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Koen Plevoets: Lectometry and Latent Variables: A Model for Underlying Determinants of (Normative) Choices in Written and Audiovisual Translations / Lectometrie und latente Variablen: Ein Modell für zugrundeliegende Determinanten von (normativen) Wahlmöglichkeiten in schriftlichen und audiovisuellen Übersetzungen
ABSTRACT: Ever since its first formulation in Geeraerts / Grondelaers / Speelmann (1999), lectometry has been widely used to map distances between language varieties or “lects”. Often, these distances are given a geometrical representation in a low-dimensional space. Examples are the use of Multidimensional Scaling in Speelman / Grondelaers / Geeraerts (2003) and Ruette et al. (2014) and of Correspondence Analysis in Plevoets (2008), Delaere / De Sutter / Plevoets (2012), Prieels et al. (2015) and Ghyselen (2016). Usually, the number of dimensions of the geometrical space is chosen on the basis of representativeness, leading to an approximate picture of the linguistic variation. However, the spatial dimensions can also be interpreted as underlying factors governing the variability of the data. This methodological paper will explore this functional interpretation of the geometrical dimensions by establishing the link between lectometry and Latent Variable Models. It will be shown that the dimensions of the lectal space can be considered as hidden variables which lay bare specific causal mechanisms. In particular, analyses of translation and interpreting data will demonstrate that the lectometrical dimensions can be made to correspond to various socio-cultural determinants. That opens up the possibility for lectometrical studies of determining the “social meaning” of linguistic varieties and variants.
Keywords: Correspondence regression, latent variable models, corpus linguistics, translation studies, translation universals, normalization
KURZFASSUNG: Seit ihrer ersten Formulierung in Geeraerts / Grondelaers / Speelman (1999) wird die Lektometrie weit verbreitet genutzt, um den Abstand zwischen Sprachvarianten oder „lects“ zu erfassen. Oftmals werden diese Abstände als eine geometrische Darstellung in einem niedrigdimensionalen Raum dargestellt. Als Beispiele lassen sich der Einsatz von Multidimensional Scaling in Speelman / Grondelaers / Geeraerts (2003) und Ruette et al. (2014), und von Correspondence Analysis in Plevoets (2008), Delaere / De Sutter / Plevoets (2012), Prieels et al. (2015) und Ghyselen (2016) aufführen. In der Regel wird die Anzahl der Dimensionen des geometrischen Raumes auf der Grundlage der Repräsentativität gewählt, was zu einem annähernd realistischen Bild der linguistischen Variation führt. Die räumlichen Dimensionen können aber auch als Basisfaktoren für die Variabilität der Daten interpretiert werden. Der vorliegende methodisch-fokussierte Artikel wird diese funktionale Interpretation der geometrischen Dimensionen untersuchen, indem eine Verbindung zwischen Lektometrie und latenten variablen Modellen hergestellt wird. Dabei wird aufgezeigt, dass die Dimensionen des sprachlichen Raumes als versteckte Variablen betrachtet werden können, die spezifische Kausalmechanismen offenlegen. Insbesondere Analysen von Übersetzungs- und Dolmetschdaten werden zeigen, dass die lektometrischen Dimensionen so gestaltet werden können, dass sie verschiedenen soziokulturellen Determinanten entsprechen. Das eröffnet die Möglichkeit für lektometrische Untersuchungen zur Bestimmung der „sozialen Bedeutung“ von linguistischen Varietäten und Varianten.
Schlagworte: Korrespondenzregression, latente Variablenmodelle, Korpuslinguistik, Übersetzungsstudien, Übersetzungsuniversalien, Normalisierung