Distribución de los atributos semánticos en función del tipo de categoría y descripción del campo semántico. Resultados preliminares para la confección de normas de atributos

VIVAS, J.; COMESAÑA, A; GARCÍA CONI, A; VIVAS, L; YERRO, M

Psicología y otras ciencias del comportamiento. Compendio de investigaciones actuales, Tomo II

Ed. de la Universidad Adventista del Plata-CIIPME-CONICET

Lugar: Entre Ríos; Año: 2011; p. 123 - 130

El estudio de los atributos semánticos producidos por los hablantes de una lengua cuando se les presenta una palabra ha proporcionado un fructífero marco para la comprensión de numerosos fenómenos vinculados a la generación de conceptos, a los procesos de clasificación y a la memoria semántica en adultos, niños y pacientes con trastornos neuropsicológicos. Su estudio ha permitido mejorar nuestra comprensión de muchos fenómenos referentes a la representación semántica en personas, con y sin deterioro del lenguaje. Dada su importancia en las teorías los investigadores han reconocido el valor de colectar normas de producción de atributos semánticos empíricamente derivados para testear hipótesis, construir estímulos experimentales y generar representaciones para los modelos implementados. En este contexto, se destaca la necesidad de contar con normas de atributos asociados con conceptos de lenguaje natural de nivel básico en español y su compilación normalizada en bases de datos. La existencia de estas bases en español es exigua y, particularmente en castellano rioplatense, es totalmente inexistente. El objetivo general de este capítulo es presentar los resultados parciales de un sistema de normas de atributos recogidos de 800 participantes sobre 400 conceptos de nivel-base, referidos tanto a objetos vivos como a no vivos. Dicho sistema se compone de tres matrices: 1) Matriz de Normas de Producción de Atributos de Conceptos (400 conceptos de objetos vivos y no vivos), producida por adultos de dos franjas etarias (20-40 y 40-60 años), 2) Matriz de Relevancia Semántica de Atributos de Conceptos (con los mismos conceptos y la misma población) y 3) Matriz de distancias semánticas entre conceptos. Se ilustran los resultados mediante el tratamiento de las categorizaciones obtenidas y con algunos algoritmos propuestos para obtener las distancias y el campo semántico de los conceptos.