个体语言使用中的结构不变量:词的“自我中心网络”
社会与信息网络
2021-10-13 v1
摘要
人类在社会互动中表现出的认知约束已被人类学家广泛研究,他们强调了这些约束在不同类型社会网络中的规律性。我们假定类似的规律性可在其他认知过程(如涉及语言产生的过程)中发现。为提供此主张的初步证据,我们分析了一个包含异质 Twitter 用户群体(普通用户与专业写作者)推文的数据集。利用类似于揭示公认社会认知约束的方法,我们发现一种同心分层结构(我们类比社会关系的自我中心网络称之为词的自我中心网络)很好地刻画了个体对其所用词汇的组织方式。该结构中各层的大小从内向外规律增长(约为前一层的 2-3 倍),且倒数第二和第三个外层稳定地分别占所用词汇的约 60% 和 30%(最外层含 100% 词汇),与用户总层数无关。
引用
@article{arxiv.2110.06015,
title = {Structural invariants in individuals language use: the "ego network" of words},
author = {Kilian Ollivier and Chiara Boldrini and Andrea Passarella and Marco Conti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.06015},
year = {2021}
}
备注
This work was partially funded by the following projects. European Union's Horizon 2020 research and innovation programme: SoBigData++ (No 871042), HumaneAI-Net (No 952026), MARVEL (No 957337). Italian PON-MISE program: OK-INSAID project (No ARS01 00917)