T.C. ANKARA ÜNĠVERSĠTESĠ SOSYAL BĠLĠMLER ENSTĠTÜSÜ DĠLBĠLĠM ANABĠLĠM DALI AĞ TABANLI BĠR DERLEM YÖNETĠM SĠSTEMĠ ÖNERĠSĠ Yüksek Lisans Tezi M. GüneĢ Can ACAR Ankara-2009

T.C.

ANKARA ÜNĠVERSĠTESĠ SOSYAL BĠLĠMLER ENSTĠTÜSÜ

DĠLBĠLĠM ANABĠLĠM DALI

AĞ TABANLI BĠR DERLEM YÖNETĠM SĠSTEMĠ ÖNERĠSĠ

Yüksek Lisans Tezi

M. GüneĢ Can ACAR

Ankara-2009

T.C.

ANKARA ÜNĠVERSĠTESĠ SOSYAL BĠLĠMLER ENSTĠTÜSÜ

DĠLBĠLĠM ANABĠLĠM DALI

AĞ TABANLI BĠR DERLEM YÖNETĠM SĠSTEMĠ ÖNERĠSĠ

Yüksek Lisans Tezi

M. GüneĢ Can ACAR

Tez DanıĢmanı Doç. Dr. Leylâ UZUN

Ankara-2009

T.C.

ANKARA ÜNĠVERSĠTESĠ SOSYAL BĠLĠMLER ENSTĠTÜSÜ

DĠLBĠLĠM ANABĠLĠM DALI

AĞ TABANLI BĠR DERLEM YÖNETĠM SĠSTEMĠ ÖNERĠSĠ

Yüksek Lisans Tezi

M. GüneĢ Can ACAR

Tez DanıĢmanı Doç. Dr. Leylâ UZUN

Tez Jürisi Üyeleri

Adı ve Soyadı Ġmzası

Doç. Dr. Leylâ UZUN... ...

Doç. Dr. Ümit Deniz TURAN... ...

Doç.Dr. YeĢim AKSAN... ...

... ...

... ...

... ...

Tez Sınavı Tarihi ...

ÖNSÖZ

Bu çalıĢma, derlem geliĢtirmede kullanılabilecek ağ tabanlı özgün bir yazılımı ve bu yazılım kullanılarak gerçekleĢtirilmiĢ derleme dayalı bir araĢtırmayı sunmaktadır.

AraĢtırmacıların ağ üzerinden ortak bir veritabanında derlem metinlerini yönetmelerine olanak sağlayan sistem, XML tabanlı iĢaretleme, TEI ve XCES standartlarında dıĢa aktarım ve sürüm yönetimi gibi özellikler sunmaktadır. Yaygın olarak kullanılan açık kaynak kodlu bir içerik yönetim sistemi (Wordpress) temel alınarak oluĢturulan uygulama, kaynak kodlarıyla birlikte araĢtırmacıların hizmetine sunulmuĢtur.

ÇalıĢma kapsamında geliĢtirilen sistem kullanılarak 500.000 sözcüklük bir haber ve köĢe yazısı derlemi oluĢturulmuĢ, bilgisel tutum belirteçlerine ait kullanım örüntüleri, bu derlem üzerinde karĢılaĢtırmalı olarak araĢtırılmıĢtır. Yedi ulusal gazetenin ağ sayfalarından derlenen toplam 1219 haber ve köĢe yazısından oluĢan derlem, metin türü ve kaynak açısından dengelenmiĢ ve paragraf düzeyinde iĢaretlenmiĢtir.

Tez çalıĢmam süresince bana her konuda sabırla destek olan danıĢmanım

Doç. Dr. Leylâ Uzun‟a, tezin yazımında destek ve yardımcı olan kardeĢim ve ev

arkadaĢlarıma, derlemin oluĢturulmasında çok önemli rolü olan Eylem Kuzgun,

Emrah Özgün ve Burak ĠĢiaçık‟a, istatistikle ilgili konularda yardımcı olan Tuna

Kalaycı‟ya, ayrıca Cevahir Özgüler ve Kerem Uludağ‟a teĢekkür ederim.

ĠÇĠNDEKĠLER

ÖNSÖZ ... 1

ġEKĠL LĠSTESĠ ... 4

TABLO LĠSTESĠ ... 5

1. GĠRĠġ ... 6

1.1 Tezin konusu ... 6

1.2 ÇalıĢmanın amacı ve önemi ... 6

1.3 Yöntem ... 8

1.3.1 Derlem Dilbilimi ... 8

1.3.2 Nicel çözümlemeler ... 11

1.4 ÇalıĢmanın sınırlılıkları ... 15

1.5 Tezin bölümleri ... 17

2. DERLEMĠN TASARIMI VE OLUġTURULMASI ... 19

2.1 Pilot çalıĢma ... 19

2.2 Temsil gücü ... 20

2.3 Dengelilik ... 21

2.4 KarĢılaĢtırılabilirlik ... 22

2.5 Örneklemin seçimi ... 23

3. DERLEM YÖNETĠM SĠSTEMĠ ... 30

3.1 Wordpress Ġçerik Yönetim Sistemi ... 30

3.2 Metinlerin eklenmesi ... 35

3.3 Metinlerin iĢaretlenmesi ... 37

3.4 Metinlerin dıĢa aktarımı ... 38

3.4.1 TEI ... 39

3.4.2 XCES ... 41

4. BĠLGĠSEL TUTUM ... 43

4.1 Tutum kavramı ... 43

4.2 Tutum türleri ... 46

4.2.1 Bilgisel tutum ... 46

4.2.2 Biçemsel tutum ... 47

4.2.3 YaklaĢımsal tutum ... 47

4.3 Tutumun ifade biçimleri ... 48

5. NĠCEL ÇÖZÜMLEMELER ... 50

5.1 Anahtar sözcük çözümlemesi ... 51

5.2 Bilgisel tutum türleri ve derlem çözümlemeleri ... 54

5.3 Kesinlik ve Ģüphe belirteçleri ... 54

5.4 Gerçeklik bildiren tutum belirteçleri ... 59

5.5 Muğlaklık bildiren tutum belirteçleri ... 60

5.6 Bilgi kaynağını bildiren tutum belirteçleri ... 60

5.7 Sınırlılık ve geçerli bakıĢ açısı bildiren tutum belirteçleri ... 65

6. SONUÇ ... 68

KAYNAKÇA ... 75

ÖZ ... 78

ABSTRACT ... 79

EKLER ... 80

EK 1 Anahtar sözcük çözümlemesi sonuçları ... 80

EK 2 Derlemdeki köĢe yazıları ... 82

EK 3 Derlemdeki haberler ... 85

EK 4 Yazarlara ait köĢe yazısı sayıları ... 89

EK 5 Bağlamlı dizin örnekleri ... 92

ġEKĠL LĠSTESĠ

ġekil (1) Xaira ile düzenli ifade araması ... 13

ġekil (2) Xaira ile eĢdizim çözümlemesi. Sırasıyla Z-puanı, eĢdizim sıklığı ve MI puanına göre sıralama ... 15

ġekil (3) Derlemdeki metinlerin türlere göre dağılımı ... 24

ġekil (4) Derlemdeki metinlerin seçilen haftalara göre dağılımı ... 27

ġekil (5) OluĢturulan derlemdeki metinlerin gazete ve türlere göre dağılımı ... 28

ġekil (6) Derlemdeki haber metinlerinin kategorilere göre dağılımı ... 29

ġekil (7) Derlem, yazı düzenleme sayfası ... 31

ġekil (8) BaĢlangıç sayfası ve yönetim paneli ... 32

ġekil (9) Derlem dıĢa aktarım sayfası ... 34

ġekil (10) Derlemin gazete, metin türü, haber kategorisi ve tarihe göre bölümlenmiĢ sözcük sayıları ... 35

ġekil (11) Derleme yeni metinlerin eklenmesi... 36

ġekil (12) Metin düzenleme ekranında XML tabanlı iĢaretleme ... 37

ġekil (13) Derlem Yönetim Sistemi tarafından otomatik iĢaretlenmiĢ bir XML belgesi ... 38

ġekil (14) Örnek TEI dosyası - baĢlık kısmı ... 41

ġekil (15) XCES uyumlu örnek bir belgeden görüntü ... 42

ġekil (16) "Bir" , "bu", "o" ve "şu" sözcüklerinin metin türlerine dağılımı ... 53

ġekil (17) Soru tümcelerinin metin türlerine dağılımı ... 53

ġekil (18) ġüphe belirteçlerinin haber türlerine göre dağılımı... 56

ġekil (19) ġüphe ifade eden belirteçlerinin metin türlerine göre dağılımı ... 56

ġekil (20) Kesinlik belirteçlerinin metin türlerine göre dağılımı ... 58

ġekil (21) Kesinlik bildiren belirteçlerin haber türlerine dağılımı ... 58

ġekil (22) Gerçeklik bildiren belirteçlerin metin türlerine dağılımı ... 59

ġekil (23) Gerçeklik bildiren belirteçlerin haber türlerine dağılımı ... 59

ġekil (24) "Falan" belirtecinin türlere göre dağılımı ... 60

ġekil (25) "Göre" belirtecinin metin türlerine dağılımı ... 61

ġekil (26) "Göre" belirtecinin haber türlerine dağılımı ... 62

ġekil (27) Sınırlılık belirteçlerinin metin türlerine dağılımı ... 66

ġekil (28) Sınırlılık bildiren belirteçlerin (genellikle, genelde) haber türlerine göre dağılımı ... 67

ġekil (29) “Bence” belirtecinin metin türlerine göre dağılımı ... 67

ġekil (30) ġüphe belirteçlerinin (galiba, herhalde, muhtemelen, belki) metin türlerine göre toplam sıklık oranları ... 70

