Prototypische chatspeakkenmerken in Vlaamse tienerchattaal De invloed van gender, leeftijd en medium

Prototypische chatspeakkenmerken in Vlaamse tienerchattaal De invloed van gender, leeftijd en medium Benny De Decker TET ６７ (１): １–４１ DOI: １０.５１１７/TET２０１５.１.DECK

Abstract Prototypical CMC features in Flemish teenagers’ chat language. The influence of gender, age and medium In the present study, the use of allegedly typical and mostly universal, genrebound chatspeak features is examined, such as leetspeak, acronyms, abbreviations and other shortening mechanisms. We investigate how common they actually are in a large written chat corpus (more than two million words), produced by Flemish teenagers between 2007 and 2013. Moreover, we investigate whether their frequency correlates with the social variables gender and age and whether it depends on the medium in which the conversation takes place (synchrous Instant Messaging vs. asynchronous CMC). The quantitative analysis reveals no major impact of gender, despite it receiving ample attention in recent CMC research. Age en especially medium, however, are pointed to as two significant determinants. Furthermore, the results call for a distinction between merely creative and playful chatspeak forms on the one hand and highly functional features on the other. Keywords: chat language, CMC, Flemish adolescents, gender, age

１

Inleiding

De voorbije twee decennia heeft het internet niet enkel als communicatiemedium en informatiekanaal sterk aan populariteit gewonnen, ook als onderzoeksobject of –hulpmiddel is het tegenwoordig erg in trek. De linguïstiek blijft daarbij niet achter. Zo is sinds de vroege jaren ‘90 de zogeVOL. 67, NO. 1, 2015

AUP – 156 x 234 – 3B2-APP flow

1

Pag. 0001

TAAL & TONGVAL

naamde Computer-Mediated Communication (CMC) het voorwerp van almaar meer studies met kwantitatief-variationele, sociolinguïstische of pragmatische inslag. Hoewel CMC meerdere subgenres omvat, wordt de informele chattaal in synchrone Instant Messaging (IM) – bijvoorbeeld op MSN of Facebook Chat – vaak als de meest prototypische variant beschouwd. Chatspeak wordt wel eens gelabeld als “written speech” (ElmerDewitt 1994 in Crystal 2001: 25) of zelfs “conceptually oral” genoemd (Schlobinski 2005: 132) door de aanwezigheid van tal van regionalismen en spreektalige features. Daarmee onderscheidt het zich van andere CMCgenres, zoals e-mails, blogberichten of webteksten, die meer aansluiting vinden bij de standaardtalige schrijfconventies. Chattaal combineert niet enkel elementen uit de spreek- en de schrijftaal met elkaar (Kacmárová 2005), maar vertoont ook een aantal eigenheden die in hoge mate exclusief kenmerkend zijn voor CMC. Voorbeelden zijn een afwijkend hoofdletteren interpunctiegebruik, de herhaling van letters, niet-standaardtalige spellingkeuzes en de productie van emoticons, acroniemen, afkortingen en andere verkortingsmechanismen. Hoewel dergelijke chatspeakfeatures doorgaans als de meest prototypische kenmerken van online taalgebruik worden beschouwd, is er, zeker binnen het Vlaamse en Nederlandse CMConderzoek, tot nu toe maar weinig geweten over hun werkelijke gebruiksfrequentie. Daarom bestuderen we met behulp van kwantitatieve analyses zes zogenaamd typische CMC-kenmerken in een omvangrijk corpus van Vlaamse tienerchattaal. Inzicht in de gebruikspatronen van zulke CMCfeatures kan een vertrekbasis vormen voor vervolgonderzoek, waarin wordt bestudeerd in welke mate de spellingen schrijfvaardigheid van jongeren in formele, offline contexten wordt beïnvloed door hun chatpraktijk, en met name dan door de (veelvuldige?) productie van features die van de gangbare norm afwijken. Daarover bestaat binnen het CMC-onderzoek immers nog geen consensus (zie § 2). Deze studie is gebaseerd op een uitgebreidere en meer diverse dataset (zie § 3) dan in het merendeel van de beschikbare chat- en sms-taalonderzoeken wordt gebruikt en garandeert daarom allicht een hoge representativiteit voor het online taalgedrag van een welbepaalde generatie in een welbepaalde geolinguïstische setting, namelijk dat van Vlaamse adolescenten tussen 13 en 20 jaar oud. Hoewel in recente CMC-studies met een sociolinguïstische inslag voornamelijk genderpatronen worden onderzocht (zie § 4), legt deze analyse geen voorname invloed van gender op het gebruik van typische chatspeakfeatures bloot, maar des te meer van twee andere bepalende factoren, namelijk leeftijd en medium. Bovendien blijken de CMC-features die worden behandeld, verschillende functies te ver2


VOL. 67, NO. 1, 2015

Pag. 0002

PROTOTYPISCHE CHATSPEAKKENMERKEN IN VLAAMSE TIENERCHATTAAL

vullen. Aangezien de chatpraktijk van deze jonge ‘sociale media’-generatie ontegensprekelijk verbonden is met een universele chatcultuur, overstijgen sommige bevindingen van dit onderzoek de louter lokale chatgewoontes.

２

Prototypische chatspeakkenmerken

De prototypische en veelal universele chattaalkenmerken die in de CMCstudies vaak behandeld worden, hebben voornamelijk betrekking op spelling of – anders gezegd – de visuele weergave van woorden, woorddelen, uitingen en paralinguïstische en non-verbale cues (zie o.a. Varnhagen et al. 2010; Herring 2012; en vanwege de vele parallellen met sms-taal, zie ook Thurlow & Poff 2013). Ze komen in andere geschreven genres in principe uiterst zelden of helemaal niet voor. In hun online taalgedrag worden jongeren immers maar in geringe mate belemmerd door de strikte grenzen van de standaardtaal, zodat de geldende spellingen schrijftaalnormen kunnen worden aangepast of uitgebreid. Dat gebeurt niet zomaar ad hoc (Silva 2011: 143), want er wordt geopperd dat chatters hun taalgebruik min of meer bewust vormgeven in het licht van drie basisprincipes (Vandekerckhove & Nobels 2010: 658-659; Androutsopoulos 2011; De Decker, Vandekerckhove & Sandra in press), die als volgt kunnen worden samengevat: 1. Schrijf zoals je spreekt. 2. Schrijf zo beknopt mogelijk. 3. Compenseer de afwezigheid van prosodie en gelaatsuitdrukkingen. Het eerste principe resulteert in de aanwezigheid van wat Androutsopoulos (2011: 154) “old vernacular” noemt: allerhande informele spreektalige en regionale elementen die normaliter de transfer naar het geschreven genre niet maken (zie ook De Decker 2014). Op dergelijke vormen wordt in deze bijdrage niet verder ingegaan, want het zijn voornamelijk de “new vernacular”-features, veeleer het gevolg van het tweede en derde basispricipe, die vaak als ‘prototypische’ chatspeakkenmerken worden opgevoerd. Silva (2011: 152) formuleert het beknoptheidsprincipe treffend: “[b]eing effective does not mean being correct but being fast”. Door zo beknopt mogelijk te formuleren, proberen chatters de beurtwisselingssnelheid zo hoog mogelijk te houden. Op die manier benaderen ze het synchrone ritme van een gesproken conversatie en kunnen ze de aandacht van hun gesprekspartner makkelijker vasthouden (Voida, Newstetter & Mynatt 2002: 189). Zes achtereenvolgende posts in minder dan 15 seconden zijn bijvoorbeeld geen uitzondering (zie De Decker 2014: 28). Die hoge tiksnelheid resulteert onDE DECKER


3

Pag. 0003

TAAL & TONGVAL

vermijdelijk in spel- en tikfouten, maar ook in allerlei grafeemreducerende manipulaties: acroniemen, afkortingen, symbolen en andere ‘efficiëntere’ of economischere spellingskeuzes die de “keystroke effort” (Murray 1992: 44) beperken, zoals u ‘you’ en r ‘are’ in het Engels (Ferrara, Brunner & Whittemore 1991: 19; Paolillo 2001; Tagliamonte & Denis 2008) of nix ‘niks’ en wy ‘wij’ in het Nederlands. Het derde principe is eveneens te relateren aan het schrijftalige karakter van het medium. Chatters zoeken strategieën om paralinguïstische en non-verbale cues, die in gesproken taal bijvoorbeeld door middel van gebaren, lichaamstaal, gelaatsuitdrukkingen of intonatie worden geuit, ook in chatspeak te kunnen weergeven (Kacmárová 2005: 74). Zulke “compensational features” (Bieswanger 2013) zijn dan bijvoorbeeld emoticons (Reid 1991; Dresner & Herring 2012), het (soms overvloedig) herhalen van letters of leestekens en allerhande andere typografische ingrepen, zoals hoofdlettergebruik, om nadruk te leggen. Volgens Herring (2001: 617) toont dit aan dat chatters het medium naar hun hand kunnen zetten; dergelijke typische chatfeatures zijn bijgevolg in geen geval het symbool van een arme en gesimplificeerde communicatie. Meer zelfs, online taalgebruik is per definitie rijk aan variatie en heeft een inherent ludiek karakter (Danet, Ruedenberg-Wright & Rosenbaum-Tamari 1997). De productie van die chatkenmerken is dus soms ook te kaderen in een context van speelsheid en taalspielerei. Gheuens (2010: 60) concludeert dat “spelling nu, net als spreektaal, registers [heeft] die [jongeren] aan de situatie kunnen aanpassen”. Toch wordt die lossere omgang met spellingnormen niet zelden met enige argwaan bekeken. Chat- en sms-taal worden namelijk geregeld belangrijke factoren genoemd in de veronderstelde taalverloedering bij de jongste generatie. Die “moral panic” (Luke & Luke 2001: 100) heeft voornamelijk leerkrachten (Geertsema, Hyman & Van Deventer 2011)１, ouders２, de politiek３ en de populaire pers４ in zijn greep (Craig 2003). Hun voornaamste bezorgdheid bestaat erin dat het “linguistic whateverism” (Baron 2002) uit chat- en sms-conversaties ook schooltaken zou binnendringen, onder de vorm van afkortingen, afwijkend hoofdletteren interpunctiegebruik en emoticons. De grammaticabeheersing van tieners zou bovendien “afschuwelijk” zijn geworden (Axtman 2002). Online taalgebruik in het algemeen en Instant Messaging in het bijzonder worden wereldwijd afgedaan als een verbastering van de taal (O’Connor 2005) of zelfs “the linguistic ruin of Generation IM” (Axtman 2002). Hallucinant wordt de kritiek helemaal wanneer er wordt beweerd dat leerkrachten tegenwoordig een lijstje met de ‘vertaling’ van frequente chatconventies nodig hebben om hun correctiewerk te kunnen uitvoeren (Lee 2002). 4


VOL. 67, NO. 1, 2015

Pag. 0004


In het Nederlandse taalgebied worden vergelijkbare bezorgdheden geuit. De stelling dat sms- en chattaal steeds vaker in toetsen en taken zouden opduiken, wordt bijvoorbeeld bevestigd door drie Vlaamse leerkrachten Nederlands, die illustreren hoe “dat taaltje” binnendringt in het schoolwerk van hun leerlingen, die “vaak niet doorhebben dat ze moeten switchen”: nix, ni, d8, kweenie of het weglaten van de eind-n.５ Uit het Taalpeilonderzoek dat de Nederlandse Taalunie in 2009 uitvoerde, bleek dan weer dat niet minder dan 60 procent van de Nederlanders en Vlamingen sms- en chattaal “een bedreiging [vindt] voor het (geschreven) Nederlands” (T’Sas 2009), dat te slordig en te informeel zou worden (Van Oostendorp 2003: 277). Een oproep van Ronald Soetaert, onderwijskundige aan de Universiteit Gent, tot meer tolerantie voor het gebruik van chat- en sms-taal in het onderwijs werd dan ook gepareerd door docente logopedie Ruth Vanderswalmen, die naar aanleiding van signalen van lesgevers dat “studenten slordiger werden in hun spelling” een onderzoek naar spellingsbeheersing opzette (Vanderswalmen, Vrijders & Desoete 2010) en expliciet de link met chatspeak legde: “De resultaten waren niet goed. Om deze negatieve spellingtrend te stoppen, lijkt het me geen goed idee om fonetische spelling en chattaal in het onderwijs toe te laten. Op den duur vervaagt alles.”６ Bovendien heerst de hardnekkige perceptie dat deze nieuwe taalvariëteit voor buitenstaanders moeilijk te begrijpen is (Lewis & Fabos 2005: 482), zelfs in die mate dat de CLB-medewerkers van het Antwerpse Stedelijk Onderwijs die het recentelijk uit de grond gestampte chatkanaal voor onlinehulpverlening aan leerlingen bemannen, een speciale opleiding kregen om de chattaal van jongeren “met afkortingen, emoticons en Engelse termen” te kunnen begrijpen.７ De Jonge en Kemp (2012) zijn tot nu toe weliswaar de enigen die een negatieve correlatie tussen de sms-praktijk van tieners en hun algemene geletterdheid ook effectief hebben kunnen funderen met een kwantitatieve analyse. De bovenstaande kritieken worden door verscheidene linguïsten echter net zo vaak weerlegd. Tagliamonte en Denis (2008: 27) noemen chattaal “an expansive new linguistic renaissance” en ook Herring (2012: 8) stelt dat “e-grammar” talen en taalgebruikers veeleer verrijkt dan verarmt. Silva (2011: 153) ziet chatspeak niet als een aantasting van de schrijftaal, maar als een middel om een ideaal economisch schrijfsysteem te benaderen. Varnhagen et al. (2010: 731) zijn “optimistisch” dat de beheersing van spellingsregels er niet door wordt aangetast. Craig (2003: 126, 133) poneert dat Instant Messaging taalbeheersingsproblemen weliswaar kan blootleggen, maar ze niet veroorzaakt: “If students employ their instant messaging literacy in the wrong settings, it is because their other, scholarly literacies have DE DECKER


