I psykoterapin innehåller patient-leverantörens interaktion de aktiva substanserna i behandlingen. Tekniken för att analysera innehållet i denna interaktion har dock inte förändrats i grunden på årtionden, vilket begränsar både omfattningen och specificiteten av psykoterapiforskning. Nya metoder krävs för att "skala upp" till större utvärderingsuppgifter och "borra ner" till råa språkliga data om patient-terapeutiska interaktioner. I den aktuella artikeln visar vi nyttan av statistiska textanalysmodeller som kallas ämnesmodeller för att upptäcka den underliggande språkliga strukturen i psykoterapi. Ämnesmodeller identifierar semantiska teman (eller ämnen) i en samling dokument (här, utskrifter). Vi använde ämnesmodeller för att sammanfatta och visualisera 1 553 psykoterapi- och läkemedelsbehandlingar (d.v.s. läkemedelsbehandling) transkript. Resultaten visade att ämnesmodeller identifierade kliniskt relevant innehåll, inklusive affektiva, relationella och interventionsrelaterade ämnen. Dessutom lärde sig ämnesmodeller att identifiera specifika typer av terapeututlåtanden i samband med behandlingsrelaterade koder (t.ex. olika behandlingsmetoder, patientterapeutiska diskussioner om det terapeutiska förhållandet). Visualiseringar av semantisk likhet mellan olika sessioner tyder på att ämnesmodeller identifierar innehåll som diskriminerar mellan breda terapiklasser (t.ex. kognitiv-beteendeterapi vs. psykodynamisk terapi). Slutligen visade prediktiv modellering att ämnesmodellbaserade funktioner kan klassificera terapityp med en hög grad av noggrannhet. Beräkningspsykoterapiforskning har potential att skala upp studiet av psykoterapi till tusentals sessioner i taget. Vi avslutar med att diskutera konsekvenserna av beräkningsmetoder såsom ämnesmodeller för framtidens psykoterapiforskning och praktik. Nyckelord: psykoterapi, ämnesmodeller, lingvistik Jag tror att vissa aspekter av psykoanalytisk teori för närvarande inte är forskningsbara eftersom den mellanteknologi som krävs. .. finns inte. Jag menar hjälpmedel och metoder som en uppsopad, högt utvecklad vetenskap av psykolingvistik, och den typ av matematik som behövs för att genomföra en rigorös men kliniskt känslig och psykoanalytiskt realistiskt arbete av temat spårning i det analytiska protokollet (Meehl, 1978, s. 830). Framsteg inom tekniken har revolutionerat forskningen inom en stor del av psykologin och hälsovården, inklusive viktiga utvecklingar inom farmakologi, neurovetenskap och genetik. Ändå, vetenskapen om patient-terapeutiska interaktioner - kärnan i psykoterapi processen forskning-har varit i grunden oförändrad i 70 år. Patienter fyller i undersökningar, eller mänskliga kodare betygsätta någon aspekt av interaktionen. Även om psykiatriska och psykologiska riktlinjer rekommenderar psykoterapi som första linjens behandling för ett antal psykiska störningar (American Psychiatric Association, 2006), vet vi fortfarande relativt lite om hur psykoterapi fungerar. Som Meehl påpekade är befintliga forskningsmetoder fortfarande begränsade i sin förmåga att utforska strukturen av verbala utbyten som är kärnan i de flesta psykoterapier. I den aktuella artikeln går vi mot ett svar på Meehls begäran om en "supermatematik" för att minera de råa språkliga uppgifterna om psykoterapiinteraktioner. I traditionell forskning om psykoterapi är mänskligt omdöme och relaterad beteendekodning den hastighetsbegränsande faktorn. I den här artikeln introducerar vi en beräkningsstrategi för psykoterapiforskning som är informerad av traditionella metoder (t.ex. beteendekodning) men inte förlitar sig på dem som den primära datakällan. Den viktigaste innovationen i denna beräkningsmetod är att använda metoder från datavetenskap och maskininlärning som gör det möjligt att direkt, statistisk analys av sessionens innehåll, skala upp forskningen till tusentals sessioner. Finansiering för förberedelsen av denna artikel tillhandahölls av National Institute of Drug Abuse (NIDA) vid National Institutes of Health (National Institutes of Health) under utmärkelsen R34/DA034860, National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism (NIAAA) under utmärkelsen R01/AA018673, och ett särskilt initiativbidrag från College of Education, University of Utah. Innehållet är uteslutande upphovsmännens ansvar och representerar inte nödvändigtvis de officiella åsikterna hos National Institutes of Health eller University of Utah. Författarna tackar också Alexander Street Press för konsultation relaterad till analys av psykoterapi transkript. Korrespondens angående denna artikel bör ställas till Zac E. Imel, Institutionen för pedagogisk psykologi, University of Utah, 1705 Campus Center Drive, rum 327, Salt Lake City, UT 84112. E-post: zac.imel@utah.edu Detta dokument är upphovsrättsskyddat av American Psychological Association eller en av dess allierade förlag. Denna artikel är endast avsedd för den enskilde användarens personliga bruk och får inte spridas på bred front. Vissa uppskattningar visar att det finns 400 olika namn varumärke psykoterapier (Lambert, 2013) ; varje behandling erbjuder en annan metod för att hjälpa patienter med psykisk stress. Även om de kliniska resonemangen och tillvägagångssätten skiljer sig åt, är det inte klart att de faktiska metoderna för dessa psykoterapier är meningsfulla. Potentiella skillnader i processen och resultatet av psykoterapier har varit fokus för psykoterapivetenskap i över ett sekel. Som jämförelse finns det många olika läkemedelsbehandlingar. De unika ingredienserna i behandlingar är dock kemiska (och patenterbara). Behandlingarnas faktiska särskiljningsförmåga är alltså känd, även om den specifika verkningsmekanismen eller den relativa effekten inte är det. I psykoterapi, behandlingen består främst av ord, och även kognitivt beteende orienterade behandlingar (CBT) kan fokusera starkt på patientens beteende, behandlingen är fortfarande verbalt medierad (Wampold, 2007). Följaktligen är den vetenskapliga klassificeringen av behandlingar mer nebulös. Vad som anses vara en "skatt" på kognitiv beteendeterapi kan variera kraftigt mellan experter och utövare, med vissa definitioner så breda att de omfattar alla vetenskapligt motiverade ingrepp och andra begränsade till mycket specifika psykologiska mekanismer (se Baardseth et al., 2013). Denna tvetydighet är ganska gammal, sträcker sig tillbaka till debatter mellan Freud och hans tidiga anhängare och kan hittas i aktuell forskning som jämför olika kognitivt beteende psykoterapier och moderna varianter av psykoanalys (t.ex. psykodynamisk psykoterapi;. Vissa har hävdat att skillnaderna mellan psykoterapier är kosmetiska (t.ex. skillnaden mellan generisk ibuprofen och advil) och att de underliggande verkningsmekanismerna är gemensamma för olika tillvägagångssätt (Wampold, 2001). Metaanalyser tyder generellt på att de flesta behandlingsmetoder är av jämförbar effekt (t.ex. Benish, Imel, & Wampold, 2008; Imel, Wampold, Miller, & Fleming, 2008), och processstudier kastar tvivel på förhållandet mellan behandlingsspecifika terapeutbeteenden och patientresultat (Webb, DeRubeis, & Barber, 2010). En ledande missbruksforskare kommenterade detta ". ... Det finns få bevis för att behandlingar fungerar som det påstås, vilket tyder på att vi ännu inte vet mycket om hur varumärkesbehandlingar fungerar" (Morgenstern & McKay, 2007, s. 87S). Är de 400 psykoterapier vi har idag unika medicinska behandlingar? Eller är de olika psykoterapierna till stor del likartade, kännetecknade av förpackningar som skymmer de mest vanliga komponenterna? Med tanke på att psykoterapi är ett samtal mellan patienten och leverantören, bör distinktionen i en terapi strategi hittas i de ord patienter och terapeuter använder under sina sessioner. Men det är just här vi finner en grundläggande metodologisk klyfta i psykoterapiforskningen. Källdata och information är språkliga och semantiska, men de tillgängliga verktygen som används för att studera psykoterapi är inte det. Forskning om de aktiva ingredienserna i psykoterapi har främst förlitat sig på självrapporteringsåtgärder för patienter eller terapeuter (t.ex. se recensioner av empati och allianslitteratur; Elliott, Bohart, Watson, & Greenberg, 