Klasterinė tipologinių kalbos ritmo grupių analizė

AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ Vytauto Didžiojo Egyetem Kutatási területek: a beszélt litván nyelv sajátosságai. ASTA KAZLAUSKIENĖ Vytauto Didžiojo Egyetem Kutatási területek: a beszélt litván nyelv kutatása: a beszédhangok akusztikai sajátosságai, fonotaktika, hangsúlyozási szabályszerűségek, norma és nyelvhasználat, beszédritmika; alkalmazott nyelvészet. A nyelvi ritmus tipológiai csoportjainak klaszterelemzése1 A nyelvi ritmus tipológiai csoportjainak klaszterelemzése ÖSSZEFOGLALÓ A tanulmány két kérdésre kíván választ adni: 1) alkalmas-e a klaszteranalízis a ritmus tipológiai hasonlóságainak feltárására, és ennek alapján osztályozhatók-e olyan nyelvek, amelyeket eddig nem elemeztek; valamint 2) melyik klaszterbe – a szótagritmusú vagy a hangsúlyritmusú nyelvek klaszterébe – sorolható a litván és a lett nyelv. A vizsgálathoz öt anyanyelvi beszélő (egy lett, egy litván, egy svéd, egy izlandi és egy kínai) lefordította és felolvasta ugyanazt a mintegy 1 perces szöveget. A PRAAT programmal a felvételeket Paolo Mairano által kifejlesztett program segítségével annotálták. 1 A kutatást a Litván Kutatási Tanács finanszírozta (LIT-5-4. sz. szerződés). Előzetes eredményeit Agnė Pukevičiūtė mesterképzési szakdolgozata foglalta össze (Akustiniai lietuvių ir latvių kalbų ritmo koreliatai, 2013, témavezető: Asta Kazlauskienė professzor, PhD). A cikk szerzői őszinte köszönetüket fejezik ki az adatközlőknek, akik felolvasták a vizsgált anyagot, és segítettek annak szegmentálásában: Pėteris Vanagas habilitált professzornak, Valgerður Bjarnadóttírnak, Magnus Liwnek, Huashan Linek, valamint Aaušra Saudargienė docensnek, aki segítséget nyújtott a statisztikai elemzés anyagának előkészítésében, és tanácsokat adott az SPSS program használatához. KULCSSZAVAK: ritmus, hangsúlyritmusú nyelvek, szótagritmusú nyelvek, a beszédritmus akusztikai korrelátumai, klaszteranalízis, litván, lett, svéd, izlandi, kínai nyelv. KULCSSZAVAK: Ritmus, hangsúlyritmusú nyelvek, szótagritmusú nyelvek, a ritmus akusztikai korrelátumai, klaszteranalízis, litván, lett, svéd, izlandi, kínai. 168 Acta Linguistica Lithuanica LXIX Klasterinė tipologinių kalbos ritmo grupių analizė Az erre a célra kifejlesztett Correlatore programmal (2.1-es verzió) kiszámították az akusztikai ritmuskorrelátumokat. A klaszterelemzéshez a program szerzője, Mairano (2011) által más nyelvek ritmusáról végzett kutatások eredményeit is felhasználták. Az adatokat SPSS-programba vitték be, majd klaszterelemzést végeztek rajtuk. Az elvégzett vizsgálat eredményei azt mutatják, hogy sem a hierarchikus, sem a kétlépéses klaszteranalízis nem ad egyértelmű válaszokat. A hierarchikus elemzés meglehetősen alkalmas a kevésbé statisztikailag feldolgozott változók (ΔV, ΔC,%V, részben pedig varcoΔV, varcoΔC) klaszterezésére. A kétlépéses elemzést a nyelvek ritmus szerinti osztályozására csak nagy körültekintéssel szabad alkalmazni, mivel eredményei ellentmondásosak. A litván és a lett nyelv az összes elemzett változó alapján ugyanabba a klaszterbe kerül, sok hangsúlyritmusú nyelvvel együtt. Ezért óvatosan arra lehet következtetni, hogy a két ma is beszélt balti nyelv ritmusa hasonló, és azt a hangsúly határozza meg. Ezek tehát hangsúlyritmusú nyelvek. ANNOTÁCIÓ A cikk két kérdésre kíván választ adni: 1) alkalmas-e a klaszterelemzés a tipológiai ritmushasonlóságok feltárására, és ennek alapján besorolhatók-e eddig nem elemzett nyelvek; 2) melyik klaszterbe – a hangsúlyos ütemű vagy a szótagos ütemű nyelvek klaszterébe – tartozik a litván és a lett nyelv. A vizsgálathoz öt anyanyelvi beszélő (lett, litván, svéd, izlandi és kínai) fordította le és rögzítette ugyanazt a szöveget. A szöveg időtartama körülbelül 1 perc volt. A felvételeket a PRAAT programmal annotálták, a ritmus akusztikai korrelátumait pedig a Paolo Mairano által fejlesztett Correlatore programmal számították ki (2.1-es verzió). A klaszterelemzéshez felhasználták a program szerzője, Mairano (2011) által más nyelvekre becsült eredményeket is. Az adatokat az SPSS programba vitték be, majd klaszterelemzést végeztek. Az eredmények azt mutatják, hogy a hierarchikus és a kétlépcsős klaszterelemzés nem ad egyértelmű eredményeket. A hierarchikus elemzés alkalmas a kevésbé statisztikailag feldolgozott változók (ΔV, ΔC,%V, részben varcoΔV, varcoΔC) klaszterezésére. A kétlépcsős elemzést ellentmondásos eredményei miatt óvatosan kell alkalmazni. A litván és a lett nyelv minden változó alapján ugyanabba a klaszterbe kerül, számos hangsúlyos ütemű nyelvvel együtt. Ezért óvatosan arra lehet következtetni, hogy e két balti nyelv ritmusa hasonló, és a hangsúly határozza meg. Hangsúlyos ütemű nyelvek. 