Nowe technologie napędzają badania nad rozwojem mowy i języka oraz aktualizują istniejące teorie
Badania nad rozwojem mowy i języka przechodzą obecnie rewolucję dzięki postępom w technologii nagrań, analizie akustycznej oraz narzędziom sztucznej inteligencji. Dr Zuzanna Laudańska (Uniwersytet w Heidelbergu i BabylabPAN) ze współpracownikami z 10 krajów dokonali systematycznej analizy wpływu tych technologii na ten obszar badań w ciągu minionych 20 lat. Nasza analiza pokazuje, że automatyczne i półautomatyczne narzędzia, takie jak system Language ENvironment Analysis (LENA), stają się coraz częściej wykorzystywane w badaniach nad małymi dziećmi (do 5. roku życia). Co ważne, równolegle rośnie liczba bezpłatnych i otwartych rozwiązań, które oferują nowe możliwości współpracy między ośrodkami naukowymi na całym świecie.
Jednak mimo rosnącej dostępności technologii, badania pozostają mocno ograniczone przez brak różnorodności. Obecnie dominuje wiedza oparta na badaniach z udziałem dzieci uczących się języka angielskiego w Stanach Zjednoczonych, co tworzy poważne luki w zrozumieniu rozwoju języka w skali globalnej. Konieczne jest rozszerzenie badań o populacje zróżnicowane językowo, kulturowo, geograficznie i społeczno-ekonomicznie, zwłaszcza w krajach o niskim i średnim dochodzie. Przeszkody takie jak ograniczenia finansowe, brak infrastruktury czy niewystarczające szkolenia blokują rozwój w tych regionach.
Kluczowe wnioski:
Dominacja anglojęzycznych badań prowadzi do powstania błędnego koła — brak różnorodnych językowo danych utrudnia rozwój narzędzi automatycznych dla innych języków, a brak narzędzi zniechęca badaczy do zbierania nowych danych.
Konieczne są celowe działania na rzecz zbierania i udostępniania nagrań w różnych językach oraz inicjatywy szkoleniowe skierowane do badaczy z krajów o niskim i średnim dochodzie.
W kontekstach klinicznych większość badań koncentruje się na dzieciach z niedosłuchem lub w spektrum autyzmu. Tymczasem brakuje analiz obejmujących inne populacje, np. dzieci z zaburzeniami językowymi, zaburzeniami genetycznymi czy zespołem Downa.
Równolegle, istniejące technologie — zwłaszcza algorytmy oparte na języku angielskim — mają ograniczoną przydatność w innych kontekstach językowych i kulturowych. Nawet narzędzia z otwartym dostępem, choć obiecujące, wymagają zaawansowanych umiejętności programistycznych, co wyklucza część środowiska naukowego i klinicznego.
Potrzebne są zatem lokalne rozwiązania do przetwarzania danych, zgodne z przepisami o ochronie danych osobowych oraz uproszczone platformy oparte na społecznościach użytkowników.
Dalsze kierunki rozwoju:
Coraz większe znaczenie mają badania multimodalne — łączące nagrania dźwiękowe z wideo, sensorami ruchu czy pomiarami fizjologicznymi — które lepiej oddają złożoność środowiska językowego dziecka.
Innowacje, takie jak Whisper (OpenAI), pokazują potencjał rozpoznawania mowy dzieci w trudnych warunkach akustycznych, choć wciąż wymagają dostosowania do charakterystyki dziecięcej mowy.
Wnioski końcowe:
Zebrane dowody jasno wskazują: aby nowe technologie realnie przyczyniły się do budowania globalnych, inkluzywnych teorii rozwoju językowego, konieczne są świadome działania w zakresie różnorodności, etyki i dostępności. Obejmują one nie tylko innowacje technologiczne, ale również otwartość naukową, szersze wsparcie finansowe i międzynarodową współpracę. Tylko wówczas możliwe będzie pełne zrozumienie, jak dzieci na całym świecie uczą się mówić — niezależnie od języka, kraju, kultury czy statusu zdrowotnego.
Informacja o publikacji:
Laudańska, Z., Caunt, A., Cristia, A., Warlaumont, A., Patsis, K., Tomalski, P., Warreyn, P., Abney, D. H., Borjon, J. I., Airaksinen, M., Jones, E. J., Bölte, S., Dall, M., Holzinger, D., Poustka, L., Roeyers, H., Wass, S., Zhang, D., & Marschik, P. B. (2025). From data to discovery: Technology propels speech-language research and theory-building in developmental science. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 174, 106199. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2025.106199
Artykuł został opublikowany w otwartym dostępie w czasopiśmie Neuroscience & Biobehavioral Reviews i można się z nim zapoznać tutaj: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S014976342500199X?via%3Dihub#sec0095
Artykuł powstał m.in. dzięki wsparciu Europejskiego Programu Współpracy w Dziedzinie Badań Naukowo-Technicznych (Cost Action CA22111) oraz Narodowego Centrum Nauki w ramach grantów PRELUDIUM (kierowniczka: dr Zuzanna Laudańska) i SONATA BIS (kierownik: prof. Przemysław Tomalski).