Bienvenidos, bienvenidas a una nueva clase de la asignatura
Técnicas y Herramientas para la Investigación Cuantitativa.
Partimos en el índice de trabajo de hoy,
de los objetivos de aprendizaje que nos gustaría
que nuestro alumnado pudiera conseguir.
Vamos a introducir el tema de la lingüística de corpus
para luego ver cómo se originó, cómo evolucionó.
Vamos a ver cómo podemos compilar corpus lingüístico,
vamos a ver cómo podemos diseñarlo,
incluso cómo podemos explorarlo para terminar
con unas conclusiones que concluya todo el apartado que presentamos.
En primer lugar, sobre los objetivos de aprendizaje,
nos gustaría que nuestro alumnado pudiera definir
una investigación lingüística que estuviera basada
en la lingüística de corpus, que utilizara corpus lingüístico
y también que fuera capaz de diseñar su propio corpus
para su propio estudio.
Son tres los ejes básicos de esta presentación.
En primer lugar, utilizar la lingüística de corpus
como una metodología de análisis.
En segundo lugar, utilizar el corpus
como la base para nuestro estudio.
Y en tercer lugar, entender que estamos realizando
o que estamos participando de la estadística inferencial
cuando utilizamos corpus para análisis lingüístico.
Sobre su origen y evolución, la lingüística de Corpus,
digamos que se originó allá por la década de los 80,
hubo la celebración de una conferencia internacional
en los Países Bajos llamada Conference on the Use of
Computer Corporate in
English Language Research.
De esta publicación, digamos que de esta conferencia
salió una publicación clave, que fue la primera que utilizó
el término Corpus Linguistics por primera vez en inglés.
No obstante, aunque esto fue allá por la década de los 80,
anteriormente ya se había visto algo que estaba relacionado con,
digamos, el enfoque de la lingüística de corpos.
Por un lado, Cading, a finales del siglo XIX,
analizó frecuencias de palabras en alemán y por otro lado, Firth,
en la década de los 50, en el siglo XX,
realizó estudios sobre colocaciones también basados en corpos.
Es decir, siempre ha habido ese debate
entre si lingüística de corpus es una teoría
o es una metodología, pero ya claramente en el siglo XXI
ya se ha consolidado como un enfoque metodológico,
se puede aplicar a múltiples áreas lingüísticas
y la mayoría de los expertos consideran que se trata
de una metodología que podemos utilizar para facilitar
nuestras investigaciones.
Podemos compilar corpus, por supuesto,
cuando no hay uno, digamos, uno disponible de manera pública,
que satisfaga nuestras necesidades o que nos permita cumplir
o lograr nuestro objetivo de estudio.
Esos corpus ad hoc,
se llama, están diseñados para un objetivo específico,
si bien es verdad que requieren una planificación muy rigurosa,
tener en cuenta muchos detalles y unos criterios muy claros.
De ahí que digamos que, bueno,
si no existe uno, vamos a compilarlo,
pero si existe uno que pueda realmente ayudarnos,
no hará falta construir uno nuevo.
A la hora de compilarlo o a la hora de hablar de corpus,
hay diferentes parámetros que los definen,
como son su especificidad, su tamaño, su idioma,
su modo o su disponibilidad.
Y así vamos a hablar de diferentes tipos de corpus.
General,
cuando representan un lenguaje de manera general.
Especializado, cuando es un lenguaje específico.
El tamaño grande, pequeño,
aunque veremos que esto ha sido tema de debate.
Según las lenguas que incluyan monolingüe, bilingüe,
incluso multilingüe.
Su modo, el modo de los textos que incluye,
puede ser escrito, pueden ser orales
y luego su disponibilidad puede estar disponible de manera pública
o privada.
A la hora de diseñarlo,
en caso de que sí que necesitemos compilar un corpus propio,
vamos a tener en cuenta varios aspectos clave.
Es decir, debe ser representativo,
equilibrado, debe tener un tamaño adecuado y debe
estar codificado de manera correcta.
Sobre su representatividad,
esto significa que vamos a utilizar una muestra válida del lenguaje
que nosotros estamos analizando.
Si es un lenguaje especializado,
vamos a ver los textos que mejor representen ese objeto de estudio,
como podrían ser, por ejemplo, textos promocionales en inglés
sobre el turismo de aventura.
En este caso vamos a tener en cuenta dos dimensiones,
situacional, que es la situación en la que se han emitido
esos textos, y lingüística, que es realmente
las características propias de los textos.