1. A NYELVI RITMUS KUTATÁSÁNAK RÖVID ÁTTEKINTÉSE Kenneth Lee Pike (1945) vienas iš pirmųjų plačiau aptarė neeiliuotos kalbos ritmiškumo tipologinius skirtumus. Jis skyrė: 1) kirtinio ritmo (ang. stress-timed) kalbas, kurių ritmo pagrindas yra kirtis (pavyzdžiui, anglų, vokiečių kalbos), 2) skiemeninio ritmo (ang. syllable-timed) kalbas, kurių ritmiškumas paremtas Straipsniai / Articles 169 AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ, ASTA KAZLAUSKIENĖ hasonló számú szótag használata (például a francia és a spanyol nyelvben). E két tipológiai csoporthoz valamivel később egy harmadikat is hozzáadtak: a moraikus ritmusú nyelvek csoportját, amelynek ritmusalapját a mora adja (például a japán és a tamil nyelv). A 20. század végi kutatások többsége Pike nyelvi ritmusra vonatkozó tipológiai osztályozási hipotézisén alapult. A szótagok és a szótagközi intervallumok akusztikai időtartamának mérésével és összehasonlításával a két ritmuscsoport létezését és különbségeit igyekeztek igazolni (Abercrombie 1967; Roach 1982). A beszédhangok izokronitására – vagyis az egyenlő időközönkénti ismétlődésre vagy a hozzávetőleg azonos időtartamra – irányuló kísérleti vizsgálatok azonban ezt nem erősítették meg. Ezért a nyelvi ritmus más mutatóit kezdték keresni. Rebecca McKeever Dauer (1983) abból kiindulva, hogy a nyelv fonológiai rendszere közvetlenül meghatározza a ritmust, azt javasolta, hogy a nyelveket bizonyos fonológiai sajátosságok megléte vagy hiánya alapján sorolják ritmuscsoportokba. Ezek a magánhangzó-redukció és a szótagstruktúra összetettsége. E gondolatból kiindulva, statisztikai módszereket alkalmazva Franck Ramus, Marina Nespor és Jacques Mehler (1999) megpróbálta meghatározni a nyelvi ritmus akusztikai korrelátumait (a magánhangzós és mássalhangzós intervallumok időtartamának kiszámításával kapott változókat): ΔV – a magánhangzós intervallumok időtartamának szórása, ΔC – a mássalhangzós intervallumok időtartamának szórása,%V – a magánhangzós intervallumok időtartamának aránya. A szerzők hipotézise szerint a hangsúlyos ütemű nyelvekre a magánhangzók időtartamának nagyobb változatossága és az összetettebb szótagstruktúra jellemző, ezért a ΔV és a ΔC értékének magasabbnak, a%V értékének pedig alacsonyabbnak kell lennie, mint a szótagos ütemű nyelvekben. Az általuk elemzett konkrét nyelvek eredményei ezt azonban csak részben támasztották alá. A későbbi kutatásokban figyelmet fordítottak arra, hogy különféle nyelvi és nyelven kívüli tényezők is befolyásolhatják a ritmust. A tempókülönbségek normalizálása érdekében Esther Grabe és Ling Ee Low (2002) páros variabilitási indexeket számított: az nPVI a magánhangzós, az rPVI pedig a mássalhangzós intervallumok indexe. Feltételezésük szerint a hangsúlyos ütemű nyelvekre a magánhangzók és mássalhangzók időtartamának nagyfokú variabilitása jellemző, ezért az nPVI- és az rPVI-értékük magas, míg a szótagos ütemű nyelveké alacsony. Išvengti tempo įtakos trukmei siekė ir Volkeris Dellwo su Petra Wagner (2003). Jie balsinių ir priebalsinių intervalų trukmės standartinį nuokrypį padaugino iš 100 ir apskaičiavo variacijos koeficientus: varcoΔV (balsinių intervalų) bei varcoΔC (priebalsinių intervalų). Tačiau nei poriniai variantiškumo indeksai, nei variacijos koeficientai nepadeda vienareikšmiškai nustatyti ritmo tipologinių panašumų ir suskirstyti kalbų į tipologines klases. Vis dėlto aptarta ritmo parametrų nustatymo metodika gana ilgai buvo, o ir dabar dar tebėra populiari, nors ir susilaukė pagrįstos kritikos (pavyzdžiui, Arvaniti 2012)2. 2 Az ismertetett nyelviritmus-kutatási módszerekről és azoknak a litván nyelv ritmusának leírására való alkalmazhatóságáról bővebben lásd: Kazlauskienė 2013. 170 Acta Linguistica Lithuanica LXIX Klasterinė tipologinių kalbos ritmo grupių analizė 2. A KUTATÁS MÓDSZERTANA A kutatáshoz egy új módszer kipróbálását választottuk: kísérletileg ellenőriztük az akusztikai ritmuskorellátumok és általában a beszédritmus hasonlóságát klaszteranalízis alkalmazásával. A statisztikában ezt a módszert objektumok vagy jelenségek hasonlóságának meghatározására és klaszterekbe (azaz hasonló objektumok csoportjaiba) sorolására használják. A klaszteranalízis célja a vizsgált értékek úgynevezett csoportosítása, hogy a klaszteren belüli különbségek a lehető legkisebbek, a klaszterek közötti különbségek pedig a lehető legnagyobbak legyenek (Vaitkevičius, Saudargienė 2006). Azt vártuk, hogy a klaszteranalízis elvégzése két olyan kérdést tisztáz majd, amelyek egyben e kutatás célját is jelentik. 1. Paolo Mairano (2011), illetve az e kutatás céljából kiszámított svéd, izlandi és kínai akusztikai ritmuskorellátumok ugyanazokba a klaszterekbe kerülnek-e? Mairano svéd és izlandi, hangsúlyalapú ritmushoz tartozó korellátumai, illetve az általunk meghatározott korellátumok különböznek-e a kínai, szótagalapú ritmus korellátumaitól? Ha ezekre a kérdésekre igenlő válasz születik, akkor a klaszteranalízis valóban alkalmas a ritmus tipológiai hasonlóságainak feltárására, és segítségével osztályozhatók az eddig még nem elemzett nyelvek. 