5

Pag. 0005

TAAL & TONGVAL

not been attended to well enough”. Uit onderzoek van Dürscheid, Wagner en Brommer (2010) bleek bovendien dat er geen interferentie van “out-ofschool digital writing” in “institutional writing”, zoals schooltaken, kon worden vastgesteld. Volgens Dürscheid (2002) en Chiluwa (2008) beseffen ook sms’ers wel degelijk dat taalgebruik contextgebonden is. Jansen (2004: 211) is eveneens “hartgrondig overtuigd van de juistheid van de stelling: sms’en leidt niet tot verloedering van de taal”. Verschillende andere – weliswaar veelal kleinschalige – kwantitatieve CMC-studies bevestigen dat IM- en sms-praktijken geen nefaste invloed hebben op de taal- en spellingsbeheersing, zoals Plester, Wood & Joshi (2009), Kemp (2010), Bushnell, Kemp & Martin (2011), Powell & Dixon (2011) en Wood et al. (2011). Spooren (2009) en Radstake (2010) komen voor het Nederlandse taalgebied tot gelijkaardige bevindingen. Online communicatie, hoe informeel ook, stelt tieners immers vaker dan ooit bloot aan geschreven taal (Plester & Wood 2009: 1110), wat hen niet alleen aanzet tot lezen en schrijven maar ook hun fonologisch en metalinguïstisch bewustzijn vergroot (Verheijen 2013: 586). Van Oostendorp (2003: 277) meent daarnaast dat goede sms-berichten ook “een zekere virtuositeit” vragen en Jaspers en Vandekerckhove (2009: 3) merken in een chattaalcorpus dan weer op “hoe divers en veelzijdig het talige repertoire van jongeren wel is”. Ook Bennis (2012: 48), tot slot, geeft aan dat de verschillende verkortingsmechanismen in chat-, Twitter- en sms-taal – of zoals hij het noemt: het “Korterlands” – “wijzen op een creatief spel met schrijftaal” en dat we het juist moeten “toejuichen dat jonge mensen schrijftaal zien als een eigen communicatiemiddel en niet meer als een dorre conventie”. Ondanks de aandacht die de typische chattaalkenmerken vaak te beurt valt, wijzen een aantal recente studies erop dat hun frequentie doorgaans wordt overschat. Zo besluiten Tagliamonte en Denis (2008: 12) dat acroniemen en verkortingen in de chattaal van Canadese tieners minder vaak blijken voor te komen dan verwacht, iets wat Baron (2004: 411-413) eerder al vaststelde bij Amerikaanse studenten: minder dan 0,3 procent van de bijna 12.000 woorden uit haar chatcorpus waren afkortingen en minder dan 0,8 procent acroniemen. Ook emoticons waren zeldzaam – en vertoonden bovendien weinig variatie: twee op de drie waren de ‘standaard’ smiley :-) , een bevinding die later door Bick (2010) is bevestigd – en frequente samentrekkingen als I’m of he’s werden in bijna 35 procent van de gevallen onverwacht toch voluit geschreven. Ook het Nederlandse e-mailcorpus van Van der Meij (2007: 349) bevat weinig emoticons, al vindt hij wel visuele markers van beklemtoning terug, namelijk letter- en interpunctieherhalingen en afwijkend hoofdlettergebruik. Thurlow & Poff (2013) 6


VOL. 67, NO. 1, 2015

Pag. 0006


geven ook aan dat zogenaamde ‘leetspeak’ (cf. infra) en symbolen in smstaal zelden worden teruggevonden en dat de gemiddelde sms niet meer dan drie afkortingen bevat. Regionale spellingen en onomatopeeën blijken daarentegen wel frequent voor te komen. Varnhagen et al. (2010: 726) voegen daar echter wel aan toe dat (allerhande) verkortingen in chattaal toch de meest voorkomende “new language”-vormen blijken te zijn, gevolgd door features met een eerder pragmatische functie (letterherhaling of emoticons), die op hun beurt weer frequenter zijn dan ordinaire tik- en spelfouten. In ons onderzoek zullen we voor zes chatspeakfeatures nagaan hoe frequent ze voorkomen in Vlaamse chattaal: 1. flooding８, ofwel het herhalen van letters, vaak met de bedoeling om “pragmatic lengthening” (Varnhagen et al. 2010: 725) en dus een bepaalde emotie weer te geven (bv. zaaaalig) (Crystal 2001: 34-35); 2. leetspeak９, het functioneel inzetten van cijfers en symbolen, ofwel op basis van een uitspraakovereenkomst en uit overwegingen die met het streven naar beknoptheid te maken hebben (bv. w8 ‘wacht’), ofwel op basis van een typografische gelijkenis en als spielerei op te vatten (bv. g33k ‘geek’) (Crystal 2001: 88-89); 3. z-spelling, een van oorsprong Engels fenomeen, waarbij een woordfinale <s> wordt vervangen door een (bv. greetz) of waarbij die gewoon aan het woordeinde wordt toegevoegd (Crystal 2001: 88); 4. grafeemreducties, waarbij een zo efficiënt mogelijke – maar nog steeds fonetisch correcte – spelling het doel is. Het resultaat levert bij het typen vaak slechts een beperkte tijdswinst op, dus de meeste vormen zullen ook eerder als een soort spielerei en als een min of meer geautomatiseerde ‘chatreflex’ geïnterpreteerd moeten worden (bv. nix ‘niks’ of tog ‘toch’) (Crystal 2001: 164);１０ 5. acroniemen en afkortingen van Nederlandse oorsprong, waarvan wordt aangenomen dat ze in eerste instantie geproduceerd worden om de keystroke effort te beperken (bv. idd ‘inderdaad’); 6. acroniemen en afkortingen van Engelse oorsprong, die vermoedelijk ook uit snelheidsoverwegingen worden geproduceerd, al zijn enkele afkortingen intussen zowat zelfstandige lexicale items geworden waarvan de achterliggende volle vorm allicht niet meer geïntendeerd wordt (bv. lol ‘laughing out loud’) (zie ook Crystal 2001: 84-86). Dat we op een aantal andere prominente chatfenomenen, zoals emoticons, niet kunnen ingaan, is louter te wijten aan technische factoren. Heel wat chatprogramma’s, zoals MSN Messenger en Facebook Chat, zetten :-) automatisch om in een afbeelding: ☺. Die smiley was vaak bij de dataverzameDE DECKER


7

Pag. 0007

TAAL & TONGVAL

ling, waarbij de chattende tieners zelf hun conversaties in een tekstverwerker hadden gecopypastet (zie § 3), al verloren gegaan. De resterende emoticons konden bovendien niet automatisch verwerkt worden door Python (zie ook § 5). In de volgende paragraaf (§ 3) gaan we dieper in op de samenstelling van het corpus. Daarna besteden we aandacht aan de onafhankelijke variabelen die in dit onderzoek verdisconteerd zullen worden: medium, gender en leeftijd (§ 4). Op basis van de conclusies uit eerdere studies naar de invloed van deze variabelen op het gebruik van CMC-features formuleren we enkele hypotheses. Vervolgens lichten we per linguïstische variabele de gehanteerde methodologie en selectiecriteria toe (§ 5) en gaan we in de resultatensectie (§ 6) de correlatie na tussen de geattesteerde frequentiescores en de onafhankelijke variabelen, wat inzicht kan bieden in de functie van de CMC-features zelf. De belangrijkste bevindingen worden samengevat in § 7.

３

Corpus en informanten

Het bestudeerde corpus bevat chatmateriaal van 28.248 Vlaamse tieners tussen 13 en 20 jaar oud, een leeftijdsgroep die doorgaans erg intens en intensief van alle mogelijke online media gebruikmaakt. Dat behoedt er ons overigens voor om de bevindingen zonder meer te extrapoleren naar oudere leeftijdscategorieën. De data werden geproduceerd tussen 2007 en 2013. Die tijdsspanne van 6 jaar is evenwel te beperkt voor een longitudinale en realtime vergelijking, hoewel dat zeker een interessante onderzoekspiste voor de toekomst vormt. Het corpus bevat overigens materiaal van tieners uit vier van de vijf Vlaamse provincies, maar regionale variatie komt in deze paper niet aan bod (maar zie bv. De Decker 2014; De Decker, Vandekerckhove & Sandra in press). Het corpus telt in totaal ruim twee miljoen woorden en kan volgens medium, leeftijd en gender worden opgedeeld in verschillende subcorpora (zie tabel 1). Het grootste gedeelte van het materiaal (1.316.398/2.038.108 woorden of 64,59%) is ondubbelzinnig te classificeren als Instant Messaging: prototypische informele en synchrone chatcommunicatie tussen twee of meerdere personen. Die IM-gesprekken werden gevoerd op MSN Messenger (het eerste wereldwijd gebruikte chatprogramma, dat intussen is opgegaan in Skype) en Facebook Chat. De tieners stelden zélf hun oude chatconversaties, die dus niet in een onderzoekscontext waren geproduceerd, ter beschikking voor linguïstische analyses. Zo werd de “observer’s 8


VOL. 67, NO. 1, 2015

Pag. 0008


paradox” (Labov 1966; Tagliamonte 2012) omzeild. Het resterende gedeelte van het corpus bestaat uit taalmateriaal dat geproduceerd is op een andere, (tot voor kort) populaire Belgische sociaalnetwerksite: Netlog.１１ Dat bestaat behalve IM-gesprekken ook nog uit communicatie met een veeleer asynchroon maar nog steeds uitermate informeel karakter, zoals blogposts en commentaren op foto’s. Het Netlogmateriaal verschilt met andere woorden op het gebied van de interactiesnelheid van de IM-data, die alleen uit synchrone en realtime conversaties bestaan. Ook de aard van de relatie tussen de chatters kan in de beide media anders zijn: gesprekken op MSN en Facebook Chat vinden (bijna) uitsluitend plaats tussen bekenden en vrienden, maar op Netlog kan een tiener op een heel eenvoudige manier berichten uitwisselen met mensen die hij in het echte leven niet kent. Hoewel het onmogelijk bleek om voor elke interactie uit het corpus de precieze aard van de (online én offline) relatie tussen de conversatiepartners te achterhalen, blijft vermoedelijk ook op Netlog evenwel de communicatie met de naaste peers van primair belang. Toch mogen we, zij het met de nodige voorzichtigheid, veronderstellen dat de netwerksterkte in het IM-corpus gemiddeld wat hechter is dan in het Netlogcorpus, al is diepgravender kwalitatief onderzoek in dit verband absoluut noodzakelijk. Tabel 1

Chatdata: totaal aantal woorden per subcorpus

Gender Jongens Meisjes Leeftijd 13-16 jaar 17-20 jaar 13-16 jaar 17-20 jaar Totaal IM 29.342 979.405 122.569 185.082 1.316.398 Netlog 152.884 73.519 430.864 64.443 721.710 Totaal 182.226 1.052.924 553.433 249.525 2.038.108

Tabel 1 maakt duidelijk dat de data niet optimaal verdeeld zijn over de deelcorpora. Bovendien verschilt de grootte van de individuele bijdragen van de chatters soms sterk. De IM-data bestaan veelal uit lange conversaties en lopen op tot gemiddeld ongeveer 1.450 woorden per individu. Daarentegen bevatten de Netlogdata gemiddeld slechts zowat 5 posts of ongeveer 26 woorden per chatter. Dat blijkt ook uit tabel 2, waarin voor elk subcorpus het gemiddelde aantal woorden per chatter wordt opgelijst. De verschillen tussen het IM- en Netlogmateriaal zijn aanzienlijk, voornamelijk omdat de IM-dataset voor de oudere tienerjongens een omvangrijk subcorpus bevat waarin 22 chatters samen zowat 867.000 woorden produceren (of gemiddeld dus bijna 40.000 woorden per persoon). Dat beperkt aantal chatters weegt in de kwantitatieve analyses dan ook onvermijdelijk zwaar door. Dat onevenwicht hebben we zo goed als mogelijk opgevangen DE DECKER


9

Pag. 0009

TAAL & TONGVAL

door in de statistische verwerking met behulp van een linear mixed-effects model １２ de individuele chatters als random factor op te nemen. In De Decker (2014), waarin dezelfde data worden gebruikt, blijkt uit comparatieve analyses overigens dat de chatpraktijk van die 22 tieners een hoge representativiteitswaarde heeft voor het online taalgebruik van hun leeftijds- en seksegenoten uit het corpus die ook nog uit dezelfde regio (i.c. de provincie Antwerpen) afkomstig zijn. Niettemin noopt de ongebalanceerde samenstelling van de dataset tot enige voorzichtigheid bij de interpretatie van de resultaten van de kwantitatieve analyses die in deze paper worden gepresenteerd. Tabel 2

Chatdata: gemiddeld aantal woorden per chatter

Gender Jongens Meisjes Leeftijd 13-16 jaar 17-20 jaar 13-16 jaar 17-20 jaar Totaal IM 322 4.030 457 605 1450 Netlog 22 22 31 22 26

４

Onafhankelijke variabelen en hypotheses

In deze studie wordt onderzocht of het gebruik van typische chatspeakkenmerken al dan niet correleert met drie onafhankelijke variabelen: medium, gender en leeftijd. Hoewel CMC al sinds de vroege jaren ’90 het voorwerp van wetenschappelijk onderzoek vormt, bleven grootschalige kwantitatieve sociolinguïstische CMC-studies tot nu toe opvallend beperkt (al zijn ze er wel: cf. § 2, en zie ook Biber & Conrad 2009: 177-207). Androutsopoulos (2006: 424) relateert dat aan het gebrek aan betrouwbare metadata: in publieke chatboxen of op fora, waarop nogal wat eerdere CMC-studies gebaseerd zijn (bv. Danet et al. 1997; Paolillo 2001; Kapidzic & Herring 2011; Silva 2011), kunnen gebruikers zich relatief anoniem gedragen of zich zelfs een nieuwe identiteit aanmeten. Wij beschikken voor elke chatter wel over voldoende betrouwbare achtergrondinformatie waardoor, naast medium, ook leeftijd en gender als onafhankelijke variabelen kunnen worden opgenomen. Voor het Netlogmateriaal vallen ‘valse’ profielen weliswaar niet helemaal uit te sluiten, maar aangezien het merendeel van de gebruikers op deze sociaalnetwerksite ook contacten met bekenden onderhoudt, gaan we ervan uit dat het risico op datavertroebeling minimaal is. Hoewel voorgaande CMC-studies voornamelijk kwalitatief en pragmatisch van insteek waren of zich – zeker in Vlaanderen – hoofdzakelijk richtten op regionale taalvariatie (Vandekerckhove 2006, 2007; Vande10


VOL. 67, NO. 1, 2015

Pag. 0010


kerckhove & Nobels 2010; De Decker & Vandekerckhove 2012b), zijn er in de literatuur toch een aantal interessante aanknopingspunten te vinden die relevant zijn voor deze paper. Deze paragraaf biedt daarvan een overzicht, op basis waarvan we daarna de onderzoeksvragen en hypotheses zullen formuleren.

