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| ASL-LEX, gráfico interactivo de la lengua de signos americana (imagen: Naomi Caselli, Zed Sevcikova Sehyr, Ariel Cohen-Goldberg, Ben Tanen, Karen Emmorey) |
¿Qué es ASL-LEX?
ASL-LEX es una base de datos en línea interactiva que recopila características léxicas y fonológicas de más de 1.000 signos de la lengua de signos americana, incluyendo vídeos de los signos. Utilizando métodos estadísticos y lingüísticos, la base de datos se representa en la web mediante un gráfico interactivo que muestra cómo los aspectos fonológicos, léxicos y semánticos interactúan en la lengua de signos americana.El resultado tiene la apariencia de un organismo multicelular en el que cada signo se representa como un nodo: los signos con mayor frecuencia tienen nodos más grandes, los de menor frecuencia con nodos más pequeños, y todos ellos están conectados entre sí fonológicamente cuando existe esta relación. Introduciendo en el buscador la traducción a inglés del signo, éste aparece en el gráfico con sus "vecinos" fonológicos, por ejemplo, por la configuración del signo o el movimiento. También es posible hacer clic directamente en cualquiera de los nodos del gráfico. Todo ello se explica en el siguiente vídeo (en lengua de signos americana y subtítulos opcionales en inglés):
Karen Emmorey, una de las investigadoras en este proyecto y directora del Laboratorio del Lenguaje y Neurociencia Cognitiva en la Universidad Estatal de San Diego, dice que casi todo lo que sabemos del lenguaje humano proviene del estudio de las lenguas habladas, por lo que los datos proporcionados por ASL-LEX son muy valiosos para que los neurólogos puedan comprender cómo el cerebro procesa el lenguaje visual-manual de forma diferente a las lenguas auditivo-vocales. Karen Emmorey ya apareció en Excepcionales por una investigación en la que se demostraba que la lengua de signos potenciaba las habilidades de comunicación no verbal y podía hacer a las personas más carismáticas (ver aquí).
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| De izquierda a derecha: Naomi Caselli (Universidad de Boston), Zed Sevcikova Sehyr (Universidad Estatal de San Diego) Ariel Cohen-Goldberg (Universidad de Tufts) y Karen Emmorey (Universidad Estatal de San Diego) |
El certamen Vizzies
El certamen de visualizaciones científicas Vizzies está promovido desde hace 15 años por la Fundación Nacional para la Ciencia (National Science Foundation), una agencia gubernamental de Estados Unidos creada en 1950 que impulsa investigación y educación fundamental en todos los campos no médicos de la Ciencia y la Ingeniería, con un presupuesto anual de alrededor de 6 billones de dólares.El certamen tiene un total de cinco categorías y dos premios en cada una de ellas, el premio del jurado y el premio del público. Las categorías son: fotografía, pósters y gráficos, ilustración, interactividad y vídeo. ASL-LEX fue premiada por el público en la categoría de visualizaciones interactivas, siendo la primera vez en 15 años de certamen que una imagen de la lengua de signos resulta premiada. De esta manera, ASL-LEX se encuentra entre las diez mejores visualizaciones científicas de 2017. Si los investigadores encuentran financiación, quieren ampliar la base de datos hasta los 2.500 signos.
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| Logotipo del Premio Vizzies (imagen: National Science Foundation) |
Fuentes:
- Briccetti, L. (2017, abril, 27). "Tufts professor, other researchers win award for sign language database". En The Tufts Daily. En línea: https://tuftsdaily.com/news/2017/04/27/tufts-professor-other-researchers-win-award-for-sign-language-database/ [último acceso: 29/04/2017]
- Caselli, N. K., Sehyr, Z. S., Cohen-Goldberg, A. M., y Emmorey, K. (2016). ASL-LEX: A lexical database of American Sign Language. Behavior research methods, 1-18.
- Popular Science (2017, marzo, 29). "The 10 best science images, videos, and visualizations of the year". En línea: http://www.popsci.com/vizzies-winners-2017 [último acceso: 05/04/2017]
- Price, M. (2017, marzo, 29). "Sign Language Project Wins People’s Choice Award". En SDSU News Center. En línea: http://newscenter.sdsu.edu/sdsu_newscenter/news_story.aspx?sid=76667 [último acceso: 05/04/2017]
