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Anwendung quantitativer Sprachanalyse in der Psychotherapieforschung

Quantitative Analysis of Language in Psychotherapy Research

  • Psychotherapie hat sich in der Behandlung psychischer Störungen als wirksam erwiesen. Im Rahmen der klinisch-psychologischen Forschung und der Psychotherapieforschung sind die Erforschung von Ursachen und Mechanismen psychischer Störungen sowie die Identifikation von Wirkmechanismen von Psychotherapie von zentraler Bedeutung. Wichtiges Element in der Psychotherapie ist die Sprache, sodass die Betrachtung von Sprache bereits sehr früh Eingang in die Forschung fand. Beschäftigten sich frühe Forschungsarbeiten jedoch hauptsächlich mit der sehr zeitaufwendigen qualitativen Auswertung von Sprache, ermöglichen Entwicklungen im Bereich der Computer neue Ansätze wie beispielsweise die quantitative Sprachanalyse mittels Programmen wie dem Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC). Dieses wörterbuchbasierte Auswertungsprogramm fand Anwendung in den unterschiedlichsten Bereichen wie beispielsweise der Erforschung von Motiven, Gruppenprozessen, Sprache in sozialen Netzwerken und ersten subklinischen Untersuchungen psychischer Störungen. Eine systematische Anwendung auf die Sprache von Patienten und Therapeuten im Rahmen vollständiger Therapiesitzung ist bislang jedoch nicht bekannt. Ziel der vorliegenden Arbeit war es deshalb in drei Projekten die Anwendbarkeit des Programmes in der klinisch-psychologischen Forschung und Psychotherapieforschung zu untersuchen. Das erste Projekt beschäftigte sich mit der Psychometrie von mittels LIWC ausgewerteter Sprache und fand, dass die Erkennungsraten des Wörterbuchs für die Sprache in Therapiesitzungen über den in der Literatur für das deutsche LIWC berichteten Erkennungsraten jedoch unter denen der aktuellsten englischen Versionen lag. Außerdem wurde angenommen, dass Sprache sowohl eine zeitlich stabile Komponente im Sinne eines Persönlichkeitsmerkmals als auch eine situative Komponente besitzt. Dies ist insbesondere vor dem Hintergrund relevant in der Psychotherapieforschung sowohl Patientenmerkmale als auch Veränderungen abbilden zu wollen. Die Arbeit ging davon aus, dass insbesondere Funktionsworte, also Worte, die Sprache strukturieren jedoch keine inhaltliche Bedeutung besitzen, eher individuell stabil sind, als Inhaltsworte. Entsprechend konnten für einige Wortkategorien ein Bifaktor-Modell mit einem Personen- sowie einem Zeitfaktor und adäquate Omega-Werte als Maß der Messgenauigkeit gefunden werden, für andere Kategorien zeigte sich dies nicht. Hypothesenkonform zeigten die Modelle bessere Passungen für Funktionsworte. Bezüglich der Frage nach der benötigten Länge von Sprachausschnitten aus Therapiesitzung erwies sich die Verwendung der gesamten Sitzung als beste Lösung. Im zweiten Projekt wurden Unterschiede in der Verwendung von Sprache zwischen depressiven Patienten, Patienten mit Angststörung und solchen mit beiden Störungsbildern untersucht. Es zeigten sich Unterschiede in Bezug auf Worte im Zusammenhang mit Traurigkeit und Worte im Zusammenhang mit Angst. Die Unterschiede zeigten sich derart, dass Depressive vermehrt mit Traurigkeit assoziierte Worte verwendeten, wohingegen Angstpatienten verstärkt Worte aus dem Bereich Angst verwendeten. Dies spricht für eine unterschiedliche inhaltliche Orientierung der beiden Störungsbilder. Darüber hinaus zeigten sich bei dimensionaler Betrachtung negative Zusammenhänge zwischen der Gesamtbelastung und Optimismus, positive Zusammenhänge Depression und Pronomengebrauch sowie negative Zusammenhänge zwischen Angst und unterschiedlichen Kategorien sozialer Worte. Im dritten Projekt wurden unterschiedliche weitere Fragestellungen der Psychotherapieforschung wie beispielsweise die Prädiktion von Therapieerfolgt mittels Sprache oder Zusammenhänge zwischen sprachlicher Synchronizität und der therapeutischen Beziehung untersucht. Es zeigten sich einzelne Zusammenhänge allerdings ergab sich kein einheitliches Muster. Die vorliegende Arbeit kommt zusammenfassend zu dem Schluss, dass quantitative Sprachanalyse eine Bereicherung der Psychotherapieforschung darstellt und Sprache als Datenquelle Berücksichtigung finden sollte. Allerdings bedarf es der Weiterentwicklung des LIWC sowie der Erprobung weiterer Verfahren und eine routinemäßige Erhebung von Sprache wird voraussichtlich erst im Zuge neuerer Entwicklungen im Bereich der automatischen Spracherkennung möglich werden.
