AGNĖ PUKEVIČIŪTĖ

Università Vytautas Magnus

Aree di ricerca: caratteristiche del lituano parlato.

ASTA KAZLAUSKIENĖ

Università Vytautas Magnus

Aree di ricerca: studi sul lituano parlato: caratteristiche acustiche dei suoni, fonotattica, regolarità dell’accentazione, norme e uso, ritmo del linguaggio; linguistica applicata.

ANALISI CLUSTER DELLE TIPOLOGIE DEI GRUPPI RITMICI DEL LINGUAGGIO¹

Analisi cluster dei gruppi tipologici del ritmo linguistico

ANNOTAZIONE

Questo articolo si propone di rispondere a due domande: 1) se l’analisi dei cluster sia utile per individuare somiglianze tipologiche ritmiche e se, sulla base di essa, sia possibile classificare lingue finora non analizzate e 2) in quale cluster — quello delle lingue a ritmo sillabico o di quelle a ritmo accentuale — ricadano il lituano e il lettone. Per lo studio, cinque parlanti nativi (un lettone, una lituana, uno svedese, un’islandese e una cinese) hanno tradotto e registrato lo stesso testo della durata di circa 1 minuto. Le registrazioni sono state annotate con il programma PRAAT, utilizzando Paolo Mairano

¹ La ricerca è stata finanziata dal Consiglio lituano della ricerca (contratto n. LIT-5-4). I suoi risultati preliminari sono stati sintetizzati nella tesi magistrale di Agnė Pukevičiūtė (Akustiniai lietuvių ir latvių kalbų ritmo koreliatai, 2013, relatrice prof.ssa Asta Kazlauskienė). Le autrici dell’articolo ringraziano sentitamente gli informanti che hanno registrato e contribuito alla segmentazione del materiale oggetto di studio: il prof. habil. dr. Pėteris Vanags, Valgerður Bjarnadóttir, Magnus Liw, Huashan Li e la prof.ssa associata dr. Aaušra Saudargienė per l’aiuto nella preparazione del materiale per l’analisi statistica e per i consigli sull’uso del programma SPSS.

PAROLE CHIAVE: ritmo, lingue a ritmo accentuale, lingue a ritmo sillabico, correlati acustici del ritmo linguistico, analisi dei cluster, lituano, lettone, svedese, islandese, cinese.

PAROLE CHIAVE: Rhythm, Stress-timed languages, Syllable-timed languages, Acoustic correlates of rhythm, Cluster analysis, Lithuanian, Latvian, Swedish, Icelandic, Chinese.

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Con il programma Correlatore (versione 2.1) sono stati calcolati i correlati acustici del ritmo. Per l’analisi dei cluster sono stati utilizzati anche i risultati delle ricerche sul ritmo di altre lingue ottenuti dall’autore del programma, Mairano (2011). I dati sono stati inseriti nel programma SPSS ed è stata effettuata la loro analisi dei cluster.

I risultati dello studio mostrano che le analisi gerarchica e a due fasi non forniscono risposte univoche. L’analisi gerarchica è piuttosto utile per raggruppare variabili meno elaborate statisticamente (ΔV, ΔC,%V, e in parte anche varcoΔV, varcoΔC). Nell’utilizzare l’analisi a due fasi per classificare le lingue in base al ritmo occorre procedere con molta cautela, poiché i suoi risultati sono contraddittori.

In base a tutte le variabili analizzate, il lituano e il lettone ricadono nello stesso cluster insieme a molte lingue a ritmo accentuale. Si può quindi concludere con cautela che il ritmo delle due lingue baltiche tuttora parlate è simile ed è determinato dall’accento. Si tratta di lingue a ritmo accentuale.

ANNOTAZIONE

Questo articolo si propone di rispondere a due domande: 1) se l’analisi dei cluster sia utile per individuare somiglianze ritmiche tipologiche e per classificare, sulla base di essa, lingue finora non analizzate; 2) in quale cluster ricadano il lituano e il lettone: quello delle lingue a ritmo accentuale o quello delle lingue a ritmo sillabico.

Per questo studio, cinque parlanti nativi (lettone, lituano, svedese, islandese e cinese) hanno tradotto e registrato lo stesso testo. La durata del testo era di circa 1 minuto. Le registrazioni sono state annotate con il programma PRAAT e i correlati acustici del ritmo sono stati calcolati usando il programma Correlatore, sviluppato da Paolo Mairano (versione 2.1). Per l’analisi dei cluster sono stati utilizzati i risultati relativi ad altre lingue, stimati da Mairano (2011), autore del programma. I dati sono stati inseriti nel programma SPSS ed è stata eseguita un’analisi dei cluster.

