風暴過後,我們的心依然一如既往嗎?

COVID-19是冠狀病毒的一種,除了典型的生理症狀,造成的心理疾病影響也是學者重視的層面之一。2020年年中,來自義大利的精神疾病與生物心理學專家Mario Gennaro Mazza與一眾義大利學者,在Brain, Behavior, and Immunity中的研究,便試圖了解COVID-19確診患者在一個月後的整體精神狀況,以及有無其他可參考的風險指標。

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快時間還是慢時間?不同疾病患者的時間知覺差異

你是否曾有這樣的感覺呢?當正在進行無聊的事情,總覺得時間過得特別漫長難耐;正在做些休閒活動或與好友聚會、遊戲時,卻彷彿感覺時間過得特別快。事實上,這正是時間知覺的現象(time perception)之一。時間的運行與流逝,對人們有重要的影響,包含生心理層面,比如我們透過生理機制的恆定來維持日夜節律,並進而擁有規律的睡眠;在心理層面,則是個人對於時間運轉的主觀詮釋,並受到內在或是外在刺激的影響。義大利帕多瓦大學的學者Giovanna Mioni與其他學者,於2016年在Journal of Affective Disorders發表的研究中,則是好奇:感知外界時間過得較為緩慢的憂鬱症患者,與時常處於高度緊張、警覺的焦慮症患者,他們的時間知覺有些甚麼樣的特徵與差異呢?

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臉書發文也能預測憂鬱症?從動態分析看出其中奧妙之處

你是否曾有這樣的經驗:曾經有那麼一陣子,心情感到沮喪,甚至是湧現憂鬱的情緒,而你選擇在社群平台上發個文來記錄、抒發當下的心情;或是在網路上,看到朋友發布了一篇新貼文,卻讓螢幕後的你都能感受到他那盪到谷底的情緒?想必上述狀況是許多人在這個社群媒體發達的時代中時常碰到的經驗。但你知道除了抒發情緒之外,這些使用比較沮喪、負面詞彙和語句的貼文,也能夠預測未來罹患憂鬱症的可能性嗎?

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找好友訴苦可能導致壞結果?談人際間的共同反芻影響

20世紀末,心理學家即開始了對反芻思考的研究(rumination),如Nolen-Hoeksema所提出之反應風格理論(response style theory)等,反芻是一個人持續地關注苦惱/痛苦發生的原因,以及其帶來的後果的思考歷程。2003年,有心理學家將其細分為苦惱自責(brooding)-聚焦於痛苦的感受,及深思反省(reflection)-試圖了解及分析問題的原因,兩種次形式的反芻。已有研究發現這些個人的思考歷程與憂鬱症或是其他不良心理適應有關。

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運動抗憂簡單又有效

研究發現運動 (exercise)、中高強度身體活動 (physical activity)可有效預防憂鬱症。巴西聖瑪麗亞聯邦大學 Schuch博士和英國倫敦國王學院Stubbs博士在所有以運動預防罹患憂鬱症相關研究中,找出運動有效預防罹患憂鬱症、追蹤至少一年、有健康民眾做對照組的研究共四十九個,總共近二十六萬七千名受試者,將憂鬱症患者運動程度分成高、低兩組來進行分析。結果發現經過校正年齡、性別、身體質量指數 (BMI)、是否吸煙等相關因子,發現運動能有效降低罹患憂鬱症風險 17%,若每週進行中度以上運動150分鐘更能降低罹患憂鬱症風險 22%。

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是男人就靠自己?傳統性別角色框架如何影響男性心理健康

現代人的生活壓力越來越大,罹患憂鬱症的人口比例逐年攀升,然而無論在歐洲、美國,或是亞洲國家,專家調查結果均顯示女性被診斷出罹患憂鬱症的人口比男性多。難道跟女性比起來,男性真的比較擅長維護心理健康嗎?似乎也不是這樣,因為專家同時也發現男性的暴力行為、自殺以及物質濫用比例,都比女性還要高。因此有學者懷疑,會不會是我們的社會過度注重某些典型的男性化特質,減少了男性的求助行為(Help-seeking behavior)與意願,使憂鬱症患者的男女比例出現差距?

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臉書發文也能預測憂鬱症?從動態分析看出其中奧妙之處

你是否曾有這樣的經驗:曾經有那麼一陣子,心情感到沮喪,甚至是湧現憂鬱的情緒,而你選擇在社群平台上發個文來記錄、抒發當下的心情;或是在網路上,看到朋友發布了一篇新貼文,卻讓螢幕後的你都能感受到他那盪到谷底的情緒?想必上述狀況是許多人在這個社群媒體發達的時代中時常碰到的經驗。但你知道除了抒發情緒之外,這些使用比較沮喪、負面詞彙和語句的貼文,也能夠預測未來罹患憂鬱症的可能性嗎?

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談談AI的「低潮期」─演算神經醫學

若說機器也有陷入低潮的時候,你相信嗎?從一個神經科學的角度觀察,某些神經傳導物質能改變大腦的學習方式,影響著生物的決策。那如果機器遇到了卡頓的狀況,是不是也有類似的方法能突破困境呢?在今日所見的機器模型中,「智慧」的意義也許是在預測和分類問題上能做得準確,畢竟機器的計算和記憶能力都比人類來得強大,但這真的代表智慧嗎?對人類來說,廣義的智慧應該是在不同情境下有獨立判斷與學習的能力,回顧過去幾年成果,很多AI模型仍必須在龐大資料庫中,輔以監督式學習(supervised learning)的架構方可獲得良好結果,這聽起來與期待中的智慧大相徑庭,畢竟一般人或動物並不需要在學習上付出這麼多心力。正當多數人關注著GPU的演算速度,追求模型的準確率時,也有人思考著如何讓機器面對不同任務時更通用化(generalized),且更有效率地學習。如此一來,正因需要從一些生物行為模式作為智慧的「典範」,許多科學家都將焦點轉移到神經生物學的研究上。.

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「我吃這個藥會有效嗎?」-憂鬱症治療成效之預測

■一般而言,當憂鬱症患者開始接受一項新療程時,想知道這個新治療有沒有效,平均需要 8-12 周的時間。很久吧?如果我們沒辦法發展出一種100%有效的治療方法,那就只好想辦法預測什麼人接受治療會有效、什麼人接受治療不會有效了。

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