Marcadores discursivos em uma perspectiva informal: análise prosódica e estatística

• Autor(a) principal: Oliver Renato de Araujo Gobbo
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/LETR-BAVN6N
• topic: linguística de corpus; linguística quantitativa; prosódia; marcadores discursivos; teoria da Lingua em Ato; Análise prosódica (Linguística); Marcadores discursivos; Linguística de corpus

Os marcadores discursivos (MDs) são uma categoria linguística muitoproblemática, apesar de muitos estudos dedicados a eles ao longo das últimas quatro décadas. Não há na literatura consenso sobre a terminologia empregada, sobre a definição da categoria e sobre como identificar os MDs e suas funções. Uma proposta para estudo dos MDs é apresentada pela Teoria da Língua em Ato (L-AcT) (CRESTI, 2000; MONEGLIA, 2005; RASO, 2012; MONEGLIA e RASO, 2014), elaborada através da observação de corpora de fala espontânea. A L-AcT adota a visão de que a veiculação de funções comunicativas é feita através da prosódia, e não do item lexical, como é comumente defendido emoutras propostas sobre os MDs. Sob esse ponto vista, os MDs seriam unidades informacionais de tipo dialógico (UDs) e não textual, pois se dirigirem ao interlocutor com diversas funções interacionais. São sempre isolados em unidades entonacionais e não compõem o conteúdo proposicional do enunciado. Sob essa perspectiva, o presente trabalho analisa os MDs em um subcorpus da seção informal do corpus de fala espontânea C-ORAL-BRASIL (Mini BR Informal). Em uma primeira etapa, foi realizada uma revisão do Mini BR Informalem busca de todas as UDs que apresentam a forma prosódica compatível com os três tipos de MDs já satisfatoriamente descritos na literatura (RASO, 2014; RASO e VIEIRA, 2016): conativo, alocutivo e incipitário. Essas UDs foram submetidas a análise de discriminante linear (LDA) com objetivo de investigar estatisticamente os parâmetros prosódicos que mais diferenciam os tipos entre si. O modelamento estatístico obteve uma acurácia de 84,6% na classificação e indicou os parâmetros com maior efeito de distinção entre os tipos: a média deintensidade; a média de f0; a taxa de variação inicial da curva de f0 e a posição do máximo de f0. As demais unidades, que não se enquadram nos três tipos já descritos, foram submetidas a análise de clusters para identificação de padrões estabelecidos estatisticamente entre seus parâmetros prosódicos. O resultado da análise identificou três grandes grupos com similaridade sob os parâmetros avaliados, levantando a hipótese que estes grupos correspondam a três tipos de UDs.