Une nouvelle étude dévoile les centres émotionnels qui existent dans toutes les langues

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Les émotions exercent une profonde influence sur le comportement humain, suscitant de nombreuses explorations dans les domaines de la psychologie et de la linguistique. Comprendre les émotions centrales présente également une utilité pratique, car cela peut aider les organisations à créer des messages qui trouvent un meilleur écho auprès des gens. Par exemple, les entreprises peuvent améliorer leur lien avec leurs clients, et les organisations à but non lucratif peuvent inciter à une action plus rapide en exploitant habilement les émotions saillantes chez les humains.

La colexification est un phénomène dans lequel l'occurrence d'un seul mot est associée à plusieurs concepts partageant des relations sémantiques. L'analyse de la colexification est une méthode linguistique innovante pour l'analyse de l'associativité sémantique indirecte, exploitant les relations sémantiques existantes sans avoir besoin de données supplémentaires.

Dans le cadre d’une découverte révolutionnaire, des chercheurs japonais ont identifié des centres émotionnels qui existent dans toutes les langues. Leur travail, publié en ligne dans Scientific Reports le 9 décembre 2023, a analysé les associations de mots en utilisant un « réseau de colexification » et a révélé que les concepts liés aux émotions « BON », « VOULOIR », « MAUVAIS » et « AMOUR » ont le plus grand nombre d'associations avec tous les autres mots. qui représentent les émotions.

Les chercheurs, dont le Dr Tohru Ikeguchi, Mme Mitsuki Fukuya et le Dr Tomoko Matsumoto de l'Université des sciences de Tokyo, ainsi que le Dr Yutaka Shimada de l'Université de Saitama, ont construit un réseau en reliant des concepts dans plusieurs langues. Ce faisant, ils ont veillé à ce que la connexion entre deux mots représente la force de la colexification. « La colexification est le phénomène d'un seul mot avec plusieurs concepts. Par exemple, le mot espagnol « malo » a deux significations « MAUVAIS » et « GRAVE ». Cela signifie que les deux concepts de « MAUVAIS » et « GRAVE » sont colexifiés en espagnol. Dans cet article, en nous concentrant sur la colexification, nous avons réussi à détecter des émotions centrales partageant des points communs sémantiques avec de nombreuses autres émotions, » explique le Dr Ikeguchi, l'auteur principal de l'étude.

Dans une découverte qui affirme l'universalité de leurs découvertes, l'équipe a découvert que trois des quatre émotions identifiées sont identiques aux émotions fondamentales découvertes par les méthodes sémantiques traditionnelles et le métalangage sémantique naturel (NSM), ce qui correspond aux résultats de leurs études précédentes. Dans ce contexte, le Dr Ikeguchi note : «Pour identifier les nombres premiers sémantiques, les chercheurs de NSM ont étudié de nombreuses langues en utilisant des méthodes sémantiques traditionnelles. Curieusement, l'ensemble des nombres premiers sémantiques comprend trois de nos quatre concepts centraux liés aux émotions : « BON,'«MAUVAIS» et «VOULANT». Cet accord conforte notre conclusion selon laquelle les concepts centraux identifiés par l'analyse de la colexification pourraient être partagés par de nombreuses langues plutôt que spécifiques à l'anglais.« .

Les résultats de cette étude pourraient offrir de nouvelles perspectives sur l’évolution des langues et de la communication interculturelle, puisque les mots sont considérés comme étant étroitement liés aux émotions. Les résultats gagnent en importance au milieu de l’importance croissante de la compréhension du traitement du langage naturel. Comme l'explique le Dr Ikeguchi, « Les concepts associés aux sentiments ou aux émotions jouent un rôle important dans le domaine du traitement du langage naturel, notamment dans l'analyse des sentiments. Les méthodes d'analyse permettent d'identifier les orientations sémantiquement positives et négatives des textes écrits et ont diverses applications dans le monde réel.« 

Une meilleure compréhension du traitement du langage naturel contribuera également au développement d’algorithmes de traitement du langage et de grands modèles de langage (LLM). Les LLM sont désormais largement utilisés pour le traitement de l'information et la génération de contenu. À l’échelle mondiale, on observe une tendance à l’augmentation des investissements visant à améliorer et à affiner ces modèles. Les résultats de cette étude pourraient donc avoir des implications utiles pour l’avenir de la communication en ligne.

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