words
132
386218
1752
alle woorden uit de boeken overgenomen
06:27
and we project them to the space,
133
387994
1961
en in de ruimte geprojecteerd.
06:29
and then we ask for each word how close it is to introspection,
134
389979
3032
Dan bekijken we voor elk woord hoe dicht het bij introspectie staat
06:33
and we just average that.
135
393035
1230
en nemen het gemiddelde daarvan.
06:34
And then we ask whether, as time goes on and on,
136
394590
3198
Vervolgens vragen we ons af of, naarmate de jaren verstrijken,
06:37
these books get closer, and closer and closer
137
397812
3252
de boeken en teksten steeds dichter en dichter
bij het concept van introspectie komen.
06:41
to the concept of introspection.
138
401088
1754
06:42
And this is exactly what happens in the ancient Greek tradition.
139
402866
3801
Dit is precies wat er gebeurt in de Oud-Griekse traditie.
06:47
So you can see that for the oldest books in the Homeric tradition,
140
407698
3127
Zo is bijvoorbeeld in de oudste boeken uit de tijd van Homerus
06:50
there is a small increase with books getting closer to introspection.
141
410849
3412
een kleine toename te zien in boeken die dichter tot introspectie komen.
06:54
But about four centuries before Christ,
142
414285
2206
Maar zo'n vier eeuwen voor Christus
06:56
this starts ramping up very rapidly to an almost five-fold increase
143
416515
4708
begint dit snel op te lopen, bijna een vervijfvoudiging,
07:01
of books getting closer, and closer and closer
144
421247
2500
van boeken die dichter en dichter en dichter
07:03
to the concept of introspection.
145
423771
1682
naar het concept introspectie toe bewegen.
07:06
And one of the nice things about this
146
426159
2424
En het interessante hiervan is
07:08
is that now we can ask
147
428607
1198
dat we ons nu kunnen afvragen
07:09
whether this is also true in a different, independent tradition.
148
429829
4147
of dit ook geldt voor een andere, onafhankelijke traditie.
07:14
So we just ran this same analysis on the Judeo-Christian tradition,
149
434962
3176
Dus voerden we dezelfde analyse uit op de Judas-Christelijke traditie
07:18
and we got virtually the same pattern.
150
438162
2721
en we kregen vrijwel hetzelfde patroon.
07:21
Again, you see a small increase for the oldest books in the Old Testament,
151
441548
4635
Je ziet opnieuw een kleine toename in de oudste boeken in het Oude Testament,
07:26
and then it increases much more rapidly
152
446207
1914
en dan neemt het vrij snel toe
in de nieuwe boeken van het Nieuwe Testament.
07:28
in the new books of the New Testament.
153
448145
1839
07:30
And then we get the peak of introspection
154
450008
2032
We bereikten de top rondom introspectie
07:32
in "The Confessions of Saint Augustine,"
155
452064
2127
in 'De bekentenissen van St. Augustinus',
07:34
about four centuries after Christ.
156
454215
1857
ongeveer vier eeuwen na Christus.
07:36
And this was very important,
157
456897
1944
Dit was erg belangrijk,
07:38
because Saint Augustine had been recognized by scholars,
158
458865
3373
want Sint Augustinus is door wetenschappers,
07:42
philologists, historians,
159
462262
2172
taalkundigen, geschiedkundigen,
07:44
as one of the founders of introspection.
160
464458
2078
als een van de stichters van introspectie erkend.
07:47
Actually, some believe him to be the father of modern psychology.
161
467060
3297
Sommigen zien hem zelfs als de vader van de moderne psychologie.
07:51
So our algorithm,
162
471012
1839
Ons algoritme,
07:52
which has the virtue of being quantitative,
163
472875
2842
dat een kwantitatieve eigenschap heeft,
07:55
of being objective,
164
475741
1263
objectief is,
07:57
and of course of being extremely fast --
165
477028
2016
en extreem snel is --
07:59
it just runs in a fraction of a second --
166
479068
2397
het werkt in een fractie van een seconde --
08:01
can capture some of the most important conclusions
167
481489
3503
is in staat enkele van de meest belangrijke conclusies te trekken
08:05
of this long tradition of investigation.
168
485016
2222
van deze lange onderzoeksgeschiedenis.
08:08
And this is in a way one of the beauties of science,
169
488317
3651
Dit is het mooie van wetenschap,
08:11
which is that now this idea can be translated
170
491992
3476
want nu kan dit idee vertaald en aangepast worden
08:15
and generalized to a whole lot of different domains.
