Discourse Diversity Database (3D) para pesquisa em linguística clínica: projeto, construção e análise

RESUMO

O Discourse Diversity Database (3D) é um corpus desenvolvido para a pesquisa em linguística clínica. Ele consiste de amostras de fala oral de três gêneros diferentes: narrativas induzidas por imagens, histórias pessoais e instruções baseadas em imagens. As subdivisões do 3D incluem gravações de falantes de russo de três grupos independentes: pessoas com tumores cerebrais antes e depois da remoção do tumor, pessoas com esquizofrenia e indivíduos neurologicamente saudáveis. O presente artigo é dedicado à descrição do procedimento de coleta de dados, do esquema de anotação e das características específicas de cada subdivisão do corpus.

PALAVRAS-CHAVE:
Linguística de corpus; Linguística clínica; Tumores cerebrais; Esquizofrenia; Discurso oral; Discourse Diversity Database

ABSTRACT

Discourse Diversity Database (3D) is a corpus designed for clinical linguistics research. It consists of oral speech samples of three different genres: picture-elicited narratives, personal stories, and picture-based instructions. The sub-sections of 3D include recordings by Russian speakers from three independent groups: people with brain tumors before and after tumor removal, people with schizophrenia, and neurologically healthy individuals. This article is devoted to the description of the data collection, the annotation scheme, and the specific characteristics of each sub-section of the corpus.

KEYWORDS:
Corpus linguistics; Clinical linguistics; Brain tumors; Schizophrenia; Spoken discourse; Discourse Diversity Database

A análise do corpus de discurso oral permite a realização de uma avaliação multidimensional da fala em pessoas com várias deficiências de linguagem e distúrbios neurológicos e psiquiátricos, assim como em falantes saudáveis. Corpora anotados apresentam uma fonte importante para a pesquisa fundamental em neuro e psicolinguística, análise automatizada da linguagem em populações clínicas, e também na área de patologias de fala. Neste artigo, apresentamos o Discourse Diversity Database (3D), uma coleção de gravações de áudio coletadas em falantes de russo com tumores cerebrais antes e depois da remoção do tumor, falantes com transtornos do espectro da esquizofrenia e indivíduos neurológica e mentalmente saudáveis. A estrutura do artigo é a seguinte: na seção 1, fornecemos uma visão geral sobre alguns dos corpora clínicos existentes; na seção 2, descrevemos as características específicas da fala de pessoas com tumores cerebrais e esquizofrenia, assim como de pessoas saudáveis, dependendo da sua idade e condição; na seção 3, descrevemos os motivos de coletar gêneros variados de discurso e os estímulos usados na elicitação de fala para o 3D; na seção 4, descrevemos os subcorpora do 3D, incluindo os dados sobre os participantes e sobre o procedimento da coleta de dados; e, na seção 5, apresentamos uma visão geral sobre o esquema de anotação do corpus.

1 Os corpora das amostras de fala em linguística clínica: uma visão geral

Na linguística clínica, a análise do corpus de discurso oral segue dois objetivos principais. O primeiro é a investigação de déficits de linguagem específicos em vários níveis linguísticos e como eles dependem das características específicas dos pacientes e dos diagnósticos. Este objetivo é, de maneira geral, uma parte da pesquisa fundamental, embora os resultados possam ser usados para aperfeiçoar os critérios de avaliação dos pacientes ou em terapia de fala. Tais corpora geralmente são anotados em vários níveis manualmente. O segundo objetivo consiste em treinamento de modelos para a análise automatizada da fala que possam ser usados para detectar sintomas precoces de diferentes distúrbios; tais corpora nem sempre têm anotação manual.

Um dos maiores e mais conhecidos bancos de dados de amostras de fala coletadas em diferentes populações é o TalkBank (https://talkbank.org) (MACWHINNEY, 2007) que contém cinco corpora clínicos: Aphasiabank (MACWHINNEY et al., 2011); DementiaBank (FORBES; FROMM; MACWHINNEY, 2012); RHDBank, um banco de dados de amostras de linguagem coletadas em sujeitos com lesões no hemisfério direito (MINGA et al. 2021); TBIBank, o banco de amostras de fala coletadas em sujeitos com traumas cerebrais; e ASD Bank, um banco de amostras de fala coletadas em sujeitos com autismo. Os corpora de TalkBank contêm um conjunto de tarefas para a coleta de amostras de acordo com um mesmo protocolo: as tarefas de indução de fala espontânea, descrição de imagens, contação de histórias e discurso procedural. As gravações são anotadas de acordo com o formato Codes for the Human Analysis of Transcripts (CHAT) (MACWHINNEY, 2010) e codificadas para análise com o programa Computerized Language Analysis (CLAN) (MACWHINNEY, 2017). A anotação fornece as informações sobre fluência, conteúdo, dispositivos lexicais, disfluências e erros lexicais e gramaticais. Embora os corpora de TalkBank contenham as amostras de discurso em mais de 41 idiomas diferentes, a maioria das amostras é em inglês.