Y dos criterios para seleccionarlos, por un lado externos,
que tienen que ver con las fechas de publicación,
el lugar de publicación, y por otro lado internos,
que tienen que ver con las características intrínsecas
de los textos.
Sobre su equilibrio,
esto significa que si vamos a utilizar diferentes poblaciones
que nos provean de textos sobre su uso del lenguaje,
significa que todas esas poblaciones o de todas esas poblaciones
vamos a seleccionar el mismo género o los mismos géneros
son varios, con la misma longitud, los tipos de los diferentes textos
que seleccionemos y la misma cantidad de muestras textuales.
Así conseguiríamos un corpus equilibrado como el BNC
o el British National Corpus que tanto se considera equilibrado
hoy en día.
Sobre el tamaño,
así que un tema de debate, como ya he adelantado anteriormente,
realmente depende del objetivo de nuestro estudio.
Cuando queremos analizar un lenguaje general,
vamos a utilizar un corpus grande, muy grande,
que pueda representar todo ese lenguaje general,
como puede ser el inglés.
En cambio, vamos a analizar.
Un lenguaje muy específico, como mencionaba antes, por ejemplo,
esos textos promocionales del turismo de aventura en inglés,
la cantidad va a ser mucho menor, puesto que la densidad léxica
va a ser mucho más alta.
En cualquier caso, calidad y cantidad
pueden ir o no ir de la mano, nada se aplica a lo mismo
y sobre todo prevalece la cantidad sobre la cantidad.
Con respecto a la codificación, aquí vamos a distinguir corpus
anotado de corpus no anotado.
Esto significa que nuestros textos,
los que están incluidos en nuestros corpus,
van a llevar anotaciones bien en los textos per se, que nos van
a decir el tipo de texto que es, cuándo fue publicado,
quién fue su autor, etc. Y también anotaciones
en las palabras, que nos pueden decir,
por ejemplo, la categoría gramatical a la que pertenecen.
Esta anotación podría ser llevada a cabo de manera manual,
de manera automática o semiautomática.
Por supuesto, de manera manual va a ser mucho más difícil y complejo
y va a llevar más tiempo.
Automática podría dar lugar a errores,
por eso se recomienda que la codificación sea semiautomática,
donde se realiza en primer lugar por una máquina
y luego es una persona humana quien comprueba que esas anotaciones
son correctas.
Sobre la exploración de corpus traemos hoy
la presentación de Sketch Engine, que es una plataforma creada,
diseñada y desarrollada por Lexical Computing Limited.
Fue realmente, digamos, ideada por Adam Kilgariff,
un antiguo lexicógrafo,
y básicamente lo que nos permite es crear,
pero también explorar corpus especializados,
incluso generales.
Va a utilizar algoritmos,
vamos a detectar patrones del lenguaje,
anomalías en el uso del lenguaje.
Sketch Engine pone a disposición del usuario.
Más de 500 corpus preinstalados en más de 90 lenguas diferentes
y además ofrece una variedad de funciones
que dependerán del tipo de corpus que queramos analizar.
Permite descargar los datos siempre, permite la visualización de datos
de diferente manera, visualización de resultados
y además permite enlazar funciones unas con otras.
Como podemos ver en pantalla, la interfaz de Sketch Engine
en este caso ofrece las funciones que podéis ver ahí, Word Sketch,
Word Sketch Difference, etc. y vamos a ir comentando cada una de ellas.
Sobre Word Sketch, esta es la función que vamos a utilizar si queremos ver
cómo una palabra se comporta de manera gramatical
y de manera léxica, combinatoria, en un texto.
Lo que nos va a permitir es ver realmente
o extraer esas colocaciones, que son esas combinaciones frecuentes
de palabras.
Podemos filtrar por el tipo de palabra que queremos buscar,
por la mínima frecuencia en el texto,
por la mínima puntuación,
donde vamos a utilizar el Loctite Score,
que viene a ser simplemente la puntuación
de la fuerza de asociación entre esas dos palabras.
Y los resultados se representan, como podéis ver en pantalla,
con diferentes columnas en función de la función
que desempeñen esos colocativos
de la palabra clave que estamos buscando.
Tenemos también la función del WebSketch Difference,
donde aquí lo que vamos a hacer es básicamente lo mismo,
pero aquí vamos a comparar dos palabras que pudieran ser similares.
Por lo tanto, es muy útil
si queremos traer colocaciones de sinónimos, de antónimos,
palabras que pertenecen al mismo campo semántico,
etcétera.
