衆源工具應對抑郁症

日期：

2015年三月三十日

來源

馬薩諸塞州科技研究所

摘要：

最近發明出一種對等網絡工具，能使遭受焦慮和抑郁困擾的人們構建在線互援社區，練習治療手段。

麻省理工和美國西北大學的研究人員開發出一種新型對等網絡工具，可以使焦慮抑郁患者在網上構建互援社區，練習治療手段。

該研究包含了166位展現出抑郁症狀的參與者。研究人員将該工具與現有手段表達性寫作進行對比，發現新工具整體上效果更好，在兩個方面尤其效果突出：一是訓練參與者使用認知重評這一治療手段，二是改善症狀較嚴重參與者的情緒。

他講道：“我們非常想知道兩件事情。一是人們能否從中得到治療效益？二是人們是否會經常性的參與其中？已經有很多很棒的網頁應用和移動應用，在沒有治療師參與的情況下便可提供心理治療——就是那些自我指導的程序。十年來的研究顯示，這些程序能使人們得到巨大提升。但問題是，在它們投入市場之後卻很少有人使用。我們設計平台時，努力模拟一些構成高參與度社交程序的交互範例。

這一方面的研究結果也相當不錯。在進行研究的三周内，對照組中使用表達性寫作工具的參與者平均使用工具十次，每次約三分鐘。而使用新工具的參與者則平均登錄了21次，每次約9分鐘。

存在漏洞的思維

莫裡斯，他的論文指導老師，麻省媒體藝術和科學的教授羅莎琳德·皮卡爾（Rosalind Picard）與西北大學的臨床心理醫師斯蒂芬·舒勒爾（Stephen Schueller），在這周的《互聯網醫學期刊》上發表了文章，描述這一研究。

莫裡斯本科在普林斯頓大學學習心理學，起初在加州攻讀心理學博士學位。但他覺得傳統的心理學項目已無法為他探索信息技術在治療上的潛力提供充足空間。而這恰是他非常感興趣的議題。于是他轉而申請在皮卡爾的情感計算小組完成畢業作品，該小組專門研究計算技術與人類情感的交叉區域。

“我在麻省，沒有工程師學位，非常努力地快速學習計算機編程，”莫裡斯回憶道。他在一個叫做Stack Overflow的程序員問答網站上花了很多時間。“一有錯誤或問題，我就到那個網站上去，非常神奇的是，這些程序員都會來幫我解答。”他說，“正是因為我們在Stack Overflow上能找到人幫我們鑒定修複程序漏洞，這使我們想到，也許我們也能找到一群人幫我們修複思想漏洞。”

遭受抑郁的人往往會産生“适應不良的思維模式”：丢了工作，便認定自己再也找不到其他職位；舍友回家把自己關在屋裡，便猜測是因為自己做錯了什麼。

心理學家将這些思維模式歸納成類。預測自己未來失業便是“未蔔先知”的一例，認為自己知道舍友不開心的動機屬于“心靈感應”，其他的還有“過度泛化”，“小題大做”和“極端想法”。

認知重評包括兩個階段。首先，識别适應不良的思維模式，然後，從不同角度重新思考事件：丢掉的工作反正不合你的興趣，還沒有升遷的機會；舍友生氣也許是工作上遇到問題或剛跟同事吵完架。

大衆的力量

用戶在新工具上——莫裡斯稱之為panoply——登陸，并記錄下不同領域中的觸發事件和自己的反應。程序的這一部分正是複制了對照組所用的表達性寫作工具模式。

但在panoply上，網絡成員可投出博主對觸發事件的反應屬于哪一種思維模式，并提出重新解讀的方式。随着用戶越來越熟悉認知重評這一技巧，他們會逐漸從描述自己的經曆，成長到診斷别人的思維模式，再到提出重新解讀的方式。

“我們真的很想看到人們反複使用這一技巧，不僅能自身對抗壓力，并且可以教别人如何對抗。”莫裡斯說，“我們推測，将心理治療技能運用到别人身上比運用到自己身上會簡單一點，但我們并沒有數據支持。”

為了該研究，莫裡斯，皮卡爾和舒勒爾招募了認為自己壓力很大的參與者，壓力與抑郁症是密切相關的因素。志願者要完成三個調查問卷，一是領域中的标準抑郁測試，二是評估一些持續性的想法，三是評估認知重評的技能。在使用panoply或表達性寫作工具三周後，參與者再次填寫同樣的問卷。

網絡效應

為了模仿大量的網絡用戶，并保證panoply用戶即使自半夜發帖也能收到回複，莫裡斯通過亞馬遜土耳其機器人衆源平台雇傭網上工作人員補充研究參與者的評論。每個工作人員接受了關于認知重評的簡要培訓，約有1000多名對研究作出了貢獻。

“如何教會人們這些技能，如何短時間内以一種易懂的方式給出他們怎麼做合适的例子，尋找這些途徑花了很長時間。”莫裡斯說，“後來一些人還想繼續注冊，他們會感覺‘哇喔，我還不知道我的思維裡也存在這些漏洞呢’”

在緩解抑郁，焦慮這一方面，對等網絡應用比傳統自助技巧更勝一籌。

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