Informatividade, interatividade e narratividade na reunião de negócios – Análise Multidimensional e palavras-chave i

Tony Berber Sardinha* Pontifical Catholic University of São Paulo (PUCSP)

DIRECT Papers 52

2004 ISSN 1413-442x

Publicado por

LAEL, Pontifícia Universidade Católica de São Paulo, Brasil, e AELSU, University of Liverpool, United Kingdom.

http://lael.pucsp.br/direct

1. Introdução

O objetivo deste trabalho é apresentar uma metodologia para análise de discurso por meio de computador. A metodologia consiste da identificação de palavras-chave (Scott, 1998) e da interpretação destas palavras segundo as dimensões de variação propostas por Douglas Biber segundo o procedimento conhecido por Análise Multidimensional (Biber, 1988, 1995). O objeto de estudo é uma reunião de negócios, escolhida porque é um gênero que embora tenha recebido considerável atenção na literatura, ainda não foi investigado segundo a proposta delineada aqui. Primeiramente é apresentada uma revisão da literatura voltada a reuniões de negócio, seguida de uma discussão acerca de palavras-chave e análise multidimensional. Seguem detalhes sobre o corpus, os procedimentos de análise, a apresentação e interpretação dos resultados e comentários finais. 2. Pesquisa em reunião de negócios

A reunião de negócios é um dos gêneros empresariais mais investigados. Vários trabalhos foram publicados descrevendo a reunião por meio de uma ampla gama de métodos (Bargiela Chiappini e Harris, 1997; Berber Sardinha, 1991; Collins e Scott, 1997; Schwartzman, 1989; Williams, 1988; Barbara, 2000; Atkinson et al., 1978; Berber Sardinha, 1993; Souza e Silva, 1994; Yamada, 1997; Grindsted, 1997). A reunião insere-se num tipo mais geral de evento, a negociação oral. Assim, além desta literatura específica voltada a reuniões, há ainda uma produção significativa centrada na análise da interação oral em negociações (Boden, 1994; Fant, 1990; Graham, 1979; Graham e Andrews, 1987; Graham et al., 1992; Yamada, 1992; Drew e Heritage, 1992; Kimura, 1998). Apesar desta variedade, com algumas exceções, a tônica destes estudos é na aplicação de

* Agradeço ao CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico) pelo apoio mediante a bolsa Produtividade em Pesquisa número 350455/2003-1.

metodologias de análise de discurso de cunho descendente. Há basicamente dois tipos de orientação para análise de dados na investigação do discurso: descendente e ascendente. Na primeira, o procedimento geral consiste da elaboração (ou adoção) de um repertório de categorias que será aplicado aos dados, de tal modo que os dados devam ser encaixados dentro destas categorias prévias. O procedimento básico do analista é a de buscar nos dados exemplos que ilustrem e/ou validem as categorias previamente elencadas. Já no segundo tipo de orientação, a ascendente, não há uma categorização a priori; a interpretação dos dados segue outros procedimentos, tais como o estabelecimento de relações entre unidades de análise, a observação de padrões recorrentes e a partição dos dados em unidades maiores, coerentes. A análise ascendente é menos freqüente do que a descendente. Dentre os trabalhos disponíveis nesta linha, um que se destaca é Collins e Scott (1997). Eles analisaram cinco reuniões, duas em português e três em inglês, totalizando um corpus de 26 mil palavras. A análise centrou-se na descrição da temática (aboutness) e foi conduzida por meio da identificação de palavras-chave (aquelas cuja freqüência é significativamente diferente em relação a uma referência; vide discussão abaixo), as quais foram extraídas a partir do contraste com corpora de referência. As palavras-chave foram depois filtradas, para eliminar palavras gramaticais, interpessoais e deslexicalizadas (‘get’, ‘make’, etc.). As palavras restantes então tiveram seus colocados identificados, o que permitiu aos autores desenhar redes, chamadas de ‘paisagens lexicais’, que indicavam graficamente a distribuição e inter-relação entre as palavras-chave em cada reunião. Os resultados permitiram aos autores tecer generalizações acerca dos temas e das preferências de cada reunião. Por exemplo, a paisagem lexical de uma reunião de negócios em português revelou duas redes de palavras-chave, uma centrada na palavra ‘fornecedor’ e os participantes da reunião, e a outra girando em torno de conceitos relacionados a ‘treinamento’ (suporte, informação, qualidade, etc.). A escassez de trabalhos na linha ascendente de análise de dados deve-se a vários fatores. O principal deles refere-se à dificuldade em identificar de modo abrangente as unidades iniciais da análise. Por exemplo, se as unidades iniciais de análise são os verbos modais, é necessário um levantamento minucioso de todas as ocorrências deste tipo de verbo no corpus. Se o corpus for grande, os problemas são evidentes. Um aliado da análise de discurso ascendente é o computador. A contrário do analista humano, o computador não se cansa; uma vez programado, ele fará a busca das unidades de análise no corpus até que todas sejam encontradas, não importando a extensão dos dados (descontados os problemas de memória e capacidade de processamento e armazenamento, naturalmente). Há, contudo, vários problemas que concorrem para a falta de aplicações do computador na Análise de Discurso, todos relacionados com o simples fato de que o computador não entende a linguagem humana, e, portanto, não consegue interpretá-la. Deste modo, o analista continua sendo indispensável, mesmo na análise de cunho ascendente. Enquanto os computadores não entenderem a linguagem e serem capazes de interpretá-la, o analista de discurso que quiser se valer de computadores terá de fazê-lo através de ferramentas, entre as quais, uma das mais comuns é a lista de palavras. A lista é comum porque é tida como fonte rica de informação e catalogação ordenada de dados

provenientes de textos escritos e transcrições de fala (Barnbrook, 1996). Também é comum porque é produzida facilmente pelo computador com um mínimo de programação; a arquitetura do computador torna a identificação, contagem, e listagem de elementos discretos, tais como palavras, uma tarefa trivial. Para o ser humano, ao contrário, a produção de listas ordenadas é uma tarefa laboriosa. Estudos anteriores à era computacional chegavam a empregar milhares de pessoas na produção de listas de palavras (Thorndike, 1921). Mesmo sendo trivial para o computador, a lista de palavras não é inútil para o analista de discurso. Ela permite acesso organizado às escolhas lexicais presentes no corpus de estudo e, desse modo, é de valia para a investigação de vários aspectos discursivos (vide discussão abaixo). 3. Palavras-chave

