本文来自微信公众号： PsyCulture&Science ，作者：ScienceDaily
自20世纪50年代以来，科学界对词义的大部分理解都依赖于心理学家查尔斯·奥斯古德（Charles Osgood）等人通过开创性研究建立的框架。该框架被称为VAD模型，通过三个情绪维度来描述意义：效价（valence，积极与消极）、唤醒度（arousal，兴奋与平静）以及支配度（dominance，控制与顺从）。这一方法在心理学、语言学和人工智能领域产生了深远影响，尤其是在旨在识别书面语言情绪基调的系统中。
然而，佛蒙特大学（University of Vermont）的研究人员在分析了数十亿次词语使用后发现，意义的组织不仅围绕情绪展开，还与力量（power，弱小与强大）、危险（danger，安全与危险）和秩序（structure，有序与混乱）密切相关。这项发表在Science Advances上的研究引入了一种名为“本质度量学”（ousiometrics）的新方法，利用数学手段来测量语言的本质意义。
该研究最引人注目的发现是：人们所使用的词语表现出一种一致且普遍的倾向——偏好安全而非危险。这种隐性的“安全偏向”可能会改变研究人员研究语言、理解人类行为的方式，也会影响人工智能系统解读人类言论与文字的开发逻辑。
测量词语隐含意义的新工具
为了调查这些模式，研究人员开发了专门的分析方法，用于测量海量书面语和口语集合中的意义。他们的核心创新之一是“本质测量仪”（ousiometer），这是一种能够快速评估大量文本的本质意义并生成平均意义得分的工具。（“ousia”一词源于古希腊语，是英语单词“essence”［本质］的词根。）
研究人员展示了“本质测量仪”可以分析来源截然不同的材料，包括简·奥斯汀（Jane Austen）的小说、阿瑟·柯南·道尔的《福尔摩斯》故事、《纽约时报》、维基百科、推特、以及广播谈话节目的文字记录。该工具还可以追踪意义如何随着故事的展开而发生转变。例如，研究人员分析了维克多·雨果《悲惨世界》的英译本，并绘制了整部小说中意义的变化图谱。
他们将这种变化模式称为“本质度量轨迹”（ousiometric trajectory）。其可视化图像类似于多色蛋白质扭曲的形状，叙事在基于四组对比词的网格上移动：危险/安全、弱小/强大、温和/激进，以及坏/好。通过追踪这条路径，研究人员可以观察文本的底层意义是如何从故事的一个部分变化到另一个部分的。
统计词频会改变研究结果
另一项重要创新涉及区分“词语本身”与“人们实际使用它们的频率”。在语言学中，研究人员将单独的词作为类别称为“词型”（types），而一个词在文本中的每一次出现则被称为“词例”（token）。（例如，作为一个类别，“apple”是一个词型；而“apple”这个词在句子中每被使用一次，就是一个词例。）
这种区分之所以重要，是因为一个出现数百万次的词对日常交流的贡献，远大于一个很少被使用的词。早期的研究通常赋予每个词同等的重要性，无论其使用频率如何。而佛蒙特大学团队则将词语在真实交流中出现的频率纳入考量，从而让那些原本可能继续隐藏的模式显现出来。这种方法对于识别人们对安全相关语言的普遍偏好尤为重要。
为什么人类语言偏爱安全？
当研究人员考察词语在日常交流中的实际出现情况时，这项研究最出人意料的发现之一浮出了水面。在书籍、新闻报道、社交媒体和口语中，与“安全”相关的词语出现的频率远高于与“危险”相关的词语。
这一发现为一种人们熟知的现象提供了新的解释——即“波丽安娜原则”（Pollyanna principle），该原则描述了人类语言倾向于使用积极词汇而非消极词汇的现象。几十年来，研究人员通常将这种模式解释为人们偏爱积极情绪表达的证据。而这项新分析表明，背后可能有更根本的原因。
研究人员认为，表面上对积极性的偏爱，在很大程度上反映了底层对安全的偏爱。该研究认为，波丽安娜原则的积极偏向，实际上是底层安全偏向的一维投射。关于安全的表达对所有语言都至关重要。
人类语言是由生存塑造的