171
495492
2571
voor een hoop nieuwe domeinen.
08:18
So in the same way that we asked about the past of human consciousness,
172
498769
4767
Op dezelfde manier waarop we de historie van het menselijk bewustzijn bevroegen,
08:23
maybe the most challenging question we can pose to ourselves
173
503560
3406
is de meest uitdagende vraag die we onszelf kunnen stellen misschien
08:26
is whether this can tell us something about the future of our own consciousness.
174
506990
4137
of dit ons iets over de toekomst van ons bewustzijn kan zeggen.
08:31
To put it more precisely,
175
511550
1470
Om precies te zijn,
08:33
whether the words we say today
176
513044
2416
of de woorden die we vandaag zeggen
08:35
can tell us something of where our minds will be in a few days,
177
515484
5197
ons iets kunnen vertellen over onze geestestoestand over een paar dagen,
08:40
in a few months
178
520705
1151
over een paar maanden,
08:41
or a few years from now.
179
521880
1182
of over enkele jaren.
08:43
And in the same way many of us are now wearing sensors
180
523597
3020
Net zoals velen van ons nu sensoren en meters dragen
08:46
that detect our heart rate,
181
526641
1786
die ons hartritme meten,
08:48
our respiration,
182
528451
1269
onze ademhaling,
08:49
our genes,
183
529744
1667
onze genen,
08:51
on the hopes that this may help us prevent diseases,
184
531435
3651
in de hoop dat dit ons helpt ziektes te voorkomen,
08:55
we can ask whether monitoring and analyzing the words we speak,
185
535110
3521
kunnen we ons afvragen of het bijhouden van de woorden die we uitspreken,
08:58
we tweet, we email, we write,
186
538655
2683
tweeten, e-mailen, schrijven,
09:01
can tell us ahead of time whether something may go wrong with our minds.
187
541362
4808
ons iets kan vertellen over wat er eventueel mis kan gaan in onze geest.
09:07
And with Guillermo Cecchi,
188
547087
1534
En met Guillermo Cecchi,
09:08
who has been my brother in this adventure,
189
548645
3001
die met mij dit avontuur aanging,
09:11
we took on this task.
190
551670
1555
stortte ik me op deze taak.
09:14
And we did so by analyzing the recorded speech of 34 young people
191
554228
5532
We analyseerden audiogegevens, ingesproken door 34 jonge mensen
09:19
who were at a high risk of developing schizophrenia.
192
559784
2801
die een hoog risico hadden om schizofrenie te ontwikkelen.
09:23
And so what we did is, we measured speech at day one,
193
563434
2881
Op de eerste dag maten we spraak
09:26
and then we asked whether the properties of the speech could predict,
194
566339
3242
en we onderzochten of deze eigenschappen
09:29
within a window of almost three years,
195
569605
2496
in een tijdsframe van bijna drie jaar,
09:32
the future development of psychosis.
196
572125
2035
een toekomstige psychose konden voorspellen.
09:35
But despite our hopes,
197
575427
2366
Maar ondanks onze hoop
09:37
we got failure after failure.
198
577817
3117
faalden we steeds opnieuw.
09:41
There was just not enough information in semantics
199
581793
3882
Er was gewoon niet genoeg informatie in de semantiek
09:45
to predict the future organization of the mind.
200
585699
2793
om de toekomstige organisatie van iemands brein te voorspellen.
09:48
It was good enough
201
588516
1809
Het was goed genoeg
09:50
to distinguish between a group of schizophrenics and a control group,
202
590349
4175
om het verschil aan te duiden tussen schizofrenen en de controlegroep,
09:54
a bit like we had done for the ancient texts,
203
594548
2712
net zoals we met de oude teksten hadden gedaan,
09:57
but not to predict the future onset of psychosis.
204
597284
2994
maar niet om een toekomstige psychose op te sporen.
10:01
But then we realized
205
601164
1706
Toen realiseerden we ons
10:02
that maybe the most important thing was not so much what they were saying,
206
602894
4088
dat wat er gezegd werd wellicht niet het belangrijkst was,
10:07
but how they were saying it.
207
607006
1673
maar wel hoe het gezegd werd.
10:09
More specifically,
208
609679
1220
Om duidelijker te zijn,
10:10
it was not in which semantic neighborhoods the words were,
209
610923
2827
het gaat er niet om in welke semantische omgeving de woorden zich bevinden,
10:13
but how far and fast they jumped
210
613774
2600
maar hoe ver en snel zij
10:16
from one semantic neighborhood to the other one.