Um tipo de lista de palavras que demonstra grande potencial para a Análise de Discurso é a lista de palavras-chave. Palavras-chave são aquelas cujas freqüências são estatisticamente diferentes no corpus de estudo em relação ao corpus de referência. As palavras-chave são escolhidas dentre as formas constantes do vocabulário total do corpus de estudo, ou seja, nenhuma palavra é chave se não tiver ocorrido no corpus de estudo (mas pode não ter ocorrido no corpus de referência). Um termo mais preciso seria ‘formas chave’, pois dois itens (‘tokens’) da mesma forma (‘type’) apresentam-se como a mesma palavra chave. As palavras-chave constituem-se num meio computacional de identificação das escolhas lexicais relevantes presentes no corpus de estudo, e como estas escolhas permitem a caracterização do mesmo. O conceito de escolha é vital para a caracterização textual, conforme afirma Halliday (Halliday, 1975, p.123): ‘What are the essential properties of text? It is meaning, and it is choice’ A lista de palavras-chave é, portanto, um registro ordenado e extensivo das escolhas lexicais estatisticamente significativas presentes no corpus de estudo, que podem levar a uma caracterização do texto por meio da identificação das escolhas lexicais presentes nele. Contudo, conforme dito acima, o analista desempenha um papel indispensável na Análise de Discurso de cunho ascendente, pois cabe a ele interpretar os resultados oferecidos pelo computador. Neste sentido, abordagens ascendentes envolvem tanto aspectos quantitativos quanto qualitativos de análise, visto que a análise ascendente não se encerra com o levantamento das características lingüísticas iniciais pelo computador. No caso das palavras-chave, compete ao analista interpretar a lista em busca de regularidades, o que inclui, entre outras, as seguintes operações: classificar as palavras em categorias de certa natureza (estruturais, funcionais, discursivas, etc.) estabelecer relações entre as categorias identificar padrões de co-ocorrência e recorrência interpretar tais padrões à luz de uma ou mais teorias Não há um modelo pronto que leve em conta as operações elencadas acima. No presente, os

analistas de discurso que se empenhem numa análise ascendente terão de desenvolver suas próprias categorias. O resultado dessa diversidade é que torna-se difícil a comparação de resultados e mesmo a cooperação entre analistas diferentes (Biber, 1988; Stubbs, 1996). 4. Análise Multidimensional

A Análise Multidimensional foi criada por Douglas Biber com o objetivo de permitir a descrição de uma grande quantidade de textos objetivamente por meio estatísticos. Anteriormente à Análise Multimensional, a tendência era de que se estudasse a co-ocorrência de poucos traços e que se fizesse a interpretação de modo intuitivo. A variação entre registros era investigada comumente por meio de poucos parâmetros, por exemplo, ‘formalidade’ ou ‘planejamento’, e por conseguinte a distinção que se fazia entre textos era incompleta pois privilegiava apenas uma das muitas diferenças que podem existir entre os textos. Essa ênfase no emprego de poucos parâmetros também tinha o efeito de polarizar a descrição de cada parâmetro; assim, havia uma tendência para se descrever textos através de dois opostos, por exemplo, formal x informal, ou planejado x espontâneo. Por último, a descrição da co-ocorrência feita através de meios intuitivos podia ser falha já que o analista não oferecia uma descrição objetiva dos traços que supostamente ocorriam. A análise Multidimensional propõe alternativas para esse cenário. Em primeiro lugar, ela reconhece que a análise deve utilizar-se de uma quantidade maior de parâmetros para permitir uma comparação mais abrangente. Características como formalidade, planejamento, oralidade, referencialidade, entre outras, devem ser possíveis de serem incluídas. Além disso, o analista deve dispor de um arsenal que inclua o maior número possível de características lingüísticas, já que o aumento da quantidade parâmetros implica em número maior de traços lingüísticos necessários para cobrir a maior gama de parâmetros. Segundo, as categorias a serem empregadas não necessitam ser limitadas. As categorias podem exibir uma gama maior de possibilidades de variação, por exemplo através de uma escala que vá, no caso da ‘formalidade’, de ‘mais formal’ para ‘menos formal’. Por fim, a descrição dos textos dentro destes aspectos mais abrangentes é feita de maneira objetiva por meio de técnicas estatísticas multivariadas, o que evita erros na especificação dos traços co-ocorrentes. A abordagem Multidimensional possui várias características que no seu conjunto distinguem essa metodologia de outros sistemas analíticos de descrição. Primeiramente, ela baseia-se em corpora, isto é, ela pretende descrever um grande número de textos autênticos. Outra característica é que ela é essencialmente computacional, fazendo uso de ferramentas automáticas e semi-automáticas para rotulação das características de interesse nos textos. Além disso, ela se presta à descrição de conjuntos de textos ou registros, ao invés de textos individuais. Ela também tem um caráter essencialmente comparativo, pois promove o contraste entre os textos ou registros. Como diz seu rótulo, ela é multidimensional, ao reconhecer que a variação entre textos e registros pode ser mais adequadamente descrita por meio de múltiplos parâmetros. Uma outra marca característica é a utilização de um aparato quantitativo de descrição, o qual permite a especificação da co-ocorrência dos traços lingüísticos de modo objetivo. Porém, a abordagem não descarta a utilidade de

técnicas qualitativas de interpretação, pois as dimensões são rotuladas seguindo a interpretação qualitativa dos fatores. Por fim, a abordagem Multidimensional combina análises de nível macro com análises de nível micro, já que a micro-descrição dos traços de cada texto permite a indução dos macro-agrupamentos textuais ou genéricos. Outra característica importantíssima da abordagem Multidimensional que vale ressaltar é seu caráter cumulativo. A descrição de um corpus de uma certa variedade multidimensionalmente permite a comparação desta descrição com a descrição de outros variedades posteriormente, por exemplo, o contraste entre textos de negócio e textos jornalísticos. A comparação posterior é feita por meio do contraste das dimensões finais obtidas em cada análise separadamente, não havendo necessidade de se promover uma outra análise por completo para fins comparativos. Além da comparação de variedades diferentes, as análises individuais também se prestam para a comparação da descrição de corpora de línguas diferentes, por exemplo, a comparação das características multidimensionais de textos de negócios escritos em português e inglês. Desse modo, é possível empreender-se uma análise de larga escala de um corpus fazendo-se descrições individuais ao longo do tempo, combinando-se posteriormente as análises para fins comparativos. Por isso, a abordagem Multidimensional se adequa perfeitamente a projetos de descrição de bancos de dados em crescimento, ou seja, aquelas bases de dados lingüísticas que estão em processo de coleta. Por fim, a abordagem Multidimensional é flexível, podendo acomodar diversos tipos de traços lingüísticos. Tradicionalmente, tem-se utilizado características lexicais e gramaticais (Biber 1988, 1995), entretanto é possível incluir características de cunho mais discursivo (Pacheco 1997) e funcionais (Shimazumi, 1998). Além disso, as próprias dimensões não são definitivas, podendo ser modificadas com a inclusão de novas características lingüísticas. 4.1. Descrição Multidimensional da língua inglesa

