Математики и лингвисты из Университета Вермонта представили в журнале Science Advances исследование, которое ставит крест на трехмерной модели эмоций VAD (валентность, возбуждение, доминирование), применявшейся с 1950-х годов. Специалисты обработали миллиарды слов из различных текстов, включая англоязычную версию романа Виктора Гюго «Отверженные». В итоге родилась новая концепция «узиометрии», опирающаяся на три координаты: Сила, Опасность и Структура. Эта модель способна объяснить более 90% языковых вариаций, тогда как старая VAD-модель справлялась лишь с 72%.
Для проверки гипотезы команда из Вермонта проанализировала массив из более чем 20 000 слов. Руководитель проекта Питер Доддс подчеркнул:
«Так называемый оптимистичный сдвиг — это всего лишь одномерная проекция глубинного стремления к безопасности».
Финансирование работы обеспечили Национальный научный фонд США и компания Google. В рамках исследования получил новое объяснение и эффект Поллианны — известная в языкознании тенденция к преобладанию позитивной лексики. Как выяснилось, за этим явлением скрывается не столько оптимизм, сколько инстинктивная тяга к защищенности. Международный коллектив из 10 ученых также разработал цифровой инструмент «узиометр», который в будущем может стать незаменимым для лингвистического анализа.
Ключевые оси модели «узиометрии»
В обновленной системе координат используются три параметра, каждый из которых имеет свою смысловую нагрузку:
- Сила — градация от слабости до могущества;
- Опасность — шкала от полной безопасности до угрозы;
- Структура — диапазон между порядком и хаосом.
Эта модель открывает свежие перспективы для изучения эмоциональной окраски речи, предлагая более точный инструментарий для анализа текстов и эмоциональных колебаний. Внедрение «узиометрии» способно кардинально изменить подходы к обработке языковых данных, особенно в психологии и социологии, где важно улавливать тонкие эмоциональные нюансы. Создание нового цифрового инструмента «узиометр» также свидетельствует о стремлении научного сообщества к более точным и эффективным методам исследования.
Для русскоязычной аудитории стоит отметить, что подобные работы подчеркивают необходимость постоянного пересмотра устоявшихся теорий с учетом современных данных. Результаты ученых из Вермонта могут найти применение не только в лингвистике, но и в разработке систем анализа тональности текстов, что актуально для автоматической обработки контента в соцсетях и медиа.