ġekil (31) Kesinlik belirteçlerinin (mutlaka,kuşkusuz, belli ki, muhakkak) metin türlerine göre toplam sıklık oranları ... 71

ġekil (32) Kesinlik belirteçlerinin haber türlerine dağılımı ... 72

ġekil (33) Sınırlılık belirteçlerinin haber türlerine dağılımı ... 72

TABLO LĠSTESĠ

Tablo (1) ODTÜ Türkçe Derlemi‟nde haber ve köĢe yazılarının kaynaklarına göre

dağılımı ... 22

Tablo (2) Örnekleme alınan haber kategorileri ve gazetelere göre değiĢen adları .... 25

Tablo (3) Örnekleme seçilen haftalarda öne çıkan gündem maddeleri... 26

Tablo (4) Belki belirtecinin sıklığa göre sıralanmıĢ eĢdizim tablosu (2:2) ... 57

Tablo (5) Göre belirtecinin tüm derlemdeki eĢdizimleri (1:0) ... 63

Tablo (6) Göre belirtecinin haber ve köĢe yazılarındaki eĢdizimleri (1:0) ... 64

Tablo (7) Göre belirtecinin çeĢitli haber kategorilerindeki eĢdizimleri (1: 0) ... 65

Tablo (8) Göre belirtecinin haber ve köĢe yazılarındaki eĢdizimleri (1:0) ... 73

1. GĠRĠġ

1.1 Tezin konusu

Bu tez, derlem araĢtırmacıları tarafından kullanılabilecek ağ tabanlı bir derlem geliĢtirme yazılımını ve bu yazılım kullanılarak oluĢturulan haber ve köĢe yazıları derleminde yapılan karĢılaĢtırmalı bir araĢtırmayı sunmaktadır.

Ağ tabanlı olan derlem geliĢtirme yazılımı, çalıĢma kapsamında gerçekleĢtirilen derleme dayalı araĢtırma yoluyla denenmiĢ ve sistemin gerçek araĢtırma gereksinimlerini karĢılayabileceği görülmüĢtür.

ÇalıĢmanın derleme dayalı araĢtırma kısmında, bilgisel tutum belirteçlerinin (Conrad ve Biber, 2000) Türkçe haber ve köĢe yazısı metinlerindeki kullanım örüntüleri haber ve köĢe yazılarında karĢılaĢtırmalı olarak incelenmiĢtir. Bu araĢtırmada kullanılan derlem, çalıĢma kapsamında geliĢtirilen yazılım kullanılarak oluĢturulmuĢ ve paragraf düzeyinde iĢaretlenmiĢtir.

1.2 ÇalıĢmanın amacı ve önemi

Bu çalıĢmanın temel amacı, ağ tabanlı bir derlem yönetim uygulamasının

geliĢtirilmesidir. Bu uygulamanın, kolay kullanılabilir, güvenli ve her türlü

platformda çalıĢabilir olması, metinler üzerinde iĢaretlemeye olanak vermesi, ileri

düzey arama ve sorgu sistemleri içermesi, TEI, XCES gibi güncel derlem/metin

kodlama standartları ile uyumlu olması, sürüm kontrol sistemi içermesi ve yüksek

boyutlu derlemlerle çalıĢabilmesi hedeflenmiĢtir.

Derleme dayalı örnek bir çalıĢma yapılarak, derlem geliĢtirme aĢamasında dilbilimcilerin ne tür araçlara gereksinimler duyabilecekleri araĢtırılmıĢ ve bunların geliĢtirilen yazılım yoluyla karĢılanması hedeflenmiĢtir.

Önerilen derlem yönetim sisteminin nasıl çalıĢtığının örneklenebilmesi için çalıĢmanın derleme dayalı araĢtırma kısmında, haber ve köĢe yazılarının, bilgisel tutum belirteçleri kullanımları açısından karĢılaĢtırılması amaçlanmıĢtır. Bu amaçla çalıĢmada, Ģüphe, kesinlik, gerçeklik, bilgi kaynağı gibi haber ve köĢe yazıları açısından önemli olabilecek özellikleri kodlayan bilgisel tutumun yalnızca belirteçlerle ifadesi incelenecektir.

ÇalıĢmanın metin türü karĢılaĢtırmasına dayanan kısmında kullanılacak derlemin ne tür özellikler taĢıması gerektiği de araĢtırılan konular arasındadır.

ÇalıĢma konusu olarak bilgisel tutum yapılarının seçilmesinin önemli bir nedeni, tutum ifadelerini araĢtıran baĢka araĢtırmaların (Biber ve Finnegan, 1988; 1989) sonuçları ile karĢılaĢtırma olanağının bulunmasıdır.

ÇalıĢmanın yanıtlamaya çalıĢtığı bir baĢka soru, haber metni gibi, hem yazılı,

hem de sözlü dil (aktarımlar yoluyla) içeren metinlerde, bu farklılıkları dikkate alan

sıklık çözümlemelerinin nasıl yapılabileceğidir.

ÇalıĢmanın en önemli katkısı, geliĢtirilen ve araĢtırmacılarla paylaĢılan derlem yönetim yazılımı olacaktır. Kaynak kodları ile paylaĢılacak olan uygulama, aynı zamanda çalıĢma kapsamında gerçek bir derlem araĢtırmasında denenmiĢ olacaktır.

1.3 Yöntem

1.3.1 Derlem Dilbilimi

ÇalıĢmanın yazılım geliĢtirme kısmı, gereksinim belirleme ve bu gereksinimleri karĢılayan modüllerin kodlanmasından oluĢmaktadır. Derlem Yönetim Sistemi‟nin gereksinimleri, gerçekleĢtirilen pilot çalıĢma ve örnek derlem dilbilimi araĢtırması ile belirlenmiĢ, bu gereksinimler, PHP ve MySQL dillerinde geliĢtirilen eklentiler yardımıyla karĢılanmıĢtır.

ÇalıĢmanın uygulama kısmında ise, Derlem Yönetim Sistemi kullanılarak

geliĢtirilen bir derlem üzerinde Türkçe haber ve köĢe yazılarındaki bilgisel tutum

belirteci kullanımları, derlem dilbilimi yöntemleri izlenerek araĢtırılmıĢtır. Derlem

dilbilimini diğer dilbilimsel yaklaĢımlardan ayıran yönü, derlem olarak adlandırılan

ve “bir dili veya dilin belirli bir değiĢkesini temsil edebilen, özel bir amaçla ve çeĢitli

ölçütlere uygun olarak örneklenmiĢ metinler bütünü” olarak tanımlanabilecek dilsel

malzemeler üzerinde çalıĢmasıdır (Sinclair, 1991:171, Atkins vd. 1992‟den aktaran

Tognini-Bonelli, 2001:53).

Bilgisayarların son 25 yıldaki hızlı geliĢimi, artık bütünüyle bilgisayarlı hale gelen derlem dilbilimi çalıĢmalarını tetiklemiĢ, derlem çalıĢmaları, sözlükbilim, adli dilbilim, betimleme çalıĢmaları, çeĢitlilik çalıĢmaları ve dil eğitimi malzemesi üretimi alanlarına uygulanmıĢ, oluĢturulan derlemler, dil edinimi ve öğrenimi, çeviri çalıĢmaları ve ruhdilbilim gibi çok çeĢitli alanlarda kullanılmıĢtır (Baker vd.

2006:14).

Derlem dilbilimi çalıĢmaları, izledikleri yöntem açısından “derlem tabanlı”

(corpus based) ve “derleme dayalı” (corpus driven) olarak ikiye ayrılır (Tognini- Bonelli, 2001:65). Derlem tabanlı çalıĢmalarda, derlemin kurulmasından önce geliĢtirilen dilbilimsel kuram, oluĢturulan derlemde test edilir, örneklenir veya açıklanır. Bu tür çalıĢmalarda derlem, önceden var olan dilbilimsel kurama tanıt getirmek için kullanılır (a.g.e.).

Bu çalıĢmanın da dahil olduğu derleme dayalı (corpus driven) çalıĢmalarda ise, derlem üzerinde yapılan gözlemler kuramların oluĢturulmasında kullanılır (a.g.e.

17). Derlemi oluĢturan metinlerde yapılan arama, çözümleme ve gözlemler yardımıyla ortaya çıkarılan kullanım örüntüleri, genellemelerin yapılmasını sağlar.

Bu genellemelere dayanarak geliĢtirilen varsayımlar ise dilbilgisel kuramların temelini oluĢturur.

Bahsedilen bu yöntemsel ayrıma karĢın, derleme dayalı çalıĢmalar ile derlem

tabanlı çalıĢmaların birbirinden tamamıyla ayrık olmayıp süreklilik gösterdiği ve

çoğu çalıĢmanın iki ucun arasında bir yerde olduğu savı (Halliday 2004, aktaran Bednarek, 2006b:657) bu çalıĢma için de geçerlidir.

Derlem dilbilimi çalıĢmalarının eleĢtiri aldığı konulardan biri, dilbilimsel kuramı oluĢtururken dilin kullanımına gereğinden fazla önem vermesidir. Bu eleĢtirinin sahibi olan Chomsky, yalnızca dilsel edime dayalı bir çalıĢmanın konuĢucuların dil yeteneklerinde saklanan gücülü araĢtırmaya yetmeyeceğini savunmaktadır (Chomsky 1965:18‟den aktaran Tognini-Bonelli, 2001:50). Say ve diğerlerine (2002:2) göre Üretici Dilbilgisi'nin, “dil yetisinin iç organizasyonunu araĢtırmak” olarak belirlenen amacı düĢünüldüğünde, bu dilbilgisel akımın öncüsü olan Chomsky'nin anılan eleĢtirisi doğal karĢılanmalıdır.

