Центральные языки на этой карте могут и не иметь самого большого количества носителей, однако они служат «общими» языками для общения элит.
В молодом направлении Big Data есть свои восходящие звезды и многообещающие лидеры, один из самых ярких это Цезарь Хидальго — профессор MIT Media Lab, разработчик онлайн-платформы визуализации данных о торговых связях между разными странами мира Observatory of Economic Complexity, и один из “50 человек, которые изменят мир” по версии журнала Wired.
Несколько лет назад Цезарю и его боевым товарищам захотелось исследовать взаимосвязь языковых узлов в Интернете. Языки отличаются по значимости по куче причин: начиная от технических и заканчивая демографическими. Задачу ставили себе амбициозную — определить глобальную значимость языка, которая не зависит от простых демографических и экономических показателей. О том, что из этого получилось, читайте в посте ниже.
Основная информация в трех глобальных языковых сетях (GLN) содержится на английском языке — центральном, а также нескольких менее распространенных: испанском, немецком, французском, русском, португальском и китайском. Значимость языка находится в прямой зависимости от числа популярных людей, говорящих на нём. Положение языка в GLN также способствует привлечению внимания к его носителям и к производимому ими культурному содержанию.
Первый вопрос, конечно, в том, как измерить глобальное влияние языка. До этого исследования опирались на численность и благосостояние носителей языка. Однако исторически сложилось так, что распространение языка требовало серьезной политической поддержки, поэтому такие показатели не сильно влияют на глобальность языка, так как его носители и их богатство могут быть сосредоточены в относительно малом масштабе. Другой метод измерения глобального влияния языка состоит в определении того, кто является его носителем, а также на связь между носителями. Лингвист Дэвид Кристалл утверждает: «Популярность языка не имеет ничего общего с количеством его носителей. Намного важнее то, кем они являются». В прошлом латынь была общеевропейским языком не потому, что она была родным языком для большинства европейцев, а потому, что являлась языком Римской империи, а позже Католической церкви, ученых и педагогов. Использование латыни элитами и связь между ними, помогли ей продержаться в качестве универсального языка более 1000 лет.
При этом в современном мире языковая карта выглядит примерно вот так (ещё раз):
Для начала посмотрим на коллекцию более 2,2 миллионов книжных переводов, составленную по проекту ЮНЕСКО. Этот набор данных позволяет отобразить сеть книжных переводов от авторов и профессиональных переводчиков. Он строился на основе рыночного спроса на книги на разных языках. Каждый перевод с одного языка на другой формирует связь. Затем мы наносим на карту мультиязычную сеть, используемую редакторами Википедии. Здесь связь между языками образуется, когда пользователь редактирует статью в одной языковой версии Википедии и со значительной долей вероятности отредактирует ее в другой языковой версии. И наконец, мы наносим на карту сеть совместного использования языков в Твиттере. Здесь связь образуется, если пользователь пишет сообщение на одном языке и с большой долей вероятности напишет его на другом.
Языки имеют непропорциональную степень влияния, поскольку некоторые обеспечивают прямые и косвенные пути перевода между большинством других языков мира. Например, чтобы слова испанца мог понять англичанин, нужен двуязычный носитель английского и испанского. Однако носителю языка мапудунгун могут стать понятны слова вьетнамца только через обходные пути, например по схеме: вьетнамский — английский, английский — испанский, испанский — мапудунгун. В обоих случаях испанский и английский языки вовлечены в процесс связи и выступают в роли глобальных языков.
На этих иллюстрациях — сходство трех независимых наборов данных, которые мы используем для отображения GLN. Верхний ряд показывает зависимость между числом выражений для каждого языка во всех трех наборах данных: (А) редактирование статей в Википедии на языке и перевод книг с языка; (В) сообщения в Твиттере на языке и перевод книг с языка; (С) пользователи в Твиттере и редакторы в Википедии. Нижний ряд показывает соотношение между количеством одинаковых фраз для языковых пар в различных наборах данных: (D) общее количество книжных переводов и редакторов Википедии; (Е) общее количество пользователей Твиттера и книжных переводов; (F) пользователи Твиттера и редакторы Википедии. В D и Е мы систематизировали среднее количество переводов с языка и на язык.
Влияние глобальных языков
По логике, англичанину, как находящемуся на одном из узлов, легче влиять на языковую сеть, чем жителю Непала. Чем глобальнее язык, тем больше стимулов создавать на нем контент и переводить на него информацию с менее популярных языков. Например, репортер, желающий распространить новость о крупном мероприятии по всему миру, будет делать это на глобальном языке.
На иллюстрации положение языка в GLN и глобальное влияние его носителей. Верхний ряд показывает количество носителей языка (годы рождения 1800-1950), о которых написаны статьи по крайней мере в 26 языковых версиях Википедии, как функции центральности собственного вектора языка в (А) GLN Твиттера, (В) GLN Википедии и (С) GLN книжных переводов. Нижний ряд показывает количество носителей языка (годы рождения 1800-1950), о которых есть упоминания в «Human Accomplishmentas», как функции центральности собственного вектора языка в (D) GLN Твиттера, (E) GLN Википедии и (F) GLN книжных переводов. Размер зависит от количества носителей каждого языка, а интенсивность цвета — от ВВП на душу населения.
