佛蒙特大学的研究人员在人类语言中发现了一种模式，颠覆了70多年来被科学界广泛接受的理论。这项发表在《科学进展》上的研究表明，词义是由比情感更根本的东西塑造的：我们对权力、危险和秩序的理解。该研究引入了“ousiometrics”——一种测量语言本质意义的数学方法，其最引人注目的发现是，人们在用词上始终偏好安全而非危险。

自20世纪50年代以来，词义主要通过心理学家查尔斯·奥斯古德等人开发的VAD模型来理解。该模型通过三个情感维度来描述意义：效价（积极vs.消极）、唤醒度（兴奋vs.平静）和支配度（控制vs.顺从）。这一框架在心理学、语言学和人工智能领域影响深远——尤其是在旨在检测情感基调的系统中。但佛蒙特团队发现证据表明，这一长期建立的模型忽略了意义组织方式的关键方面。

他们的分析考察了超过2万个词在广泛现实文本中的数十亿次单独使用。利用先进的计算技术，他们识别出了一种不同的底层结构。传统VAD模型中的三个维度并非如先前假设的那样彼此独立。相反，词义可以通过三个独立的维度更有效地描述：权力（弱vs.强）、危险（安全vs.危险）和结构（有序vs.混乱）。

这项由美国国家科学基金会、谷歌、MassMutual和其他资助者支持的研究发现，新框架解释了测量词义中超过90%的变异。传统VAD方法解释了约72%。随着大型语言模型、自动化内容审核和其他AI技术越来越依赖对人类交流的理解，这一改进可能尤为重要。

该研究最出人意料的发现之一出现在研究人员考察词语在日常交流中的实际出现方式时。在书籍、新闻报道、社交媒体和口语中，与安全相关的词出现频率远高于与危险相关的词。这一发现为波丽安娜原则——人类语言倾向于积极而非消极词汇的倾向——提供了新的解释。几十年来，研究人员将这一模式解读为人们偏爱积极情感表达的证据。新分析表明，可能有更根本的原因在起作用。

研究人员认为，表面上的积极偏好很大程度上反映了一种潜在的安全偏好。该研究总结道：“波丽安娜原则的积极性偏见，实际上是潜在安全偏见的一维投影。”佛蒙特大学复杂系统研究所所长、该研究资深作者彼得·多兹说：“这是这项工作得出的一个重要观察。安全表达对所有语言都至关重要。”

这一发现提出了一个耐人寻味的可能性：人类语言的结构可能反映了与生存相关的进化压力。从这个角度看，词语不仅仅是传达情感——它们帮助人们识别威胁、评估不确定性、建立信任和协调行动。能够区分安全与危险对生存至关重要，研究人员认为这一基本人类优先事项可能影响语言中意义的组织方式。在日常生活中，人们不断交换关于个人、地点、情境和行为是否具有威胁性或安全的信息。新发现表明，这些区分对交流的重要性可能比先前认识的更为核心。

他们还对积极语言为何如此常见提供了不同的解释。而非简单