Spatial community structure impedes language amalgamation in a population-based iterated learning model

Das große Sprachspiel: Wie wir das Sprechen lernen

Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, einem Roboter das Sprechen beizubringen, aber Sie können ihm nur ein paar Sätze zuflüstern, bevor er erwachsen wird und den nächsten Roboter unterrichten muss. Dies ist der Kern eines faszinierenden Zweigs der Wissenschaft, der Sprachevolution. Wissenschaftler nutzen Computermodelle, um herauszufinden, wie menschliche Sprachen mit ihren komplexen Regeln und Bedeutungen aus dem Nichts entstehen konnten. Sie verlassen sich dabei auf eine clevere Idee namens Iterated Learning Model (ILM). Denken Sie an es wie bei einer Runde „Stille Post“, aber anstatt dass die Nachricht verzerrt wird, erfinden die Spieler tatsächlich eine neue Sprache. In diesem Spiel lehrt ein „erwachsener“ Agent einen „Schüler“-Agenten ein paar Wörter. Der Schüler lernt, wächst auf und unterrichtet einen neuen Schüler. Über viele Generationen hinweg verändert sich die Sprache.

Das große Rätsel, das Wissenschaftler zu lösen versuchen, ist, wie Sprachen kompositionell werden. Vereinfacht ausgedrückt bedeutet das, komplexe Sätze aus kleineren, wiederverwendbaren Teilen zu bauen, wie zum Beispiel Lego-Steine. Anstatt für jede einzelne Sache in der Welt einen einzigartigen, seltsamen Laut zu haben (wie ein ganz spezielles Geräusch für „roter Ball“ und ein völlig anderes für „blauer Ball“), verwenden wir ein paar Laute für Farben und ein paar für Formen und mischen diese dann zusammen. Die Frage lautet: Welche Art von sozialem Umfeld hilft dabei, dass eine solche Lego-artige Sprache entsteht? Passiert das am besten, wenn jeder mit jedem spricht, oder wenn Menschen in ihren eigenen kleinen Gruppen bleiben? Dies ist das Rätsel, das die Forscher lösen wollten.

Das Experiment: Von einer Kette zu einem ganzen Netzwerk

In der klassischen Version dieses Sprachspiels gibt es nur eine lange Linie: ein Lehrer, ein Schüler, ein Lehrer, ein Schüler. Aber im echten Leben leben wir nicht in einer einreihigen Schlange; wir leben in unordentlichen, überfüllten Nachbarschaften mit Freunden, Nachbarn und Fremden. Die Autoren dieser Arbeit, Georgia Sains, Conor Houghton und Seth Bullock, beschlossen, das Modell etwas aufzupeitschen. Anstatt einer einzelnen Kette bauten sie eine ganze Population von Agenten (Computerprogramme), die in einem digitalen Netzwerk miteinander kommunizieren konnten. Sie wollten sehen, wie die Form dieses Netzwerks – insbesondere, wie Menschen in Gemeinschaften gruppiert sind und wie diese Gruppen miteinander kommunizieren – die Art und Weise verändert, wie Sprache evolviert.

Sie richteten zwei verschiedene Welten für ihre digitalen Agenten ein. In der ersten Welt, der unstrukturierten Gemeinschaft (Unstructured Community), stellen Sie sich eine Gruppe von distinkten Clubs vor, in denen jeder innerhalb eines Clubs mit jedem anderen spricht, und es gibt eine kleine, zufällige Chance, dass irgendjemand aus einem Club versehentlich jemandem aus einem anderen Club begegnet und ein Gespräch beginnt. In der zweiten Welt, der räumlichen Gemeinschaft (Spatial Community), ordneten sie diese Clubs in einem Kreis an, wie Häuser in einer Straße. Hier sprechen Nachbarn ständig mit Nachbarn, aber je weiter entfernt ein Haus ist, desto unwahrscheinlicher ist es, dass sie miteinander chatten. Es ist wie eine Nachbarschaft, in der man die Leute nebenan kennt, aber selten mit den Leuten drei Straßen weiter spricht.

