2.4 Procedimentos para a Análise de Dados
2.4.1 Lista de Freqüência e Palavras-Chave
Primeiramente, foi obtida a lista de freqüência de ocorrências a partir da ferramenta Wordlist. Essa ferramenta relaciona todos os vocábulos e o número de vezes que os mesmos ocorrem no corpus de estudo. A lista de freqüência pode ser organizada em ordem alfabética ou em ordem crescente ou decrescente, de acordo com a freqüência dos itens que compõem o corpus de estudo desta investigação.
Uma lista de freqüência é importante, segundo Hunston (2002:67), porque quando utilizada para fazer a comparação entre dois corpora, mostra-nos aspectos interessantes a respeito das diferenças que há nos textos presentes nesses corpora. Além disso, a lista de freqüência nos fornece a probabilidade de ocorrência de um determinado item lexical, propiciando, dessa forma, o conhecimento do tipo de corpus em estudo.
Neste estudo, o critério de freqüência estabelecido para que as expressões lingüísticas fossem consideradas candidatas às metáforas conceptuais propostas por Lakoff e Johnson (1980) foi de, no mínimo, duas (02) ocorrências.
A partir da lista de freqüência de vocábulos existentes no corpus de estudo desta pesquisa, foi criada uma lista de palavras-chave. Utilizou-se a ferramenta KeyWords, que realiza a comparação estatística entre as listas de freqüência dos itens lexicais presentes nos corpora de
estudo e de referência (BNC). Como resultado dessa comparação estatística, surge uma terceira lista, chamada lista de palavras-chave do corpus de estudo.
A comparação estatística realizada entre o corpus de língua geral (BNC) e o corpus de estudo especializado propicia o levantamento das palavras que descrevem e caracterizam o próprio corpus de estudo.
Sendo assim, de acordo com Hunston (2002:68), os vocábulos mais relevantes e freqüentes em um determinado corpus do que em outro são considerados palavras-chave.
Contudo, para que o pesquisador possa obter a lista de palavras-chave de seu corpus de estudo, torna-se fundamental que ele observe alguns aspectos referentes ao corpus de referência.
Nesse sentido, Berber Sardinha (2004a:102) diz que o corpus de referência não deve conter o corpus de estudo. Por essa razão, o corpus de estudo não foi incorporado ao de referência.
Um outro fator preponderante diz respeito ao tamanho do corpus de referência, que deve ser duas, três, quatro vezes ou mais o tamanho do corpus de estudo. Isso deve ser feito para que se obtenha uma lista de palavras-chave significativa em termos de extensão. Nosso corpus de estudo está de acordo com essa recomendação, visto que o corpus de referência utilizado neste estudo é cerca de 30 vezes maior que o de estudo.
Após a extração das palavras-chave, foi feita uma inspeção manual das palavras-chave resultantes. Essa inspeção serviu para identificar as palavras que pareciam ser indicativas de expressões lingüísticas metafóricas e que, por sua vez, pudessem ser indicativas de metáforas conceptuais referentes ao tema da amizade, central ao seriado Friends. A análise manual foi qualitativa e subjetiva, baseando-se na minha experiência como pesquisadora da área de metáfora. O resultado dessa etapa foi uma lista de 17 palavras-chave que são apresentadas abaixo. A partir dessas 17 palavras-chave, foi realizada uma análise mais aprofundada, dessa vez com um concordanciador, que forneceu concordâncias (uma lista que contem uma palavra específica (nódulo) acompanhada de outras partes do texto que chamamos de cotexto), colocados (uma “lista de palavras que ocorrem com a palavra de busca ou nódulo, em posições
determinadas”, segundo Berber Sardinha, (2004a:110)) e clusters (“uma lista de seqüências fixas de palavras (multipalavras) recorrentes na concordância”, de acordo com Berber Sardinha, 2004a:111).
As palavras-chave de interesse e selecionadas para este estudo foram:
Palavras-Chave Freqüência no
Quadro 4: Lista de palavras-chave selecionadas para esta pesquisa
A seguir, utilizei uma outra ferramenta disponível no programa computacional WordSmith Tools chamada Concord, que me ajudou a observar as linhas de concordâncias através da palavra nódulo rodeada pelo seu co-texto.
2.4.2 Concordâncias
A lista de concordâncias que apresenta a palavra nódulo no centro da listagem rodeada por partes do texto (co-texto) foi obtida a partir da ferramenta Concord, disponível no programa computacional WordSmith Tools.