I risultati mostrano che l’analisi gerarchica e quella a due fasi dei cluster non forniscono risultati univoci. L’analisi gerarchica è piuttosto utile per raggruppare variabili sottoposte a un’elaborazione statistica meno consistente (ΔV, ΔC,%V e, in parte, varcoΔV, varcoΔC). L’analisi a due fasi va utilizzata con cautela, a causa dei suoi risultati controversi.

Considerando tutte le variabili, il lituano e il lettone ricadono nello stesso cluster insieme a diverse lingue a ritmo accentuale. Si può pertanto concludere, con cautela, che il ritmo delle due lingue baltiche è simile ed è determinato dall’accento. Sono lingue a ritmo accentuale.

1. BREVE RASSEGNA DEGLI STUDI SUL RITMO DELLA LINGUA

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

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l’uso di sillabe di durata simile (per esempio, nelle lingue francese e spagnola). A questi due gruppi tipologici è stato aggiunto poco dopo un terzo gruppo, quello del ritmo moraico, nel quale la mora costituisce la base del ritmo delle lingue che vi appartengono (per esempio, il giapponese e il tamil).

Molti studi della fine del XX secolo si basano sull’ipotesi di classificazione tipologica del ritmo delle lingue proposta da Pike. Misurando e confrontando la durata acustica delle sillabe e degli intervalli interaccentuali, si cercava di dimostrare l’esistenza di due gruppi ritmici e le loro differenze (Abercrombie 1967; Roach 1982). Purtroppo, gli studi sperimentali non hanno confermato l’isocronia dei segmenti del parlato, ossia la loro ricorrenza a intervalli regolari o la loro durata approssimativamente uguale. Si è quindi cercato di individuare altri indicatori della ritmicità linguistica. Rebecca McKeever Dauer (1983), partendo dal presupposto che il sistema fonologico di una lingua determini direttamente il ritmo, ha proposto di suddividere le lingue in gruppi ritmici in base alla presenza o all’assenza di determinate caratteristiche fonologiche: la riduzione vocalica e la complessità della struttura sillabica. Sulla base di questa idea e applicando metodi statistici, Franck Ramus, Marina Nespor e Jacques Mehler (1999) hanno cercato di individuare i correlati acustici del ritmo delle lingue (variabili ottenute calcolando la durata degli intervalli vocalici e consonantici): ΔV, la deviazione standard della durata degli intervalli vocalici; ΔC, la deviazione standard della durata degli intervalli consonantici;%V, la proporzione della durata degli intervalli vocalici. Gli autori citati hanno ipotizzato che le lingue a ritmo accentuale presentino una maggiore variabilità della durata vocalica e una struttura sillabica più complessa; pertanto, ΔV e ΔC dovrebbero essere più elevati, mentre%V dovrebbe essere inferiore rispetto alle lingue a ritmo sillabico. Purtroppo, i risultati relativi alle specifiche lingue da loro analizzate hanno confermato questa ipotesi solo in parte.

Gli studi successivi hanno richiamato l’attenzione sulla possibile influenza sul ritmo di vari fattori linguistici ed extralinguistici. Per normalizzare le differenze di tempo, Esther Grabe e Ling Ee Low (2002) hanno calcolato indici di variabilità a coppie: nPVI per gli intervalli vocalici e rPVI per gli intervalli consonantici. Ci si aspettava che le lingue a ritmo accentuale presentassero un’elevata variabilità della durata di vocali e consonanti e valori alti di nPVI e rPVI, mentre nelle lingue a ritmo sillabico questi indici sarebbero stati bassi.

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 Per una trattazione più ampia dei metodi di ricerca sul ritmo linguistico discussi e della possibilità di applicarli alla descrizione del ritmo del lituano, si veda Kazlauskienė 2013.

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2. METODOLOGIA DELLA RICERCA

Per questo studio si è scelto di sperimentare un nuovo approccio: verificare empiricamente la somiglianza tra i correlati acustici del ritmo e il ritmo linguistico in generale applicando il metodo dell’analisi dei cluster. In statistica, tale metodo viene impiegato per determinare la somiglianza tra oggetti o fenomeni e suddividerli in cluster (ossia gruppi di oggetti simili). L’obiettivo dell’analisi dei cluster è raggruppare le grandezze esaminate in modo che le differenze all’interno di ciascun cluster siano quanto più ridotte possibile e quelle tra i cluster quanto più ampie possibile (Vaitkevičius, Saudargienė 2006).

Ci si aspettava che, una volta effettuata l’analisi dei cluster, si chiarissero due questioni, che costituiscono l’obiettivo di questo studio.