2. A második kérdés az, hogy melyik klaszterbe – a szótagalapú vagy a hangsúlyalapú ritmusú nyelvek közé – kerül a litván és a lett nyelv. A svéd, izlandi és kínai nyelv akusztikai ritmuskorellátumait már korábban kiszámították más szerzők (ehhez a kutatáshoz a mindenki számára elérhető internetes forrás adataira támaszkodtunk – Mairano 2011). Az első két nyelvet a hangsúlyalapú ritmusú, a kínait pedig a szótagalapú ritmusú nyelvek csoportjába sorolták. A litván és a lett ritmusát e módszertan alapján még nem vizsgálták. A korábbi, a litván nyelv ritmusosságával foglalkozó kutatások a hangsúlyt tekintették a ritmus alapjának, de nem az egységek akusztikai időtartamát, hanem a hangsúly különféle szegmensekben való eloszlását számították. A versbeszéd ritmusát ilyen módon Juozas Girdzijauskas (1966, 1979) és Leonardas Sauka (1974, 1978), a próza és a beszélt nyelv ritmusát pedig Valerija Ramonaitė (1980, 2006), Bonifacas Stundžia (1991), valamint Asta Kazlauskienė és Inga Fokaitė (2005) vizsgálta. A lett beszélt nyelv ritmusosságára vonatkozóan már korábban is voltak utalások. Zinny Sans Bond, Dace Markus és Verna Stockmal (2003) az anyanyelvi lettek és az anyanyelvi oroszok lett nyelvű beszédének prozódiáját hasonlították össze: a magánhangzók kontrasztív időtartamát, a hangsúlyt és a ritmust. Tanulmányuk nem közöl részletes elemzést és értelmezést a lett nyelv ritmusáról, noha kiszámították a Ramus, Nespor és Mehler (1999), valamint Grabe és Low (2002) által javasolt mutatókat. Bond, Markus és Stockmal (2003) tanulmányában azt feltételezték, hogy a lett nyelvre szótagalapú ritmus jellemző. Ehhez a kutatáshoz a Nemzetközi Fonetikai Társaság által javasolt standard szöveget választottuk (lásd: http://alt-usage-english.org/north_txt.html) (angolul The North Wind and the Sun, litvánul Šiaurės vėjas ir saulė); ezt nemcsak a ritmuskutatók, hanem valamennyi fonetikus használja. Más jellegű anyag elemzése esetén módszertanilag nem lenne helyénvaló e kutatás eredményeit a fent említett szöveg alapján nyert más nyelvi adatokkal összehasonlítani. Straipsniai / Articles 171 AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ, ASTA KAZLAUSKIENĖ Öt anyanyelvi beszélő (egy lett, egy litván nő, egy svéd, egy izlandi nő és egy kínai nő)3 lefordította és felolvasta a szöveget. Az adatközlők beszédét diktafonnal, csendes helyiségben rögzítettük. Minden felvétel valamivel rövidebb egy percnél. A kutatási anyagot több szakaszban rendeztük, és az empirikus adatokat is több lépésben nyertük ki: 1. Az egyes nyelvek adatközlőivel konzultálva a PRAAT programmal annotáltuk a felvételeket. Az annotálás során az oszcillogram képére és a hallásra egyaránt támaszkodtunk. A program szöveges annotációs rácsát (ang. TextGride) szerkesztés után *txt formátumban mentettük el. 2. A torinói (Olaszország) Arturo Genre Kísérleti Fonetikai Laboratóriumban Mairano (2011) által kifejlesztett Correlatore programmal (2.1-es verzió) kiszámítottuk az általunk készített felvételek akusztikai ritmuskorrelátumainak statisztikai értékeit (az eredményeket az 1. táblázat tartalmazza). A klaszterelemzéshez – amint már említettük – Mairano (2011) adatait használtuk fel. Ezekre azért van szükség, hogy a klaszterelemzést megfelelően végezhessük el; az eredmények sokkal megbízhatóbbak, ha nagyobb adatmennyiséget csoportosítunk. 1. TÁBLÁZAT. Az akusztikai ritmuskorrelátumok statisztikai értékei4 Nyelv | ΔC |%V | ΔV | varcoΔV | varcoΔC | nPVI | rPVI; Litván | 52 | 54 | 54 | 54 | 66 | 57 | 57; Lett | 55 | 52 | 58 | 55 | 65 | 70 | 65; Svéd | 55 | 44 | 36 | 39 | 48 | 45 | 68; Svéd 2 | 65 | 49 | 51 | 50 | 66 | 60 | 82; Izlandi | 60 | 40 | 33 | 45 | 56 | 45 | 63; Izlandi 2 | 52 | 47 | 41 | 50 | 60 | 51 | 56; Kínai | 44 | 51 | 44 | 44 | 47 | 48 | 54; Kínai 2 | 48 | 62 | 74 | 51 | 62 | 51 | 53; Japán | 31 | 51 | 39 | 47 | 40 | 43 | 32; Portugál | 54 | 49 | 55 | 48 | 44 | 57 | 56; Francia | 40 | 49 | 40 | 45 | 41 | 45 | 44; Finn | 47 | 48 | 45 | 47 | 46 | 45 | 55; Görög | 37 | 47 | 34 | 50 | 48 | 52 | 42; Német | 66 | 46 | 54 | 56 | 60 | 58 | 65; Észt | 54 | 46 | 39 | 43 | 51 | 43 | 53; Cseh | 58 | 45 | 51 | 51 | 49 | 45 | 61; Török | 58 | 45 | 38 | 43 | 55 | 46 | 67 3 Valamennyi adatközlő felsőfokú filológiai végzettségű, egyetemen dolgozó vagy tanulmányait folytató személy: a lett és az izlandi oktató, a svéd személyzeti vezető, a litván és a kínai nő pedig mesterképzéses hallgató. 4 Itt és a továbbiakban saját kutatásunk felvételeit 2-es indexszel jelöljük, például: svéd 2; Mairano adatai index nélkül szerepelnek. 172 Acta Linguistica Lithuanica LXIX Klasterinė tipologinių kalbos ritmo grupių analizė Nyelv | ΔC |%V | ΔV | varcoΔV | varcoΔC | nPVI | rPVI Arab | 55 | 45 | 47 | 56 | 55 | 47 | 64 Olasz | 54 | 44 | 44 | 53 | 49 | 48 | 62 Holland | 46 | 43 | 45 | 62 | 50 | 68 | 53 Dán | 61 | 42 | 40 | 46 | 52 | 50 | 66 Spanyol | 52 | 42 | 30 | 42 | 53 | 42 | 60 Orosz | 55 | 41 | 34 | 43 | 48 | 45 | 63 Angol | 59 | 40 | 48 | 62 | 51 | 61 | 70 Lengyel | 66 | 36 | 32 | 41 | 49 | 41 | 72 3. Az adatokat SPSS-programba vitték be (bővebben lásd http://www.insol.lt/statistics/, Vaitkevičius, Saudargienė 2006), majd klaszteranalízist végeztek rajtuk. A litván és lett nyelv SPSS-programmal végzett vizsgálata során hierarchikus és kétlépéses klaszteranalízist végeztek. A hierarchikus elemzés alkalmazásakor a klaszterek száma előzetesen nem ismert. A klaszterek hierarchikus elv szerint jönnek létre: minden adatot egyetlen, kisebb csoportokból álló klaszternek tekintenek. Úgy határozhatók meg, hogy egy közös klasztert kisebbekre bontanak, vagy kisebb klasztereket nagyobbakká egyesítenek. A kétlépéses elemzés abban különbözik az előbb ismertetettől, hogy alkalmazásakor a klaszterek száma előre ismert (Vaitkevičius, Saudargienė 2006). A dolgozatban két klasztert választottak, mivel a vizsgálat a nyelvek két ritmuscsoportjára, az ütemhangsúlyos és a szótagritmusú nyelvekre irányul. A harmadik, moraalapú ritmuscsoport nem került be az elemzésbe, mert nem fogalmaztak meg olyan hipotézist, hogy a balti nyelvek ebbe a csoportba tartozhatnának. A klaszteranalízis során az objektumokat addig sorolják át, amíg a klaszteren belüli hasonlóságok jóval nagyobbá nem válnak a klaszterek közötti hasonlóságoknál (Vaitkevičius, Saudargienė 2006). A svéd, izlandi és kínai nyelv eredményeit kizárólag kétlépéses klaszteranalízissel ellenőrzik, mivel a vizsgált objektumok száma alacsony (hat nyelv). Emellett előre ismert a klaszterek száma, valamint az is, hogy ezek a nyelvek melyik ritmuscsoportba tartoznak (két ritmuscsoport és két vizsgálat eredményei). 