Chomsky‟nin doğal dil verileri yerine iç gözlemleri kullanma önerisi, dilbilim dıĢında da eski bir tartıĢma olan usçuluk ¹ -deneycilik ² karĢıtlığının bir yansıması olarak yorumlanabilir (Mc Enery ve Wilson, 2001:5). Derlem dilbilimciler, bir kiĢinin deneyimi ve belleği yoluyla elde edilen dilsel malzemenin geleneksel dilbilimi sınırlandırdığını savunurken (ör. Sinclair, 1991:1), “çarpık olmaya mahkûm” derlemlere dayanan betimlemeler yapmakla eleĢtirilmiĢlerdir (Chomsky 1962:159, aktaran Mc Enery ve Wilson 2001:10).

Mc Enery ve Wilson (a.g.e.), Chomsky‟nin derlem dilbilimine getirdiği birçok eleĢtirinin yerinde olduğunu ve bu eleĢtiriler karĢısında yapılan bazı yöntemsel iyileĢtirmeler (ör. temsil, dengelilik konusunda) ve bilgisayar

1 Bilginin güvenilir tek kaynağının us olduğunu savunan felsefe akımı (UlaĢ vd. 2002:1481).

2 Tüm bilginin kaynağının deneyim olduğunu söyleyen bilgi kuramı (UlaĢ vd. 2002:347).

teknolojisinin geliĢmesi sayesinde derlem dilbiliminin daha hızlı ilerlediğini ifade ederken dil edinimi, çocuk dili çalıĢmaları gibi iç gözlemin olanaksız veya yanıltıcı olduğu çalıĢma alanlarına dikkat çeker.

Buna ek olarak, derlem dilbilimi çalıĢmalarının yöntemsel avantajları arasında doğal dil verisi kullanımı, bilgisayarsız çalıĢmalarda incelenemeyecek kadar büyük verilerle çalıĢma olanağı ve nesnel olarak doğrulanabilir ve tekrarlanabilir sonuçlara sahip olması sayılabilir. Bu açılardan derlem dilbilimi, bilimsel yöntem açısından Chomsky‟nin önerdiği iç gözlemden daha güvenilirdir (Mc Enery ve Wilson 2001:14).

1.3.2 Nicel çözümlemeler

Ayrıntıları, Derlemin Tasarımı bölümünde açıklanan tasarım ve oluĢturma aĢamasının ardından, derlem yazılımları kullanılarak yapılan nicel çözümlemelerde bilgisel tutum ifadelerinin çeĢitli sıklık değerleri ve eĢdizim örüntüleri ortaya konulmuĢ, bu sonuçlar, metin türleri, haber kategorileri gibi çeĢitli etkenler açısından karĢılaĢtırılmıĢtır.

Nicel çözümlemede, metin türleri bilgisel tutum belirteçleri açısından

karĢılaĢtırılmıĢ ve tutum belirteçlerinin metin ve haber türlerindeki sıklıkları

belirlenmiĢtir. Buna ek olarak eĢdizim, anahtar sözcük çözümlemesi gibi diğer

çözümlemelerle, metin türleri arasındaki diğer olası farklar ortaya konulmaya

çalıĢılmıĢtır. Yapılan bu çözümlemelerde AntConc (Anthony, 2004) ve Xaira (Xaira,

2009a) derlem çözümlemesi programları kullanılmıĢtır.

OluĢturulan derlemin XML uyumlu olması, metinlerle ilgili bilgilerin de çözümlemede kullanılabilmesini ve yapılan çözümlemelerin metin özelliklerine göre ayrıntılandırılabilmesini sağlamıĢtır. XML uyumlu Xaira derlem inceleme yazılımının kullanılması ve metinlerle ilgili bilgilerin geliĢtirilen derlem yazılımı ile TEI standardına aktarılması sayesinde, metinleri çeĢitli özelliklerine (kaynak, tarih, metin türü vb.) göre sınıflandırarak bu özelliklere bağlı karĢılaĢtırmalar yapılabilmiĢtir. ÇalıĢmada kullanılan temel nicel çözümlemeler izleyen bölümlerde anlatılmıĢtır.

1.3.1.1 Sıklık sayımları

Sıklık sayımı, belirli bir sözcüğün veya ifadenin derlemde kaç kere kullanıldığını saymak ve sonuçları bağlamları içinde topluca incelemek için kullanılır. Ġfadelerin birçok kullanımının bir arada incelenebilmesi, kullanım örüntülerinin çıkarılmasını sağlar. Basit sözcük sorgularının yanında, sözcüklerin eklerle aldığı çeĢitli biçimler veya tümcedeki farklı dizilimleri, düzenli ifade ³ sorguları ile bulunabilir. Örneğin, alttaki Ģekilde, Xaira Programı ile derlem üzerinde yapılan, “.+[ea]bilir.*” sorgusu ile -(y)Abil ve -(A/I)r biçimbirimlerini artarda içeren sözcükler ve derlemdeki sıklıkları listelenmiĢtir.

3 Ġng. Regular expression

ġekil (1) Xaira ile düzenli ifade araması

ÇalıĢmada, sıklık sayımları XML dosyalarında ayrıntılı sayımlar yapabilen

Xaira programı ile yapılmıĢtır. Bu program yardımıyla, derlemi metin türü, haber

kategorisi gibi bölümlere ayırmak ve bu bölümler özelinde sıklık sayımları yapmak

mümkün olmuĢtur.

1.3.1.2 EĢdizim çözümlemesi

EĢdizim ⁴ , bir sözcüğün sıklıkla bir arada bulunduğu diğer sözcükleri bulmaya yarayan çözümlemedir. EĢdizim çözümlemesi ile sözcüklerin anlamları, yan anlamları ve küçük ölçekli (bilgisayarsız) çalıĢmalarda gözden kaçabilecek sözcükler arası iliĢkiler açıklanmaya çalıĢılır (Baker vd., 2006).

ÇalıĢmada kullanılan Xaira yazılımı, eĢdizim çözümlemesini istatistiksel açıdan ayrıntılandırmak için eĢdizim gücünü ölçen Z-puanı (Baker vd., 2006:37) ve MI (Mutual Information) puanlarını hesaplamaktadır. ⁵ Bu iki değer, eĢdizimlerin gücünü ölçerken eĢdizimdeki sözcüklerin derlemdeki sıklıklarının da hesaba katılmasını sağlar. Derlem incelemesinde kullanılan ikinci program olan AntConc da eĢdizim gücünü ölçmek için yine MI veya T-puanı seçeneklerini sunmaktadır.

Z, T ve MI puanı ile ifade edilen değerler, Sinclair‟in eĢdizimde bulunan sözcükleri, sıklıklarına göre yukarı ve aĢağı eĢdizim ⁶ olarak sınıflandırması (Sinclair, 1991:115) ile benzerlik gösterir. Bu sınıflandırmada, incelenen sözcük, birlikte bulunduğu sözcükten daha sık görünüyor ise bu bir „aĢağı eĢdizim‟dir ve anlambilimsel açıdan anlamı daha yüksektir. Ġncelenen sözcük, derlemde kendisinden daha sık rastlanan bir sözcük ile birlikte bulunuyorsa bu bir „yukarı eĢdizim‟dir ve istatistiksel olarak daha zayıf bir örüntüdür (a.g.e.). ÇalıĢmada kullanılan Xaira ve AntConc programları ile eĢdizimdeki sözcüklerin sıklıkları

4 Ġng. collocation

5 Z-puanı ve MI puanının hangi formüllerle hesaplandığını görmek için bkz. Xaira, 2009d.

6 Ġng. upward & downward collocate

birbirlerine göre sınıflandırılamasa da Z, T ve MI puanları ile araĢtırılan sözcüklerin derlemdeki sıklıkları çözümlemeye katılıp anlamlı eĢdizimler ayıklanabilmektedir.

ġekil (2) Xaira ile eĢdizim çözümlemesi. Sırasıyla Z-puanı, eĢdizim sıklığı ve MI puanına göre sıralama

1.4 ÇalıĢmanın sınırlılıkları

Yalnızca iki metin türünden oluĢan bir derlem için 500 bin sözcük (1219 metin),

düĢük bir boyut olmasa da düĢük sıklıkta bulunan ifadelerin istatistiksel açıdan daha

güvenilir çözümlenebilmesi için daha yüksek boyutlu derlemlerin oluĢturulması

gereklidir.

Derlemde sıklığı verilen bazı sözcükler tutum bildirmekten baĢka iĢlevler de üstlenmiĢ olabilir. Biber vd. de bilgisel tutum iĢaretçilerinin bu çok anlamlılığına değinmiĢlerdir (1999:972). Belirteçlerin farklı anlamlara gelebilen kullanımları arama sonuçları taranarak belirlenmeye ve gerçek sayılardan çıkarılmaya çalıĢılmıĢsa da nadiren, gözden kaçmıĢ olabilecek farklı kullanımlar, tutum ifadesi olarak sayılmıĢ olabilir.

Tutum ifadeleri, “kesinlik gösteren”, “Ģüphe bildiren” gibi sınıflara ayrılmıĢ olsa da, tümcedeki etkileĢimler yoluyla bu anlamları silinebilir veya derecesi değiĢebilir. Bu kadar geniĢ bir derlemde bahsedilen türden kaymaları tek tek belirlemek olanaksızdır. Bunun yerine, yanlıĢ sayılan sözcüklerin karĢılaĢtırılan iki metin türü için de geçerli olduğu ve karĢılaĢtırmayı çok etkilemeyeceği varsayılmaktadır.