2011; Horvath, Del Re, Fl påckiger, & Symonds, 2011) eller på beteendekodningssystem, där mänskliga "kodare" gör betyg från ljud- eller videoinspelningar av interventionssessionen enligt en priori teorispecifika kriterier (Crits-Christoph, Gibbons, & Mukherjeed, 2013). Försök till beteendemässig kodning har varierat i sitt djup från allmänna topografiska bedömningar av sessionen såsom de som används i många kognitiv-beteende behandlingar (t.ex., frågade terapeuten om läxor eller ställa en agenda?) till mycket detaljerade kodningssystem på talnivå (t.ex. verbala responslägen, Stiles, Shapiro, & Firth-Cozens, 1988; Motiveringsintervjuer Skills Code, Moyers, Miller, & Hendrickson, 2005). Men beteendemässig kodning som teknik har inte förändrats i grunden sedan Carl Rogers första inspelning av en psykoterapi session på 1940-talet (Kirschenbaum, 2004), och kodning bär ett antal nackdelar. Det är extremt tidskrävande och pålitlighet kan vara problematiskt att etablera och underhålla. Dessutom finns det ingen möjlighet för mänsklig kodning att skala upp till större tillämpningar (dvs. kodning av 1000 sessioner tar 1000 gånger längre tid än kodning 1 session; därför är det inte möjligt att övervaka kvaliteten på psykoterapi i en storskalig naturalistisk miljö över tid). Det finns få flexibilitetskodningssystem som bara kodar vad de kodar. De måste utvecklas i förväg och kan inte upptäcka en ny mening som inte har specificerats i förväg av forskaren. Mer konkret, kodsystem är till sin natur extremt reduktionistiska-minskande den mycket komplexa strukturen av naturlig mänsklig dialog till ett litet antal beteendekoder. Med tanke på dessa begränsningar är det inte förvånande att den stora majoriteten av rådata från psykoterapi aldrig analyseras och frågor centrala för psykoterapi vetenskap förblir antingen obesvarade eller opraktiska att ta itu med. De flesta innehållsanalyser av vad patienter och terapeuter faktiskt diskuterar i psykoterapi är begränsade till kvalitativa insatser som kan vara rika på innehåll men till sin natur är små i omfattning (t.ex., Greenberg & Newman, 1996). Även om kvalitativt arbete fortfarande är viktigt, innebär arbetsintensiteten i den nära läsningen av sessionens innehåll att det stora flertalet psykoterapidata aldrig analyseras. Följaktligen publiceras majoriteten av psykoterapistudierna utan några detaljer om vad de specifika samtalen mellan patienter och terapeuter faktiskt innebar. Utöver den allmänna teoretiska beskrivningen av behandlingen som beskrivs i manualer, vad sade patienterna och terapeuterna egentligen? Är de olika psykoterapier vi har idag språkligt unika? Eller säger terapeuter som ger olika namn på märkesbehandlingar i stort sett liknande saker? Vilka specifika terapeutinterventioner, och i vilken kombination är de mest prediktiva av bra kontra dåliga resultat? Dessa grundläggande frågor utgör bakgrunden till varje terapeuts arbete, men har varit opraktiska att överväga med tanke på den nuvarande tekniken för beteendekodning och kvalitativ analys. En viktig uppgift för nästa generations psykoterapiforskning är att gå bortom användningen av beteendekodning för att bryta de råa verbala utbyten som är kärnan i psykoterapi, inklusive akustiskt och semantiskt innehåll i vad som sägs av patienter och terapeuter. Användningen av upptäckt-orienterade maskininlärningsförfaranden erbjuder nya sätt att utforska och kategorisera psykoterapier baserat på den faktiska texten i patientens och terapeutens tal. Mängden data som genereras varje dag (t.ex. digitaliserade böcker, e-post, video, tidningar, blogginlägg, twitter, elektroniska journaler, mobilsamtal) har expanderat exponentiellt under det senaste årtiondet, med konsekvenser för företag, regering, vetenskap och humaniora (Hilbert & Lopez, 2011 Det finns en liten litteratur som visar nyttan av beräkningslingvistiska metoder för analys av psykoterapidata. Majoriteten av dessa studier bygger på människa-definierade datoriserade ordböcker där ett program klassificerar ord eller uppsättningar av ord i fördefinierade kategorier. I en tidig studie fann Reynes, Martindale