量化语言中的亲密度

亲密度是我们在社交环境中与他人相处的基本方面。语言通过话题以及其他更微妙的线索（如语言性模糊限制和咒骂）来编码亲密度的社会信息。在此，我们引入一个新的计算框架来研究语言中的亲密度表达，并附带一个数据集和深度学习模型，用于准确预测问题的亲密度水平（Pearson's r=0.87）。通过分析跨越社交媒体、书籍和电影的 80.5M 个问题的数据集，我们表明个体在语言中运用人际语用策略，使其亲密度与社会环境相对齐。随后，在三项研究中，我们进一步展示了个体如何调节其亲密度以匹配围绕性别、社会距离和受众的社会规范，每一项都验证了社会心理学研究中的关键发现。我们的工作表明，亲密度是语言中一种普遍且具影响力的社会维度。