４.１ Medium Wat de impact van het medium betreft, is eerst en vooral het verschil in synchroniciteit van belang. Vanwege de impliciete tijdsdruk die chatters ondervinden, zou een synchrone chatconversatie minder linguïstische complexiteit vertonen (Herring 2001: 617). Gheuens (2010 17-18) stelt vast “dat jongeren op een forum meer zorg dragen voor hun spelling dan in een chatbox”. Hoewel profieltekstjes en commentaren op een – hoofdzakelijk door jongeren gefrequenteerde – sociaalnetwerksite als Netlog inherent misschien wat informeler zijn dan forumberichten, lijkt het wel plausibel om te veronderstellen dat tieners er een ietwat verzorgdere en correctere spelling voor zullen hanteren dan voor hun IM-gesprekken. Op een asynchroon medium hebben jongeren immers de tijd om hun berichten eerst nog na te lezen en eventueel aan te passen voordat ze ze versturen. Anderzijds geeft dit hen ook de gelegenheid om langer na te denken over of te experimenteren met allerhande spielereien en taalspelletjes en dat is in de context van dit onderzoek minstens zo relevant, want het zou de productie van leetspeak of alternatieve spellingen kunnen bevorderen. Een andere belangrijke factor is de aard van de sociale netwerken waartoe CMC-gebruikers behoren. Silva (2011: 152) benadrukt in dat verband het belang van peer pressure en groepsnormen bij de keuze voor bepaalde taalvarianten tijdens het chatten: “Chat spelling [...] generates a sense of belonging to a group: those who know it are part of the group while those who do not are excluded”. Anders gezegd: door te illustreren dat hij de conventies van de chatpraktijk beheerst en de gave bezit om creatief en innovatief met taalgebruik om te gaan, kan een chattende tiener zijn positie binnen de (online) peer group verstevigen. ‘Erbij horen’ is zeker in de peer-to-peer-gesprekken binnen de IM-media van belang, al is het niet denkbeeldig dat tieners met een Netlogprofiel – dat natuurlijk een grotere zichtbaarheid heeft dan een besloten MSN-conversatie – net zo hip en cool willen overkomen, zelfs al is dat dan misschien tegenover onbekenden. Dat zijn immers potentiële nieuwe contacten. Uit Paolillo’s onderzoek (2001: 205) blijkt daarnaast dat de productie van enkele typisch Engelse grafeemreducerende chatfeatures (r ‘are’, u ‘you’) te associëren is met zwakkere sociale netwerken. Die vormen vertonen met andere woorden hetzelfde DE DECKER


11

Pag. 0011

TAAL & TONGVAL

distributiepatroon als standaardvarianten in gesproken taal. Paolillo (2001: 209) stelt bijgevolg dat die features in chattaal dan ook ‘de norm’ zouden zijn. Transponeren we die bevindingen naar onze data, dan zou dat impliceren dat het Netlogmateriaal – waar de netwerkbanden gemiddeld wat minder hecht zijn (cf. supra) – meer van dergelijke chatspeakvarianten zou bevatten. Maar dat lijkt dan weer in strijd met het verwachte effect van het beknoptheidsprincipe. Welke impact het medium precies zal hebben, blijkt dus moeilijk te voorspellen.

４.２ Gender Gender is een variabele die vaak betrokken wordt in onderzoek naar online taalgebruik, en des te meer als daarbij de focus op de jongste generatie komt te liggen. Soms is de aanpak holistisch en reikt de studie verder dan taalgebruik alleen. Zo bekijken Kapidzic en Herring (2011) hoe tieners zichzelf presenteren in chatrooms, zowel op talig vlak als in pakweg de keuze van hun profielfoto, en dat levert opvallende parallellen met traditioneel genderonderzoek op. Jonge meisjes blijken in sterkere mate emotioneel, vriendelijk en betrokken, terwijl jonge jongens zich – meer dan hun vrouwelijke leeftijdsgenoten – assertief, manipulatief, dominant en wat afstandelijker opstellen. Huffaker en Calvert (2005) menen daarentegen dat linguïstische genderverschillen in CMC veel minder uitgesproken zijn dan in het ‘echte’ leven, vooral omdat meisjes hun genderrol online op een veel minder traditionele manier zouden invullen. Ze ondersteunen Rodino’s waarschuwing (1997) voor oversimplificatie bij dergelijke genrevergelijkende studies, want online communicatie is nu eenmaal inherent veel vrijer en flexibeler. Huffaker en Calvert (2005) constateerden bijvoorbeeld geen genderverschillen in de gebruiksfrequentie van emoticons. Heel wat andere studies tonen echter consequent aan dat meisjes wel degelijk meer smileys produceren dan jongens, zowel in synchrone als asynchrone CMC-media: bv. Witmer & Katzman (1997), Wolf (2000), Lee (2003), Baron (2004), Baron & Ling (2007) en Tossell et al. (2012). Kucukyilmaz et al. (2006: 282) besluiten op basis van een stylometrische analyse in een onderzoek naar auteursdetectie zelfs dat emoticon- en smileygebruik “onderscheidende kenmerken van de vrouwelijke schrijfstijl” zijn. In het licht van de assumptie dat meisjes meer emotie uiten in hun communicatie, is dat natuurlijk geen verrassende vaststelling (zie ook Waseleski (2006), die beschreef dat meisjes online meer uitroeptekens produceren dan jongens). Varnhagen et al. (2010: 729) concluderen dat meisjes ook in het algemeen meer “new language”-features in hun chattaal integreren, al wordt die bevinding enigszins genuanceerd door Baron (2004: 415), die 12


VOL. 67, NO. 1, 2015

Pag. 0012


stelt dat jongens beduidend meer verkortingen en samentrekkingen gebruiken dan meisjes (bv. don’t voor do not). In combinatie met de vaststelling dat zowel de conversaties tussen jongens onderling als hun individuele beurtwisselingen minder lang zijn, lijkt dit te suggereren dat jongens sowieso meer gericht zijn op beknoptheid dan meisjes. Ook in sms-taal komen overigens dezelfde tendensen terug: Finse jongens leggen bij het sms’en duidelijk de nadruk op snelheid (Kasesniemi 2003), terwijl Noorse meisjes innovatiever in hun woordkeuzes blijken te zijn (Ling 2005). Herring en Zelenkauskaite (2009) hebben bovendien vastgesteld dat Italiaanse meisjes meer niet-standaardtalige typo- en orthografische elementen in hun sms’jes integreren dan jongens. Uit deze bevindingen leiden wij de hypotheses af dat jongens meer acroniemen en afkortingen zullen produceren, terwijl de chattaal van meisjes meer flooding (‘pragmatic lengthening’) en speelse leetspeak zal bevatten.

４.３ Leeftijd De impact van leeftijd op online communicatie is voorlopig beduidend minder het voorwerp van onderzoek geweest. Zoals eerder werd aangegeven, mogen we veronderstellen dat tieners globaal genomen het meest innovatief en creatief met online taalgebruik omspringen. Het hoeft dan ook niet te verbazen dat deze leeftijdscategorie in CMC-studies het vaakst de onderzoeksfocus krijgt en dat is hier niet anders. Een bekende hypothese in verband met tienertaal is die van de “adolescent peak” (Holmes 1992), die het toppunt van non-conformistisch (taal)gedrag rond de leeftijd van 15 à 16 jaar situeert. Daarom hebben we onze informantengroep opgedeeld in twee leeftijdsgroepen: 13 tot 16 jaar en 17 tot 20 jaar. We verwachten dat de chatconversaties van de jongste groep meer typische chatspeakkenmerken zullen bevatten, omdat jonge tieners meer experimenteel, nonconformistisch taalgedrag vertonen en meer spielereien produceren (zoals flooding of leetspeak). Het gebruik van bepaalde afwijkende spelvormen en acroniemen kan echter op den duur geautomatiseerd – en impliciet geconventionaliseerd – geraken, zodat die niet-standaardvormen binnen de chatpraktijk wel degelijk ‘de norm’ kunnen worden. Vooral sommige acroniemen lijken erg functioneel, zodat kan worden verondersteld dat ook oudere tieners ze nog frequent produceren. Toch stellen Tagliamonte en Denis (2008: 13), die chattaal van Canadese adolescenten tussen 15 en 20 jaar bekeken, vast dat het gebruik van lol – het meest populaire acroniem uit hun corpus en allicht het schoolvoorbeeld van een gelexicaliseerde chatspeakvariant – afneemt met de leeftijd: “Perhaps as a result of habituation to the IM DE DECKER


13

Pag. 0013

TAAL & TONGVAL

environment, it seems that adolescents quickly outgrow at least some of the IM forms”. Lewis en Fabos (2005: 483) kwamen eerder al tot een gelijkaardige vaststelling: lol en brb worden door oudere tieners bewust minder gebruikt – “om niet immatuur te lijken” – terwijl emoticons wel populair blijven. Ook de resultaten van recent onderzoek van Peersman et al. (te versch.) wijzen op het bestaan van een adolescent peak. Die studie – die overigens eveneens werd uitgevoerd op een Vlaams Netlogcorpus, dat evenwel taalmateriaal van chatters van alle leeftijden bevat – toont aan dat het gebruik van typische chatkenmerken piekt rond de leeftijd van 15 jaar. Hun analyses omvatten weliswaar een uitgebreidere set variabalen dan de onze – er werd bijvoorbeeld ook gekeken naar de weergave van Standaardnederlandse uitspraakpatronen met behulp van een van de standaardspelling afwijkende schrijfwijze (bv. kheb voor ‘ik heb’) – maar de resultaten werden niet gedifferentieerd per type chatkenmerk. Tot slot vonden Varnhagen et al. (2010: 729), wier corpus data bevat van tieners tussen 12 en 17 jaar, dan weer geen leeftijdsgerelateerde effecten op de productie van wat zij “new language” (i.e. allerhande chatspeakvormen) noemen. Dat kan alvast op een zekere homogeniteit bij de jongste leeftijdsgroep in ons corpus (1316 jaar) wijzen. Een eventueel dalend “new language”-gebruik in de latere tienerjaren is door Varnhagen et al. (2010) niet onderzocht. Samengevat formuleren we op basis van de resultaten van eerder onderzoek de volgende vraagstellingen en hypotheses: 1. Hoe frequent komen bepaalde zogenaamd ‘prototypische’ CMC-kenmerken in werkelijkheid voor in de chattaal van Vlaamse tieners? 2. Heeft het type CMC-medium een effect op de productie van die chatspeakfeatures? Het lijkt plausibel dat de synchrone IM-media grafeemreducerende mechanismen sterker begunstigen, terwijl in asynchrone interactie meer tijd is voor speels en experimenteel taalgedrag. 3. Komen de traditionele genderverschillen tot uiting? We verwachten dat meisjes expressiever en speelser chatten en dus bijvoorbeeld meer flooding en meer innovatieve spellingvormen gebruiken, terwijl jongens meer gericht zijn op beknoptheid en dus meer acroniemen en andere grafeemreducerende features produceren. 4. Daalt de productie van chatspeakkenmerken naarmate de tieners ouder worden? In het licht van de adolescent peak-hypothese verwachten we van wel, al is het niet ondenkbaar dat die afname kleiner is voor meer ‘functionele’ verkortingsmechanismen, zoals acroniemen en flooding, dan voor speelse CMC-features, zoals leetspeak en z-spelling. 14


VOL. 67, NO. 1, 2015

Pag. 0014


５

Methodologie en linguïstische variabelen

In dit onderzoek worden zes verschillende chatspeakfeatures behandeld: met welke frequentie worden zij in Vlaamse tienerchattaal geproduceerd en correleert hun gebruik met de onafhankelijke variabelen medium, gender en leeftijd? Voor elke linguïstische variabele bestaat de kwantitatieve analyse telkens uit twee fases. Eerst worden alle potentieel relevante uitingen automatisch uit het corpus geëxtraheerd met behulp van Pythonscripts. In een tweede fase wordt de ‘ruis’ manueel uit die selectie gefilterd. Deze methode laat ons toe om flooding, leetspeak en z-spelling exhaustief te bekijken, maar voor de grafeemreducties en acroniemen en afkortingen zijn de tellingen gebaseerd op een uitgebreide steekproef. Hieronder wordt elk behandeld CMC-feature uitvoerig gedefinieerd en geïllustreerd en worden enkele methodologische particulariteiten, zoals de selectie van de steekproefwoorden, nader toegelicht. Voor alle linguïstische variabelen worden in eerste instantie de absolute frequenties berekend, die aangeven hoe vaak het CMC-feature in verhouding tot het totale aantal woorden in het (deel)corpus. Dan gaan we na of de verschillen voor medium, gender en leeftijd statistisch signifcant zijn. Dat doen we met behulp van een linear mixed-effects model waarin de individuele chatters als random factor zijn opgenomen. Voor twee variabelen, grafeemreducties en acroniemen en afkortingen van Nederlandse oorsprong, berekenen we ook nog de relatieve frequentie ten opzichte van het aantal voluit gespelde standaardvormen.

５.１ Flooding Onder flooding verstaan we het herhalen van letters of tekens met de bedoeling die te benadrukken of om emoties als enthousiasme en ongeloof weer te geven. Varnhagen et al. (2010: 725) spreken dan ook over “pragmatic lengthening”. Enkele voorbeelden van flooding uit de data: (1) prachtig mooiii haar ‘prachtig mooi haar’ (2) ooohhh gent tofff ‘oh, Gent, tof’ (3) en dan moet iedereeeeeeeeeeeeeeeen zich bemoeie ‘en dan moet iedereen zich bemoeien’ In het chatcorpus kan uit de conversatiecontext echter niet altijd ondubbelzinnig worden afgeleid of een chatter met letterherhaling ook effectief nadruk beoogde dan wel per ongeluk – bijvoorbeeld door een hoge tiksnelheid – een letterteken verdubbelde. Bijgevolg zijn we genoodzaakt om een DE DECKER


15

Pag. 0015

TAAL & TONGVAL

aantal louter formele criteria te definiëren op basis waarvan we woorden als flooding categoriseren. Bij deze analyse komt er dus geen systematische semantische interpretatie aan te pas. Om niet-intentionele letterherhaling zoveel mogelijk uit te sluiten, wordt de automatische tokenselectie met behulp van Pythonscripts dan ook beperkt tot woorden waarin eenzelfde grafeem (minstens) drie keer na elkaar voorkomt: bv. meeeega of superrr.１３ Ook leestekens en andere symbolen kunnen ‘geflood’ worden: bv. !!! of : -))). De frequent voorkomende slotformule xxx, het chat- en schrijftalige equivalent van drie kusjes, wordt echter niet als flooding geïnterpreteerd, omdat het min of meer een standaardconventie is. De opeenvolging van vier of meer x’en wordt daarentegen wel als afwijkend en dus als intentionele flooding beschouwd. Daarnaast worden bepaalde klanken in het Nederlands door twee grafemen weergegeven, zoals [i:] (), [u:] () of de diftongen [ɛi] (<ei/ij>) en [ɔu] (). In die gevallen is de intentie om te flooden al duidelijk wanneer zo’n vocaalcluster twee keer na elkaar wordt geproduceerd: bv. goeoe (‘goed’), wauauw (‘wauw’) – al verwachten we die vormen veeleer uitzonderlijk tegen te komen, want pakweg gooee en waauuw zijn sneller ingetikt. Woorder waarin meerdere letters herhaald worden (bv. suuuupppeeeerrrr) worden als één attestatie van flooding geteld. Bij de manuele filtering worden daarna alle overblijvende tokens uit de selectie verwijderd waarbij met de letterherhaling (zo goed als) zeker geen pragmatische flooding werd geïntendeerd. Meer bepaald gaat het dan om de volgende vijf contexten: (1) in ideeen (‘ideeën’), reeel (‘reëel’) of megaaantrekkelijk (‘mega-aantrekkelijk’) worden, zoals dat wel vaker in chattaal gebeurt, het trema en het koppelteken niet getypt; (2) in wegggn (‘weggegaan’) wordt de herhaling van de g veroorzaakt door het weglaten van de klinkers, wat dus niets met flooden of nadruk te maken heeft; (3) in het West-Vlaamse corpus kunnen bijvoorbeeld binnn (‘binnen’) en gewonnn (‘gewonnen’) beschouwd worden als vormen waarin de dialectische syllabische eind-n wordt weergegeven (zie bv. Devos & Vandekerckhove 2005: 42); (4) occlusieve medeklinkers kunnen in de spreektaal in theorie niet verlengd worden, dus een vorm als hebbben (‘hebben’) wordt niet als flooding maar als een onbedoelde herhaling van lettertekens geïnterpreteerd (al vormt de auslaut een uitzondering op dat principe, want goeddd (‘goed’) lijkt bijvoorbeeld wel duidelijk een bewuste herhaling van de eindocclusief te bevatten); (5) functiewoorden worden maar zelden beklemtoond, dus vormen met letterherhaling, zoals het voorzetsel naaar (‘naar’) of het voegwoord wannneer (‘wanneer’), hebben we niet als gevallen van flooding geteld. 16


VOL. 67, NO. 1, 2015

Pag. 0016


Kortom, deze formele selectiecriteria moeten de accuraatheid van de selectie waarop de tellingen zijn gebaseerd gevoelig verhogen. Deze aanpak sluit evenwel niet helemaal uit dat er enkele gevallen van intentionele flooding onopgemerkt zijn gebleven of dat een aantal niet als ‘pragmatic lenghtening’ bedoelde letterherhalingen toch als dusdanig zijn geteld.

