“Come lo diciamo” e “come lo pensiamo” Come i nostri schemi mentali influiscono sul linguaggio (e viceversa)

Spesso avremmo sentito dire che imparare una lingua è parte fondamentale per capire come ragiona un popolo. Proprio attraverso il linguaggio, infatti, non solo noi esprimiamo un concetto, ma tutta una serie di significati e sfumature che noi attribuiamo al concetto stesso.

Attraverso l’analisi delle differenti modalità e parole che usiamo per descrivere ciò che ci circonda si può avere uno scorcio delle varie strutture e schemi che noi costruiamo intorno ad essa. Infatti, il linguaggio è veicolo di una serie di messaggi e giudizi (spesso non espliciti), i quali a forza di essere reiterati, possono entrare a far parte del sistema di valori di una persona.

A questo punto, può sorgere spontanea una domanda:

È il linguaggio – e i suoi messaggi - a influenzare come noi vediamo la realtà?

O è il nostro modo di pensare che influenza il linguaggio?

È complicato dare una risposta certa a questo quesito, rischiando di essere un po’ come quello su chi sia nato prima tra l’uovo o la gallina.

Non ci sono dubbi, tuttavia, sulla sinergia tra questi due aspetti e su come uno abbia una forte influenza sull’altro e viceversa.

A questo proposito, è interessante soffermarci su una ricerca presentata nel 2019 al meeting annuale della Association for Computational Linguistics, una società scientifica internazionale che studia i problemi che coinvolgono il linguaggio naturale e il calcolo.

Utilizzando un particolare computer, i ricercatori hanno analizzato ben 3.5 milioni di libri pubblicati tra il 1900 e il 2008, includendo sia romanzi che saggi.

Il loro obiettivo era scoprire se esistesse o meno una differenza tra i tipi di parole utilizzate per descrivere i personaggi femminili rispetto a quelli maschili nella letteratura e il valore di tali parole, ovvero se queste avessero una connotazione positiva, negativa o neutra.

Analizzando questa mole incredibili di dati, i ricercatori sono stati in grado di riportare in una tabella gli aggettivi, sia positivi che negativi, maggiormente utilizzati per descrivere uomini e donne. Inoltre, hanno suddiviso tali aggettivi in categorie, in base a ciò che gli aggettivi stessi intendevano descrivere (ad esempio: il comportamento, le emozioni, l’aspetto fisico).

I risultati mostrano come la maggior parte degli aggettivi usati in letteratura per descrivere le donne si focalizzino principalmente sulla descrizione del loro aspetto fisico. Tra i primi cinque, infatti, figurano attributi come “beautiful” (bella), “lovely” (adorabile), “gorgeous” (favolosa).

Al terzo posto troviamo “chaste” (pudica) ed è il primo ( e unico della lista nei top 11) aggettivo relativo a un atteggiamento.

Al contrario, sono proprio questi ultimi gli attributi più comunemente usati per descrivere i personaggi maschili, tra i quali troviamo “just” (giusto), “righteous” (virtuoso), “peaceable” (pacifico) e “brave” (coraggioso).

I dati mostrano come i verbi e gli aggettivi negativi associati all’aspetto fisico e al corpo siano collegati cinque volte più spesso ai personaggi femminili rispetto che a quelli maschili. Inoltre, mentre i personaggi maschili tendono ad essere descritti utilizzando aggettivi che si riferiscono al loro comportamento e alle loro qualità personali, quelli femminili si focalizzano sul loro aspetto esteriore.

Nella ricerca si legge: “troviamo che ci sono differenze significative tra le descrizioni dei nomi maschili e femminili e che queste differenze si allineano con gli stereotipi di genere comuni: gli aggettivi positivi usati per descrivere le donne sono più spesso correlati ai loro corpi rispetto agli aggettivi usati per descrivere gli uomini”.

Se fino a qualche decennio fa, un’analisi del genere sarebbe potuta suonare come fantascienza, ora con le nuove tecnologie e con lo sviluppo di algoritmi di apprendimento automatico è possibile raccogliere e analizzare un’enorme quantità di dati, in questo caso qualcosa come 11 miliardi di parole. In questo modo, è possibile analizzare con una precisione maggiore non solo il linguaggio, ma anche tutta una serie di fenomeni legati ad esso, in questo caso con una focalizzazione sui pregiudizi di genere. 

Questo genere di ricerche supportano con i loro risultati altri studi e teorie che sottolineano quanto la scelta delle parole sia fortemente influenzata dal genere, sia quello del parlante che quello del referente (Lakoff, 1973). È stato studiato come già entro le 24 ore dalla nascita i genitori abbiano la tendenza a descrivere le proprie figlie femmine con aggettivi quali “bella”, “carina” e “graziosa” in percentuale maggiore rispetto ai bambini maschi. Se in quest’ultimo caso la differenza nell’attribuire un aggettivo può sembrare innocua - o comunque avere poca importanza – parlando delle differenze di genere, assume un peso maggiore quando in altri studi viene mostrato come le professoresse siano descritte meno spesso come brillanti rispetto ai loro colleghi maschi (Storage et al., 2016), probabilmente riflettendo stereotipi più o meno impliciti su uomini e donne.

Per concludere, vorrei fare due considerazioni.

La prima è che ora ci siamo focalizzati sulle differenze di genere, ma possiamo applicare questo discorso a un – tristemente – ampissimo repertorio di stereotipi e pregiudizi presenti nella nostra società.

La seconda è che non è importante rispondere all’arduo quesito posto all’inizio di questo articolo.

Ciò che è davvero importante è prendere consapevolezza del modo in cui noi descriviamo e riportiamo la realtà, soprattutto quando ci rapportiamo verso le generazioni più giovani che spesso si affidano a noi nella loro esplorazione del mondo che li circonda.

Tanto del nostro come lo pensiamo può influenzare il nostro come lo diciamo; tanto del nostro come lo diciamo può influenzare il come qualcun altro può pensarlo.

• Hoyle, L. Wolf-Sonkin, H. Wallach, I. Augenstein, R. Cotterell, Unsupervised Discovery of Gendered Language through Latent-Variable Modeling, 2019
• Robin Lakoff, Language and woman’s place. Language in Society, 1973
• Rachel Rudinger, Chandler May, and Benjamin Van Durme, Social bias in elicited natural language inferences. In Proceedings of the First ACL Workshop on Ethics in Natural Language Processing, 2017
• Daniel Storage, Zachary Horne, Andrei Cimpian, and Sarah-Jane Leslie, The frequency of “brilliant” and “genius” in teaching evaluations predicts the representation of women and African Americans across fields, 2016