och Dahl (1984) att "språklig mångfald" var högre i mer produktiva sessioner. Dessutom har Mergenthaler och hans kollegor publicerat flera studier som visar att känslo- och abstraktion ordanvändning diskriminerar mellan förbättrade och oförbättrade fall (t.ex., Mergenthaler, 2008; se även Anderson, Bein, Pinnell, & Strupp, 1999). Studier som har använt ordlista-baserade strategier håller löfte, men har också viktiga begränsningar. För det första, kanske på grund av att stora corpora av psykoterapi transkript är svåra att hitta, dessa studier har i allmänhet varit begränsade i omfattning (n 100), minska mervärdet av en datoriserad teknik som kan utvärdera en stor uppsättning sessioner (dvs. 1000 eller 10 000) på en kort tid. För det andra, datoriserade ordböcker begränsas av de kategorier som skapats av människor-datorn kan inte "lära" nya kategorier. Slutligen, ordböcker kan i allmänhet inte rymma effekten av sammanhang på semantisk betydelse (t.ex., "mörk" kan referera en stämning eller himlen på natten). En specifik text-mining metod som håller löftet om psykoterapi utskriftsdata är ämnesmodeller (även kallad, Latent Dirichlet Allocation; Blei, Ng, & Jordan, 2003). Ämnesmodeller är datadrivna, maskininlärningsförfaranden som försöker identifiera semantisk likhet mellan grupper av ord. Liknar faktoranalys där observerade objektvärden är funktioner av underliggande dimensioner, ämnesmodeller ser de observerade orden i en passage av text som en blandning av underliggande semantiska ämnen. En fördel med ämnesmodeller är att de konstruerar en språklig struktur från en uppsättning dokument induktivt, kräver ingen extern inmatning, men kan också användas på ett övervakat sätt för att lära semantiskt innehåll i samband med särskilda koder eller metadata (där metadata är någon data utanför själva texten;. Det finns nyligen arbete med hjälp av dessa modeller för att undersöka strukturen av National Institute of Health bidragsansökningar (Talley et al., 2011), publikationer från Proceedings of the National Academy of Sciences (Griffiths & Steyvers, 2004), artiklar från New York Times (Rubin, Chambers, Smyth, & Steyvers, 2012), och identitet vetenskapliga författare (Rosen-Zvi, Chemudugunta, Griffiths, Smyth, & Steyvers, 2010). Kanske mer slående, ämnesmodeller har använts i humaniora för att underlätta "distant läsning" i jämförande litteratur så att hypoteser i litteraturkritik kan testas i förhållande till hela corpus av relevant arbete (t.ex., utforska stilistiska likheter i dikter, se Kao & Jurafsky, 2012; Kaplan & Blei, 2007). Med några få undantag har ämnesmodeller ännu inte tillämpats på psykoterapidata (se Atkins et al., 2012 och även Salvatore, Gennaro, Auletta, Tonti, & Nitti, 2012 som använde ett derivat av latent semantisk analys-en föregångare till ämnesmodeller; Landauer & Dumais, 1997). Men i likhet med de nyhetsartiklar, romaner och dikter som nämnts ovan kan de ord som används vid psykoterapier av patienter och terapeuter betraktas som en stor samling texter med en komplex lokal struktur. Antalet ord som genereras under psykoterapin är ganska stort. En kort psykoterapikurs för en viss patient kan bestå av 5-10 timmar ostrukturerad dialog inklusive 12 000 -15 000 ord per timme (cirka 60 000 till 150 000 ord, längre behandlingskurer 1 miljon ord). Under 2011 avslöjade en PubMed-sökning 932 citeringar för kliniska psykoterapiprövningar (av 10.698 under alla år). Som en försiktig uppskattning, om vi beaktar 500 studier per år, 50 deltagare per studie, 5 sessioner per deltagare, och 10 000 ord per session, leder detta till en uppskattning av 125 M ord av psykoterapi text per år från kliniska prövningar ensam. Oavsett den specifika uppskattningen är det tydligt att en enorm mängd psykoterapidata genereras varje år och att detta antal sannolikt kommer att öka. Användningen av upptäcktsorienterade text-mining förfaranden såsom ämnesmodeller skulle kunna underlätta nya sätt att utforska och kategorisera psykoterapier baserat på det faktiska innehållet i patientens och terapeutens tal (snarare än etiketter som upprättats av skolor för