Introdução ao pacote em R Ordinal para análises de avaliação sociolinguística
DOI:
https://doi.org/10.5433/2237-4876.2023v26n3p115-128Palavras-chave:
Ordinal, Avaliação subjetiva, SociolinguísticaResumo
O presente artigo objetiva introduzir o pacote Ordinal (CHRISTENSEN, 2022) para análise de testes de avaliação subjetiva, destacando suas contribuições para pesquisas sociolinguísticas. Os estudos de avaliação têm potencial de gerar dados de naturezas muito diversas, uma vez que há grande variabilidade de procedimentos metodológicos. O foco deste trabalho recai sobre dados ordinais, cujos níveis estabelecem relação hierárquica (por exemplo, A>B>C). Para ilustrar a análise, utilizamos o corpus de Souza Guerreiro (2023), que investiga a avaliação de falantes do Rio de Janeiro em relação ao fenômeno do alteamento pretônico. Os resultados indicam que os participantes tendem a eleger ensino fundamental ao falante que realiza o alteamento em sílaba travada por rótico. Já em sílaba travada por sibilante, a tendência é de atribuição de ensino médio ao falante. As principais vantagens da ferramenta identificadas na análise foram: não há limitação de níveis da variável dependente; as previsões do modelo são produzidas de maneira matematicamente adequada à natureza ordinal dos dados e o output do modelo permite visualizar, de maneira escalar, o efeito de variáveis independentes sobre os níveis da variável dependente.
Downloads
Referências
AVELHEDA, A. C. C. O alteamento das vogais médias pretônicas no município de Nova Iguaçu: análises sociolinguística e acústica. Dissertação (Mestrado em Letras Vernáculas) – Faculdade de Letras, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2013.
BAAYEN, R. H. Analyzing linguistic data: a pratical introduction to Statistics using R. New York: Cambridge University Press, 2008. DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9780511801686
BARLAZ, M. Ordinal logistic regression in R. Disponível em: https://marissabarlaz.github.io/portfolio/ols/. Acesso em: 27 maio 2023.
CHRISTENSEN, R. H. B. Ordinal: regression models for ordinal data. 2022. Pacote R versão 2019.12-10. Disponível em: https://CRAN.R-project.org/package=ordinal.
GARCIA, G. D. Data visualization and analysis in second language research. New York: Routledge, 2021. DOI: https://doi.org/10.4324/9781003032243
GODOY, M. Estatística para as ciências da linguagem. 2021 Disponível em: https://youtube.com/playlist?list=PLE4HwfVNrSWQwm_62G49CZTXi7dqMzsuC. Acesso em: 27 maio 2023.
GRIES, S. Th. Estatística com R para a Linguística: uma introdução prática. Belo Horizonte: FALE/UFMG, 2019.
JOHNSON, D. E. Getting off the GoldVarb Standard: introducing Rbrul for mixed-effects variable rule analysis. Language and Linguistics Compass, v. 3, n. 1, 2009. p. 359–383. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1749-818X.2008.00108.x
LABOV, W. Principles of linguistic change: Social Factors. Massachusetts: Blackwell Publishers, 2001 [1966].
LABOV, W. Padrões sociolinguísticos. São Paulo: Parábola Editorial, 2008 [1972].
LAMBERT, W; LAMBERT, W. Psicologia Social. Trad. Dante Moreira Leite. Rio de Janeiro: Zahar, 1975.
SANKOFF, D.; TAGLIAMONTE, S. A.; SMITH, E. Goldvarb X: a variable rule application for Macintosh and Windows. Department of Linguistics, University of Toronto, 2005.
LEVSHINA, N. How to do Linguistics with R: data exploration and statistical analysis. Amsterdam: John Benjamins Publishing Company, 2015. DOI: https://doi.org/10.1075/z.195
LIMA JR., R. Análise quantitativa de dados em Linguística. 2021. Disponível em: https://youtube.com/playlist?list=PLzkA7H-mNfYhdbUe1e0FMpJDdLj1585zq. Acesso em: 27 maio 2023.
LIMA JR., R.; GARCIA, G. D.; ANGELE, B. Modelos de regressão para linguistas. 2020. Disponível em: https://ead.abralin.org/course/view.php?id=10. Acesso em: 27 maio 2023.
OUSHIRO, L. Identidade na pluralidade: avaliação, produção e percepção linguística na cidade de São Paulo. 2015. Tese (Doutorado em Letras) – Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2015.
OUSHIRO, L. Introdução à estatística com R. 2021. Disponível em: https://ead.abralin.org/course/view.php?id=26. Acesso em: 27 maio 2023.
OUSHIRO, L. Introdução à estatística para linguistas. Campinas: Editora da Abralin, 2022. DOI: https://doi.org/10.25189/9788568990209
POSIT TEAM. RStudio: integrated development environment for R. Versão 2023.3.1.446. Boston, MA: Posit Software, PBC, 2023. Disponível em: http://www.posit.co/. Acesso em: 27 maio 2023.
R CORE TEAM. R: a language and environment for statistical computing. Versão 4.2.1. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing, 2022. Disponível em: https://www.R-project.org/. Acesso em: 27 maio 2023.
ROUSSEAU, P.; SANKOFF, D. Advances in variable rule methodology. In: ROUSSEAU, P.; SANKOFF, D. Linguistic variation: models and methods. New York: Academic Press. 1978. p. 57-69.
SOUZA GUERREIRO, S. C. Alteamento das vogais médias pretônicas no município do Rio de Janeiro: décadas de 70, 90 e 2010 / estudo de crenças e atitudes. 2017. Dissertação (Mestrado em Letras Vernáculas) – Faculdade de Letras, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2017. DOI: https://doi.org/10.17013/risti.23.90-102
SOUZA GUERREIRO, S. C. Avaliação subjetiva e indexação social do alteamento pretônico. 2023. Tese (Doutorado em Letras Vernáculas) – Faculdade de Letras, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2023.
WEINREICH, U.; LABOV, W.; HERZOG, M. Fundamentos empíricos para uma teoria da mudança linguística. São Paulo: Parábola Editorial, 2006 [1968].
WICKHAM, H. et al. Welcome to the tidyverse. Journal of Open Source Software, v. 4, n. 43, p. 1-1686, 2019. DOI: https://doi.org/10.21105/joss.01686
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2024 Silvia Carolina Gomes de Souza Guerreiro, Gabriel Sales, Eliete Figueira Batista da Silveira
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Signum: Estudos da linguagem, publica seus artigos licenciados sob a Licença Atribuição-NãoComercial-CompartilhaIgual 4.0 Internacional. Esta licença permite que terceiros façam download e compartilhem os trabalhos em qualquer meio ou formato, desde que atribuam o devido crédito de autoria, mas sem que possam alterá-los de nenhuma forma ou utilizá-los para fins comerciais. Se você remixar, transformar ou desenvolver o material, não poderá distribuir o material modificado.