La estructura del intelecto humano y la evolución de los diccionarios
(NC&T) "A menudo, se tiende a pensar que los diccionarios son una red enrevesada y frustrante de palabras, donde la definición de la palabra A remite a los usuarios a la palabra B, que se define usando la palabra C, que termina remitiendo a los usuarios a la palabra A nuevamente", explica Mark Changizi, profesor de Ciencias Cognitivas en el Instituto Politécnico Rensselaer. Sin embargo, la nueva investigación sugiere que todas las palabras están conectadas a un pequeño conjunto de "palabras atómicas" y, probablemente, la organización a gran escala de los diccionarios haya sido dirigida con el paso del tiempo por la forma en que los humanos sistematizamos mentalmente las palabras y sus significados.
Los diccionarios se construyen como una pirámide invertida. Las palabras más complejas se acomodan en la parte superior, y son definidas por palabras más básicas que, lógicamente, se hallan más abajo en la pirámide. Así, todas las palabras se acaban vinculando a un pequeño número de ellas, las llamadas "palabras atómicas" (por ejemplo, "acto" o "grupo"), que son tan fundamentales que no se pueden definir con términos más simples. El número de niveles de definición necesario para pasar desde una palabra compleja a una palabra atómica define el "nivel jerárquico" de la palabra.
Según Changizi, los diccionarios que solemos utilizar emplean aproximadamente la cantidad óptima de niveles jerárquicos, y brindan un mapa visual de cómo el propio léxico ha evolucionado culturalmente durante decenas de miles de años para ayudar a disminuir el "espacio mental" requerido por el cerebro para codificarlo.
Algo también muy importante del estudio de Changizi es su descubrimiento de que el número total de palabras en todas las definiciones de un diccionario y, por tanto, el tamaño de los mismos, cambia en relación con el número total de niveles jerárquicos existentes. Los diccionarios óptimos deberían tener aproximadamente siete niveles jerárquicos.
Changizi cree que su investigación tiene aplicaciones potenciales para el estudio del aprendizaje en la niñez, ya que los científicos podrían analizar cómo los estudiantes aprenden las palabras del vocabulario, y podrían quizá desarrollar mecanismos que optimizasen ese proceso de aprendizaje.
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