La comparación de diferentes idiomas es una tarea central de la lingüística histórica. La comparación de idiomas permite a los lingüistas rastrear el desarrollo de los idiomas durante miles de años, mucho antes de que los sistemas de escritura o los registros escritos testificaran la existencia de idiomas. Palabras como diente en inglés,Zahn en alemán, dente en italiano y mella en francés se remontan al mismo ancestro: así como los biólogos reconstruyen especies extintas y los arqueólogos reconstruyen sociedades antiguas, los lingüistas pueden reconstruir la pronunciación de las palabras antiguas a las modernas y mostrar qué idiomas se han desarrollado a partir deel mismo antepasado La evidencia lingüística por lo tanto juega un papel crucial en el descubrimiento de la prehistoria humana.
Si bien las grandes colecciones digitales de datos de idiomas se están volviendo más abundantes, solo una pequeña fracción de los más de 7000 idiomas que se hablan hoy se ha analizado a fondo. Esto no es sorprendente, dado que los estudios comparativos clásicos en lingüística todavía se basan en el trabajo manual realizado por"Con la creciente cantidad de datos, los métodos tradicionales están llegando a sus límites prácticos", dice Johann-Mattis List. Sin embargo, la necesidad de comparar el lenguaje histórico sigue siendo vital: "En grandes partes del mundo, como enNueva Guinea o Sudamérica, tanto los idiomas como la historia de las poblaciones humanas que los hablan aún permanecen poco estudiados ", dice List.
Grandes preguntas, datos crecientes, y grandes problemas para el análisis computacional
Usar enfoques computacionales para analizar las grandes cantidades de datos lingüísticos para encontrar respuestas a las grandes preguntas de la historia humana y la evolución cultural es atractivo y complicado. A diferencia de los cuidadosos análisis lingüísticos realizados por académicos capacitados y experimentados, con conocimiento detalladode lenguajes específicos, los algoritmos informáticos son ciegos a las peculiaridades específicas del lenguaje y tienen que inferir los parámetros a partir de los datos que se les proporcionan. Esta deficiencia corre el riesgo de obtener resultados falsos.
"Los métodos computacionales a menudo son criticados por ser una 'caja negra'", dice Simon Greenhill, segundo autor del estudio. "Puede obtener un resultado hermoso, pero realmente no puede evaluar su calidad y fiabilidad.realmente quiero saber si los lenguajes están relacionados y qué evidencia respalda esta inferencia "
En su estudio, el grupo dirigido por Russell Gray ha probado el rendimiento de diferentes enfoques automatizados que varían en sofisticación y complejidad. Los resultados fueron sorprendentemente buenos. "Nuestros resultados fueron bastante precisos en la mayoría de los casos", dice List. Si bien algunos algoritmos funcionanrealmente bien bajo ciertas condiciones, pueden arrojar resultados decepcionantes en otras circunstancias. El mejor de los métodos probados fue un nuevo enfoque que el equipo había desarrollado específicamente para su estudio. Detectó cognados correctamente y de acuerdo con juicios expertos en el 89.5% de todos"Contrariamente al temor de muchos expertos de que los métodos automáticos producen grandes cantidades de falsos positivos, en realidad hemos encontrado lo contrario: si el algoritmo dice que dos palabras están relacionadas, esto generalmente es correcto", dice Greenhill.
El futuro es combinar algoritmos y conocimiento experto
¿Esto significa que las máquinas pronto reemplazarán a los expertos en la búsqueda de palabras relacionadas etimológicamente en los idiomas del mundo? El grupo Max Planck no sugiere que esta sea una estrategia exitosa. En lugar de enfoques basados exclusivamente en la computadora, favorecen la computadoraestrategias asistidas en las que se utilizan metodologías algorítmicas para llevar a cabo un análisis preliminar, la mayor parte del trabajo duro, que luego puede ser corregido por un experto. Russell Gray, director del estudio, considera que esto es solo el comienzo ".todavía no han agotado todo el potencial de los métodos computacionales en lingüística histórica, y es casi seguro que los algoritmos futuros nos acercarán aún más a los juicios de los expertos ", dice. Pero las computadoras nunca podrán reemplazar a los expertos en lingüística capacitados. Gray dice:"Los métodos computacionales pueden ocuparse del trabajo repetitivo y más esquemático. De esta manera, permitirán que los expertos se concentren en responder las preguntas interesantes".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto Max Planck para la Ciencia de la Historia Humana . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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