fbpx Big Data: indietro nel tempo per ricostruire i linguaggi | Page 4 | Scienza in rete

Big Data: indietro nel tempo per ricostruire i linguaggi

Read time: 2 mins

Una ‘macchina del tempo automatica’, capace di ricostruire l’evoluzione dei linguaggi più antichi: è questo il risultato di un lavoro di ricerca di un team di scienziati dell'Università della California di Berkley, e della British Columbia di Vancouver, utile ai linguisti per fare sintesi tra le informazioni disponibili su centinaia di civiltà ancestrali.

La frontiera dei “Big Data” - ovvero quell’enorme quantità e aggregazione di dati oggi disponibile, gestibile con tecnologie avanzate – non riguarda solo il flusso di bit del web o di files di testo, audio o video. La gestione dell’intero patrimonio di conoscenza raccolto può essere applicata, infatti, anche a database tutt’altro che digitali. I ricercatori di Berkley lo hanno dimostrato mettendo a punto un programma e un sistema computerizzato in grado di garantire una ricostruzione veloce delle protolingue, antenati dei linguaggi più moderni. Il nuovo sistema computazionale californiano sfrutta un modello probabilistico (il “Monte Carlo”, utilizzato abitualmente anche in biologia per le ricostruzioni di catene di DNA o in fisica teorica per i modelli atomici), che incrocia i vocaboli moderni con diverse radici semantiche, ma in cui si riconoscono suono comune e origini ricollegabili tra di loro.
In ogni fase di calcolo dell’algoritmo, i percorsi evolutivi di linguaggi come il Proto-Indo Europeo o il Proto-Afroasiatico diventano più chiari. Questo programma è in grado, tuttavia, non solo di accelerare i processi di ricostruzione dei linguaggi più antichi su larga scala, ma, di conseguenza, facilita e completa la conoscenza che abbiamo sulle culture delle civiltà, basandosi sui loro vocabolari: una Big Data Analysis del passato, insomma.

“La cosa più entusiasmante del nuovo sistema, è che vengono utilizzate molte delle idee già sviluppate dai linguisti circa la ricostruzione dell’evoluzione storica dei linguaggi, in modo inedito: più dati, più parole, più linguaggio, ma in meno tempo” – dichiara Dan Klein, professore associato di computer science all’università di Berkley e co-autore del paper pubblicato su PNAS.

La scoperta fatta a Berkley è un passo importante per la documentazione e gestione critica delle fonti storiche sul linguaggio e per tutelare la cultura e le conoscenze del passato. Infatti, mentre gli archeologi possono contare solo su fonti scritte, indagando il passato con un metodo comparativo, questo sistema consente di automatizzare l’analisi sulle relazioni tra linguaggi, con più alti livelli di certezza statistica (la ricostruzione di più di 600 lingue proto - austronesiane ha raggiunto un'accuratezza pari all'85%).

La prossima ricostruzione in programma riguarda i proto-linguaggi delle popolazioni indigene del Nord-America.

Autori: 
Sezioni: 
Free tag: 
Linguistica

prossimo articolo

Il Congresso americano riduce quasi a zero i tagli alle agenzie scientifiche voluti da Trump

Capitol Hill

Le leggi di spesa degli Stati Uniti per il 2026 a cui stanno lavorando insieme democratici e repubblicani al Congresso sembrano garantire un ritorno al budget 2025 delle agenzie scientifiche come NASA, NSF e NOAA. La linea di tagli radicali, anche del 50% proposti da Trump viene quindi sconfessata. Agli appropriation bills manca ora l'approvazione definitiva e la firma del presidente, possibilmente prima del 30 novembre, in modo da scongiurare un nuovo shutdown della pubblica amministrazione.

Nella foto, Capitol Hill, sede del Congresso statunitense.

Tutti noi abbiamo sempre guardato con ammirazione alle istituzioni scientifiche statunitensi. Università e centri di ricerca prestigiosi, poi istituzioni come NASA, NSF (National Science Foundation), DOE  (Department of Energy) solo per citarne alcuni. Tutti impegnati in ricerca scientifica di punta nei settori di loro competenza. Tutte queste istituzioni ricevono finanziamenti federali che, ogni anno, entrano a fare parte del budget proposto dal governo per l’anno successivo.