El trastorno del espectro autista (TEA) suele ir acompañado de diferencias en la prosodia del habla. La prosodia del habla describe aspectos del habla, como el ritmo y la entonación, que nos ayudan a expresar emociones y transmitir significado con nuestras palabras. La prosodia del habla atípica puede interferir con la comunicación y las habilidades sociales de una persona, por ejemplo, haciendo que una persona malinterprete a los demás o que sea malinterpretada.
En esta investigación, el equipo estudió las características prosódicas asociadas con el autismo en dos idiomas tipológicamente distintos, y buscaron entender qué aspectos de la prosodia del habla se asocian de manera confiable con el autismo en todos los idiomas y cuáles no (Lau et al., 2022).
Qué metodología usaron
Los participantes del estudio eran hablantes nativos de inglés de los Estados Unidos y hablantes de cantonés de Hong Kong. Entre el grupo de inglés, 55 de los participantes eran autistas y 39 eran neurotípicos. Entre el grupo cantonés, 28 participantes eran autistas y 24 eran neurotípicos.
Se pidió a todos los participantes que narraran la historia de un libro ilustrado sin palabras. Su discurso fue grabado, transcrito y luego dividido en declaraciones individuales para un examen más detallado.
Los investigadores utilizaron un programa informático para extraer el ritmo y la entonación del habla de las muestras narrativas. El ritmo se refiere a las variaciones en el tiempo y el volumen del habla, mientras que la entonación se refiere a las variaciones en el tono de la voz. Luego, los investigadores utilizaron el aprendizaje automático, una técnica que utiliza sistemas informáticos para analizar e interpretar datos, para tratar de clasificar a los participantes con autismo frente a los participantes con un desarrollo típico.
Qué encontraron
El equipo encontró que el ritmo del habla podía clasificar de forma fiable a los participantes autistas frente a los participantes neurotípicos entre las muestras de inglés y cantonés. Sin embargo, la entonación del habla solo pudo clasificar a los participantes autistas frente a los participantes neurotípicos en la muestra inglesa. Además, cuando los investigadores analizaron un conjunto de datos combinados de hablantes de inglés y cantonés, solo el ritmo del habla clasificó de manera confiable a los individuos autistas de los participantes neurotípicos.
Estos resultados indican que habían características del ritmo del habla que ofrecían suficiente información para que el algoritmo de aprendizaje automático distinguiera entre un hablante autista y un hablante neurotípico. Los autores dijeron que esto coincide con investigaciones anteriores que sugieren que las personas autistas demuestran diferencias confiables en los patrones de estrés, la velocidad del habla y el volumen del habla. Además, los hallazgos sugieren que estas diferencias son consistentes en dos idiomas distintos.
La identificación de características comunes puede brindarnos un camino para examinar las bases biológicas profundas del autismo que influyen fuertemente en el lenguaje y el comportamiento de manera homogénea en el autismo en todas las culturas, dijeron los autores. Por otro lado, las diferentes características transculturales o translingüísticas pueden reflejar atributos del autismo que se pueden cambiar más fácilmente con la experiencia, lo que podría reflejar potencialmente objetivos para la intervención clínica.
En particular, la entonación solo predijo un diagnóstico de autismo entre la muestra que hablaba inglés, pero no entre la muestra que hablaba cantonés. Los autores del estudio dicen que esto podría deberse a que el cantonés es un idioma tonal, lo que significa que el tono puede usarse para cambiar el significado de las palabras. “Es posible que el uso prolífico del tono lingüístico en los idiomas tonales proporcione un efecto compensatorio que mejore las diferencias de entonación en los TEA”, escribieron los autores. Si bien se necesita más investigación en esta área, esto puede sugerir que las personas autistas que hablan idiomas no tonales pueden beneficiarse de las intervenciones del habla que se centran en el tono y la entonación.
Referencia bibliográfica: Lau, J. C. Y., Patel, S., Kang, X., Nayar, K., Martin, G. E., Choy, J., Wong, P. C. M., & Losh, M. (2022). Cross-linguistic patterns of speech prosodic differences in autism: A machine learning study. PloS One, 17(6), e0269637. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0269637
Fuente: Psypost
