TRADICIÓN EXPERIMENTAL: IMPLICACIONES EPISTÉMICAS

Para cada uma das ULs alvo definida nos termos do trabalho (aparar,

aparado, cortar, fatiar, ralar, ralado, recortar e serrar) foi feita a pesquisa pelo lema

nos dezesseis subcorpora. Os levantamentos obtidos foram na forma de

concordâncias (conforme figura abaixo) e estas geram subcorpora de lexemas (e.g.

como ‘aparar’ em “o jogador do Porto foi aparando as tímidas tentativas do time

adversário” versus; “os baldes não chegam para aparar a água que cai do teto e até

da instalação elétrica”) que participam de diferentes Unidades Lexicais. Como o foco

do trabalho são as ULs que evocam o frame de CORTE, foi necessário fazer a

classificação das sentenças. Assim, as concordâncias obtidas foram gravadas, sob

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forma de tabelas, em arquivos do programa Microsoft Excel para que se fizesse a

posterior classificação das sentenças.

FIGURA 12: Pesquisa do lexema aparar – Corpus CONDIVport 5.0

As instâncias levantadas foram divididas em três grupos conforme a diversidade de

usos dos lexemas.

Grupo: A

Lexemas: Cortar, Recortar, Fatiar

Classificação:

1 – Sentido físico

2 – Sentido figurativo

3 – Usos como Adjetivo

4 – Usos como Substantivo

5 – Contexto insuficiente ou ambíguo

6 – Outros

Grupo: B

Lexemas: Ralar, Serrar, Aparar

Classificação:

1 – Sentido físico

2 – Sentido figurativo

3 – Usos como Adjetivo

4 – Usos como Substantivo

5 – Contexto insuficiente ou ambíguo

6 – Nome próprio

7 – Outros

Grupo: C

Lexemas: Aparado adjetivo, Ralado adjetivo

Classificação:

1 – Sentido físico

2 – Sentido figurativo

3 – Verbo

4 – Usos como Substantivo

5 – Contexto insuficiente ou ambíguo

6 – Nome próprio

7 – Outros

A tabela do Microsoft Excel relativa a cada UL é composta de duas

colunas: a primeira com as Sentenças e a segunda com a Classificação, feita

segundo as tipologias apresentadas.

Como exemplo, tomemos o caso do lexema aparar. Conforme nossa

classificação, esse lexema pertence ao grupo B. Assim, ao analisarmos suas

ocorrências, essas eram marcadas com a numeração relativa aos tipos previstos.

Para fins desse estudo, apenas foram consideradas as ocorrências marcadas com o

índice 1 (Sentido físico); as demais foram, portanto, desconsideradas. A figura 13

apresenta a tela com concordâncias do lexema aparar retiradas do corpus Chave

(Linguateca).

FIGURA 13: Arquivo do Microsoft Excel para classificação das sentenças

A primeira ocorrência da tabela foi classificada como 7 (outros), pois na

verdade não temos o lexema aparar; houve um erro de grafia na preposição para:

“Em seguida, volta apara o Quênia para treinar para o Capeonato Nacional de

Cross-Country, dia 1º. de fevereiro.

Na linha 3, temos o lexema aparar usado como adjetivo e recebeu, portanto, a

classficação 3:

“Apaixonados pelo calor tropical de Miami, os jogadores e a comissão técnica se

viram ameaçados depois do puxão de orelhas de Schaffel, um executivo de

barba bem aparada que deixou a fria New Jersey em 1986 resolvendo ganhar a

vida em Miami”

Na linha 5, temos uma ocorrência válida para este trabalho e que foi classificada

como 1 (sentido físico):

“As autoridades municipais de Koenigsberg apararam as árvores para que a

paisagem predileta do filósofo não fosse ocultada.

E na linha 6, temos um uso do lexema aparar em sentido figurativo, classificado

como 2:

“Começaram a testar antes, andaram fazendo voltas bem rápidas e tiveram

tempo de sobra para aparar as arestas de seus carros novos”.

Essa classificação foi feita com todos os lexemas em todos os corpora.