Derlemdeki metinler paragraf düzeyine kadar iĢaretlenmiĢ, derlemdeki tümceler, sözcükler veya biçimbirimler sözdizimsel veya anlambilimsel açıdan iĢaretlenmemiĢtir. Türkçe için henüz bu tür çözümlemeleri otomatik olarak yapabilen yazılımların bulunmaması çözümlemeleri elle yapma güçlüğünü getirmektedir.

ÇalıĢma, yalnızca belirteçlerle gerçekleĢtirilen tutum ifadelerine

odaklandığından, tutumun diğer ifade yolları çalıĢmanın kapsamı dıĢında

kalmaktadır.

Derlemde temsil edilen 8 haber kategorisi (politika, ekonomi, kültür-sanat, sağlık, spor, teknoloji, dıĢ haberler ve gündem) gazete ağ sayfalarındaki ortak kategoriler dikkate alınarak oluĢturulmuĢ, magazin haberleri dıĢarıda bırakılmıĢtır.

Her bir kategoriden alınan haber sayısı eĢit olsa da haber uzunlukları farklı olduğundan derlem, haber kategorileri açısından dengeli değildir.

Politik bakıĢları açısından daha uçta yer alan gazetelere derlemde yer verilmemesi de çalıĢmanın bir sınırlılığı olarak görülebilir. SatıĢ oranları daha düĢük olan bu gazetelerin haberleri dolaĢıma daha az girse de içerebilecekleri farklı ifadeler açısından incelenmeleri gereklidir.

Derlemdeki metinlerin bazıları, alıntıların otomatik iĢaretlenmesinde tırnak iĢaretleri hatalı kullanıldığı veya hiç kullanılmadığı için iĢaretlenememiĢtir. Bu hataların bazıları bulunup düzeltilmiĢtir ve sayılarının çok olamayacağı sonuçlardan anlaĢılmaktadır.

1.5 Tezin bölümleri

Bu tez beĢ bölümden oluĢmaktadır. GiriĢ bölümünde çalıĢmanın konusu, amacı,

önemi ve sınırlılıkları anlatılmıĢ, çalıĢmada izlenen yöntem ayrıntılı olarak

açıklanmıĢtır. Ġkinci bölümde çalıĢmanın dilsel malzemesini oluĢturan derlemin

tasarımı, göz önünde bulundurulan değiĢkenler tartıĢılarak açıklanmıĢtır. Üçüncü

bölümde geliĢtirilen derlem yazılımı ile ilgili ayrıntılı bilgiler verilmiĢ, dördüncü

bölümde, bu yazılım yardımıyla oluĢturulan derlemi üzerinde gerçekleĢtirilen

karĢılaĢtırmalı bilgisel tutum araĢtırmasının sonuçları paylaĢılmıĢ, son bölümde ise

bulgular değerlendirilmiĢtir.

2. DERLEMĠN TASARIMI VE OLUġTURULMASI

ÇalıĢmanın uygulama kısmı, Derlem Yönetim Sistemi‟ni örnek bir çalıĢmada test etmek ve gereksinimleri belirlemek için gerçekleĢtirilmiĢtir. Uygulama, bilgisel tutum ifadeleri açısından iki metin türünün karĢılaĢtırmalı incelemesini içerdiğinden, bu metin türlerine ait dengeli, karĢılaĢtırılabilir ve temsil gücü yüksek bir derlem kullanmak çalıĢmanın en önemli önkoĢulu sayılmıĢtır.

2.1 Pilot çalıĢma

Derlem oluĢturulmadan önce gerçekleĢtirilen pilot çalıĢmada TBMM Kütüphanesi‟nden alınmıĢ haber ve köĢe yazılarında çeĢitli ön gözlemler yapılmıĢtır.

Ergenekon davası ile ilgili olan bu haberlerde yapılan karĢılaĢtırmalı sıklık çözümlemeleri çalıĢma için çok önemli birkaç gözlemin yapılmasını sağlamıĢtır.

Bu derlem üzerinde yapılan sorgularda, haber metinlerinde Ģüphe bildiren

ifadelere neredeyse hiç rastlanmadığı bulgulanmıĢtır. Fakat sıklık oranlarının

beklenenden yüksek çıktığı haberlerde yapılan incelemelerde, alıntılar yoluyla

konuĢmaların haber diline karıĢtığı ve bu tür haberlerde bazı göstergelerin (Ģüphe

ifadeleri vb.) normalden çok daha yüksek çıktığı fark edilmiĢtir. Bu durum,

haberlerdeki alıntıların iĢaretlenmesini ve sayım yaparken bu bölümlerin dikkate

alınmamasını sağlayacak bir sistemi gerektirmiĢtir. Yapılan araĢtırmalar sonucunda

Ġngiliz Ulusal Derlemi (BNC) üzerinde çözümlemeler yapmak için geliĢtirilmiĢ olan

Xaira programının XML dosyalarında ihtiyaç duyulana benzer ayrıntılı sayımlar

yapabildiği öğrenilmiĢ ve derlemin Xaira‟nın okuyabileceği TEI P4 standardına aktarılması sağlanmıĢtır.

Pilot çalıĢmada kullanılan derlem, yalnızca siyaset konulu haber ve köĢe yazılarından oluĢtuğu için bu derlemden çıkacak sonuçların haber veya köĢe yazısı diline genellenemeyeceği düĢünülmüĢ ve farklı kategorilerden (spor, sağlık vb.) haberlerin de bulunacağı bir derlem tasarımı yapılmıĢtır.

2.2 Temsil gücü

Derlemde yapılacak dilbilgisel çözümlemelerin bir türe ait tüm metinlere genellenebilir olması için derlemin temsil gücünün yüksek olması gereklidir. Biber (1993:1), temsil gücü kavramının araĢtırma evreni ile doğrudan bağıntılı olduğunu belirtmekte ve temsil gücünü, örneklemin evrendeki tüm çeĢitliliği yansıtabilme gücü olarak açıklamaktadır. Biber'ın tanımına göre, bu çalıĢmada oluĢturulan derlemin temsil gücünün yeterli olması için haber ve köĢe yazılarında görülebilecek tüm bilgisel tutum yapısı çeĢitliliğini derlemde bulabilmemiz gerekmektedir. Derleme alınan haberlerin 7 gazete, 8 kategoriden seçilmesi ve 231 farklı yazardan köĢe yazılarına yer verilmesi de bu gerekliliği karĢılamaya yöneliktir.

ÇalıĢma için hazırlanan derlem, metin türleri dikkate alınarak

oluĢturulmuĢtur. Metin türleri arasında ayrım gözetmeden yapılan istatistiksel

çalıĢmaların, türler arasındaki farkları bulanıklaĢtırdığı ve tüm türleri kapsamaya

çalıĢırken hiçbir metin türüne ait sağlıklı bilgi sunmadığı alan yazınında ifade edilmiĢtir (Biber vd., 1999:24). Metinleri türlere ayırarak inceleme gereksinimi, derlem tasarımlarında metinlerin farklı açılardan (üretim, alımlama, ortam vb.) ayrıntılı biçimde sınıflandırılmasının yolunu açmıĢtır.

2.3 Dengelilik

Leech (2007:4), temsil gücü ile yakından ilgili olduğunu belirttiği dengelilik ⁷ kavramını, “metin türlerinin, derlemde, gerçek dil evreninde kullanımları oranında temsili” olarak açıklamıĢtır. Bu tanıma göre, bir derlemin dengeli olması için derlemi oluĢturan metinler, “gerçekte” ne kadar kullanılıyorsa o oranda temsil edilmelidir.

Fakat aynı makalede Leech, metin türlerinin gerçek dildeki kullanım oranlarını belirlemenin pratik olarak zorluğundan bahsederek temsil oranını nesnel kıstaslarla belirlemenin zorluklarını açıklamaktadır (a.g.e.).

Temsil oranını belirlemenin zorluğu karĢısında birçok derlem tasarımcısı tarafından izlenen yolun, derlem boyutunu yüksek tutmak olduğu aynı makalede belirtilmiĢtir (a.g.e. 6). Benzer karĢılaĢtırmalı çalıĢmalar ise bu gereksinimi daha önceden hazırlanmıĢ yüksek boyutlu genel derlemleri kullanarak karĢılamıĢlardır (ör.

Biber vd., 1999; Precht, 2000; Biber, Conrad, 2000). Türkçe için hazırlanan ilk derlem olan ODTÜ Türkçe Derlemi‟ndeki (Say vd., 2002) haber ve köĢe yazıları da kaynak ve metin türüne göre dengeli bir dağılımdan uzak görünmektedir. Bu derlemdeki haber ve köĢe yazılarının seçildikleri kaynaklara göre dağılımı Ģöyledir:

7 İng. balancedness

Tablo (1) ODTÜ Türkçe Derlemi‟nde haber ve köĢe yazılarının kaynaklarına göre dağılımı

KöĢe yazısı Haber

Gazete

Metin Sayısı

Sözcük

Sayısı ⁸ Metin Sayısı

Sözcük Sayısı

Cumhuriyet 9 18000 59 118000

Milliyet 46 92000 347 694000

Radikal 21 42000 13 26000

Toplam 76 152000 419 838000

Biber (1993), metinlerin orantılı örneklenmesi ⁹ yönteminin dilbilim için diğer sosyal bilimlerden farklı biçimde yorumlanması gerektiğini, metinlerin, evrendeki oranları ile temsil edilmeleri durumunda elde edilecek derlemin metinlerin önemini yansıtamayacağını, ayrıca farklı metin türlerinin gerçek kullanımdaki oranlarını belirleyebilmek için elimizde bir yol olmadığını belirtmiĢtir (a.g.e. 247). Özetle, Biber‟a göre metin türlerine göre orantılı seçilmiĢ bir derlem dilbilimsel araĢtırma için yeterli bir zemin oluĢturmayacak, bunun yerine dilbilimciler, dilsel çeĢitliliği yansıtan derlemler seçmeye yöneleceklerdir.

