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由萨尔大学的Annemarie Verkerk和马克斯·普朗克进化人类学研究所的Russell D. Gray领导的国际研究小组，利用有史以来最大的语法特征数据库——Grambank，分析了191个提出的语言普遍性。他们的数据集涵盖了超过1700种语言，为语言学研究提供了前所未有的广度。

在早期的研究中，语言学家通常通过从遥远地区选择样本来避免相关或邻近语言之间的相似性。这种方法虽然在一定程度上有效，但并不能完全消除语言之间隐藏的联系，还可能削弱统计结果，并且无法揭示语言如何随时间变化。为了解决这些问题，研究人员采用了贝叶斯空间系统发育分析，该方法同时考虑了共同祖先和地理影响，从而提供了比以往大多数研究更高水平的统计严谨性。

语言不是随机进化的

“面对巨大的语言多样性，有趣的是发现语言并不是随机进化的，”Verkerk说。“我很高兴我们所做的不同类型的分析都得出了非常相似的结果，这表明语言的变化必须是解释普遍性的核心组成部分。”研究结果有力地支持了几种重复出现的模式，包括词序偏好（例如动词是在宾语之前还是之后）以及层次结构（例如如何在句子中标记语法关系）。重要的是，这些模式在世界不同地区的不相关语言中反复出现，表明人类组织语言的方式存在着深刻的限制。

共同的压力塑造语言结构

资深作者Russell Gray反思道：“我们讨论了是否将其写成一篇半空的论文——‘看看有多少提议的普遍性不成立’——或者一篇半满的论文——‘大约三分之一有强有力的统计支持’。最后，我们选择强调反复演变的模式，表明共同的认知和交流压力将语言推向一组有限的首选语法解决方案。”通过确定哪些普遍性真正经得起严格测试，该研究有助于缩小未来研究的焦点，向科学家们指出塑造人类语言的潜在认知和交流力量。