1. I correlati acustici del ritmo dello svedese, dell’islandese e del cinese calcolati da Paolo Mairano (2011) e quelli calcolati per questo studio ricadono negli stessi cluster? I correlati del ritmo accentuale dello svedese e dell’islandese individuati da Mairano e da noi differiscono da quelli del ritmo sillabico del cinese? Se si risponderà affermativamente a queste domande, l’analisi dei cluster si rivelerà certamente utile per individuare somiglianze tipologiche del ritmo e potrà essere impiegata per classificare lingue finora non analizzate.

2. La seconda questione di interesse è: a quale cluster, quello delle lingue a ritmo sillabico o quello delle lingue a ritmo accentuale, appartengono il lituano e il lettone?

I correlati acustici del ritmo dello svedese, dell’islandese e del cinese sono già stati calcolati da altri autori (per questo studio ci si è basati sui dati di una fonte accessibile a tutti online: Mairano 2011). Le prime due lingue sono state assegnate al gruppo a ritmo accentuale, il cinese a quello a ritmo sillabico. Il ritmo del lituano e del lettone non è ancora stato esaminato secondo questa metodologia. Nei precedenti studi sulla ritmicità del lituano, il ritmo era considerato basato sull’accento, ma non si calcolava la durata acustica delle unità, bensì la distribuzione dell’accento in segmenti diversi. Il ritmo della lingua poetica è stato studiato in questo modo da Juozas Girdzijauskas (1966, 1979) e Leonardas Sauka (1974, 1978), mentre quello della prosa e della lingua parlata da Valerija Ramonaitė (1980, 2006), Bonifacas Stundžia (1991) e Asta Kazlauskienė, Inga Fokaitė (2005).

Erano già disponibili alcuni indizi sulla ritmicità della lingua lettone parlata. Zinny Sans Bond, Dace Markus e Verna Stockmal (2003) hanno confrontato la prosodia di parlanti nativi lettoni e di madrelingua russi che parlavano lettone, esaminando la durata vocalica contrastiva, l’accento e il ritmo. Il loro articolo non presenta un’analisi e un’interpretazione esaustive del ritmo del lettone, benché siano state calcolate le misure proposte da Ramus, Nespor e Mehler (1999) e da Grabe e Low (2002). Lo studio di Bond, Markus e Stockmal (2003) assumeva che il lettone fosse caratterizzato da un ritmo sillabico.

Per questo studio è stato scelto il testo standard proposto dall’Associazione Fonetica Internazionale (cfr. http://alt-usage-english.org/north_txt.html) (ing. The North Wind and the Sun, lit. Šiaurės vėjas ir saulė), utilizzato non solo dagli studiosi del ritmo, ma anche da tutti i fonetisti. Se si analizzasse materiale di altro tipo, sarebbe metodologicamente scorretto confrontare i risultati di questo studio con i dati di altre lingue ottenuti sulla base del testo summenzionato.

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Cinque parlanti nativi (un lettone, una lituana, uno svedese, un’islandese e una cinese)³ hanno tradotto il testo e lo hanno letto. Il parlato degli informanti è stato registrato con un registratore in una stanza silenziosa. Ogni registrazione dura poco meno di un minuto.

Il materiale di ricerca è stato organizzato e i dati empirici sono stati ricavati in più fasi:

1. Consultandosi con l’informante di ciascuna lingua, si sono annotate le registrazioni con il programma PRAAT. Nell’annotazione ci si è basati sia sulla rappresentazione dell’oscillogramma sia sull’ascolto. La griglia organizzata delle annotazioni testuali del programma (in inglese TextGride) è stata salvata in formato *txt.

2. Utilizzando il programma Correlatore (versione 2.1), sviluppato da Mairano (2011) nel laboratorio di fonetica sperimentale Arturo Genre di Torino (Italia), sono stati calcolati i valori statistici dei correlati acustici del ritmo nelle registrazioni da noi effettuate (i risultati sono presentati nella tabella 1). Per l’analisi dei cluster, come già menzionato, sono stati utilizzati i dati di Mairano (2011). Essi sono necessari per poter eseguire correttamente l’analisi dei cluster, i cui risultati sono molto più affidabili quando si raggruppa una quantità maggiore di dati.