3. A SVÉD, AZ IZLANDI ÉS A KÍNAI NYELV AKUSZTIKAI KORRELÁTUMAINAK KÉTLÉPÉSES KLASZTERANALÍZISE A mássalhangzók időtartamának standard szórása (ΔC) és a magánhangzó-intervallumok időtartamának százalékos aránya (%V) Annak megállapítására, hogy a Mairano (2011) vizsgálatában és a jelen kutatásban rögzített svéd, izlandi és kínai nyelvi%V- és ΔC-értékek hasonlóak-e, és ugyanabba a csoportba tartoznak-e, kétlépéses Straipsniai / Articles 173 AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ, ASTA KAZLAUSKIENĖ klaszteranalízist végeztek. Először kiszámították az egyes klaszterek kvantitatív változóinak átlagértékeit és azok standard szórását (lásd a 2. táblázatot). 2. TÁBLÁZAT. A klaszterközéppontok a magánhangzó-intervallumok időtartamának százalékos aránya és a mássalhangzók időtartamának standard szórása szerint %V ΔC Átlag Standard szórás Átlag Standard szórás Klaszter 1 45,00 3,916 58,00 5,715 Klaszter 2 56,50 7,778 46,00 2,828 Klaszter Összesen 48,83 7,521 54,00 7,720 A táblázatból látható, hogy az első klaszter ΔC-átlaga magasabb a másodikénál, a%V változó értéke viszont éppen fordítva, a második klaszterben magasabb, ám ebben az esetben a standard szórás is meglehetősen nagy. Ebből következik, hogy az első klaszterre összetettebb szótagstruktúra jellemző (azaz több mássalhangzó van a szótagban (a ΔC magasabb)), ami a magánhangzó-intervallumok kisebb százalékos arányát (%V) is eredményezi. Az elemzés eredményei azt mutatják, hogy a leginkább hasonló%V- és ΔC-értékekkel rendelkező, így egy klasztert alkotó nyelvek az ütemhangsúlyos ritmusú izlandi (%V = 40, ΔC = 60), izlandi 2 (%V = 47, ΔC = 52), svéd (%V = 44, ΔC = 55), svéd 2 (%V = 49, ΔC = 65) nyelvek, míg a szótagritmusú kínai (%V = 51, ΔC = 44) és kínai 2 (%V = 62, ΔC = 48) minták egy másik klasztert alkottak. Ebből következik, hogy a%V és a ΔC meglehetősen megbízható mutató, amely alapján a vizsgált nyelvek valóban különböznek egymástól, és amelyet nem befolyásolnak a kutatók vagy az informánsok objektív (beszédtempó, intonáció stb.) vagy szubjektív (felvételminőség, annotációs eltérések stb.) tényezői. Variációs együtthatók A két klaszter középpontja között a variációs együtthatók tekintetében is meglehetősen nagy a különbség. A 3. táblázatból látható, hogy a második klaszter varcoΔV és varcoΔC átlagai magasabbak. 3. TÁBLÁZAT. A klaszterközéppontok variációs együtthatók szerint varcoΔV varcoΔC Átlag Szórás Átlag Szórás Klaszter 1 42,67 3,215 50,33 4,933 Klaszter 2 50,33 0,517 62,67 3,055 Klaszter Összesen 46,50 4,680 56,50 7,688 174 Acta Linguistica Lithuanica LXIX Klasterinė tipologinių kalbos ritmo grupių analizė Sajnos ezúttal az eredmények nagyon meglepőek: a leginkább hasonló varcoΔV- és varcoΔC-értékekkel rendelkező, így az első klasztert alkotó nyelvek Mairano (2011) elemzésében az izlandi (varcoΔV = 45, varcoΔC = 56), a svéd (varcoΔV = 39, varcoΔC = 48) és a kínai (varcoΔV = 44, varcoΔC = 47). Az összes vizsgált felvételünk a második klaszterbe tartozik: a 2. izlandi (varcoΔV = 50, varcoΔC = 60), a 2. svéd (varcoΔV = 50, varcoΔC = 66) és a 2. kínai (varcoΔV = 51, varcoΔC = 62). A variációs együttható tehát, amelynek a nyelvek tipológiai osztályozásában objektívebbnek kellett volna lennie, több zavart okoz, és arra enged következtetni, hogy eredményei nagymértékben függenek az adott nyelv annotálásában szerzett tapasztalattól. Felvételeink variációs együtthatói hasonlóak, ami arra enged következtetni, hogy az annotálás során talán nem elegendő csupán anyanyelvi beszélőkkel konzultálni, hanem magát az annotálást anyanyelvi fonetikusoknak kell elvégezniük. Páros variabilitási indexek A két klaszter középpontja között az nPVI és az rPVI alapján meglehetősen nagy a különbség (lásd a 4. táblázatot). 4 TÁBLÁZAT. A klaszterközéppontok páros variabilitási indexek szerint nPVI rPVI Átlag Szórás Átlag Szórás Klaszter 1 48,00 3,000 58,80 6,458 2 60,00 . 