Há uma variedade de corpora em diferentes idiomas com foco na anotação em diferentes níveis de linguagem e na coleta de diferentes tipos de discurso. Por exemplo, o Cambridge Cookie-Theft Corpus (WILLIAMS et al., 2010) contém descrições de imagens e amostras de fala espontânea produzida por pessoas com lesões cerebrais e indivíduos saudáveis; posteriormente, os dados do corpus foram anotados usando a transcrição ortográfica no programa Praat (BOERSMA; WEENINK, 2005). O Greek Corpus of Aphasic Discourse (VARLOKOSTA, 2016) foi anotado manualmente com o programa EUDICO Linguistic Annotator (ELAN) (WITTENBURG et al., 2006), mas usando um esquema de anotação diferente, que incluía os fenômenos linguísticos e extralinguísticos, e também características microlinguísticas (palavras, classes gramaticais, erros gramaticais, semânticos e fonológicos, tipos de orações etc.) e características do discurso, como unidades da estrutura narrativa, eventos principais e dispositivos de avaliação. De maneira parecida, o corpus Russian Clinical Pear Stories (Russian CliPS) (KHUDYAKOVA et al., 2016) contém as narrativas produzidas por falantes de russo com lesões cerebrais e falantes neurologicamente saudáveis que recontam as histórias do filme Pear film (CHAFE, 1980), em que todas as narrativas são anotadas com ELAN nos níveis micro e macrolinguísticos (cf. BERGELSON; KHUDYAKOVA, 2017). O corpus Night dream stories (KIBRIK; PODLESSKAYA, 2009) foi criado com o foco nas características fonéticas e prosódicas da fala; as narrativas sobre os sonhos noturnos contadas por crianças falantes de russo com e sem distúrbios neuróticos são anotadas com o foco nos tipos e funções de pausas, acentos discursivos, fases ilocucionárias e internas com a distinção entre suas realizações canônicas e não canônicas.

Nem todos os corpora clínicos fornecem uma extensa anotação linguística; alguns contêm apenas a transcrição básica e são usados principalmente para a análise automatizada. Por exemplo, em Carolina Conversations Collection, um banco de dados de conversas com pessoas com doença de Alzheimer, os enunciados são transcritos ortograficamente enquanto as informações complementares, como a taxa de elocução, são calculadas automaticamente (DAVIS; POPE, 2011). Com o desenvolvimento da análise automática da fala espontânea, uma atenção considerável passou a ser dada aos biomarcadores da fala. Nevler e colegas (2019) realizaram uma série de pesquisas em que procuraram investigar os biomarcadores específicos da prosódia a partir das características acústicas de fala em pacientes com afasia progressiva primária em comparação com um grupo controle de participantes saudáveis. Eles também usaram um protocolo de análise automática de fala para extrair e, posteriormente, analisar as características como frequência fundamental, durações de fala e de pausas silenciosas (NEVLER et al., 2019).

Alguns corpora clínicos integram amostras de fala de tamanhos diversos que variam de fonemas únicos até curtos trechos de discurso. Por exemplo, o corpus da fala de sujeitos com síndrome de Down PRAUTOCAL (ESCUDERO-MANCEBO et al., 2021) contém frases obtidas de falantes com síndrome de Down pronunciadas durante um videogame, avaliadas qualitativamente por vários especialistas. O EasyCall é um banco de amostras de fala disártrica que consiste de comandos com maior probabilidade de serem usados no manuseio de aplicativos controlados por voz (TURRISI et al., 2021). No corpus Atlanta Motor Speech Disorders Corpus (LAURES-GORE et al., 2016), os dados incluem as amostras obtidas de falantes de diferentes dialetos do inglês com distúrbios motores da fala: vogais únicas, palavras únicas, frases e trechos de discurso. De maneira parecida, o corpus Carcinologic Speech Severity Index (C2SI) (WOISARD et al., 2021) consiste de amostras de áudio de tamanhos variados: vogais sustentadas únicas, pseudopalavras, frases, passagens lidas em voz alta e amostras de fala espontânea de pacientes após o tratamento do câncer (cirurgia, radioterapia e quimioterapia). O corpus inclui avaliação qualitativa acústica e prosódica, e também análise automática.

2 Fala em diferentes grupos de indivíduos

2.1 Linguagem antes e depois da remoção do tumor

As lesões das estruturas cerebrais críticas para a produção da linguagem resultam em dificuldades e deficiências de fala. Por exemplo, tumores cerebrais localizados em áreas corticais e tratos de substância branca associados à linguagem podem levar a deficiências permanentes de fala. Assim, a afasia persistente é comum em pacientes com tumores cerebrais que desenvolvem condições cerebrais patológicas por um período prolongado de tempo. No entanto, a mudança gradual deixa tempo para a reorganização funcional da linguagem devido à neuroplasticidade, que é, até certo ponto, possível em qualquer idade (BRODTMANN et al., 2012; CAI et al., 2016). Muitas vezes, as pessoas com tumores cerebrais preservam o processamento da linguagem quase intacto e o aparecimento de déficit neurológico não é observado, embora o tecido cerebral patológico possa ser grande em volume e localizado em áreas eloquentes do cérebro (ANDERSON; DAMASIO; TRANEL, 1990; DUFFAU, 2005). Além disso, mesmo após a remoção do tumor, os déficits de linguagem são transitórios e podem ser observados diretamente após a cirurgia com o desaparecimento subsequente depois de algumas semanas ou meses, de acordo com os resultados dos testes clínicos padrão (DUFFAU, 2005; WILSON et al., 2015).

