Ученые выявили главные обозначения эмоций в разных языках

Эмоции влияют на поведение человека, поэтому их активно изучают психологи и лингвисты. Злость, например, может мотивировать к достижению сложных целей, а скука — провоцировать переедание. Знания об основных эмоциях имеют прикладную ценность: используя соответствующие слова в сообщениях, владельцы бизнесов смогут улучшать взаимодействие с клиентами, а некоммерческие организации — быстрее добиваться желаемых действий со стороны людей.

Японские исследователи, опубликовавшие работу в журнале Scientifc Reports, создали сеть, в которой соединили слова из множества языков. Модель позволила изучить, с какими понятиями ассоциируются те или иные обозначения эмоций. Этот метод называется анализом колексификации. Он удобен тем, что использует существующие отношения между словами и не требует дополнительных данных.

«Колексификация — это явление, когда одно слово объединяет несколько понятий. Например, у испанского malo два значения: „плохой“ и „суровый“. Это значит, что понятия „плохой“ и „суровый“ в испанском языке колексифицируются. Сосредоточив внимание на колексификации, мы обнаружили центральные эмоции, которые имеют семантическую общность (общность значения. — Прим. ред.) со многими другими эмоциями», — объяснил Тору Икегучи, руководитель исследования.

Главными «семантическими центрами» (то есть основными понятиями), связанными с эмоциями, стали слова, у которых оказалось больше всего ассоциаций. Это «хорошо» (good), «хотеть» (want), «плохо» (bad) и «любовь» (love). Первые три попадалив категорию основных и тогда, когда для исследования языков применяли традиционныесемантические методы и естественный семантический метаязык (NSM). Это совпадение, по словам ученых, демонстрирует, что результаты анализа колексификации универсальны, а не специфичны для английского языка.

Так как принято считать, что слова тесно связаны с эмоциями, результаты исследования способны изменить представление об эволюции языков и межкультурной коммуникации. Не менее значимы они для обработки естественного языка (NLP), в плоскости которой лежат многие первоочередные задачи компьютерной лингвистики.

По словам Икегучи, понятия, связанные с эмоциональным состоянием человека, важны для анализа настроений. Например, позволяют точнее определять, положительно или отрицательно окрашен письменный текст. Эта и другие возможности помогут улучшить алгоритмы обработки языка и больших языковых моделей (LLM), которые активно применяются для работы с информацией и создания контента.