不同的語(yǔ)言，相同的信息：17種語(yǔ)言研究揭示如何以相似的速度交流
大數(shù)據(jù)文摘出品
編譯：李世林、劉俊寰
如果準(zhǔn)備去另一個(gè)國(guó)家旅行，最令人頭大的肯定是語(yǔ)言不通的問(wèn)題，有時(shí)甚至還會(huì)抱怨語(yǔ)言的分類過(guò)于細(xì)化。
但是，里昂大學(xué)研究人員的一項(xiàng)新研究表明，語(yǔ)言之間的差異可能比想象的要小。
“語(yǔ)言在音節(jié)所包含的信息以及說(shuō)話的速度方面差異很大。但有趣的是，這兩種語(yǔ)言是相互平衡的，因此信息密集的語(yǔ)言說(shuō)得慢，而信息較少的語(yǔ)言說(shuō)得快。這意味著不同語(yǔ)言之間有一個(gè)非常相似的穩(wěn)定的信息率。”該研究的共同作者，來(lái)自里昂大學(xué)的語(yǔ)言動(dòng)力學(xué)實(shí)驗(yàn)室研究員Dediu說(shuō)道。
通用常數(shù)的探尋
在試圖為語(yǔ)言找到一個(gè)“通用”常數(shù)的過(guò)程中，Dediu的團(tuán)隊(duì)面臨著相當(dāng)大的挑戰(zhàn)。世界上有超過(guò)7000種不同的語(yǔ)言，它們之間的聯(lián)系非常少。這甚至擴(kuò)展到信息如何用文字編碼的基本度量。
例如，不同語(yǔ)言中每個(gè)單詞的音節(jié)數(shù)量差別很大，這意味著香農(nóng)信息率也不同。然而，Dediu和他的團(tuán)隊(duì)很有遠(yuǎn)見(jiàn)，不僅考慮了單詞，也考慮了單詞的使用頻率。
Dediu和他的同事使用了來(lái)自歐洲和亞洲17種不同語(yǔ)言的170名成年人的錄音。每位演講者的任務(wù)是閱讀一組15個(gè)大段的文本，大約由24萬(wàn)個(gè)音節(jié)組成。
一秒鐘有幾個(gè)音節(jié)?
研究人員選擇音節(jié)作為他們唯一的信息單位，這是基于在另外兩種選擇上采用的：
- 音素：幫助我們區(qū)分單個(gè)單詞的聲音單位，被排除在外，因?yàn)榈碌蠚W的團(tuán)隊(duì)意識(shí)到，它們?cè)谥v話中很容易被省略
- 詞匯：被認(rèn)為是過(guò)于語(yǔ)言特異性，不便于比較
有了數(shù)據(jù)集和度量標(biāo)準(zhǔn)之后，科學(xué)家們檢驗(yàn)了他們的結(jié)果，由此揭示了世界語(yǔ)言之間的一些有趣的差異：
- 英語(yǔ)中有近7000個(gè)音節(jié)，而日語(yǔ)只有幾百個(gè)
- 語(yǔ)速?gòu)?.3個(gè)音節(jié)到每秒9.1個(gè)音節(jié)不等
- 元音和諧(一種引人入勝的語(yǔ)言創(chuàng)新，要求后綴與所連接的單詞保持“和諧”)出現(xiàn)在四種語(yǔ)言中
簡(jiǎn)而言之，這些語(yǔ)言聽(tīng)起來(lái)完全不同。
盡管如此，Dediu的團(tuán)隊(duì)注意到，考慮到書面文本的語(yǔ)速和信息密度，所有記錄的語(yǔ)言信息率基本一致;信息豐富的文本閱讀速度較慢，而信息較少的語(yǔ)言閱讀速度更快。
語(yǔ)言就像姜餅人和馴鹿：這兩個(gè)B/W版本使用不同的分辨率和灰度級(jí)別，但編碼的信息相同，就像語(yǔ)言交換不同的策略，但同樣有效。資料來(lái)源：丹·德迪歐，里昂第二大學(xué)。
研究人員確定了一個(gè)數(shù)字——39.15位/秒，作為17種語(yǔ)言的平均信息率，這就又引出一些有趣的發(fā)現(xiàn)，例如，女性演講者的演講和信息率較低。
研究小組發(fā)現(xiàn)，書面文本的差異對(duì)信息率幾乎沒(méi)有影響，這表明研究結(jié)果可以推廣到本文基于文本的研究之外。語(yǔ)音速率和音節(jié)數(shù)的變化明顯大于信息速率，信息速率是有效的跨語(yǔ)言連接手段。
這對(duì)我們的大腦意味著什么?
研究人員認(rèn)為，這一發(fā)現(xiàn)意味著信息率必須穩(wěn)定在一個(gè)較緊的平均值附近，因?yàn)檫^(guò)高的信息率會(huì)阻礙大腦處理數(shù)據(jù)和清晰表達(dá)語(yǔ)言的能力;另一方面，低信息率要求大腦在提取意思之前記住太多的單詞。
這突出了語(yǔ)言的雙重角色, Dediu總結(jié)道:“就如同硬幣的兩面性，談及語(yǔ)言也有兩面性，一個(gè)是文化上，一個(gè)是生物性的，當(dāng)說(shuō)一門語(yǔ)言的信息變得更加密集，說(shuō)話者也會(huì)開(kāi)始放慢語(yǔ)速。”
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【本文是51CTO專欄機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)文摘的原創(chuàng)譯文，微信公眾號(hào)“大數(shù)據(jù)文摘（ id: BigDataDigest）”】