Ainda assim, após o tratamento neurocirúrgico, muitos pacientes encaram problemas de comunicação diária que afetam significativamente a sua qualidade de vida (PAPAGNO et al., 2012). Atualmente, a natureza dessas dificuldades de comunicação em períodos pós-cirúrgicos precoces e tardios ainda é pouco estudada. Não é estabelecido de forma confiável em que nível ocorre o comprometimento da linguagem e quais são as dinâmicas das mudanças no status da comunicação após a cirurgia. As ferramentas clínicas padrão para avaliação da linguagem impedem uma caracterização detalhada do auge da capacidade da linguagem humana, a fala encadeada. A subseção neurocirúrgica do corpus 3D contém as amostras de discursos de pessoas antes e depois da remoção do tumor cerebral, assim como as informações sobre suas pontuações em um teste padrão de avaliação de linguagem e os dados de neuroimagem.

2.2 Linguagem nos transtornos do espectro da esquizofrenia

A esquizofrenia é uma condição mental grave caracterizada, por um lado, pela percepção distorcida da realidade e comportamento desorganizado e, por outro lado, pelo declínio cognitivo e emocional significativo (OWEN; SAWA; MORTENSEN, 2016). Um dos sintomas básicos da esquizofrenia desde a introdução do termo tem sido o transtorno do pensamento formal (formal thought disorder, FTD) (PERALTA; CUESTA, 2011). O FTD refere-se a aberrações no processo de pensamento, que geralmente se apresentam como distúrbios da fala e da linguagem. A classificação mais abrangente existente até agora divide o FTD em dois grupos: positivo, por exemplo, descarrilamento, tangencialidade, associações soltas; e negativo, por exemplo, alogia e bloqueio de pensamento (CAVELTI et al., 2018).

A fala incoerente ou desordenada é uma das principais características do FTD e um importante critério diagnóstico. Acredita-se que seja o reflexo das interrupções nos processos de pensamento normais (as que surgem no FTD, ver HART; LEWINE, 2017). Existem dois tipos principais de teorias que explicam as origens da incoerência discursiva observada na esquizofrenia: teorias de disfunção executiva (também conhecidas como teorias de cognição prejudicada) e teorias de associação frouxa (ver DITMAN; KUPERBERG, 2010 para uma revisão). As primeiras teorias afirmam que a falta de controle sobre o processo do pensamento é típica do transtorno do pensamento negativo. As mais recentes, em contrapartida, explicam as incoerências em termos de tangencialidade e associações soltas, que são características do transtorno do pensamento positivo.

Dependendo do tipo de FTD e da gravidade do distúrbio, a fala pode ser afetada em vários níveis linguísticos (ver KUPERBERG, 2010 para revisão). As pessoas com esquizofrenia podem produzir, no seu discurso, menos palavras previsíveis (SALZINGER et al., 1970; Hart; PAYNE, 1973; SALZINGER; PORTNOY; FELDMAN, 1979) e mais neologismos, padrões de pausa não comuns (SPITZER et al., 1994) e uma quantidade mais elevada de erros gramaticais e lexicais do que falantes saudáveis (MARINI et al., 2008). O discurso de pessoas com esquizofrenia também é caracterizado por menor diversidade lexical. Estudar os desvios de linguagem e fala em pacientes com esquizofrenia com FTD é de alta importância prática, porque tais estudos podem fornecer ferramentas de diagnóstico mais objetivas e fáceis de usar (como análise automatizada da fala) e sustentar as classificações baseadas em evidências.

Uma das questões importantes em pesquisa de transtornos mentais é a definição da norma. De acordo com a 10ª revisão da Classificação Internacional de Doenças (CID-10) (Organização Mundial da Saúde (OMS), 1993) e da quinta edição do Manual Diagnóstico e Estatístico de Transtornos Mentais (DSM-5) (AMERICAN PSYCHIATRIC ASSOCIATION, 2013), as classificações clínicas contemporâneas de transtornos mentais e comportamentais mais utilizadas, uma condição só pode ser qualificada como transtorno mental se estiver associada ao sofrimento percebido ou à incapacidade funcional (ÜSTÜN; KENNEDY, 2009). Em vista dessa definição, os pesquisadores frequentemente usam os grupos de controle de sujeitos autorreferidos saudáveis como norma psiquiátrica. Mas há uma crescente consciência da utilidade limitada das classificações clínicas para fins de pesquisa, e novas classificações estão surgindo. Por exemplo, a Hierarchical Taxonomy of Psychopathology (HiTOP) (KOTOV; KRUEGER; WATSON, 2018) usa clusters de sintomas covariantes para a formação de diagnóstico, diferente das classificações clínicas tradicionais (CID-10 e DSM-5), que usam uma abordagem categórica. A abordagem categórica afirma a presença ou ausência de uma condição patológica, enquanto a abordagem dimensional, como em HiTOP, observa os sintomas separados em um continuum com diferentes níveis de gravidade. A abordagem dimensional é muito mais requisitada na pesquisa psiquiátrica hoje em dia, mas ela não permite a separação de pessoas ‘normais’ e ‘doentes’ tão claramente quanto a abordagem categórica. Portanto, devemos ter em mente que os mesmos sintomas podem estar presentes em diferentes condições psiquiátricas e até mesmo na população não clínica em diferentes graus de gravidade. Por causa disso, em pesquisa, a avaliação cuidadosa de participantes saudáveis autorreferidos é tão importante quanto a avaliação de sujeitos com transtornos mentais diagnosticados. No corpus 3D, criamos uma subseção que descreve a norma psiquiátrica; ela contém as amostras de falantes que não apresentaram nenhum sintoma de transtornos mentais conforme avaliação por psiquiatra.

