Variabili Rilevanti nella Rappresentazione delle Parole nel Lessico Mentale: Dati Psicolinguistici da una Banca-Dati di Nomi e Verbi Italiani

Maria De Martino, Azzurra Mancuso et Alessandro Laudanna

Résumé

Il lavoro descrive un database lessicale composto da 100 nomi e 100 verbi italiani. Per ciascun nome e verbo il database rende disponibili informazioni sulle proprietà formali, distribuzionali, morfo-fonologiche, semantiche e sintattiche e i valori relativi al tempo medio e all’accuratezza di riconoscimento. Il database è utile nelle aree di ricerca in cui sia necessario manipolare e controllare le variabili linguistiche che influenzano il processing lessicale delle parole.

1. Introduzione

1La ricerca sull’elaborazione lessicale ha dimostrato che numerose proprietà linguistiche delle parole incidono sul modo in cui esse vengono riconosciute e prodotte dai parlanti. D’altra parte, isolare sperimentalmente il ruolo di variabili singole è un’impresa quasi impossibile dato l’effetto di altre variabili concomitanti (Baayen, 2008). In tal senso, la disponibilità di banche-dati descrittive e comportamentali è cruciale in molte aree di ricerca sull’elaborazione di parole.

  • 1 La banca-dati qui descritta è parte di uno studio più ampio ancora in via di completamento che comp (...)
  • 2 La banca-dati è disponibile in formato Microsoft Excel ed è consultabile inviando un messaggio di p (...)

2Questo lavoro ha lo scopo di presentare un database operativo e facile da interrogare composto attualmente1 da 200 parole italiane. Un aspetto innovativo del database è rappresentato dalla ricchezza di parametri descrittivi per le singole parole e per la presenza di misure di elaborazione delle stesse (tempi medi di risposta e accuratezza in un compito di riconoscimento visivo). Tale ricchezza, soprattutto in termini di informazioni sulle caratteristiche morfologiche, semantiche e sintattiche pressoché assenti in altri strumenti di ricerca disponibili, rende il database particolarmente utile per preparare liste di stimoli adeguatamente bilanciati per esperimenti fattoriali in tutte le aree di ricerca in cui le parole possono essere usate come stimoli. Un secondo aspetto innovativo è rappresentato dal fatto che, a differenza di analoghi strumenti disponibili per l’italiano, la banca-dati qui illustrata propone modalità di analisi linguistica e di classificazione omogenee per le due principali classi di parole, i nomi e i verbi2.

1.1 Organizzazione della Banca-Dati

3La banca-dati contiene 200 entrate principali, 100 sostantivi e 100 verbi italiani, e 400 sottoentrate: per i sostantivi vi sono 100 sotto-entrate che corrispondono alla forma singolare e 100 sotto-entrate che corrispondono al plurale del nome; per i verbi vi sono 100 sotto-entrate che corrispondono alla forma dell’infinito e 100 sotto-entrate che corrispondono alla 3a persona dell’indicativo presente; tali forme verbali sono quelle più diffusamente impiegate negli studi psicolinguistici e neurolinguistici.

4Ciascuna voce inserita nella banca-dati è corredata da informazioni relative ad un ampio numero di variabili descritte nei paragrafi successivi che possono essere classificate in sei categorie: variabili formali e distribuzionali, variabili morfologiche e morfo-fonologiche, variabili sintattiche, variabili semantiche, giudizi su variabili soggettive, misure comportamentali.

2. Variabili Formali e Distribuzionali

  • 3 I “vicini ortografici” di una parola sono le parole ottenute dalla parola data cambiando una letter (...)

