19/01/2018 Подопытные дети, прорабы на стройке и разговоры с роботами: как лингвисты ставят научные эксперименты

19/01/2018 Подопытные дети, прорабы на стройке и разговоры с роботами: как лингвисты ставят научные эксперименты
Впервые опубликовано на сайте журнала Нож

На сайте журнала Нож была опубликована статья о научных экспериментах лингвистов.

Ниже материалы статьи приведены полностью.

Мы часто слышим о сенсационных открытиях британских учёных, но ещё чаще самое интересное остаётся за кадром.

Однако самые дотошные наверняка не раз задавались вопросом, каким же образом исследователи пришли к тем или иным результатам, в чём заключался эксперимент, неужели испытуемые правда не понимали, что происходит, и вели себя естественно и непринуждённо?

Вы когда-нибудь задумывались, как можно изучать оговорки?

Лингвисты часто использовали своих детей в качестве подопытных кроликов.

А как ещё собрать данные, содержащие примеры спонтанных оговорок ребёнка? Джери Йегеру и Джозефу Стембергеру, например, оставалось только бежать за записной книжкой каждый раз, когда их чада радовали учёных родителей новыми перлами. Но дети не так наивны, как кажется, и были случаи, когда сбор данных пришлось прекратить: маленькие хитрецы начинали специально оговариваться, потому что отцы слишком явно радовались «фелиному кюре». А Йегер собирал необходимое для анализа количество оговорок в течение шести лет, так как сами по себе эти речевые казусы - явление достаточно редкое. Согласитесь, не у каждого учёного дома живёт «подопытный кролик», и не всякий может позволить себе в течение долгих шести лет охотиться за языковыми ляпами.

Эксперимент у многих ассоциируется с лабораторией, с искусственно созданными условиями, и далеко не любые данные можно получить с его помощью. Но нельзя забывать, что исследователи ставят опыты с целью подробнее узнать что-то новое о «внешнем мире», о чём-то интуитивном и существующем в естественной среде, где на каждое отдельное явление оказывают воздействие десятки факторов. Благодаря экспериментам учёные могут наблюдать конкретный фрагмент реальности, контролировать всё, что влияет на результат, а в обычной, стихийной и непредсказуемой, жизни подобное недостижимо. Главное преимущество этого научного метода состоит в том, что данные можно собрать за короткий срок, отыскав достаточное количество участников и создав удачный дизайн эксперимента.

В теории всё очень просто, но как заставить чужих детей в определённое время сделать как можно больше оговорок?

Сможете придумать, как этого добиться? Ответ в конце статьи. А сейчас давайте поговорим об интересных дизайнах лингвистических экспериментов, когда учёные ухитрились обойти казавшиеся непреодолимыми преграды.

Специалисты из Университета Стэнфорда решили подтвердить гипотезу, согласно которой в диалоге важна не только речь, но и визуальные сигналы - жесты и мимика.

Для сбора данных учёные попросили участников совместно выполнять интересное задание - собирать LEGO .

Добровольцев распределили по парам и назначили им роли: у «директора» было десять схем для конструирования различных моделей, а «строителю» предстояло всё правильно собрать, следуя инструкциям «начальника». Процесс снимался на камеру для дальнейшего анализа речи участников и визуальных сигналов.

Чтобы узнать, насколько важны жесты и мимика в коммуникации, учёные меняли условия эксперимента. В первой группе директор стройки LEGO наблюдал за процессом созидания; во второй он не видел рабочий стол, то есть не мог мониторить действия напарника; в третьей ему необходимо было записать указания для своего «подопечного» на аудио, и тот мог слушать их, пока делал модель. Результаты эксперимента показали, что, если директор не видит строителя, процесс занимает больше времени. Ещё сложнее было выполнить задание, когда один из участников записывал инструкции и совершенно не мог контролировать ход работы.

Вы замечали, что, общаясь с кем-либо, начинаете использовать клички и прозвища, по-особому называть некоторые места и предметы? Если в вашей компании появляется новичок, пройдёт определённое время, пока он сможет приспособиться к принятым у вас выражениям или, возможно, начнёт пользоваться ими сам. Чтобы узнать, как зарождаются лейблы в разговоре, лингвисты часто используют десятиугольные фигуры (тенграмы).

Рисунок тенграмов взят из материалов одного из исследований.

Представьте, что перед вами такая схема, а перед вашим напарником те же фигуры, но они вырезаны и перемешаны. Вам можно общаться, но нельзя показывать друг другу объекты и спрашивать: «Эта или вон та?» К концу эксперимента у обоих участников фигуры должны быть расставлены в одинаковом порядке, согласно схеме. Как бы вы назвали изображения A или J? А как удостоверились бы, что ваш напарник не перепутал объекты K и L или B и G? Чаще всего в конце эксперимента при проверке правильности расположения фигур участники кратко называют каждый десятиугольник, используя лейбл, появившийся в ходе совместной работы.

Что скажете насчёт фигуры H? Кольцо с бриллиантом ? Галстук , развевающийся на ветру?

Оба этих способа хороши тем, что участники заняты не заданием, а игрой. Учёным важно, чтобы речевые данные были спонтанными и естественными - именно так и получается, если испытуемые сфокусированы на собственной деятельности, а не на том, как они формулируют предложения.