O trabalho pioneiro de Douglas Biber se baseou na descrição das dimensões subjacentes à língua inglesa. Para tanto, inicialmente ele selecionou um corpus de textos que representasse a variedade de registros encontrada no inglês. Os corpora escolhidos foram o LOB, de textos escritos em inglês britânico, e o London-Lund, de transcrições de eventos falados, também da variedade britânica. Foram retiradas porções destes corpora e adicionados outros dois registros (variedades de cartas), e obteve-se um total de 481 textos, somando 960 mil palavras. A seguir, foi feito um levantamento das principais características que, segundo a literatura existente na época, seriam relevantes para a descrição da língua inglesa. Elencou-se 67 características, todas de cunho lexical e estrutural (vide seção ‘críticas’ abaixo). Todos os 481 textos foram codificados levando-se em conta estas variáveis. A codificação foi feita tanto manual quanto automaticamente. Para a análise manual foram desenvolvidos programas de computador interativos para facilitar a codificação. Em seguida, partiu-se para a Análise Fatorial, a qual identificou sete fatores como sendo a melhor solução. Fez-se então o mapeamento de quais textos estavam presentes em cada

fator. Os fatores foram inspecionados um por um, e decidiu-se eliminar o sétimo fator porque era composto de variáveis cujo peso era maior em outros fatores. Cada fator era composto de variáveis que ocorriam positiva e negativamente. As primeiras são aquelas que tendiam a co-ocorrer, enquanto as últimas são aquelas que tendiam a não ocorrer caso as primeiras estivessem presentes. Por exemplo, as variáveis positivas de maior peso do primeiro fator são: verbos ‘particulares’ (‘private verbs’, e.g. doubt, forget, guess), apagamento de ‘that’, e contrações. E as principais negativas são: substantivos, palavras longas, e proposições. Desse modo, nos textos em que ocorriam verbos ‘particulares’, e apagamento de ‘that’, havia uma tendência de aparecimento também de contrações. Por outro lado, nos textos em que havia verbos ‘particulares’, apagamento de ‘that’, e contrações, havia uma tendência de escassez de substantivos, palavras longas, e proposições. A etapa seguinte consistiu da interpretação funcional do conjunto de características lingüísticas de cada fator, levando ao estabelecimento das dimensões. Isto permitiu que se fizesse a rotulação dos fatores de acordo com a função comunicativa que as características lingüísticas pareciam exprimir. Os rótulos indicam uma polaridade entre dois traços comunicativos complementares. Por exemplo, em relação ao fator 1, decidiu-se que as características lingüísticas com peso positivo (vide tabela abaixo) tinham subjacente um traço comunicativo que indicava ‘produção interativa’. Já o conjunto de características com peso negativo revelavam um traço comunicativo comum que se poderia chamar de ‘produção informacional’. Por isso, o rótulo adotado para a dimensão 1 foi ‘produção com interação ou produção informacional’. O mesmo procedimento foi levado a cabo em relação aos outros fatores. Mas embora as dimensões tenham rótulos que indiquem uma polaridade entre duas características comunicativas básicas, as dimensões não são dicotômicas. Pelo contrário, elas exprimem um contínuo. Em cada dimensão, os textos podem se situar ao longo de uma escala que vai de ‘mais’ a ‘menos’ em relação a cada traço comunicativo. Assim, na dimensão 1 podem haver textos que se situem em qualquer posição ao longo da escala entre ‘mais interativo’ e ‘mais informacional’ (ou ‘menos informacional’ e ‘menos interativo’). Peso das variáveis que compõem o fator 1 – as de maior peso aparecem primeiro

Peso Positivo Negativo – Verbos pessoais – Apagamento de ‘that’ – Contrações – Verbos no tempo presente – Pronomes pessoais da 2ª

pessoa – ‘Do’ como verbo auxiliar – Negação analítica – Pronomes demonstrativos – Enfatizadores em geral

– Substantivos – Tamanho das

palavras – Preposições – Razão forma /

palavra – Adjetivos

atributivos

– Pronomes de 1ª pessoa – Pronome ‘it’ – ‘Be’ como verbo principal – Subordinação causativa – Partículas discursivas – Pronomes indefinidos – ‘Hedges’ em geral – Amplificadores – Pronomes relativos – Perguntas WH – Modais de possibilidade – Coordinação não-frasal – Orações WH – Preposições finais O resultado da interpretação e nomeação dos fatores foi a identificação de seis dimensões. As seis dimensões apontadas foram: 1. produção com interação vs. produção informacional; 2. preocupações narrativas vs. não-narrativas; 3. referências explícitas vs. referências dependente do contexto; 4. expressão explícita de persuasão vs. não-explícita; 5. informação abstrata vs. não-abstrata; 6. elaboração informacional ‘on-line’1. Fez-se, então, a computação dos escores de cada texto em cada dimensão. Os escores consistiam de somas relativas às quantidades das variáveis existentes em cada fator2. Desse modo, cada texto possuía um valor que indicava sua participação em cada dimensão. Depois fez-se o cálculo dos escores médios para cada registro em cada dimensão3. Os escores médios de cada registro nas seis dimensões é apresentado no apêndice. Abaixo é apresentado o elenco de registros ordenados de acordo com seus escores em cada

1 Termos traduzidos por Pacheco (1997:.66). 2 Para exemplificar o método de cálculo, tomemos o fator 2. Este fator inclui como variáveis de peso positivo as seguintes características: verbos no tempo passado, verbos no aspecto perfeito, pronomes pessoais de terceira pessoa, verbos ‘públicos’, orações reduzidas, e negações sintética. Supondo-se que um dos textos tenha a seguinte contagem destas características: 113 verbos no tempo passado, 124 verbos no aspecto perfeito, 30 pronomes pessoais de terceira pessoa, 14 verbos ‘públicos’, 5 orações reduzidas, e 3 negações sintéticas, seu escore no fator 2 seria 289, isto é, a soma de 113 + 124 + 30 + 14 + 5 + 3. Na verdade, a computação dos escores não foi feita por meio das contagens brutas, mas sim através de contagens padronizadas com base na média e desvio padrão, a fim de se evitar que o tamanho diferente dos textos influísse nos escores. Estes valores padronizados podem assumir valores negativos, pois indicam quão acima ou abaixo da média cada valor está. Por isso, os escores dos textos podem ser negativos também. 3 Este cálculo é feito por uma média aritmética. Por exemplo, se houvesse três textos de um registro específico na dimensão 2, e eles tivessem os escores 16, 12, e 11, somariam-se os três valores, o que resultaria em 39, e dividiria-se este total por 3, o que daria 13. O valor 13 seria então o escore médio deste registro na dimensão 2. É possível ter-se escores médios negativos. Isto acontece quando há uma maioria de escores negativos de cada texto individual.

dimensão; os registros mais acima são os que obtiveram escore mais alto. Finalmente, chegou-se à identificação de seis dimensões para a língua inglesa: – Dimensão 1 - produção com interação vs. produção informacional: os registros que

melhor representam o modo de produção com interação são as conversas, tanto ao telefone quanto cara a cara; os registros que melhor representam a produção informacional são documentos oficiais, reportagem jornalística, e prosa acadêmica.