5Gli effetti delle variabili formali sull’accesso lessicale sono tra i più noti e consistenti nella letteratura psicolinguistica: tipicamente le parole più corte e con maggiore frequenza d’uso tendono ad essere elaborate con maggiore efficienza dal processore lessicale (Colombo, 1993), così come le parole che si conformano al pattern di accentazione prevalente nella lingua rispetto alle parole che deviano da tale pattern (Colombo, 1992). Analogamente, l’elaborazione lessicale di parole che sono altamente confondibili con altre per la presenza di vicini ortografici3 risente della numerosità e della frequenza cumulativa del vicinato ortografico o di singoli vicini (Laudanna, 2006). Altri dati (Bracco e Laudanna, 2012) mostrano che la frequenza relativa della forma di una parola, ovvero il rapporto quantitativo tra la frequenza individuale di quella forma e la frequenza cumulativa delle altre forme del paradigma di quella parola, ha un valore predittivo sulla velocità e l’accuratezza nel riconoscimento.

6La banca-dati qui descritta rende disponibili una serie di valori relativi alle principali variabili formali e distribuzionali indicate dalla ricerca sull’accesso lessicale.

7Per ciascuna entrata del database (e relative sotto-entrate) è indicato il pattern di accentazione e sono disponibili informazioni sulla lunghezza espressa in termini di numero di lettere, sillabe e fonemi.

Tabella 1: Esempi di codifica del pattern di accentazione e della lunghezza.

ENTRATA

SOTTO-
ENTRATA

ACCENTO

LET

SIL

FON

dedica

dedica

sdrucciola

6

3

6

dediche

sdrucciola

7

3

6

abbaiare

abbaiare

piana

8

4

7

abbaia

piana

6

3

5

8La banca-dati contiene svariati indici sulla frequenza d’uso delle singole entrate e delle relative sotto-entrate. Sono disponibili i valori relativi alla frequenza cumulativa di tutte le forme del paradigma di nomi e verbi nello scritto per il lessico adulto (fonte: CoLFIS, Bertinetto, Burani, Laudanna, Marconi, Ratti, Rolando e Thornton, 2005), alla frequenza cumulativa di tutte le forme del paradigma di nomi e verbi nel parlato per il lessico adulto (fonte: LIP, De Mauro, Mancini, Vedovelli e Voghera, 1993) e alla frequenza cumulativa di tutte le forme del paradigma di nomi e verbi nello scritto per il lessico infantile (Marconi, Ott, Pesenti, Ratti e Tavella, 1993).

9Per le sotto-entrate sono disponibili i valori della frequenza della forma nello scritto adulto, i valori della frequenza della forma nel parlato adulto ed il rapporto tra la frequenza della singola forma e la frequenza cumulativa dell’intero paradigma della parola nello scritto e nel parlato adulti.

10Tabella 2: Esempi di codifica dei valori di frequenza nel lessico scritto adulto

LESSICO SCRITTO ADULTO

SOTTO-
NTRATA

VALORE GREZZO

VALORE
PER
MILIONE

FQ
RELATIVA
GREZZA

FQ
RELATIVA
PER
MILIONE

assaggiare

5

1,6

0,2

0,07

assaggia

6

1,9

0,3

0,08

gita

30

9,4

0,6

0,18

gite

23

7,2

0,4

0,14

Tabella 3: Esempi di codifica dei valori di frequenza nel lessico parlato adulto

LESSICO PARLATO ADULTO

SOTTO-
ENTRATA

VALORE
GREZZO

VALORE
PER
MILIONE

FQ
RELATIVA
GREZZA

FQ
RELATIVA
PER
MILIONE

assaggiare

4

8

0,5

1

assaggia

0

0

0

0

gita

10

20

1

2

gite

0

0

0

0

11Per entrate e sotto-entrate sono disponibili misure relative al vicinato ortografico: è riportato il numero dei vicini ortografici, la frequenza del vicino ortografico con frequenza maggiore, la frequenza media e la somma delle frequenze dei vicini ortografici; tali dati sono stati ottenuti usando un algoritmo di ricerca dei vicini ortografici applicato alle occorrenze del CoLFIS4.

12Tutti i valori di frequenza sono disponibili sia come misura grezza che riportati ad 1 milione di occorrenze con l’obiettivo di renderli comparabili tra loro.