５.２ Leetspeak Leetspeak verwijst naar het gebruik van allerhande symbolen ter vervanging van lettertekens. In deze analyse wordt louter gefocust op de vormen waarbij cijfers functioneel worden ingezet op basis van een typografische of uitspraakovereenkomst. Met behulp van een Pythonscript worden daarom alle woorden geselecteerd waarin ten minste één letter en één cijfer voorkomen. Eveneens hebben we het gebruik van 2 voor ‘to(o)’ en 4 voor ‘for’ bekeken, allebei geconventionaliseerde en min of meer idiomatische constructies van Engelse oorsprong die ook in de chattaal van Vlaamse tieners opduiken – zie voorbeelden (4) en (5). Manuele controle bleek noodzakelijk om heel wat ruis te elimineren, zoals hyperlinks of wiskundige formules, die vanzelfsprekend ook letter-cijfercombinaties bevatten. Maar ook vormen waarbij het cijfer gewoon zijn betekenis behoudt, zijn uit de selectie weggelaten, ook al wijkt hun spelling wel degelijk af van de standaard: bv. 1ne ‘ene’, 2dezit ‘tweede zit’, 3daagse ‘driedaagse’. Er kunnen, zoals gezegd, twee verschillende types van leetspeak worden onderscheiden. Bij een eerste type worden meerdere letters vervangen door één cijfer op basis van een uitspraakovereenkomst en wordt het woord in kwestie dus korter. Vlaamse tieners blijken hun inspiratie daarvoor vaak in het Engels te vinden, met bijvoorbeeld love you 2 en 4ever (zie voorbeelden (4) en (5)). Voorbeelden (6) en (7) tonen echter aan dat dit principe ook op Nederlandse woorden kan worden toegepast. Daarbij gaat het bovendien niet altijd om de prototypische acht/8-alternantie. Dat de vervanging overigens niet altijd ‘accuraat’ wordt uitgevoerd, illustreren de twee voorbeelden waarin het cijfer 8 niet exact in de plaats komt van de lettercombinatie , doordat het cijfer méér grafemen vervangt (voorbeeld (8)) of slechts een deel ervan (voorbeeld (9)). (4) (5) (6) (7) (8) (9)

wij 4real 4ever ‘wij for real forever’ ly2 ‘love you too’ suc6 ‘succes’ 9r ‘neger’ leerk8te ‘leerkrachten’ kinder8chtig ‘kinderachtig’

DE DECKER


17

Pag. 0017

TAAL & TONGVAL

Het tweede type is zonder twijfel louter het resultaat van creatief taalgedrag. Chatters experimenteren met de spelling van woorden en vervangen één letter door één cijfer op basis van een typografische gelijkenis. Het woord wordt dus niet korter. Leetspeak is overigens oorspronkelijk om die reden ‘gecreëerd’, want de functionaliteit van zo’n alternatief alfabet bestaat erin dat internetgebruikers automatische zoekmachines en bijgevolg ook censuur kunnen ontwijken. Dat was natuurlijk in eerste instantie van belang voor taboewoorden: zo is het Engelse pr0n ‘porn’ een typevoorbeeld van leetspeak geworden. Het probleem van censuur stelt zich op Netlog en private MSN- of Facebookconversaties niet, dus de attestaties van dit type zijn ofwel het gevolg van imitatiegedrag, ofwel het resultaat van chatcreativiteit. Enkele voorbeelden: (10) g00gl3-sk1llz ‘google-skills’ (11) gy zijt l3kkerder ‘gij zijt (jij bent) lekkerder’ (12) s4nd3rr ‘Sander’

５.３ z-spelling De typisch chattalige adaptatie waarbij de woordfinale <s> wordt vervangen door een (Paolillo 2001: 190; Herring 2012), labelen we in deze bijdrage – bij gebrek aan een ingeburgerd alternatief – als ‘z-spelling’. Dit type spellingsaanpassing vindt zijn oorsprong in het Engels (Crystal 2001: 88), waar het hoofdzakelijk een fonetisch geïnspireerde vervanging is. In het Nederlands speelt de invloed van de uitspraak geen rol, maar gaat het vooral om imitatiegedrag (bv. het sterk geconventionaliseerde greetz) en speelse, creatieve transformaties, zoals reactiez ‘reacties’ of jonaazzz ‘Jonas’. Omdat het principe ook productief blijkt te zijn en zich at random uitbreidt naar woorden zonder [s] in de auslaut – waar het dus een ztoevoeging wordt, bijvoorbeeld in snellzz ‘snel’, lovez you ‘love you’ of heeyz ‘hey’ – bekijken we alle vormen die in ons chatcorpus op eindigen en daarmee afwijken van de conventionele spellingsvorm. Dat jongeren z-spelling een coole spielerei vinden, wordt overigens soms geëxpliciteerd: (13) gij schrijft ook zoals mij viesz ik ook altijd viesz en nie vies da is afgezaagd zonder een zzzzz ‘jij schrijft ook zoals ik ‘viesz’, ik [schrijf] ook altijd ‘viesz’ en niet ‘vies’, dat is afgezaagd zonder een ‘z’’

18


VOL. 67, NO. 1, 2015

Pag. 0018


５.４ Grafeemreducties Onder de noemer ‘grafeemreducties’ bundelen we drie spellingaanpassingen die de keystroke effort weliswaar verminderen, maar in tegenstelling tot de acroniemen en afkortingen uit de volgende paragraaf niet meer dan twee grafemen reduceren tot één. Het is dan ook maar de vraag in hoeverre het gebruik van de verkorte varianten wordt ingegeven door een drang naar beknoptheid dan wel door een creatieve omgang met de schrijftaal – of, opnieuw, door imitatiegedrag. Bovendien blijft de gemanipuleerde spelling bij deze grafeemreducties wel in overeenstemming met de uitspraak. We focussen in deze analyse alleen op veelvoorkomende alternanties die typisch zijn voor Nederlandse chattaal, hoewel frequente Engelse varianten (r ‘are’ of u ‘you’) ook af en toe voorkomen in de corpora. In concreto worden de volgende drie grafeemreducties bestudeerd: voor (bv. egt ‘echt’), voor (bv. wy ‘wij’) en <x> voor (bv. nix ‘niks’). Enkele voorbeelden uit het corpus: (14) yunder zyn egt geweldig xxxx ‘jullie zijn echt geweldig xxx’ (15) wy zyn voor altyd ‘wij zijn voor altijd’ (16) tis nix sgatje ‘het is niks, schatje’ Voor deze tellingen werken we met een steekproef van woorden die enerzijds hoogfrequent zijn, maar waarvan we anderzijds ook a priori intuïtief weten dat de grafeemreducties er in voldoende mate op worden toegepast. Alleen die woorden leveren immers voldoende tokens op en kunnen op die manier zinvolle informatie verschaffen over mediumverschillen of genderen leeftijdspatronen. Cijfers over de frequentie waarmee een bepaald type reductie wordt doorgevoerd, zijn namelijk per definitie relatief: in theorie is zo’n alternantie immers op elk woord toepasbaar, maar in de praktijk blijkt dat niet te gebeuren. Daar kunnen verschillende redenen voor zijn. Van de ch/g-alternantie kan bijvoorbeeld logischerwijze verwacht worden dat ze zo goed als uitgesloten is voor lach en lachen, omdat ze tot homonymie zou leiden met de verledentijdsvormen van liggen en omdat lagen bovendien anders wordt uitgesproken. Rekening houdend met de vraagstellingen van dit onderzoek heeft het dan ook weinig zin om dergelijke woorden in de selectie op te nemen, ook al schrijft een enkeling misschien incidenteel wel eens lag wanneer hij lach bedoelt. Overigens is dat ook de reden waarom voor de ks/x-alternantie maar één steekproefwoord wordt geselecteerd. Deze grafeemreductie lijkt het minst productief van de drie te zijn en zich tot het lexeem niks te beperken; strax komt uitzonderlijk nog wel eens voor (maar telt in verhouding minder dan vijf procent van het totale aantal DE DECKER


19

Pag. 0019

TAAL & TONGVAL

attestaties van straks in het hele corpus) maar in andere hoogfrequente woorden met de -cluster, zoals reeks en links, wordt de wijziging – zo blijkt uit de systematische zoekopdrachten – werkelijk nooit toegepast. Concreet worden de volgende lexemen bekeken (inclusief hun eventuele verbogen varianten): ∙ ∙ ∙

ch/g: schoon, echt, toch, school, schat(je) ; ij/y: wij, zijn, altijd, blij, tijd; ks/x: niks.

In de kwantitatieve analyse wordt het aantal grafeemreducties ten opzichte van het totale aantal woorden in het (deel)corpus becijferd. Die absolute frequenties laten toe om de impact van de verschillende onafhankelijke variabelen te bestuderen, maar omdat de tellingen op een steekproef gebaseerd zijn, leren ze ons dus maar weinig over het eigenlijke gebruik van dergelijke verkortingsmechanismen. Daarom berekenen we ook de relatieve frequenties en gaan we dus na hoe vaak de vormen mét grafeemreductie voorkomen in verhouding tot de voluit gespelde standaardvormen.

５.５ Acroniemen en afkortingen van Nederlandse oorsprong We onderscheiden acroniemen en afkortingen van Nederlandse oorsprong van die van Engelse oorsprong (zie § 5.6). In totaal hebben we zes Nederlandse steekproefwoorden geselecteerd. De afkortingen zijn idd ‘inderdaad’, mss ‘misschien’, wrs ‘waarschijnlijk’１４ en ff ‘even’１５. Daarnaast kunnen chatters in theorie ook nog oneindig veel acroniemen construeren. Toch lijken er in de Vlaamse chattaal maar weinig zulke ‘inheemse’ letterwoorden te worden gebruikt. Acroniemen die in de formele schrijftaal ook voorkomen, laten we immers buiten beschouwing (bv. maw ‘met andere woorden’, ivm ‘in verband met’). Hoewel zij in de chatdata wel degelijk geproduceerd worden, kunnen ze immers niet als markers van CMC bestempeld worden. De enige acroniemen die voor dit onderzoek worden geselecteerd, zijn iig ‘in ieder geval’ en (k) hvj ‘(ik) hou van je’. Die selectie is gebaseerd op onze eigen ervaringen en impressies en dus ietwat arbitrair. Net zoals voor de grafeemreducties (§ 5.4) becijferen we voor de Nederlandse afkortingen en acroniemen overigens niet alleen de absolute frequentie, maar gaan we ook na hoe frequent ze worden geproduceerd in verhouding tot de voluit gespelde achterliggende standaardvormen. Enkele voorbeelden uit de chatconversaties:

20


VOL. 67, NO. 1, 2015

Pag. 0020


(17) dan ist mss idd verstandig om zijn geld op iet anders te zette ‘dan is het misschien inderdaad verstandig om zijn geld op iets anders te zetten’ (18) en [X] gaat wrs ff voos doen en wa lachen ofzo ‘en [X] zal waarschijnlijk even voos doen en wat lachen of zo’ (19) njaaa twas inderdaad mss grappig moja iedere dg were ‘tja, het was inderdaad misschien grappig, maar ja, iedere dag weer’

５.６ Acroniemen en afkortingen van Engelse oorsprong Het gebruik van acroniemen past, net zoals dat van andere chatkenmerken (Herring 2012), in de traditie van de internationale chatcultuur en tieners vinden hun inspiratie dan ook vaak in Engelse voorbeelden. Daarom bestuderen we ook de productie van een aantal frequente acroniemen en afkortingen van Engelse oorsprong. Daarvoor wordt een sample van tien vormen samengesteld, die bij eerdere frequentietellingen op basis van een deel van de dataset al populair bleken (zie De Decker & Vandekerckhove 2012a): btw ‘by the way’, aight ‘all right’, wtf ‘what the fuck’, brb ‘be right back’, imo ‘in my opinion’, omg ‘oh my god’, bk ‘back’, ofc ‘of course’, atm ‘at the moment’ en np ‘no problem’. In het corpus zijn onder meer de volgende voorbeelden te vinden: (20) kga ff ne wafel hale, brb ‘ik ga even een wafel halen, be right back’ (21) bk btw ‘back, by the way’ (22) idd wtf ben jij zielig eerst kopieren en dan wat bewerken en zeggen dat jou skin is omg ‘inderdaad, what the fuck ben jij zielig, eerst kopiëren en dan wat bewerken en zeggen dat het jouw skin is, oh my god’ ‘Populariteit’ is in jongerentaal en in chattaal weliswaar een relatief begrip: conventies evolueren snel en voorkeuren kunnen per persoon en naargelang van de context sterk verschillen. De gebruikte steekproef kan bijgevolg onmogelijk de garantie bieden dat de geselecteerde vormen in elk subcorpus en over de hele periode van de dataverzameling (2007-2013) de populairste zijn geweest. Bij het begin van de dataverwerking was er bijvoorbeeld nog geen sprake van het acroniem yolo ‘you only live once’, dat pas eind 2011 ‘gelanceerd’ werd１６ maar al in 2012 zowel in België als in Duitsland tot jongerentaalwoord van het jaar werd verkozen.１７ Toch vinden we yolo geen enkele keer in het corpus terug, ook niet in het meest recente materiaal dat uit 2012 en 2013 dateert. Daarnaast is het een bewuste keuze om lol ‘laughing out loud’, dat nochtans niet alleen in Vlaamse chattaal (De Decker & Vandekerckhove 2012a) maar ook in Engelse chatcorpora (Baron 2004: 411; Tagliamonte & DE DECKER


