衡量世界的幸福

科学家们提出了一种方法，通过观察人们使用的词汇来衡量整个国家的情绪。这项对世界上10种语言中10万多个单词的分析还发现，含有快乐含义的单词是含有悲伤含义的单词的两倍，这是哈利勒·瑟拉韦从佛蒙特大学的彼得·多兹那里得知的。

Peter D:一开始的动机是建立一个仪器来测量来自人群的情感信号。我们可以通过文本来做到这一点。我们需要覆盖尽可能多的地方。所以，我们有西班牙语、葡萄牙语、韩语、汉语、俄语，我们有阿拉伯语，我们有英语——所以，非常非常分散。很明显，世界上有很多种语言。我们确实觉得它跨越了全球，跨越了文化，跨越了各种语言。

哈利勒:你是如何选择在这些语言中分析哪些单词的?

如果你想谈论一门语言，当然，你必须正确地研究一门语言。因此，我们需要根据人们真正使用的单词创建单词列表。所以，没有办法说，“哦，这是英语中最常见的1万个单词。”你不能这么做。你不得不说，“我要去看这篇文章，可能有20年的《纽约时报》，也可能有3年的Twitter，我们也去了谷歌图书。”我们去看电影和电视字幕。我们选择了最常用的单词。我们需要的最基本的方面是我们需要知道单词的快乐得分是多少。因此，我们单独询问人们他的意见。你知道，它可以是笑声，卡车或者香蕉，你对这个词有什么感觉。 So neutral is one star and you go up to 5 stars of happiness and then 5 stars the other way for sadness, making kind of a 9-point scale.

哈利勒:你分析这些词有什么发现?

我们只是注意到快乐的词比悲伤的词多。这是一件很奇怪的事情。肯定有负面词汇。人们谈论消极的事情，但如果你观察足够大的单词范围，足够大的文本，我们就会发现，如果你喜欢，自然语言是有积极偏见的，人们谈论事物，并以某种方式描述它们，平均而言，更倾向于积极的一面。味道很浓。所以，如果你把那些基本上被评为中性的单词拿出来，一份西班牙语副本的正负比例是90%到10%。对于中文书籍来说，大概是70%到30%。这是一个范围。所以是两倍多。我们现在所做的是对人们真正使用的词汇进行大规模的研究。

Khalil:你认为是什么导致了这种积极的语言偏见?

语言是我们伟大的社会技术。我们都是社会生物，所以我认为它在编码这样一个事实，即语言是把我们联系在一起的粘合剂。当然，我们用它来谈论消极的事情。我们必须这样做，但在大多数情况下，我们讨论的是帮助我们继续前进的事情。

哈利勒:这对未来意味着什么?

Peter D:我们的主要希望是在传统的GDP和经济指标之外，为社会的仪表盘提供另一个刻度盘。很难知道10亿人、1000万或1亿人在想什么。每个人的财富可能都在增加，但如果幸福感没有增加，那就有问题了。也许我们需要某种程度的坏脾气，这样社会才能繁荣。但我们需要量化这个更为模糊的方面。

哈利勒:所以，你的意思是，能够测量社会感受的温度将使政策制定更容易关注福祉，而不仅仅是生产率或税收收入之类的简单数字。

彼得·D——当然。这种情况一次又一次地发生。如果你能给某样东西加上一个数字，那么它就更有可能被注意到。这是个错误，对吧?所以，我们知道幸福很重要。有些事情你可以很好地衡量，它们会得到更多的关注。你最终会错误地认为它们也是有意义的或者是重要的。所以，与其抱怨这个，我们正试图给出一个人们可以关注的数字。