Наш веб-сайт використовує файли cookie, щоб забезпечити ваш досвід перегляду та відповідну інформацію. Перш ніж продовжувати користуватися нашим веб-сайтом, ви погоджуєтеся та приймаєте нашу політику використання файлів cookie та конфіденційність. cookie та конфіденційність

Дослідники виявили приховану перевагу безпеки в людській мові — ScienceDaily

ua.news

Дослідники виявили приховану перевагу безпеки в людській мові — ScienceDaily

Дослідники Університету Вермонту виявили, що в повсякденному мовленні слова, пов’язані з безпекою, вживають значно частіше, ніж слова, пов’язані з небезпекою. Команда також запропонувала новий математичний підхід до аналізу значення мови — усіометрику, повідомляє ScienceDaily.

Результати дослідження опублікували в журналі Science Advances. Науковці проаналізували мільярди випадків уживання понад 20 тисяч слів у книжках, новинах, соціальних мережах і розмовному мовленні.

Тривалий час у психології, лінгвістиці та системах аналізу тексту використовували модель VAD, яка описує значення слів через валентність — позитивне або негативне забарвлення, збудження та домінування. Автори роботи дійшли висновку, що ці три параметри не є незалежними один від одного.

Натомість дослідники пропонують описувати значення за трьома вимірами: сила — від слабкості до могутності, небезпека — від безпеки до загрози, а також структура — від порядку до хаосу. За їхніми даними, нова модель пояснила понад 90% варіації виміряних значень слів, тоді як VAD-модель — приблизно 72%.

Більше актуальних новин читайте у Telegram-каналі UA.News.

Під час аналізу фактичної частоти слів команда виявила, що в книжках, медіа, соцмережах і усному мовленні слова, пов’язані з безпекою, трапляються значно частіше за слова, пов’язані з небезпекою.

Це може по-новому пояснити принцип Поліанни — зафіксовану тенденцію мови частіше використовувати позитивні, а не негативні слова. На думку авторів, схильність до позитивності значною мірою є проявом глибшої мовної переваги безпеки.

Для дослідження команда створила інструмент усіометр, який оцінює усереднене базове значення великих масивів тексту. Він може простежувати зміни таких значень протягом художнього твору або в різних типах медіаматеріалів.

Автори вважають, що новий підхід може бути корисним для систем штучного інтелекту, які аналізують тональність текстів, оцінюють ризики, довіру та процеси ухвалення рішень. Водночас дослідники наголошують: результати узгоджуються з можливим впливом потреби у виживанні на організацію мови, але не доводять, що саме еволюційний тиск спричинив виявлену перевагу безпеки.

  • Останні
Більше новин

Новини по днях

Сьогодні,
24 жовтня 2026

Новини на тему

Більше новин