21

Pag. 0021

TAAL & TONGVAL

Denis 2008: 12) het meest geproduceerde acroniem blijkt te zijn, niet in de steekproef op te nemen. In Nederlandse chattaal is de acroniemstatus van lol immers enigszins dubieus, aangezien het samenvalt met het bestaande substantief lol (zoals in lol hebben). Het valt niet uit te sluiten dat Vlaamse tieners lol louter als een marker van een grappige situatie beschouwen en gebruiken – vergelijkbaar met pakweg haha –, zonder daarbij de oorspronkelijke ‘laughing out loud’-betekenis in het achterhoofd te hebben of überhaupt te kennen. Exemplarisch bij deze stelling is de conversatie tussen twee tienerjongens in voorbeeld (23). Engelstalige jongeren, voor wie er geen interferentie is met een ander bestaand lexeem lol, maken die terugkoppeling naar de achterliggende constructie waarschijnlijk wel nog (vaker). (23) [A] lol ‘lol’ [B] seg das zo iet stom eh ‘zeg, dat is zo iets stoms he’ [B] lol ‘lol’ [B] gebruikt gij da als ge echt “laugh out loud” of ‘gebruik jij dat als je echt “laugh out loud” of’ [B] gwn as ge et grappig vind ‘gewoon als je het grappig vindt’ [A] grappig ‘grappig’ [A] alsek echt lach, zeg ik rofl ‘als ik echt lach, zeg ik rofl [‘rolling on (the) floor laughing’]’ [A] dus eig altijd een stapke hoger dan int echt ‘dus eigenlijk altijd een stapje hoger dan in het echt

De achterliggende voluit gespelde varianten van de geselecteerde Engelse acroniemen en afkortingen blijken in het chatcorpus overigens relatief zelden voor te komen. Voor de tien vormen uit de steekproef samen liggen de verhoudingen als volgt: 3.693 verkorte vormen tegenover 123 volledige varianten. Vooral back, of course en no problem worden ook voluit geproduceerd, terwijl meer ‘prototypische’ acroniemen uiterst zelden (wtf, btw) of helemaal nooit (brb, imo, atm) volledig worden geschreven. Dat is natuurlijk niet onlogisch, ten eerste omdat de matrixtaal van Vlaamse chatconversaties, ondanks tal van inserties van Engelse oorsprong, altijd (een variëteit van het) Nederlands blijft (cf. De Decker & Vandekerckhove 2012a). Ten tweede hoeft het gebruik van deze acroniemen niet te betekenen dat alle achterliggende volledige vormen ook tot het productieve mentale lexicon van de Vlaamse chatters behoren. Anders gezegd: het lijkt aannemelijk dat Vlaamse chatters Engelse acroniemen niet zozeer produceren om te vermijden dat ze de volledige constructie moeten typen, maar 22


VOL. 67, NO. 1, 2015

Pag. 0022


veeleer om op die manier aansluiting te vinden met de internationale chatcultuur. De acroniemen in kwestie zijn immers wereldwijd bekend en horen gewoon bij het medium. Dat doet natuurlijk niets af aan hun functionaliteit: de betekenis die ze uitdrukken, wordt op de kortst mogelijke manier weergegeven. Het verschil met Nederlandse acroniemen en afkortingen bestaat er echter in dat de Nederlandse volledige vormen zeker tot het productieve lexicon van de Vlaamse tieners behoren, terwijl dat bij de Engelse vormen niet per definitie een noodzakelijke premisse hoeft te zijn: het is bijvoorbeeld niet ondenkbaar dat een chattende tiener eerst brb en de conventionele betekenis ervan (‘zo terug’) ontdekt vooraleer hij de exacte volledige variant leert kennen (‘be right back’). Daarom vergelijken we de productie van acroniemen en afkortingen van Nederlandse oorsprong wél met het aantal attestaties van de volledige vormen en beperken we ons voor de Engelse vormen tot hun absolute gebruiksfrequentie in verhouding tot de (deel)corpusgrootte.

６

Resultaten

In deze sectie worden de resultaten van de kwantitatieve analyse opgelijst en wordt de correlatie van de onafhankelijke variabelen gender, leeftijd en medium met de geattesteerde frequenties besproken. Tabel 3 geeft per subgroep, onderverdeeld volgens medium, gender en leeftijd, een overzicht van de geobserveerde frequenties van de verschillende chattaalkenmerken, telkens ten opzichte van het totale aantal woorden in het deelcorpus. Daaruit blijkt alvast dat een aantal bestudeerde features niet erg frequent opduiken. Hoewel we leetspeak (in totaal 1.174 tokens) en z-spelling (in totaal 2.737 tokens) exhaustief hebben geïnventariseerd, blijken ze geen prominente plaats in te nemen in de informele chatpraktijk van Vlaamse tieners – en zeker niet in hun synchrone IMconversaties. Vooral leetspeak, dat toch dikwijls als een van de meest opvallende markers van CMC wordt opgevoerd, is uiterst zeldzaam: het fenomeen doet zich gemiddeld in slechts één op de tweeduizend woorden voor. Flooding (in totaal 40.967 tokens) komt daarentegen in de beide media veel vaker voor: zowat één woord op de twintig bevat één of meerdere letterherhalingen. Over het relatieve gebruik van grafeemreducties en acroniemen en afkortingen leren deze absolute frequenties ons dan weer, zoals eerder werd aangehaald, minder, omdat die tellingen op een sample van steekproefwoorden zijn gebaseerd. Om een betere indicatie te krijgen van de ‘populariteit’ van deze twee CMC-features, bekijken we hieronder DE DECKER


23

Pag. 0023

TAAL & TONGVAL

ook de relatieve frequenties van de grafeemreducties en de Nederlandse acroniemen ten opzichte van de achterliggende, volledige standaardvormen (zie respectievelijk tabel 5 en 6). Tabel 3

Medium Gender Leeftijd Flooding Leetspeak z-spelling Grafeemreducties Nederl. acron. Engelse acron. Totaal # woorden

Geobserveerde frequenties

IM Jongens Jong Oud 256 1.500 (0,87%) (0,15%) 12 90 (0,04%) (0,01%) 27 617 (0,09%) (0,06%) 92 564 (0,31%) (0,06%) 112 5.462 (0,38%) (0,56%) 31 2.373 (0,11%) (0,24%) 29.342 979.405

Meisjes Jong Oud 1.563 1.142 (1,28%) (0,62%) 63 10 (0,05%) (0,01%) 59 9 (0,05%) (0,01%) 388 153 (0,32%) (0,08%) 343 755 (0,28%) (0,41%) 114 67 (0,09%) (0,04%) 122.569 185.082

Netlog Jongens Meisjes Jong Oud Jong Oud 5.353 1.855 26.974 2.324 (3,50%) (2,52%) (6,26%) (3,61%) 222 52 637 88 (0,15%) (0,07%) (0,15%) (0,14%) 505 188 1.224 108 (0,33%) (0,26%) (0,28%) (0,17%) 823 269 2.318 232 (0,54%) (0,37%) (0,54%) (0,36%) 203 122 622 133 (0,13%) (0,17%) (0,14%) (0,21%) 215 55 785 53 (0,14%) (0,07%) (0,18%) (0,08%) 152.884 73.519 430.864 64.443

Met behulp van een linear mixed-effects model waarin de individuele chatters als random factor zijn opgenomen, zijn we nagegaan of het gebruik van de CMC-features significant verschilt naargelang van het medium waarin de conversatie plaatsvindt of van het geslacht of de leeftijd van de chatters. In tabel 4 wordt de output van die statistische modellen gebundeld. De referentiegroep (het intercept) waarmee wordt vergeleken, bestaat telkens uit de IM-conversaties van de jongste groep tienerjongens. Een p-waarde lager dan 0,05 wijst op een significant verschil. Hieronder bespreken we eerst de impact van elke onafhankelijke variabele afzonderlijk.

24


VOL. 67, NO. 1, 2015

Pag. 0024


Tabel 4

Resultaten lmer-analyse

Flooding

Leetspeak

z-spelling

Grafeem-reducties

Nederlandse acroniemen

Engelse acroniemen

Intercept Medium Gender Leeftijd Intercept Medium Gender Leeftijd Intercept Medium Gender Leeftijd Intercept Medium Gender Leeftijd Intercept Medium Gender Leeftijd Intercept Medium Gender Leeftijd

Estimate -5,208 1,397 0,614 -0,603 -13,352 1,718 0,159 -0,390 -12,036 2,309 -0,249 -0,328 -7,298 0,909 -0,040 -0,472 -7,846 -1,283 0,088 0,362 -10,633 0,143 0,127 -0,594

St. error 0,058 0,055 0,025 0,030 0,882 0,838 0,462 0,573 0,605 0,582 0,233 0,296 0,127 0,117 0,064 0,081 0,218 0,179 0,154 0,164 0,479 0,421 0,296 0,385

z -89,060 25,530 24,680 -20,270 -15,144 2,051 0,345 -0,680 -19,884 3,966 -1,070 -1,107 -57,610 7,760 -0,630 -5,840 -35,960 -7,150 0,570 2,210 -22,220 0,339 0,431 -1,543

p < 0,001 < 0,001 < 0,001 < 0,001 < 0,001 0,040 0,730 0,496 < 0,001 < 0,001 0,285 0,268 < 0,001 < 0,001 0,527 < 0,001 < 0,001 < 0,001 0,570 0,027 < 0,001 0,735 0,667 0,123

De mate waarin tieners gebruikmaken van zogenaamd typische CMC-features blijkt sterk te correleren met het medium waarin ze hun informele online gesprekken houden. De output van de statistische modellen (tabel 4) toont aan dat flooding, leetspeak, z-spelling en grafeemreducties significant vaker worden geproduceerd op de sociaalnetwerksite Netlog dan in de synchrone IM-conversaties op MSN en Facebook Chat. Voor de Nederlandse acroniemen en afkortingen nemen we echter het omgekeerde patroon waar: zij duiken significant méér op in de IM-data. Voor de acroniemen en afkortingen van Engelse oorsprong werd er geen significant mediumverschil gevonden. De hypothese dat er meer ruimte is voor speels en experimenteel taalgedrag in een asynchroon CMC-medium lijkt met andere woorden te worden bevestigd. Daarentegen blijkt de hypothese dat grafeemreducerende mechanismen dan weer vaker in synchrone IM te vinden zouden zijn, maar gedeeltelijk waar. De productie van de CMC-features blijkt daarentegen veelal niet te DE DECKER


25

Pag. 0025

TAAL & TONGVAL

correleren met het geslacht van de chattende tieners. Alleen voor flooding is het genderverschil heel significant: meisjes maken meer gebruik van letterherhalingen dan jongens. Die vaststelling is conform met de vooropgestelde hypothese en met de bevindingen van vroegere CMC-studies. Daarnaast valt nog het hoge aantal Engelse acroniemen in de IM-gesprekken van de oudere tienerjongens op. Wat leeftijd betreft, schetsen de resultaten een vrij disparaat beeld. Flooding en grafeemreducties blijken significant vaker voor te komen in de chatconversaties van jonge tieners, terwijl de oudere tieners significant meer gebruikmaken van acroniemen en afkortingen van Nederlandse oorsprong. Ook die vaststellingen liggen in de lijn van de hypotheses. Voor de andere CMC-features waren de leeftijdsverschillen evenwel niet significant. We dienen er weliswaar rekening mee te houden dat het aantal tokens voor bepaalde CMC-features (leetspeak, z-spelling, Engelse acroniemen) in sommige subgroepen (IM-conversaties van jonge tienerjongens en oudere tienermeisjes) laag is. Dat heeft onvermijdelijk een impact op de kwantitatieve analyse. Meer data zijn dus nodig om – allicht – fijnmazigere patronen te kunnen ontdekken. In deze resultatensectie bundelen we ook nog enkele andere opmerkelijke vaststellingen in verband met een aantal van de bestudeerde CMC-features. Zo bevatten de 40.967 geattesteerde woorden met flooding in totaal 44.495 ‘gefloode’ letter(combinatie)s of tekens. Op woordniveau komt letterherhaling, zoals verwacht, vaak voor in uitroepen (bv. ooooh, heeey, hhhhahahah), aangezien flooding natuurlijk net een pragmatisch-expressieve functie heeft. Op letter- of tekenniveau blijken grafemen die vocalen representeren, het vaakst geflood te worden. Ook dat ligt in de lijn van de verwachtingen. Van de in totaal 44.495 geattesteerde herhalingen (in 40.967 verschillende woorden, cf. supra) betreffen er 34.639 (of 77,85%) een van de vijf basisklinkers van het Nederlands: , <e>, , en . Combinaties van twee grafemen die maar één klank１８ representeren (, <ei>, <eu>, , , , , ), worden maar zelden als eenheid herhaald (19 attestaties of 0,04% van het totale aantal vormen met flooding): bv. we zijn mega stoeoer of rauauauww. Vaker wordt voor een alternatief gekozen dat sneller kan worden getikt, zoals in viieeees, keeeiii moojjj of ooouuudd. Van de medeklinkers wordt <x> het vaakst geflood (2.086 attestaties of 4,69%), al beperkt dat zich quasi uitsluitend tot het gebruik als symbool voor een kusje. Zoals hierboven aangegeven hebben we alleen combinaties van vier en meer x’en als flooding gelabeld, omdat xxx de standaardconventie is. De weergave van de glijklank <j> (1.593 26


VOL. 67, NO. 1, 2015

Pag. 0026


attestaties of 3,58%) staat op de tweede plaats en wordt vaak – maar zeker niet uitsluitend – aan het eind van een woord geflood, bv. sgatjjj of jeeeujjj maar ook jjjulllie of vetjjjeees. Daarna volgen grafemen die fricatieven en nasalen representeren: , <s>, , <m> en . Occlusieven kunnen in de spreektaal normaliter niet ‘verlengd’ of lang aangehouden worden en worden in chattaal dan ook het minst geflood: de grafemen , , , ,
en zijn samen goed voor 641 attestaties (of 1,44%) van voornamelijk woordfinale flooding: bv. altijddd, hottt. Niet zelden gaat het in deze gevallen overigens om afkortingen die nadruk krijgen: aubbb, tqqq ‘thank you’, kkk ‘oké oké oké’. De onderzochte interpunctietekens !, ?, ( en ) leveren niet meer dan 551 attestaties (of 1,24%) op. Dat emoticons zelf het voorwerp van flooding kunnen zijn, illustreren ook enkele ietwat atypische vormen: bv. xddd en :-ooo. Dat chatters verder door letterherhaling niet noodzakelijk een verlenging weergeven zoals die zich ook in de spreektaal zou voordoen, blijkt bijvoorbeeld uit enkele voorbeelden van Engelse oorsprong, zoals niceeee en revengeeeeeeee, waarin de woordfinale <e> normaliter niet eens uitgesproken wordt. Toch lijkt dit te volstaan om het woord de geïntendeerde nadruk mee te geven. Voor leetspeak zijn er, zoals eerder al werd vermeld, twee types te onderscheiden. Daarbij worden letters door cijfers vervangen op basis van respectievelijk een uitspraakovereenkomst (bv. wacht wordt w8) en een typografische overeenkomst (bv. google wordt g00gl3). Het eerste type lijkt in een chatcontext ‘functioneler’, want daar resulteert het gebruik van leetspeak in een verkorte weergave van het woord. Het tweede type lijkt in hoofdzaak het resultaat van een uiterst creatieve omgang met schrijftaal en spelling. Uit de tellingen blijkt dat ‘functionele, verkortende leetspeak’ zowel in de IMconversaties als in de Netlogdata vaker voorkomt dan ‘creatieve leetspeak’, maar in verhouding is dat tweede type wel beduidend frequenter aanwezig op Netlog. Vervangingen op basis van een louter typografische overeenkomst maken in het Netlogcorpus 310 van de 999 attestaties van leetspeak uit (of 31,03%). In het IM-materiaal is dat slechts 29 op 175 attestaties (of 16,57%). Dat is vermoedelijk te verklaren door het feit dat het intikken van dergelijke leetspeakvormen wel wat denken experimenteerwerk vergt en daarvoor hebben chatters meer tijd binnen de asynchrone omgeving van een sociaalnetwerksite dan in een synchrone chatconversatie. De relatief lage globale gebruiksfrequentie van dit chatfeature, inclusief het eerste type, is ongetwijfeld eveneens daaraan te relateren: de beperkte tijdswinst die de productie van leetspeak een chatter zou opleveren omdat hij enkele tekens minder moet typen, weegt niet op tegen het tijdverlies door de extra inspanning die hij daarvoor moet leveren, zowel cognitief als ‘fysiek’ (want DE DECKER


