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Investigadores de Estados Unidos y Australia han desarrollado un \u2018hedon\u00edmetro\u2019 que permite analizar el contenido emocional del lenguaje. Tras estudiar 100.000 vocablos de 10 idiomas diferentes, han determinado que, en positividad, el espa\u00f1ol se sit\u00faa a la cabeza de las lenguas.<\/p>\n
El lenguaje es la mayor tecnolog\u00eda social desarrollada por la humanidad, capaz de reflejar en la mente el contenido de las historias que los propios hombres y mujeres elaboran y cuentan. El efecto de los idiomas en la configuraci\u00f3n de los pensamientos ha sido durante mucho tiempo un tema controvertido. En 1969, Boucher y Osgood formularon la hip\u00f3tesis de Pollyanna, que propone la existencia de un sesgo hacia la positividad en la comunicaci\u00f3n humana.<\/p>\n
Casi cinco d\u00e9cadas despu\u00e9s, un equipo de investigadores de Estados Unidos y Australia ha podido confirmar esta hip\u00f3tesis. En un trabajo publicado en la revista PNAS, han evaluado 100.000 palabras repartidas en 24 corpus de 10 idiomas diferentes en origen y cultura: espa\u00f1ol de M\u00e9xico, franc\u00e9s, alem\u00e1n, portugu\u00e9s de Brasil, coreano, chino, ruso, indonesio y \u00e1rabe.<\/p>\n
Las fuentes de estos corpus de palabras han sido varias: libros de Google Books, medios de comunicaci\u00f3n como The New York Times, la red social Twitter, p\u00e1ginas web, subt\u00edtulos de televisi\u00f3n y de cine y letras de canciones musicales. Y en todos ellos se ha comprobado que las palabras alegres priman sobre las tristes.<\/p>\n
A partir de t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos se localizaron las 10.000 palabras m\u00e1s utilizadas en diez idiomas<\/p><\/blockquote>\n
Los investigadores, encabezados por Peter Sheridan Dodds de la Universidad de Vermont (Estados Unidos), apuntan que los resultados obtenidos prueban \u201cuna profunda huella de sociabilidad humana en el lenguaje\u201d, lo que se refleja en que \u201clas palabras del lenguaje humano natural poseen un sesgo hacia la positividad universal, en que el contenido emocional estimado de las palabras es consistente entre las lenguas bajo traducci\u00f3n, y en que este sesgo de positividad es independiente de la frecuencia de uso de las palabras\u201d.<\/p>\n
A partir de t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos, el equipo de cient\u00edficos localiz\u00f3 las 10.000 palabras m\u00e1s utilizadas en cada uno de los diez idiomas y seleccion\u00f3 a nativos para que puntuaran en una escala de 1 a 9 puntos cada una de las palabras en funci\u00f3n del optimismo que reflejaran, dando menos puntuaci\u00f3n a las palabras negativas \u2013como desgracia, muerte o c\u00e1ncer\u2013 y m\u00e1s a las positivas \u2013como cumplea\u00f1os, vida o sorpresa\u2013.<\/p>\n
En todos los corpus de palabras analizados se encontr\u00f3 un sesgo hacia lo positivo, aunque las mayores tasas se identificaron en las p\u00e1ginas web en espa\u00f1ol, los Google Books en espa\u00f1ol y Twitter en espa\u00f1ol, seguidas de las p\u00e1ginas web en portugu\u00e9s y Twitter en portugu\u00e9s. Las tasas m\u00e1s bajas se registraron, por el contrario, en las letras de las canciones en ingl\u00e9s, los subt\u00edtulos de las pel\u00edculas en coreano y los Google Books en chino.<\/p>\n
Las fuentes de las palabras han sido Google Books, medios, Twitter, webs, subt\u00edtulos y letras de canciones<\/p><\/blockquote>\n
A trav\u00e9s de este m\u00e9todo, los investigadores han desarrollado un hedon\u00edmetro, un sistema capaz de estimar la felicidad contenida en un texto escrito. El pr\u00f3ximo objetivo ser\u00e1 aplicar este m\u00e9todo en otros lenguajes y en diferentes grupos demogr\u00e1ficos.<\/p>\n
En el trabajo han colaborado varios grupos de investigadores de la Universidad de Vermont (Estados Unidos), el Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts (Estados Unidos), la Universidad de Adelaide (Australia), la Universidad de Washington (Estados Unidos), la Universidad Cornell (Estados Unidos) y la Corporaci\u00f3n MITRE (Estados Unidos).<\/p>\n
Fuente Agencia Sinc<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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