Dissertation Defense

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November 21, 2016

Dissertation Defense

Stanford University, November 16, 2016

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mllewis

November 21, 2016
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  1. Molly Lewis Conceptual Complexity and the Evolution of the Lexicon

    Stanford University, Dissertation Defense, 16 November 2016
  2. Natural languages are diverse • • • • • •

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  3. But, they also contain many regularities. (Berlin & Kay, 1991)

    Sounds /a i u/ The girl kicked the ball. Meaning Word order subject object (Dryer, 2005) (Lindblom, 1986)
  4. Languages adapt to pressures of their speakers (Christiansen & Chater,

    2008) Language evolution (many, many years) t Development (years) In-the-moment (min.) “red”
  5. Complexity Bias A bias to map longer words (in terms

    of phonemes, morphemes, syllables) to more complex referents tupabugorn
  6. However, limits to arbitrariness (Köhler, 1929; Maurer, et al., 2006;

    Ramachandran & Hubbard, 2001; Farmer, Christiansen, & Monaghan, 2006; Zipf, 1936; Piantadosi, Tily, & Gibson, 2011) horse “The linguistic sign is arbitrary” – Saussure (1916) !kalë !ناصح !ձի !at !zaldi !конь ! ঘা#া !konj !кон !cavall!kabayo ! ! !konj !kůň !hest !paard!ĉevalo !hobune !kabayo !hevonen !cheval !cabalo !Pferd !άλογο!ઘોડો !chwal!doki !סוס !घोड़ा !nees !ló !hestur !anyịnya !kuda !capall!cavallo ! !jaran !!"# !សេះ !݈ມ"າ !equo !zirgs !arklys!коњ !kuda !! !hoiho!घोडा !адуу !घोडा !hest !بسا !koń !cavalo !ਘ"ੜਾ !cal !лошадь !коњ !kôň !konj !faras !caballo !farasi!häst !!"ை !!ర#$ !ม้า !кінь !اڑوھگ !ngựa !ceffyl !!
  7. Pressures predicting a complexity bias Communicative Tradeoffs (e.g., Horn, 1984)

    I turned on the car. I got the car to turn on. TYPICAL MEANING ATYPICAL MEANING Iconicity (e.g., Schmidtke, Conrad, & Jacobs, 2014) Complex-sounding word COMPLEX MEANING Simple-sounding word SIMPLE MEANING
  8. What is complexity? Inspired by work on Information Theory (Shannon,

    1948) More “parts” à less predictable à more complex Conceptual (not structural) complexity
  9. Complexity Bias: Overview

  10. Study 1: English complexity norms Rate words for complexity enlightenment

  11. Complexity norms Normed 499 English words 30 words/participant N =

    250 participants
  12. • • • • • • • • • •

    • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • 2 4 6 8 10 12 1 2 3 4 5 6 Complexity rating Word length (characters) Study 1: Results N = 250 r CL = .69 r CL ŸF = .60 Reliable controlling for concreteness, imagability, and familiarity “up” “enlightenment”
  13. Study 2: Cross-linguistic Evidence that complexity is related to length

    in English But: does this extend to other languages? Examined relationship between word lengths for normed words in 80 languages Google translate – Native speakers hand-checked 12 languages – Accuracy: 92%
  14. 0.0 0.2 0.4 0.6 english afrikaans maltese danish norwegian macedonian

