Sayısal Yöntemler

Bu alanın en önemli temsilcisi Jean Seguy‟dur. Seguy, ağızlar arasındaki mesafeleri sayısal değerlerle ölçmek için yöntem geliĢtiren ilk bilim adamıdır.

Seguy‟un ekibi ağızlar arasındaki mesafeleri gösteren 6 ciltlik bir atlas hazırlamıĢlardır. Bu atlasın hazırlanma aĢamasında bitiĢik alanların her bir parçası yani komĢular arasındaki ayrılıklarla ilgili öğeler sayılır. Goebl ise benzerlikleri hesaplamıĢtır. Yüzdelik biçimi, 696 madde çiftine dayalı olarak, iki tür arasındaki benzerlik Ģu formülle hesaplanmıĢtır:

#eĢit sembolik değerler.

--- x100

# eĢit sembolik değerler + #farklı sembolik değerler

Tespit edilen noktaların etrafına karoların çizilmesi mantığına dayalı bir teknik olan thiessen geometrisini³¹ kullanılarak 251 adet çokgen oluĢturulmuĢ ve veriler bu teknikle görselleĢtirilmiĢtir.

1988‟de Hoppenbrouwers kardeĢler tarafından tanıtılan yeni yöntem ise derlem sıklığına dayalı yöntemdir. Örnek sıklığı metodundan önce harf sıklığı ve ses sıklığı metodu kullanılmıĢtır. Harf sıklığı metodunda derlem verilerinden her dil çeĢidi için harflerin sıklığı bulunmuĢtur. Bütün örnekler aynı ölçüye sahip olmadığından frekanslar yüzdelerle ifade edilmiĢtir. Yakın harflerin sıklığı arasındaki farklılığın toplamının iki dil arasındaki mesafeye eĢit olduğu belirtilmiĢtir.

Hoppenbrouwers kardeĢler bu görüĢü doğrulamak için Ģu örneği vermiĢlerdir. Afrika ve Hollanda dilleri arasındaki mesafe Afrika ve Samoon dilleri arasındaki mesafeden küçüktür. Fakat bu yaklaĢım Ģu yönlerden çürütülmüĢtür:

1. Farklı hecelemeler her zaman farklı telaffuzları temsil etmez. YazılıĢ farklı ama okunuĢ aynı olabilir.

Dutch - academie Frisian – academy

2. Hece aynı olabilir ama telaffuz farklıdır.

Ġngilizce ve Almanca da yer alan “we” kelimesi aynı yazılabilir ama telaffuzu farklıdır.

Daha fonetik olarak bakılan diğer yaklaĢım ise “ ses frekans metodudur”. Bu metotta fonetik metinler kullanılmıĢtır. Hoppenbrowers kardeĢler ilk çalıĢmalarında 1949 yılında Uluslararası Fonetik Kurumu ilkelerine göre hazırlanmıĢ olan metinleri kullanmıĢlardır. Kuzey Rüzgarı ve GüneĢ adlı fabllar fonetik alfabe kullanılarak 51 dilde hazırlanmıĢ ve her metinde seslerin frekansı ( sıklık dereceleri) belirlenmiĢtir.

Seslerin sıklık dereceleri daha sonra Ģu Ģekilde tablolaĢtırılmıĢtır.

31Thiessen Poligonları (Voronoi Diyagramları) Nokta verilerin etki alanlarını belirlemekte kullanılır.

Noktalar arasındaki eş-mesafe çizgilerinin birleşmesinden oluşur. Noktaların oluşturduğu üçgen ağının kenarları, Thiessen poligonlarının kenarlarına diktir. Özellikle meteorolojik veriler için kullanışlıdır. http://akademik.maltepe.edu.tr/(14.09.2014) adresinden konu ile ilgili görsellere ulaşılabilir.

( e ) ( ı ) (u)

L1 % 100 % 0 % 0

L2 % 0 % 100 % 0

L3 % 0 % 0 % 100

Tablo3: Ses Frekansı Tablosu

Bu tabloyu değerlendirdiğimizde Ģu sonuç ortaya çıkmaktadır: Dil 1’in ve dil 2’nin 1 ve 3 veya 2 ve 3’ten daha fazla birbiriyle ilişkili olduğu sonucuna varan bir dayanak yoktur. Hoppenbrowers kardeşler bu yüzden daha incelikli bir yaklaşıma ihtiyaç duyduklarını belirtmişler ve kısa süre içerisinde daha makul daha kullanıĢlı olan bir anlayıĢı “örnek sıklığı metodunu” geliĢtirmiĢlerdir. Bu yöntem konuĢma sesleri bakımından ayırıcı özelliğe sahip örnekleri içinde barındıran geniĢ bir yelpaze kullanılarak oluĢturulmuĢtur. Ünlüler ağız boĢluğunun önünde, ortasında ya da arkasında telaffuz edilebilir veya dil alçak ya da yüksek olabilir. Bu seslerin her birini göstermek için transkripsiyon iĢaretleri kullanılmıĢ ve önceden belirlenen örnek serilerinden yaralanılarak sesler hesaplanmıĢtır. Bu yöntemde dikkat edilmesi gereken husus transkripsiyon esnasında bütün sesleri tanımlayabilmek için baĢtan örneklerin çok güzel seçilmiĢ olması gerekir. Bu yöntemin sınırlılığı ise kelimelerin bağlam içinde değerlendirilmemesidir. Çünkü kelimeler bağlama dâhil edildiğinde sesletimi de değiĢebilir. Bu durum dikkate alınarak kelimelerin ayrı ayrı varlıklar olduğunu göz önünde bulunduran yeni bir metot geliĢtirilir. Tıpkı bir önceki metotta olduğu gibi veri olarak yine RND materyalleri kullanılır. Bütün bir metne uygulanan bu yöntemde her metin için aynı kelimelerin transkripsiyonu yapıldıktan sonra her varyant için kelime listeleri hazırlanarak varyantlar karĢılaĢtırılmıĢtır.