Tabella 4: Esempi di codifica della numerosita e della frequenza del vicinato ortografico

SOTTO-ENTRATA

N COUNT

FREQUENZA
MEDIA
VICINATO
ORTOGRAFICO

VICINO
CON
FREQUENZA
MAGGIORE

SOMMA
DELLA
FREQUENZA
DEI VICINI

arare

4

Valore
grezzo

26

89

100

Valore
per
milione

8

28

31

ara

27

Valore
grezzo

744

9442

20046

Valore
per
milione

233

2959

6282

capriola

4

Valore
grezzo

3

5

12

Valore
per
milione

0,94

1,57

3,77

capriole

3

Valore
grezzo

3

5

10

Valore
per
milione

1,04

1,57

3,13

3. Giudizi su Variabili Soggettive

13Non solo le proprietà linguistiche oggettive delle parole incidono significativamente sui processi di rappresentazione ed elaborazione lessicale; alcuni fattori rilevanti dipendono, piuttosto, dall’esperienza soggettiva dei parlanti. È il caso di due variabili come l’età di acquisizione delle parole, ovvero l’età alla quale sono stati appresi per la prima volta in forma scritta e/o parlata una parola e il suo significato (Carroll e White, 1973), e l’immaginabilità, la proprietà di una parola di evocare un’immagine mentale, una rappresentazione visiva o un’altra esperienza sensoriale (Paivio, Yuille e Madigan, 1968). Per il loro carattere di soggettività è molto difficile disporre di dati riguardanti queste due variabili che sono cruciali in compiti di lettura, riconoscimento o produzione.

Figura1: Scale a 5 punti usate per ottenere i valori soggettivi sull’eta di acquisizione e sull’immaginabilita

0-3 anni

4-6 anni

7-9 anni

10-12 anni

dopo i 12 anni

Molto
difficile da
immaginare

Difficile da
immaginare

Mediamente
immaginabile

Facile da
immaginare

Molto facile
da
immaginare

  • 5 A ciascuno studio hanno preso parte 55 studenti universitari.

14In questa banca-dati sono confluiti i risultati derivanti dalla conduzione di due studi finalizzati ad ottenere valutazioni soggettive dell’immaginabilità e dell’età di acquisizione delle parole attraverso l’impiego delle scale a 5 punti riportate in Figura 15.

Tabella 5: Medie e deviazioni standard per le principali variabili formali, distribuzionali e soggettive dei nomi e verbi contenuti nella banca-dati

NOMI

VERBI

media

dev.
st.

media

dev.
st.

NUMERO DI LETTERE

7,5

1,4

8,1

1,5

NUMERO DI SILLABE

3,1

0,6

3,5

0,6

NUMERO DI FONEMI

7,1

1,4

7,5

1,3

FREQUENZA
CUMULATIVA*
NELLO SCRITTO ADULTO

40,1

52,2

87,6

147,8

FREQUENZA
CUMULATIVA*
NEL PARLATO ADULTO

29,4

68,2

98,5

257,4

FREQUENZA
CUMULATIVA*
NELLO SCRITTO
INFANTILE

21,7

62,2

160,0

322,1

NUMERO DI
VICINI ORTOGRAFICI

2,6

2,9

2,2

2,4

FREQUENZA MEDIA*
VICINI ORTOGRAFICI

8

12,4

4,8

7,6

ETA DI ACQUISIZIONE

7,1

2,3

6,1

2,2

IMMAGINABILITA

3,6

0,6

4,0

0,4

*calcolata su un milione di occorrenze

4. Variabili Morfologiche e MorfoFonologiche

15Il ruolo della variabili distribuzionali incide sulla rappresentazione delle parole nel lessico mentale non solo in termini assoluti: alcune proprietà distribuzionali possono prevedere la tendenza delle parole ad essere elaborate attraverso i morfemi costituenti durante l’accesso lessicale. In tal senso, hanno un ruolo variabili come la numerosità, la regolarità e la produttività dei paradigmi flessivi delle parole (Colombo, Laudanna, De Martino e Brivio, 2004), la trasparenza semantica o la frequenza dei costituenti morfemici delle parole, la confondibilità di affissi morfologici con sequenze di segmenti ricorrenti (Taft e Forster, 1975; Laudanna e Burani, 1995) e, infine, le implicazioni morfologiche di variabili grammaticali come il genere dei nomi (De Martino, Bracco, Postiglione e Laudanna, 2017).