27

Pag. 0027

TAAL & TONGVAL

de cijfers staan op een computerklavier wat verder verwijderd van de letters en/of vereisen het gebruik van de Shift-toets). Tabel 5

Medium Gender Leeftijd Grafeemreducties Volledige vormen Totaal

Grafeemreducties <x>, en in verhouding tot de volledige grafeemcombinaties , en

IM Jongens Jong Oud 92 564 (16,2%) (3,2%) 477 17.052 (83,8%) (96,8%) 569 17.616

Meisjes Jong Oud 388 153 (17,1%) (4,4%) 1.884 3.320 (82,9%) (95,6%) 2.272 3.473

Netlog Jongens Meisjes Jong Oud Jong Oud 823 269 2.318 232 (37,8%) (26,4%) (33,6%) (23,4%) 1.354 751 4.574 759 (62,2%) (73,6%) (66,4%) (76,6%) 2.177 1.020 6.892 991

In tabel 3 werden de absolute frequenties van de vormen met grafeemreducties tot <x>, en (bv. nix, sgool en zyn) opgelijst in verhouding tot de totale corpusgrootte. In tabel 5 geven we de relatieve frequenties van dit chatfeature, namelijk in verhouding tot de standaardvormen met de niet-gereduceerde, oorspronkelijke grafeemcombinaties , en (bv. niks, school en zijn). In 4.839 (of 13,82%) van de in totaal 35.010 attestaties van de geselecteerde steekproefwoorden wordt de grafeemcluster gereduceerd tot één grafeem. Dat aandeel is aanzienlijk, maar kennelijk niet van die aard dat de standaardspelling van die woorden systematisch wordt vervangen door een chatvariant. Bovendien hadden we bij de selectie van de steekproefwoorden a priori al gekozen voor vormen waarvan we intuïtief wisten dat ze voldoende tokens met grafeemreductie zouden opleveren. Bij de meeste andere woorden die een cluster , of bevatten, komt grafeemreductie minder of helemaal niet voor (zie § 5.4). Uit tabel 5 komen verder overigens – logischerwijze – dezelfde variatiepatronen naar voren: grafeemreducties zijn veel frequenter op Netlog dan in IM en worden vaker geproduceerd door jongere tieners dan door oudere. Tabel 6

Vorm Verkorte vorm Volledige vorm Totaal

Nederlandse acroniemen en afkortingen t.o.v. volledige varianten: resultaten per vorm

wrs/wsl 1.295 (96,1%) 52 (3,9%) 1.347

mss 2.694 (94,0%) 173 (6,0%) 2.867

28


idd 1.806 (91,2%) 175 (8,8%) 1.987

ff 1.658 (79,0%) 442 (21,0%) 2.100

hvj 272 (50,6%) 266 (49,4%) 538

iig 27 (20,5%) 105 (79,5%) 132

VOL. 67, NO. 1, 2015

Pag. 0028


Voor de acroniemen en afkortingen van Nederlandse oorsprong werden de absolute frequenties van de zes geselecteerde steekproefvormen in verhouding tot het totale aantal woorden al opgelijst in tabel 3. Het is echter zeker zo interessant om na te gaan in welke mate de chatters de verkorte vormen verkiezen boven de voluit gespelde standaardvormen. Die verhoudingen worden voor elk van de steekproefwoorden afzonderlijk opgelijst in tabel 6. Dan valt op dat de vier afkortingen (wrs/wsl, mss, idd en ff) in verhouding beduidend vaker worden gebruikt dan de twee geselecteerde acroniemen (hvj en iig). Dat gebeurt zelfs in die mate dat Vlaamse tieners nochtans frequente bijwoorden als waarschijnlijk, misschien en inderdaad in hun online conversaties in meer dan 90 procent van de gevallen vervangen door chatvarianten. Die vormen hebben dus onbetwistbaar een sterke plaats verworven in Vlaamse tienerchattaal. Voor de twee acroniemen hvj en iig geldt dat kennelijk in veel mindere mate. Zij illustreren overigens mooi de inherente variabiliteit van chattaal, een genre waaraan elk individu inderdaad zijn eigen invulling kan geven (Thurlow & Poff 2013: 10): 269 van de 272 attestaties van hvj worden op Netlog geproduceerd en 181 daarvan door jonge tienermeisjes, terwijl alle 27 attestaties van iig in het chatcorpus dan weer aan één en dezelfde chatter (!) kunnen worden toegeschreven (hoewel onze ervaring nochtans leert dat het zeker geen individueel verzinsel is, wat wordt bevestigd door de vermelding van het acroniem op Wikipedia１９). Uit de analyse van het gebruik van de tien bestudeerde Engelse acroniemen blijken ten slotte aanzienlijke frequentieverschillen tussen de afzonderlijke acroniemen onderling (zie daaromtrent ook De Decker & Vandekerckhove 2012a). Op Netlog zijn acroniemen die een (chat)conversatie structureren, zoals brb ‘be right back’ of bk ‘back’, bijvoorbeeld minder relevant en worden ze dus ook minder gebruikt. Op de sociaalnetwerksite zijn het daarentegen voornamelijk omg ‘oh my god’ – dat wel eens typisch voor jonge tienermeisjes wordt geacht２０ maar net zo goed door jongens blijkt te worden gebruikt – en wtf ‘what the fuck’ die domineren.

７

Conclusies en discussie

In dit onderzoek zijn we nagegaan in welke mate enkele typische en zogenaamd genre-onderscheidende chatspeakkenmerken in een omvangrijk Vlaams tienerchatcorpus worden geproduceerd. Uit de analyses blijkt dat de Vlaamse chatter wel degelijk aansluiting vindt bij de internationale chatcultuur, maar dat hij dat met mate doet. ‘Functionele’ features, zoals DE DECKER


29

Pag. 0029

TAAL & TONGVAL

flooding en het gebruik van afkortingen en acroniemen, worden – zeker in de synchrone IM-conversaties op MSN en Facebook Chat – frequenter toegepast dan veeleer speelse spellingmanipulaties. Leetspeak is bijvoorbeeld zelfs hoogst uitzonderlijk, in tegenstelling tot wat sommige stereotiepe en soms zelfs ietwat karikaturale illustraties van CMC lijken te suggereren (zie bv. Axtman (2002) en Roos (2006) of de voorbeelden in Van Wijk & Den Ouden (2006)). Daarmee lijkt ook de vrees (zie § 2) dat (Vlaamse) chattaal overspoeld wordt door dergelijke non-standaardvormen deels ongegrond te kunnen worden verklaard. Verder kunnen we vaststellen dat de productie van sommige chatvarianten correleert met een aantal externe factoren: vooral het medium waarin de conversatie plaatsvindt, speelt een belangrijke rol. De leeftijd van de chatter heeft dan weer een meer bepalende impact dan gender. Ten eerste blijkt inderdaad het medium een bepalende invloed te hebben, want de meeste bestudeerde chatkenmerken worden significant meer geproduceerd in het Netlog- dan in het IM-materiaal. Alleen de acroniemen en afkortingen van Nederlandse oorsprong zijn frequenter op MSN en Facebook Chat. Voor de verkortingen van Engelse oorsprong was het mediumverschil niet significant. Deze bevindingen doen vermoeden dat chatters op Netlog, een veeleer asynchroon medium, gewoonweg meer tijd en ruimte hebben voor een creatieve en experimentele omgang met spelling. Het publieke karakter van Netlogprofielen zet de jongeren er dus kennelijk niet toe aan om systematisch meer standaardvormen te produceren, integendeel. We dienen er wel rekening mee te houden dat Netlog niet representatief is voor alle asynchrone CMC-media, omdat de sociaalnetwerksite hoofdzakelijk op informele communicatie tussen jongeren gericht is. Andere asynchrone kanalen, zoals fora of blogs, hebben doorgaans andere doelstellingen en/of een ander doelpubliek. De resultaten mogen dus niet zonder meer gegeneraliseerd worden. In IM-conversaties ligt de nadruk meer op snelheid en beknoptheid, is er door de band genomen minder tijd voor innovatie en spielerei en grijpen jongeren allicht vaker spontaan terug naar wat voor hen nog altijd de defaultschrijfwijze (b)lijkt te zijn, namelijk de standaardvariant. Het is dan ook niet onlogisch dat het precies de Nederlandse acroniemen en afkortingen zijn die wél significant méér in synchrone IM worden geattesteerd, omdat zij de chatters natuurlijk toelaten om de keystroke effort fors te beperken en/of de interactiesnelheid te verhogen. Sommige van die verkorte vormen (idd, mss, wrs) blijken zelfs zodanig ingeburgerd dat de voluit gespelde varianten bijna niet meer worden geproduceerd. Toch klopt de hypothese dat grafeemreducerende strategieën vaker in IM zouden worden toegepast, maar gedeeltelijk. Het feit 30


VOL. 67, NO. 1, 2015

Pag. 0030


dat leetspeak en grafeemreducties in het asynchrone Netlogcorpus méér voorkomen dan in de synchrone IM-data, lijkt er immers op te wijzen dat deze CMC-features zeker niet uitsluitend als ‘nuttige’ verkortingsmechanismen fungeren. Blijkbaar zijn ze óók – en misschien zelfs in de eerste plaats – innovatieve spellingsmanipulaties, of toch minstens het resultaat van imitatiegedrag. Niettemin hebben we kunnen vaststellen dat grafeemreducerende leetspeak (van het type w8 ‘wacht’) in verhouding toch frequenter terug te vinden is in het IM- dan in het Netlog-materiaal, waar het aandeel van de ‘creatieve’ leetspeak (van het type g00gl3 ‘google’) groter is. Zo wordt de hypothese toch weer deels bevestigd. Ten tweede, wat de impact van gender op de productie van de geselecteerde kenmerken betreft, kunnen we enkel ondubbelzinnig stellen dat meisjes meer flooden – i.e. letters herhalen, veelal om woorden nadruk mee te geven – dan jongens. Voor de andere features leverde de statistische modellen geen significante resultaten op. Onze hypothese blijkt dus maar gedeeltelijk waar te zijn: tienermeisjes chatten wel emfatischer en leggen meer persoonlijke en emotionele betrokkenheid aan de dag, maar ze zijn zeker niet beduidend speelser of creatiever dan jongens. Een studie naar emoticongebruik in Vlaamse tienerchattaal, dat we in deze paper noodgedwongen buiten beschouwing moesten laten (cf. supra), zou deze conclusie meer kunnen onderbouwen. Vlaamse tienerjongens lijken dan weer, in tegenstelling tot bevindingen uit eerdere CMC-studies, niet beduidend méér gericht op beknoptheid. Op die manier bevestigen onze resultaten grotendeels de stelling van Huffaker en Calvert (2005) dat genderverschillen in CMC minder geprononceerd zijn. Ten derde blijkt de productie van de CMC-features globaal genomen méér met de leeftijd van de chatters samen te hangen dan met gender. De geobserveerde frequenties liggen voor vier variabelen duidelijk hoger bij de jongste leeftijdscategorie: flooding, leetspeak, z-spelling en grafeemreducties. Die chatkenmerken worden klaarblijkelijk almaar meer achterwege gelaten naarmate de leeftijd van de chatters toeneemt, zoals ook uit eerder onderzoek al was gebleken (zie Peersman et al. te verschijnen). Weliswaar zijn die verschillen alleen voor flooding en grafeemreducties statistisch significant. Een uitbreiding van de dataset kan die tendens voor de andere variabelen misschien bevestigen. Acroniemen en afkortingen vormen evenwel een uitzondering op dat patroon. De verkortingen van Nederlandse oorsprong komen zelfs significant méér voor in de conversaties van oudere tieners. Dat kan allicht worden verklaard door de grotere functionaliteit van deze features in de chatpraktijk, want ook oudere chatters hanteren vermoedelijk nog steeds strategieën om de interactiesnelheid te DE DECKER


31

Pag. 0031

TAAL & TONGVAL

optimaliseren en hun keystroke effort te beperken. Bovendien zijn vormen als wrs, mss, idd en ff door hun hoge frequentie intussen onmiskenbaar een vast onderdeel van het actieve lexicon van Vlaamse chatters kunnen worden, in tegenstelling tot vele andere creatieve en innovatieve spellingsmanipulaties met een lagere gebruiksfrequentie. Realtime- en attitudineel onderzoek zou hier weliswaar diepgaandere inzichten en meer sluitende conclusies kunnen bieden. Voor de Engelse acroniemen en afkortingen leverde de analyse geen significante verschillen op. Dat kan erop wijzen dat ook deze features niet zozeer innovatieve en trendy maar veeleer stabiele en functionele chatspeakmarkers zijn, waarvan het gebruik nuttig kan zijn voor zowel jongere als oudere tieners. Wel lag de absolute frequentie opvallend hoger in de IM-conversaties van de oudere tienerjongens dan in de andere subgroepen. Een mogelijke verklaring hiervoor is het feit dat nogal wat jongens uit de oudste leeftijdsgroep fanatieke gamers blijken te zijn (zie daaromtrent De Decker & Vandekerckhove 2012a; De Decker 2014). Die online gamecultuur is niet alleen sterk Engelstalig georiënteerd, maar bovendien de bron van heel wat talige innovatie en creativiteit. Verder onderzoek is echter noodzakelijk om eventuele verbanden bloot te leggen tussen het gebruik van Engelse acroniemen en gespreksonderwerpen met een sterke angelsaksische oriëntatie (games, films, muziek, ...). Een van de meest opvallende inherente eigenschappen van chattaal blijft wel de grote variabiliteit die zich op meerdere niveaus manifesteert. Enerzijds zijn er de individuele verschillen. Thurlow en Poff (2013: 10) stelden over sms-taal al vast dat geen twee sms’ers noodzakelijkerwijs op dezelfde manier sms’en en die conclusie geldt voor chattaal net zo goed. Niet elk individu beschikt over dezelfde kennis van chatconventies en ook de voorkeuren over het gebruik ervan zijn variabel. Zo wordt in dit corpus het Nederlandse acroniem iig ‘in ieder geval’, nochtans niet ongebruikelijk in Vlaamse chat- en sms-taal, maar door één tienerjongen geproduceerd. Bovendien kan chatspeak ook intrapersoonlijke variatie vertonen (Thurlow & Poff 2013: 10) en maken chatters om welbepaalde redenen en afhankelijk van de context andere stijlkeuzes. Maar minstens even belangrijk lijken de keuzes die vrienden maken, want bij afwezigheid van strikt geformuleerde (taal)normen zijn het vaak de leden van de peergroup die bepalen wat er al dan niet kan en wat er hip en cool is (Thurlow & Poff 2013: 10). Bepaalde chatvarianten worden daarom soms expliciet aangemoedigd (cf. voorbeeld (13) hierboven i.v.m. viesz) of – en dat gebeurt vaker – afgekraakt. In het onderstaande voorbeeld wordt de gesprekspartner zowel op talig vlak (tweemaal) als inhoudelijk gecorrigeerd: 32