  • Psychotherapy is an effective treatment of psychological disorders. Clinical psychological research and psychotherapy research are interested in investigations of aetiological processes of psychological disorders as well as in mechanisms of psychotherapy. Language has been investigated as the central element of psychotherapy early on in psychotherapy research. Whereas this early research focused on qualitative analyses of language which is not at least time consuming, technological developments led to new possibilities in the investigation of language. Computer based programs were developed which allow the automatic analysis of language for example by counting words. One such program is the Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) which counts words in different categories reflecting linguistic elements (e.g. pronouns) and psychological processes (e.g. positive emotional words). It has been widely used for example in research on motivational concerns, group dynamics, social networks and in subclinical investigations on psychological disorders. But there is no systematic research on the language used by patients and therapists considering whole psychotherapy sessions. This dissertation therefore aims to test the usefulness of the LIWC in clinical-psychological and psychotherapy research in three projects. The first project focused on psychometric properties of language assessed with the LIWC. The main finding is that recognition rates of the program's German dictionary found in the data of psychotherapy sessions are above those found in other literature using the German dictionary, but below those of the most recent English version. Furthermore, the project assumed a person-specific factor as well as a situational-factor in the language use of people. This is especially interesting concerning psychotherapy research being interested in patient characteristics as well as changes during psychotherapy process. A bifactor-model considering a stable person as well as time factors for sessions was fitted to the data and adequate psychometric properties were found for some but not all categories. In line with the hypotheses better model fit was found for categories reflecting style rather than those reflecting content. Regarding the length of language passages needed to analyze, using transcripts from the complete session was the best solution. In the second project differences in language between depressed patients, anxious patients and those with both disorders were examined. Analyses showed that patients differed in the amount of words used related to sadness and to anxiety. Depressed patients used more words connected with sadness whereas anxious patients used more words from the category anxiety. In the dimensional investigation psychological distress correlated negatively with optimism depression positively with the number of pronouns; and anxiety negatively with several categories of social words (e.g. family). The third project combined questions from different psychotherapy research paradigms. The project investigated whether quantitative language data is predictive of psychotherapy outcome and whether linguistic synchronicity correlates with ratings of the psychotherapeutic relationship. Single word categories showed connections to these aspects of psychotherapy but no consistent patterns were found. This might be due to the small sample size and should be further investigated with larger samples. The dissertation concludes that quantitative linguistic analysis enriches psychotherapy research and language as a data source is of great importance. But it is also shown that improvements in the LIWC and other language analysis systems should be additionally investigated. Furthermore, technological developments in the area of automatic speech recognition are needed to enable the routine assessment of language variables.

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Metadaten
Author:Anke Rebecca Sonnenschein
URN:urn:nbn:de:hbz:385-10379
Advisor:Wolfgang Lutz
Document Type:Doctoral Thesis
Language:German
Date of completion:2017/03/23
Publishing institution:Universität Trier
Granting institution:Universität Trier, Fachbereich 1
Date of final exam:2016/12/16
Release Date:2017/03/23
Tag:Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC); Patientensprache; Psychotherapieforschung; Therapeutensprache; quantitative Sprachanalyse
Lingusitic Inquiry and Word Count (LIWC); Psychotherapy research; quantitative lingusitic analysis
GND Keyword:Psychotherapie; Sprachanalyse
Institutes:Fachbereich 1 / Psychologie
Dewey Decimal Classification:1 Philosophie und Psychologie / 15 Psychologie / 150 Psychologie

$Rev: 13581 $