    yiddish dutch russian serbian croatian portuguese espernto galician basque bosnian welsh armanian italian swedish georgian belarusian icelandic estonian bulgarian german hungarian latvian ukranian spanish thai french nepali polish chinese czech hmong slovenian slovak mongolian hindi zulu vietnamese finnish swahili irish lao hausa filipino lithuanian haitian.creole romanian khmer punjabi catalan gujarati indonesian greek hebrew azerbaijani malay cebuana javanese albanian kanada turkish yoruba maori somali korean telugu urdu tamil bengali arabic latin japanese igbo persian marathi Language Pearson's r 0.0 0.2 0.4 0.6 english afrikaans maltese danish norwegian macedonian yiddish dutch russian serbian croatian portuguese espernto galician basque bosnian welsh armanian italian swedish georgian belarusian icelandic estonian bulgarian german hungarian latvian ukranian spanish thai french nepali polish chinese czech hmong slovenian slovak mongolian hindi zulu vietnamese finnish swahili irish lao hausa filipino lithuanian haitian.creole romanian khmer punjabi catalan gujarati indonesian greek hebrew azerbaijani malay cebuana javanese albanian kanada turkish yoruba maori somali korean telugu urdu tamil bengali arabic latin japanese igbo persian marathi Language Pearson's r 0.0 0.2 0.4 0.6 english afrikaans maltese danish norwegian macedonian yiddish dutch russian serbian croatian portuguese espernto galician basque bosnian welsh armanian italian swedish georgian belarusian icelandic estonian bulgarian german hungarian latvian ukranian spanish thai french nepali polish chinese czech hmong slovenian slovak mongolian hindi zulu vietnamese finnish swahili irish lao hausa filipino lithuanian haitian.creole romanian khmer punjabi catalan gujarati indonesian greek hebrew azerbaijani malay cebuana javanese albanian kanada turkish yoruba maori somali korean telugu urdu tamil bengali arabic latin japanese igbo persian marathi Language Pearson's r # open class words = 453 Correlation between complexity norm and word length
  15. Study 2 Discussion Evidence for complexity bias in natural language

    But, small sample of languages and translation issues Swadesh List: Conceptually “primitive” words developed for studying language relatedness (Swadesh, 1955; Holman, et al., 2008). – 40 words – 1,037 languages
  16. r = .49 • • • • • • •

    • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • 2 4 6 8 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 Complexity rating Word length (characters) Study 3: Swadesh words • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • blood bone breast come die dog drink ear eye fire fish full hand hear horn I knee leaf liver louse mountain name new night nose one path person see skin star stone sun tongue tooth tree two water we you 2 4 6 8 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 Complexity rating Word length (characters) N = 100
  17. −0.25 0.00 0.25 0.50 Language Pearson's r (complexity bias) −0.25

    0.00 0.25 0.50 Language Pearson's r (complexity bias) English Tonga Study 3: Cross-linguistic results M = .12
  18. Exp. 1-3: bias present in natural languages Reliable cross-linguistically, and

    controlling for frequency and other semantic features Next: Do speakers also have this bias? Experimentally test using novel words and objects Studies 1-3 Discussion
  19. Complexity Bias: Overview

  20. Study 4a: Explicit complexity judgment

  21. N=60 Least complex Most complex

  22. Study 4b: Mapping task Map novel word to novel object,

    given 2 alternatives
  23. Study 4b: Design Referent complexity x word length (within subject)

    Linguistic stimuli: – short words (e.g., "bugorn,” "ratum,” "lopus”) – long words (e.g., "tupabugorn,” "gaburatum,” "fepolopus") Referent stimuli: – Divided objects into quintiles, based on explicit complexity norms – Tested every pairing of quintiles (15 conditions): 1/1, 1/2, 1/3, 1/4, 1/5, 2/2, 2/3, etc. Procedure: 8 trials/participant
  24. Example 1/5 Trial Quintile 1 2 3 4 5

  25. Study 4b: Results • • • • • • •

    • • • • • • • • 1/1 1/2 1/3 1/4 1/5 2/2 2/3 2/4 2/5 3/3 3/4 3/5 4/4 4/5 5/5 r= −0.7 −0.25 0.00 0.25 0.50 0.50 0.75 1.00 complexity rating ratio effect size (cohen's d) N = 1500 Target biased to have long label Target less complex
  26. Evidence for a productive complexity bias in online mapping task

    – Identical pattern when manipulate complexity with number of parts – Other control studies Operationalized complexity in terms of visual complexity What is the underlying complexity construct? Study 4 Discussion
  27. Complexity Bias: Overview

  28. Amount of information In visual cognition, use processing time to

    measure information load (Alvarez & Cavanaugh, 2004) – more information requires more processing time – search rate task < What is complexity?
  29. Recognition memory task measure study time per object (30 objects)

    (60 objects) Study 5: Implicit complexity judgment
  30. • • • • • • • • • •

    • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • r= 0.52 7.0 7.2 7.4 7.6 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 Object Complexity Norms Log RT (ms) Novel object complexity norms NRT = 494 NC = 60
  31. Study 5: Novel Real Objects • • • • •

