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Calculando la lengua de Babel

Diversos grupos de investigación estudian con el método científico qué hace a las lenguas más asimilables o cómo han evolucionado en el tiempo.

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La torre de Babel de Pieter Bruegel el viejo.

Para un extraterrestre el lenguaje humano no tendría mucho sentido. Para empezar hay miles de lenguas, muchas de las cuales no suenan como las otras y cada lengua tiene miles de palabras que aparecen sin ton ni son. Mediante la creación de “lenguas alienígenas” y enseñándolas a voluntarios, los investigadores están tratando de entender mejor qué hace a las lenguas más asimilables y cómo las lenguas han evolucionado.
Las palabras no necesariamente suenan o se parecen al objeto que designan. Así por ejemplo, la palabra “microorganismo” es larga, a pesar que las criaturas en sí mismas son muy pequeñas, mientras que la gran ballena es designada con un apodo más corto. A pesar de esto, muchas lenguas tienen lo que Padraic Monaghan, de la Universidad de Lancaster University en el Reino Unido, llama “bolsillos de sistematicidad”. Muchas palabras inglesas empiezan por “sn”, por ejemplo, tienden algo que ver con la nariz: sneeze (estornudar), snort (resoplar, gruñir), snot (moco). En muchas lenguas la vocales generadas con la parte trasera de la lengua, tal como la “o” o la “a” tienden a aparecer en palabras que describen algo grande como boulder (roca), mientras que las vocales generadas con la parte frontal de la boca como “i” frecuentemente denotan algo pequeño, como flea (pulga). No está claro por qué existen estos “bolsillos”, si se deben a casualidades o si de algún modo dependen de cómo se aprende la lengua. “Quizás ayudan a las personas” cuando están aprendiendo una nueva lengua, especula Monaghan.
En una charla dada en el Festival Británico de Ciencia la semana pasada, Monaghan habló acerca de sus esfuerzos para responder a esta cuestión. Su grupo usó algoritmos computacionales para crear “lenguas alienígenas” que enseñaron a voluntarios humanos usando emparejamientos de palabras con dibujos. Algunas de estas lenguas eran muy sistemáticas en la manera en la que sonaban (las cosas grandes eran descritas con palabras grandes, por ejemplo). Otras lenguas eran completamente arbitrarias. Los voluntarios pasaron un mal rato aprendiendo cualquier de éstas. Entonces los investigadores cambiaron los sonidos en las palabras, creando una lengua con palabras que eran la mitad arbitrarias y la mitad sistemáticas, de tal modo que describían las cosas grandes con palabras cortas, pero con sonidos vocálicos largos. Los participantes aprendieron esta lengua más fácilmente, lo que según Monaghan sugiere que se necesitan ambos aspectos. La lengua tiene que ser arbitraria, dice, porque si las palabras que denotan objetos parecidos sonaran todas similares, entonces seríamos más propensos a confundir esos objetos. Cuando los investigadores rastrearon una lista de los 5000 nombres y verbos más comunes encontraron que, en general, estas palabras tenían tanto sonidos sistemáticos como arbitrarios en cada una de ellas.
El lingüista Simon Kirby de la Universidad de Edimburgo en el Reino Unido, que también está usando lenguajes generados computacionalmente para estudiar la facilidad con la que se aprende una lengua, no está sorprendido. “Eso es lo que es espacial de las lenguas en comparación con otros sistemas de comunicación; puedes comprenderlo porque no está hecho de partes intercambiables,” dice. Cree que nuestros cerebros están diseñados para poner estas partes en categorías.
Kirby, cuyos resultados fueron también presentado en el congreso, ha explorado cómo la lengua evoluciona para terminar siendo más fácil de aprender. Kirby dio a sus voluntarios largas listas de palabras con sílabas al azar y les dijo que eran palabras que describían unos dibujos. La experiencia no es como aprender una lengua real, “porque son completamente al azar y esas palabras son increíblemente difíciles de recordar”. Dice Kirby.
Pero es más fácil. Haciendo pruebas sobre los voluntarios sobre la nueva lengua e incorporando sus respuestas en una lengua modificada levemente para el siguiente grupo, encontraron que comenzaban a aparecer palabras que colocaban a los objetos en categorías. Por ejemplo, los voluntarios crearon palabras y sonidos en las palabras que indicaban el color o la forma del objeto: las palabras terminadas en el sonido “k”, por ejemplo, podrían ser rojas. El cerebro humano, concluye Kirby, prefiere categorizar cosas y realiza esto haciendo una lengua arbitraria más sistemática.
Kirby y Monaghan ven esto como una prueba de que la capacidad de asimilación de la lengua es seleccionada a través de un proceso parecido al de la selección natural. “Cometes errores, pero esos errores no son al azar”, dice Kirby. Modifican la lengua levemente, haciéndola más “fácil de aprender para la siguiente persona”.

Este artículo es una traducción literal de una noticia aparecida en Science. [1]

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