動き方や睡眠の取り方から、周囲の人との関わり方まで、うつ病はほぼあらゆることを変える。話し方や文章での自己表現にも、その影響は表れる。時に、この「うつ病の言葉」は人々に強い影響を及ぼすことがある。うつ病に苦しんだ末に自ら命を絶ったシルヴィア・プラスとカート・コバーンの詩や歌詞が与えた影響を考えてみてほしい。
科学者たちは長年、うつ病と言葉の正確な関係を突き止めようとしてきた。テクノロジーの進歩により、その全体像が明らかになりつつある。『Clinical Psychological Science』に掲載された私たちの新たな研究では、ある種類の単語が、誰かがうつ病に苦しんでいるかどうかを正確に予測するのに役立つことが明らかになった。
従来、この分野の言語分析は、研究者が文章を読み、メモを取る方法で行われてきた。現在では、コンピューターによるテキスト分析手法を使えば、膨大なデータバンクを数分で処理できる。人間が見落とす可能性のある言語的特徴を見つけ、単語や単語群の出現率、語彙の多様性、平均文長、文法パターンなど、さまざまな指標を算出できる。
これまで、うつ病の人が書いた個人的なエッセイや日記に加え、コバーンやプラスのような著名な芸術家の作品も有用な資料となってきた。話し言葉については、うつ病の人の自然な会話の断片からも知見が得られている。こうした研究の知見を総合すると、うつ症状のある人と言葉の使い方には、明確で一貫した違いがあることが分かる。
内容
言葉は、内容とスタイルという二つの要素に分けられる。内容とは、私たちが表現するもの、つまり発言の意味や主題に関わる。うつ症状のある人が、否定的な感情を伝える言葉、とりわけ「孤独な」「悲しい」「惨めな」などの否定的な形容詞や副詞を過剰に使うと聞いても、驚く人はいないだろう。
より興味深いのは、代名詞の使い方だ。うつ症状のある人は、「私を」「自分自身」「私」などの一人称単数代名詞を著しく多く使い、「彼ら」「彼女ら」「彼女」などの二人称・三人称代名詞を著しく少なく使う。この代名詞の使い方からは、うつ病の人は自分自身に意識が向きやすく、他者とのつながりが薄いことがうかがえる。研究者らは、代名詞は否定的な感情を表す単語よりも、うつ病の判別に実際には高い信頼性を示すと報告している。
反すう（個人的な問題についてくよくよ考え続けること）や社会的孤立が、うつ病によく見られる特徴であることは分かっている。しかし、これらの知見が注意の向け方や思考スタイルの違いを反映しているのかは分かっていない。うつ病になると自分自身に意識が向くのか、それとも自分自身に意識が向きやすい人にうつ症状が現れるのだろうか。
スタイル
言葉のスタイルは、表現する内容ではなく、私たちがどのように表現するかに関わる。私たちの研究室は最近、オンライン上の異なるメンタルヘルス・フォーラム64件を対象に、6,400人を超える参加者を調べる大規模なテキスト分析を行った。「絶対表現語」――「常に」「何もない」「完全に」など、絶対的な程度や確率を伝える言葉――は、代名詞や否定的な感情を表す言葉よりも、メンタルヘルス・フォーラムを示す優れた指標であることが分かった。
当初から私たちは、うつ病の人は世界をより白か黒かで捉え、その見方が言葉のスタイルに表れると予測していた。異なる19の対照フォーラム（例えば、MumsnetやStudentRoom）と比べると、絶対表現語の出現率は、不安とうつ病のフォーラムで約50％高く、自殺念慮のフォーラムでは約80％高かった。
代名詞もフォーラム全体で絶対表現語と似た分布パターンを示したが、その影響はより小さかった。対照的に、否定的な感情を表す言葉は、不安とうつ病のフォーラムよりも自殺念慮のフォーラムで、逆説的に出現率が低かった。
私たちの研究には、うつ病エピソードから回復したと感じる参加者が、自身の回復について前向きで励みになる投稿を書く回復フォーラムも含まれていた。ここでは、否定的な感情を表す言葉の使用水準は対照フォーラムと同程度で、肯定的な感情を表す言葉は約70％高かった。それでも、絶対表現語の出現率は対照群より著しく高く、不安とうつ病のフォーラムよりはわずかに低かった。
重要なのは、過去にうつ症状があった人は、再び症状が現れる可能性が高いという点だ。したがって、現在うつ症状がない場合でも絶対的な思考をしやすい傾向が強いことは、それがうつ病エピソードの発生に関与している可能性を示している。同様の影響は代名詞の使い方にも見られるが、否定的な感情を表す言葉には見られない。
実践的な意義
うつ病の言葉を理解することは、うつ症状のある人の思考を理解する助けになるだけでなく、実践的な意義もある。研究者らは、自動テキスト分析と機械学習（プログラムで指示しなくても、経験から学習できるコンピューター）を組み合わせ、ブログ投稿などの自然言語のテキストサンプルから、さまざまなメンタルヘルス上の状態を分類しようとしている。
こうした分類はすでに、訓練を受けたセラピストによる分類を上回っている。重要なのは、データが増え、より高度なアルゴリズムが開発されるにつれて、機械学習による分類の精度がさらに向上することだ。これは、すでに触れた絶対的な表現、否定的な表現、代名詞の大まかなパターンを見るだけにとどまらない。完璧主義、自尊心の問題、社交不安など、メンタルヘルス上の問題をより細かく分類し、コンピューターで正確に特定する取り組みが始まっている。
とはいえ、実際にはうつ病でなくても、うつ病に関連する言葉を使うことはもちろんあり得る。最終的に苦しんでいるかどうかを決めるのは、時間の経過とともに本人がどう感じるかだ。しかし、世界保健機関（WHO）は、現在、世界で3億人を超える人々がうつ病とともに暮らしており、2005年以降18％以上増加したと推定している。うつ病を見つける手段を増やすことは、健康の改善と、プラスやコバーンのような悲劇的な自殺の防止に確かに重要である。