82,00 . Összesen 50,00 5,586 62,67 11,094 A nyelvek csoportosulása azonban még kétértelműbb, mint a variációs együtthatók vizsgálatakor. Az első klasztert az összes nyelv alkotja, kivéve a jelen kutatásban elemzett svéd 2 nyelvet (rPVI-je nagyon magas – 82, míg nPVI-je hasonló a többi nyelvéhez – 60); ez az egyetlen nyelv került a második klaszterbe. A többi nyelv páros variációs indexei nagyon hasonlóak: izlandi (nPVI = 45, rPVI = 63), izlandi 2 (nPVI = 51, rPVI = 56), kínai (nPVI = 48, rPVI = 54), kínai 2 (nPVI = 51, rPVI = 53), svéd (nPVI = 45, rPVI = 68). Ebben az esetben nyilvánvaló, hogy a kétlépcsős klaszterelemzés nem hasznos, mivel az első klasztert további kisebb csoportokra kell bontani. Három nyelv kétlépcsős klaszterelemzése eredményeinek összegzéseként elmondható, hogy a mássalhangzók időtartamának standard eltérése (ΔC) és a magánhangzó-intervallumok időtartamának százalékos aránya (%V) meglehetősen megbízható mutató a nyelvek osztályokba sorolásához. A variációs együtthatók és a páros variabilitási indexek kétlépcsős klaszterelemzése ebben az esetben több kérdést vet fel, mint amennyire választ ad. Straipsniai / Articles 175 AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ, ASTA KAZLAUSKIENĖ 4. A LITVÁN ÉS A LETT NYELV RITMUSA KLASZTERELEMZÉS ALAPJÁN Standard időtartam-eltérések (ΔC, ΔV) és a magánhangzó-intervallumok időtartamának százalékos aránya (%V) Annak megállapítására, hogy a lett és a litván nyelv melyik tipológiai ritmuscsoportba tartozik, először hierarchikus klaszterelemzést végeztek annak ellenőrzésére, hogy a nyelvek hogyan csoportosulnak a ΔV,%V és ΔC alapján, és melyik klaszterbe kerül a litván, illetve a lett nyelv. Az elemzéshez más nyelvek adatait is felhasználták, amelyeket Mairano munkája közöl (2011: 170, 179, 199). A hierarchikus klaszterelemzés eredményei azt mutatják, hogy a litván, a lett, a német, az arab, az angol, a cseh, az olasz és a portugál nyelv ΔV-,%V- és ΔC-értékei hasonlítanak a leginkább, ezért egy klasztert alkotnak. Ebben a klaszterben a nyelvek ΔV-értéke 44 és 58 között,%V-értéke 40 és 54 között, ΔC-értéke pedig 52 és 66 között van. Ebben a klaszterben egyedül az olasz nyelvet tekintik a szótagritmushoz közelebb állónak (amint látható, a klaszterelemzés mintha kétségbe vonná ezt); az összes többi nyelv (természetesen a vizsgált balti nyelveket kivéve, amelyek ritmustípusa ismeretlen) a hangsúlyritmusú nyelvek közé tartozik. A második csoportot számos szótagritmusú nyelv alkotja, de sok olyan nyelv is ide került, amelyet inkább hangsúlyritmusú vagy kevert ritmusú nyelvnek tartanak (lásd az 5. táblázatot). E nyelvek ΔV-értéke 30 és 45,%V-értéke 36 és 51, ΔC-értéke pedig 37 és 66 között van. Az eredményeket áttekintve egy dolog kétségtelen: az első klaszterbe egyetlen prototipikus szótagritmusú nyelv sem került (francia, spanyol, görög), a másodikba pedig csak két prototipikus hangsúlyritmusú nyelv (orosz, holland). Amint az 5. táblázatból látható, a litván és a lett nyelv az első klaszterbe kerül, és közelebb áll a prototipikus hangsúlyritmusú nyelvekhez (a nyelvek akusztikai korrelátumainak adatait az 1. táblázat közli). 5. TÁBLÁZAT. A hierarchikus klaszterelemzés eredményei a standard eltérések és a magánhangzó-arány alapján5 Klaszter száma Ritmuscsoportok és nyelvek Hangsúlyritmus Szótagritmus Nem meghatározott 1 angol, német, arab, portugál, cseh olasz litván, lett 2 orosz, holland, izlandi, török, dán, lengyel, svéd spanyol, francia, görög, kínai, észt, finn 5 Ebben és a többi táblázatban félkövérrel vannak kiemelve az adott ritmuscsoport prototipikus nyelvei; a többi nyelv ritmusa vitatott (egyeseket még osztályozhatatlannak vagy kevert ritmusúnak is tartanak). 176 Acta Linguistica Lithuanica LXIX Klasterinė tipologinių kalbos ritmo grupių analizė A három változóra kiterjedő hierarchikus elemzés eredményei arra engednek következtetni, hogy a prototipikus hangsúlyalapú és szótagalapú ritmusú nyelvek külön klaszterekbe kerülnek. Az elemzett jellemzők alapján tehát e csoportok nyelvei különböznek egymástól, de annak megállapítása, hogy ezek a jellemzők a különböző nyelvi ritmus mutatói-e, már egy másik kutatás célja. A kétlépéses klaszterelemzés elvégzése után (a klaszterek száma magától értetődően kettő) látható, hogy az első klaszter nyelveinek ΔV-átlaga magasabb, a másodiké pedig alacsonyabb (lásd a 6. táblázatot). Az első klaszter nyelveire a magánhangzós intervallumok időtartamának nagyobb változatossága jellemző. A ΔC változó átlaga az első klaszterben alacsonyabb, a másodikban pedig valamivel magasabb. A különbség azonban nem túl nagy, különösen ha figyelembe vesszük, hogy az első klaszter adatai nagyon szóródnak (a szórás magas, 8,15). 6. TÁBLÁZAT. A klaszterközéppontok a szórások és a magánhangzó-arány alapján %V | ΔV | ΔC Átlag | Szórás | Átlag | Szórás | Átlag | Szórás Klaszter | 1 | 47,75 | 3,388 | 47,58 | 6,999 | 50,67 | 8,150 Klaszter | 2 | 41,78 | 3,032 | 36,67 | 5,408 | 57,78 | 4,295 Összesen | 45,19 | 4,377 | 42,90 | 8,324 | 53,71 | 7,544 A 7. táblázatban bemutatott kétlépéses klaszterelemzés eredményei azt mutatják, hogy a litván és lett nyelv ΔV-,%V- és ΔC-értékei a leginkább a hangsúlyalapú német, arab, holland, portugál és cseh, valamint a szótagalapú olasz, görög, kínai, finn és francia nyelvéhez hasonlítanak. Az első klasztert – amelybe e kutatás adatai alapján a balti nyelvek is tartoznak – 12 nyelv (57%), a másodikat 9 nyelv (43%) alkotja. 