psykoterapi). För att utvärdera potentialen hos ämnesmodeller för att "lära" psykoterapins språk tillämpade vi två olika typer av ämnesmodeller på transkript från 1 553 psykoterapi- och psykiatrisk medicinhanteringssessioner. Vårt första mål var att verifiera att ämnesmodeller skulle uppskatta kliniskt relevant semantiskt innehåll i vår corpus av terapi transkript. För det andra bestämde vi om halvövervakade modeller kunde identifiera semantiskt särskiljande innehåll från olika behandlingsmetoder och interventioner (t.ex. terapeut "här och nu" process kommentarer om den terapeutiska relationen inom en session). Ett tredje syfte var att undersöka den övergripande språkliga likheten och särskiljbarheten hos sessioner från olika behandlingsformer (t.ex. psykodynamiska vs. humanistiska/experimentella). Vårt slutliga mål var att automatiskt klassificera behandlingsformer av nya psykoterapisessioner med hjälp av endast de ord som användes under sessionen. Uppgifterna för det aktuella förslaget kommer från två olika källor: a) en stor, allmän psykoterapi corpus som inkluderar sessioner från en rad olika terapier, och b) en uppsättning transkript inriktade på motivationsintervjuer (MI), en särskild form av kognitiv beteende psykoterapi för alkohol och drogmissbruk. Allmän psykoterapi corpus. Den allmänna corpus innehar 1 398 psykoterapi och läkemedel terapi (dvs., läkemedelsbehandling) transkript (ca 2,0 miljoner prat varv, 8,3 miljoner ord tokens inklusive interpunktion) dras från flera teoretDetta dokument är upphovsrättsskyddat av American Psychological Association eller en av dess allierade utgivare. Denna artikel är endast avsedd för den enskilde användarens personliga bruk och får inte spridas på bred front. 3 KOMPUTATIONELLA PSYCHOTHERAPY ikala metoder (t.ex. kognitivt beteende; psykoanalys; MI; kort relationsterapi). Corpus underhålls och uppdateras av "Alexander Street Press" (http://alexanderstreet.com/) och görs tillgängligt via biblioteksprenumeration. Förutom utskrifter finns det tillhörande metadata såsom patient-ID, terapeut-ID, begränsad demografi, sessionsnummer när det fanns mer än en enda session, terapeutiskt förhållningssätt, patientens primära symtom, och en lista över ämnen som diskuterats i sessionen. Listan över symptom och ämnen anvisades av publikationspersonalen till varje utskrift, och det fanns ingen statistik över interritoriell tillförlitlighet. Alla etiketter härrörde från DSM-IV och andra primära psykologi/psykiatri texter. Många sessioner genomfördes av framstående psykoterapeuter som utvecklade särskilda behandlingsmetoder (t.ex. James Bugental, existentiell; Albert Ellis, rationellt motiv; Carl Rogers, personcentrerad; William Miller, MI), och kan därför fungera som exempel på dessa behandlingsmetoder. För att underlätta analysen kategoriserade vi varje psykoterapisession i en av fem behandlingskategorier, a) Psykodynamisk (t.ex. psykoanalys, kort relationsterapi, psykoanalytisk psykoterapi), b) Kognitiv beteendeterapi (t.ex. motiverande beteendeterapi, MI, avslappningsträning osv.)), c) Experimentell/humanistisk (t.ex. personcentrerad, existentiell), d) annan (t.ex. Adlerian, Reality Therapy, Solution-Focused, liksom grupp, familj, och äktenskapliga terapier), och slutligen e) Drogterapi eller läkemedelsbehandling. I vissa fall, när en etikett saknades eller mer än en behandlingsetikett tilldelades en session, användes dock säkerhetsinformation i metadata för att tilldela en enda specifik behandlingsetikett (dvs. en välkänd terapeut associerad med en specifik intervention, rapporterad användning av specifika ingrepp, och/eller inspektion av den råa utskriften). Om det inte fanns någon säkerhetsinformation eller någon lämplig etikett kunde inte fastställas, valdes den första förtecknade interventionen eftersom behandlingsnamnet eller behandlingsetiketten och kategorin saknades. Förutom behandlingskategori använde analyserna en ämnesmärkning, "counselor-client relations". Denna etikett på sessionsnivå (dvs. applicerad på en hel session) tilldelades en utskrift när det förekom en diskussion om relationen till