由 Annemarie Verkerk（萨尔大学）和 Russell D. Gray（马克斯·普朗克进化人类学研究所）领导的国际研究小组使用以下方法分析了 191 个提出的普遍性：格拉姆班克，有史以来最大的语法特征数据库。他们的数据集涵盖 1,700 多种语言。

在早期的研究中，语言学家试图通过从遥远地区选择样本来避免相关或邻近语言之间的相似性。这种方法虽然有用，但并不能完全消除语言之间隐藏的联系。它还可能削弱统计结果，并且无法揭示语言如何随时间变化。

为了解决这个问题，研究人员使用贝叶斯空间系统发育分析，该分析考虑了共同的祖先和地理影响。这种方法比以前的大多数研究提供了更高水平的统计严谨性。

语言不是随机进化的

“面对巨大的语言多样性，有趣的是发现语言并不是随机进化的，”沃科克说。 “我很高兴我们所做的不同类型的分析都得出了非常相似的结果，这表明语言的变化必须是解释普遍性的核心组成部分。”

研究结果有力地支持了几种重复出现的模式。其中包括词序偏好（例如动词是在宾语之前还是之后）以及层次结构（例如如何在句子中标记语法关系）。

重要的是，这些模式在世界不同地区的不相关语言中反复出现。这种重复表明，人类组织语言的方式存在着深刻的限制。

共同的压力塑造语言结构

资深作者拉塞尔·格雷（Russell Gray）反思道：“我们讨论了是否将其写成一篇半空的论文——‘看看有多少提议的普遍性不成立’——或者一篇半满的论文——‘大约三分之一有强有力的统计支持’。最后，我们选择强调反复演变的模式，表明共同的认知和交流压力将语言推向一组有限的首选语法解决方案。”

通过确定哪些普遍性真正经得起严格测试，该研究有助于缩小未来研究的重点。它向科学家们指出了塑造人类语言的潜在认知和交流力量。