TABELLA 1. Valori statistici dei correlati acustici del ritmo⁴

Lingua | ΔC |%V | ΔV | varcoΔV | varcoΔC | nPVI | rPVI; Lituano | 52 | 54 | 54 | 54 | 66 | 57 | 57; Lettone | 55 | 52 | 58 | 55 | 65 | 70 | 65; Svedese | 55 | 44 | 36 | 39 | 48 | 45 | 68; Svedese 2 | 65 | 49 | 51 | 50 | 66 | 60 | 82; Islandese | 60 | 40 | 33 | 45 | 56 | 45 | 63; Islandese 2 | 52 | 47 | 41 | 50 | 60 | 51 | 56; Cinese | 44 | 51 | 44 | 44 | 47 | 48 | 54; Cinese 2 | 48 | 62 | 74 | 51 | 62 | 51 | 53; Giapponese | 31 | 51 | 39 | 47 | 40 | 43 | 32; Portoghese | 54 | 49 | 55 | 48 | 44 | 57 | 56; Francese | 40 | 49 | 40 | 45 | 41 | 45 | 44; Finlandese | 47 | 48 | 45 | 47 | 46 | 45 | 55; Greco | 37 | 47 | 34 | 50 | 48 | 52 | 42; Tedesco | 66 | 46 | 54 | 56 | 60 | 58 | 65; Estone | 54 | 46 | 39 | 43 | 51 | 43 | 53; Ceco | 58 | 45 | 51 | 51 | 49 | 45 | 61; Turco | 58 | 45 | 38 | 43 | 55 | 46 | 67

³ Tutti gli informanti hanno un’istruzione superiore in filologia e lavorano o proseguono gli studi in università: il lettone e l’islandese sono docenti, lo svedese è responsabile delle risorse umane, la lituana e la cinese sono studentesse magistrali.

⁴ Qui e nel seguito le registrazioni del nostro studio sono contrassegnate con l’indice 2, per esempio: svedese 2; i dati di Mairano, invece, sono senza indice.

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Lingua | ΔC |%V | ΔV | varcoΔV | varcoΔC | nPVI | rPVI Arabo | 55 | 45 | 47 | 56 | 55 | 47 | 64 Italiano | 54 | 44 | 44 | 53 | 49 | 48 | 62 Olandese | 46 | 43 | 45 | 62 | 50 | 68 | 53 Danese | 61 | 42 | 40 | 46 | 52 | 50 | 66 Spagnolo | 52 | 42 | 30 | 42 | 53 | 42 | 60 Russo | 55 | 41 | 34 | 43 | 48 | 45 | 63 Inglese | 59 | 40 | 48 | 62 | 51 | 61 | 70 Polacco | 66 | 36 | 32 | 41 | 49 | 41 | 72

3. I dati sono stati inseriti nel programma SPSS (per maggiori informazioni sul programma, cfr. http://www.insol.lt/statistics/, Vaitkevičius, Saudargienė 2006) ed è stata eseguita la loro analisi cluster.

Per esaminare il lituano e il lettone con il programma SPSS, sono state eseguite un’analisi cluster gerarchica e un’analisi cluster in due fasi. Nell’analisi gerarchica, il numero di cluster non è noto in anticipo. I cluster vengono costituiti secondo un principio gerarchico: tutti i dati sono considerati un unico cluster composto da gruppi più piccoli. Possono essere individuati suddividendo un unico cluster in gruppi più piccoli oppure unendo cluster piccoli in gruppi più grandi. L’analisi in due fasi differisce da quella appena descritta perché, quando la si applica, il numero di cluster è noto in anticipo (Vaitkevičius, Saudargienė 2006). Nel presente lavoro sono stati scelti due cluster, poiché si esaminano due gruppi ritmici linguistici: quello a ritmo accentuale e quello a ritmo sillabico. Il terzo gruppo, quello a ritmo moraico, non è stato incluso nell’analisi, poiché non è stata formulata l’ipotesi che le lingue baltiche possano appartenervi. Nell’analisi cluster, gli oggetti vengono riassegnati finché le somiglianze all’interno dei cluster non diventano notevolmente maggiori di quelle tra i cluster (Vaitkevičius, Saudargienė 2006). I risultati relativi allo svedese, all’islandese e al cinese vengono verificati applicando soltanto l’analisi cluster in due fasi, poiché è stato scelto un numero ridotto di oggetti da esaminare (sei lingue). Inoltre, il numero di cluster e il gruppo ritmico cui queste lingue sono assegnate sono noti in anticipo (due gruppi ritmici e i risultati di due studi).

3.

ANALISI CLUSTER IN DUE FASI DEI CORRELATI ACUSTICI DELLE LINGUE SVEDESE, ISLANDESE E CINESE

Deviazione standard della durata delle consonanti (ΔC) e percentuale della durata degli intervalli vocalici (%V)

Per stabilire se i valori di%V e ΔC delle lingue svedese, islandese e cinese registrate da Mairano (2011) e nel presente studio siano simili e rientrino nello stesso gruppo, è stata eseguita

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un’analisi cluster in due fasi. In primo luogo sono stati calcolati i valori medi delle variabili quantitative per ciascun cluster e la loro deviazione standard (cfr. Tabella 2).