2.3 Variação linguística em adultos saudáveis

Na linguística clínica, a análise de discurso oral inclui a avaliação de características como comprimento da frase, diversidade lexical, taxa de elocução, conteúdo informativo, complexidade gramatical, parafasias, informatividade e coerência (PRINS; BASTIAANSE, 2004; BRYANT; FERGUSON; SPENCER, 2016). Para cada população clínica, é importante ter um controle para comparação. Dessa maneira, é crucial ter dados de controle equilibrados, que considerem toda a variabilidade possível. Abaixo, apresentamos alguns dos fatores que podem afetar as características da fala em falantes saudáveis.

A idade é um dos fatores de influência que pode afetar as características da fala em adultos saudáveis. Vários estudos afirmam que adultos saudáveis demonstram mudanças na linguagem falada com declínio no desempenho em diferentes domínios da linguagem (NADEAU, 2019). Ao contrário dos jovens, os idosos demonstram um aumento no número total de palavras (BORTFELD et al., 2001), menor conteúdo informativo (SALING; LAROO; SALING, 2012), mais estados de ponta da língua (por exemplo, BURKE; SHAFTO, 2004; GOLLAN; BROWN, 2006; ABRAMS; FARRELL, 2011), dificuldades em produzir e compreender frases sintaticamente complexas ou ambíguas (por exemplo, KEMTES; KEMPER, 1997; KEMPER; HERMAN; LIAN, 2003; KEMPER; CROW; KEMETS, 2004) e vocabulários mais extensos (VERHAEGHEN, 2003). A tendência de idosos de produzir mais palavras coincide com um aumento no número de disfluências, tais como preenchimentos lexicais e não lexicais, repetições de palavras, pausas silenciosas longas e palavras vazias (KEMPER et al., 1990; HELLER; DOBBS, 1993; BORTFELD et al., 2001). Acredita-se que o aumento de disfluências relacionados à idade aconteça em adultos mais velhos por conta da dificuldade na recuperação de palavras (LOVELACE; TWOHIG, 1990; BORTFELD et al., 2001), as disfluências poderiam servir ao propósito de dar para eles mais tempo para encontrar a palavra pretendida.

3 Banco de dados Discourse Diversity Database

3.1 Os tipos de discurso e suas características de fala

Os tipos de discurso, ou gêneros, diferem em suas características de fala. Na linguística clínica, costumam ser analisadas as amostras de fala bastante curtas; o tipo de discurso depende da tarefa de elicitação. Os métodos mais utilizados na elicitação de discurso envolvem as tarefas que propõem descrever uma imagem ou uma sequência de imagens (WILLIAMS et al., 2010; BRYANT; FERGUSON; SPENCER, 2016), produzir um discurso narrativo que implica em contar uma história pessoal ou uma história baseada em uma trama bem conhecida (BEHRNS et al., 2009; OLNESS; ULATOWSKA, 2011), discurso procedural (ULATOWSKA; NORTH; MACALUSO-HAYNES, 1981; STARK, 2019) ou participar de uma conversa (WEBSTER; MORRIS, 2019).

Diferentes tarefas de elicitação de fala são associadas aos diferentes processos cognitivos (OLNESS, 2006; FERGADIOTIS; WRIGHT, 2011; GORNO-TEMPINI et al., 2011; STARK, 2019). Por exemplo, há uma diferença na linguagem do discurso narrativo e das tarefas de descrição de imagens: a primeira costuma ser mais complexa ao contar uma história pessoal ou recontar uma história conhecida ou evento acontecido com as próprias palavras (FERGADIOTIS; WRIGHT, 2011; MACWHINNEY et al., 2011). As tarefas de produção de narrativas sem estímulos visuais estimulam uma variedade mais elevada na fala com maior diversidade lexical (FERGADIOTIS; WRIGHT, 2011; STARK, 2019) do que tarefas de descrição de imagem, nas quais muitas palavras descritivas são observadas (OLNESS et al., 2002). As tarefas de discurso procedural, por outro lado, pressupõem um esquema rigoroso que leva ao uso mais frequente de palavras de ação (PRITCHARD et al., 2015).

Presumimos que, para a avaliação adequada da capacidade linguística individual em todos os aspectos da fala real, diferentes tarefas de elicitação devem ser usadas. Escolhemos três tarefas de elicitação de fala, com e sem estímulos visuais, de dois gêneros diferentes - as tarefas de produção de narrativas e de discurso procedural.

