Уровень погружения в языковую среду влияет на восприятие эмоций
Ученые Центра исследований интеллекта и когнитивного благополучия при Институте когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ выяснили, как билингвы обрабатывают эмоциональные слова на родном и втором языках. Оказалось, что связь между значением слова и телесными ощущениями во втором языке выражена слабее, чем в первом. Однако чем больше человек погружен в языковую среду, тем меньше разница между языками. Статья опубликована в журнале Language, Cognition and Neuroscience.
Согласно теории воплощенного познания абстрактные понятия, в число которых входят эмоции, хранятся в нашей памяти вместе с физическим опытом. Так, в языках с текстовой ориентацией слева направо, например русском и английском, положительные эмоции люди ассоциируют с правой стороной пространства, а отрицательные, наоборот, с левой. Ученые проверили, работает ли этот механизм одинаково для родного и второго языков.
В эксперименте приняли участие 85 русско-английских билингвов. Участникам показывали на экране русские и английские слова с эмоциональной окраской: «радость»/joy, «успех»/success или «горе»/grief, «страх»/fear. Их просили нажать правую кнопку клавиатуры, если слово было положительным по значению, и левую кнопку — если отрицательным. Затем условия менялись на противоположные: левая кнопка для положительных, правая для отрицательных слов. Во всех ситуациях замеряли время реакции.
В родном языке при первом, естественном, условии (положительные слова — правая кнопка, отрицательные слова — левая кнопка) участники реагировали быстрее. Во втором языке закономерность сохранилась. Но даже в самом удобном варианте (положительные слова — правая кнопка) участники нажимали на английские слова медленнее, чем на русские, потому что телесный и эмоциональный опыт интегрирован во второй язык меньше, чем в родной.
Разница в обработке слов на русском и английском была более выражена у участников с низким уровнем владения иностранным языком и ограниченным опытом его использования. Билингвы с высоким уровнем владения английским языком обрабатывали английские эмоциональные слова почти с той же скоростью, что и русские.
Алина Карлюкова
«Примечательно, что возраст освоения второго языка не играет решающей роли. Даже если начать учить второй язык поздно, но активно им пользоваться, например читать книги, смотреть фильмы, жить за границей, возникнет тесная интеграция между телесным и языковым опытом, которая выразится в относительно одинаковой обработке слов на обоих языках», — рассказала Алина Карлюкова, один из авторов исследования.
Дополнительно ученые с помощью опросника измерили языковую эмоциональную дистанцию. Ее высокий показатель означает, что билингв ощущает отстраненность по отношению ко второму языку и предпочитает переключаться на родной для выражения эмоций, например, чтобы признаться в любви или эмоционально отреагировать на неприятную ситуацию. Эмоциональная дистанция связана с ограниченным использованием второго языка в различных естественных контекстах, таких как прослушивание песен, просмотр фильмов.
«При ярко выраженной эмоциональной дистанции участники обрабатывали английские эмоциональные слова медленно. И наоборот: чем активнее испытуемые использовали второй язык в самых разных контекстах, тем меньше была эмоциональная дистанция на втором языке», — пояснила Алина Карлюкова.
По мнению исследователей, полученные результаты подтверждают, что второй язык обретает эмоциональную глубину благодаря разнообразному интенсивному опыту использования.
Исследование осуществлено в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ.
Вам также может быть интересно:
Гибридный интеллект: на форуме «Технопром-2026» обсудили, как развивать компетенции в эпоху ИИ
Искусственный интеллект не создает новые профессии, а меняет содержание старых. К такому выводу пришли участники сессии «Гибридный интеллект: цифровые и человеческие драйверы развития», организованной Институтом статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ в рамках XIII Международного форума технологического развития «Технопром-2026». Эксперты обсудили, как меняется содержание труда, какие компетенции становятся востребованными и что мешает компаниям в полной мере использовать возможности новых технологий.
Ученые НИУ ВШЭ представили свою разработку для систем связи 6G
Терагерцовая нейроморфная схема, разработанная учеными Вышки, позволяет сделать системы связи 6G одновременно более точными и менее энергоемкими. Точность определения положения мобильных устройств внутри помещений достигает 99%. Результаты работы представили на PIERS 2026 — международном симпозиуме по фотонике и электромагнетизму в Китае.
4 сценария, 19 отраслей, 2036 год: НИУ ВШЭ расширил масштаб доклада о перспективах развития российской экономики
Высшая школа экономики продолжает работу по подготовке ежегодного исследования «Сценарии развития российской экономики в условиях геополитической турбулентности». Доклад предназначен для компаний и госструктур, принимающих инвестиционные решения и формирующих стратегии развития. О том, чем уникален этот прогноз и какие сценарии закладывают в него эксперты, в интервью новостной службе «Вышка.Главное» рассказал руководитель проекта, директор Центра стратегического прогнозирования ИСИЭЗ ВШЭ Михаил Голанд.
Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
ФКН ВШЭ поделился экспертизой в сфере ИИ с участниками «Больших вызовов» в «Сириусе»
В образовательном центре «Сириус» масштабным фестивалем научных проектов завершилась 11-я всероссийская научно-технологическая проектная образовательная программа «Большие вызовы». Представители факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ поделились экспертизой с ее участниками и выступили в роли наставников и членов жюри.
В НИУ ВШЭ представлены новые ИИ-продукты iFORA для аналитики и исследований
Эксперты Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ представили новые продукты и разработки, созданные на базе ИИ-платформы iFORA. Они продемонстрировали, как возможности iFORA применяются в исследовательской и аналитической работе, а также рассказали о стратегии развития пользовательских сервисов.
Исследователи ФКН ВШЭ завоевали золотую медаль на международном соревновании по машинному обучению
Команда, в состав которой вошли сотрудники Международной лаборатории статистической и вычислительной геномики Алексей Шмелев и Никита Червов, выпускник 2025 года магистратуры «Анализ данных в биологии и медицине» ФКН НИУ ВШЭ Иван Геворков, а также двое студентов из США, показала высокий результат на международном соревновании по машинному обучению The 2026 NeuroGolf Championship. Команда получила золотую медаль и заняла 7-е место в итоговом рейтинге.
Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую
Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.
Развивая сотрудничество: совместный семинар ФКН ВШЭ и Харбинского технологического университета
13–16 июля на факультете компьютерных наук прошел Российско-китайский научно-исследовательский семинар по приложениям машинного обучения, организованный Научно-учебной лабораторией облачных и мобильных технологий совместно с Харбинским политехническим университетом (Китай). Делегация из семи студентов и трех представителей университета прибыла в Москву, чтобы принять участие в интенсивной четырехдневной программе.
«Работа с ИИ — решение целого спектра инженерных задач»
Искусственный интеллект — рабочий инструмент, построенный на сбалансированном сочетании алгоритмов с инженерной проработкой. Как технологии ИИ способны улучшить приложение, устройство, систему и какие инженерные задачи решаются при этом, рассказывают специалисты и аспиранты Московского института электроники и математики ВШЭ.