2.4 KarĢılaĢtırılabilirlik

ÇalıĢma iki metin türünün karĢılaĢtırmasını içerdiğinden, derlem oluĢturulurken,

“karĢılaĢtırılabilirlik” özelliği de dikkate alınmıĢtır.

8 ODTÜ Derlemi‟nde metinler ortalama olarak sabit 2000 sözcük uzunlukta olduğundan tablodaki sözcük sayısı değerleri otomatik hesaplanmıĢtır.

9 Ġng. proportional sampling

KarĢılaĢtırılabilirlik, iki derlemin karĢılaĢtırılması sonucunda ortaya çıkan farkların, derlemlerin oluĢturulmasında kullanılan farklı yöntemlerden kaynaklanmadığından emin olmak için gerekli bir Ģarttır (Leech, 2007: 9-10). Baker, Hardie ve McEnery'nin Derlem Terimleri Sözlüğü‟ne göre ise karĢılaĢtırılabilirliği sağlamak için derlemlerde kullanılan örnekleme yöntemlerinin aynı olması sağlanmalıdır (Baker vd. 2006: 127).

Özellikle, farklı dillerin karĢılaĢtırmasında kullanılan paralel derlemlerin tasarımında önemli olan karĢılaĢtırılabilirlik özelliği, bu çalıĢmadaki metin türü karĢılaĢtırması için de gerekli görülmüĢ ve bu amaçla derlemi oluĢturan köĢe yazısı ve haberler eĢit oranda ve aynı biçimde örneklenmiĢtir. Ayrıca derlemdeki tüm metinler bütünlüğü bozulmadan, eksiksiz olarak alınmıĢtır.

2.5 Örneklemin seçimi

Derleme alınacak metinler tabakalı örnekleme (Yıldırım ve ġimĢek, 2008:105) yöntemiyle seçilmiĢtir. Bu yöntemde evren ¹⁰ , araĢtırılacak özellikler açısından benzerliklerine göre tabakalara ayrılır. Daha sonra her bir tabakadan rastgele seçim yapılarak örneklem oluĢturulur. Bu yolla, dilsel özellikleri açısından farklı olduğu varsayılan her bir alt grup, örneklemde istenilen oranda temsil edilmiĢ olur. Tabakalı örnekleme, neredeyse her durumda basit rastgele örneklemeden daha iyi bir temsil sunar (Biber, 1993:244). Tabakalar belirlenirken kabul edilen varsayımların hatalı olması durumunda ise basit rastgele seçimden daha kötü bir temsil elde edilmeyeceği kesindir.

10 Araştırma evreni.

Bu araĢtırma için seçilen ilk tabaka, çalıĢmanın ana ekseni olan metin türüne göre oluĢturulmuĢtur. Örneklemde metin türlerinin dengeli temsil edilmesi için haber ve köĢe yazılarından yaklaĢık aynı uzunlukta (250000 ± %0.5) örnekler alınmıĢtır.

ġekil (3) Derlemdeki metinlerin türlere göre dağılımı

Ġlk tabakaların belirlenmesinden sonra haber ve köĢe yazıları, kendi içlerinde

gazetelere göre ikinci düzey tabakalara ayrılmıĢtır. Siyasal yelpazedeki

yerleĢimlerine göre dengeli ve çeĢitli yapılmaya çalıĢılan gazete seçimleri sonucunda

Zaman, Yeni ġafak, Radikal, Milliyet, Hürriyet, Cumhuriyet ve Sabah gazeteleri

örnekleme alınmıĢtır. Bu tabakaların seçimi gazetelerin bakıĢ açılarındaki

farklılıkların dilsel özelliklere yansıyabileceği varsayımına dayanmaktadır.

Derlemdeki haberler, kategorilerine göre de tabakalı örneklenmiĢtir. Farklı haber türlerinin dilsel açıdan farklı görünüĢler sunacağı varsayılarak (bkz. Bell, 1991:14, aktaran Bednarek, 2006a:10) oluĢturulan bu tabakada, politika, ekonomi, kültür-sanat, sağlık, spor, teknoloji, dıĢ haberler ve gündem ¹¹ haberleri eĢit sayıda seçilmiĢtir.

Tablo (2) Örnekleme alınan haber kategorileri ve gazetelere göre değiĢen adları

Cumhuriyet Hürriyet Milliyet Radikal Sabah

Yeni

ġafak Zaman

Siyaset -

Siyaset Politika Siyaset Politika Politika

Ekonomi Ekonomi

Ekonomi,

Finans Ekonomi Ekonomi Ekonomi Ekonomi

Dünya Dünya Dünya DıĢ Haberler Dünya Dünya DıĢ Haberler

Türkiye Gündem Güncel Türkiye Gündem Gündem Gündem

Kültür - Sanat Kültür - Sanat Kültür Sanat Kültür/Sanat Kültür - Sanat Aktüel Kültür Sanat

Spor Spor Spor Spor Spor Spor Spor

Bilim-Teknik Teknoloji Teknoloji Sanal Alem Teknoloji BiliĢim BiliĢim

Sağlık Sağlık Sağlık YaĢam Sağlık Sağlık Aile Sağlık

Metinler, zamana göre de tabakalı örneklenmiĢtir. 2008 yılından seçilmesi kararlaĢtırılan metinler, yılın 4‟er aylık 3 parçası içinden rastgele seçilmiĢtir. Bu seçim ¹³ sonucunda 17-23 Mart, 16-22 Haziran ve 29 Eylül-5 Ekim haftaları metinlerin seçileceği haftalar olarak belirlenmiĢtir. Metinlerin farklı tarihlerden seçilmesi, gündemdeki değiĢimin yazılara yansıyabileceği varsayımına

11 Gündem haberleri genellikle ortak gündemi meĢgul edecek kadar önemli olayların (kaza, protesto, operasyon vb.) basit aktarımına dayalı haberlerinden oluĢur. Bu kategoriye giren haberlerin konuları arasında farklılıklar görülebilmektedir.

12 Hürriyet Gazetesi ağ sayfasında politika haberlerinin özel bir sayfası bulunmamaktadır. Bu tür haberler anasayfada veya gündem haberleri sayfasında yayınlanmaktadır.

13 Bu seçim için Open Office Calc programının RASTGELEARADA iĢlevi kullanılmıĢtır. Belirtilen

sınırlar arasında rastgele bir tamsayı dönen bu iĢlev, 1-17, 18-34 ve 35-52 sınırları için çalıĢtırılmıĢ,

sonuçlar 12, 25, 39 olmuĢtur.

dayanmaktadır. Bu tarihlerde gerçekleĢen veya gündemi meĢgul eden olaylar aĢağıdaki tabloda özetlenmiĢtir:

Tablo (3) Örnekleme seçilen haftalarda öne çıkan gündem maddeleri 17-23

Mart 2008

14 Mart AK Parti‟ye kapatma davası açıldı

21 Mart Ġlhan Selçuk, Doğu Perinçek ve Kemal Alemdaroğlu Ergenekon Operasyonu kapsamında gözaltına alındı 16-22

Haziran 2008

16

Haziran AK Parti kapatma davasındaki savunmasını sundu 20

Haziran

Türk Milli Futbol Takımı 2008 Avrupa Futbol ġampiyonası‟nda yarı finale yükseldi

29 Eylül - 5 Ekim 2008

29 Eylül

Eylül baĢında patlak veren küresel ekonomik kriz için önerilen yardım paketi ABD Temsilciler Meclisi tarafından reddedildi. Borsalarda tarihi düĢüĢler yaĢandı.

3 Ekim ABD‟de daha önce reddedilen kurtarma paketi onaylandı.

4 Ekim Aktütün karakoluna yapılan PKK saldırısında 15 asker, 23 PKK Militanı öldü

Rastgele seçilen bu 3 haftadan, sistematik örnekleme (Yıldırım ve ġimĢek, 2008:104) yöntemi izlenerek, hafta baĢından baĢlayarak birer gün aralıkla Pazartesi, ÇarĢamba, Cuma ve Pazar günlerinden metinler örnekleme alınmıĢtır. Haftanın her bir gününün alınmaması verinin daha geniĢ bir zaman aralığından seçilebilmesini sağlamıĢtır (Bu örnekleme yönteminin kullanıldığı bir baĢka çalıĢma için bkz.

Bednarek, 2006a).

ġekil (4) Derlemdeki metinlerin seçilen haftalara göre dağılımı

Belirlenen günler için her bir gazeteden 8 haber ve 8 köĢe yazısı seçilmiĢtir.

Haberler Tablo (1)‟de belirlenen kategorilerden birer tane alınmıĢ, köĢe yazılarında ise farklı yazarlara yer verilmeye çalıĢılmıĢtır. Ek 4‟te derlemdeki tüm metinlerin listesi ve bilgileri, Ek 5‟te ise köĢe yazılarının gazete ve yazarlara dağılımı listelenmiĢtir.

Belirtilen görüĢler dikkate alınarak oluĢturulan derlemde, metinler, kaynak (gazete) ve metin türü (haber, köĢe yazısı) açısından eĢit miktarda seçilmiĢtir.