211
616398
2301
van de ene semantische buurt naar de andere sprongen.
10:19
And so we came up with this measure,
212
619247
1731
Daarom kwamen we met een stelsel
10:21
which we termed semantic coherence,
213
621002
2389
dat we semantische samenhang noemden,
10:23
which essentially measures the persistence of speech within one semantic topic,
214
623415
4804
dat de vastberadenheid in iemands spraak in een bepaald semantisch onderwerp mat,
10:28
within one semantic category.
215
628243
1529
binnen een bepaalde semantische categorie.
10:31
And it turned out to be that for this group of 34 people,
216
631294
4047
En hieruit bleek dat binnen deze groep van 34 mensen,
10:35
the algorithm based on semantic coherence could predict,
217
635365
3659
het algoritme gebaseerd op semantische samenhang,
10:39
with 100 percent accuracy,
218
639048
2500
met 100 procent nauwkeurigheid,
10:41
who developed psychosis and who will not.
219
641572
2507
kon voorspellen wie een psychose zou ontwikkelen.
10:44
And this was something that could not be achieved --
220
644976
2937
Dit is iets wat nog nooit bereikt was --
10:47
not even close --
221
647937
1508
niet bij benadering --
10:49
with all the other existing clinical measures.
222
649469
3126
in alle andere bestaande klinische onderzoeken.
10:54
And I remember vividly, while I was working on this,
223
654525
3579
Ik kan me nog levendig herinneren dat terwijl ik hieraan werkte,
10:58
I was sitting at my computer
224
658128
2317
ik aan mijn computer zat
11:00
and I saw a bunch of tweets by Polo --
225
660469
2635
en een aantal tweets zag van Polo --
11:03
Polo had been my first student back in Buenos Aires,
226
663128
3167
Polo was mijn eerste student in Buenos Aires,
11:06
and at the time he was living in New York.
227
666319
2070
die op dat moment in New York woonde.
11:08
And there was something in this tweets --
228
668413
2088
En er was iets met zijn tweets --
11:10
I could not tell exactly what because nothing was said explicitly --
229
670525
3501
ik wist niet precies wat, want hij zei niets expliciets --
11:14
but I got this strong hunch,
230
674050
2021
maar ik had een sterk gevoel,
11:16
this strong intuition, that something was going wrong.
231
676095
2955
een sterke intuïtie, dat er iets mis was.
11:20
So I picked up the phone, and I called Polo,
232
680347
2723
Dus ik pakte de telefoon en belde Polo op,
11:23
and in fact he was not feeling well.
233
683094
1919
en hij voelde zich inderdaad niet goed.
11:25
And this simple fact,
234
685362
1937
Dit simpele feit,
11:27
that reading in between the lines,
235
687323
2491
dat door tussen de regels door te lezen
11:29
I could sense, through words, his feelings,
236
689838
4262
ik via zijn woorden zijn gevoelens kon aanvoelen,
11:34
was a simple, but very effective way to help.
237
694124
2619
bleek een simpele maar effectieve manier om te helpen.
11:37
What I tell you today
238
697987
1638
Wat ik jullie vandaag vertel,
11:39
is that we're getting close to understanding
239
699649
2508
is dat we steeds beter snappen
11:42
how we can convert this intuition that we all have,
240
702181
4286
hoe we deze intuïtie, die we allemaal hebben,
11:46
that we all share,
241
706491
1365
die we allemaal delen,
11:47
into an algorithm.
242
707880
1197
in een algoritme kunnen omzetten.
11:50
And in doing so,
243
710102
1461
Als we dat doen,
11:51
we may be seeing in the future a very different form of mental health,
244
711587
4650
krijgen we in de toekomst wellicht een ander idee van geestelijke gezondheid
11:56
based on objective, quantitative and automated analysis
245
716261
5621
gebaseerd op objectieve, kwantitatieve en automatische analyses
12:01
of the words we write,
246
721906
1709
van de woorden die we schrijven
12:03
of the words we say.
247
723639
1537
of de woorden die we uitspreken.
12:05
Gracias.
248
725200
1151
Gracias.
12:06
(Applause)
249
726375
6883
(Applaus)
Over deze website

Deze site laat u kennismaken met YouTube-video's die nuttig zijn om Engels te leren. U ziet Engelse lessen gegeven door topdocenten uit de hele wereld. Dubbelklik op de Engelse ondertitels op elke videopagina om de video af te spelen. De ondertitels scrollen synchroon met het afspelen van de video. Heeft u opmerkingen of verzoeken, neem dan contact met ons op via dit contactformulier.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7