– Dimensão 2 - preocupações narrativas vs. não-narrativas: os registros que melhor demonstram uma preocupação com a narração são os registros de ficção, enquanto que os que melhor exprimem uma orientação não narrativa são os registros de rádio e TV, passatempos, e documentos oficiais.

– Dimensão 3 - referências explícitas vs. referências dependente do contexto: os registros que apresentam referência explícita em maior grau são documentos oficiais, cartas profissionais, resenhas jornalísticas, e prosa acadêmica. Já os registros de rádio e TV, conversas telefônicas e cara a cara, e ficção romântica exprimem referência dependente da situação.

– Dimensão 4 - expressão explícita de persuasão vs. não-explícita: os registros de caráter mais persuasivo são as cartas profissionais, os editorias, e a ficção romântica. Por outro lado, os registros nos quais a persuasão é menos explícita são os de rádio e TV, resenhas jornalísticas, e ficção de aventura.

– Dimensão 5 - informação abstrata vs. não-abstrata: os registros que veiculam informação mais abstrata são os acadêmicos, os documentos oficiais, e os religiosos. Já as conversas telefônicas, face a face, e ficção romântica apresentam informação menos abstrata.

– Dimensão 6 - elaboração informacional ‘on-line’: os registros nos quais a elaboração da informação é mais imediata são palestras preparadas, entrevistas, e palestras espontâneas, enquanto que os registros nos quais a informação é elaborada de antemão são os de ficção (mistério, aventura, científica, e geral.)

As dimensões mostram uma inter-relação entre registros escritos e falados. Alguns registros escritos possuem características em comum com registros falados e vice-versa. Por exemplo, de acordo com a dimensão 1, cartas pessoais, palestras espontâneas, e entrevistas possuem como característica comum o fato de serem produzidas com interação entre escritor ou falante de um lado e leitor ou ouvinte do outro. Apesar disso, persiste uma diferenciação básica entre os registros falados e escritos na metade das dimensões. Nas dimensões 1, 3 e 5, os registros escritos ocupam majoritariamente um dos pólos e os registros falados o outro. O registro que predomina no pólo onde se concentram os textos escritos é a escrita acadêmica. Já os registros que se concentram no pólo falado destas dimensões são os conversacionais. Em conclusão, a grande contribuição da Análise Multidimensional para a descrição textual da língua inglesa é permitir uma visão mais abrangente da variação entre textos falados e escritos. A classificação foi obtida com base na presença, ausência, e co-ocorrência de traços lingüísticos, e não em categorizações a priori. Até então, as inter-relações entre registros escritos e falados eram assumidas, mas não haviam sido descritas formalmente

com tanto rigor e abrangência. Os esquemas classificatórios existentes baseados em categorias restritas como ‘fala’ e ‘escrita’ ou ‘oral’ e ‘letrado’ não comportam este cenário amplo revelado pela Análise Multidimensional. O mesmo arcabouço empregado para a descrição multidimensional do inglês foi aplicado a uma série de outras línguas. Até o presente, foram descritas multidimensionalmente por Biber e outros pesquisadores os seguintes idiomas: nukulaelae tuvalan, coreano, e somali. Não existe ainda uma descrição abrangente da língua portuguesa. Pacheco de Oliveira (1997), contudo, apresenta uma análise de um corpus de composições escritas em português por alunos. 4.2. Análise com Classificação Multidimensional

O tipo de Análise Multidimensional descrita acima refere-se à proposta original de Biber (Biber, 1988), na qual os dados são submetidos a todas as etapas da análise com o objetivo de se chegar às dimensões de variação existentes no corpus. Um outro tipo de análise é possível, desta vez partindo-se das dimensões. Este tipo de análise, que é chamado aqui de Análise com Classificação Multidimensional, tem-se as dimensões pré-existentes como ponto-de-partida da análise. Assim, pode-se caracterizar um corpus por meio de referência aos traços lingüísticos presentes na Análise Multidimensional. A Análise Multidimensional neste caso funciona como um metro (‘yardstick’) para desenhar uma planta dos dados. Alguns trabalhos já utilizaram-se deste procedimento. Tribble (1998) fez uma análise de um sub-corpus de literatura de romance por meio de palavras-chave. Usando uma seleção das dez primeiras palavras-chave, o autor fez uma classificação dessas palavras segundo as dimensões que elas indicavam na classificação original de Biber (1988). As palavras-chave obtidas por Tribble (1998) são:

N WORD FREQ.

1 SHE 566

2 HER 559

3 I 656

4 HE 575

5 YOU 512

6 N'T 266

7 HAD 373

8 HIM 180

9 WAS 530

10 NIGEL 45

Segundo o autor, os pronomes de primeira e segunda pessoas (‘I’, ‘you’) remetem-se à dimensão 1 de Biber ("Involved versus Informational Production"), indicando mais ênfase nas relações interpessoais do que na apresentação de informação. Os pronomes de terceira pessoa (‘she’, ‘her’, ‘he’, ‘him’), a negação sintética (“n’t”) e os verbos no passado (‘had’, ‘was’) associam-se à dimensão 2 ("Involved versus Informational Production"). Deste modo, os dados analisados indicam uma relação com a dimensão 2, a qual não foi notada na análise original de Biber. Tribble conclui que um traço predominante na literatura de romance é a quantidade de diálogos, o que indica uma semelhança deste tipo de texto com a linguagem oral. A ênfase do trabalho de Tribble é na aplicabilidade da comparação com as dimensões de Biber para fins pedagógicos, e não na descrição exaustiva de listas de palavras-chave. Segundo ele:

‘A pedagogic procedure for writing instruction which focuses on these kinds of linguistic features in the target texts can move from the identification of the features, through to an account of the impact that they have on the reader, and thence to practical exercises in text transformation and text editing (working with the texts of other learners or their own texts). Such an approach can have a major impact on apprentice writers' capacity to identify salient stylistic features of texts in which they are interested and to address inadequacies in their own written performance.’ii

Um outro trabalho que utilizou as dimensões de Biber para classificar dados foi Shimazumi e Berber-Sardinha (1996). Os autores apresentam uma análise gramatical e lexical de um corpus de escrita de pré-adolescentes britânicos, a qual inclui a identificação de palavras-chave por comparação a um corpus de textos jornalísticos, representando a variedade ‘escrita adulta’. Os autores concluem que a dimensão mais representada nos dados é a primeira ("Involved versus Informational Production"), mais especificamente na direção do pólo ‘envolvido’. As características lingüísticas que se associaram a essa dimensão foram:

• contrações ('don't', 'can't')

• pronomes de primeira pessoa ('I' and 'I think')

• pronomes de segunda pessoa ('you')

• verbos no presente

• ‘be’ como verbo principal

• subordinação causative ('because')