7. TÁBLÁZAT. A kétlépéses klaszterelemzés eredményei a szórások és a magánhangzó-arány alapján Klaszter száma | Ritmuscsoportok és nyelvek Hangsúlyalapú ritmus | Szótagalapú ritmus | Nem meghatározott 1 | arab, német, holland, portugál, cseh | francia, görög, olasz, kínai, finn | litván, lett 2 | angol, orosz, izlandi, török, dán, lengyel, svéd | spanyol, észt Látható, hogy ennek az elemzésnek az eredménye abban tér el a hierarchikus elemzésétől, hogy a litván és lett nyelv mellett több szótagalapú ritmusú nyelv is ugyanabba a klaszterbe került Straipsniai / Articles 177 AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ, ASTA KAZLAUSKIENĖ nyelvek: olasz, kínai, finn, sőt a prototipikus francia és görög nyelv. Egy másik prototipikus szótagritmusú nyelv (a spanyol) a második klaszterbe került. Ezúttal a prototipikus hangsúlyritmusú nyelvek is különváltak: az angol a második, a német az első klaszterbe került. Így három változó (a nyelvek ritmustipológiai osztályának legfontosabb mutatói) elemzésekor a hierarchikus klaszteranalízis alkalmasabb, mint a kétlépcsős klaszteranalízis. Variációs együtthatók A varcoΔV és varcoΔC változók szerinti hierarchikus klaszteranalízis azt mutatja, hogy egy klaszterbe kerülnek a litván, a lett és a négy prototipikus hangsúlyritmusú nyelv: az arab, a holland, az angol és a német (lásd a 8. táblázatot). E nyelvek varcoΔV értéke 54 és 62 között, varcoΔC értéke pedig 50 és 66 között van. A második klaszter nyelveinek varcoΔV értéke 39 és 53 között, varcoΔC értéke pedig 41 és 56 között van. 8. TÁBLÁZAT. A variációs együtthatók szerinti hierarchikus és kétlépcsős klaszteranalízis eredményei A klaszter száma Ritmuscsoportok és nyelvek Hangsúlyritmus Szótagritmus Nem meghatározott 1 angol, holland, német, arab – litván, lett 2 orosz, portugál, izlandi, török, dán, cseh, lengyel, svéd spanyol, francia, görög, észt, olasz, kínai, finn Amint a kétlépcsős klaszteranalízis eredményeiből látható, az első klaszterben mindkét variációs együttható átlaga magasabb, mint a másodikban (lásd a 9. táblázatot). 9. TÁBLÁZAT. A klaszterközéppontok a variációs együtthatók alapján varcoΔV varcoΔC Átlag Szórás Átlag Szórás Klaszter 1 57,50 3,564 57,83 6,911 2 45,33 3,885 49,07 3,955 Összesen 48,81 6,743 51,57 6,274 A hierarchikus és a kétlépéses klaszterelemzés eredményei teljesen megegyeznek. A klasztereket ugyanazok a nyelvek alkotják: az egyikben a litván, a lett, a német, az arab, az angol és a holland nyelv található, a másikban pedig a többi (lásd a 8. táblázatot). 178 Acta Linguistica Lithuanica LXIX Klasterinė tipologinių kalbos ritmo grupių analizė A variációs együtthatók hierarchikus és kétlépcsős klaszterelemzése egyértelműen mutatja a litván, lett és hangsúlyritmusú nyelvek ritmusának hasonlóságát, valamint meglehetősen pontosan elkülöníti a prototipikus hangsúlyritmusú nyelveket a szótagritmusúaktól. Páronkénti variációs indexek A páronkénti variációs indexeken alapuló hierarchikus klaszterelemzés igen vitatható eredményeket ad (lásd a 10. táblázatot). A francia és a görög kivételével minden nyelv egy klaszterbe kerül. Az első klaszter nyelveinek rPVI-értékei 53 és 72 között, nPVI-értékei pedig 41 és 70 között vannak. A második klaszter nyelveinek rPVI-értékei 42 és 44 között, nPVI-értékei pedig 45 és 52 között vannak. 10. TÁBLÁZAT. A páronkénti variációs indexeken alapuló hierarchikus klaszterelemzés eredményei Klaszter száma | Ritmuscsoportok és nyelvek | Hangsúlyritmus | Szótagritmus | Nem meghatározott | 1 | angol, holland, német, arab, orosz, portugál, izlandi, török, dán, cseh, lengyel, svéd | spanyol, észt, olasz, kínai, finn | litván, lett | 2 | – | francia, görög A 11. táblázat a kétlépcsős klaszterelemzés eredményeit mutatja be. Figyelemre méltó, hogy mindkét klaszter rPVI-átlagai szinte azonosak, ami komoly kétségeket ébreszt e mutató megbízhatóságával kapcsolatban (különösen a magas szórást figyelembe véve). 11. TÁBLÁZAT. A klaszterközéppontok a páronkénti variációs indexek alapján nPVI | rPVI | Átlag | Szórás | Átlag | Szórás | Klaszter | 1 | 61,83 | 5,776 | 61,00 | 6,603 | 2 | 45,80 | 2,883 | 59,60 | 8,534 | Összesen | 50,38 | 8,322 | 60,00 | 7,893 Az első klaszterbe hat nyelv (29%), a másodikba 15 (71%) tartozik (lásd a 12. táblázatot). Ha összevetjük a hierarchikus klaszterelemzés eredményeivel, azt látjuk, hogy az első klaszterben a litván és lett mellett a német, az angol, a holland és a portugál nyelv is megmaradt. Minden szótagritmusú nyelv a második klaszterbe került. Straipsniai / Articles 179 AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ, ASTA KAZLAUSKIENĖ 12. TÁBLÁZAT. A kétdimenziós klaszteranalízis eredményei páros variabilitási indexek alapján A klaszter száma Ritmuscsoportok és nyelvek Hangsúlyalapú ritmus Szótagalapú ritmus Nincs meghatározva 1 angol, holland, német, portugál – litván, lett 2 orosz, arab, izlandi, török, dán, cseh, lengyel, svéd spanyol, francia, görög, észt, olasz, kínai, finn A kétdimenziós klaszteranalízis eredményei, amikor a változók az nPVI és az rPVI, a litván, a lett és a hangsúlyalapú ritmusú nyelvek ritmusának hasonlóságát mutatják, és a variabilitási együtthatók elemzéséhez hasonlóan jól elkülönítik a prototipikus hangsúlyalapú nyelveket a szótagalapúaktól. 