TABELLA 2. Centri dei cluster in base alla percentuale della durata degli intervalli vocalici e alla deviazione standard della durata delle consonanti

%V ΔC Media Deviazione standard Media Deviazione standard Cluster 1 45,00 3,916 58,00 5,715 Cluster 2 56,50 7,778 46,00 2,828 Cluster Totale 48,83 7,521 54,00 7,720

Dalla tabella si evince che la media di ΔC del primo cluster è superiore a quella del secondo, mentre per la variabile%V avviene il contrario: il valore del secondo cluster è più alto, ma in questo caso anche la deviazione standard è piuttosto elevata. Pertanto, il primo cluster è caratterizzato da una struttura sillabica più complessa (cioè da un maggior numero di consonanti nella sillaba (ΔC più elevato)), che comporta anche una percentuale minore di intervalli vocalici (%V).

I risultati di questa analisi mostrano che i valori di%V e ΔC più simili e che formano un unico cluster sono quelli delle lingue appartenenti al gruppo a ritmo accentuale: islandese (%V = 40, ΔC = 60), islandese 2 (%V = 47, ΔC = 52), svedese (%V = 44, ΔC = 55), svedese 2 (%V = 49, ΔC = 65); mentre gli esempi di cinese a ritmo sillabico (%V = 51, ΔC = 44) e cinese 2 (%V = 62, ΔC = 48) hanno formato un altro cluster. Pertanto,%V e ΔC sono indicatori piuttosto affidabili, in base ai quali le lingue analizzate si differenziano effettivamente e che non dipendono da fattori oggettivi (velocità del parlato, intonazione, ecc.) o soggettivi (qualità della registrazione, differenze di annotazione, ecc.) relativi ai ricercatori o agli informanti.

Coefficienti di variazione

La differenza tra i centri dei due cluster è piuttosto consistente anche per quanto riguarda i coefficienti di variazione. La tabella 3 mostra che le medie di varcoΔV e varcoΔC del secondo cluster sono più elevate.

TABELLA 3. Centri dei cluster in base ai coefficienti di variazione

varcoΔV varcoΔC Media Deviazione standard Media Deviazione standard Cluster 1 42,67 3,215 50,33 4,933 Cluster 2 50,33 0,517 62,67 3,055 Cluster Totale 46,50 4,680 56,50 7,688

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Purtroppo, questa volta i risultati sono molto inaspettati: valori di varcoΔV e varcoΔC simili a quelli del primo cluster si riscontrano anche nelle lingue analizzate da Mairano (2011), cioè l’islandese (varcoΔV = 45, varcoΔC = 56), lo svedese (varcoΔV = 39, varcoΔC = 48) e il cinese (varcoΔV = 44, varcoΔC = 47). Tutte le nostre registrazioni sperimentali rientrano nel secondo cluster: islandese 2 (varcoΔV = 50, varcoΔC = 60), svedese 2 (varcoΔV = 50, varcoΔC = 66) e cinese 2 (varcoΔV = 51, varcoΔC = 62). Pertanto, il coefficiente di variazione, che avrebbe dovuto consentire una classificazione tipologica delle lingue più oggettiva, genera maggiore confusione e induce a supporre che i suoi risultati dipendano fortemente dall’esperienza di annotazione specifica di ciascuna lingua. I coefficienti di variazione delle nostre registrazioni sono simili; ciò lascia supporre che, nell’annotazione, forse non sia sufficiente consultare informatori madrelingua, ma che l’annotazione stessa debba essere effettuata da fonetisti madrelingua.

Indici di variabilità accoppiati

La differenza tra i centri dei due cluster in base a nPVI e rPVI è piuttosto consistente (cfr. tabella 4).

⁴ TABELLA. Centri dei cluster in base agli indici di variabilità accoppiati

nPVI

rPVI

Media

Deviazione standard

Media

Deviazione standard

Cluster

1

48,00

3,000

58,80

6,458

2

60,00

.

82,00

.

