[論文レビュー] A model of grassroots changes in linguistic systems

Janet B. Pierrehumbert, Forrest Stonedahl+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 8, 2014

Opinion Dynamics and Social Influence参考文献 44被引用数 9

ひとこと要約

本論文は、草の根的な言語的変化の計算モデルを提案し、機能的利点のない任意の言語的革新が、規則的・確率的模倣のバランスによって、高地位や人脈を持つ人々ではなく、一般の人々によっても広範に普及する仕組みを示している。社会的ネットワーク上でのモンテカルロシミュレーションを用いて、中程度の規則化が、情報の連鎖反応を引き起こすことで、一般の人々が広がりのある言語的変化を引き起こす可能性のある領域を同定した。これは、言語の進化を牽引するのは常に影響力のある人物であるという仮定に挑戦するものである。

ABSTRACT

Linguistic norms emerge in human communities because people imitate each other. A shared linguistic system provides people with the benefits of shared knowledge and coordinated planning. Once norms are in place, why would they ever change? This question, echoing broad questions in the theory of social dynamics, has particular force in relation to language. By definition, an innovator is in the minority when the innovation first occurs. In some areas of social dynamics, important minorities can strongly influence the majority through their power, fame, or use of broadcast media. But most linguistic changes are grassroots developments that originate with ordinary people. Here, we develop a novel model of communicative behavior in communities, and identify a mechanism for arbitrary innovations by ordinary people to have a good chance of being widely adopted. To imitate each other, people must form a mental representation of what other people do. Each time they speak, they must also decide which form to produce themselves. We introduce a new decision function that enables us to smoothly explore the space between two types of behavior: probability matching (matching the probabilities of incoming experience) and regularization (producing some forms disproportionately often). Using Monte Carlo methods, we explore the interactions amongst the degree of regularization, the distribution of biases in a network, and the network position of the innovator. We identify two regimes for the widespread adoption of arbritrary innovations, viewed as informational cascades in the network. With moderate regularization of experienced input, average people (not well-connected people) are the most likely source of successful innovations. Our results shed light on a major outstanding puzzle in the theory of language change. The framework also holds promise for understanding the dynamics of other social norms.

研究の動機と目的

• 機能的利点のない任意の言語的革新が、人間のコミュニティ内でどのように広く採用されるかを説明すること。
• 高地位や人脈を持たない一般の人々が、言語的変化をどのように開始し、広めているかを調査すること。
• 社会的ネットワークにおける模倣と意思決定のダイナミクスをモデル化し、人々が他者の発話の心的表象をどのように形成するかに焦点を当てる。
• 情報の連鎖反応が、上位からの影響なしに広範な採用を引き起こす条件を探ること。
• 特に言語分野において、影響力のある人物や放送メディアのみが社会的変化を引き起こすという仮定に挑戦すること。

提案手法

• 本モデルは、観察された頻度に一致する確率マッチングと、頻度よりも多くの形を生み出す規則化の間を補間する新しい意思決定関数を用いる。
• 規則化の強さ、個人のバイアス分布、ネットワーク上の位置の相互作用を調査するために、モンテカルロシミュレーションが用いられる。
• ネットワーク構造は、人々が相互にコミュニケーションをとり、隣人からの信号に基づいて言語的行動を更新する社会的グラフとしてモデル化される。
• 2つの意思決定レジームが分析される：『カテゴリー的』（高規則化、低温意思決定ルール）と『確率的』（低規則化、高温ルール）。
• モデルは、ネットワーク内での革新の広がりを追跡し、さまざまな条件下での採用率と連鎖反応の形成を測定する。
• 本フレームワークは、エゴライト（草の根的）とハブ駆動型（インフルエンサー主導）の両方の変化シナリオのシミュレーションに応用される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 一般の人々が開始した任意の言語的革新が、どのような条件下でコミュニティ内で広く採用されるのか。
• RQ2 個人の意思決定における規則化の度合いが、草の根的革新の広がりに与える影響は何か。
• RQ3 人脈の多い人々が、その影響力にもかかわらず、なぜしばしば成功した言語的変化を開始できないのか。
• RQ4 ネットワーク上の位置と個人のバイアスが、言語的変化のための情報の連鎖反応の発生に果たす役割は何か。
• RQ5 ステータスや評判ではなく、社会的結束が、草の根的言語的革新の採用を説明できるのか。

主な発見

• 中程度の規則化の下では、中央性も地位も高くない一般の人々が、広く採用される革新を最もよく開始する。
• 情報の連鎖反応は、極めて関係の深い人々や放送メディアに依存せずに発生しうるため、草の根的変化の実現可能性を支持する。
• 非常に関係の深い人々は、多数の信号を受け取るための安定化効果により、保守的になりがちで、変化の開始確率が低くなる。
• モデルは、革新者が孤立していても、周囲に肯定的バイアスを持つ人々のコアが存在すれば、変化が定着し得ることを示している。
• カテゴリー的意思決定ルール（高規則化）は、影響力のある少数派に有利な急速かつ完全な変化をもたらすが、これは通常の言語的変化とは一致しない。
• 結果は、社会的結束が、隠れた評判やステータスよりも、草の根的言語的革新の採用において主な要因であるという考えを支持する。