यूनिवर्सिटी ऑफ वर्मोंट के शोधकर्ताओं ने मानव भाषा में एक पैटर्न का पता लगाया है जो 70 से अधिक वर्षों से स्वीकृत एक वैज्ञानिक सिद्धांत को उलट देता है। साइंस एडवांस में प्रकाशित निष्कर्ष बताते हैं कि शब्द का अर्थ भावना से अधिक किसी मौलिक चीज़ से आकार लेता है: शक्ति, खतरे और व्यवस्था की हमारी समझ। अध्ययन में "औसियोमेट्रिक्स" पेश किया गया है, जो भाषा के आवश्यक अर्थ को मापने का एक गणितीय दृष्टिकोण है, और इसका सबसे चौंकाने वाला खुलासा यह है कि लोग अपने शब्दों में लगातार खतरे की तुलना में सुरक्षा को प्राथमिकता देते हैं।

1950 के दशक से, शब्द के अर्थ को मुख्य रूप से VAD मॉडल के माध्यम से समझा जाता रहा है, जिसे मनोवैज्ञानिक चार्ल्स ऑसगुड और अन्य ने विकसित किया था। यह तीन भावनात्मक आयामों के माध्यम से अर्थ का वर्णन करता है: वैलेंस (सकारात्मक बनाम नकारात्मक), उत्तेजना (उत्तेजित बनाम शांत), और प्रभुत्व (नियंत्रण करने वाला बनाम अधीनस्थ)। यह ढांचा मनोविज्ञान, भाषाविज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रभावशाली हो गया - विशेष रूप से भावनात्मक स्वर का पता लगाने के लिए डिज़ाइन किए गए सिस्टम में। लेकिन वर्मोंट टीम ने सबूत पाए कि यह लंबे समय से स्थापित मॉडल अर्थ के संगठन के महत्वपूर्ण पहलुओं को नजरअंदाज करता है।

उनके विश्लेषण ने वास्तविक दुनिया के विभिन्न प्रकार के ग्रंथों में 20,000 से अधिक शब्दों के अरबों व्यक्तिगत उपयोगों की जांच की। उन्नत कम्प्यूटेशनल तकनीकों का उपयोग करते हुए, उन्होंने एक अलग अंतर्निहित संरचना की पहचान की। पारंपरिक VAD मॉडल में तीन आयाम एक दूसरे से स्वतंत्र नहीं हैं, जैसा कि पहले माना जाता था। इसके बजाय, शब्द के अर्थ को तीन अलग आयामों के माध्यम से अधिक प्रभावी ढंग से वर्णित किया जा सकता है: शक्ति (कमजोर बनाम शक्तिशाली), खतरा (सुरक्षित बनाम खतरनाक), और संरचना (व्यवस्थित बनाम अराजक)।

यूएस नेशनल साइंस फाउंडेशन, गूगल, मासम्यूचुअल और अन्य फंडर्स द्वारा समर्थित इस शोध में पाया गया कि इस नए ढांचे ने मापे गए शब्द अर्थ में 90% से अधिक भिन्नता को समझाया। पारंपरिक VAD दृष्टिकोण ने लगभग 72% की व्याख्या की। यह सुधार विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो सकता है क्योंकि बड़े भाषा मॉडल, स्वचालित सामग्री मॉडरेशन और अन्य AI प्रौद्योगिकियां मानव संचार को समझने पर तेजी से निर्भर हैं।

अध्ययन की सबसे अप्रत्याशित खोजों में से एक तब सामने आई जब शोधकर्ताओं ने जांच की कि रोजमर्रा के संचार में शब्द वास्तव में कैसे दिखाई देते हैं। किताबों, समाचार रिपोर्टिंग, सोशल मीडिया और बोली जाने वाली भाषा में, सुरक्षा से जुड़े शब्द खतरे से जुड़े शब्दों की तुलना में बहुत अधिक बार दिखाई दिए। यह खोज पोलियाना सिद्धांत के लिए एक नई व्याख्या प्रदान करती है - मानव भाषा का सकारात्मक की ओर झुकाव, न कि नकारात्मक शब्दों की ओर। दशकों से, शोधकर्ताओं ने इस पैटर्न को इस बात के सबूत के रूप में व्याख्या किया कि लोग सकारात्मक भावनात्मक अभिव्यक्तियों का पक्ष लेते हैं। नया विश्लेषण बताता है कि कुछ और मौलिक जिम्मेदार हो सकता है।

शोधकर्ताओं के अनुसार, सकारात्मकता के प्रति स्पष्ट पसंद काफी हद तक सुरक्षा के लिए एक अंतर्निहित पसंद को दर्शाती है। अध्ययन निष्कर्ष देता है: "पोलियाना सिद्धांत का सकारात्मकता पूर्वाग्रह, वास्तव में, एक अंतर्निहित सुरक्षा पूर्वाग्रह का एक आयामी प्रक्षेपण है।" "यह इस काम से निकली एक बड़ी टिप्पणी है," यूवीएम के कॉम्प्लेक्स सिस्टम्स इंस्टीट्यूट के निदेशक और अध्ययन के वरिष्ठ लेखक पीटर डॉड्स ने कहा। "सुरक्षा की अभिव्यक्तियाँ सभी भाषा के लिए महत्वपूर्ण हैं।"

यह खोज एक दिलचस्प संभावना पैदा करती है: मानव भाषा की संरचना जीवित रहने से जुड़े विकासवादी दबावों को प्रतिबिंबित कर सकती है। इस दृष्टिकोण से, शब्द भावनाओं को संप्रेषित करने से अधिक करते हैं - वे लोगों को खतरों को पहचानने, अनिश्चितता का मूल्यांकन करने, विश्वास स्थापित करने और कार्यों का समन्वय करने में मदद करते हैं। सुरक्षा और खतरे के बीच अंतर करने की क्षमता जीवन रक्षा के लिए आवश्यक है, और शोधकर्ताओं का सुझाव है कि यह बुनियादी मानवीय प्राथमिकता भाषा में अर्थ के संगठन को प्रभावित कर सकती है। दैनिक जीवन में, लोग लगातार इस बारे में जानकारी का आदान-प्रदान करते हैं कि व्यक्ति, स्थान, स्थितियाँ और व्यवहार खतरनाक हैं या सुरक्षित। नए निष्कर्ष बताते हैं कि ये भेद पहले की तुलना में संचार के लिए अधिक केंद्रीय हो सकते हैं।

वे इस बात की एक अलग व्याख्या भी प्रदान करते हैं कि सकारात्मक भाषा इतनी सामान्य क्यों है। बजाय सिम्प...