• negação analítica ('not'). Outra dimensão representada nos dados foi a quarta ('Overt Expression of Persuasion'), principalmente por causa de:

• modal de necessidade ('should') • subordinação condicional ('if')

Os autores concluem que as composições dos alunos possuem orientação interpessoal e afetiva (dimensão 1), além de teor argumentativo com vistas à persuasão do leitor (dimensão 4). 4.3. Resumo

Em resumo, foi sugerido que a orientação ascendente na análise de dados discursivos é pouco utilizada, principalmente no estudo do gênero reunião de negócios, o qual, de outro modo, é bem representado na literatura de análise de discurso, de gênero e da conversação. Foi sugerido também que uma maneira de fazer análise ascendente é utilizando-se listas de palavras-chave, o que, entretanto, esbarra no problema de classificação das palavras. Foi proposto que uma classificação centrada nas dimensões de variação da Análise Multidimensional (Biber, 1988) seria uma saída, pois as dimensões encerram uma variedade ampla característica lingüísticas organizadas coerentemente segundo sua função do ponto de vista textual e discursivo. A seguir será apresentada a análise de uma reunião de negócios seguindo os princípios descritos acima para combinação de análise por palavras-chave com a classificação posterior das palavras segundo as dimensões apresentadas por Biber. Desta forma, o estudo pretende oferecer um exemplo de condução de análise de discurso ascendente, por meio de computador, com apoio interpretativo na Análise Multidimensional. A ênfase do trabalho é portanto na apresentação e aplicação da metodologia e não na descrição detalhada do evento. Para uma descrição mais detalhada, seria necessário um corpus maior, a fim de garantir a representatividade dos dados. 5. Corpus

O corpus de estudo consiste de uma reunião de negócios, falada em português, gravada em uma empresa brasileiraiii, com 5355 itens. Este total está abaixo do mínimo necessário sugerido na literatura. Segundo Berber Sardinha (1999b), o valor mínimo para um corpus especializado é de cerca de 91 mil palavras, abrangendo todas características morfossintáticas. Em relação ao número de textos, o mínimo sugerido é 10 textos (Biber, 1993). O tamanho reduzido do corpus estudado aqui, tanto em quantidade de palavras quanto de textos, implica na impossibilidade de generalização dos resultados para outras reuniões.

Como corpus de referência, foi empregada uma coletânea de transcrições de conversas em português (diálogos e entrevistas), provenientes dos projetos NURC-SP (63.044 itens), PORCUFORT (Teresina, 489.515 itens), e VARSUL (Paraná, Santa Catarina e Rio Grande do Sul, 2.478.518 itens), totalizando 3.031.074 itens. O tamanho do corpus de referência excede o número mínimo igual a cinco vezes o tamanho do corpus de estudo, por isso pode ser considerado adequado do ponto-de-vista da extensão (Berber Sardinha, 1999a). Quanto à composição, o corpus de referência neutraliza o aspecto ‘oral’ do corpus de estudo, visto que o mesmo é compartilhado pelos dois corpora (Berber Sardinha, 1999c), deixando mais proeminentes aqueles traços indicativos da oralidade específica presente na reunião, incluindo elementos topicais, organizacionais e estilísticos, e menos salientes os traços relativos à oralidade em geral.

6. Procedimentos de análise

Primeiramente, foi feita a extração das palavras-chave do corpus de estudo, com o programa KeyWords, do pacote WordSmith Tools, versão 3 (Scott, 1998). Os ajustes do programa foram:

Ajuste Valor Procedimento Loglikelyhood Max p. value 0.05 Max wanted 16000* Min frequency 2 * máximo permitido

Foram retornadas 270 palavras-chave positivas. O ponto-de-corte geral sugerido para listas de palavras-chave é de no mínimo 53% para probabilidade alta de inclusão de todas as palavras-chave exclusivas do gênero (para max. p value=0.000000). Segundo esse valor, o ponto-de-corte sugerido para a lista obtida neste estudo estaria na palavra de número 81, numa lista classificada por chavicidade (‘keyness’). Optou-se, entretanto, por uma banda maior, de tal modo que fossem abrangidas também palavras de max. p value=0.00001. Chegou-se assim ao ponto-de-corte em 65% da lista, resultando em 100 palavras-chave (as 100 primeiras, por ordem decrescente de chavicidade). As 100 palavras-chave extraídas para o estudo foram então categorizadas segundo um guia de classificação que consistia de um elenco das categorias usadas por Biber (1988), traduzidas para o português. O guia encontra-se nos anexos. A seguir foi feita a contagem das categorias para se saber quais dimensões estavam mais representadas, o que permitiu, por fim, partir para a interpretação dos dados segundo as dimensões mais representativas. Em termos comparativos com a Análise Multidimensional em si, a Análise com Classificação Dimensional proposta aqui funciona na direção oposta. A Análise Multidimensional parte das características lingüísticas para a identificação das dimensões, enquanto a proposta deste trabalho parte das dimensões pré-existentes para as unidades lingüísticas, para classificar as palavras-chave, partindo daí para a observação das dimensões existentes no corpus. Graficamente, os dois procedimentos podem ser resumidos assim: Análise Multidimensional Completa (Biber)

Categorias → Fatores → Dimensões

Análise com Classificação Dimensional (proposta deste trabalho)

Dimensões → Categorias → Palavras-chave → Dimensões

Além disso, a presente proposta restringe-se a itens lexicais, mais especificamente à palavra ortográfica, sem lematização. A Análise Multidimensional, por sua vez, usa estruturas

gramaticais e sintáticas, além de contagens de classes morfo-sintáticas. 7. Resultados

A relação das palavras-chave juntamente com a categorização feita segundo o guia de classificação aparece na tabela abaixo. A lista está ordenada alfabeticamente para facilitar a consulta. A coluna N indica a ordem original de chavicidade (1=mais chave, 100=menos chave). As freqüências brutas em cada corpus aparecem nas colunas ‘Reunião’ e ‘Conversa’, enquanto as freqüências relativas ao total de palavras de cada corpus aparecem nas colunas encabeçadas por %. Por fim, a coluna ‘Categorias’ indica a classificação da palavra segundo o guia. As palavras classificadas como ‘?’ são aquelas que poderiam fazer parte de mais de uma categoria no guia. Além das categorias presentes no guia, foram empregadas ainda ‘Sigla’ e ‘Código’. A primeira indica uma abreviatura, e o segundo um item usado na transcrição dos dados, mas não necessariamente utilizado pelos falantes durante a reunião. N Palavra Reunião % Conversa % Categorias

58 A 201 3,75 77.882 2,57 Referência explícita 35 ABORDAGEM 5 0,09 10 Nominalização 99 ABRANGENTE 2 0,04 2 Adjetivo 75 AFETA 3 0,06 13 Verbo presente 41 ALCOOLISMO 4 0,07 4 Nominalização 15 AMBIENTAL 8 0,15 4 Adjetivo

