Wieling, Martijn Benjamin

English

Dialectvariatie beter in beeld te brengen Het centrale thema van Martijn Wielings proefschrift is het onderzoeken van dialectvariatie. Om een objectief beeld te krijgen van dialectvariatie meten we dialectafstanden op basis van honderden woorden automatisch op basis van genoteerde uitspraken. Wieling verfijnde deze afstandsmaat door het gebruik van (automatisch bepaalde) akoestisch gevoelige klankafstanden. Daarnaast introduceert hij een nieuwe methode die het mogelijk maakt om groepen van vergelijkbare dialecten te vinden, waarbij tegelijkertijd de onderliggende taalkundige basis (gebaseerd op klankcorrespondenties) wordt bepaald. Voor zowel Engelse als Nederlandse dialecten vond Wieling aannemelijke geografische dialectgebieden samen met hun meest karakteristieke klankcorrespondenties. In het Fries is bijvoorbeeld de toevoeging van ‘sj’ erg kenmerkend: ‘wachten’ wordt ‘wachtsje’. Wieling ontwikkelde een integrale aanpak, die de invloed van diverse factoren op dialectvariatie per woord kan bepalen. Niet alleen kan via deze methode gekeken worden naar de invloed van geografische ligging, maar ook naar de rol van verschillende sociale en woord-gerelateerde factoren (zoals leeftijd van de spreker en woordfrequentie). Wieling ontdekte bijvoorbeeld bij Nederlandse dialectwoorden dat deze het meest verschillen van de standaardtaal in de provincies Friesland, Groningen, Drenthe, Overijssel, Limburg en Zeeland. Daarnaast blijkt dat de dialectuitspraken van een gemeenschap met een klein aantal inwoners of een hoge gemiddelde leeftijd meer afwijken van de Nederlandse standaardtaal dan die van een gemeenschap met een groot aantal inwoners of een lage gemiddelde leeftijd. Ook blijkt dat meer frequente woorden meer resistent zijn tegen standaardisatie (ook in andere talen). Wielings dissertatie gaat specifiek over uitspraken in dialect. Het zegt niets over het accent van deze sprekers in de standaardtaal.The central theme of Martijn Wieling’s dissertation is dialect variation. To obtain a true picture of dialect variation, we measure dialect distances automatically on the basis of the transcriptions of hundreds of words. In this dissertation, Wieling refined this distance measure by employing (automatically generated) acoustically sensitive sound distances. Additionally, he introduced a novel method enabling the simultaneous identification of dialect areas together with their characteristic linguistic features (in terms of sound correspondences). For both English and Dutch, he found sensible dialect areas as well as their characteristic features. For example, for the Frisian area, we identify the addition of ‘sj’ as highly characteristic: wachten ‘to wait’ becomes wachtsje. inally, he has developed an integrated approach which is able to determine the influence of various factors on dialect variation per word. Not only is this method able to include the effect of geographical proximity, but it also allows a focus on various social and word-related factors (such as speaker age, or the frequency of a word). For example, Dutch dialect words differ most from their standard Dutch counterpart in the provinces of Friesland, Groningen, Drenthe, Overijssel, Limburg and Zeeland. In addition, he finds that the dialect pronunciations of a community with a small number of inhabitants or a high average age differ more from the standard Dutch language than those of a community having a large number of inhabitants or a low average age. Finally, he finds that more frequent words are more resistant to standardization (in different languages). This dissertation focuses on real dialect pronunciations. It does not say anything about the accent of people speaking the standard language

Proceedings - University of Groningen

A quantitative approach to social and geographical dialect variation

https://pure.rug.nl/ws/files/2429052/Dissertation-Martijn-Wieling.pdf

A quantitative approach to social and geographical dialect variation

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Proceedings - University of Groningen