TL;DR:
- Un estudio encontró grupos de sílabas en el canto de las isabelitas del Japón cuya frecuencia sigue la ley de Zipf.
- Los investigadores analizaron 299 episodios de canto de seis aves durante distintas etapas de su desarrollo.
- El resultado apunta al papel del aprendizaje cultural, pero no demuestra que esas secuencias tengan significado, vocabulario o gramática.
El canto aprendido de las isabelitas del Japón contiene grupos de sílabas cuya frecuencia se distribuye de forma parecida a las palabras en los idiomas humanos. El estudio, publicado el 7 de agosto de 2026 en la revista Science Advances, aplicó a estas aves un método inspirado en cómo los bebés encuentran posibles palabras dentro del flujo continuo del habla.
La coincidencia incorpora a estas aves a una lista que ya incluía a los humanos y las ballenas jorobadas. El parentesco se limita a una estructura estadística: la investigación no sostiene que los pájaros formen oraciones ni que sus secuencias de canto tengan significados equivalentes a las palabras.
La ley de Zipf describe frecuencias, no significados
La ley de Zipf establece que, al ordenar las palabras de un idioma por frecuencia, unas pocas aparecen con mucha regularidad y la mayoría son poco comunes. En una representación simplificada, la palabra más usada aparece aproximadamente el doble que la segunda, tres veces más que la tercera y así sucesivamente.
El equipo encontró una distribución comparable en grupos de sílabas del canto de la isabelita del Japón, conocida en inglés como Bengalese finch y científicamente como Lonchura striata domestica. Esas agrupaciones son estadísticamente coherentes porque algunas sílabas tienen mayor probabilidad de aparecer juntas.
Llamarlas unidades parecidas a palabras sirve para describir el método de análisis. No implica que una secuencia concreta represente un objeto, una acción o una idea para el ave.
Un algoritmo buscó las fronteras dentro del canto
Los bebés escuchan el habla como una corriente de sonidos sin espacios visibles entre las palabras. Una de las señales que pueden usar para segmentarla es la probabilidad de transición: cuando dos sonidos aparecen juntos con frecuencia, podrían pertenecer a la misma unidad; una combinación poco común puede señalar una frontera.
Los investigadores aplicaron ese principio a un archivo de cantos de seis aves, cada una registrada en cinco etapas de su desarrollo. En total analizaron 30 grabaciones y 299 episodios de canto.
El algoritmo dividió las secuencias en los puntos donde disminuía la probabilidad de que una sílaba siguiera a otra. Después, el equipo contó la frecuencia de los grupos resultantes y comparó su distribución con versiones aleatorias de los datos. El orden real de las sílabas produjo una correspondencia con la ley de Zipf que los controles alterados no reprodujeron.
La estructura ya estaba presente en los primeros cantos que podían analizarse. Conforme las aves avanzaban hacia su canto adulto, las agrupaciones se volvían más coherentes y el uso se concentraba más en determinadas secuencias.
Las ballenas jorobadas mostraron un patrón parecido
Parte del mismo equipo había aplicado esta técnica a ocho años de grabaciones de ballenas jorobadas de Nueva Caledonia. Aquel estudio también encontró unidades estadísticamente coherentes con una distribución de frecuencia cercana a la ley de Zipf.
Los humanos, las ballenas jorobadas y las isabelitas del Japón comparten una característica relevante: aprenden parte de sus sistemas vocales de otros individuos y los transmiten entre generaciones. Los autores proponen que esa transmisión cultural puede favorecer estructuras más fáciles de reconocer, aprender y reproducir.
La explicación apunta a una convergencia entre especies muy distantes, no a un lenguaje común heredado. Humanos y aves se separaron evolutivamente hace más de 300 millones de años, pero sus sistemas aprendidos podrían enfrentar un problema parecido: conservar secuencias complejas mientras pasan de un aprendiz al siguiente.
Una coincidencia matemática no prueba que las aves hablen
La ley de Zipf también aparece en fenómenos que no comunican nada. Richard Futrell, lingüista computacional de la Universidad de California en Irvine que no participó en el estudio, recordó a Scientific American que distribuciones similares pueden surgir en magnitudes de terremotos, intensidades de erupciones solares y poblaciones de ciudades.
Por eso, encontrar esta curva no basta para demostrar que el aprendizaje cultural la produjo. Tampoco confirma que las fronteras detectadas por el algoritmo sean unidades que el cerebro del ave reconoce de la misma manera.
El tamaño de la muestra exige cautela: la investigación reutilizó un archivo de solo seis aves y no manipuló experimentalmente su aprendizaje. Tampoco realizó pruebas de conducta para averiguar si los animales distinguen los mismos grupos de sílabas que identificó el análisis computacional.
La aportación está en una afirmación más acotada. El lenguaje humano mantiene propiedades como la semántica, la gramática y la capacidad de combinar elementos para expresar ideas nuevas. Una parte de su organización estadística, en cambio, podría aparecer también cuando otras especies aprenden secuencias vocales y las transmiten culturalmente.