Die Agenten spielten das Sprachspiel über 1.000 Generationen hinweg. Die Forscher gaben ihnen ein spezifisches „Lern-Nadelöhr“ (Learning Bottleneck): Jeder Agent durfte nur 50 Sätze von seinem Lehrer hören. Frühere Forschungsergebnisse deuteten darauf hin, dass diese spezifische Zahl die „Goldlöckchen-Zone“ ist – nicht zu wenige, nicht zu viele –, um die Agenten dazu zu zwingen, eine kompositionelle Sprache (die Lego-artige Sprache) zu erfinden, anstatt nur zufällige Laute auswendig zu lernen.

Die überraschende Entdeckung: Distanz lässt das Herz größer werden (für die Sprache)

Die Ergebnisse waren etwas kontraintuitiv und recht spielerisch.

Zuerlich fanden die Forscher in der unstrukturierten Gemeinschaft (dem zufälligen Mix), dass es nicht viel brauchte, um alle zur gleichen Sprache zu bringen. Als etwa 18 % der Gespräche zwischen verschiedenen Gemeinschaften stattfanden, konvergierte die gesamte Population plötzlich zu einer einzigen, gemeinsamen Sprache. Es war, als würden ein paar Geschwätzige in verschiedenen Clubs ein Gerücht verbreiten, bis die ganze Stadt dasselbe sagt.

In der räumlichen Gemeinschaft (dem Kreis der Nachbarn) wurde es jedoch knifflig. Die Forscher hatten erwartet, dass die Sprache, da Nachbarn viel miteinander sprechen, leicht von Haus zu Haus wandert und schließlich den ganzen Ring abdeckt. Doch das Gegenteil geschah. Selbst als 30 % der Gespräche zwischen Nachbarn stattfanden, gelang es der Population nicht, sich auf eine einzige Sprache zu einigen. Stattdessen endete die ganze Stadt damit, zwei oder drei verschiedene Sprachen gleichzeitig zu sprechen.

Warum? Die Autoren vermuten, dass die Nachbarn in dem räumlichen Modell so viel miteinander sprechen, dass sie schnell eine gemeinsame Sprache lokal finden. Aber weil sie so sehr mit ihren unmittelbaren Nachbarn beschäftigt sind, sprechen sie nicht genug mit den anderen Gruppen, um zu merken, dass diese Gruppen eine leicht andere Version derselben Sprache sprechen. Es ist wie eine Kette von Freunden: Gruppe A einigt sich mit Gruppe B, und Gruppe B einigt sich mit Gruppe C, aber Gruppe A und Gruppe C sprechen nie direkt miteinander. Sie enden mit zwei leicht unterschiedlichen Dialekten, die sich weigern, zu verschmelzen. Das „Rauschen“ durch das Vorhandensein mehrerer, konkurrierender Sprachen, die jeweils von mehreren Gruppen gesprochen werden, hindert die Population daran, sich auf nur eine einzige Sprache festzulegen.

Das Fazenzit

Die Arbeit simuliert diese Szenarien, um zu zeigen, dass räumliche Strukturen die Vereinigung der Sprache tatsächlich behindern können. Während ein wenig zufälliger Plausch zwischen Gruppen hilft, dass sich alle auf eine Sprache einigen, kann eine strukturierte Nachbarschaft, in der Menschen hauptsächlich mit ihren Nachbarn sprechen, die Population in einem Zustand mit mehreren, konkurrierenden Sprachen gefangen halten.

Die Autoren weisen vorsichtig darauf hin, dass dies Ergebnisse aus Computersimulationen sind und kein Beweis dafür, wie sich die menschliche Geschichte tatsächlich vollzogen hat. Sie haben keine magische Zahl gefunden, die die Sprachevolution für immer löst, aber sie haben gezeigt, dass die Struktur unserer sozialen Netzwerke eine Rolle spielt. Wenn wir eine einzige globale Sprache entstehen sehen wollen, brauchen wir vielleicht mehr als nur freundliche Nachbarn; wir brauchen ein paar zufällige Verbindungen, die die Lücken zwischen fernen Gemeinschaften überbrücken. Ohne diese Brücken könnte selbst eine Population, die sehr gut darin ist, miteinander zu kommunizieren, in einer Welt vieler verschiedener Sprachen feststecken.