O meio utilizado, nesta pesquisa, para que eu pudesse obter as linhas de concordâncias foi através da KWIC (KeyWord in Context – palavra-chave no contexto). A palavra-chave apareceu no centro da listagem, com várias porções do texto original ao seu redor, conforme descrito no parágrafo anterior.
Para que o pesquisador possa realizar devidamente sua pesquisa em corpora, ele deve fazer uso das linhas de concordâncias a fim de estudar a colocação e a padronização dos itens lexicais presentes em seu corpus de estudo.
A fim de produzir uma listagem com linhas de concordâncias, o pesquisador deve selecionar um item de uma lista de palavras ou de palavras-chave, e clicar no botão C na barra de tarefas das ferramentas WordList e/ou KeyWords. Nesse momento, o recurso Concord é acionado e uma lista de concordâncias é produzida.
Na próxima seção, apresentarei um recurso, também disponibilizado no programa utilitário computacional WordSmith Tools, chamado colocados, que contribuiu para a observação das padronizações das palavras-chave por meio de outras palavras ao seu redor.
2.4.3 Colocados
Os colocados foram obtidos por meio do uso da ferramenta Concord, que está disponível no programa utilitário WordSmith Tools.
Uma lista de colocados, isto é, uma “lista de palavras que ocorrem ao redor da palavra de busca, em posições determinadas”, segundo Berber Sardinha (2004a:110), é obtida a partir do comando Show Collocates, que se encontra na barra de tarefas mostrada ao utilizarmos a ferramenta Concord. E através da criação dessa lista de colocados, podemos observar o tipo de perfil semântico da palavra de busca/ nódulo (Hunston, 2002:76).
É importante deixar claro que as linhas de concordância não serão incluídas na dissertação devido à sua grande extensão.
Além da utilização dos colocados e das linhas de concordância, para que a análise lingüística fosse realizada, houve a necessidade de se recorrer a um outro recurso metodológico chamado clusters, para que eu pudesse observar se as expressões lingüísticas selecionadas revelavam as metáforas conceptuais.
A seguir, será apresentado o recurso computacional clusters, disponível no programa WordSmith Tools 3.0.
2.4.4 Clusters
Os clusters são, de acordo com Berber Sardinha (2004a:111), agrupamentos lexicais, “ou seja, são multipalavras extraídas da concordância”.
Abaixo, pode-se observar um exemplo de uma lista referente aos clusters da palavra love (em negrito), que foi extraído do corpus de estudo desta pesquisa:
Clusters da palavra love
N Cluster Freq.
2 In love with 32
12 Still in love 6
14 Fell in love 5
18 Been in love 4
24 Fall in love 3
25 falling in love 3
33 Was in love 3
Quadro 5: Lista de clusters da palavra-chave love
O pesquisador pode obter uma lista de clusters (como a mostrada acima) através da barra de tarefas no botão clusters. Imediatamente, é mostrada ao pesquisador uma lista de clusters da palavra de busca / nódulo em ordem decrescente de freqüência. Nesse caso, o pesquisador poderá observar quais são as palavras que acompanham a palavra de busca / nódulo e que têm maior freqüência no corpus de estudo.
Finalmente, lancei mão de meu conhecimento sobre a Teoria da Metáfora Conceptual e, de acordo com os estudos realizados por Lakoff e Johnson (1980/2002), interpretei as concordâncias, os colocados e os clusters.
Ao observarmos os exemplos dos clusters da palavra love na tabela acima, notamos que been / was / still in love é uma metáfora lingüística que diz respeito às metáforas ontológicas estudadas por Lakoff e Johnson (1980/2002). Nesse caso, o amor é conceptualizado como um recipiente que é usado na língua inglesa por meio da expressão lingüística metafórica been / was / still in love, revelando, assim a metáfora conceptual: ESTADOS COMO RECIPIENTES. Dessa forma, fiz um levantamento das metáforas lingüísticas por meio das ferramentas computacionais oferecidas pela Lingüística de Corpus e, a partir daí, analisa aquelas que revelam as metáforas conceptuais estudadas por Lakoff e Johnson (1980/2002).
Nesse caso, o computador é usado como uma ferramenta que faz um levantamento das expressões metafóricas / metáforas lingüísticas, para que o pesquisador busque, por meio de análise qualitativa, as metáforas conceptuais.
O capítulo seguinte apresentará as análises realizadas a partir das metáforas lingüísticas levantadas por meio dos instrumentos computacionais (citados neste capítulo) oferecidos pela
Lingüística de Corpus e através da Teoria da Metáfora Conceptual de Lakoff e Johnson (1980/2002), como base de análise qualitativa para as metáforas encontradas.