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Meaning project

Sprachliche Bedeutung wird stark von den Konventionen und Praktiken der kulturellen Gruppen beeinflusst. Ein Ausdruck davon sind die weltweiten Oszillationen der De- und Rekontextualisierung, die sichtbar werden, wenn einzelne Sprachen über ausreichend lange Zeiträume beobachtet werden.  Die Frage, wie sich die Fähigkeit zur Bedeutung entwickelt hat, erfordert daher nicht nur eine Untersuchung darüber, wie das Gehirn die Realität und die damit verbundenen symbolischen Systeme repräsentiert – der Schwerpunkt dieses Projekts -, sondern auch darüber, wie und warum der Mensch eine Fähigkeit zur Normierung entwickelt hat.  Repräsentationsmacht und “Normophilie” stehen somit im Mittelpunkt des jahrhundertealten Problems der sprachlichen Bedeutung. In drei miteinander verknüpften Workpackages gehen wir diese Fragen mit unserem charakteristischen dreiteiligen Instrumentarium aus empirischer Arbeit mit Menschen, Tieren und virtuellen Systemen an.

WP Meaning Behaviour

Das WP MeaningBehaviour wird sich auf die menschliche Fähigkeit konzentrieren, konventionalisierte abstrakte Bedeutungen aus realitätsgebundenen Kontexten zu erwerben und kontinuierlich zu verändern, indem ständig neue Wörter geprägt und alte ersetzt werden, sowohl innerhalb als auch zwischen Populationen. Wir untersuchen, was diese Fähigkeit einschränkt und inwieweit sie auf weiter verbreiteten Formen der Repräsentationsflexibilität und der begrifflichen (Neu-)Zuordnung beruht.

Meaning Change Task
PIs: Sennrich, Widmer; Collaborating PIs: Bickel, van der Plas, Stadler, Shimizu, Laganaro, Stoll; Senior Researcher: Cathcart

Lexical Innovation Task
PIs: van der Plas, Migliano, Jäger; Collaborating PIs: Widmer, Mansfield, Borghesani, Bangerter, Bickel

Animal Meaning Task
PIs: Manser, Zuberbühler, Stoll; Collaborating PIs: Burkart, Townsend, Widmer; Senior Advisor: Van Schaik

WP Meaning Computation

Das WP MeaningComputation erforscht das neuro-computationale Fundament der lexikalischen und kompositorischen Semantik. Wir untersuchen die räumlich-zeitliche Dynamik der neuronalen Mechanismen, die Formen (Wörter) auf Bedeutungen (Konzepte) abbilden, über die gesamte Lebensspanne und unter neurotypischen Bedingungen. Darüber hinaus vergleichen wir die Form-Bedeutungs-Zuordnung in biologischen und künstlichen Netzwerken. Wir untersuchen auch, wie kompositorische Semantik entsteht, indem wir die neuronalen Prinzipien der Kodierung linearer und hierarchischer Beziehungen zwischen Wörtern während der Echtzeit-Sprachverarbeitung und während der Schlafkonsolidierung untersuchen. 

Meaning Representation Task
PIs: Schwartz, Kazanina; Collaborating PIs: Giraud, Meyer; Senior Researcher: Olasagasti

Meaning Mapping Task
PIs: Borghesani, Laganaro; Collaborating PI: Guggisberg, Brem, Berthele

Silicon Meaning Task
PIs: Borghesani, Sennrich; Collaborating PI: Guggisberg

Latest publication:

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WP World Knowledge

WP WorldKnowledge untersucht die potenziell zweiseitige Beziehung zwischen unserem Weltwissen und den sprachlich-symbolischen Repräsentationen, die es uns ermöglichen, es zu teilen. Fördern komplexere Kommunikationssysteme komplexere Repräsentationen? Wir gehen dieser Frage nach, indem wir neuronale Daten von Menschen, Verhaltensdaten von Tieren und Computerdaten von künstlichen Systemen vergleichen.

Comparative Cognition Task
PIs: Clément, Townsend, Zuberbühler; Collaborating PIs: Bavelier, Bickel

Rules Task
PIs: Borghesani, Bavelier; Collaborating PI: van der Plas; Senior Advisor: Merlo

Instructions Task
PIs: Borghesani, Bavelier; Collaborating PIs: Henderson, van der Plas

Silicon Knowledge Task
PIs: Henderson, Sennrich; Collaborating PIs: Borghesani, van der Plas; Senior Advisor: Merlo