빠른 스피치는 각 발화에 대한 정보가 적기 때문에 빠른 속도와 느린 발화자는 거의 동일한 비율로 정보를 전달합니다.
이 연구는 우리가 주어진 시간에 너무 많거나 너무 적은 정보를 제공하지 않기 위해 의사소통 데이터의 좁은 채널 내에서 대화하는 경향이 있음을 시사한다고 해당 저널의 연구 저자인 Uriel Cohen Priva는 말합니다. 인식 브라운대학교 인지, 언어, 심리학과의 조교수이기도 합니다.
Cohen Priva는 “초당 얼마나 많은 정보를 전송해야 하는지에 대한 제약은 상당히 엄격하거나 우리가 생각했던 것보다 더 엄격한 것 같습니다.”라고 말합니다.
정보 이론에서는 더 적은 단어 선택이 더 많은 "어휘적 정보"를 전달하는 반면, 수동태와 같은 더 복잡한 구문은 더 많은 "구조적 정보"를 전달합니다. 채널 내에 머물기 위해 빠르게 말하는 사람들은 더 일반적인 단어와 간단한 구문으로 말하는 반면, 속도가 느린 사람들은 더 드물고 더 예상치 못한 단어와 더 복잡한 표현을 사용하는 경향이 있다고 Cohen Priva는 밝혔습니다.
이 연구는 왜 제한된 정보율이 대화를 지배할 수 있는지에 대한 힌트만을 제공한다고 Cohen Priva는 말합니다. 이는 화자가 너무 많은 정보를 너무 빨리 공식화하고 발화하는 데 어려움을 겪거나 청자가 너무 빠른 속도로 전달되는 말을 처리하고 이해하는 데 어려움을 겪기 때문에 발생할 수 있습니다.
대화의 보물
연구를 수행하기 위해 Cohen Priva는 두 개의 독립적인 대화 데이터 저장소, 즉 2,400개의 주석이 달린 전화 대화가 포함된 Switchboard Corpus와 40개의 긴 인터뷰로 구성된 Buckeye Corpus를 분석했습니다. 전체적으로 데이터에는 398명의 연설이 포함되었습니다.
Cohen Priva는 각 화자의 정보 속도(얼마나 많은 시간 동안 얼마나 많은 어휘 및 구조적 정보를 전달했는지)와 말하기 속도(그 시간에 얼마나 말했는지)를 결정하기 위해 모든 음성에 대해 여러 가지 측정을 수행했습니다.
의미 있는 통계를 도출하려면 단어 자체와 단어 앞뒤에 있는 단어의 상대 빈도를 결정하기 위해 복잡한 계산을 수행해야 했습니다. Cohen Priva는 사람들이 평균적으로 각 단어를 말하는 데 걸리는 시간과 특정 화자가 필요한 시간을 비교했습니다. 그는 또한 각 화자가 능동태와 비교하여 수동태를 얼마나 자주 사용하는지 측정했으며 모든 계산에서 각 사람의 나이, 성별, 대화에 참여하는 다른 구성원의 말하기 속도 및 기타 가능한 혼란을 설명했습니다.
궁극적으로 그는 두 개의 독립적인 차원(어휘적 및 구조적)과 두 개의 독립적인 데이터 소스(Switchboard 및 Buckeye)에서 동일한 통계적으로 유의미한 상관 관계가 성립한다는 사실을 발견했습니다. 즉, 말하는 속도가 빨라지면 정보 속도가 감소합니다.
Cohen Priva는 “사람들이 말을 할 때 사용하는 초당 정보 용량은 매우 다양하며 각각은 가능하며 모든 것을 관찰할 수 있다고 가정할 수 있습니다.”라고 말합니다. “그러나 만약 그렇다면 이러한 효과를 찾는 것은 매우 어려웠을 것입니다. 대신 두 개의 서로 다른 도메인에 있는 두 개의 말뭉치에서 안정적으로 발견됩니다.”
남성과 여성
Cohen Priva는 대화에서 정보 비율이 분명히 제한된 이유에 대한 단서를 제공할 수 있는 성별과 관련된 주요 차이점을 발견했습니다. 이는 청취자의 이익을 위해 사회적으로 부과된 제약일 수 있습니다.
평균적으로 남성과 여성 모두 주요 경향을 보인 반면, 동일한 음성 속도에서는 남성이 여성보다 더 많은 정보를 전달했습니다. Cohen Priva는 주어진 속도로 정보를 전달하는 능력이 성별에 따라 다르다고 믿을 이유가 없다고 말합니다. 그 대신, 그는 여성들이 듣는 사람들이 자신이 말하는 내용을 확실히 이해하도록 하는 데 더 관심을 갖는 경향이 있을 수 있다고 가정합니다. 예를 들어, 다른 연구에서는 대화가 진행되는 동안 여성이 남성보다 "뒤로 돌아서"거나 "어허"와 같은 언어적 단서를 제공하여 이해를 확인할 가능성이 더 높다는 것을 보여주었습니다.
Cohen Priva는 이 연구가 사람들이 자신의 말을 만드는 방식에 대해 어느 정도 밝힐 수 있는 잠재력이 있다고 말했습니다. 이 분야의 한 가지 가설은 사람들이 말하려는 내용을 선택한 다음 더 희귀하거나 어려운 단어를 말할 때(예: 더 어려운 단어, 그 다음 느린 단어) 말하는 속도를 늦춘다는 것입니다. 그러나 그는 자신의 데이터가 전체 음성 속도가 단어 선택과 구문을 결정한다는 가설과 일치한다고 말했습니다(예: 더 빠르면 더 간단합니다).
“우리는 빠른 화자가 지속적으로 다양한 유형의 단어를 선택하거나 다양한 유형의 단어나 구조를 선호하는 모델을 고려해야 합니다.”라고 그는 말합니다.
즉, 말하는 방법은 말하는 속도와 관련이 있는 것으로 나타납니다.
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