La presente tesi espone un’indagine linguistico-computazionale sulla forma linguistica di fanfiction scritte in inglese e in italiano, con l’obiettivo di delineare le caratteristiche linguistiche che distinguono le fanfiction di successo dalle altre e verificare se sono trasversali alle lingue investigate. Lo studio è stato svolto su due corpora di fanfiction basate sulla serie televisiva Supernatural, uno in italiano e uno in inglese, compilati tramite l’utilizzo di appositi web scraper scritti in Python. È stata poi effettuata la suddivisione tra fanfiction di successo e di insuccesso in base al numero di kudos (per le fanfiction in inglese) e recensioni (per le fanfiction in italiano) ottenute da ogni fanfiction. I testi raccolti sono stati analizzati tramite lo strumento Profiling-UD, che ha svolto dapprima l’annotazione linguistica automatica dei testi e ne ha poi estratto varie caratteristiche linguistiche, svolgendo quindi il monitoraggio linguistico dei testi. I dati ottenuti sono stati analizzati in diversi modi, ed i risultati hanno dimostrato come sia possibile individuare una serie di caratteristiche linguistiche in grado di distinguere tra fanfiction di successo e non, anche a livello interlinguistico.
Lo stile del successo: uno studio linguistico-computazionale sul genere della fanfiction in inglese e in italiano
GIAMBERARDINO, JASMINE
2023/2024
Abstract
La presente tesi espone un’indagine linguistico-computazionale sulla forma linguistica di fanfiction scritte in inglese e in italiano, con l’obiettivo di delineare le caratteristiche linguistiche che distinguono le fanfiction di successo dalle altre e verificare se sono trasversali alle lingue investigate. Lo studio è stato svolto su due corpora di fanfiction basate sulla serie televisiva Supernatural, uno in italiano e uno in inglese, compilati tramite l’utilizzo di appositi web scraper scritti in Python. È stata poi effettuata la suddivisione tra fanfiction di successo e di insuccesso in base al numero di kudos (per le fanfiction in inglese) e recensioni (per le fanfiction in italiano) ottenute da ogni fanfiction. I testi raccolti sono stati analizzati tramite lo strumento Profiling-UD, che ha svolto dapprima l’annotazione linguistica automatica dei testi e ne ha poi estratto varie caratteristiche linguistiche, svolgendo quindi il monitoraggio linguistico dei testi. I dati ottenuti sono stati analizzati in diversi modi, ed i risultati hanno dimostrato come sia possibile individuare una serie di caratteristiche linguistiche in grado di distinguere tra fanfiction di successo e non, anche a livello interlinguistico.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.12608/78821