La positividad de las lenguas

José Antonio Jódar Sánchez
San José State University, California, Estados Unidos de América

(cc) jvoves.

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Como seres humanos, todos experimentamos sentimientos placenteros, pero también desgradables, que quedan reflejados en la lengua. Investigaciones recientes confirman que el lenguaje es naturalmente más positivo que negativo. De diez lenguas evaluadas en Dodds y col. (2015), el español es la más positiva, seguido del portugués y el inglés, de acuerdo con las evaluaciones sobre el grado de positividad de palabras en esas lenguas. También obras literarias pueden ser evaluadas de forma similar por el llamado “hedonímetro”. Todo ello apunta a que este positivismo natural en las lenguas se podría explicar a partir de nuestro desarrollo social actual.

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Un reciente estudio llevado a cabo por investigadores de la Universidad de Vermont en Burlington (Dodds y col., 2015) ha revelado que el vocabulario de las lenguas contiene más palabras positivas que negativas. Todas las lenguas evaluadas tienen una tendencia natural a transmitir emociones y matices positivos, más que negativos, a través de las palabras, como ya habían propuesto Boucher y Osgood (1969) con su polémica “Hipótesis Pollyanna”. Además, las lenguas varían en el grado de positividad de su vocabulario. El español es la lengua más positiva de entre las diez analizadas. Le siguen el portugués y el inglés, mientras que el chino, el ruso y el coreano son clasificadas como lenguas menos positivas. Pero ¿en qué se han basado Dodds y su equipo para calificar unas lenguas como más positivas que otras?

El estudio consiste en la comparación del nivel de positividad expresado por palabras en esas lenguas. El primer paso en la elaboración del proyecto fue la recopilación de 24 corpus de las diez lenguas, incluyendo libros, noticias, blogs, tweets, y letras de canciones. Tomando esas bases de datos como punto de partida, los autores seleccionaron 10,000 palabras de cada lengua y recogieron unos 5 millones de evaluaciones en una escala del 1 al 9, de más triste a más feliz, hechas por usuarios de Internet. El segundo paso fue crear, a partir de estas evaluaciones, herramientas que midieran el contenido emocional de un texto en función de las palabras que usa. Finalmente, se aplicaron estas herramientas a los corpus de cada lengua. Además, Dodds y su equipo analizaron también el nivel de felicidad o tristeza de 20 libros de la literatura clásica.

El análisis de clásicos de la literatura universal apoya la validez de esta medida. Don Quijote de la Mancha, por ejemplo, mantiene sus índices de positividad relativamente estables durante la novela, mientras que otras, como el Ulises de Joyce, son mucho más tristes al principio, y progresivamente presentan un vocabulario más positivo. Otras obras no modifican su grado de positividad tan progresivamente, sino que el vocabulario usado por el autor en pasajes muy concretos marca un cambio súbito a un tono sombrío. Anna Karenina de Tolstoi, siguiendo esta última tendencia, es estable, aunque presenta un marcado y puntual incremento de tristeza en el tono narrativo cuando la protagonista sufre un difícil embarazo de su amante Vronski, su marido ignora su petición de divorcio y, a consecuencia de ello, sufre un ataque de nervios severo. Aunque la herramienta virtual no ayuda a identificar a los usuarios de qué episodio de la novela se trata, no es complicado adivinarlo. Todas ellas son clásicos conocidos para el gran público, entre ellas Moby Dick, Crimen y Castigo, El Conde de Montecristo, Orgullo y Prejuicio, Cumbres Borrascosas y Oliver Twist. En nuestra opinión, los gráficos que se muestran de cada una de ellas podrían indicar si los cambios en los acontecimientos en el relato ocurren de manera más gradual o brusca, y por tanto, caracterizarlas como novelas de tempo lento o allegro.

Además del “hedonímetro” (disponible en: http://hedonometer.org) diseñado y utilizado por los autores del estudio, ya existen herramientas parecidas para medir el nivel de positividad de un texto (véase “Semantria”, disponible en: https://semantria.com/demo, o también “”We feel fine” en http://www.wefeelfine.org para un análisis automático de miles de blogs). Curiosamente, las mediciones proporcionadas por el hedonímetro respecto a posts en Twitter en otro estudio de los autores (Mitchell y col., 2013) coinciden, en gran medida, con las predicciones de bienestar social estadounidense de la compañía Gallup. Ello da fe de la relación que tienen la positividad expresada por el lenguaje con el desarrollo de una sociedad. Los autores afirman que la tendencia natural del lenguaje a ser positivo y de la comunicación a evocar sentimientos de felicidad se puede explicar, en parte, por la evolución social del hombre, el aumento de los derechos cívicos y el declive de la violencia.

Aunque esta relación parece intuitivamente bien fundamentada, ¿tiene el estudio de Dodds y col. (2015) base científica suficiente para hacer tales afirmaciones? Algunos problemas metodológicos incluyen que las evaluaciones de las palabras pueden verse afectadas por el llamado “sesgo de aquiescencia”, la tendencia natural a estar de acuerdo con las afirmaciones presentadas. Además de estos problemas, es lógico preguntarse: ¿se puede realmente medir el nivel de felicidad a través de la presencia de determinadas palabras? Este tipo de análisis no tiene en cuenta el contexto en absoluto: la palabra “feliz” en “él no es feliz” sería analizada como positiva, aunque no sea éste el caso. Sin embargo, es posible que el uso de corpus de oraciones suficientemente amplios sea capaz de limitar el impacto de este problema. Finalmente, quedan pendientes cuestiones aún más amplias y complejas como, por ejemplo, ¿se puede afirmar a partir de estos índices que los países donde se habla español están más desarrollados socialmente que aquellos donde se habla ruso, chino o coreano? En resumen, el estudio de Dodd y col. (2015) abre muchos interrogantes interesantes para la investigación futura.

Referencias

Boucher, J. y Osgood, C. E. (1969). The Pollyanna Hypothesis. Journal of Verbal Learning and Verbal Behaviour, 8, 1-8.

Dodds, P. S., Clark, E. M., Desu, S., Frank, M. R., Reagan, A. J., Williams, J. R., Mitchell, L., Harris, K. D., Kloumann, I. M., Bagrow, J. P., Megerdoomian, K., McMahon, M. T., Tivnan, B. F. y Danforth, C. M. (2015). Human language reveals a universal positivity bias. Proceedings of the National Academy of Sciences, DOI: 10.1073/pnas.1411678112.

Mitchell, L., Frank, M. R., Harris, K. D., Dodds, P. S., y Danforth, C. M. (2013). The geography of happiness: Connecting Twitter sentiment and expression, demographics, and objective characteristics of place. PloS one, 8(5), e64417.

Manuscrito recibido el 11 de febrero de 2015.
Aceptado el 24 de febrero de 2015.

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