Totale

50,00

5,586

62,67

11,094

Tuttavia, il raggruppamento delle lingue risulta ancora più ambiguo rispetto all’analisi dei coefficienti di variazione. Il primo cluster comprende tutte le lingue, tranne la lingua svedese 2 analizzata in questo studio (il suo rPVI è molto alto – 82, sebbene il suo nPVI sia simile a quello delle altre lingue – 60): è l’unica a essere entrata nel secondo cluster. Gli indici di variazione intervocalica delle altre lingue sono molto simili: islandese (nPVI = 45, rPVI = 63), islandese 2 (nPVI = 51, rPVI = 56), cinese (nPVI = 48, rPVI = 54), cinese 2 (nPVI = 51, rPVI = 53), svedese (nPVI = 45, rPVI = 68). In questo caso è evidente che l’analisi cluster a due fasi non è utile, perché il primo cluster deve essere suddiviso in gruppi più piccoli. Riassumendo i risultati dell’analisi cluster a due fasi delle tre lingue, si può affermare che la deviazione standard della durata delle consonanti (ΔC) e la percentuale di durata degli intervalli vocalici (%V) sono indicatori abbastanza affidabili per raggruppare le lingue in classi. In questo caso, l’analisi cluster a due fasi dei coefficienti di variazione e degli indici di variabilità intervocalica solleva più domande di quante risposte ne fornisca.

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4. IL RITMO DELLE LINGUE LITUANA E LETTONE SULLA BASE DELL’ANALISI CLUSTER

Deviazioni standard della durata (ΔC, ΔV) e percentuale di durata degli intervalli vocalici (%V)

Per determinare a quale gruppo ritmico tipologico appartengano le lingue lettone e lituana, è stata innanzitutto condotta un’analisi cluster gerarchica, volta a verificare come le lingue si raggruppino in base a ΔV,%V e ΔC e in quale cluster ricadano il lituano e il lettone. Per questa analisi sono stati utilizzati anche i dati di altre lingue, presentati nel lavoro di Mairano (2011: 170, 179, 199).

I risultati ottenuti dall’analisi cluster gerarchica mostrano che le lingue lituana, lettone, tedesca, araba, inglese, ceca, italiana e portoghese presentano valori di ΔV,%V e ΔC molto simili e formano pertanto un unico cluster, in cui ΔV varia da 44 a 58,%V da 40 a 54 e ΔC da 52 a 66. In questo cluster, soltanto l’italiano è considerato più vicino al ritmo sillabico (come si vede, l’analisi cluster sembra mettere in dubbio tale classificazione); tutte le altre lingue (fatta eccezione, naturalmente, per le lingue baltiche analizzate, il cui tipo ritmico è sconosciuto) appartengono alle lingue a ritmo accentuale.

Il secondo gruppo è stato formato da molte lingue a ritmo sillabico, ma vi sono confluite anche numerose lingue che tendono a essere considerate a ritmo accentuale o misto (cfr. tab. 5). I valori di ΔV di queste lingue variano da 30 a 45, quelli di%V da 36 a 51 e quelli di ΔC da 37 a 66. Dai risultati emerge una cosa indubbia: nel primo cluster non è entrata nessuna lingua prototipica a ritmo sillabico (francese, spagnolo, greco), mentre nel secondo sono entrate soltanto due lingue prototipiche a ritmo accentuale (russo, olandese). Come si vede dalla tabella 5, le lingue lituana e lettone ricadono nel primo cluster e sono più simili alle lingue prototipiche a ritmo accentuale (i dati sui correlati acustici delle lingue sono presentati nella tab. 1).

TABELLA 5. Risultati dell’analisi cluster gerarchica in base alle deviazioni standard e alla proporzione vocalica⁵

Numero del cluster

Gruppi ritmici e lingue

Ritmo accentuale

Ritmo sillabico

Non determinato

1

inglese, tedesco, arabo, portoghese, ceco

italiano

lituano, lettone

2

russo, olandese, islandese, turco, danese, polacco, svedese

spagnolo, francese, greco, cinese, estone, finlandese

⁵ In questa e nelle altre tabelle sono evidenziate le lingue prototipiche di ciascun gruppo ritmico; il ritmo delle altre lingue è oggetto di discussione (alcune di esse sono persino considerate non classificabili o a ritmo misto).

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I risultati dell’analisi gerarchica di tre variabili consentono di concludere che le lingue prototipiche a ritmo accentuale e sillabico ricadono in cluster diversi. Pertanto, sulla base delle caratteristiche analizzate, le lingue di questi gruppi differiscono; stabilire se tali caratteristiche siano indicatori di ritmi linguistici diversi è invece l’obiettivo di un altro studio.