Cumhuriyet Gazetesi‟nden alınan haberler diğer gazetelere göre daha kısa olduğu

için bu gazeteden alınan iki metin türünün boyutları arasında tabloda görülen fark

oluĢmuĢtur. OluĢturulan derlemdeki metinlerin, gazetelere ve türlerine göre dağılımı

Ģöyledir:

ġekil (5) OluĢturulan derlemdeki metinlerin gazete ve türlere göre dağılımı

Ġzlenen bu örnekleme adımlarının sonucunda örneklemdeki metinler, tür, tarih ve gazetelere göre dengeli biçimde seçilmiĢlerdir. Derleme 672‟si haber (3 hafta

* 4 gün * 7 gazete * 8 kategori), 547‟si köĢe yazısı olmak üzere 1219 adet metin alınmıĢ, 500 bin sözcüklük bir derlem elde edilmiĢtir.

Derleme alınan haberler, kategorileri (spor, ekonomi vb.) açısından sayı

olarak dengeli seçilmiĢlerdir. Haberlerin boyutları ait olduğu kategoriye göre

değiĢtiğinden sözcük sayısı dağılımları (bkz. ġekil (6)) eĢit olmamıĢtır. Bu nedenle

haber kategorileri arasında yapılan sıklık karĢılaĢtırmalarında bu oranlar göz önüne

alınmıĢtır.

ġekil (6) Derlemdeki haber metinlerinin kategorilere göre dağılımı

3. DERLEM YÖNETĠM SĠSTEMĠ

Derlemin oluĢturulmasında, çalıĢma kapsamında geliĢtirilen Derlem Yönetim Sistemi kullanılmıĢtır. Açık kaynak kodlu bir içerik yönetim sistemi olan Wordpress temel alınarak geliĢtirilen bu sistem ile derlem metinleri aynı anda birden fazla kullanıcı ile farklı ağ üzerinden eklenebilmiĢ ve XML tabanlı TEI biçiminde dıĢarı aktarılarak Xaira programı ile ayrıntılı olarak incelenebilmiĢtir.

3.1 Wordpress Ġçerik Yönetim Sistemi

Metinlerin derleme eklenmesini, düzenlenmesini, sorgulanmasını ve dıĢa aktarımını kolaylaĢtırmak için yaygın kullanılan bir ağ tabanlı içerik yönetim sistemi ¹⁴ olan Wordpress (Wordpress, 2009a) temel alınarak Derlem Yönetim Sistemi olarak anılacak özgün bir sistem geliĢtirilmiĢtir.

Wordpress sistemi, metinlerin ağ üzerinden eklenmesini ve yönetilmesini sağlayan kolay kullanımlı ve çok kullanıcılı bir içerik yönetim sistemidir. ÇalıĢma kapsamında geliĢtirilen ek yazılımlar ile Wordpress‟e, derlem kayıtlarını saklamak, sorgulamak, iĢaretlemek ve standart metin kodlama formatlarında (TEI, XCES) dıĢa aktarabilmek için gerekli iĢlevler eklenmiĢtir.

14 Ġng. Web Content Management System

ġekil (7) Derlem, yazı düzenleme sayfası

Wordpress, açık kaynak kodlu ve ücretsiz yazılımlar olan PHP programlama

dili ve MySQL veritabanı yönetim sistemi üzerinde çalıĢmaktadır. Wordpress,

devasa boyutlu veriler ile çalıĢmak için tasarlanmıĢ bir veritabanı yönetim sistemi

olan MySQL‟i kullandığından büyük derlemlerin yönetilmesi sürat ve güvenilirlik

açısından herhangi bir soruna yol açmayacaktır. Sistemin çok kullanıcılı geliĢtirmeye

olanak vermesi de geniĢ çaplı derlemlerin geliĢtirilmesini kolaylaĢtıracaktır.

ġekil (8) BaĢlangıç sayfası ve yönetim paneli

Yaygın biçimde kullanılan bir yazılım olan Wordpress üzerine inĢa edilen Derlem Yönetim Sistemi, sürekli test edilen ve geliĢtirilen bir platform üzerine kurulması nedeniyle kullanılabilirlik ve güvenlik açısından sağlam temellere sahiptir.

Aynı oranda güvenli ve kullanıcı dostu bir sistemi baĢtan geliĢtirmek ancak çok uzun ve masraflı bir proje ile gerçekleĢtirilebilir.

Wordpress veri tabanında tüm metinlerin düzenleme geçmiĢi otomatik olarak saklanmakta, gerek duyulduğunda belirli tarihteki eski bir sürüme dönülebilmektedir.

Bu yolla, farklı sürümleri karĢılaĢtırmak ve yanlıĢlıkla silinen veya değiĢtirilen

metinleri geri getirmek olanaklıdır. Derlem metinlerinde yapılan değiĢikliklerin

saklanması, CES 1. Düzey uyumlu belgeler için gereklilikler arasında belirtilmiĢtir

(CES, 2009a).

Sıradan kullanıcıların ağ sayfalarını oluĢturmak ve yayınlamakta kullandıkları Wordpress‟e eklentiler (Ġng. plugin) yardımıyla kolayca yeni iĢlevler katılabilmektedir. Wordpress yazılımı ile uyumlu çalıĢabilen program parçacıkları olan eklentiler, gönüllüler tarafından geliĢtirilmekte ve paylaĢılmaktadır. Wordpress kullanıcıları, gereksinimlerine göre bu eklentileri (ücretsiz olarak) indirip kurabilmektedir. Temel iĢlevi ağ güncesi yayınlamak olan bu sistem, gönüllüler tarafından geliĢtirilen 5857 (Wordpress, 2009b) eklenti sayesinde, birçok farklı iĢlev kazanmıĢtır. Derlem Yönetim Sistemi‟nin birçok özel iĢlevi, bir kısmı çalıĢma kapsamında geliĢtirilen bu eklentilere dayanmaktadır ¹⁵ .

ÇalıĢma kapsamında, derlemdeki metinlerin TEI, XCES (veya düz metin) biçiminde dıĢa aktarılmalarını sağlayan bir eklenti geliĢtirilmiĢ; ayrıca metinlerde TEI ve XCES veya genel olarak XML temelli çözümleme yapmak için kullanılabilecek bir eklenti kullanılarak araĢtırmacıların kendi iĢaretleme Ģablonlarını kullanabilmeleri sağlanmıĢtır.

15 Kullanılan eklentiler Ģöyledir: Custom Field Template, Post Editor Buttons, Post Word Count, WP Custom

Search

ġekil (9) Derlem dıĢa aktarım sayfası

Derlemdeki metinler yüksek sayılara ulaĢacağından metinlerin kaynak, tarih,

yazar, metin türü gibi değiĢkenlere göre süzülebilmesi derlemi yönetebilmek

açısından önemlidir. Bu nedenle derlemin kaynak, tarih, yazar, metin türüne göre

açılıp kapanan menülerle sorgulanabilmesi sağlanmıĢ, ayrıca derlemin çeĢitli alt

bölümlerinin sözcük sayıları tablolar halinde verilerek derlem geliĢiminin izlenmesi

ve farklı değiĢkenler açısından dengelenmesi kolaylaĢtırılmıĢtır.

ġekil (10) Derlemin gazete, metin türü, haber kategorisi ve tarihe göre bölümlenmiĢ sözcük sayıları

3.2 Metinlerin eklenmesi

Ağ üzerinden kullanıcı adı ve Ģifre ile eriĢilen sisteme metinlerin eklenmesi, 4 farklı

operatör tarafından, derleme seçilen metinler ve bunlara ait bilgilerin ağ

sayfalarından kopyalanması ile gerçekleĢtirilmiĢtir. Metin ekleme ekranında haber

veya köĢe yazıları ile ilgili tarih, yazar, gazete, kategori, ağ adresi ve metin türü

bilgilerinin girilmesi için özel menüler oluĢturulmuĢtur.

ġekil (11) Derleme yeni metinlerin eklenmesi

Metinlerle ilgili bilgilerin aĢağı açılır menüler yardımıyla kapalı bir kümeden yapılması yazım yanlıĢları ve farklı yazımları (ör. tarih için 19.03.2008, 19/03/2008, 19 Mart 2008) engelleyerek bilgi giriĢinin daha sağlıklı yapılmasını sağlamıĢtır.

Metinler ağ sayfalarından salt metin biçiminde kopyalanmıĢtır. Eğik, kalın,

renkli yazılar gibi biçimlendirmeler veya haberle ilgili fotoğraf veya diğer grafikler

çözümlemede kullanılmayacağından sisteme eklenmemiĢtir. Ağ sayfalarındaki olası

standart dıĢı HTML kullanımlarının, metne karıĢması istenmediğinden, Wordpress‟in

düz metin düzenleyicisi kullanılmıĢ ve sisteme yalnızca düz metnin alınması sağlanmıĢtır.

Derlem Yönetim Sistemi‟nde kullanıcılara farklı düzeylerde yetkiler verilerek derlemdeki bilgilerin güvenliği artırılabilmektedir. Wordpress‟teki hazır rolleri kullanarak, metinlerin derleme alınmadan önce onaydan geçmesi gibi editöryal akıĢlar yaratılabilir.

3.3 Metinlerin iĢaretlenmesi

Derlemleri düz metin yığınlarından ayıran özellikleri, üzerlerinde dilbilimsel çözümlemeleri olanaklı kılan iĢaretlemelerin yapılmıĢ olmasıdır. ÇalıĢma için oluĢturulan derlem, CES Düzey 1‟e uyumlu olarak paragraf düzeyinde otomatik olarak iĢaretlenmiĢtir (CES, 2009a).

ġekil (12) Metin düzenleme ekranında XML tabanlı iĢaretleme

Paragrafların iĢaretlenmesine ek olarak, haber metinlerinde sıkça yer alan demeçler ve diğer alıntılar tırnak iĢaretleri (“, ") temel alınarak otomatik iĢaretlenmiĢtir. Bu iĢaretlemede kullanılan <q> alıntı bileĢeni (CES, 2009b) daha sonraki sorgularda kullanılarak aranan ifadelerin alıntıda geçip geçmediği sorgulanabilmiĢ, böylece haberlerde içerilen sözlü ifadelerin, yazılı dile karıĢtırılması önlenmiĢtir.