3.2 Tarefas de elicitação de fala usadas no corpus 3D

Para o corpus 3D, obtivemos as amostras de discurso para análise através de três tipos de tarefas de elicitação de fala: narrativas induzidas por imagens, histórias pessoais e instruções baseadas em imagens (discurso procedural). Cada tarefa continha três opções de estímulos. Em tarefas de produção de narrativas obtidas através da descrição de imagens organizadas em sequências, usamos um dos três quadrinhos de Herluf Bidstrup (“Superman”, “Discovery of the World”, “Wonderful Day”). Para a elicitação das histórias pessoais, usamos uma das três perguntas sobre as ocasiões notáveis na vida do participante: (1) Por favor, conte-me sobre o melhor e o mais marcante presente que você já ganhou; (2) Por favor, conte-me sobre a melhor ou a mais marcante viagem que você já fez; (3) Por favor, conte-me sobre a melhor ou a mais marcante festa que você já foi. Como estímulos para as instruções baseadas em imagens, usamos os manuais de montagem de móveis da loja IKEA: uma cadeira, uma mesa e um banco. Em cada subseção, os diferentes procedimentos foram utilizados para garantir o equilíbrio e randomização (ver Tabela 1 para detalhes). A ordem de tarefas foi fixa.

Tabela 1
Subcorpora do corpus 3D

	Subcorpora
	Clínicos		Controle
	Neurocirúrgico	Espectro da esquizofrenia	Indivíduos autodeclarados saudáveis, grupo equilibrado por idade	Norma psiquiátrica	Indivíduos controle no estado ativo e no estado de cansaço
N de participantes	74	26	84	22	10
N de sessões	3	1	1	1	2
Distribuição de estímulos	Equilibrados em listas experimentais, ordem aleatória	Duas tarefas de descrição de imagens (Sportsman e Adventure)	Equilibrados em listas experimentais, ordem aleatória	Duas tarefas de descrição de imagens (Sportsman e Adventure)	Equilibrados em listas experimentais, ordem pseudoaleatória
Idade, anos	M = 49,7, SD = 14,6	M = 28,8, SD = 4,3	18-29 anos (M = 21,2, SD = 2,6); 30-49 anos (M = 38,1, SD = 6,6); 50-64 anos (M = 57, SD = 3,8); 65+ anos (M = 72, SD = 7,0)	M = 23,9, SD = 4,3	M = 28,80, SD = 2,86
Diagnósticos	Tumores cerebrais	Esquizofrenia, transtorno esquizoafetivo	Não há	Não há	Não há
Metadados	MRI (ressonância magnética), RAT (Russian Aphasia Test) CETI (Communicative Effectiveness Index)	CID-10 (Classificação Internacional de Doenças), PANSS (Positive and Negative Symptoms Scale)	-	SCL-90-R (Symptom Checklist-90-Revised), PANSS (Positive and Negative Symptoms Scale)	Teste de autoavaliação diferencial de um dos estados funcionais

4 Subcorpora

4.1 Visão geral

O corpus 3D integra duas coleções: de adultos com diagnósticos neurológicos e psiquiátricos e de adultos neurotípicos. O banco de dados consiste em amostras de fala de dois grupos clínicos: (1) pacientes com tumores cerebrais (N = 45); (2) pessoas com transtornos do espectro da esquizofrenia (N = 26); e três grupos controle: (3) adultos saudáveis autodeclarados, intervalo de idade 18-80 anos (N = 84); (4) adultos jovens sem transtornos mentais diagnosticados por psiquiatra (N = 22); (5) adultos jovens autorreferidos neurologicamente saudáveis foram gravados em dois momentos de tempo: no estado ativo e no estado de cansaço (N = 10). A coleta de dados para o grupo (3) do corpus está concluída e, para os grupos (1), (2), (4) e (5), está em andamento. O resumo para todos os grupos é apresentado na Tabela 1¹.

4.2 Subcorpus neurocirúrgico

4.2.1 Participantes

As amostras de discurso de pacientes submetidos a cirurgia para a ressecção de tumor foram coletadas na Universidade de Pesquisa em Medicina Privolzhsky (PIMU), em Nizhny Novgorod, e no Centro Médico e Cirúrgico Nacional de N. I. Pirogov, em Moscou. Os critérios de seleção para o grupo clínico exigiam que os indivíduos tivessem um tumor no hemisfério esquerdo em áreas críticas para a produção da linguagem, conforme avaliado com ressonância magnética.

Até o momento, aplicamos testes em 74 falantes nativos de russo (31 mulheres; a média de idade = 49,7 anos, SD = 14,6 anos; intervalo de idade - 19-72 anos; a média de anos de escolaridade - 14 anos, SD = 2,7 anos). Três pacientes desistiram de realizar as tarefas 1-2 dias antes da cirurgia devido ao déficit grave de fala ou à recusa de participação. Em seis pacientes, dentro de 3-7 dias após a cirurgia, as tarefas e o teste Russian Aphasia Test (RAT) (IVANOVA et al., 2019) não foram aplicados devido aos problemas de organização de testes, razões médicas ou devido à recusa do paciente. Cinco pacientes não realizaram todas as três tarefas no período de 3-7 dias após a cirurgia devido à recusa do paciente, déficit grave de fala ou razões médicas. 28 pacientes não completaram o teste (tarefas de fala e/ou RAT) três meses após a cirurgia por razões médicas ou pela impossibilidade de realizar o teste. Sete pacientes não terminaram o experimento por motivo de falecimento. Outros oito pacientes serão testados três meses após a cirurgia até o final do ano. Um paciente foi excluído da análise posterior devido a erro cometido durante a coleta de dados. Planejamos coletar as amostras de fala e RAT em mais de 60 pacientes em três períodos de tempo. Todos os participantes assinaram o termo de consentimento antes do experimento.