    • • • • • • • • • • 1/1 1/2 1/3 1/4 1/5 2/2 2/3 2/4 2/5 3/3 3/4 3/5 4/4 4/5 5/5 r= −0.7 −0.25 0.00 0.25 0.50 0.50 0.75 1.00 complexity rating ratio effect size (cohen's d) Complexity Norms • • • • • • • • • • • • • • • 1/1 1/2 1/3 1/4 1/5 2/2 2/3 2/4 2/5 3/3 3/4 3/5 4/4 4/5 5/5 r= −0.71 −0.25 0.00 0.25 0.50 0.985 0.990 0.995 1.000 RT ratio effect size (cohen's d) RT Norms
  32. Complexity related to basic cognitive process Longer processing time à

    more information In other work: longer descriptions à more information Study 5: Discussion “it’s a flat silver disk on rollers with what appear to be tall handlebars standing away from it at an angle” “it looks like a high tech metal detector on wheel.” “cup holder” “it is a bowl with a black portion on top” “football kicker’s stand”
  33. vs. But, what is information? Prop. Selection Complex Object 0.00

    0.25 0.50 0.75 1.00 Frequency Variability Use Talk Money Facebook Long word Short word “Xs are used often” “Xs are talked about often” “Xs are in many pictures on FB” vs. “Xs cost a lot”
  34. So, what is complexity? Complexity norms correlated with reaction time

    (Study 5) and linguistic descriptions More complex objects contain more “information” No positive findings about the coding model of this information Primitives of thought a difficult empirical question!
  35. Complexity Bias: Overview

  36. Study 4 0.0 0.2 0.4 0.6 english afrikaans maltese danish

    norwegian macedonian yiddish dutch russian serbian croatian portuguese espernto galician basque bosnian welsh armanian italian swedish georgian belarusian icelandic estonian bulgarian german hungarian latvian ukranian spanish thai french nepali polish chinese czech hmong slovenian slovak mongolian hindi zulu vietnamese finnish swahili irish lao hausa filipino lithuanian haitian.creole romanian khmer punjabi catalan gujarati indonesian greek hebrew azerbaijani malay cebuana javanese albanian kanada turkish yoruba maori somali korean telugu urdu tamil bengali arabic latin japanese igbo persian marathi Language Pearson's r Studies 2-3 Where does the bias come from?
  37. Study 6: Memory errors in word recall Language evolution (many,

    many years) t In-the-moment (min.) ninop nin ninopen Complexity bias in natural language
  38. Word learning Study 6: Memory errors in word recall (10

    word-object pairs x4) Word recall
  39. Stimuli: – Generated random lexicon – Words: 3, 5, 7,

    9, 11 characters (CV syllables) – Objects: Same as Study 4 (2 per complexity quintile) Procedure: – 10 words shown 4 times in training – 1 recall trial for each word in testing Measured the length of the words that participants recalled Study 6: Memory errors in word recall
  40. Study 6: Results Words are shortened for simple objects •

    • • • • −0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 1 2 3 4 5 Complexity quintile Number characters removed Shorter words Complexity N = 50
  41. Bias emerges from memory errors in-the-moment of language use Bias

    in natural language could emerge through cognitive pressures In “communicative” follow-up, no strengthening of effect – Evidence that pressure is iconicity Study 6: Discussion
  42. Study 7: Word learning bias in children Language evolution (many,

    many years) t ninop nin ninopen Complexity bias in natural language Development (years) ni
  43. Can you find the tupa? Study 7: Word learning bias

    in children
  44. Participants: 36 3-yo, 36 4-yo, and 36 5-yo Referent complexity

    x word length (within subject) Stimuli: – Same objects as Study 4 (bottom vs. top quantile) – Same words as Study 4 (short vs. long) Procedure: – Forced-choice design on iPad – 12 trials: 4 long, 4 short, 4 fillers Study 7: Word learning bias in children
  45. 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 3 4 5 Age (years)

    Prop. generalizations to complex object Study 7: Results Long word Short word *
  46. Complexity bias in word learning in preschoolers Learning pressures at

    the developmental timescale may shape language structure Preschoolers struggle with communicative inferences – Consistent with iconicity bias Study 7 Discussion
  47. Complexity Bias: What we know

  48. Complexity bias: Open questions Why is there variability in the

    magnitude of the complexity bias across languages? What are conceptual primitives? How do cognitive pressures interact to produce a complexity bias?
  49. Complexity bias as a novel linguistic regularity • • •

    • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • 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