VOL. 67, NO. 1, 2015

Pag. 0032


(24) domme schrijfj me 2 m en toch me ch en ten derdn we zijn kampioen in regionaal ‘domme schrijf je met twee m en toch met ch en, ten derde, we zijn kampioen in [de] regionale [afdeling]’ Alternatieve spellingsvarianten worden door medechatters met andere woorden niet altijd op gejuich onthaald. Zo kunnen sommige keuzes binnen een peergroup ongemarkeerd zijn, maar daarbuiten plots opvallend worden. Wanneer een tienerjongen in een conversatie met een meisje de afkorting aight ‘alright’ gebruikt, die binnen zijn vriendengroep nochtans gemeengoed is, merkt zij het volgende op: ge gebruikt wel graag aight de laatste tijd he ‘je gebruikt wel graag aight de laatste tijd he’. En wanneer twee tienerjongens praten over het feit dat niet iedereen begrijpt wat zij, “the boys”, leuk vinden, komt ook het fenomeen leetspeak (“1337 speak”) ter sprake: (25) [A] zo mopkes maken die wij, de boys, grappig zoude vinde ‘zo mopjes [A] [B] [B] [B]

maken die wij, de boys, grappig zouden vinden’ terwijl da totaal ni past in de situatie ‘terwijl dat totaal niet past in de situatie’ ik doen nix anders ‘ik doe niks anders’ constant van dieje 1337 speak ertusse ‘voortdurend van die leetspeak ertussen’ moetek da altij uitlegge ‘moet ik dat altijd uitleggen’

De peergroup waakt soms streng over de aantrekkelijkheid van het taalgebruik. Zo stelt een jongen in een MSN-gesprek expliciet: afkortinge buite brb en wtf zen stoem ‘afkortingen behalve brb en wtf zijn stom’. In een ander gesprek wijst hij zijn gesprekspartner meteen terecht wanneer die met een blijkbaar ongebruikelijk acroniem de conversatie wil afsluiten en herhaalt hij nogmaals wat hij “belachelijk vindt”: (26) [A] ttyl ‘ttyl’ [B] [A] [B] [B] [A]

ttyl? ‘ttyl?’ talk to you later ‘talk to you later’ aahzo ‘ah zo’ klapt is normaal jom :P ‘praat eens normaal, man [smiley]’ en normaal is voor iedereen anders he ‘en normaal is voor iedereen anders he’

DE DECKER


33

Pag. 0033

TAAL & TONGVAL

[A] [...] tis toch duidelijk da ik sommige dinges normaal vind, terwijl da gij da belachelijk vindt ofzo ‘het is toch duidelijk dat ik sommige dingen normaal vind, terwijl jij die belachelijk vindt of zo [B] uhu ‘uhu’ [B] zoals afkortinge buite wtf en omg en leestekes ‘zoals afkortingen behalve wtf en omg, en leestekens’

Dit attitudinele aspect over spellingsmanipulaties verdient in verder onderzoek nadere aandacht: hoe ervaren tieners die – meestal impliciete, maar soms dus ook geëxpliciteerde – druk van de peergroup in een voor het overige behoorlijk vrije en ‘(taal)normeloze’ context? Ook andere metalinguïstische vragen dringen zich op: wie of wat is voor tieners de primaire bron voor dergelijke bekende chattaalfeatures (vrienden? onbekenden op het internet?), waar halen ze hun inspiratie voor innovatieve varianten vandaan en hoe wordt er bepaald wat cool is en wat niet? Samengevat kunnen we stellen dat de onderzochte new vernacular-features chattaal wel degelijk een eigen karakter geven en CMC zo onderscheiden van vele andere vormen van schrijftaal en zeker van de conventionele standaard. De bestudeerde ‘nieuwe taalvormen’ vormen de kern van het innovatieve en creatieve karakter dat voortdurend aan chattaal wordt toegeschreven. Dat impliceert ook dat er continu nieuwe varianten kunnen ‘gecreëerd’ worden (cf. supra: bv. yolo), terwijl andere fenomenen (zoals leetspeak?) in onbruik kunnen geraken. Hoe functioneler de kenmerken zijn, hoe meer kans ze lijken te maken om te ‘overleven’. Zo heeft flooding als emfatisch hulpmiddel het primaire doel om spreektalige nuances en paralinguïstische cues zo accuraat mogelijk weer te geven, net zoals emoticons dat doen. Daarnaast laten de vaak sterk geconventionaliseerde acroniemen en afkortingen de chatters dan weer toe hun keystroke effort fors te beperken, wat van essentieel belang is in synchrone IM-conversaties. Zij blijken de meest stabiele markers van het genre, terwijl de veeleer speelse en minder functionele spellingsmanipulaties duidelijk andere medium-, genderen leeftijdgerelateerde variatiepatronen vertonen.

34


VOL. 67, NO. 1, 2015

Pag. 0034


Noten 1. In een opiniestuk over het Vlaamse onderwijsbeleid en de kwaliteit van het secundaire onderwijs, dat verscheen naar aanleiding van het debat over de schijnbaar ontoereikende kennis van aspirant-leerkrachten en waarin chattaal niet eens expliciet wordt vermeld, gebruikt de auteur – zelf een leerkracht – in zijn titel courante chat- en smsconventies om op die manier de beschreven problematiek te illustreren en dus impliciet een nefaste invloed van chattaal op spellingsbeheersing te suggereren: Het licht vast aan de leerkragt. (Van Steenwinkel, Mattias (2013). ‘Kort&Bondig. Het licht vast aan de leerkragt’. De Standaard, 10 oktober 2013.) 2. Stemactrice Veerle Verheyen vertelt: “Als mijn dochter bijvoorbeeld egt en sgat schrijft in plaats van echt en schat, grijp ik in”. (Smeets, Rudi (2013). “Ik krijg geregeld mezelf aan de lijn”. Het Nieuwsblad, 23 februari 2013.) 3. In zijn beleidsnota uit 2006 haalde toenmalig Vlaams minister van Onderwijs Johan Van de Lanotte “de veranderingen in taalgebruik onder invloed van de nieuwe communicatietechnologieën” aan als een van de factoren die “de talige communicatie in de samenleving erg complex” maken (VLOR 2006: 4). 4. Zie bijvoorbeeld http://www.oxfordlearning.com/2006/10/26/texting-vs-writing-theproblem-with-instant-messag/. 5. Bertrand, Kirsten (2004). ‘“De verleden tijd van denken is d8”’, Het Belang van Limburg, 25 november 2004. 6. ‘Is de sms- en chattaal een vorm van taalverrijking of taalverloedering? Tijdens een congres over geletterdheid aan de universiteit van Gent deze week werd opgeroepen om er ook in het onderwijs toleranter mee om te gaan’. Gazet van Antwerpen, 19 november 2010. 7. ‘CLB biedt nu ook hulp via chat aan’. De Standaard, 11 september 2013. 8. Er is niet meteen een geijkte term voorhanden. Wij opteren voor deze. 9. Ook deze term heeft nog geen algemene ingang gevonden, al wordt het fenomeen wel als dusdanig omschreven op Wikipedia (http://en.wikipedia.org/wiki/Leet) en door Herring (2012: 3). 10. Omdat dit type spellingsmanipulatie natuurlijk nauw samenhangt met de uitspraak, is het taalafhankelijk. Herring (2012): “‘Netspeak’ is not universal [since] different strategies are favored in different languages and used in different proportions”. In deze bijdrage wordt alleen gefocust op strategieën die ‘zinvol’ zijn en toegepast worden in Vlaamse chatspeak. 1 1. De Netlogdata werden verzameld door de onderzoeksgroep CLiPS (Computational Linguistics & Psycholinguistics, Universiteit Antwerpen). 12. Bates, Mächler & Bolker (2012). De analyses werden uitgevoerd met het statistische softwarepakket R (R Development Core Team 2011). 13. Soms wordt flooding gecombineerd met andere typografische spielereien, bijvoorbeeld z a a a a l i g of z-a-a-a-a-l-i-g (‘zalig’). Dergelijke vormen zijn zeldzaam en werden niet meegerekend. 14. Inclusief vormvarianten wsl, wsch en wrsch. 15. ff is in feite de verkorting van effe, de spreektalige variant van het Standaardnederlandse even, in de betekenis van ‘een korte tijd, enkele ogenblikken’ (bv. Blijf nog effe/even). In andere betekenissen kan even echter niet door effe vervangen worden: bv. even getallen, even goed als ..., etc. Die gevallen zijn manueel uit de selectie gefilterd.

DE DECKER


35

Pag. 0035

TAAL & TONGVAL

16. En meer bepaald door de Amerikaanse rapper Drake, die het in zijn nummer The Motto verwerkte (http://en.wikipedia.org/wiki/YOLO_(motto)). 17. http://woordvanhetjaar.vandale.be/ en http://www.jugendwort.de/#worum_geht_s. 18. De diftongen bestaan strikt genomen natuurlijk uit twee klanken, maar bij nadruk is het doorgaans enkel de eerste, volle vocaal die aangehouden wordt en niet zozeer de aansluitende halfklinker. In de Brabants-Antwerpse regio worden tweeklanken bovendien sowieso erg vaak gemonoftongeerd uitgesproken (Rys & Taeldeman 2007: 5). 19. http://nl.wikipedia.org/wiki/Iig. 20. Zie bijvoorbeeld de eerste twee – weliswaar ietwat ironische – omschrijvingen van omg op de website UrbanDictionary.com: “Possibly the most irritating piece of chatroom vernacular in existence. Often used by teenage girls in chatroom” en “Net-centric abbreviation for the popular exclamation ‘Oh my God!’ (generally used in conversations to exclaim surprise or disgust). Most commonly used by teenage girls who find it depressingly hard to type out an entire word. Reinforces assumptions that humans seem to be getting dumber from generation to generation”. Hoewel UrbanDictionary.com verre van wetenschappelijk is, is deze website toch een goede bron in verband met Engelse jongerentaal en slang. Behalve definities en voorbeelden kunnen de internetgebruikers ook zelf aangeven in welke betekenis(sen) ze bepaalde lemmata gebruiken, wat een beeld geeft van de mate waarin een lexeem gangbaar en populair is en welke betekenissen geconventionaliseerd zijn (geworden).

Bibliografie Androutsopoulos, Jannis, ‘Introduction: Sociolinguistics and computer-mediated communication’. Journal of Sociolinguistics 10/4 (2006), 419-438. Androutsopoulos, Jannis, ‘Language change and digital media: a review of conceptions and evidence’. In: Nikolas Coupland & Tore Kristiansen (eds.), Standard languages and language standards in a changing Europe. Oslo: Novus, 2011, pp. 145-160. Axtman, Kris ‘‘r u online?’: the evolving lexicon of wired teens’. The Christian Science Monitor, December 12, 2002. Baron, Naomi S., ‘‘Whatever’: A new language model?’. Paper presented at theConvention of the Modern Language Association, New York, 27-30 December 2002. Online raadpleegbaar op http://www.american.edu/cas/lfs/faculty-docs/upload/Baron-MLA-Whatever.pdf. Baron, Naomi S., ‘See you Online: Gender Issues in College Student Use of Instant Messaging’. Journal of Language and Social Psychology 23 (2004), 397-423. Baron, Naomi S. & Richard Ling, ‘Emerging patterns of American mobile phone use: Electronically-mediated Communication in Transition’. In: Gerard Goggin & Larissa Hjorth (eds.), Mobile Media (2007). Proceedings of an International Conference on Social and Cultural Aspects of Mobile Phones, Convergent Media and Wireless Technologies, July 2-4, (2007). Sydney: University of Sydney, 2007, pp. 218-230. Bates, Douglas, Martin Mächler & Ben Bolker, lme4: Lineair mixed-effects models using S4 classes (R package version 0.999375-42). [Software], 2012. Online raapdpleegbaar op http://cran.rproject.org/web/packages/lme4/index.html Bennis, Hans, ‘Het Korterlands. Anarchie in de schrijftaal’. Onze Taal 2/3 (2012), 46-48. Biber, Douglas & Susan Conrad, Register, Genre, and Style. Cambridge: Cambridge University Press, 2009.