Dopo aver effettuato l’analisi cluster in due fasi (il numero di cluster selezionato è, naturalmente, due), si osserva che la media di ΔV delle lingue del primo cluster è più alta, mentre quella del secondo è più bassa (cfr. Tab. 6). Le lingue del primo cluster sono caratterizzate da una maggiore variabilità nella durata degli intervalli vocalici. La media della variabile ΔC è più bassa nel primo cluster e leggermente più alta nel secondo. La differenza, tuttavia, non è molto marcata, soprattutto considerando che nel primo cluster i dati sono molto dispersi (deviazione standard elevata: ben 8,15).

TABELLA 6. Centri dei cluster in base alle deviazioni standard e alla proporzione vocalica

%V | ΔV | ΔC Media | Deviazione standard | Media | Deviazione standard | Media | Deviazione standard Cluster | 1 | 47,75 | 3,388 | 47,58 | 6,999 | 50,67 | 8,150 Cluster | 2 | 41,78 | 3,032 | 36,67 | 5,408 | 57,78 | 4,295 Totale | 45,19 | 4,377 | 42,90 | 8,324 | 53,71 | 7,544

I risultati dell’analisi cluster in due fasi, presentati nella Tabella 7, mostrano che i valori di ΔV,%V e ΔC del lituano e del lettone sono più simili a quelli delle lingue a ritmo accentuale tedesco, arabo, olandese, portoghese e ceco, e delle lingue a ritmo sillabico italiano, greco, cinese, finlandese e francese. Il primo cluster, al quale secondo i dati di questo studio appartengono anche le lingue baltiche, comprende 12 lingue (57%); il secondo ne comprende 9 (43%).

TABELLA 7. Risultati dell’analisi cluster in due fasi in base alle deviazioni standard e alla proporzione vocalica

Numero del cluster | Gruppi ritmici e lingue Ritmo accentuale | Ritmo sillabico | Non determinato 1 | arabo, tedesco, olandese, portoghese, ceco | francese, greco, italiano, cinese, finlandese | lituano, lettone 2 | inglese, russo, islandese, turco, danese, polacco, svedese | spagnolo, estone

Si osserva che i risultati di questa analisi differiscono da quelli dell’analisi gerarchica perché nello stesso cluster del lituano e del lettone sono confluite più lingue a ritmo sillabico

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lingue: italiano, cinese, finlandese e persino le lingue prototipiche francese e greca. Un’altra lingua prototipica a ritmo sillabico (lo spagnolo) è confluita nel secondo cluster. Questa volta sono state separate anche le lingue prototipiche a ritmo accentuale: l’inglese nel secondo cluster, il tedesco nel primo. Pertanto, nell’analisi di tre variabili (gli indicatori più importanti della classe tipologica del ritmo delle lingue), è più appropriata l’analisi gerarchica rispetto a quella a due fasi.

Coefficienti di variabilità

L’analisi gerarchica dei cluster in base alle variabili varcoΔV, varcoΔC mostra che in un cluster rientrano il lituano, il lettone e quattro lingue prototipiche a ritmo accentuale: l’arabo, l’olandese, l’inglese e il tedesco (cfr. tabella 8). Il varcoΔV di queste lingue varia da 54 a 62, mentre il varcoΔC varia da 50 a 66. Per le lingue del secondo cluster, il varcoΔV varia da 39 a 53 e il varcoΔC da 41 a 56.

TABELLA 8. Risultati dell’analisi gerarchica e dell’analisi dei cluster a due fasi in base ai coefficienti di variabilità

Numero del cluster

Gruppi ritmici e lingue

Ritmo accentuale

Ritmo sillabico

Non determinato

1

inglese, olandese, tedesco, arabo

–

lituano, lettone

2

russo, portoghese, islandese, turco, danese, ceco, polacco, svedese

spagnolo, francese, greco, estone, italiano, cinese, finlandese

Come si evince dai risultati dell’analisi dei cluster a due fasi, le medie di entrambi i coefficienti di variabilità del primo cluster sono superiori a quelle del secondo (cfr. tabella 9).

TABELLA 9. Centri dei cluster in base ai coefficienti di variabilità

varcoΔV

varcoΔC

Media

Deviazione standard

Media

Deviazione standard

Cluster

1

57,50

3,564

57,83

6,911

2

45,33

3,885

49,07

3,955

Totale

48,81

6,743

51,57

6,274

I risultati delle analisi cluster gerarchica e a due fasi coincidono pienamente. I cluster sono composti dalle stesse lingue: uno comprende il lituano, il lettone, il tedesco, l’arabo, l’inglese e l’olandese, l’altro le restanti (cfr. tab. 8).

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L’analisi gerarchica e quella clusterizzata in due fasi dei coefficienti di variabilità mostrano chiaramente la somiglianza tra il ritmo del lituano, del lettone e delle lingue a ritmo accentuale e distinguono con notevole precisione le lingue accentuali prototipiche da quelle sillabiche.