16Pertanto, con lo scopo di dare indicazioni sulle principali variabili morfologiche e morfofonologiche, nomi e verbi della banca-dati sono stati sottoposti a una serie di operazioni di codifica. Per ciascuna entrata è indicato se si tratti di una forma derivata da un nome (zampata, pugnalare), da un verbo (passeggiata, scavalcare), da un aggettivo (carezza, aggiustare), da un avverbio (attraversare), se si tratti di una forma composta (benedire, parapiglia) o parasintetica (arricciare).

Tabella 6: Distribuzione delle 100 entrate-verbo in base alia coniugazione di appartenenza

1A CONIUGAZIONE

2a CONIUGAZIONE

3a CONIUGAZIONE

RIZOATONI

RIZOTONICI

73

14

1

12

17Ciascuna entrata è corredata dall’informazione sulla classe flessiva di appartenenza; per i verbi è indicata l’appartenenza alla 1a, 2a (con distinzione tra verbi rizoatoni (cadere), o rizotonici (accendere)) o 3a coniugazione ed è segnalata la presenza di irregolarità all’interno del paradigma della parola (allomorfi o di variazioni fonotattiche della radice).

18Tabella 7: Esempi di codifica della presenza di irregolarita nel paradigma dei verbi della banca-dati

ENTRATA

SOTTO-ENTRATA

PRESENZA DI
IRREGOLARITA
NEL
PARADIGMA

REGOLARITA
DELLA
FORMA

svenire

svenire

si

reg

sviene

si

irr

rispondere

rispondere

si

reg

risponde

si

reg

19Per i nomi è indicato il genere grammaticale (capriola, femminile; furto, maschile) e il tipo di alternanza della vocale finale tra singolare e plurale (capriola/capriole, a_e; furto/furti, o_i, analisi, invariabile, ecc.).

Tabella 8: Distribuzione delle 100 entrate-nome in base al genere grammaticale e all’alternanza della vocale finale tra le forme del singolare e del plurale

GENERE

ALTERNANZA DELLA VOCALE FINALE
TRA
FORMA SINGOLARE E FORMA PLURALE

a_e

o_i

e_i

invariabili

FEMMINILE

71

67

0

3

1

MASCHILE

29

0

28

1

0

5. Variabili Semantiche

20Aspetti cruciali per la rappresentazione lessicale delle parole sono le caratteristiche del significato: parole che veicolano significati multipli o parole polisemiche tendono ad essere elaborate in maniera diversa da parole dal significato univoco e spesso è stato osservato che l’effetto dell’ambiguità e della polisemia sono modulati dalla frequenza d’uso dei vari sensi o significati (Klepousniotou e Baum, 2007; Mancuso, Tagliaferri e Laudanna, 2016; Rodd, Gaskell e Marslen-Wilson, 2004).

21È stato anche evidenziato che nella rappresentazione lessicale hanno un ruolo importante alcuni aspetti della rappresentazione concettuale delle parole come quelli che riguardano l’uso di uno strumento o di una parte del corpo per eseguire un’azione denotata da un nome o un verbo (Hauk, Johnsrude e Pulvermuller, 2004; Jonkers e Bastiaanse, 2007).

