Made available in DSpace on 2016-04-28T18:24:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Patricia Bertoli Dutra.pdf: 5054979 bytes, checksum: 05f9f928d18afbe6cf25280190bcea40 (MD5) Previous issue date: 2010-05-24 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This research aims at finding the dimensions of linguistic variation in order to categorize Anglo-American popular music, by observing their lyrics. The main theoretical framework for the research is provided by Corpus Linguistics (BIBER, 1988; SINCLAIR, 1991; BERBER SARDINHA, 2004), which views the language from a probabilistic and functional perspective, assuming that linguistic variation occurs according to the context (FIRTH, 1957; HALLIDAY; HASAN, 1989; HALLIDAY, 1991; HALLIDAY; WEBSTER; 2002). Popular music was considered for its social relevance (MOORE, 2003; STARR; WATERMAN, 2007) and its textual representation, the lyrics, considered as a source for linguistic investigation. Thus, we selected Biber s model for a Multi-dimension analysis, which predicts that texts should be analyzed not only taking into account one but several linguistic features so as to determine their variation across linguistic functions. The corpus collected for the study is consisted of approximately 1,200,000 words from 6,290 song lyrics originally written in English. The corpus was tagged for its parts-of-speech features and for its semantic groupings. These features and the most frequent lexical bundles (3-grams) in the corpus and in general English (Google N-Gram corpus) were considered as variables for the factor extraction at the SPSS program. Factor analysis reduces the huge number of variables, grouping them according to their co-occurrence. This procedure is done through the identification of the distribution patterns of variables. The 97 initial variables in our research were grouped into 13 grammar variables, 8 semantic variables, and 2 pattern variables (3-grams). Factor analysis resulted in three factors for each of those groups. From their interpretation seven different dimensions emerged: argumentative versus informative; argumentative and pattern; interactive versus descriptive; past narratives versus immediate context; personal acts; emotion and society; and musical manifestation. The analysis of song lyrics on the dimensional scale showed how singers and bands, musical styles and the decade of the recordings are closer or more distant to each other in linguistic terms / O objetivo desta pesquisa é desvendar as dimensões de variação linguística que permitem uma caracterização da música popular anglo-americana a partir da observação de letras de música. Para tanto a pesquisa encontrou suporte teórico na Linguística de Corpus (BIBER, 1988; SINCLAIR, 1991; BERBER SARDINHA, 2004), que parte da perspectiva probabilística e funcional da língua, assumindo que as variações linguísticas ocorrem de acordo com seu contexto (FIRTH, 1957; HALLIDAY; HASAN, 1989; HALLIDAY, 1991; HALLIDAY; WEBSTER; 2002). A música popular foi considerada por sua representatividade social (MOORE, 2003; STARR; WATERMAN, 2007) e sua representação textual, as letras, observadas enquanto fonte de investigação linguística. Assim, adotamos a metodologia de análise proposta por Biber (1988), a Análise Multidimensional, que prevê a investigação de textos não apenas a partir de uma característica, mas sob diversas perspectivas representativas de determinadas funções linguísticas. Coletamos um corpus contendo aproximadamente 1.200.000 palavras, advindas de 6.290 letras de música compostas originalmente em inglês. O corpus foi etiquetado em relação às suas características morfossintáticas e semânticas. Essas características e os pacotes lexicais de três palavras (trigramas) mais frequentes no corpus e no inglês geral (corpus Google N-Gram) foram considerados como variáveis de análise e fornecidos ao programa de extração fatorial SPSS. A análise fatorial reduz o enorme número de variáveis, agrupando-as conforme sua co-ocorrência, por meio da identificação das variáveis que se distribuem de forma semelhante. As 97 variáveis iniciais da pesquisa foram agrupadas em 13 variáveis gramaticais, 8 semânticas e 2 de padronização (trigramas). A análise fatorial apresentou três fatores para cada grupo que foram interpretados em sete dimensões diferentes: argumentação versus informação; argumentação e padronização; interação versus descrição; narrativa no passado versus referencial imediato; ações pessoais; emoção e sociedade e referência a música. A análise de letras de música nos eixos dimensionais apresentou o modo como artistas, gêneros musicais e os períodos de tempo se distribuem linguisticamente