Modelos Probabilísticos Multinomiales para el Estudio del Ceceo, Seseo y Distinción de /s/ y /z/. Datos de la Ciudad de Málaga

Abstract

El objetivo de este artículo es proponer un modelo probabilístico multinomial que permita explicar la variación de /s/ en las variedades del español del sur de España. Los análisis realizados hasta ahora se basan en recuentos de frecuencia de las fusiones entre /s/ y /θ/, etiquetadas como "ceceo" y "seseo", dos normas sociales y regionales de pronunciación. La distinción estándar del español entre /s/ y /θ/ se deduce del conjunto total de casos, considerando cada [s] correspondiente a una "s" etimológica o canónica como una ocurrencia de /s/, incluyendo los casos de individuos cuyo patrón de pronunciación de /s/ es claramente de "seseo" (de manera similar para los casos de "ceceo").

Dado que ambos fenómenos (s > θ y θ > s) coexisten actualmente en comunidades del sur, como en la ciudad de Málaga, no es evidente determinar la alta proporción de casos donde /s/ y /θ/ se pronuncian de forma canónica. Por ello, se requiere un procedimiento que permita determinar la proporción de casos de pronunciación canónica atribuibles al azar.

Se han desarrollado, implementado y probado dos modelos multinomiales relacionados, utilizando datos sociológicos de una red social de 31 individuos de Málaga, extraídos de una investigación sociolingüística sobre variedades vernáculas en esta ciudad (Proyecto M.U.V.). El primer modelo calcula la probabilidad individual de "seseo" (s > s y θ > s), "ceceo" (θ > θ y s > θ) y distinción (s > s y θ > θ) para cada persona estudiada. El segundo modelo calcula la probabilidad individual de distinción (s > s y θ > θ) frente a la probabilidad de reducción o "confusión" (s > θ y θ > s).

Para medir el grado de ajuste de ambos modelos, se desarrolló un estimador de máxima verosimilitud con resultados consistentes y prometedores. Finalmente, la comparación entre la frecuencia relativa y los resultados probabilísticos demuestra que el enfoque presentado aquí es más realista para abordar este problema.