22Seguendo le indicazioni della letteratura, per ciascuna entrata è indicata la presenza di eventuali forme di ambiguità lessicale come l’omonimia, ovvero l’esistenza di più entrate nel dizionario (Sabatini e Coletti, 2008) corrispondenti a significati multipli e tra loro non connessi veicolati dalla stessa forma, l’ambiguità grammaticale, ovvero l’esistenza di più entrate nel dizionario in base a differenze di classe grammaticale con sovrapposizione di significato e, infine, la polisemia, ovvero l’esistenza di più sensi semanticamente e/o etimologicamente connessi e ricondotti nel dizionario alla stessa voce.

23Nel database, per ciascun senso veicolato è riportato un esempio di frase.

Tabella 9: Esempi di codifica di casi di omonimia, ambiguita grammaticale e polisemia tratti dalla banca dati

SOTTO-
NTRATA

OMONIMIA

AMBIGUITÀ
GRAMMATICALE

POLISEMIA

ESEMPIO

usura

+

+

+ 3 sensi

L’usura è un
reato gravissimo

L’olio evita l’usura dell’ingranaggio

L’attrito usura le ruote

critica

-

+

+ 4 sensi

Ho letto la tua critica del progetto

Aldo e esperto di critica storica

Sul film la critica e divisa

Il chairman spesso critica tutti gli interventi

benedire

-

-

+ 3 sensi

Il papa benedice i fedeli

Che Dio ti benedica

Benedico il giorno in cui presi quella decisione

24Per i verbi, inoltre, è indicato per ognuno dei possibili significati o sensi se esso si riferisca ad azioni per le quali è necessario l’uso di uno strumento o di una parte del corpo e se il soggetto può essere umano o non umano. Infine, sia per i nomi sia per i verbi è indicato l’eventuale impiego all’interno di espressioni polirematiche (analisi in “in ultima analisi”, loc. avv.; vendere in “vendere cara la pelle”, loc.v. De Mauro, 2014).

Tabella 10: Esempi della codifica di informazioni semantico-concettuali dei verbi presenti nella banca-dati

SENSO

USO DI UNO
STRUMENTO

PARTE DEL
CORPO
COINVOLTA
NELL’AZIONE

ANIMATEZZA
DEL
SOGGETTO

bollire

l’acqua
bolle a 100
gradi

-

-

non umano

ho bollito il
riso

+

braccia

umano

Luigi bolle
di rabbia

-

-

umano

la teiera
bolle sul
fuoco

-

-

non umano

le patate
stanno
bollendo

-

-

non umano

6. Variabili Sintattiche

25Un numero crescente di studi sta mettendo in evidenza che l’elaborazione lessicale di nomi e verbi è sensibile alla manipolazione di variabili sintattiche come la struttura argomentale (Collina, Marangolo, e Tabossi, 2001; Thompson, Lange, Schneider, e Shapiro, 1997), il tipo di sotto-categorizzazione e il numero di ruoli tematici (De Bleser e Kauschke, 2003). In base alle indicazioni di questi studi, per ciascun verbo della banca-dati e per ciascun senso o significato ammesso dal verbo stesso è specificato il comportamento sintattico in termini di transitività o intransitività; per l’uso intransitivo dei verbi è segnalata la possibilità di avere un complemento oggetto interno (dormire). Per ciascun uso del verbo è indicato anche il numero minimo di argomenti ammessi e la struttura di sotto-categorizzazione.

Tabella 11: Esempi della codifica della struttura argomentale e della struttura di sotto-categorizzazione di verbi

LEMMA

ESEMPIO

USO
SINTATTICO

NUMERO DI
ARGOMENTI

STRUTTURA DI
SOTTO-
CATEGORIZZAZIONE

tagliare

questo coltello taglia bene

intransitivo

0

sogg-v

(Fig) tagliare per i prati

intransitivo

1

sogg-v-prep.arg

tagliare una torta

transitivo

1

sogg-v-arg.

mi sono tagliato

riflessivo

0

sogg-v

mi taglio i capelli

riflessivo

1

sogg-v-arg

26Infine, è presente l’informazione relativa alla possibilità di usare il verbo in forma riflessiva ed è riportato il tipo di ausiliare ammesso per ciascun significato possibile (essere per svenire; avere per abbaiare; entrambi per imbiancare a seconda del significato del verbo: Aldo ha imbiancato le pareti; Aldo è imbiancato precocemente).

