La lengua como un indicio del estado de ánimo

MADRID.- El análisis de las 100.000 palabras más usadas en 10 de los idiomas más hablados del planeta muestra que los humanos usan más vocablos positivos que negativos. El español y el portugués serían las lenguas más optimistas, mientras que el chino y el coreano, las más pesimistas, según un estudio.

Ya en 1969, los psicólogos sociales Jerry Boucher y Charles Osgood plantearon la hipótesis de Pollyanna. Sostenían que los humanos tienen una tendencia universal a usar con mayor frecuencia y variedad palabras positivas que negativas. Desde entonces y convertido ya en el Principio de Pollyanna, la idea ha tenido tantos defensores como detractores.

Un grupo de investigadores estadounidenses y australianos ha hecho la mayor recopilación de palabras hasta la fecha para testear la hipótesis. Hace unos años habría requerido un enorme esfuerzo en personal y recursos, pero en la era del big data, estos científicos usaron máquinas y algoritmos de búsqueda y selección para reunir miles de millones de palabras sacadas de Twitter, Google, subtítulos de películas, letras de canciones o libros en español, inglés, chino, árabe o indonesio, entre otros.

"Analizamos los 10 idiomas y en cada fuente que mirásemos, las personas usan más palabras positivas que negativas", dice el matemático de la Universidad de Vermont (EE.UU.) y principal autor del estudio, Peter Dodds. Con algoritmos, las máquinas seleccionaron las 10.000 palabras más usadas en las 10 lenguas analizadas y, después, centenares de nativos de cada lengua las puntuaron en una escala del 1 al 9, desde las más negativas hasta las más positivas. Por ejemplo, vocablos como "muerte" o "violencia" tienden a puntuar bajo, mientras que "besos", "vacaciones" o "felicidad" salen mucho mejor paradas. El 5 sería el valor neutral y se correspondería a palabras como "el" o "pero". Cada palabra fue calificada por 50 personas diferentes. Eso da un total de cinco millones de resultados.

Con ese torrente de datos, los investigadores pudieron crear una clasificación de lenguas según su optimismo. En primer lugar, aparece el español. En este caso, se usaron tres fuentes de palabras del español de México: Twitter, el buscador Google y los libros indexados en Google Books. En segundo lugar, aparece el portugués de Brasil, seguido del inglés obtenido de los textos del diario The New York Times. La lista la cierran el chino, el coreano, el ruso y el inglés, pero sólo el de las letras de las canciones.

"Sin embargo, lo relevante es que todas las lenguas tienen un sesgo positivo", comenta Dodds en un correo. Por cada palabra con carga negativa en español, se usan nueve palabras positivas. Incluso en el caso del chino, la relación es 30/70 a favor de la alegría, según muestran en el estudio, publicado en PNAS.

El equipo capitaneado por Dodds, autor de una especie de medidor de la felicidad en Twitter, ya había comprobado la validez del Principio de Pollyanna en el inglés y ahora cree haber demostrado su carácter universal. Para este investigador, la razón de esta tendencia al optimismo en la comunicación tiene una base social: "El lenguaje es nuestra gran tecnología social y, aunque hay muchos conflictos y problemas en el mundo, estos corpus de textos muestran una desviación positiva porque somos seres sociales".

Sin embargo, otros científicos que también han estudiado este fenómeno sostienen que el estudio presenta un serio fallo en su diseño. En las investigaciones basadas en encuestas, los participantes tienden a dar valores positivos en cualquier escala. Es lo que en psicología o sociología llaman "sesgo de aquiescencia".

"Es como usar una lente tintada de rosa para mirar al mundo y sacar la conclusión de que hay un patrón universal de rosa en la realidad", comenta el investigador del Instituto Federal de Tecnología de Zurich (ETH), el español David García. Este científico social ya había detectado el Principio de Pollyanna en el inglés, el alemán y el español en una investigación anterior. Pero también comprobó que, aunque menos usadas, las palabras negativas contienen más información que las positivas. Para García, la supuesta universalidad de los resultados "es en realidad un sesgo experimental".

Las más y las menos en Google y Twitter

Las buenas

Felicidad

Alegría

Beso

Música

Bien

Mujeres

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Chiste

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Poema

Las malas

Odio

Violencia

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Cáncer

Morir

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Corrupción

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Prohibido