5 AMBIENTE 30 0,56 99 Substantivo 18 ÁREA 17 0,32 489 0,02 Substantivo 30 ARTICULAÇÃO 4 0,07 1 Nominalização 11 BE 12 0,22 17 ? 86 CAPACITAÇÃO 2 0,04 1 Nominalização 50 CENTRAL 7 0,13 120 Adjetivo 88 COLETIVOS 2 0,04 1 ? 98 COLOCÁ 2 0,04 2 Infinitivo 72 COMPLEXA 3 0,06 10 Adjetivo 94 COMPLEXO 3 0,06 20 Adjetivo 38 CONCEITO 6 0,11 33 Substantivo 85 CONQUISTAS 2 0,04 1 Substantivo 96 CONTRATAR 3 0,06 21 Infinitivo 37 COORDENADORIA 4 0,07 2 Substantivo 68 COSIPA 2 0,04 0 Sigla 13 DA 110 2,05 19.638 0,65 Preposição 82 DEMONSTROU 2 0,04 1 Verbo passado 84 DESCENTRALIZAÇÃO 2 0,04 1 Nominalização 24 DESENVOLVIMENTO 10 0,19 144 Nominalização

44 DESQUALIFICAÇÃO 3 0,06 0 Nominalização 76 DIREITOS 4 0,07 49 Substantivo 26 DIRETAMENTE 8 0,15 78 Amplificador 32 DISCUSSÃO 6 0,11 26 Nominalização 17 DISCUTIR 10 0,19 52 Infinitivo 45 DISCUTIU 3 0,06 0 Verbo passado 21 DO 97 1,81 22.261 0,73 Preposição 90 DOS 21 0,39 3.594 0,12 Preposição 49 É 207 3,87 75.609 2,49 Verbo ser presente 34 ECONOMIA 9 0,17 154 Substantivo 16 EIXO 9 0,17 25 Substantivo 25 ELÔ 4 0,07 0 Código 89 EMPRESA 8 0,15 491 0,02 Substantivo 95 ENCONTRO 5 0,09 144 Substantivo 56 ENFOQUE 3 0,06 4 Nominalização 55 ESSA 30 0,56 5.236 0,17 Demonstrativo 51 ETAPA 4 0,07 11 Substantivo 97 EXPLORADA 2 0,04 2 Particípio 79 GENTE 65 1,21 19.330 0,64 Pronome 1 pessoa 64 IMCOMPREENSÍVEL 2 0,04 0 Código 48 INDÚSTRIA 10 0,19 368 0,01 Substantivo 40 INDUSTRIAL 7 0,13 84 Adjetivo 81 INSTITUIÇÃO 3 0,06 15 Substantivo 46 INVESTIGAR 4 0,07 7 Infinitivo 52 ISSO 52 0,97 11.718 0,39 Demonstrativo 73 JORNADA 3 0,06 11 Substantivo 42 LEGISLAÇÃO 4 0,07 4 Substantivo 20 LITROQUÍMICA 5 0,09 0 Nome

3 LU 30 0,56 14 Código 69 MAURICIO 2 0,04 0 Código 78 MEIO 16 0,3 2.092 0,07 Substantivo 93 MESMO 30 0,56 6.492 0,21 Enfatizador 65 MONTORO 2 0,04 0 Código 59 NÓS 33 0,62 6.583 0,22 Pronome 1 pessoa 57 OBJETIVO 5 0,09 71 Substantivo 77 OBJETIVOS 3 0,06 14 Substantivo 83 OUVÍAMOS 2 0,04 1 Verbo Imperfeito 63 PAULINIA 2 0,04 0 Substantivo 62 POGRAFIA 2 0,04 0 ?

8 PRÁ 20 0,37 60 Contração

19 PROBLEMA 26 0,49 1.631 0,05 Substantivo 12 PROPOSTA 14 0,26 51 Substantivo 87 PROPOSTO 2 0,04 1 Particípio 36 QUALIDADE 8 0,15 104 Substantivo 27 QUALIFICAÇÃO 5 0,09 6 Nominalização 80 QUERENDO 6 0,11 211 Gerúndio

4 QUESTÃO 47 0,88 470 0,02 Substantivo 29 QUESTÕES 6 0,11 24 Substantivo 31 REGINALDO 4 0,07 1 Código 47 RITA 5 0,09 27 Código

1 RO 85 1,59 28 Código 54 ROBERTO 6 0,11 93 Código

7 SAÚDE 32 0,6 443 0,01 Substantivo 39 SECRETARIA 8 0,15 119 Substantivo

9 SEMINÁRIO 17 0,32 74 Substantivo 74 SERIA 11 0,21 923 0,03 Verbo Ser Futuro Imperfeito 70 SETOR 6 0,11 160 Substantivo 92 SOCIAL 6 0,11 235 Adjetivo 66 SONIA 2 0,04 0 Código 91 SUGESTÃO 3 0,06 18 Substantivo 22 TÁ 34 0,63 3.552 0,12 Contração 28 TEMA 9 0,17 144 Substantivo 23 TEMAS 7 0,13 29 Substantivo 53 TENDÊNCIA 6 0,11 91 Substantivo

6 TRABALHADOR 23 0,43 86 Substantivo 14 TRABALHADORES 13 0,24 57 Substantivo 10 TRABALHO 41 0,77 2.051 0,07 Substantivo 43 UNICAMP 3 0,06 0 Sigla 71 VAI 41 0,77 9.482 0,31 Verbo presente 60 VAMO 8 0,15 351 0,01 Verbo presente 61 VERSÃO 3 0,06 7 Substantivo

100 VINCULADA 2 0,04 2 Particípio 67 WORD 2 0,04 0 Código 33 ZE 5 0,09 9 Código

2 ZÉ 82 1,53 43 Código

A freqüência das 18 categorias presentes, por dimensão, aparece na tabela abaixo. A coluna ‘Freq’ mostra o total de palavras diferentes, e não o total das freqüências somadas para cada categoria. Assim, por exemplo, o total de 37 informa que há 37 substantivos diferentes.