Затем Цезарь собрал данные Твиттеру из более чем одного миллиарда твитов, опубликованных между 6 декабря 2011 и 13 февраля 2012. Язык каждого твита был обнаружен с помощью Chromium Compact Language Detector после очистки от хештегов, ссылок и смайликов. Использовались только те сообщения, где шанс ложного срабатывания был менее 10%. Конечный набор данных состоит почти из 550 миллионов твитов на 73 языках, созданных более 17 миллионами уникальных пользователей. Два языка считаются связанными, если пользователь написал твит на одном языке и с большой долей вероятности напишет его на другом.
Набор данных из Википедии был составлен при редактировании истории всех языковых разделов Википедии, написанных в конце 2011 года. После удаления информации от ботов и применения фильтров, получилось 382 миллиона правок на 238 языках от 2,5 миллионов уникальных редакторов. Здесь два языка оказались связанными, если пользователь отредактировал статью на одном языке и с большой долей вероятности сделал это же на другом.
Набор данных индекса переводов (ИП) состоит из 2,2 миллионов переведенных книг, изданных между 1979 и 2011 в 150 странах более чем на тысяче языков. Набор данных содержит список переводов, а не список переведенных книг. Каждый перевод в нем учитывается отдельно, например, 22 независимых перевода «Анны Карениной» Толстого с русского на английский. В отображении сети мы учитываем каждый перевод отдельно, и в этом случае учитывались 22 перевода, а не один. Также отметим, что источник перевода может отличаться от языка оригинала книги. Например, в ИП содержатся данные о 15 переводах «Тома Сойера», причем 13 из них были сделаны непосредственно с английского, а 2 — с испанского и галисийского. Эта характеристика набора данных позволяет определить промежуточные языки для перевода.
Во всех трех случаях мы изобразили похожие языки в соответствии со стандартом ISO 639-3(10). Например, индонезийский и малазийский языки закодированы как малайский, а все диалекты арабского языка — как арабский.
Результаты
На иллюстрации сосредоточенность и количество известных людей в GLN для каждого языка согласно Википедии. (A) Количество человек(рожденных в 1800-1950) для каждого языка, о которых есть статьи в по крайней мере 26 языковых вариантах Википедии в зависимости от ВВП на душу населения, численности населения и центральности собственного вектора для каждой GLN. Рейтинг культурного производства: (B) страны и (С) языки с наибольшим количеством людей, о которых есть статьи минимум в 26 языковых версиях Википедии. Собственный рейтинг значения языков в GLN: лучшие семь языков в (D) Твиттере, (E) Википедии и (F) сети книжных переводов.
Как видно из результатов, язык с большим количеством связей в одной GLN будет иметь много связей и в другой сети. Положительные корреляции выражений и связь в языковых парах говорят о том, что все три GLN подобны с точки зрения силы связей и количества представителей той или иной группы. Интересно, что общие черты, наблюдаемые в трех GLN, определяются, судя по всему, необходимостью наличия определенных литературных навыков для участия в каждой из этих сетей. Сеть книжных переводов является самой требовательной к этому фактору(поскольку в ней находятся авторы и профессиональные переводчики), Твиттер же наименее требователен(так как состоит из коротких сообщений, которые может публиковать любой человек с доступом в Интернет). Википедия является серединой между книжными переводами и Твиттером с точки зрения необходимых литературных навыков, а ее GLN также занимает середину с точки зрения подобия.
Есть гипотеза о том, что человек переводит информацию с центрального языка на свой родной, так как она больше заслуживает внимания, или гипотеза о том, что человек, родившийся в стране с центральным языком имеет больше шансов для достижения мировой известности.
Можно утверждать, что периферийное расположение языков хинди, китайского и арабского в GLN происходит из-за недостаточного представления в мире этих и некоторых других языков, которые к ним подключаются. Эти языки могут быть центральными в различных СМИ, однако их слабая роль в трех глобальных сетях — Твиттер, Википедия и сеть книжных переводов, ослабляет их претензии на глобальное влияние. Кроме того, китайский, арабский и хинди не могли бы быть центральными языками, даже если бы в базах данных была бы лучше указана их связь с различными региональными языками, так как центральный язык должен соединять даже очень отдаленные языки, а не только местные.
Лекция
Цезарь Хидальго может много рассказать про важность работы с большими данными. Он считает, что любой экономический рост — это частный случай роста информации во Вселенной. При этом рост информации в экономиках ограничивается способностью людей формировать социальные сети.
Цезарь будет выступать у нас в Digital October 22 апреля с открытой лекцией (телемост) «Почему объем информации все время растет?». Язык – английский, плюс каждый участник получает радиоустройство синхронного перевода на русский, поэтому проблем с пониманием не будет. Регистрируйтесь на мероприятие и заходите в гости, будет интересно.
Автор: Olga_Volodko
