Los investigadores publican un nuevo conjunto de datos sobre los autistas mínimamente verbales


Tipificación de sonidos: Las vocalizaciones asociadas a la frustración son sistemáticamente más largas que las asociadas a las peticiones, que muestran una mayor estructura lingüística./ Cortesía de Victor / Adobe Stock



POR SHELBY GREBBIN

Fuente: Spectrum | 18/05/2022

Fotografía: Autism Spectrum



Un nuevo hallazgo apoya la idea de que la diversidad de sonidos se amplía con el desarrollo de las palabras


Entre los autistas mínimamente verbales, los que tienen más vocabulario utilizan sonidos que suelen aparecer más tarde en el desarrollo, como la "l", según un análisis no publicado. El hallazgo apoya la idea de que la diversidad de sonidos se amplía con el desarrollo de las palabras.


El trabajo se basa en los datos del primer repositorio de tales sonidos, que incluye 7.077 vocalizaciones de ocho autistas mínimamente verbales, recogidas longitudinalmente durante 4 a 64 semanas.


Los investigadores presentaron los resultados en la reunión anual de la 2022 International Society for Autism Research la semana pasada. (Los enlaces a los resúmenes pueden funcionar sólo para los asistentes a la conferencia registrados).


Las consonantes de desarrollo temprano, como la 'm' y la 'h', están bien representadas en las muestras del nuevo depósito, mientras que otros sonidos tempranos comunes, como la 'b', la 'p' y la 'n', no lo están.


"Tenemos muchas más muestras que analizar, pero podría haber cambios fundamentales en el desarrollo que se están produciendo en este grupo y que son diferentes del desarrollo típico", afirma la investigadora del estudio Kristina Johnson, afiliada al grupo de investigación de Informática Afectiva del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en Cambridge.


Las vocalizaciones y las vocales asociadas a las expresiones de frustración son sistemáticamente más largas que las asociadas a una petición, lo que sugiere que hay diferencias cuantificables entre los tipos de vocalización. Las vocalizaciones de petición, como pedir una tableta o comida, también parecen mostrar una mayor estructura lingüística.


"[Los individuos mínimamente verbales] se comunican a través de muchos medios diferentes, incluyendo gestos, lenguaje de signos, comunicación aumentativa, tarjetas con imágenes y muchos otros métodos", dice Johnson. "Sin embargo, las vocalizaciones no verbales como 'mmm', 'uh' o '¡ah! ah! ah!' son uno de los métodos de comunicación más orgánicos y universales".


Las personas con pocas o ninguna palabra hablada producen una serie de fonemas, o unidades de sonido, que pueden servir como marcadores del desarrollo o como objetivos de intervención, dicen los investigadores. Aunque existen múltiples definiciones de mínimo verbal, el laboratorio de Johnson utiliza este término para describir a las personas que hablan menos de 20 palabras.


"Nuestro objetivo es desarrollar estos repertorios de consonantes eventualmente para estos individuos", dice Johnson. "Y creo que el lenguaje es una métrica tan increíble para esta población porque el desarrollo del lenguaje de las personas con desarrollo típico está muy bien estudiado".


En 2020, Johnson y Jaya Narain, que en ese momento era asistente de investigación de posgrado en el MIT, crearon Commalla, un sistema para recoger, etiquetar, clasificar y traducir las vocalizaciones no verbales de las personas mínimamente verbales.


El sistema capta las vocalizaciones en casa a través de un micrófono de solapa y pide a los cuidadores que las clasifiquen en tiempo real como "encantado", "desregulado", "frustrado", "social", "petición" o "autoconversación", así como etiquetas personalizadas.


"Esto es realmente emocionante porque el discurso utilizado en estos análisis no fue provocado ni se basó en la imitación como las evaluaciones motoras tradicionales, sino que se recogió de la comunicación natural", dice la investigadora del estudio Amanda O'Brien, estudiante de posgrado en la Universidad de Harvard.


"Uno de los mayores retos a la hora de comprender las posibles diferencias motrices en las personas con limitaciones en el habla expresiva es que, históricamente, la única forma fiable de cuantificar estas diferencias era a través de estas evaluaciones basadas en la repetición o la imitación, que pueden ser difíciles de completar para esta población", afirma O'Brien.


En otro estudio piloto -presentado en INSAR por Thomas Quatieri, del MIT- se utilizó el conjunto de datos de Commalla para analizar las expresiones de desregulación, petición y deleite de un autista mínimamente verbal de 19 años.


El equipo pretende, en última instancia, entrenar modelos de aprendizaje automático para reconocer las vocalizaciones de forma automática, lo que Johnson demostró utilizando un fragmento de audio de su hijo, que es mínimamente verbal y autista.


"Básicamente, lo que ocurre es que durante el entrenamiento del modelo, éste busca patrones en las características extraídas que sean consistentes con las etiquetas dadas", dice Narain. "Y luego evaluamos el modelo probando lo bien que puede clasificar los datos que no vio durante esa etapa de entrenamiento".


Con más datos, los investigadores dicen que quieren ver si las personas mínimamente verbales comparten rasgos comunes de desarrollo.


"Creo que podríamos empezar a encontrar puntos en común en tan sólo 100 individuos", dice Johnson.


Lea más informes de la reunión anual de 2022 de la Sociedad Internacional para la Investigación del Autismo.


Cite este artículo: https://doi.org/10.53053/MZZI5528


https://www.spectrumnews.org/news/researchers-publish-new-dataset-on-minimally-verbal-autistic-people/


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