пятница, 10 июня 2016 г.

Social network (sociolinguistics): центр и переферия

 

 

Центр сети консервативен, языковые инновации возникают по ее “краям”. Чем больше связей, тем устойчивее сеть к языковым изменениям. Сплоченные сети имеют важное значение для поддержания диалекта. Крупные, но малосвязанные сети, испытывают давление со стороны множества слабо ассоциированных с ними переферейных участников, что заставляет их изменяться (Weak tie theory). Короме языковых инноваций, переферийные элементы могут возвращать через лидеров в актуальное употребление языковые архаизмы

Упрощенно можно разделить роли так – центр сети есть центр распространения инноваций в сети уже существующих. Переферия сети – источник языковых изменений. Логика примерно в том, что центр сети получает наибольшее количество преференций от ее существования и заинтересован в том, чтобы его продлить. Соответственное, центру интересен не креатив, а отбор наиболее оптимальных вариантов из числа уже существующих. Отсюда иллюзия, что речевые инновации возникают мгновенно. На самом же деле, они распространяются в фоновом режиме и только после санкции центра становятся новой нормой, после чего и начинается их бурное и заметное грубыми методами исследования распространение.

Переферия борется за преференции 2 разными способами. Путем креатива, переферия пытается попасть в фокус внимания, то есть стать как бы на время центром. Второй способ – переферия упорствует в архаичном словоупотреблении вопреки центру, как бы выполняя его роль, игнорируя центр настоящий.

 

 

https://en.wikipedia.org/wiki/Social_network_(sociolinguistics)

 

Multiplexity это число отдельных социальных связей между любыми двумя участниками.Одна связь между частными лицами – это Uniplex отношения.Социальные сети теории изменения языка заставляют искать корреляцию между близостью спикеров к центру сети и использованием этими спикерами престижных или непрестижных языковых вариантов.

Member closeness centrality[edit]

Member closeness centrality is the measurement of how close an individual actor is to all the other actors in the community. An actor with high closeness centrality is a central member, and thus has frequent interaction with other members of the network. A central member of a network tends to be under pressure to maintain the norms of that network, while a peripheral member of the network (one with a low closeness centrality score) does not face such pressure.[4] Therefore, central members of a given network are typically not the first members to adopt a linguistic innovation because are socially motivated to speak according to pre-existing norms within the network.[5]

 

две зоны отбора проб. Зона первого порядка содержит 7 человек (черные узлы). Зона второго порядка содержит лиц, которые имеют непосредственный контакт с лицами в зоне первого порядка. Кружки обозначают границы зон.

 

Одним из способов отображения общей структуры сети, чтобы назначить масштаб силы для каждого спикера. Например, в исследовании Лесли Милрой в социальных сетях в Белфасте, Северная Ирландия, исследователи измерили пять социальных переменных

  • (1) Принадлежность к кластеру высокой плотности  территориально.
  • (2) Наличие существенных родственных связей в этом районе (более одного домохозяйства, в дополнение к своей собственной семье).
  • (3) Работа на том же месте, по крайней мере, как и два других из той же области.
  • (4) То же место работы, как и по крайней мере, у двух других того же пола из района.
  • (5) Добровольная ассоциация с работой товарищей в часы досуга. [7]

 

С появлением современных методов компьютерного моделирования, социолингвисты смогли изучить лингвистическое поведение больших сетей индивидуумов в течение длительного периода времени без неудобств индивидуально работать с каждым из тысяч спикеров

Лингвисты , ранее работавшие в той же области не смогли точно определить причины языковых изменений , поскольку она имеет тенденцию происходить медленно , в течение длительного периода времени, что  выходило за рамки одного исследовательского проекта. С появлением компьютерного моделирования, социолингвисты смогли изучить лингвистическое поведение больших сетей без огромных затрат времени , необходимого работать долго и индивидуально с тысячами субъектов . Новаторское исследование в этой области было Fagyal и др. в 2011 году [12]

 

Согласно которому, лидеры не столько внедряют инновации, сколько ускоряют принятие уже сущуствующих помимо них. Роль переферийных элементов двояка. С одной стороны – оттуда приходят инновации, с другой стороны – там консервируются старые нормы речеговорения, имеющие шанс вернуться в актуальное употребление через тех же лидеров.

The leaders and loners study[edit]

One key study that employed computer simulations was Fagyal, Swarup, Escobar, Gasser, and Lakkarajud’s work on the roles of group insiders (leaders) and outsiders (loners) in language change.[12] The researchers found that both first-order and second-order network members (also known as "leaders" and "loners") were both needed in order for changes to spread predictably within the network.

In this study, the researchers simulated a social network of 900 participants, called nodes, which were connected into a network using a matrix algorithm. They then randomly assigned a linguistic variant to each node. On each cycle of the algorithm, every node interacted with another node, and the variant assigned to each node changed randomly depending on which variant the other node had. This cycle was repeated 40,000 times, and at the end of each cycle, the variant connected to each node was recorded.

The results of the Fagyal et al. study indicated that “in a large, socially heterogenous population,” one linguistic variant eventually became the community norm, though other variants were not entirely eliminated. However, when the researchers manipulated the network to remove either loners or leaders, the results changed: without loners, one variant rapidly caused the loss of all other variants; and without leaders, no single variant became the norm for a majority of speakers.

These findings allowed the researchers to address the major debate in social network theory: whether it is leaders (or centers) or loners who are responsible for language change. In their findings, the presence of both leaders and loners was essential, though the two types of agents played different roles in the process of change.

Rather than introducing entirely new forms, leaders accelerate the adoption of forms that already exist within the network. Conversely, the researchers describe the loners’ role this way: “when loners are a part of a population structure that allows their influence to reach centrally-connected hubs, they can have a decisive impact on the linguistic system over time.”

Previously, researchers had posited that loners preserved old forms that had been neglected by the larger community. Fagyal et al. complicate this claim by suggesting that the role of loners in a network is to safeguard old features, then reintroduce them to the community.

Мемы&медиавирусы

Loading...