ġekil (13) Derlem Yönetim Sistemi tarafından otomatik iĢaretlenmiĢ bir XML belgesi

3.4 Metinlerin dıĢa aktarımı

Sistemin veri tabanında saklanan metinler geliĢtirilen yazılım aracılığıyla TEI, XCES

veya düz metin biçimlerinde dıĢa aktarılabilmektedir. TEI ve XCES standartlarında

kodlanan belgelerde, metinle ilgili bilgiler (yazar, kaynak, metin türü, tarihi vb.)

Xaira gibi XML uyumlu programlarla çözümlenebilmektedir. Bu yolla, metnin

özellikleri, çözümlemede bir değiĢken olarak kullanılabilmektedir.

XML biçiminin düz metin belgesine göre temel farkı, belirli yapıtaĢlarına ve bir sözdizimine sahip olmasıdır. Belgelerin önceden belirlenmiĢ yapıda olması bilgisayarda iĢlenmesini kolaylaĢtırmaktadır.

Metin tabanlı olan XML belgeleri farklı platformlarda aynı kolaylıkta iĢlenebilmekte ve uzun süreli arĢivlemeye olanak vermektedir. XML belgeleri, uluslararası standartlarla uyumlu olduğundan bilimsel çalıĢmalar için daha uygundur.

XML belgelerinin bir standart (ör. TEI, XCES) ile uyumlu olup olmadığı bu standartlara ait Ģema veya belge tür tanımı (DTD) dosyaları ile karĢılaĢtırılarak öğrenilebilmektedir. Derlem Yönetim Sistemi ile üretilen belgeler, TEI P4 DTD ve CES (Rev. 3.19) belge tür tanımı dosyaları ile uyumludur.

XML temelli formatlara ek olarak, XML iĢaretlemeleri temizlenmiĢ düz metin biçiminde dıĢa aktarım özelliği de eklenmiĢtir. XML temelli standartlarla uyumlu olmayan derlem araĢtırma programları veya metin düzenleyici programlarla inceleme yapmak için bu aktarım yolu daha uygun olmaktadır.

3.4.1 TEI

Uluslararası bir akademik araĢtırma inisiyatifi olan TEI ¹⁶ , 1994‟ten beri metinlerin sayısal ortamda saklanmasına ve aktarılmasına yönelik bir kodlama standardı geliĢtirmektedir (TEI, 2009a). Bu standartlar sayesinde farklı türden belgeler (kitap,

16 TEI: Text Encoding Initiative.

el yazması, anket formu vb.) bilgi kaybı olmadan elektronik ortamda saklanıp, bilgisayar programları tarafından çözümlenebilmektedir.

ÇalıĢmada kullanılan derlem, TEI uyumlu Xaira programı ile

çözümleneceğinden Derlem Yönetim Sistemine TEI standardında dıĢa aktarım

özelliği eklenmiĢtir. Sistemde kullanılan TEI sürümü, 2002‟de yayınlanan TEI P4

sürümüdür (TEI, 2009b). Daha güncel olan TEI P5 (2007) sürümünün

kullanılmamasının nedeni Xaira programının P4 standardı ile çalıĢacak biçimde

tasarlanmıĢ olmasıdır.

ġekil (14) Örnek TEI dosyası - baĢlık kısmı

3.4.2 XCES

Derlem kodlamasına bir standart getirmek için geliĢtirilmiĢ olan CES‟in ¹⁷ XML iĢaretleme diline aktarılmıĢ hali olan XCES, derlemdeki metinlerin iĢaretlenmesi için ileri düzey seçenekler sunmaktadır. Aslen TEI'nin derlem için özelleĢtirilmiĢ bir altkümesi olan XCES (IDE vd., 2000), sahip olduğu derleme özgü birçok bileĢen sayesinde derlemin çözümlenmesine önemli katkıda bulunmaktadır.

17 CES: Corpus Encoding Standard

ġekil (15) XCES uyumlu örnek bir belgeden görüntü

4. BĠLGĠSEL TUTUM

4.1 Tutum kavramı

Tutum, duygu, yaklaĢım, değer yargısı ve değerlendirmelerin ifadesi olarak tanımlanır (Biber vd. 1999). Tutum kavramı, baĢka adlar altında yapılmıĢ yoğunluk, değerlendirme, kaçınma, tanıtsallık, muğlak dil, duygulanım ve kiplik (sırasıyla Ġng.

intensity, evaluation, hedging, evidentiality, vague language, modality) kavramlarıyla yakından ilgilidir (Conrad ve Biber, 2000: 57; Precht, 2003:242).

Tutum konusunda yapılan birçok çalıĢma, tutum adı altında incelenen kaçınsama, değerlendirme gibi kavramların yalnızca bir ya da birkaçına odaklanırken, kısmen kiplik (Lyons, 1977; Palmer, 2001) ve özellikle tanıtsallık çalıĢmaları (Chafe, 1986) daha bütüncül bir inceleme sunmuĢtur.

Chafe, tanıtsallığı, kiplik alanyazınında kullanılandan daha geniĢ bir anlamda;

“dilsel olarak kodlanmıĢ bilgibilimsel değerlendirme” olarak tanımlamıĢ ve yazılı ve sözlü metin türlerinde karĢılaĢtırmalı olarak incelemiĢtir (1986:262). Tanıtsallık adı altında yapılan çalıĢmalar, ilk tutum çalıĢmalarına da kaynak olmuĢtur (Biber ve Finnegan, 1988;1989). Chafe, kiplik alanyazınında tanıtsal kiplik altında çalıĢılan ve bilgi kaynağını belirten ifadeleri, tanıtsallığın yalnızca bir alt türü olarak sınıflandırmıĢ ve incelemiĢtir.

Tutum kavramının kullanıldığı ilk çalıĢma ise Biber ve Finnegan‟ın tutum

belirteçleri üzerine yaptıkları karĢılaĢtırmalı araĢtırmadır. ÇalıĢmada, biri yazılı,

diğeri sözlü olmak üzere iki bilgisayarlı derlemden alınan 15 metin türü (1 milyon sözcük), tutum belirteçlerinin kullanım örüntüleri açısından küme çözümlemesi ¹⁸ yöntemiyle sınıflara ayrılmıĢtır (Biber ve Finnegan, 1988). Ġzlenilen yöntemde, alanyazınından derlenen belirteçler, anlamlarına göre 6 alt türe ¹⁹ ayrılmıĢ, bu belirteçlerin farklı metinlerde hangi sıklıkta kullanıldıkları bilgisayar yardımıyla sayılmıĢtır. Ortaya çıkan belirteç kullanımı haritası, 8 kümede gruplanmıĢ ve metin türlerinin kümelerde hangi oranda yer aldığı incelenmiĢ ve metin türlerinin iĢlevlerine göre yorumlanmıĢtır. Örneğin, derlemdeki haber metinlerinin %71‟i ve akademik metinlerinin %38‟i, tutum belirteçlerinin neredeyse hiç bulunmadığı kümeye girmiĢtir (a.g.e 14).

Biber ve Finnegan‟ın bir yıl sonra yaptıkları çalıĢmada, bu kez yalnızca belirteçler değil, daha fazla sözcük türlerinden tutum ifadeleri, benzer bir yöntem izlenerek incelenmiĢtir (Biber ve Finnegan, 1989). ÇeĢitli kaynaklardan derlenen tutum ifadeleri, dilbilgisel ve anlamsal açıdan 12 sınıfa ayrılmıĢ, derlemdeki 24 metin türü, tutum ifadelerini kullanım örüntüleri açısından küme çözümlemesi yöntemi ile sınıflandırılmıĢtır. Metinler bu kez 6 farklı tutum biçemi kümesinde gruplanmıĢtır.

Bilgisel tutum ifadeleri ile ilgili yapılmıĢ bu ilk kapsamlı çalıĢmada, gazetelerden alınmıĢ haberlerin %70'i, editoryal yazıların %74'ü ve eleĢtiri yazılarının %88'i tutum ifadelerinin en seyrek görüldüğü kümeye girmiĢtir. Biber ve

18 Ġng. Cluster analysis

19 ÇalıĢmada Ģu belirteç „türleri‟ kullanılmıĢtır: honestly, generally, surely, actually, maybe, amazingly,

(Belirteç türleri, türün bir üyesi ile isimlendirilmiĢtir).

Finnegan‟a göre, tutum ifadelerindeki seyreklik, bilginin sunumuna odaklanan açıklayıcı ²⁰ metinlerin ortak özelliğidir. Bu metinler aksi belirtilmedikçe zaten olgusal olarak alımlandığından kesinliğin veya tanıtların ayrıca kodlanmasına gerek yoktur (Biber ve Finnegan, 1989:109; Biber ve Finnegan, 1988:23). Medya metinlerinin bu dağılımı değerlendirilirken, çalıĢmada incelenen tüm metinlerin

%65‟inin aynı „tutumsuz‟ kümeye girmiĢ olduğu göz önüne alınmalıdır (a.g.e:105).

Aynı çalıĢmada medya metinlerinin dahil olduğu bir diğer küme ise yalnızca Ģüphe belirten tutum yapılarının görüldüğü ve daha çok açıklayıcı metinlerin görüldüğü kümedir. Haberlerin %30‟u, editoryal yazıların ise %15‟i bu kümeye girmiĢtir. Bu dağılım, medya metinlerinin, yalnızca olgusal veya kesinlik belirten anlatımdan ayrılmaları durumunda tutum ifadelerine baĢvurduklarını göstermektedir (a.g.e:112).