Heerengia, kelime sıklığına dayalı metotta kelimelerin fonetik değerleri dikkate alınmadığı için duyarlı olmadığını her bir kelimenin tüm özelliklerini dikkate alarak kelimeler arasındaki mesafeyi bulan alternatif yöntemin ise Levenshtein aralığı metodu olduğunu belirtir. Bu metot 1995 yılında Kesler tarafından ağızlar arasındaki mesafeyi ölçen bir araç olarak tanıtılmıştır. İki dizi arasındaki farklılığı

ölçme kelimedeki türeme, düşme, değiştirme işlemleriyle gerçekleştirilir. Bu yöntem şu şekilde uygulanır: Aslında algoritma temel olarak iki kelimenin birbirlerine olan benzerliklerini ölçmek amacıyla kullanılmaktadır. Sonuç tek bir sayısal değerdir ve iki kelimeden birinin diğerine dönüştürülebilmesi için gerekli olan işlem sayısını ya da maliyetini vermektedir. Bu sayınının düşük olması arzu edilen neticedir. Bir kelimenin, bir öneri kelime kümesi içerisindekiler ile karşılaştırılması sonucu ortaya çıkan sayısal değerlerden en küçüğü veya küçükleri, sonuca ulaşılması ve doğru önerilerde bulunulması açısından önemlidir³². En basit teknik de ses dizilimi karĢılaĢtırmasıdır.

Szmrecsanyi, ağız çalıĢmalarına daha disiplinler arası yaklaĢarak Korpus temelli frekans vektörlerinin doğasını göstererek, “cetvel uzaklığı” olarak da bilinen çok tanınmıĢ, oldukça da doğru olan Euclidean distance measure (Euclidean uzaklık ölçeği)‟nin kullanımını savunmaktadır. Pythagorean teoremine dayanarak, bu ölçek iki diyalekt arasındaki uzaklığını ( a ve b) tüm p ile karesi alınmıĢ frekans diferansiyellerinin toplamının karekökü olarak tanımlamaktadır:

P özelliklerin numarası olduğu a1 b nesnesindeki özellik 1‟in frekansı, b2 b nesnesindeki özellik 1‟in frekansı, a2 ise a nesnesindeki özellik 2‟nin frekansı diye gitmektedir.

32 Bu yöntemin uygulandığı örnekleri görmek için bk. :

http://www.buraksenyurt.com/post/Levenshtein-Distance-Algoritmasi.aspx (24. Mart. 2015)

T ablo4:Euclidean Uzaklık Ölçeği Tablosu

Tablo kümelenme/toplanma sürecini göstermektedir. 1.adıma, imgesel bir 3 diyalektteki 2 özelliğin frekanslarını belirleyen 6 hücreden oluĢan 3 x 2 frekans matrisiyle baĢlar. 2.adımda 3 uzaklığı hesaplar: a ve b arasındaki uzaklık, a ve c diyalektleri arasındaki uzaklık ve b ve c arasındaki uzaklık. 3. Adımda bu uzaklıkları 3 x 3 „lük uzaklık matrisine göre değerleri belirlenir (Heeringa, 2004: 14-26;

Szmrecsanyi; Wolk, 2011:566-577 ). Sayısal yöntemlerle ağızlar arasındaki uzaklıklar sayısallaĢtırılmıĢtır. SayısallaĢtırılan veriler de geleneksel yöntemlerden farklı olarak görselleĢtirilmiĢtir. Bu görselleĢtirme sürecinde kullanılan haritalama yöntemleri; renkli tonlu haritalar, interpoint (bal peteği) haritaları, ıĢın haritaları, sürekli haritalar ve küme haritalarıdır³³.

33 Mevcut harita örnekleri için bk.: Wilbert Heeringa, Measuring Dialect Pronunciation Differences using Levenshtein Distance, (2004). bk. www.let.rug.nl/~heeringa/dialectology/thesis/thesis.pdf (15.09.2014), Benedikt Szmrecsanyi ; Christoph Wolk, “Holistic corpus-based dialectology” Belo Horizonte, 2011, v. 11, s. 2, s. 561-592.