Foi necessário trabalharmos dessa maneira a fim de modelarmos os dados para o

tratamento a ser feito através do Programa R

20

_ software para suporte à análise

estatística. Após classificação de todas as sentenças, cada um dos arquivos foi

submetido à análise do Programa R, conforme ilustração:

Figura 14: Rotinas do Programa R

Como resultado do processamento, é mostrada a quantidade de

ocorrências para cada um dos itens da classificação (sentido físico, figurativo,

adjetivo...) e os respectivos valores percentuais dessas ocorrências. Além disso, o

20 _{O R é uma linguagem e um ambiente para computação estatística e gráficos. Neste trabalho, este}

software é usado simplesmente para gerar o subcorpus relevante a nosso trabalho. Mais informações disponíveis em:

Programa R gera um arquivo contendo somente as sentenças válidas para o

trabalho, ou seja, aquelas em que ocorre o lexema evocando o frame de CORTE em

sentido físico, ilustrando, portanto, a UL que queremos pesquisar. É a partir desse

arquivo que as análises e anotações descritas no Capítulo 4 foram processadas.

A Figura 15 mostra o arquivo gerado pelo Programar R com as sentenças

para análise, contendo a UL cortar em sentido físico.

Figura 15: Arquivo gerado pelo Programa R com as sentenças para análise

Quando as buscas para um lexema retornaram um número de

ocorrências superior a quatrocentas, essas foram submetidas a um sorteio através

do uso do Programa SPSS

21

_{_ software de análise estatística. Foram submetidas ao}

Programa SPSS os lexemas cortar, recortar e serrar. Depois de feito o sorteio, o

procedimento retorna ao anteriormente descrito: classificação das sentenças no

arquivo do Microsoft Excel e posterior passagem pelo Programa R. Após essa etapa

de trabalho, os dados estão prontos para análise e anotação.

21 _{O SPSS é um programa de análise estatística. Neste trabalho, ele é utilizado para realizar a}

amostragem dos dados. Mais informações disponíveis em:

4- Anotação e Análise dos Dados

Com o objetivo de proceder às análises seguindo a Metodologia do

Projeto FrameNet americano, seguimos neste Capítulo os mesmos passos de

anotação prescritos pelo Projeto-Mãe e fizemos, quando foi necessário, acréscimos

cuja finalidade foi detalhar alguns procedimentos. Dessa forma, este apresenta o

seguinte percurso:

Inicialmente propusemos a definição do Frame de CORTE que

corresponde a uma tradução do frame do inglês, porém com exemplos coletados no

corpus de referência deste trabalho (seção 4.1). Na sequência (seção 4.2), foi feita

uma explanação introdutória sobre as Unidades Lexicais alvo da pesquisa, seguida

da anotação de todas as ocorrências coletadas para cada uma delas. No final das

anotações, foram apresentados quadros que correspondem a um resumo dos dados

coletados por UL. Como fecho do Capítulo, foram feitas considerações acerca das

evidências oriundas das anotações. Assim, temos na seção 4.3 um estudo sobre a

evocação de outras cenas; em 4.4 foi observada uma gradação entre cortar e serrar;

em 4.5 propusemos a intensidade do corte suscitada pelo uso da UL aparar versus

cortar e terminamos o Capítulo na seção 4.5 com uma abordagem sobre os EFs

centrais que figuram como Instanciações Nulas.

Conforme já citado, o presente estudo tem como foco a anotação

lexicográfica, nos moldes detalhados no capítulo anterior. O foco de análise da

anotação lexicográfica, nesses termos, recai sobre os elementos diretamente ligados

à UL alvo, desprezando-se, portanto, aqueles cuja localidade sintática esteja fora do

escopo de abrangência do alvo.

Ao elegermos para análise as ULs que evocam a cena de Corte, é

necessário iniciar a descrição pela identificação do referido frame, subtipo do

esquema mais amplo de eventos de ‘desconstituição de uma unidade física’.

O ato de se pensar o frame de Cutting para outra língua configura

também uma tarefa de análise dos equivalentes da sua tradução. Entretanto, nem

sempre a correspondência é direta em função de o trabalho com o léxico e suas

realizações sintáticas oferecer particularidades idiomáticas. Esta circunstância não

afeta negativamente o trabalho, apenas o enriquece. Além do mais, não foi feita

uma tradução literal do frame original do inglês até porque esta pesquisa não

consiste em apenas aplicar as soluções da FrameNet, mas manter um diálogo com o

projeto americano.

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