Semantic Analysis of Speech in Patients with Schizophrenia: Toward the Identification of Psychodiagnostic Markers

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

Relevance. Speech disturbances in schizophrenia are among the primary diagnostic criteria listed both in the International Classification of Diseases (ICD) and in the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM) of the American Psychiatric Association. However, clear and objective indicators for their assessment have not yet been developed. The study of semantic characteristics of speech in schizophrenia may contribute to broadening and objectifying the psychodiagnostics of speech impairments.

Intention. To identify semantic features of speech in patients with schizophrenia that distinguish them from mentally healthy individuals, patients with bipolar affective disorder, and personality disorder.

Methodology. Sample: 183 participants – 56 patients with schizophrenia, 30 healthy individuals, 51 patients with bipolar disorder, and 46 patients with personality disorder. Object – speech of patients with schizophrenia, bipolar affective disorder, personality disorder and healthy participants. Subject – semantic characteristics of their speech.

Methods: Biographical (speech recording and writing), content analysis, and statistical analysis.

Results and discussion. The written speech of patients with schizophrenia was impersonal, thematically sparse, and reflected the patient’s passivity. In contrast, their oral speech was more active, briefly describing the patient’s behaviour and the behaviour and internal experiences of others. The speech of schizophrenia patients was semantically impoverished, impersonal, and passive, whereas the speech of mentally healthy individuals, as well as the written speech of patients with personality disorder and bipolar affective disorder, described goal-directed actions of the speaker, various agents, and their internal experiences. Written speech proved to be more psychodiagnostically significant than oral speech.

Conclusion. Compared to mentally healthy individuals, both oral and written speech in schizophrenia patients lacked a semantic core, an active agent, a subject of speech, and descriptions of others’ experiences. The same semantic features were observed when comparing the written speech of schizophrenia patients with that of patients with bipolar disorder and personality disorder. These findings may serve as semantic indicators of schizophrenia patients’ speech and form the basis of a psychodiagnostic model for speech impairments in schizophrenia. The development of such a model could involve machine learning and artificial intelligence technologies.

Sobre autores

E. Smerchinskaya

Pavlov First State Medical University of Saint-Petersburg

Autor responsável pela correspondência
Email: fotaroaeko4897@gmail.com
ORCID ID: 0000-0001-6646-2396
PhD student, Department of General and Clinical Psychology 6-8, Leo Tolstoy Str., St. Petersburg, 197022

I. Tregubenko

Pavlov First State Medical University of Saint-Petersburg

Email: ia2312@yandex.ru
ORCID ID: 0000-0002-8836-5084
PhD Psychol. Sci., Associate Prof. of the Department of General and Clinical Psychology 6-8, Leo Tolstoy Str., St. Petersburg, 197022

E. Isaeva

Pavlov First State Medical University of Saint-Petersburg

Email: isajeva@yandex.ru
ORCID ID: 0000-0002-7731-7693
Dr. Psychol. Sci. Prof., Head of the Department of General and Clinical Psychology 6-8, Leo Tolstoy Str., St. Petersburg, 197022

Bibliografia

  1. Ениколопов С.Н., Медведева Т.И., Воронцова О. [и др.]. Лингвистические характеристики текстов психически больных и здоровых людей // Психологические исследования. 2018. Т. 11, No 61. С. 1. URL: http://psystudy.ru (дата обращения: 20.06.2025). DOI: https://doi.org/10.54359/ps.v11i61.258.
  2. Зислин И., Резников Е. К вопросу о фабуле, сюжете и тематике бреда. Ч. 1 // Неврологический вестник. Журнал им. В.М. Бехтерева. 2017. Т. XLIX, No 3. С. 85-91.
  3. Карякина М.В., Сидорова М.Ю., Шмуклер А.Б. Нарушения речи у больных шизофренией // Социальная и клиническая психиатрия. 2017. No 4. С. 93-100.
  4. Пашковский В.Э., Пиотровская В.Р., Пиотровский Р.Г. Психиатрическая лингвистика. Изд. 4-е. М.: ЛЕНАНД, 2015. 168 с.
  5. Сидоренко Е.В. Терапия и тренинг по Альфреду Адлеру. СПб.: Речь, 2000. 347 с.
  6. De Boer J.N., Brederoo S.G., Voppel A.E., Sommer I.E.C. Anomalies in language as a biomarker for schizophrenia // Current Opinion in Psychiatry. 2020. Vol. 33, N 3. Рр. 212-218. doi: 10.1093/schbul/sbac194.
  7. De Boer J.N., van Hoogdalem M. Language in schizophrenia: Relation with diagnosis, symptomatology and white matter tracts // NPJ Schizophr. 2020. Vol. 6, N 1. Рр. 1-10. doi: 10.1038/s41537-020-0099-3.
  8. de Boer J., Voppel A., Brederoo S. [et al.]. Acoustic speech markers for schizophrenia-spectrum disorders: A diagnostic and symptom-recognition tool // Psychological Medicine. 2023. Vol. 53, N 4. Рр. 1302-1312. doi: 10.1017/S0033291721002804.
  9. Hartopo D., Kalalo R.T. Language disorder as a marker for schizophrenia // Asia-Pacific Psychiatry: Official Journal of the Pacific Rim College of Psychiatrists. 2022. Vol. 14, N 3. e12485. doi: 10.1111/appy.12485.
  10. Hirano S., Spencer K.M., Onitsuka T., Hirano Y. Language-related neurophysiological deficits in schizophrenia // Clinical EEG and Neuroscience. 2020. Vol. 51, N 4. Рр. 222-233. doi: 10.1177/1550059419886686.
  11. Jo Y.T., Joo Y.H. Semantic abnormalities in schizophrenia and bipolar disorder: А natural language processing approach // Science Progress. 2025. Vol. 108, N 1. Рр. 1-21. doi: 10.1177/00368504241308309.
  12. Merrett Z., Castle D.J., Thomas N. [et al.]. Comparison of the phenomenology of hallucination and delusion characteristics in people diagnosed with borderline personality disorder and schizophrenia // Journal of Personality Disorders. 2022. Vol. 36, N 4. Рр. 413-430. doi: 10.1521/pedi.2022.36.4.413.
  13. Paris J. Differential diagnosis of borderline personality disorder // The Psychiatric Clinics of North America. 2018. Vol. 41, N 4. Рр. 575-582. doi: 10.1016/j.psc.2018.07.001.
  14. Pintos, A.S., Hui, C.L., De Deyne, S. [et al.]. A longitudinal study of semantic networks in schizophrenia and other psychotic disorders using the word association task // Schizophrenia Bulletin Open. 2022. Vol. 3, N 1. Рр. sgac054. doi: 10.1093/schizbullopen/sgac054.
  15. Rezaii, N., Walker, E., Wolff, P. A machine learning approach to predicting psychosis using semantic density and latent content analysis // NPJ schizophrenia. 2019. Vol. 5. Рр. 1-9. doi: 10.1038/s41537-019-0077-9.
  16. Semenova N., Sizova N. The relationship between linguistic features of speech and psychological characteristics in schizophrenia spectrum disorders // European Psychiatry. 2023. Vol. 66, Suppl. 1. Рр. S631-S631. DOI: 10.1192/j. eurpsy.2023.1313.
  17. Voppel A.E., de Boer J.N., Brederoo S.G. [et al.]. Quantified language connectedness in schizophrenia-spectrum disorders // Psychiatry research. 2021. Vol. 304. Рр. 114-130. doi: 10.1016/j.psychres.2021.114130.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML


Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».