4.2.2 Protocolos de coleta de dados

De acordo com o mecanismo específico de reorganização cerebral, as amostras de fala encadeada foram coletadas em três períodos de tempo: 1-2 dias antes da cirurgia, 3-7 dias após a cirurgia e 3 meses após a cirurgia. Todos os participantes completaram três tarefas em cada período de tempo e todos os participantes completaram diferentes versões de uma tarefa em cada um dos períodos de tempo. A distribuição das versões foi equilibrada entre as tarefas de coleta de dados (para as informações detalhadas, consulte OSF²). Os estímulos foram apresentados no tablet com a tela de 10,4 polegadas. Todos os pacientes foram testados em um local silencioso.

Em cada período da coleta de dados, os pacientes completaram o teste Russian Aphasia Test (RAT) (IVANOVA et al., 2019), um teste completo padronizado para a avaliação da produção e compreensão linguística em diferentes níveis de linguagem e o teste Token Test (de RENZI; VIGNOLO, 1962), uma ferramenta padronizada para a avaliação rápida da compreensão da linguagem em afasia. Antes da cirurgia e três meses após a cirurgia, os familiares dos pacientes preencheram o questionário do índice de eficácia comunicativa (Communicative Effectiveness Index, CETI) (LOMAS et al., 1989).

4. 3 Subcorpus de transtornos do espectro da esquizofrenia

4.3.1 Participantes

26 pacientes do Centro de Pesquisa em Saúde Mental em Moscou, Rússia, participaram do experimento (21 mulheres; a média de idade = 28,8 anos, SD = 4,3 anos; intervalo de idade de 18-42 anos; a média de anos de escolaridade = 13,6 anos, SD = 2,3 anos). Todos os pacientes foram admitidos na clínica com psicose aguda do espectro da esquizofrenia (diagnósticos CID-10: esquizofrenia F20 ou transtorno esquizoafetivo F25) e não tinham histórico de distúrbios neurológicos ou abuso de substâncias. Todos os participantes assinaram o termo de consentimento. A pesquisa foi aprovada pelo Comitê de Ética do Centro de Pesquisa em Saúde Mental.

4.3.2 Protocolos de coleta de dados

As amostras de discurso foram coletadas em períodos quando os pacientes estavam em remissão parcial, avaliados com as notas 3 (minimamente melhorado) ou 2 (muito melhorado) na escala Clinical Global Impression Scale (HARO et al., 2003). Cada participante completou duas versões da tarefa de narrativas induzidas por imagens e uma versão de cada uma das outras duas tarefas. As versões foram distribuídas em listas experimentais (para as informações detalhadas, consulte OSF³). Os estímulos foram apresentados na folha de papel em ordem fixa.

Além do diagnóstico clínico padrão, todos os pacientes foram avaliados com a escala padrão de sintomas psiquiátricos positivos e negativos (Positive and Negative Symptoms Scale, PANSS) (KAY; FISZBEIN; OPLER, 1987), que estima sintomas de esquizofrenia positivos, negativos e gerais, bem como a gravidade geral.

4.4 Subcorpus controle equilibrado por idade formado por sujeitos autodeclarados saudáveis

4.4.1 Participantes

As amostras de discurso do grupo controle foram coletadas em 84 falantes de russo como L1 sem distúrbios neurológicos ou psiquiátricos. Os participantes se distribuíram em quatro faixas etárias: 18-29 anos (N = 21; 16 mulheres; a média de idade = 21,2 anos, SD = 2,6 anos; a média de anos de escolaridade = 14 anos, SD = 2,0 anos), 30-49 anos (N = 23; 15 mulheres; a média de idade = 38,1 anos, SD = 6,6; a média de anos de escolaridade = 16,5 anos, SD = 2,9 anos), 50-64 anos (N = 20; 16 mulheres; a média de idade = 57 anos, SD = 3,8 anos; a média de anos de escolaridade = 16,4 anos, SD = 2,1 anos) e 65+ anos (N = 20; 15 mulheres; a média de idade = 72 anos, SD = 7,0 anos; a média de anos de escolaridade = 16 anos, SD = 3,1 anos). Todos os participantes assinaram o termo de consentimento antes do experimento. A pesquisa foi aprovada pelo Comitê de Pesquisas Interuniversitárias e Avaliação Ética em Pesquisas Empíricas (Committee on Interuniversity Surveys and Ethical Assessment of Empirical Research) da Escola Superior de Economia (High Economics School, HSE), Rússia.

4.4.2 Protocolos de coleta de dados

As amostras de discurso padrão para as faixas etárias 18-29, 30-49 e 50-64 anos foram coletadas online na plataforma Finding Five (FINDINGFIVE, 2019). As amostras de discurso padrão na faixa etária 65+ anos foram coletadas com os estímulos apresentados na folha de papel ou na tela de um laptop ou tablet de 10,4 polegadas em um local silencioso. Cada participante completou uma versão de cada tarefa. A distribuição das versões de tarefas foi equilibrada (para as informações detalhadas, consulte OSF⁴).

4.5 Subcorpus controle formado por sujeitos avaliados como saudáveis por psiquiatra

4.5.1 Participantes

48 sujeitos sem histórico de distúrbios psiquiátricos ou neurológicos e sem histórico de abuso de álcool ou de substâncias participaram do estudo. Após preencher os questionários e passar por um exame psiquiátrico, 22 pessoas participaram do estudo (19 mulheres, a média de idade = 23,9 anos, SD = 4,3 anos; intervalo de idade - 20-36 anos; a média de anos de escolaridade = 15,7 anos, SD = 1,7 anos). Todos os participantes assinaram o termo de consentimento. A pesquisa foi aprovada pelo Comitê de Ética do Centro de Pesquisa em Saúde Mental, Rússia.