36


VOL. 67, NO. 1, 2015

Pag. 0036


Bick, Eckhard, ‘Degrees of orality in speech-like corpora: comparative annotation of chat and email corpora’. In: Ryo Otoguro, Kiyoshi Ishikawa, Hiroshi Umemoto, Kei Yoshimoto & Yasunari Harada (eds.), Proceedings of the 24th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (Tohoku University, 4-7 November, 2010). Waseda University: Institute for Digital Enhancement of Cognitive Development, 2010, pp. 721-729. Bieswanger, Markus, ‘Micro-linguistic structural features of computer-mediated communication’. In: Susan C. Herring, Dieter Stein & Tiuja Virtanen (eds.), Pragmatics of Computer-Mediated Communication. Berlijn & New York: Mouton De Gruyter, 2013, pp. 463-488. Bushnell, Catherine, Nenagh Kemp & Frances H. Martin, ‘Text-messaging practices and links to general spelling skill: A study of Australian children’. Australian Journal of Education and Developmental Psychology 11 (2011), 27-38. Chiluwa, Innocent, ‘Assessing the Nigerianness of SMS text-messages in English’. English Today 24/1 (2008), 51-56. Craig, David, ‘Instant Messaging: The language of youth literacy’. The Boothe Prize Essays (2003), 116-133. Crystal, David, Language and the Internet. Cambridge: Cambridge University Press, 2001. Danet, Brenda, Lucia Ruedenberg-Wright & Yehudit Rosenbaum-Tamari, ‘‘Hmmm... Where’s that smoke coming from?’ Writing, Play and Performance on Internet Relay Chat’. Journal of Computer-Mediated Communication 2/4 (1997). Online raadpleegbaar op http://jcmc.indiana.edu/vol2/issue4/danet.html. De Decker, Benny, De chattaal van Vlaamse tieners. Een taalgeografische analyse van Vlaamse (sub)standaardiseringsprocessen tegen de achtergrond van de internationale chatcultuur. Doctoraal proefschrift: Universiteit Antwerpen, 2014. De Decker, Benny & Reinhild Vandekerckhove, ‘English in Flemish adolescents’ computer-mediated discourse. A corpus-based study’. English world-wide: a journal of varieties of English 33/3 (2012a), 321-351. De Decker, Benny & Reinhild Vandekerckhove, ‘Stabilizing features in substandard Flemish: the chat language of Flemish teenagers as a test case’. Zeitschrift für Dialektologie und Linguistik 79/2 (2012b), 129-148. De Decker, Benny, Reinhild Vankerckhove & Dominiek Sandra, ‘When two basic principles clash: about the validity of written chat language as a research tool for spoken language variation. Flemish chatspeak as a test case’. Journal of Language Contact (in press). De Jonge, Sarah & Nenagh Kemp, ‘Text-message abbreviations and language skills in high school and university students’. Journal of Research in Reading 35 (2012), 49-68. Devos, Magda & Reinhild Vandekerckhove, Taal in stad en land. West-Vlaams. Tielt: Lannoo, 2005. Dresner, Eli & Susan C. Herring, ‘Emoticons and Illocutionary Force’. In: Dana Riesenfeld & Giovanni Scarafile, Philosophical dialogue: Writing in honor of Marcelo Dascal. London: College Publication, 2012, pp. 59-70. Dürscheid, Christa, ‘SMS-Schreiben als Gegenstand der Sprachreflexion’. Networx 28 (2002). Online raadpleegbaar op http://www.mediensprache.net/networx/networx-28.pdf. Dürscheid, Christa, Franc Wagner & Sarah Brommer, Wie Jugendliche schreiben: Schreibkompetenz und neue Medien. Berlijn/New York: De Gruyter, 2010. Elmer-Dewitt, Philip, ‘Bards of the Internet’. Time, July 4, 1994, pp. 66-67. Online raadpleegbaar op http://www.time.com/time/magazine/article/0,9171,981013,00.html. Ferrara, Kathleen, Hans Brunner & Greg Whittemore, ‘Interactive Written Discourse as an Emergent Register’. Written Communication 8/1 (1991), 8-34. Geertsema, Salomé, Charene Hyman & Chantelle van Deventer, ‘Short Message Service (SMS)

DE DECKER


37

Pag. 0037

TAAL & TONGVAL

language and writte language skills: educators’ perspectives’. South African Journal of Education 31 (2011), 475-487. Gheuens, Koen, De spelling voorbij. Een onderzoek naar het hedendaagse gebruik van spelling bij Vlaamse en Nederlandse jongeren in formele en informele contexten. Masterproef, Katholieke Universiteit Leuven, 2010. Herring, Susan C., ‘Computer-mediated Discourse’. In: Deborah Schiffrin, Deborah Tannen & Heidi E. Hamilton (eds.), The handbook of discourse analysis. Oxford: Blackwell, 2001, pp. 612-634. Herring, Susan C., ‘Grammar and Electronic Communication’. In: Carol Chapelle, Encyclopedia of applied linguistics. Hoboken: Wiley-Blackwell; 2012. Online raadpleegbaar op http://ella.slis.indiana.edu/˜herring/e-grammar.pdf. Herring, Susan C. & Asta Zelenkauskaite, ‘Symbolic campital in a virtual heterosexual market: Abbreviation and insertion in Italian iTV SMS’. Written Communication 26/1 (2009), 5-31. Holmes, Janet, An Introduction to Sociolinguistics. London/New York: Longman, 1992. Huffaker, David A. & Sandra L. Calvert, ‘Gender, identity, and language use in teenage blogs’. Journal of Computer-Mediated Communication 10/2 (2005). Online raadpleegbaar op http:// jcmc.indiana.edu/vol10/issue2/huffaker.html. Jansen, Frank, ‘Hom of kuit. Taal verloedert niet door sms’. Onze Taal 7/8 (2004), 211. Jaspers, Jürgen & Reinhild Vandekerckhove, ‘Jong Nederlands’. Nederlandse Taalkunde 14 (2009), 2-5. Kacmárová, Alena, ‘Internet Chatting Inside Out’. SKASE Journal of Theoretical Linguistics 2/1 (2005), 55-83. Kapidzic, Sana & Susan C. Herring, ‘Gender, communication, and self-presentation in teen chatrooms revisited: have patterns changed?’. Journal of Computer-Mediated Communication 17/1 (2011), 39-59. Kasesniemi, Eija-Liisa, Mobile messages: Young people and a new communication culture. Tampere: Tampere University Press, 2003. Kemp, Nenagh, ‘Texting versus Txting: Reading and writing text messages, and links with other linguistic skills’. Writing Systems Research 2 (2010), 53-71. Kucukyilmaz, Tayfun, B. B. Cambazoglu, Cevdet Aykanat & Fazli Can, ‘Chat Mining for Gender Prediction’. In: Tatyana Yakhno & Erich Neuhold (eds.), Proceedings of the fourth Biennial conference on advances in information sciences (Izmir). Berlijn: Springer, 2006, pp. 274-284. Labov, William, ‘The Social Stratification of (r) in New York City Department Stores’. In: William Labov (ed.), The Social Stratification of English in New York City. Washington D.C.: Center for Applied Linguistics, 1966, pp. 63-89. Lee, Christine, How does instant messaging affect interaction between the genders? Stanford: The Mercury Project for Instant Messaging Studies, 2003. Online raadpleegbaar op http:// www.stanford.edu/class/pwr3-25/group2/pdfs/IM_Genders.pdf. Lee, Jennifer, ‘I Think, Therefore IM’. New York Times, 19 september 2002. Lewis, Cynthia & Bettina Fabos, ‘Instant messaging, literacies, and social identities’, Reading Research Quarterly 40/4 (2005), 470-501. Ling, Richard, ‘The socio-linguistics of SMS: An analysis of SMS use by a random sample of Norwegians’. In: Richard Ling & Per E. Pedersen (eds.), Mobile communication: Renegotiation of the social sphere. Londen: Springer, 2005, pp. 335-349. Luke, Allan & Carmen Luke, ‘Adolescence lost/Childhood regained: On early intervention and the emergence of the techno-subject’. Journal of Early Childhood Literacy 1/1 (2001), 91-120. Murray, Denise E., ‘CmC. A report on the nature and evolution of on-line e-messages’. English Today 23/3 (1990), 42-46. O’Connor, Amanda, ‘Instant Messaging: Fried or foe of student writing?’. New Horizons for Lear-

38


VOL. 67, NO. 1, 2015

Pag. 0038


ning, Online Journal 11/2 (2005). Online raadpleegbaar op http://education.jhu.edu/PD/newhorizons/strategies/topics/literacy/articles/instant-messaging/index.html. Paolillo, John C., ‘Language variation on Internet Relay Chat. A social network approach’. Journal of Sociolinguistics 5/2 (2001), 180-213. Peersman, Claudia, Walter Daelemans, Reinhild Vandekerckhove, Bram Vandekerckhove & Leona Van Vaerenbergh (te verschijnen). ‘The effects of age, gender and region on nonstandard linguistic variation in online social networks’. Plester, Beverly & Clare Wood, ‘Exploring relationships between traditional and new media literacies: British preteen texters at school’. Journal of Computer-Mediated Communication 14 (2009), 1108-1129. Plester, Beverly, Clare Wood & Puja Joshi, ‘Exploring the relationship between children’s knowledge of text message abbreviations and school literacy outcomes’. British Journal of Developmental Psychology 27 (2009), 145-161. Powell, Daisy & Maureen Dixon, ‘Doex SMS text messaging help or harm adults’ knowledge of standard spelling?’. Journal of Computer Assisted Learning 27 (2011), 58-66. R Development Core Team, R: A language and environment for statistical computing. [Software], 2011. Online raadpleegbaar op http://www.R-project.org. Radstake, Machteld, Relatie tussen het gebruik van nieuwe media en spellingvaardigheid bij vmbo-, havo- en vwo-leerlingen. Masterproef, Universiteit Utrecht, 2010. Reid, Elizabeth M., Electropolis: Communication and Community on Internet Relay Chat. Senior Honours Thesis, University of Melbourne, 1991. Rodino, Michelle, ‘Breaking out of binaries: Reconceptualizing gender and its relationship to language in computer-mediated communication’. Journal of Computer-Mediated Communication 3/3 (1997). Online raadpleegbaar op http://jcmc.indiana.edu/vol3/issue3/rodino.html. Roos, Lilian, ‘D Alm8ige sms-tl. De invloed van sms en msn op het Nederlands’. Onze Taal 7/8 (2006), 192-194. Rys, Kathy & Johan Taeldeman, ‘Fonologische ingrediënten van Vlaamse tussentaal’. In: Dominiek Sandra, Rita Rymenans, Pol Cuvelier & Peter Van Petegem (eds.), Tussen taal, spelling en onderwijs. Essays bij het emeritaat van Frans Daems. Gent: Academia Press, 2007, pp. 1-9. Schlobinski, Peter, ‘Mündlichkeit/Schriftlichkeit in den Neuen Medien’. In: Ludwig Eichinger & Werner Kallmeyer (eds.), Standardvariation. Wie viel Variation verträgt die deutsche Sprache?. Berlijn: De Gruyter, 2005, pp. 126-142. Silva, Cláudia, ‘Writing in Portuguese chats :) A new wrtng systm?’. Written Language & Literacy 14/1 (2011), 143-156. Spooren, Wilbert ‘Bezorgde ouders? De relatie tussen chat en schrijfkwaliteit’. In: Wilbert Spooren, Margreet Onrust & José Sanders (eds.), Studies in Taalbeheersing 3. Assen: Van Gorcum, 2009. T’Sas, Jan, ‘Als we algemeen Nederlands praten, lijken we niet echt’. Taalschrift. Tijdschrift over taal en taalbeleid (2009). Online raadpleegbaar op http://taalschrift.org/reportage/ 005219.html. Tagliamonte, Sali A., Variationist Sociolinguistics. Change, Observation, Interpretation. Oxford: Wiley-Blackwell, 2012. Tagliamonte, Sali A. & Derek Denis, ‘Linguistic ruin? Lol! Instant Messaging and teen language’. American Speech 83/1 (2008), 3-34. Thurlow, Crispin & Michele Poff, ‘Text messaging’. In: Susan C. Herring, Dieter Stein & Tuija Virtanen (eds.), Pragmatics of Computer-Mediated Communication. Berlijn & New York: Mouton De Gruyter, 2013, pp. 163-190. Tossell, Chad C., Philip Kortum, Clayton Shepard, Laura H. Barg-Walkow, Ahmad Rahmati & Lin

DE DECKER


39

Pag. 0039

TAAL & TONGVAL

Zhong, ‘A longitudinal study of emoticon use in text messaging from smartphones’. Computers in Human Behavior 28/2 (2012), 659-663. Van der Meij, Hans, ‘What research has to say about gender-linked differences in CMC and does elementary school children’s e-mail use fit this picture?’. Sex Roles 57 (2007), 341-354. Van Oostendorp, Marc, ‘No pix plz. Waarom taal de techniek beïnvloedt en niet andersom’. In: Jan Stroop (ed.), Waar gaat het Nederlands naartoe? Panorama van een taal. Amsterdam: Bert Bakker, 2003, pp. 276-299. Van Wijk, Carel & Hanny Den Ouden, ‘Kletsen in hiërogliefen. Sms- en msn-taal en het gebruik ervan in reclame’. Onze Taal 7/8 (2006), 195-198. Vandekerckhove, Reinhild, ‘Chattaal, tienertaal en taalverandering: (sub)standaardiseringsprocessen in Vlaanderen’. Handelingen der Koninklijke Zuid-Nederlandse Maatschappij voor Taal- en Letterkunde en Geschiedenis 59 (2006), 139-158. Vandekerckhove, Reinhild, ‘‘Tussentaal’ as a source of change from below in Belgian Dutch. A case study of substandardization processes in the chat language of Flemish teenagers’. In: Stephan Elspass, Nils Langer, Joachim Scharloth & Wim Vandenbussche (eds.), Germanic Language Histories ‘from Below’ (1700-2000). Studia Linguistica Germanica. Berlijn: De Gruyter, 2007, pp. 189-203. Vandekerckhove, Reinhild & Judith Nobels, ‘Code Eclecticism: Linguistic Variation and Code Alternation in the Chat Language of Flemish Teenagers’. Journal of Sociolinguistics 14 (2010), 645-665. Vanderswalmen, Ruth, Joke Vrijders & Annemie Desoete, ‘Metacognition and spelling performance in college students’. In: Anastasia Efklides & Plousia Misailidi (eds.), Trends and Prospects in Metacognition Research. New York: Springer, 2010, pp. 367-394. Varnhagen, Connie K., G. Peggy McFall, Nicole Pugh, Lisa Routledge, Heather Sumida-MacDonald, Trudy E. Kwong, ‘Lol: new language and spelling in instant messaging’. Reading and Writing: An Interdisciplinary Journal 23/6 (2010), 719-733. Verheijen, Lieke, ‘The Effects of Text Messaging and Instant Messaging on Literacy’. English Studies 94/5 (2013), 582-602. Voida, Amy, Wendy C. Newstetter & Elizabeth D. Mynatt, ‘When conventions collide: the tensions of Instant Messaging attributed’. Letter CHI 4/1 (2002), 187-194. VLOR = Vlaamse Onderwijsraad, De lat hoog voor talen in iedere school. Goed voor de sterken, sterk voor de zwakken. 2006. Waseleski, Carol, ‘Gender and the use of exclamation points in Computer-mediated Communication: An analysis of exclamations posted to two electronic discussion lists’. Journal of Computer-Mediated Communication 11/4 (2006). Online raadpleegbaar op http://jcmc.indiana.edu/vol11/issue4/waseleski/html. Witmer, Diane F. & Sandra Lee Katzman, ‘On-line smiles: Does gender make a difference in the use of graphic accents?’. Journal of Computer-Mediated Communication 2/4 (1997). Online raadpleegbaar op http://jcmc.indiana.edu/vol2/issue4/witmer1.html. Wolf, Alecia, ‘Emotional expression online: gender differences in emoticon use’. CyberPsychology & Behavior 3/5 (2000), 827-833. Wood, Clare, Emma Jackson, L. Hart, Beverly Plester & Lucy Wilde, ‘The effect of text messaging on 9- and 10-year-old children’s reading, spelling and phonological processing skills’. Journal of Computer Assisted Learning 27 (2011), 28-36.

40


VOL. 67, NO. 1, 2015

Pag. 0040


Over de auteur Benny De Decker, Universiteit Antwerpen – Departement Taalkunde, Prinsstraat 13 – 2000 Antwerpen – S.D.108 E-mail: [email protected]

DE DECKER


41

Pag. 0041


Pag. 0042

Prototypische chatspeakkenmerken in Vlaamse tienerchattaal De invloed van gender, leeftijd en medium

Recommend Documents