從坐立行臥，到與人交流，幾乎一切都因為抑鬱症而改變，就連說話和書面表達的方式也不例外。有時，這種「抑鬱症的語言」能對其他人產生很大影響，從西爾維婭·普拉斯（Sylvia Plath）的詩和柯特·科本（Kurt Cobain）的歌詞就可見一斑。兩人都是在患上抑鬱症後自殺身亡。
長期以來，科學家一直試圖確定抑鬱症和語言之間的確切關係，而技術正幫助我們破解這一謎題。現在，發表於《臨床心理學》的一項新研究揭示了一類詞語，有助於準確判斷某人是否患有抑鬱症。
以前，該領域的語言分析由讀筆記、做記錄的研究人員進行。現在，計算機化文本分析方法能在數分鐘內處理完大量數據。這可以幫助我們發現人工處理可能忽略的語言特徵，計算詞語的出現頻率、詞語的類型、詞彙多樣性、語句平均長度、語法模式和很多其他指標。
到目前為止，抑鬱症患者的文章和日記在判斷病情方面是有幫助的，科本和普拉斯等著名藝術家的作品即是如此。抑鬱症患者的口語也能提供線索。總的來說，這類分析的結果顯示出，正常人和抑鬱症患者在語言方面存在明確且一貫的差異。
內容
語言可以分成兩部分：內容和風格。內容是指我們表達的東西，也就是陳述的含義或主題。在抑鬱症患者的語言中，傳達負面情緒的詞語過多，具體來說是消極的形容詞和副詞，比如「孤獨的」、「悲傷的」和「痛苦的」。這應該不會讓人感到意外。
更令人感興趣的是代詞的使用。抑鬱症患者明顯更多地使用第一人稱單數代詞，比如「我」和「自己」，明顯更少地使用第二和第三人稱代詞，比如「他們」和「他」。這種代詞使用模式表明，抑鬱症患者更關注自身，與他人的聯繫較少。研究人員報告稱，代詞在診斷抑鬱症方面實際上比負面情緒詞語更可靠。
我們知道，反芻式思考（沉湎於個人問題）和社會孤立是抑鬱症的常見特徵。然而，我們不知道這些發現是否反映了注意力或思考方式的不同。是抑鬱症導致人們過分關注自身，還是過分關注自身的人容易得抑鬱症？
風格
語言的風格是指自我表達的方式，而不是表達的內容。最近，研究人員對64個在線心理健康論壇進行了大數據文本分析，檢查了6400多名論壇成員。他們發現，「絕對詞」（表達絕對的量或可能性，比如「總是」、「沒有」和「完全」）比代詞和負面情緒詞語更適合作為心理康健論壇的標誌。
研究人員從一開始就推測，抑鬱症患者的世界觀更加非黑即白，這會體現在他們的語言風格中。與作為控制組的19個論壇（比如Mumsnet和StudentRoom）相比，焦慮症和抑鬱症論壇的絕對詞出現頻率高出大約50%，自殺意念論壇高出大約80%。
在所有這些論壇上，代詞的分布模式類似於絕對詞，但效果更小。相比之下，自殺意念論壇的負面情緒詞語出現頻率比焦慮症和抑鬱症論壇更低，這有點自相矛盾。
該研究還涵蓋了康復論壇。在此類論壇上，覺得自己已經走出抑鬱症陰影的成員會撰寫積極正面的、鼓舞人心的文章，講述他們的康復經歷。研究人員發現，相比作為控制組的論壇，康復論壇的負面情緒詞語使用頻率大致相當，但正面情緒詞語的使用頻率高出大約70%。儘管如此，絕對詞的出現頻率明顯高於控制組，但略低於焦慮症和抑鬱症論壇。
必須指出的是，以前有過抑鬱症狀的人更可能再次患上抑鬱症。因此，他們哪怕目前沒有抑鬱症狀，也更加偏向絕對性思維，這說明絕對性思維可能在導致抑鬱症發作方面發揮了一定的作用。代詞的使用也表現出有同樣的效應，但負面情緒詞語沒有。
實踐意義
認識抑鬱症的語言，既可以幫助我們了解抑鬱症患者的思維方式，也具有實踐意義。研究人員把自動化文本分析和機器學習（讓電腦自行從經驗中學習）結合起來，根據博客等自然語言文本樣本，對各種心理健康狀況進行分類。
對於這樣的分類，電腦已經比訓練有素的治療師做得更好。需要注意的是，改善機器學習分類的前提是提供更多的數據和開發更先進的算法。這超出廣泛模式的範疇，不局限於上文討論的絕對性、負面性和代詞。研究人員已經開始利用電腦來準確識別日益細分的心理健康問題子類別，比如完美主義、自尊問題和社交焦慮。
當然，沒有得抑鬱症的人也可能使用與抑鬱症相關的詞語。說到底，是內心的感受決定了是否患上抑鬱症。但世界衛生組織估計，現在全球的抑鬱症患者超過3億，較2005年增加逾18%。擁有更多的工具來診斷抑鬱症，這對於促進心理健康、預防自殺悲劇無疑非常重要。
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