Но бывают случаи, когда необходимо узнать, по какому принципу строится диалог с собеседником, которого ещё не существует. В конце XX века учёных интересовало, может ли быть эффективным общение с роботом, имеет ли смысл использовать вежливые формы или достаточно, чтобы машина просто выполняла сухо сформулированные команды? Ответы на эти и многие другие вопросы учёные нашли с помощью методики Wizard of Oz («Волшебник страны Оз») .

За таинственным названием скрывается очень простой дизайн эксперимента: участники должны общаться с роботом и выполнять разные задания - в зависимости от того, какой аспект общения машины и человека интересует учёных.

Но самое главное - самих роботов или компьютерных диалоговых программ в экспериментах не было!

Учёные из соседней комнаты за стеклом или с помощью видеокамеры наблюдали за происходящим и, произнося заранее продуманные реплики строго по сценарию, играли роль роботов и компьютеров. Участники были уверены, что беседуют с машиной, поэтому исследователи могли варьировать условия и наблюдать за общением человека с новым типом собеседника.

Например, в эксперименте Сьюзен Бреннан испытуемым предстояло задавать вопросы в переписке с человеком или компьютерной программой, которая на самом деле также была человеком. Керстин Фишер, как и многие другие учёные, не просто печатала на компьютере, обманывая участника эксперимента, а дистанционно управляла роботами, например такими как Sony AIBO .

После окончания этого сеанса святой лжи во благо науки у обманутых жертв берут интервью или просят их заполнить анкету, чтобы удостовериться, что у них не возникало сомнений в том, что робот настоящий. Конечно, это обман, но испытуемые дают официальное согласие на участие и могут попросить остановить экзекуцию, если чувствуют, что зря согласились. После эксперимента добровольцам часто устраивают дебрифинг, где рассказывают, в чём была суть опыта и что же учёные будут анализировать.

Однако некоторые аспекты языка вообще и строение диалога в частности можно изучать и более «этичными» способами.

Вопросы этики в экспериментах с участием людей и особенно детей до сих пор жарко обсуждаются в мире науки.

И чтобы, не дай бог, не задеть ничьих чувств, лингвисты всё чаще изобретают разного рода компьютерные модели и симуляции. Конечно, не каждый аспект можно исследовать таким образом. Но, например, Дэниэл Абрамс и Стивен Строгац с помощью компьютерной симуляции проследили, какие факторы влияют на вымирание языков. А Дейл Барр смог отыскать аргументы в защиту теории, согласно которой для успешной коммуникации совершенно не обязательно иметь базовые представления о нормах общения, а достаточно лишь получать регулярный фидбек от собеседника и, опираясь на него, уметь перестраивать свой лексикон. Компьютерные симуляции в лингвистике незаменимы, если речь идёт о глобальных аспектах, сообществах, целых языковых группах, прогнозировании судьбы языков в следующих поколениях.

Однако вернёмся к опытам на живых людях.

Группы учёных тратят большие деньги на лабораторные тестирования и целые месяцы - на поиски подходящих участников.

Нередко ими становятся студенты из города, страны или вуза, где базируется группа исследователей, собирающих данные. Если возраст испытуемых не имеет принципиального значения, участие в эксперименте принимают студенты, которые могли увидеть объявление о наборе добровольцев в библиотеке или на сайте вуза. Но чем многочисленнее требуется выборка и чем масштабнее сам проект, тем дороже становится его проведение, а учёные зависят от грантов, поэтому всё не так просто. Например, если в вашем эксперименте необходимо собирать данные о людях разного возраста из разных стран с периодичностью раз в три месяца в течение двух лет, вам придётся несладко, особенно без гранта.

К счастью, социальная революция добралась и до мира науки, где краудсорсинговые механизмы уже давно используются в лингвистике, в том числе и в экспериментальной.

Подобно крупным компаниям, ищущим в интернете новых сотрудников, авторы эксперимента тоже нередко привлекают желающих через интернет. Благодаря тому, что в сети можно использовать не только текстовые, но и визуальные, аудио- и видеоформаты данных, некоторые типы лабораторных исследований уже перенесены в онлайн.

Группа учёных из университетов Стэнфорда и Колорадо провела несколько классических экспериментов по семантике и психолингвистике в лабораторных условиях с типичными местными испытуемыми студентами и с «краудсорсинговыми» участниками (в качестве платформы для их привлечения использовали Mechanical Turk Amazon). В одном из таких экспериментов, например, необходимо было прослушивать предложения на несуществующих языках, в другом испытуемые оценивали грамотность высказывания на их родном языке, чтобы подтвердить новые тренды в его развитии.

Согласно результатам, данные, собранные через краудсорсинговые механизмы, сравнимы с лабораторными или даже более достоверны, поскольку удаётся охватить большее количество участников за короткое время и, кроме того, сделать это с минимальными затратами.

Вы придумали способ заставить маленьких и взрослых носителей языка оговариваться во время лабораторного эксперимента? Брюс Смит, например, предлагает детям произносить скороговорки. Все мы, независимо от возраста, часто путаем слоги, пытаясь выговорить определённые комбинации слов. Чем не оговорки?

Так какой же метод сбора данных лучший? Однозначного ответа на этот вопрос нет. Сведения, полученные разными способами, характеризуют то или иное явление, ставшее предметом научного интереса, с нескольких сторон. Но одно можно сказать точно: учёным необходимо уметь не только качественно анализировать данные, но и находить оптимальные умные подходы к решению, казалось бы, нерешаемых вопросов.

Впервые опубликовано на сайте журнала Нож

← Вернуться