Рубрика Наука

Лингвисты: люди настроены на позитив

Проанализировав слова из разных языков, ученые выяснили, что человек настроен на позитив. Исследование станет частью проекта, призванного измерить уровень счастья.

Ежедневно человек сталкивается с огромным количеством негативной информации. В современной культуре мы можем видеть своего рода культ негатива. Логично предположить, что человек будет рассматривать мир в темных тонах, однако американские ученые говорят, что это не соответствует истине.
 

При помощи Big Data (применяется для обработки данных больших объемов – NS) лингвисты обработали несколько миллиардов слов из самых разных языков, в частности, английского, испанского, немецкого, французского, русского и китайского. Были рассмотрены источники из разных исторических периодов: твиты жителей Южной Кореи, газетные публикации времен Второй мировой войны, классическая литература и т.д. Всех их объединяло то, что люди гораздо чаще использовали слова, имеющие позитивный смысл.
 

Но каким образом ученые пришли к такому выводу? Из разных языков были взяты десять тысяч слов, которые употреблялись чаще других. Потом носителей языка попросили оценить степень эмоциональной окраски того или иного слова по десятибалльной шкале. Всего лингвисты получили около 5 млн разных оценок. Самый большой позитив несли слова, используемые испаноязычными пользователями Интернета. А вот в китайской литературе преобладали мрачные тона. Между тем общая картина для разных языков была схожа.
 

В XX веке американские психологи ввели в употребление термин «Принцип Поллианны». Согласно ему, человек склонен соглашаться с положительными утверждениями, касающимися его самого. Этот психологический феномен рассматривается как механизм защиты индивида от негативных явлений. Название феномена произошло от романа Элеоноры Портер «Поллианна», где главная героиня была неисправимой оптимисткой.

 

Само исследование станет частью более крупного проекта, цель которого – измерение уровня счастья в реальном времени. Специальный инструмент будет отслеживать колебания эмоционального настроения интернет-пользователей разных регионов и стран.