5. KÖVETKEZTETÉSEK A klaszterelemzési módszereknek a tipológiai ritmuskategóriák azonosítására történő alkalmazására irányuló kísérletet összefoglalva a következő következtetések vonhatók le. A klaszterelemzés (mind a hierarchikus, mind a kétlépcsős) nem ad egyértelmű eredményeket. A hierarchikus elemzés kevésbé statisztikailag feldolgozott változók (ΔV, ΔC,%V, részben pedig varcoΔV, varcoΔC) klaszterezésére meglehetősen alkalmas; a kétlépcsős elemzés talán összetettebb indexekkel (PVI) is alkalmazható. Mindazonáltal a kétlépcsős elemzés ebben az esetben több kétséget vet fel, már csak azért is, mert csupán két lehetőséget választottak (vagy hangsúlyalapú, vagy szótagalapú ritmus, kevert ritmus nem lehetséges). A litván és a lett nyelv valamennyi változó alapján ugyanabba a klaszterbe kerül, számos hangsúlyalapú ritmusú nyelvvel együtt. Ezért óvatosan arra lehet következtetni, hogy a két balti nyelv ritmusa hasonló, és azt a hangsúly határozza meg. Ezek hangsúlyalapú ritmusú nyelvek. A klaszterelemzés (különösen a svéd, az izlandi és a kínai nyelv két különböző vizsgálatból származó adatainak összevetése) megmutatta, hogy a ritmus vizsgálatában különösen fontos az annotálás precizitása. Másfelől ez csupán egy kísérleti vizsgálat, ezért e következtetések nem magára a nyelvek ritmusa tipológiai osztályozására vagy a nyelvek ritmikusságának mutatóira nézve fontosak. További kutatások irányelveiként szolgálhatnak, vagy újabb okot adhatnak arra, hogy kétségbe vonjuk a szigorúan meghatározott nyelvi ritmusosztályok létezését. LITERATŪRA A b e r c r o m b i e D a v i d 1967: Elements of general phonetics. Edinburgh: Edinburgh University Press. A r v a n i t i A m a l i a 2012: The usefulness of metrics in the quantification of speech rhythm. Journal of Phonetics 40, 351–373. 180 Acta Linguistica Lithuanica LXIX Klasterinė tipologinių kalbos ritmo grupių analizė Bond Zinny Sans, Markus Dace, Stockmal Verna 2003: Prosodic and Rhythmic Patterns Produced By Native and Non-native Speakers of a Quantity-Sensitive Language. 15th International Congress of Phonetic Sciences. Barcelona, 527–530. Dauer Rebecca McKeever 1983: Stress-timing and syllable-timing reanalysed. Journal of Phonetics 11, 51–62. Dellwo Volker, Wagner Petra 2003: Relationships between language rhythm and speech rate. Proc. of the International Congress of Phonetic Science, 471–474. Girdzijauskas Juozas 1966: Lietuvių eilėdara. Silabinės-toninės sistemos susiformavimas. Vilnius: Vaga. Girdzijauskas Juozas 1979: Lietuvių eilėdara: XX a. Vilnius: Mokslas. Grabe Esther, Low Ee Ling 2002: Durational Variability in Speech and the Rhythm Class Hypothesis. Papers in Laboratory Phonology 7, 1–16. Kazlauskienė Asta, Fokaite Inga 2005: Dėl lietuvių kalbos teksto prozodijos. Žmogus ir žodis 7(1), 35–38. Kazlauskienė Asta 2013: Kai kurie akustiniai lietuvių kalbos ritmiškumo parametrai. Baltistica 48(1), 19–36. Mairano Paolo 2011: Rhythm Typology: Acoustic and Perceptive Studies. Doctoral dissertation. Turin: University of Turin. Pike Kenneth Lee 1945: The Intonation of American English. Ann-Arbor: University of Michigan Press. Pukevičiūtė Agnė 2013: Akustiniai lietuvių ir latvių kalbų ritmo koreliatai. Magistro darbas. Kaunas: Vytauto Didžiojo universitetas. Ramonaite Valerija 1980: Prozos kalbos ritmas. Konstruktyvieji faktoriai ir pagalbiniai formantai. Literatūra ir kalba 16, 38–65. Ramonaite Valerija 2006: Pirminis Juozo Baltušio „Parduotų vasarų“ ritmas. Acta humanitarica universitatis Saulensis, 307–333. Ramus Franck, Nespor Marina, Mehler Jacques 1999: Correlates of linguistic rhythm in the speech signal. Cognition 73(3), 265–292. Roach Peter 1982: On the Distinction between ‘Stress-timed’ and ‘Syllable-timed’ Languages. – David Crystal. Linguistic controversies. London: Edward Arnold, 73–79. Sauka Leonardas 1974: Lietuvių folklore eilet yros ir teorijos klausimai. – Literatūra ir kalba 13, 192–207. Sauka Leonardas 1978: Lietuvių liaudies dainų eilėdara. Vilnius: Vaga. Stundžia Bonifacas 1991: Kirtis tekste. Žodžiai ir prasmės 1, 86–92. Vaitkevičius Raimundas, Saudargienė Aušra 2006: Statistika su SPSS psichologiniuose tyrimuose: mokomoji knyga. Kaunas: VDU leidykla. Vaitkevičius Raimundas, Saudargienė Aušra 2012: Daugiamačiai duomenų analizės metodai psichologijoje. Kaunas. Straipsniai / Articles 181 AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ, ASTA KAZLAUSKIENĖ PRIEDAS 1. Tiriamieji tekstai lietuvių kalba Vieną dieną Šiauriniam vėjui ir Saulei besiginčijant, kuris iš jų stipresnis, pasirodė keliautojas, vilkintis apsiaustą. Tada jie susitarė, kad tas, kuris privers keliautoją nusivilkti apsiaustą, bus laikomas stipresniu. Pirmiausia Šiaurinis vėjas pūtė taip stipriai, kiek tik galėjo, bet kuo stipriau jis pūtė, tuo tvirčiau keliautojas apsigaubdavo apsiaustą; galiausiai Šiaurinis Vėjas pasidavė. Tada Saulė pradėjo kaitinti ir keliautojas tuoj pat nusivilko apsiaustą. Taip Šiaurinis vėjas turėjo pripažinti, kad Saulė stipresnė už jį. 2. Tiriamieji tekstai latvių kalba Vienu dienu Ziemeļu vējam un Saulei strīdoties par to, kurš no viņiem ir stiprāks, nāca ceļotājs, ietīnies mētelī. Viņi savā starpā vienojās, ka tas, kurš pirmais liks ceļotājam novilkt savu mēteli, tiks uzskatīts par stiprāko. Ziemeļvējš pirmais pūta tik stipri, cik vien varēja, bet, jo stiprāk viņš pūta, jo stingrāk ceļotājs ietinas savā mētelī; galu galā Ziemeļvējš tomēr padevās. Tad Saule sāka stipri sildīt un ceļotājs uzreiz novilka savu mēteli. Tā