Un estudio sugiere que el léxico habría evolucionado para optimizar los recursos cerebrales

ara aquel que está en sus primeros años de estudio, o que está aprendiendo una segunda lengua, puede ser frustrante intentar saber el significado de una palabra desconocida en un diccionario. Si se consulta una palabra en uno de estos manuales su definición nos remite a otras palabras, y éstas a otras y así sucesivamente.

El estudio de Mark Changizi, del Rensselaer Polytechnic Institute, sugiere que todas las palabras se basan en un pequeño número de palabras elementales. Es como si esas palabras fueran los "átomos" a partir de los cuales se formaran todos las "moléculas". Según este investigador es como si la organización a gran escala de un diccionario hubiera sido dirigida en el tiempo de acuerdo a cómo la mente humana sistematiza las palabras y sus significados.

Los diccionarios se construyen como una pirámide. Las palabras más complejas, como "antílope" o "atún", se sitúan en la cumbre y son definidas mediante palabras más básicas situadas por debajo en la pirámide. Eventualmente todas las palabras están relacionadas con un pequeño número de palabras elementales o "atómicas", como "grupo", o "acción", que son tan fundamentales que no pueden ser definidas en términos otras más simples. El número de niveles de definición que se necesitan para definir una palabra a partir de otras palabras hasta llegar a las palabras elementales se denomina nivel jerárquico de la palabra.

El estudio indica que los diccionarios que usamos habitualmente utilizan aproximadamente valores óptimos en los niveles jerárquicos. Además proporciona un mapa visual sobre cómo el léxico por sí mismo ha evolucionado culturalmente en decenas de miles de años para ayudar a minimizar el espacio cerebral promedio necesario para codificarlo. Otros inventos humanos, como la escritura o los signos visuales, también han sido diseñados por simplicidad o selección cultural en el tiempo para así minimizar sus requerimientos cerebrales.

Mediante el uso de una serie de cálculos basados en la estimación de que las palabras más complejas en el diccionario totalizan alrededor de 100.000 términos (en el idioma inglés), y que el número de palabras elementales está por debajo de 60, Changizi fue capaz de concebir tres características presentes en los diccionarios más eficientes (y en su contrapartida cerebral).

Además descubrió que el número total de palabras empleadas a lo largo de todas las definiciones en el diccionario (es decir el tamaño total del diccionario) cambia en relación al número total de niveles jerárquicos presentes. Los diccionarios óptimos deberían de tener aproximadamente siete niveles de jerarquía, según Changizi. Si sólo se usaran dos niveles se podría reducir el tamaño total de un diccionario en un 30% aproximadamente.

Adicionalmente un usuario encontrará que hay progresivamente más palabras en cada nivel jerárquico y que cada nivel contribuye principalmente a las definiciones de palabras que están sólo un nivel por encima.

Changizi ha comprobado la valía de sus predicciones confrontándolas con los datos procedentes de diccionarios reales. Así por ejemplo The Oxford English Dictionary y WordNet poseen las tres características que todo diccionario organizado económicamente tiene que tener según él. De este modo se economiza el espacio necesario requerido por el diccionario para definir un léxico.

Según Changizi, de alguna manera, en el transcurso de los siglos estos libros de referencia han alcanzado una organización prácticamente óptima. Esto habría que atribuirlo al hecho de que la presión de selección cultural en el transcurso del tiempo ha ido conformando la organización de nuestro léxico de tal modo que se requiera el mínimo espacio y energía mental.

Este profesor cree que su investigación tiene potenciales aplicaciones en el estudio del aprendizaje infantil. Los científicos podrían analizar cómo los estudiantes aprenden palabras del vocabulario y poder así desarrollar maneras de optimizar el proceso de aprendizaje.

El artículo con este estudio aparecerá en la edición de junio de Journal of Cognitive Systems Research.