4.5.2 Protocolos de coleta de dados

Todos os participantes completaram a versão online do Symptom Checklist-90-Revised (SCL-90-R) (DEROGATIS; SAVITZ, 1999), uma lista dos sintomas psiquiátricos mais proeminentes, comumente usados para os fins de triagem. SCL-90-R avalia nove dimensões de sintomas, tais como somatização, sintomas obsessivos-compulsivos, sensibilidade interpessoal, depressão, ansiedade, hostilidade, ansiedade fóbica, ideação paranoica e psicoticismo. Para selecionar os participantes com menor chance de doença psiquiátrica não diagnosticada, definimos o limiar do índice geral de sintomas (General Symptom Index, GSI) = 0,55, com base no limiar previamente estabelecido para os estudantes russos de 17 a 20 anos sem nenhum distúrbio psiquiátrico diagnosticado (KIOSEVA, 2016). Após isso, 27 participantes foram convidados para uma entrevista psiquiátrica cujo objetivo era eliminar os participantes com os traços esquizotípicos; 22 sujeitos foram qualificados como grupo controle da norma psiquiátrica para a pesquisa atual.

Todas as amostras de fala foram coletadas online via Skype. Além disso, todos os participantes foram avaliados com a escala psiquiátrica PANSS para a posterior comparação com os pacientes. Cada participante completou duas versões da tarefa de indução de narrativa baseada em imagens e uma versão de cada uma das outras duas tarefas. As versões foram distribuídas em listas experimentais (para as informações detalhadas, consulte OSF⁵). Os estímulos foram apresentados na folha de papel em ordem fixa.

4.6 Subcorpus controle formado por sujeitos saudáveis no estado ativo e no estado de cansaço

4.6.1 Participantes

Dez sujeitos sem histórico de transtornos psiquiátricos ou neurológicos, abuso de álcool ou substâncias participaram deste estudo (8 mulheres, a média de idade = 28,8 anos, SD = 2,86 anos; intervalo de idade = 23-33 anos; a média de anos de escolaridade = 16,9 anos; SD = 1,91 anos). Todos os participantes assinaram o termo de consentimento.

4.6.2 Protocolos de coleta de dados

As amostras de fala foram coletadas online. Cada sujeito participou de duas sessões de coleta de dados: uma no estado ativo e outra no estado de cansaço. Em cada sessão, os participantes completaram o teste de autoavaliação diferencial do estado funcional (BOSKIN et al., 1973). As versões das tarefas foram distribuídas em listas experimentais (para as informações detalhadas, consulte OSF⁶).

5. Esquema de anotação

A anotação das amostras foi realizada com ELAN (WITTENBURG et al., 2006) em várias camadas.

5.1 Transcrição e segmentação

A camada de transcrição está alinhada com os arquivos de mídia e contém a transcrição ortográfica da fala gravada. A maioria das palavras nesta camada aparece em sua ortografia regular, no entanto, nos casos de erros fonéticos ou pronúncia específica, a transcrição reflete essas divergências da norma linguística. No nível de transcrição, todas as pausas com mais de 70 ms são anotadas, tanto silenciosas quanto preenchidas (por exemplo: ah, um).

A unidade principal para a segmentação da fala é a unidade de fala elementar (elementary discourse unit, EDU), a extensão dela é aproximadamente igual à extensão de uma oração. A unidade EDU contém um predicado, ou um predicado omitido que pode ser semanticamente recuperado; no caso de repetição do predicado resultante de dificuldades de encontrar palavras, todos os lexemas repetidos são incluídos no mesmo EDU (para os exemplos, veja BERGELSON; KHUDYAKOVA, 2020). Os enunciados incluem a oração principal com todas as suas orações subordinadas; a proporção de orações e enunciados pode ser interpretada como uma medida de complexidade sintática (MARINI, 2012).

5.2 Anotação microlinguística

A transcrição lexical é uma camada técnica e contém as mesmas informações que a camada de transcrição segmentada em palavras e não-palavras.

As camadas de lemas e de classes gramaticais (part-of-speech, POS) contêm formas básicas e rótulos de classes gramaticais. O esquema de marcação das classes gramaticais e a lematização são baseados no manual do corpus nacional de russo, Russian National Corpus (http://www.ruscorpora.ru/en/corpora-morph.html).

Erros gramaticais, semânticos e fonéticos são anotados na camada de erros.

A camada de não-palavras contém anotações de pausas silenciosas, pausas preenchidas, falsos começos, repetições, palavras semanticamente vazias e expressões automáticas. As pausas silenciosas são segmentos de fala silenciosos com a duração maior de 70 ms, as pausas preenchidas são segmentos com a duração maior de 70 ms preenchidos com um som que não seja uma palavra (por exemplo, ah ou um) que também não apresenta o início de uma nova palavra. Os falsos começos são segmentos de palavras não finalizados (geralmente uma sílaba-longa), veja (1), onde o falso começo é marcado por =. As repetições incluem palavras e frases repetidas sem alteração (cf. MACWHINNEY, 2010, p.77). Na camada de não-palavras, as expressões são marcadas como repetições a partir da segunda vez a serem usadas, ver (1), onde as repetições são marcadas em itálico.

