Análisis multicapa del habla conversacional conflictiva a partir de la herramienta computacional OralStats Furious

  1. Adrián Cabedo Nebot 1
  1. 1 Universitat de València
    info

    Universitat de València

    Valencia, España

    ROR https://ror.org/043nxc105

Revue:
Cultura, lenguaje y representación = Culture, language and representation: revista de estudios culturales de la Universitat Jaume I = cultural studies journal of Universitat Jaume I

ISSN: 1697-7750

Année de publication: 2024

Titre de la publication: Pragmática de la comunicación conflictiva

Número: 35

Pages: 75-94

Type: Article

DOI: 10.6035/CLR.7922 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAccès ouvert editor

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Résumé

Esta investigación explora algunas características prosódicas del conflicto discursivo, a partir de la comparación entre el análisis manual y automático de 1371 grupos entonativos procedentes de 7 conversaciones de una misma familia. De estos, 738 fueron designados manualmente como no conflictivos, mientras que 633 fueron etiquetados como conflictivos. Herramientas estadísticas, incluyendo ANOVA y boxplots, han permitido esclarecer singularidades inherentes al discurso conflictivo. Por ejemplo, el examen del tono revela disparidades significativas tanto entre hablantes como en contextos de conflicto. A pesar de la consistencia general en los datos, se observan variaciones notables, especialmente en el caso de algún hablante, cuyo tono muestra una notable variabilidad entre secuencias conflictivas y no conflictivas. De manera significativa, la velocidad de habla también resultó ser un marcador prosódico distintivo, mostrando diferencias significativas tanto entre hablantes como en escenarios de conflicto. En contraste, variables como la inflexión tonal, intensidad y duración no mostraron diferencias significativas basadas en niveles de conflicto o identidades de hablantes. La creación y desarrollo del programa Oralstats Furious para la categorización automática introdujo un elemento adicional al estudio. La visualización interactiva de datos ha resultado muy importante para una validación precisa, por lo que se permite a los investigadores refinar tanto las clasificaciones manuales como las automáticas. Las discrepancias entre las categorizaciones manuales y automáticas revelaron disparidades significativas, insinuando posibles sobreestimaciones o subestimaciones del conflicto en análisis manuales.

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La source de données: Dialnet