Indici di variabilità accoppiati

L’analisi gerarchica dei cluster basata sugli indici di variabilità accoppiati produce risultati molto discutibili (cfr. tab. 10). Tutte le lingue, tranne il francese e il greco, rientrano in un unico cluster. Il rPVI delle lingue del primo cluster varia da 53 a 72, mentre l’nPVI varia da 41 a 70. Il rPVI delle lingue del secondo cluster varia da 42 a 44, mentre l’nPVI varia da 45 a 52.

TABELLA 10. Risultati dell’analisi gerarchica dei cluster in base agli indici di variabilità accoppiati

Numero del cluster | Gruppi ritmici e lingue | Ritmo accentuale | Ritmo sillabico | Non determinato | 1 | inglese, olandese, tedesco, arabo, russo, portoghese, islandese, turco, danese, ceco, polacco, svedese | spagnolo, estone, italiano, cinese, finlandese | lituano, lettone | 2 | – | francese, greco

La tabella 11 presenta i risultati dell’analisi dei cluster in due fasi. Si noti che le medie dell’rPVI dei due cluster sono quasi identiche, il che induce a dubitare fortemente dell’affidabilità di questo indicatore (soprattutto considerando la deviazione standard elevata).

TABELLA 11. Centri dei cluster in base agli indici di variabilità accoppiati

nPVI | rPVI | Media | Deviazione standard | Media | Deviazione standard | Cluster | 1 | 61,83 | 5,776 | 61,00 | 6,603 | 2 | 45,80 | 2,883 | 59,60 | 8,534 | Totale | 50,38 | 8,322 | 60,00 | 7,893

Il primo cluster comprende sei lingue (29%), il secondo 15 (71%) (cfr. tab. 12). Confrontando questi risultati con quelli dell’analisi gerarchica dei cluster, si osserva che nel primo cluster, insieme al lituano e al lettone, sono rimasti il tedesco, l’inglese, l’olandese e il portoghese. Tutte le lingue a ritmo sillabico sono confluite nel secondo cluster.

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TABELLA 12. Risultati dell’analisi cluster a due fasi sulla base degli indici di variabilità accoppiati

Numero del cluster

Gruppi ritmici e lingue

Ritmo accentuale

Ritmo sillabico

Non determinato

1

inglese, olandese, tedesco, portoghese

–

lituano, lettone

2

russo, arabo, islandese, turco, danese, ceco, polacco, svedese

spagnolo, francese, greco, estone, italiano, cinese, finlandese

I risultati dell’analisi cluster a due fasi, con nPVI e rPVI come variabili, mostrano la somiglianza ritmica tra il lituano, il lettone e le lingue a ritmo accentuale e, come l’analisi dei coefficienti di variabilità, distinguono bene le lingue prototipiche a ritmo accentuale da quelle a ritmo sillabico.

5. CONCLUSIONI

Riassumendo il tentativo di applicare i metodi di analisi cluster per identificare le classi tipologiche del ritmo, si possono trarre le seguenti conclusioni.

L’analisi cluster (sia gerarchica sia in due fasi) non fornisce risultati univoci. L’analisi gerarchica è piuttosto adatta a raggruppare le variabili meno elaborate statisticamente (ΔV, ΔC,%V e, in parte, anche varcoΔV, varcoΔC); per l’analisi in due fasi è forse possibile basarsi anche su indici più complessi (PVI). Tuttavia, in questo caso l’analisi in due fasi suscita maggiori perplessità, anche solo perché sono state selezionate soltanto due possibilità (ritmo accentuale o sillabico, senza possibilità di un ritmo misto).

In base a tutte le variabili, il lituano e il lettone rientrano nello stesso cluster insieme a molte lingue a ritmo accentuale. Si potrebbe quindi trarre la prudente conclusione che il ritmo delle due lingue baltiche sia simile e determinato dall’accento. Sono lingue a ritmo accentuale.

L’analisi cluster (in particolare, il confronto dei dati di due diversi studi sulle lingue svedese, islandese e cinese) ha dimostrato che, nello studio del ritmo, la precisione dell’annotazione è particolarmente importante. D’altra parte, si tratta soltanto di uno studio pilota; pertanto, le conclusioni sono rilevanti non tanto per la classificazione tipologica del ritmo delle lingue in sé né per gli indicatori di ritmicità linguistica. Possono costituire orientamenti per ricerche future o un ulteriore motivo per mettere in dubbio l’esistenza di classi del ritmo linguistico definite in modo rigido.

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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.

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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.

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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]

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