Dimensão Pólo Categoria Freq. Função

1 Produção informacional Substantivo 37 Conteúdo informacional

1 Produção informacional Adjetivo 6 Elaboração / Expansão

informacional

1 Produção informacional Preposição 3 Expansão ideacional

1 Produção informacional Sigla 2 Conteúdo informacional

1 Produção informacional Nome 1 Conteúdo informacional

1 Envolvimento Verbo presente 3 Relevância imediata 1 Envolvimento Pronome 1 pessoa 2 Envolvimento pessoal 1 Envolvimento Amplificador 1 Ênfase 1 Envolvimento Contração 2 Produção online 1 Envolvimento Enfatizador 1 Ênfase 1 Envolvimento Verbo ser presente 1 Expansão ideacional 2 Discurso narrado Verbo passado 2 Ação narrativa 2 Discurso narrado Gerúndio 1 Foco na ação (minha interpretação) 2 Discurso narrado Verbo Imperfeito 1 Ação narrativa / descritiva

3 Referência elaborada Nominalização e referência explícita 11 Conteúdo informacional

4 Argumentação Infinitivo 4 Expansão ideacional 5 Estilo abstrato Particípio 3 Integração da elaboração estrutural 6 Produção online Demonstrativo 2 Referência imediata / coesiva

8. Interpretação

A dimensão mais representada pelas palavras-chave é a primeira, ‘produção com interação vs. produção informacional’, com 11 categorias (61%). A reunião apresenta traços variados de ambos os pólos desta dimensão, ‘produção informacional’ e ‘envolvimento’. Isto sugere a conclusão de que a reunião esteja numa posição intermediária na dimensão, não sendo, portanto, estritamente informacional nem interacional. Esta caracterização faz sentido, pois no pólo informacional encontram-se gêneros como documentos oficiais, reportagem jornalística, e prosa acadêmica, enquanto no interacional aparecem as conversas presenciais e por telefone. A reunião de fato apresenta aspectos de vários destes gêneros: a reunião é uma interação face-a-face, mas seus participantes têm como objetivo lidar com informações. Daí a grande concentração de substantivos, que indicam o nível alto de conteúdo informacional, bem como os adjetivos e proposições, que expandem o grupo nominal e tornam mais específica e densa a informação. Por outro lado, aparecem com proeminência os pronomes de primeira pessoa, as marcas de ênfase, as contrações e o verbo no tempo presente, indicando a ação imediata. O trecho a seguir ilustra os pontos acima.

Ro: Então a proposta é que vamos discutir mesmo isto né, investigar como é que o modo de produção e a qualidade do trabalho afeta diretamente a própria saúde do trabalhador. Isto seria um objetivo 1 né, o segundo objetivo seria é investigar como é que é como é que se dá a qualificação dos profissionais estão é atuando é, é, com os diversos tipos de produção e, como é que tá a consciência dele em relação ah, ah, como é que isso afeta diretamente a ele como é que tá a participação dele na gestão dessas questão do meio ambiente né.

No exemplo, nota-se grande quantidade de substantivos (proposta, produção, ambiente, etc) e de proposições ‘de’ (modo de produção, qualidade do trabalho, qualificação dos profissionais), indicando ‘produção informacional’. Há ainda emprego de um amplificador (diretamente), contrações (né, tá) e verbos no tempo presente (afeta, dá, é), que são marcas indicativas de interação. O grande número de substantivos poderia significar um peso maior para o pólo informacional. Entretanto, é preciso lembrar que os substantivos são uma classe gramatical numerosa, daí a probabilidade grande de figurarem na lista de palavras-chave. Segundo Hudson, 1994, 37% das palavras são substantivos. Além disso, o procedimento de palavras-chave por si só tende a tornar mais elegíveis os substantivos, pela própria natureza do procedimento. Ao comparar dois corpora, há uma probabilidade grande de haver diferenças de freqüência entre os substantivos de um corpus e de outro. Assim, muitos substantivos tornam-se chave, provavelmente em proporção maior do que originalmente no corpus de estudo. A dimensão 2, ‘preocupações narrativas vs. não-narrativas’, é a segunda mais freqüente, com quatro categorias (36%). Ao contrário da dimensão anterior, todas as categorias situam-se no mesmo pólo desta dimensão, nomeadamente ‘discurso narrado’. Este aspecto retrata um traço importante da composição lingüística da reunião, visto que os participantes de fato narram eventos relacionados à empresa. A concordância abaixo mostra todas as ocorrências das palavras-chave desta dimensão.

As demais dimensões são minoritárias e por isso não fornecem dados seguros para a

caracterização da reunião. De qualquer modo, vale interpretar a dimensão 3, ‘referências explícitas vs. referências dependente do contexto’, visto que há muitas ocorrências do artigo definido ‘a’, um traço indicativo desta dimensão. Em conjunto com o artigo, esta dimensão é representada por meio da categoria de nominalização (e por extensão pela de referência explícita, referente ao artigo ‘a’). O pólo em que se concentram as palavras-chave é o ‘referência elaborada’. Este pólo indica uma preferência pelo uso de referências que não são dependentes do contexto temporal imediato da reunião. As ocorrências das nominalizações aparecem na concordância abaixo. Embora constem exemplos de referência genérica (com o artigo ‘um/uma’), a grande maioria das nominalizações faz uso de referência explícita, tais como ‘a qualificação’, ‘a discussão’, ‘a descentralização’, todas entidades nomeadas.

Uma questão que se apresenta é se as dimensões são válidas para a caracterização da reunião como um todo ou apenas parte dela. A resposta está no exame da distribuição das palavras-chave de cada dimensão na reunião. Os gráficos abaixo foram produzidos com o programa Concord (WordSmith Tools, Scott, 1998). Cada traço vertical representa a

ocorrência de pelo menos uma das palavras-chave da dimensão em questão. Dimensão 1: informatividade

Dimensão 1: interatividade

Dimensão 2: narratividade

Como se pode notar, as palavras-chave de cada dimensão estão distribuídas consistentemente ao longo da reunião, não havendo lacunas significativas. Desta forma, não há indícios de que certas partes da reunião sejam mais informativas enquanto outras mais interativas, ou narrativas. Estas características estão integradas ao longo da reunião. 9. Discussão

As duas primeiras dimensões são as mais representativas para a caracterização da reunião. Desse modo, os resultados indicam que a reunião pode ser caracterizada como sendo um evento de cunho informacional e interativo, de essência narrativa. A reunião de negócios investigada aqui poderia ser considerada, assim, distinta dos demais gêneros orais investigados por Biber. Na dimensão 1, os gêneros orais concentram-se no pólo ‘interativo’ (‘involved’), enquanto os escritos aparecem consistentemente no pólo informacional. Na dimensão 2, os gêneros orais aparecem distante de ambos os pólos, mas com maior concentração do lado ‘não-narrativo’. Dessa forma, assumindo que a reunião de negócios, numa análise multidimensional completa, ocuparia a posição intermediária entre os pólos informacional e interativo, na dimensão 1, e uma posição polarizada em ‘narratividade’ na dimensão 2, a reunião em questão quebraria o padrão encontrado por Biber. Até que ponto a reunião de negócios descrita aqui pode ser considerada típica deste gênero é uma questão em aberto. Se houvessem mais exemplares do gênero no corpus, a análise seria mais robusta e portanto poderia-se fazer uma generalização mais segura para o gênero como um todo. De qualquer modo, caso os resultados se mantivessem numa análise multidimensional completa com um corpus mais amplo, isto significaria que a reunião de negócios é um evento muito distinto da conversação, das palestras e dos programas de rádio e TV (noticiários, entrevistas, etc.). A reunião é um evento interessante na medida em que combina elementos da oralidade, da escrita e de estórias. A Análise com Classificação Dimensional apresentada aqui permitiu localizar as dimensões que mais se destacavam na reunião. A metodologia deu mostras de ser informativa, na medida em que permitiu identificar os traços lingüísticos mais salientes, bem como categorizar esses mesmos traços de modo consistente. Desta forma, o procedimento geral de classificação de listas de palavras-chave segundo as categorias empregadas por Biber (1988, 1995) na Análise Multidimensional completa parece satisfatória. Há algumas limitações. Em primeiro lugar, obviamente, a Análise com Classificação Dimensional não substitui uma análise multidimensional completa, a qual permite ao analista extrair as verdadeiras dimensões existentes nos dados. O que se fez aqui foi utilizar