Dilbilgisel olarak iĢaretlenmiĢ, çok daha geniĢ çaplı bir derleme ²¹ dayanan 1999 yayınında ise Biber vd. tutumu bilgisel, yaklaşımsal ve biçemsel olmak üzere üç anlamsal sınıfa ayırmıĢtır (Biber vd., 1999). ÇalıĢmada, tutum ifadelerinin yantümce konumları, sözcük türleri ve birlikte bulundukları ifadeler sıklık dağılımları açısından incelenmiĢ, önceki tutum çalıĢmalarına benzer biçimde metin türleri arası karĢılaĢtırmalar yapılmıĢtır. Bu çalıĢmanın belirteçler açısından sonuçları daha sonraki bir çalıĢmada ayrıca paylaĢılmıĢ, tutum yapıları konuĢma, akademik metinler ve haber metinlerindeki dağılımlarına göre karĢılaĢtırılmıĢtır (Biber ve Conrad: 2000).

20 Ġng. expository

21 38 milyon sözcük

Precht, Biber‟ın danıĢmanlığında yaptığı doktora çalıĢmasında tutum ifadelerine dair kullanım örüntülerini, etken çözümlemesi olarak adlandırılan istatistiksel yöntemle incelenmiĢtir (Precht, 2000). ÇalıĢmada, dilbilgisel olarak iĢaretlenmiĢ bir derlem kullanılarak, tutum ifadelerinin dilbilgisel ve dil dıĢı hangi etkenlerden etkilendiği listelenmiĢ, tutum ifadelerinin kullanımını etkileyen en önemli dilsel özellikler metin türü, lehçe, sözcük türü ve kiĢi olarak bulunmuĢtur.

Biber vd. (1999)‟dan ayrı olarak bu çalıĢmada, tutum ifadeleri, kaçınsama ve kiplik tutumunun da eklenmesi ile 5 anlambilimsel sınıfta incelenmiĢtir.

4.2 Tutum türleri

Biber vd. (1999) tutumu anlamsal açıdan üç baĢlıkta incelemiĢtir. Bunlar, bilgisel, biçemsel ve yaklaĢımsal tutumdur.

4.2.1 Bilgisel tutum

Bu çalıĢmanın temel konusunu oluĢturan bilgisel tutum, sözcede geçen önermeleri, kesinlik, gerçeklik, güvenilirlik, hassasiyet ²² , bilgi kaynağı, bakıĢ açısı ve sınırlılık açısından niteler.

(1) "Bu mescidin Banu Evleri'nde açılma koĢulları kesinlikle yasalara aykırı."

(Haber - Gündem)

(2) Alman bilim adamlarına göre Ģarap, beynin yön tayini, hatırlama ve mekânsal algılamadan sorumlu bölümünü votka, tekila gibi sert içkilerden daha kötü etkiliyor. (Haber - Sağlık)

22 Ġng. precision

4.2.2 Biçemsel tutum

Biçemsel tutum ²³ ifadeleri, iletiĢimin kendisine dair yorumları içerir (Biber vd.

1999:975). Kısaca, özetle, açıkçası, cidden gibi ifadeler biçemsel tutum ifadelerine örnek olarak verilebilir.

(3) Özetle uzak olmayan bir gelecekte gezegenimizin durumu da parlak görünmemektedir. (Köşe yazısı)

(4) Açıkçası, kumarbazdırlar. (Köşe yazısı)

4.2.3 YaklaĢımsal tutum

YaklaĢımsal tutum ²⁴ , konuĢucunun önermeye iliĢkin beklenti, duygu ve değer yargılarını ifade eden yapılardır. Nefret etmek, sevmek gibi duygu eylemleri, ummak, şaşırmak gibi beklenti belirten eylemler, maalesef, ne yazık ki, iyi ki, inşallah gibi yaklaĢım belirten ifadeler bu tutum türüne örnektir.

(5) Ama ne yazık ki bugün karĢımızda çoğunluk itibariyle denetimsiz kalmıĢ, kuralları belirlenmemiĢ bir mali yapı yer alıyor. (Köşe yazısı)

(6) Antrakt sonrası, karĢılaĢma yayına kaldığı yerden devam eder umudundaydık. (Haber - Spor)

23 Bu kategori, Biber vd. 1999‟da Style of speaking stance olarak geçmektedir. Bu çalıĢmada kullanılan kısa biçimi (Style stance) ise Biber ve Conrad tarafından, daha güncel bir yayında kullanılmıĢtır (Biber ve Conrad, 2000).

24 Ġng. attitudinal stance

4.3 Tutumun ifade biçimleri

Tutum, dilbilgisel, sözcüksel ve dil ötesi ²⁵ (ses Ģiddeti, ses tonu) veya dil dıĢı (mimikler, jestler) yöntemlerle ifade edilebilir (Biber vd. 1999, 966). Bu çalıĢmada tutumun dilbilgisel ifade yöntemlerinin incelenmesine yoğunlaĢılacaktır.

Tutumun dilbilgisel ifadesinde her zaman tutum ifadesinin açısı altında kalan bir önerme bulunur. Örneğin (7a)‟daki kuşkusuz belirteci, (7b)‟de ayrıca verilmiĢ önermeyi nitelemektedir.

(7a) Sayın Yalçınkaya, kuşkusuz, görevinin bilincinde bir baĢsavcı olarak hareket etmiĢtir. (Köşe yazısı)

(7b) Sayın Yalçınkaya görevinin bilincinde bir baĢsavcı olarak hareket etmiĢtir.

Tutumun sözcüksel ifadesinde ise tümcedeki bir ad, sıfat ya da eylemin anlamı, tutumu yansıtır. Nitelenen ayrı bir önerme bulunmaz. Örneğin (8)‟de, habere konu olan tasarıma dair olumlu yaklaĢımsal tutum, çok güzel gülümseyen ortacıyla doğrudan ifade edilmiĢtir. (9)‟da ise kullanılan eylemle açık bir olumsuz değerlendirme yapılmaktadır. Bilgisel tutum genellikle önerme ile ifade edilen bir içeriğe dair yorumu yansıttığından, sözcüksel ifade biçimine pek rastlanmamaktadır.

(8) “Çok güzel gülümseyen bir Türk Lirası tasarımı gerçekleĢtirilmiĢ”.

(Haber - Siyaset)

(9) YÖK BaĢkanı Yusuf Ziya Özcan, bir çuval inciri yine berbat etti. (Köşe Yazısı)

25 Ġng. paralinguistic

Bu çalıĢmada yalnızca belirteçlerle ifade edilen dilbilgisel tutum yapıları

incelenecektir.

5. NĠCEL ÇÖZÜMLEMELER

Nicel çözümlemenin yapılacağı bu bölümde, öncelikle haber ve köĢe yazıları anahtar sözcük çözümlemesi ile incelenecek, daha sonra bu metin türlerine ait sıklık ve eĢdizim çözümlemeleri, metin türü, haber kategorisi gibi değiĢkenler açısından karĢılaĢtırılacaktır. Sıklık çözümlemelerinde, referans olması açısından incelenen sözcüklerin ODTÜ Türkçe Derlemi‟ndeki sıklık değerleri de grafiklerde belirtilmiĢtir.

Çözümlemede istatistiksel açıdan güvenilir sonuçlar almak için yalnızca metinlerde en sık görülen tutum belirteçleri incelenmiĢtir. Farklı kullanımları olan sözcükler yanlıĢ sayımları engellemek için çözümleme dıĢında bırakılmıĢtır.

Çözümlemelerde kullanılan sıklık çizelgeleri, ifadelerin 10000 sözcükte görülme sıklıklarını ²⁶ göstermektedir. Bu oranlama ile farklı boyutlardaki metinler arasında sıklık değerleri karĢılaĢtırılabilir hale getirilmiĢtir (benzer bir yaklaĢım için bkz.

Biber ve Conrad, 2000).

Bilgisel tutum ifadeleri, anlamsal alt türleri içinde ayrı ayrı incelenmiĢ ve her bir alt tür için en sık görülen tutum belirteçleri belirlenerek Ģu hesaplamalar yapılmıĢtır:

I. Tutum belirteçlerinin metin türlerine dağılımı ve genel yazılı dildeki sıklıkları ile karĢılaĢtırma (ODTÜ Türkçe Derlemi kullanılarak)

II. Tutum belirteçlerinin haber kategorilerine dağılımı

26 Örneğin bir sözcük 500.000‟lik derlemde 500 kere görülürse, tabloda 10 değerini alacaktır.

III. Tutum belirteçlerinin eĢdizim çözümlemesi

Sıklık sayımları, eĢdizim hesaplamaları ve anahtar sözcük çözümlemesi için Xaira ve AntConc programları kullanılmıĢ, ODTÜ Türkçe Derlemi‟nin (Say vd.

2002) sıklık değerleri yeniden hesaplanmıĢtır.

Çözümlemelerde ortaya çıkan görünümler sonuç bölümünde yorumlanmıĢtır.

5.1 Anahtar sözcük çözümlemesi

Metinlerin bilgisel tutum açısından çözümlenmesinden önce haber ve köĢe yazıları, sık kullanılan sözcüklerin dağılım farkı açısından karĢılaĢtırılacaktır. Anahtar sözcük çözümlemesi olarak adlandırılan bu karĢılaĢtırma yöntemiyle (Anthony, 2004:10-11), sıklığı iki metin türü arasında en çok değiĢen sözcükler listelenmiĢtir. ²⁷

27 Çözümlemede AntConc programı kullanılmıĢtır. Burada ilk 20 sırası verilen bu listenin daha geniĢ

hali için Ek 5‟e bakınız