對于世界語分布及數目的預測與分析

徐東君

摘 要：本文介紹預測語言使用人數的多因素連續模型。建立的一般方法是將一個國家的人口劃分為三類，即只掌握母語的人、掌握母語與第二語言的人和掌握母語和多種其他語言的人。我們賦予這三類人之間可能存在的互相轉化的轉化參數，這使得我們可以預測從任意初始條件的下的語言的使用人數與分布變化。為了驗證方法的一般性，我們取了1990年到2000年的初始條件，預測2000年到2010年的數據，將其與民族語的數據進行比較。為了確保方法的穩健性，我們調查了全球24個國家的統計數據，使用可用的統計數據來估計轉化參數，結果顯示預測結果和實際數據有良好的一致性。然后我們用模型預測了后50年的語言變化，獲得了各個國家中使用各種語言的人數，觀察他們在本國中所占的比率變化與在各地區中占比的情況，進而獲得語言的比例分布、人數變化以及地理分布。

關鍵詞：世界語 ;人文科學; matlab

語言，是人類的重要組成部分 ，更是人類溝通交流的橋梁。借助合適的語言，人們能夠恰當地表達自己的思想，可以拉近人與人之間的距離。人類生活中離不開語言，但是絕大多數人對于語言的規律不甚了解。實際上，語言的數量和語言的規模，隨著人類歷史的推移也在不斷的變化，在全球化進程中強勢語言迅猛傳播，而弱勢語言隨著語言功能衰減使用人數不斷減少，逐漸走向瀕危和消亡。如何在多樣化的語言中挑選出泛用性最強的，如何在錯綜復雜的語言分布轉移中實現精準的結果預測，如果解答以上兩個問題，結果是令人振奮的。在本文中，我們通過建立多因素連續的語言人口模型，進行時間序列分析，應用邏輯回歸算法和隨機梯度下降來實現模型的求解，并給出結果分析。

為了解決預測語言分布以及變化的趨勢，我們建立了一個模型，來預測各種語言使用者隨著時間推移的分布以及五十年內語言使用者的數目變化，并且判斷十大語言表中的語言能否仍然處于前十名內。此外，在全球人口不斷遷移的背景下，預測并描述語言的分布變化。

如圖所示，一個地區的語言使用者可以劃分成三個狀態，每個狀態的改變都賦予了狀態轉化參數. 他們構成了基本模型， 并且他們之間存在狀態轉化關系.

在連續模型中，我們利用轉化參數計算一個區域內每種語言使用人數在一個時間步長后的變化情況，然后預測人數隨著時間的變化。模型參數所需要的定義在圖二中給出。

對于該區域內的非官方語言（如語言N）的使用人數，可以看出，來源于從以N為母語的國家遷入的人以及該地區的未掌握第二語言的人的轉化。

考慮到不同地區的政治經濟文化社會有不同的影響，我們引入轉化參數ki 與判斷因子aN 。ki 代表了I地區政府推廣，學校使用， 社會壓力對第二語言的影響。如果語言N為該地區的政府推廣的第二語言，則aN=1 =1，否則為0. 所以我們得到公式 B如下：

在可能的情況下，我們使用真實的數據來為這些參數提供合適的估計。這種為參數提供參數的方法為模型中的語言變化提供了真實的基礎。

3.2.1

世界銀行提供人口統計數據，以及每個國家出生和死亡率的數據。

3.2.2

全球移民來源數據庫提供人口遷移數據.

3.2.3

由于第二語言的實現主要通過教育實現，與教育投資正相關，查閱相關文獻得到 的計算式 ，c是綜合了政策、社會壓力以及國際貿易的影響因子

由于沒有可靠的數據可用于確定C，所以它們的值被規定為人種學數據。這樣做確保了我們的模型是準確的，并且允許C作為解決方案的一部分來提供對世界語言變化的預測。

隨著時間的推移，漢語、英語和旁遮普語占據的比例逐漸增多，我們認為因為中國人口基數大，新出生人口多，所以掌握漢語的比例居高不下，發達國家如英國、美國的語言是英語，由于發達國家國際地位高，語言流動性高，大多數國家都愿意把英語作為第二語言。旁遮普語由于是非洲的共同語言，非洲擁有巨大的發展潛力，隨著時間的推移，人們逐漸開始開拓非洲市場，開始學習旁遮普語。

從語言使用總量的比例來看，孟加拉語的比例在50年內不斷降低，被踢出了前十大語言，被德語取代，分析其原因，我們認為由于德國工業生產需求旺盛，經濟形勢良好，以及市場積極的態度，使德語的數量更高。

總體而言，歐洲地區的語言一直處于低迷狀態，這可能是因為歐洲的低出生率與老齡化社會有關。

在我們的分析中，我們獨立的考慮了政府、學校、社會壓力對語言的影響，同時測試了出生率與死亡率隨時間變化的三種情況：人口增長，人口恒定，人口負增長，在短期和中長期內采取不同的人口變化模式，使得我們能夠確定影響語言變化的根本因素，分析出語言變化的實際意義從而更好的改進我們的模型，同時我們定性的得到以下結論：

1.強勢語言吞并弱勢語言

2.人口基數大的語言更容易留存下去

3.一個國家母語的使用人數象征了

4.一個國家的母語被其他國家選擇為第二語言的數量象征了這個國家的強盛

參考文獻：

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[2] Schwartz， P. and Randall， D. “An Abrupt Climate Change Scenario and Its Implications for United States National Security”， October 2003

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