ZIPFの略語の法則と最小限の努力の原則：言語ユーザーは、効率的なコミュニケーションのためにミニチュアレキシコンを最適化する

言語学者のジョージ・キングスリー・ジップは、単語の長さとその頻度の関係について、今では古典的な観察をしました。単語が頻繁になるほど、短くなる傾向があります。彼は、この「略語の法則」は言語の普遍的な構造的特性であると主張した。その後、略語の法則は、幅広い人間の言語で文書化されており、動物コミュニケーションシステムやコンピュータープログラミング言語にまで拡張されています。ZIPFは、この普遍的な設計機能が、競合する圧力の下で形式の意味のマッピングを最適化して正確に通信するだけでなく、彼の有名な努力という有名な原則を効率的にする結果として生じると仮定しました。この研究では、ミニチュア人工言語学習パラダイムを使用して、この説明仮説の直接的な実験的証拠を提供します。言語ユーザーは、正確さと効率の圧力がコミュニケーションタスク中に動作する場合にのみ、フォームマニーンマッピングを最適化することを示し、ZIPFの推測をサポートしています。

The linguist George Kingsley Zipf made a now classic observation about the relationship between a word's length and its frequency; the more frequent a word is, the shorter it tends to be. He claimed that this "Law of Abbreviation" is a universal structural property of language. The Law of Abbreviation has since been documented in a wide range of human languages, and extended to animal communication systems and even computer programming languages. Zipf hypothesised that this universal design feature arises as a result of individuals optimising form-meaning mappings under competing pressures to communicate accurately but also efficiently-his famous Principle of Least Effort. In this study, we use a miniature artificial language learning paradigm to provide direct experimental evidence for this explanatory hypothesis. We show that language users optimise form-meaning mappings only when pressures for accuracy and efficiency both operate during a communicative task, supporting Zipf's conjecture that the Principle of Least Effort can explain this universal feature of word length distributions.