patienten eller interaktionen under behandlingen. M.I.I.C.P.O. Vi kompletterade den allmänna corpus ovan med en uppsättning MI sessioner (Miller & Rollnick, 2002 ; n  på 148, 30 000 prat varv, 1,0 miljoner ord tokens). Transkript är en undergrupp av sessioner från fem randomiserade prövningar av MI för drog- eller alkoholproblem, inklusive problematiska drickande i college förstaårselev (Tollison, Lee, Neighbors, & Neil, 2008), 21:a födelsedagar och vårlov (Neighbors et al., 2012), problematisk marijuanaanvändning (Lee et al., 2014), och droganvändning på ett offentligt säkerhetsnät sjukhus (Krupski et al., 2012). Varje studie omfattade en eller flera personligen behandlade armar som fick en enda behandling med hjärtinfarkt. Sessioner transkriberades som en del av pågående forskning med fokus på att tillämpa text-mining och talsignalbehandlingsmetoder på MI-sessioner (se t.ex. Atkins, Steyvers, Imel, & Smyth, i pressen). Den språkliga representationen i vår analys bestod av orden i varje talomgång. En del-av-talk tagger (Toutanova, Klein, Manning, & Singer, 2003) användes för att analysera de typer av ord i varje samtal tur. Vi höll alla substantiv, adjektiv och verb och filtrerade ut ett antal ordklasser såsom bestämningar och associationer (t.ex., ", "a") såväl som pronomen. Den resulterande corpus minskar dramatiskt storleken på corpus till 1.2M enskilda ord över 223K prat varv. Vi tillämpade en ämnesmodell med 200 ämnen på denna datauppsättning, behandla varje pratsväng (antingen patient eller terapeut) som ett "dokument". I ämnet modellering litteratur, dokumentet definierar den nivå på vilken ord med liknande teman grupperas tillsammans i rådata. Vi skulle kunna definiera dokument på ett antal olika sätt (t.ex. alla ord i sessionen eller alla ord från en viss person), men vi har i tidigare forskning inom klinisk psykologi funnit att definitionen av dokument genom samtal vänder ökar tolkningen av de resulterande ämnena. I en ämnesmodell, varje ämne modelleras som en sannolikhetsfördelning över ord och varje dokument (talk tur) behandlas som en blandning över ämnen. Varje ämne tenderar att samla ihop ord med liknande mening och användningsmönster över prat varv. Sannolikhetsfördelningen över ämnen i varje talomgång ger en indikation om vilka semantiska teman som är mest vanliga i talomgången. För ytterligare information om ämnesmodeller, se Atkins et al. (2012)............................................................................................ Resultat Först använde vi ämnesmodeller för att undersöka vad terapeuter och patienter pratar om. Som tidigare nämnts uppskattar ämnesmodeller underliggande dimensioner i text, som helst fångar semantiskt liknande innehåll (dvs. de underliggande "ämnena"). Vid tillämpning av ämnesmodeller på psykoterapiutskrifter är därför en första fråga huruvida modellerna extraherar relevant semantiskt innehåll? I tabell 1 presenteras 20 utvalda ämnen (av totalt 200) från en oövervakad ämnesmodell som tillämpas på alla sessionsprotokoll (dvs. dessa ämnen genererades induktivt utan input från forskarna). Det är tydligt att orden i varje ämne ger semantiskt relaterat innehåll och fångar aspekter av det kliniska mötet som vi kan förvänta terapeuter och patienter att diskutera. Vi har organiserat ämnen i fyra områden-(a) Känslor/Symptom, (b) Relationer, (c) Behandling, och (d) Övrigt. I likhet med faktoranalysen tillhandahölls alla etiketter av de nuvarande författarna – själva modellen numrerar dem helt enkelt. De tio mest troliga orden för varje ämne ges tillsammans med författare-genererade ämnesetiketter för att underlätta tolkningen. Exempelvis omfattar känslokategorin flera symptomrelevanta ämnen. Ämne 15 (Depression) innehåller många av de specifika symptomkriterierna för depression (t.ex. sorg, energi, hopplöshet; ordet "depression" är det 16: e mest sannolika ordet), och ämne 149 (Anxien) innehåller ord som är relevanta för diskussionen om en panikattack. Sambandskategorin illustrerar hur en ämnesmodell kan hantera meningsskillnader beroende på sammanhang. Ämne 146 (Sex) och 60 (Intimitet) inkluderar