as dimensões previamente identificadas para classificação de palavras. Em segundo lugar, as dimensões utilizadas haviam sido retiradas de um corpus variado. Provavelmente, a análise multidimensional de um corpus somente de reuniões resultaria em dimensões diferentes daquelas propostas para a língua em geral. Em terceiro lugar, a Análise com Classificação Dimensional não é puramente ascendente. A fase de extração de palavras-chave é um tipo de análise de discurso ascendente, entretanto a classificação das palavras-chave segundo as categorias dimensionais é descendente. A presença de um sistema classificatório posterior, como o empregado aqui, não invalida o procedimento, pois as características identificadas inicialmente foram de fato fruto de uma análise ascendente, muito embora as categorias de classificação fossem pré-existentes. Por fim, as dimensões usadas para a análise da reunião foram extraídas do inglês, o que levanta a possibilidade de as dimensões do português serem diferentes. Não há uma análise multidimensional equivalente do português que pudesse ter servido de guia. Contudo, uma Análise Multidimensional de um corpus variado de espanhol indica que os as dimensões desta língua não diferem muito daquelas do inglês (Saiz, 1999). Assim, a julgar pelos resultados do espanhol, possivelmente as dimensões de um corpus geral de português também não estariam muito distantes daquelas do inglês, o que não afetaria muito a classificação efetuada aqui. 10.Referências

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11.Anexos

Guia de classificação: Elenco de características lingüísticas empregadas por Biber (1988) para classificação das palavras-chave. Observações:

• Tradução direta das características que se aplicam ao português. Por exemplo 'it pronouns', 'that-deletion' e 'preposition stranding' não foram incluídas.

• Das 67 características lingüísticas, 7 foram eliminadas. O repertório abaixo inclui, portanto, 60 traços lingüísticos

1. Tempo e aspecto verbal

1. Tempo passado 2. Aspecto perfeito 3. Tempo presente

2. Advérbios de lugar e tempo 1. Advérbios de lugar 2. Advérbios de tempo

3. Pronomes 1. Pronomes de 1ª pessoa 2. Pronomes de 2ª pessoa 3. Pronomes de 3ª pessoa 4. Pronomes demonstrativos como sujeito (isso é bom, esse fica ali, etc) 5. Pronomes indefinidos (alguém, ninguém, etc)

4. Perguntas 1. Total de orações interrogativas

5. Formas nominais 1. Nominalizações (...ção, ...mento, ...dade, etc) 2. Gerúndios com funções nominais 3. Total de substantivos

6. Passivas 1. Sem agente 2. Com agente

7. Formas 'stative' 1. 'Ser' como verbo principal 2. Haver como verbo principal

8. Subordinação 1. Complementação

1. Que + complementação de verbo (e.g. disse que iria) 2. Que + complementação de adjetivo (e.g. é importante que faça isso) 3. Relativas Qu (menos 'que': o que, onde, quando, por que,...: acredito

no que ele me disse) 4. Infinitivos

2. Particípios 1. Orações com particípio presente (achando que podia, ele...) 2. Orações com particípio passado (feito isso, ele...)

3. Orações com particípio passado e apagamento do pronome relativo (e.g. a solução produzida pelo processo)

3. Relativas 1. Com 'que', na posição de sujeito (o cachorro que me mordeu foi

pego) 2. Com 'que', na posição de objeto (o cachorro que eu vi) 3. Com pronome Qu-, na posição de sujeito (? The man who likes

popcorn) 4. Com pronome Qu-, na posição de objeto (O lugar onde ele mora) 5. 'Pied-piping' (o modo pelo qual o assunto foi resolvido) 6. Relativas frasais (Ele gosta de manga frita, que é a coisa mais

horrível do mundo) 4. Orações adverbiais

1. de causa: porque 2. concessivas: embora 3. condicionais: se, a menos que 4. outros subordinadores adverbiais: já que, de modo que, contanto que

9. Sintagmas/Grupos ('phrases') preposicionais 1. Total de preposições

10. Adjetivos e advérbios 1. Adjetivos atributivos 2. Adjetivos predicativos 3. Total de advérbios

11. Especificidade lexical 1. Razão Forma/Item ('type-token') 2. Extensão média das palavras

12. Classes lexicais 1. Conjunções e locuções conjuntivas (conseqüentemente, por exemplo, etc) 2. Downtoners (quase, parcialmente, praticamente) 3. Neutralizadores* (hedges) (mais ou menos, quase, talvez, um tipo de, etc) 4. Amplificadores (absolutamente, completamente, totalmente, etc) 5. Enfatizadores (com certeza, muito, etc) 6. Partículas discursivas (bem, então, etc) 7. Demostrativos (este, esse, etc, excluindo-se os em posição de sujeito)

13. Modais 1. De possibilidade (ele pode passar no vestibular) 2. De necessidade (ele deve ir trabalhar) 3. De predição (ele deve assinar [assinará - ?] o contrato amanhã)

14. Classes verbais especializadas 1. Verbos públicos (admitir, concordar, argumentar, reclamar, declarar, negar,

explicar, insistir, mencionar, prometer, protestar, responder, relatar, dizer, sugerir [='suasive'], escrever, jurar, xingar)

2. Verbos privados (** achar, acreditar, sentir, crer, entender, ver, garantir, perguntar, pensar, etc)

3. Verbos 'suasive' (concordar, pedir, ordenar, mandar, insistir, instruir, propor, recomendar, estipular, sugerir [=público])

4. Parecer

15. Formas reduzidas e preteridas 1. Contrações

16. Coordenação 1. Coordenação sintagmática ('phrasal') (casa e comida, etc) 2. Coordenação oracional (fiz isso e ela fez aquilo) 3. Negação sintética (nem isso nem aquilo; nenhum argumento vai me ajudar) 4. Negação analítica: não

* Pacheco de Oliveira, 1997, p.316 ** Pacheco de Oliveira, 1997, p.318 i Partes deste trabalho apareceram anteriormente em Berber Sardinha, A.P. (2000) Retrospectiva: Análise Multidimensional. DELTA 21. ii Original em versão online, sem número de páginas iii Proveniente do corpus do projeto DIRECT