Ziemeļvējam bija jāatzīst, ka Saule bija stiprāka par viņu. 3. Tiriamieji tekstai švedų kalba Nordanvinden och Solen tvistade en gång om vem av dem som var starkast. Just då kom en vandrare vägen fram insvept i en varm kappa. De kom då överens om att den som först kunde få vandraren att ta av sig kappan, han skulle anses vara starkare än den andra. Då blåste nordanvinden så hårt han nånsin kunde, men ju hårdare han blåste desto tätare svepte vandraren kappan om sig, och till slut gav Nordanvinden upp försöket. Då lät Solen sina strålar skina helt varmt och genast tog vandraren av sig kappan och så var Nordanvinden tvungen att erkänna att solen var den starkaste av de två. 4. Tiriamieji tekstai islandų kalba Dag einn þegar Norðvindurinn og Sólin voru að rífast um það hvor þeirra væri sterkari, birtist ferðamaður vafinn inn í frakka. Þeir voru sammála um að sá sem gæti blásið frakkanum af ferðamanninum myndi teljast sterkari en hinn. 182 Acta Linguistica Lithuanica LXIX Klasterinė tipologinių kalbos ritmo grupių analizė Norðanvindurinn blés eins fast og hann gat, en því fastara sem hann blés, því þéttara varð ferðamaðurinn kápunni um sig, og að lokum gafst Norðanvindurinn upp á að reyna. Þá fór Sólin að skína, og undireins fór ferðamaðurinn úr frakkanum. Þá varð Norðanvindurinn að viðurkenna að Sólin væri sterkari en hann var. 6. Tiriamieji tekstai kinų kalba You yi tian, dang yi ge guo zhe da yi de lv xing zhe chu xian de shi hou, bei feng he tai yang zheng zai zheng chao jiu jing shui geng jiang. Ta men tong yi shui xian rang lv xing zhe ba wai tao tuo diao jiu ren wei shui bi ling yi ge qiang. Sui hou, bei feng jiu jing ta zui da de nu li lai chui feng, dan shi, ta chui de yue da, lv xing zhe jiu ba wai tao guo de yue jin. Zui hou,bei feng fang qi le. Jie xia lai, tai yang kai shi fa chu re liang, lv xing zhe li ji jiu tuo xia le wai tao. Suo yi, bei feng bu de bu cheng ren tai yang bi ta geng qiang. Cluster Analysis of Typological Groups of Language Rhythm SUMMARY This article aims to answer two questions: 1) whether the cluster analysis handy finding rhythm typological similarities, and it can be classified on the basis of it so far unanalysed languages 2) in which a cluster – stress-timed or syllable-timed languages – Lithuanian and Latvian languages fall into. Standard text, proposed by the International Phonetics Association (see http://alt-usage-english.org/north_txt.html) (Eng. The North Wind and the Sun, Lith. Šiaurės vėjas ir saulė) was selected for this study. Five native speakers (Latvian, Lithuanian, Swedish, Icelandic and Chinese) translated and recorded it (each record was much shorter than 1 min.). The records were annotated by program PRAAT and acoustic correlates of rhythm of records that we have done have been calculated using program Correlator (2. 1 version) which was developed by Pado Mairano (2011) in Arturo Genre experimental phonetics laboratory of Turin (Italy). It was found that Lithuanian ΔC=52,%V=54, ΔV=54, varcoΔV=54, varcoΔC=66, nPVI=57, rPVI=57; Latvian ΔC=55,%V=52, ΔV=58, varcoΔV=55, varcoΔC=65, nPVI=70, rPVI=65; Swedish ΔC=65,%V=49, ΔV=51, varcoΔV=50, varcoΔC=66, nPVI=60, rPVI=82; Icelandic ΔC=52,%V=47, ΔV=41, varcoΔV=50, varcoΔC=60, nPVI=51, rPVI=56; Chinese ΔC=48,%V=62, ΔV=74, varcoΔV=51, varcoΔC=62, nPVI=51, rPVI=53. Straipsniai / Articles 183 AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ, ASTA KAZLAUSKIENĖ Data of other languages estimated by the author of the program Mairano (2011) was used for cluster analysis. The data was entered to the SPSS program and a cluster analysis was performed. The results show that the cluster analysis (both hierarchical and two-steps) does not provide unambiguous results. Hierarchical analysis is pretty handy to cluster less statistically processed variables (ΔV, ΔC,%V, partly varcoΔV, varcoΔC), a two-step analysis might be possible to rely on, and with more complex indices (PVI). However, a two-step analysis is begging the question, because it does not leave the third option (stress-timed or syllable-timed, cannot be mixed). Lithuanian and Latvian languages according to all the variables fall into the same cluster together with a number of stress-timed languages. Therefore, it can be carefully concluded that rhythm of the two Baltic languages is similar and caused by stress. They are stress-timed languages. Cluster analysis (in particular, Swedish, Icelandic, Chinese Language comparison between the two types of data) has shown that the annotation precision is particularly important in the researches of rhythm. On the other hand, the findings are relevant not for the typological classification of languages’ rhythm and not for the indicators of languages’ rhythm. They can be as guidelines of further research or another excuse to question existence of strictly defined classes of speech rhythm. Įteikta 2013 m. liepos 11 d. AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ Vytauto Didžiojo universitetas Kristijono Donelaičio g. 58, LT–44248 Kaunas, Lietuva [email protected] ASTA KAZLAUSKIENĖ Vytauto Didžiojo universitetas Kristijono Donelaičio g. 58, LT–44248 Kaunas, Lietuva [email protected] 184 Acta Linguistica Lithuanica LXIX