derivat av orden relation och kön. I ämne 60, dessa ord förekommer i samband med ord som närhet, intimitet, anslutning, och öppen, vilket tyder på att dessa ord hade andra implikationer än när de förekommer i ämne 60, som innehåller ord som önskan, Detta dokument är upphovsrättsskyddat av American Psychological Association eller en av dess allierade utgivare. Denna artikel är endast avsedd för den enskilde användarens personliga bruk och får inte spridas på bred front. njuta, och nöjd. Den grundläggande ämnesmodell kan härleda olika betydelse identiska ord (t.ex., spela används i referens till teater vs. barn) så länge de dokument som orden förekommer i har ytterligare semantisk information som skulle informera skillnaden (Griffiths, Steyvers, & Tenenbaum, 2007). I behandlingskategorin, ämne 196 innehåller ett antal läkemedel namn och är tydligt relaterad till diskussioner om psykofarmakologisk behandling. Ämne 198 (Behavior Mönster) innehåller ord som kan vara typiska vid undersökning av beteende/tänkmönster (t.ex. irrationella, mönster, beteende, identifiera). Vi övervägde att märka detta ämne "CBT", givna ord som kan finnas i en undersökning av tankar i kognitiv terapi. Men vi fann att detta ämne faktiskt var vanligare i psykodynamiska sessioner jämfört med CBT sessioner. Detta konstaterande belyser komplexiteten i ämnesmodeller. Medan modellen returnerar en kluster av ord, forskaren måste dra slutsatsen vad klustret betyder. För att visa nyttan av en ämnesmodell i upptäckten av språk som är specifikt för olika metoder för psykoterapi använde vi en "märkt" ämnesmodell där modellen lär sig språk som är förknippat med en viss etikett-i det aktuella fallet en session-nivå etikett som identifierar typen av psykoterapi (t.ex., CBT vs. Psykodynamisk). Vi använde resultatet från denna modell för att identifiera specifika terapeut prat svängar som var statistiskt representativa för en given etikett. I den allmänna psykoterapi corpus, det fanns inga etiketter eller koder för samtal vänder, bara för sessionen som helhet. Med tanke på etiketterna för varje session och den heterogena användningen av ord över sessioner, var modellen "lärar" som samtal vänder mest sannolikt att ge upphov till en särskild etikett för hela sessionen. I tabell 2, Vi ger fyra mycket sannolika samtal vänder för sex olika behandlingar. De avbildade uttalandena är vad som kan betraktas som prototypiska terapeutiska uttalanden för varje behandling. Kundcentrerade samtal vänder verkar vara reflekterande i naturen, medan uttalanden i logiska känslobeteende terapi har en kvalitet på att identifiera irrationella tankemönster. Korta relationsinterventioner fokuserar på här och nu erfarenheter, och de utvalda prat varv för MI var de typiska för den korta strukturerade feedback session som terapeuter utbildades för att ge i flera av de MI kliniska prövningar som ingår i corpus. I tabell 2 presenteras resultat från en märkt ämnesmodell med psykoterapityp som etikett som kategoriserar en session. Vi undersökte om modellen kunde lära sig mer nyanserade, psykologiska etiketter, med fokus på "client-counselor relations" – en kod som användes för att märka sessioner som inkluderade diskussioner mellan klient och terapeut om deras relation/interaktion. Som med identifieringen av terapeut prat vänder, klient-counselor relationer kod tilldelades en hel utskrift. Därför måste modellen lära sig att skilja mellan språk i dessa sessioner som är irrelevant för etiketten (t.ex. allmänna frågor, schemaläggning, trevligheter, andra insatser, etc.) och språk som innebär att klienten och terapeuten talar om sitt förhållande. Tabell 3 ger de fem mest troliga terapeut prat vändningar i samband med klient-counselor relationer etikett. Varje samtalssväng är tydligt relaterad till tabell 1
I REF använder författarna till exempel ämnesmodeller för att analysera psykoterapi och läkemedelsterapi.
Computational Psychotherapy Research: Scaling up the Evaluation of Patient-Provider Interactions
{'venue': 'Psychotherapy', 'journal': 'Psychotherapy', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}