Cuanto más centralmente conectado esté alguien dentro de su red de medios sociales, más probabilidades hay de que las nuevas palabras que use se adopten en el lenguaje común, según un nuevo estudio publicado esta semana en 'PLOS Complex Systems' por Louise Tarrade de la École Normale Supérieure, Francia.
El lenguaje evoluciona dentro de un contexto social y las variaciones de un idioma siempre compiten entre sí. En el lenguaje cotidiano, las palabras se crean constantemente, pero no todas persisten. En el nuevo estudio, los investigadores analizaron más de 650 millones de tuits escritos en francés entre 2012 y 2014 para identificar 400 palabras que eran nuevas en la red social X (en aquel entonces llamada Twitter) durante ese período. Luego, rastrearon la difusión de estas palabras durante los siguientes cinco años y observaron la posición y la conectividad de los usuarios que adoptaron las palabras.
El equipo descubrió que quienes adoptan inicialmente palabras nuevas, o "innovaciones léxicas", son similares entre sí, independientemente de si las innovaciones tienen éxito más tarde (a medida que cambia el lenguaje) o se desvanecen (como zumbidos temporales). Sin embargo, en la fase posterior de propagación de la innovación léxica, hubo diferencias estadísticamente significativas entre los cambios y los zumbidos. En promedio, las palabras que finalmente persistieron fueron utilizadas por personas que eran más centrales para su comunidad y permanecieron en circulación a niveles bajos durante un período más largo antes de entrar en una fase de crecimiento (18,5 meses en circulación en comparación con 6,5 meses para los zumbidos). Las palabras que se convirtieron solo en zumbidos temporales fueron utilizadas por personas con posiciones menos centrales dentro de una red social y tuvieron un aumento más rápido en su uso, seguido de un rápido declive.
"Nuestra investigación examina las innovaciones léxicas a gran escala en millones de usuarios de redes sociales --afirman los autores--. Mostramos que las palabras adoptadas por usuarios que tienen un papel central en su comunidad y que están en contacto con otras comunidades se consolidan en el idioma, y viceversa. Por lo tanto, la posición en la red de hablantes que adoptan estas palabras es suficiente para predecir su destino".
Los autores añaden: "Hacer sociolingüística con datos digitales y métodos computacionales ofrece la oportunidad de ampliar y revelar dinámicas sociales a nivel poblacional".
