Creación de un modelo estadístico predictivo para la determinación de las funciones de atenuación en español hablado
Otros títulos : 
Creating a predictive statistical model to determine mitigation functions in spoken Spanish
Palabras clave : 
Funciones
Atenuación
Estadística
Árbol de decisiones
Random Forest
Functions, Mitigation
Statistics
Decision trees
Random Forest
Fecha de publicación : 
2018
Editorial : 
Servicio de Publicaciones de la Universidad de Navarra
ISSN : 
0213-2370
Cita: 
Cabedo-Nebot, A. (Adrián). "Creación de un modelo estadístico predictivo para la determinación de las funciones de atenuación en español hablado". Rilce. Revista de Filología Hispánica. 34 (3), 2018, 1009 - 27
Resumen
Recientemente, algunos autores han definido distintas variables para caracterizar la atenuación lingüística en el marco de una base de datos multidimensional (Briz/Albelda; Albelda/otros). En este estudio se han seleccionado 982 elementos de atenuación de dieciocho entrevistas de español hablado; todos ellos han sido supervisados por hasta cuatro entrevistadores del proyecto Es.VaG.Atenuación. Finalmente, los datos se han evaluado mediante tres pruebas estadísticas para la clasificación y la reducción de variables: el análisis múltiple de correspondencias, el árbol de clasificaciones y el Random Forest. Las variables más determinantes en la discriminación de las funciones de atenuación han sido la imagen de los hablantes, el acto de habla previo, la franja de edad, la posición sintáctica y la variable prosódico-paralingüística.
Several authors have established a large group of variables to characterise linguistic mitigation using a multidimensional database as a framework (Briz/Albelda; Albelda/others). In this study, 982 mitigation sequences have been selected from 18 spoken Spanish interviews; all of them have been identified as instances of mitigation by at least four different informants. Finally, these data have been analysed by means of three statistical methods: multiple correspondence analysis, decision trees and Random Forest. The results suggest that the variables that better characterise the three functions of mitigation (self-protection, prevention and repair) are (a) image of the speaker(s), (b) the previous speech act, (c) age, (d) syntactic position and (e) the prosodic-paralinguistic component.
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