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Los idiomas tienden a la felicidad

El análisis del uso de miles de palabras en 10 lenguas distintas demuestra que se utilizan más las palabras positivas que las negativas, en todas las culturas


El análisis del uso de miles de palabras en 10 idiomas y en 24 fuentes distintas (redes sociales, libros, medios de comunicación o letras de música, entre otras) ha revelado que el lenguaje humano tiende más a usar palabras felices que tristes. Este sesgo podría deberse a la necesidad de favorecer una ‘interacción social positiva’. El español resultó ser el idioma más ‘alegre’ de todos los analizados.


Redacción T21
10/02/2015

En 1969, dos psicólogos de la Universidad de Illinois (EEUU) propusieron lo que llamaron la Hipótesis Pollyanna: la idea de que hay una tendencia humana universal a utilizar palabras positivas con mayor frecuencia que las negativas. La hipótesis fue bautizada con este nombre por la novela homónima de la escritora norteamericana Eleanor Porter que habla de una niña que intenta encontrar algo positivo en cada situación.

Ahora, un equipo de científicos de la Universidad de Vermont y de The MITRE Corporation (organización estadounidense que provee soporte sobre tecnologías de la información al gobierno de Estados Unidos) ha utilizado el método Big Data para analizar miles de palabras y confirmar la hipótesis de 1969.

Las palabras fueron sacadas de subtítulos de películas en árabe, tweets en coreano, de libros en ruso o chino, de letras de música en inglés, e incluso de páginas de The New York Times que hablaban de guerras. En total se analizaron 10 idiomas y 24 fuentes distintas.

Con el análisis se constató que el lenguaje humano tiende más a usar palabras felices. Los científicos deducen, por tanto, que “el lenguaje mismo tiene una perspectiva positiva”, que parece favorecer “la interacción social positiva”, explican en un comunicado de la Universidad de Vermont.

Cómo se hizo

Para el estudio, el equipo identificó en primer lugar alrededor de 10.000 de las palabras más utilizadas en cada uno de los 10 idiomas analizados (inglés, español, francés, alemán, portugués brasileño, coreano, chino, ruso, indonesio y árabe).

A continuación, se pagó a hablantes nativos para que estos evaluaran estas palabras en una escala de nueve puntos, de menos feliz a más feliz. Los participantes le dieron, por ejemplo,  un 8,5 a la palabra ‘risa’; un 7,44, a la palabra ‘comida’ o un 1,3 a la palabra ‘terrorista’.

En las 24 fuentes de palabras analizadas, encontraron un sesgo hacia el uso de las palabras con mayor puntuación, independientemente de la lengua. Señalan, por tanto, que, en general, los humanos "utilizamos más palabras felices que tristes”.

A pesar de ello, hay idiomas más alegres que otros. El español resulta que es el más alegre, pues tiene mayor tendencia a usar palabras positivas. Le siguen el portugués y el inglés. El chino está a la cola en este sentido.

Creación de un ‘hedonómetro’

La investigación ha permitido crear además un “hedonómetro” o barómetro de la felicidad; una herramienta que permite medir el estado de ánimo ‘social’ en tiempo real, a través de las palabras usadas en redes sociales.

Con este instrumento se ha comprobado, por ejemplo, que el día después del ataque terrorista contra Charlie Hebdo en París, la ‘alegría’ en el lenguaje utilizado disminuyó, aunque se fue recuperando durante los tres días siguientes al ataque. El hedonómetro también puede discernir diferentes señales de felicidad entre ciudades. En pruebas realizadas con él se comprobó que Vermont actualmente da las más señales felices que Louisiana.  

Más allá de las redes sociales, este instrumento ha sido también utilizado para explorar las señales de felicidad en los lenguajes de más de 10.000 libros (entre ellos Moby Dick o El Conde de Monte Cristo). Las visualizaciones de los altibajos emocionales de estas obras han sido publicadas en la página web del proyecto. Sus subidas y caídas recuerdan a las de la Bolsa, afirman los investigadores.

Referencia bibliográfica:

Peter Sheridan Dodds et al. Human language reveals a universal positivity bias. PNAS, (2015). DOI: 10.1073/pnas.1411678112.
 



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