Learning thresholds lead to stable language coexistence

要約

我々は、エイブラムス・ストロガッツモデルに基づき、言語シフトのダイナミクスに記憶と学習の効果を組み込んだ言語競争モデルを導入します。
粗い時間スケールでは、記憶と学習の効果は、競合する言語の話者の割合に対するしきい値として表現できます。
最も単純な形式では、結果として得られるモデルは正確に解くことができます。
2 つの言語のうちの 1 つに関するコンセンサスに加えて、このモデルは、エイブラムス-ストロガッツ モデルには存在しない追加の平衡状態、つまり 2 つの言語の安定した動的共存と、初期状態と一致する凍結状態を記述します。
これらの結果が、より一般的な形状の閾値関数に対して保存されることを数値的に示します。
モデル予測と過去のデータセットを比較すると、エイブラムス・ストロガッツ モデルはいくつかの関連する言語競合状況を説明できていないものの、提案されたモデルは良好なフィッティングを提供していることがわかります。

要約(オリジナル)

We introduce a language competition model that is based on the Abrams-Strogatz model and incorporates the effects of memory and learning in the language shift dynamics. On a coarse grained time scale, the effects of memory and learning can be expressed as thresholds on the speakers fractions of the competing languages. In its simplest form, the resulting model is exactly solvable. Besides the consensus on one of the two languages, the model describes additional equilibrium states that are not present in the Abrams-Strogatz model: a stable dynamical coexistence of the two languages and a frozen state coinciding with the initial state. We show numerically that these results are preserved for threshold functions of a more general shape. The comparison of the model predictions with historical datasets demonstrates that while the Abrams-Strogatz model fails to describe some relevant language competition situations, the proposed model provides a good fitting.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google