这一发现引发了一个引人入胜的可能性：人类语言的结构可能反映了与生存相关的进化压力。从这个角度来看，词语的作用不仅仅是交流感情。它们还帮助人们识别威胁、评估不确定性、建立信任并与他人协调行动。
能够区分安全与危险对于生存至关重要。研究人员认为，人类的这一基本优先事项可能也影响了意义在语言中的组织方式。在日常生活中，人们不断交换关于某些人、地点、情况和行为是具有威胁还是安全的信息。新发现表明，这些区分在交流中的核心地位可能比以前认识到的更为重要。
这也对“为什么积极语言如此普遍”给出了不同的解释。许多积极词汇可能不仅仅是在表达快乐或赞许，而是在传递一种安全感、稳定感或可预测感。而新识别出的三个维度反映了人类生活中最基础的体验——力量、危险和秩序，它们与曾经活在世上的每一个人都息息相关。
研究人员也早已认识到，人们倾向于偏爱与善良和低攻击性相关的语言。研究团队认为，这些熟悉的倾向可能源于同一种更深层的模式。尽管研究结果与语言和生存之间可能存在的联系相吻合，但它们并未直接证实是进化压力导致了这种安全偏向。
一项可能改变AI理解语言方式的发现
这些发现的意义远不止于语言学领域。许多人工智能系统使用情感分析来判断语言表达的是积极、消极还是中立的情绪。一些方法还借鉴传统的VAD框架来测量情绪意义。
如果该框架未能完全捕捉语言的底层结构，围绕它构建的系统就可能会忽略人们交流内容中的重要区别。研究人员表示，融入“力量、危险和秩序”维度，最终可以帮助AI模型更准确地解读语言，并更清晰地解释其评估结果。这在分析信任、风险和决策时可能特别有用。
在语言学中，这些发现为理解意义的基础提供了不同的视角。新框架不再将情绪基调视为主要的组织原则，而是强调与强弱、安全性和可预测性相关的区分。心理学也可能受到影响。几十年来，许多研究一直使用VAD模型来调查情绪、感知和行为。一套不同的基础维度可能会促使研究人员重新思考如何解读以往的部分研究结果。
这一发现还可能引起神经科学家的兴趣。人类大脑对威胁和安全信号高度敏感，而新发现的语言偏向表明，这些生物学上的优先事项可能反映在语言中。这种潜在联系可以帮助研究人员探索大脑活动与符号交流之间的关系，不过还需要进一步的研究来确立这些联系。
结语：言为心声，亦为安身立命之本
理解语言的这种隐性的安全偏向，可能会对研究人员如何研究整个社会的交流产生深远影响。如果词语始终反映出对安全的偏好，这种倾向可能会影响故事的讲述方式、信息的传播方式，以及人们解读事件和经历的方式。
《易经-系辞上》还说：“吉凶者，言乎其失得也。”古人占卜，问的往往不是开心不开心，而是吉还是凶、得还是失。趋吉避凶是古人面对不确定世界时最朴素的生存智慧。孔子讲“名不正则言不顺”，也说明在传统观念里，语言从来不只用来抒发情绪，它还关系到秩序的建立和人与人之间的信任。
科学用数据验证了人类语言对安全的深层偏好，而传统文化早已将这份偏好化为日用而不觉的生活哲学。当我们重新理解词语背后的生存重量，或许也能更真切地体会：每一次开口，既是在描述世界，也是在为自己和他人，寻一处可以安心栖居的屋檐。
参考文献
Peter Sheridan Dodds,Thayer Alshaabi,Mikaela Irene Fudolig,Julia Witte Zimmerman,Juniper Lovato,Shawn Beaulieu,Joshua R.Minot,Michael V.Arnold,Andrew J.Reagan,Christopher M.Danforth.Ousiometrics:The essence of meaning aligns with a power-danger-structure framework instead of valence-arousal-dominance.Science Advances,2026;12(19)DOI:10.1126/sciadv.adr4039
University of Vermont."A hidden bias in human language challenges 70 years of science." ScienceDaily.ScienceDaily,24 October 2026.