En pantalla estamos viendo la diferencia entre patata y batata,
que al principio podrían parecer iguales,
pero ya vemos que van a combinar de manera diferente.
Patata en este caso es representada por el color verde,
todos los resultados que tenemos en color verde
van a ser los colocativos de ese término,
mientras que los que vemos en rojo son los colocativos de batata,
que es la que tiene el color rojo.
Los que aparecen en blanco combinarían con ambos.
Sobre cesauros,
como su propio nombre indica, sería un diccionario de cesauros,
y lo que nos va a permitir es encontrar sinónimos o palabras
que digamos funcionan en el mismo contexto,
porque quizás son semánticamente muy similares, entonces es muy útil
para que una persona pueda expandir su vocabulario,
su lexicón en otra lengua.
Aquí lo que vemos es básicamente los sinónimos del verbo representar,
que pudieran ser mostrar, constituir, definir, identificar,
etcétera.
Sobre la función concordance está la que nos va a mostrar
las líneas de concordancia o los contextos donde aparecen
las diferentes palabras, las diferentes frases
y también permite a la hora de realizar búsqueda dejar un hueco
si no sabemos qué tipo de palabra aparece entre dos palabras.
Es muy útil
para ver cómo realmente se comporta esa palabra en contexto.
Aquí vemos algunos ejemplos donde sería,
lo que hemos buscado sería llegar asterisco para dejar
un hueco a y así vemos llegar solo a, llegar bien a,
llegar tarde a, etcétera.
Continuamos con Wordlist,
que esta está basada simplemente en la frecuencia de palabras,
es decir, nos va a permitir extraer listados de palabras
basados en su frecuencia.
Pueden ser sustantivos, verbos, incluso palabras
que contienen ciertos caracteres,
que empiezan con ciertos caracteres, etc. Entonces es muy útil
para estudios que están basados simplemente en la frecuencia.
Aquí tenemos un listado de adverbios extraídos según su frecuencia,
como podéis ver en la pantalla del corpus extente 23, que es el corpus
del español más amplio en Sketch Changing.
Sobre n-grams es muy parecido a WordSketch,
pero la diferencia está en que aquí lo que vamos a extraer
son unidades multilexémicas,
no solamente combinaciones de dos palabras.
Y en este caso esas unidades
no están interrumpidas por ninguna otra palabra.
Podemos escoger a longitud del n-grama,
pues bien siendo un 4-grama, un 5-grama,
y es muy útil para localizar esas construcciones más largas,
que las colocaciones y además que aparecen
de manera ininterrumpida.
Como veis ahí, tenemos 5 gramos, algo así como desde el punto de vista
de a lo largo de la, en el marco de la, etc. Sobre keywords,
esta va a funcionar con corpos especializados porque nos va
a permitir extraer palabras clave o palabras
que representan el tema de un corpo y tanto funciona
como con unidades simples o multilexémicas.
Siempre va a utilizar un corpus de referencia
porque va a ser el que nos va a permitir conocer las palabras clave
de nuestro corpo especializado y sobre todo nos ayuda a conocer
la terminología más representativa de ese corpo especializado.
En este caso, hemos seleccionado el corpus para la Talk Spain,
que es sobre los debates parlamentarios en España,
y ahí tenéis algunas de las palabras claves
como son señoría, convergencia, enmienda, aplauso, etc. Finalmente,
sobre One Click Dictionary,
de aquí vamos a decir que es una aplicación que nos permite
elaborar el borrador de un diccionario,
que luego puede ser poseditado, se realiza automáticamente partiendo
de la aplicación Keywords,
es decir, partiendo de las palabras claves
de un cuerpo especializado y luego puede ser exportado
al Exonomy, que es también otra herramienta desarrollada
por Lexical Computing Limited y es la que nos va a permitir luego
añadir colocaciones, diferentes significados
y un poco elaborar las entradas de ese diccionario.
Resumiendo, podemos decir que el corpus al final
va a ser una base para la inferencia estadística
que pertenece a esa estadística inferencial que estamos estudiando.
Nos permite realizar análisis inferenciales muy sólidos
y de los cuales podemos fiarnos.
La guía del corpus, por supuesto, es el factor relevante
para garantizar la validez de los resultados,
de ahí que solamente los compilemos cuando es absolutamente necesario
y proporciona una herramienta esencial para la investigación
empírica y lingüística como estamos demostrando.
Muchas gracias y hasta pronto.