27Per ciascun senso possibile di un verbo o nome è indicato il numero di argomenti che ne completano il significato e che devono essere obbligatoriamente espressi al fine di usare il verbo o il nome in frasi grammaticalmente corrette e non semanticamente incomplete (appendere, 2 argomenti: Ho appeso i vestiti nell’armadio; crescita, 1 argomento: La crescita del bambino è stata rapidissima intorno ai tre anni).

7. Misure Comportamentali

  • 6 In questo esperimento le parole venivano presentate al centro dello schermo di un computer per un t (...)
  • 7 In questo esperimento i verbi sono stati presentati nella forma infinita e i nomi nella forma singo (...)

28Per ciascuna entrata della banca-dati sono disponibili misure comportamentali ricavate dalla somministrazione di un esperimento di decisione lessicale visiva6 a 110 parlanti italiani. I 100 nomi e i 100 verbi7 della banca-dati sono stati presentati all’interno di una lista più ampia in cui sono state impiegate altre parole-filler (140 nomi e 140 verbi). La lista complessiva di 480 nomi e verbi è stata suddivisa in due sotto-liste composte da 280 parole (140 nomi e 140 verbi) e 280 non-parole (140 pseudo-nomi e 140 pseudoverbi). A ciascun partecipante all’esperimento è stata somministrata una lista da 560 stimoli (280 parole e 280 non-parole).

Tabella 12: Tempi medi di riconoscimento e numero di errori

NOMI

VERBI

media

dev.
st.

media

dev.
st.

TEMPI DI RISPOSTA
(MILLISECONDI)

539,8

48,7

524,7

44,2

NUMERO DI ERRORI

5,3

7,4

3,0

4,9

29I tempi medi di riconoscimento e l’accuratezza ottenuti con questo esperimento, al pari delle altre informazioni contenute nella banca-dati, possono essere usati per selezionare nomi e verbi perfettamente bilanciati per tutti i parametri psicolinguistici rilevanti nell’accesso lessicale in studi finalizzati a confrontare le due classi di parole.

Bibliographie

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Notes

1 La banca-dati qui descritta è parte di uno studio più ampio ancora in via di completamento che comprende complessivamente 490 entrate e 1960 sotto-entrate.

2 La banca-dati è disponibile in formato Microsoft Excel ed è consultabile inviando un messaggio di posta elettronica a mdemartino@unisa.it.

3 I “vicini ortografici” di una parola sono le parole ottenute dalla parola data cambiando una lettera per volta per volta in una determinata posizione.

4 L’algoritmo è disponibile al link: http://ip146172.psy.unipd.it/claudio/vicini2.php

5 A ciascuno studio hanno preso parte 55 studenti universitari.

6 In questo esperimento le parole venivano presentate al centro dello schermo di un computer per un tempo limite di un secondo. I partecipanti dovevano decidere se esse fossero parole reali dell’italiano.

7 In questo esperimento i verbi sono stati presentati nella forma infinita e i nomi nella forma singolare.

Auteurs

Maria De Martino

LaPSUS, Laboratory of Experimental Psychology, University of Salerno, Via Giovanni Paolo II, 132 Fisciano, SA, 84084, Italy – mdemartino@unisa.it

Azzurra Mancuso

LaPSUS, Laboratory of Experimental Psychology, University of Salerno, Via Giovanni Paolo II, 132 Fisciano, SA, 84084, Italy – amancuso@unisa.it

Alessandro Laudanna

LaPSUS, Laboratory of Experimental Psychology, University of Salerno, Via Giovanni Paolo II, 132 Fisciano, SA, 84084, Italy – alaudanna@unisa.it