Peter Dekker (VUB AI Lab) onderzocht met coauteurs Sonja Gipper en Bart de Boer een fascinerend mechanisme achter taalverandering: conversational priming. Met behulp van AI-modellen laten de auteurs zien hoe het herhalen van taalpatronen in conversaties een katalysator kan zijn voor structurele veranderingen in talen.

Het onderzoek richt zich op repetitional responses—antwoorden op vragen waar het werkwoord uit de vraag herhaald wordt (bv. ‘Wil je koffie? – Ja, dat wil ik graag.’). Als één van de sprekers nu een innovatieve vorm van dit werkwoord gebruikt (bijv. een iets andere uitspraak), is de andere spreker geneigd deze nieuwe vorm binnen het gesprek over te nemen. Dit fenomeen, bekend als conversational priming, kan een belangrijke rol spelen in het ontstaan en verspreiden van taalverandering. 

De onderzoekers gebruikten agent-gebaseerde modellen—computersimulaties waarin virtuele sprekers met elkaar communiceren. Dit maakt het mogelijk om de complexiteit van sociale interacties en hun impact op taal over langere perioden te bestuderen.  

Peter Dekker legt uit: “Door het simuleren van interacties tussen sprekers met agent-gebaseerde modellen konden we laten zien hoe herhaling in conversaties niet alleen zorgt voor tijdelijke aanpassing, maar op langere termijn kan bijdragen aan blijvende veranderingen in een taal.”  

Een van de belangrijkste bevindingen is dat herhaling in gesprekken niet alleen het communicatief gemak vergroot, maar ook bestaande taalstructuren kan aanpassen. Dit inzicht draagt bij aan de discussie over hoe sociale interactie en cognitieve processen samen taalverandering sturen. 

“De modellen tonen hoe effecten op korte tijdsschalen dwz. priming, een psychologisch effect in een individu in milliseconden, leiden tot effecten op langere tijdsschalen zoals taalverandering, in een hele bevolking, over jaren. Dat biedt een uniek raamwerk om patronen van taalverandering in kaart te brengen, die in de echte wereld moeilijk te observeren zijn.” vervolgt Dekker. 

Het onderzoek biedt niet alleen nieuwe inzichten in taalverandering, maar heeft ook praktische toepassingen. De modellen kunnen worden ingezet om beter te begrijpen hoe bedreigde talen kunnen worden beschermd, bijvoorbeeld door te analyseren welke patronen bijdragen aan taalbehoud. Daarnaast kan de studie inspiratie geven voor  interpreteerbare modellen in artificiële intelligentie, waar menselijke communicatie en leerdynamieken worden nagebootst. 

Referentie:

Dekker, P., Gipper, S. & de Boer, B. (2024). Conversational priming in repetitional responses as a mechanism in language change: evidence from agent-based modelling. Linguistics Vanguard. https://doi.org/10.1515/lingvan-2023-0187