(1) it was it was it was a bi= big dog

5.3 Anotação de componentes no nível macro

Cada elemento EDU é anotado com cinco componentes do nível macro. Os elementos EDU principais descrevem os eventos da história e as ações das instruções. Os elementos EDU do segundo plano contêm as informações gerais sobre os personagens da história, o cenário onde a história se passa ou, no caso das tarefas de instrução, a descrição dos elementos e espaço. Os elementos EDU de comentários contêm as opiniões e ideias do falante em relação aos eventos, personagens e detalhes da história. Ao contrário dos comentários, os metacomentários contêm a informação sobre as atitudes e os pensamentos do falante em relação ao processo de contar a história ou dar a instrução, tais como os problemas de busca de palavras, por exemplo. Os elementos EDU reguladores organizam o fluxo da fala e não têm qualquer conteúdo informativo.

Considerações finais

A estrutura e anotação do corpus 3D permitem o estudo de várias características da fala em vários níveis linguísticos, diversos gêneros discursivos e diferentes grupos de sujeitos.

As anotações manuais permitem extrair as medidas comumente usadas na avaliação da fala: as medidas de fluência (relação de pausa, taxas de elocução e articulação), comprimento médio de elementos EDU e enunciados medidos em palavras e milissegundos, diversidade lexical e o número de erros, falsos começos e repetições. Além disso, a anotação no nível macro permite extrair os dados apenas dos elementos EDU relacionados ao enredo da história e excluir da análise os comentários e reguladores, uma vez que os elementos EDU complementares podem afetar algumas das medidas, como a diversidade lexical (KINTZ; FERGADIOTIS; WRIGHT, 2016).

O subcorpus de neurocirurgia inclui as amostras de fala coletadas em três períodos diferentes, assim como os dados de neuroimagem, o que permite criar os perfis completos de linguagem dos pacientes nos estados pré e pós-operatório e investigar a maneira como o crescimento do tumor cerebral e as lesões que ele provoca nos tratos de substância branca afetam a linguagem. Além disso, devido à disponibilidade de dados obtidos por meio de testes padronizados de avaliação da linguagem no subcorpus de neurocirurgia, podemos analisar como os déficits em vários níveis de linguagem (fonético, lexical e sintático) se manifestam no discurso oral de vários gêneros.

A análise do discurso do corpus 3D não se limita à extração de dados da disponível anotação manual. Por exemplo, estamos atualmente executando uma análise automatizada da coerência global e local em sujeitos com esquizofrenia. Essa análise é baseada nas transcrições dos subcorpora da esquizofrenia e da norma psiquiátrica com a aplicação de modelos word2vec (ver a descrição e avaliação do método em RYAZANSKAYA; KHUDYAKOVA, 2020).

Criar um amplo corpus de amostras de fala obtidas em populações clínicas e grupos de controle saudáveis é um processo demorado e trabalhoso. No entanto, esses recursos fornecem muitas possibilidades para a pesquisa linguística minuciosa, assim como para a análise automatizada, comparação de variados grupos de falantes e para o estudo do substrato neural da fala.

• 1
  As informações detalhadas sobre cada participante, distribuição de estímulos entre as listas e dados adicionais em https://osf.io/2wvdz/?view_only=a38147409b5042bbabf1fc7560b32805. No presente momento, o corpus 3D não está disponível publicamente.
• 2
  https://osf.io/2wvdz/?view_only=a38147409b5042bbabf1fc7560b32805.
• 3
  https://osf.io/2wvdz/?view_only=a38147409b5042bbabf1fc7560b32805.
• 4
  https://osf.io/2wvdz/?view_only=a38147409b5042bbabf1fc7560b32805.
• 5
  https://osf.io/2wvdz/?view_only=a38147409b5042bbabf1fc7560b32805.
• 6
  https://osf.io/2wvdz/?view_only=a38147409b5042bbabf1fc7560b32805.
• Financiamento
  A coleta de dados para o subcorpus neurocirúrgico e o subcorpus da norma autodeclarada equilibrado por idade foi apoiada pela fundação Russian Science Foundation, projeto No. 20-18-00-399. A coleta de dados para os subcorpora da esquizofrenia e da norma psiquiátrica foi apoiada pelo Centro de Linguagem e Cérebro da Escola Superior de Economia (Center for Language and Brain NRU Higher School of Economics), Bolsa do Governo da Federação Russa, Ag. No. 14.641.31.0004.

• Pareceres

  Tendo em vista o compromisso assumido pela Bakhtinina. Revista de Estudos do Discurso com a Ciência Aberta, a revista publica somente os pareceres autorizados por todas as partes envolvidas.

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Disponibilidade de dados de pesquisa e outros materiais

Os dados não podem ser disponibilizados publicamente. Os dados coletados incluem amostras de fala de pessoas com diversas deficiências. Tais gravações não devem ser disponibilizadas ao público. Colocamos as informações disponíveis na plataforma OSF e disponibilizamos o link no artigo.

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  25 Nov 2022
• Data do Fascículo
  Jan-Mar 2023

Histórico

• Recebido
  07 Out 2021
• Aceito
  22 Ago 2022