Truncamento em corpus do português brasileiro : descrição, análise e investigação experimental

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Heineck, Débora
• Orientador(a): Schwindt, Luiz Carlos da Silva
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Morfofonologia; Frequência lexical; Linguística
• Palavras-chave em Inglês: Truncation; Morfophonology; Lexical frequency; Morphological processing
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/266197

Este trabalho tem por objetivo descrever o funcionamento do processo de truncamento no português brasileiro, delimitar suas regularidades e, consequentemente, dar continuidade a estudos a respeito do processo. Pretendemos contribuir para estudos sobre o papel de fatores fonológicos e morfológicos e da frequência lexical para o processo, bem como para a discussão sobre como se dá o processamento morfológico de processos como o truncamento. Para tanto, foi realizado um levantamento de dados a partir de estudos anteriores sobre o fenômeno (ARAÚJO, 2002; VILELA, GODOY & SILVA, 2006; SCHER, 2011; BELCHOR, 2014; SCHER, 2018), dos resultados obtidos em Heineck (2018) e do registro de dados de redes sociais, programas de televisão, entre outros. Esses dados foram organizados e decodificados a partir de critérios fonológicos e morfológicos, como acento e o número de sílabas, foi registrada a frequência no Corpus do Português (subcorpus Web/Dialects) da forma truncada e de sua palavra-base e foram acrescentados exemplos de uso de cada dado. O nosso corpus de dados de truncamento conta com 239 itens no total. Os dados de Heineck (2018) foram submetidos a uma análise descritiva e inferencial com o objetivo de observar o papel do número de sílabas para o processo do truncamento. Os resultados apontaram para uma tendência de as formas truncadas serem maiores quando há um aumento no número de sílabas da palavra-base. Esse resultado confirma os resultados de Heineck (2018) e corrobora o padrão encontrado por Martini (2010) na formação de truncamentos: palavras dissílabas geralmente formam truncamentos também dissílabos, palavras trissílabas geralmente formam truncamentos dissílabos e palavras polissílabas tendem a formar truncamentos trissílabos. De modo a investigar o papel da frequência lexical no processo de truncamento, o número de ocorrência de dados dos experimentos realizados por Heineck (2018) foi verificada na rede social Twitter. Os resultados da busca realizada no Twitter parecem confirmar algumas de nossas hipóteses: (a) os falantes conseguem recuperar a palavra-base mesmo de truncamentos frequentes na língua e (b) os dados mais frequentes nos experimentos realizados na Dissertação de Mestrado são também os mais frequentes na busca no Twitter, o que levanta a suposição de que os falantes já conhecessem essas formas. Por fim, a frequência dos diminutivos de foto e moto aponta para um resultado diferente ao encontrado nos experimentos, mas segue tendência mais geral encontrada para outros dados nos experimentos. Ao formar o diminutivo de uma forma truncada, os falantes parecem escolher entre as vogais finais a ou o de acordo com o gênero da palavra-base, independente da vogal final da forma truncada. Todos os 239 dados que compõem o nosso corpus foram verificados quanto a sua frequência de ocorrência no Corpus do Português (subcorpus Web/Dialects) e o resultado desta busca foi comparada com os resultados do estudo com dados do Twitter. Verificamos que os truncamentos mais frequentes do nosso corpus tinham como base palavras frequentes, mas algumas das palavras-base mais frequentes desse corpus têm formas truncadas com poucas ou até zero ocorrências. Pudemos inferir, nesse sentido, que truncamentos frequentes parecem ter origem em palavras também frequentes, mas que nem toda palavra muito frequente irá gerar truncamentos frequentes. Na comparação com os resultados de Heineck (2021) com os resultados da busca no Web/Dialects, verificamos que alguns dos dados mais frequentes no Twitter não eram frequentes no Web/Dialects. Isso pode ocorrer, pois o Twitter é um ambiente mais informal e mais propício para o uso de formas como o truncamento do que os sites que compõe o banco de dados do Web/Dialects. Para contribuir com a discussão sobre processamento morfológico do truncamento, desenvolvemos uma tarefa de decisão lexical com priming, em que avaliamos o índice de acertos e o tempo de reação nas respostas de 62 falantes de português brasileiros para os estímulos apresentados. Avaliamos a influência de variáveis como acento, número de sílabas e a relação entre prime e alvo. O experimento era composto de 60 truncamentos e 30 não palavras, que serviam como itens distratores. O experimento foi dividido em três listas e aplicado na plataforma Psytoolkit 3.3.4. As variáveis previsoras analisadas — relação entre prime e alvo, características morfofonológicas da base e do truncamento — não apresentaram diferenças significativas quanto ao índice de acertos. Em relação ao tempo de reação, a análise confirmou que o tempo de reação é menor quando há relação entre palavra-base e o truncamento. Isso parece confirmar que o processamento da forma truncada é mais rápido quando o falante o relaciona com sua palavra-base. As características morfofonológicas tanto da palavra-base quanto do truncamento não apresentaram diferenças significativas em relação ao tempo de reação. É importante salientar, no entanto, que os dados apresentaram distribuição não normal e, portanto, não foi possível aplicar testes paramétricos em nossa análise. Nessa perspectiva, não se descarta encontrar condicionamento das variáveis morfofonológicas, para as quais não se identificou papel significativo neste estudo.