In jüngsten Berichten in den Medien über die neuesten Chatbots, die menschenähnliche Texte als Reaktion auf Benutzerfragen generieren können, wurde die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) einem breiten Publikum bekannt gemacht. Die Möglichkeiten dieses Bereichs gehen jedoch weit über die Textgenerierung und Chatbots hinaus. Die Klassifizierung von Texten in zwei (oder mehr) Gruppen und die automatische Extraktion von Indikatoren, die darauf hindeuten, dass ein Textschnipsel zu einer der Gruppen gehört, ist ebenfalls eine gängige Aufgabe. Insbesondere bei der Verwendung von maschinellem Lernen ermöglicht dies die Identifizierung von Mustern, die sich möglicherweise von dem unterscheiden, was ein Mensch erkennen würde, die jedoch dennoch effektiv sind, um die beiden Gruppen zu trennen.
In der klinischen Praxis in der psychischen Gesundheit werden Inventare mit Skalierungsfragen häufig zur Diagnose eingesetzt. Solche Inventare haben Einschränkungen, einschließlich beispielsweise der Abwehr (der Leugnung von Symptomen) oder sozialer Bias, die die Ergebnisse der Fragebögen beeinflussen können. In solchen Fällen kann eine automatisierte Textanalyse, die auf spezifischen offenen Fragen oder Interviewtranskripten angewendet wird, weitere Informationen liefern, die auf den Zustand des Patienten hinweisen und resistenter gegen Manipulationen wie die aus der Abwehr resultierenden sind.
Abwehr ist bei Personen mit Essstörungen häufig. Befragte einer Umfrage, die die Leugnung und das Verstecken von Essstörungen untersuchte, berichteten von einer Vielzahl von Versuchen, die jeweilige Essstörung zu verbergen. Darüber hinaus tätigten die Autoren der Studie Aussagen darüber, dass solche Methoden als bewusste Strategien beschrieben wurden. Dies erschwert die Verwendung klinischer Instrumente, bei denen ein Inventarelement offensichtliche Hinweise enthält, welche Optionen zu wählen sind, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen.
Essstörungen treten im Allgemeinen in Form von ungesunden Essgewohnheiten, Verhaltensstörungen und Einstellungen gegenüber Lebensmitteln auf, die in einigen Fällen zu extremem Gewichtsverlust oder -zunahme führen. Diese Störungen haben nicht nur Auswirkungen auf die psychische Gesundheit, sondern wirken sich auch physisch aus. Essstörungen sind in der Kategorie F50 der ICD-10 klassifiziert und können sich auf verschiedene Störungen wie Anorexie, Bulimie oder Fresssucht beziehen.
Die Macht der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) wurde bereits in der psychischen Gesundheit, insbesondere in der Forschung, angewendet. Gefühle und schriftlicher Ausdruck sind eng miteinander verbunden: Eine Analyse von Studentenessays hat gezeigt, dass Studenten, die an Depressionen leiden, häufiger negativ bewertete Wörter verwenden und häufiger das Wort “Ich” verwenden. Unterschiedliche Ansätze wurden angewendet, um zu untersuchen, wie automatisierte Textanalyse bei Aufgaben wie der Erkennung von Burnout, Depression, postpartalen Depressionen, Angstzuständen und der Bewertung des Suizidrisikos eingesetzt werden kann. Oft basieren solche Methoden auf anonymisierten öffentlich verfügbaren Online-Daten, wobei nur wenig Arbeit klinische Daten verwendet.