Multi-word patterns in the corpus of Information and Communication Technology. Terminological bundles in the genre – ‘Textbooks in ICT’

Bilgi ve İletişim Teknolojileri derleminde çok sözcüklü örüntüler. Tür içindeki terminolojik öbekler — ‘BİT Ders Kitapları’ MAREK WEBER Bialystok University of Technology ANAHTAR KELİMELER: derlem dilbilimi, Bilgi ve İletişim Teknolojileri, sözcüksel öbekler, sözcüksel öbeklerin işlevsel sınıflandırılması, terminolojik öbekler, sözcüksel inceleme ÇALIŞMA VERİLERİ: BİLGİ VE İLETİŞİM TEKNOLOJİLERİ DERLEMİ Çalışmanın verileri, Bilgi ve İletişim Teknolojileri (BİT) alanının geniş kapsamını içeren elektronik bir derlemden oluşmaktadır. Bu şemsiye terim, verilerin işlenmesi ve aktarılması amacıyla geliştirilen tüm teknolojileri kapsar. Metinler, BİT alanının kesitini temsil edecek şekilde seçilmiştir. Metinler, BİT alanı içindeki türler olarak değerlendirilebilecek yedi kategoriye ayrılmıştır: Tür 1: BİT alanında mesleki makaleler; Tür 2: BİT alanında akademik makaleler; Tür 3: BİT yazılım uygulamalarına ilişkin teknik dokümantasyon; Tür 4: BİT donanımına ilişkin teknik dokümantasyon; Tür 5: BİT ders kitapları; Tür 6: programlama dilleri ve programlama ortamlarına ilişkin teknik dokümantasyon; Tür 7: ağ teknolojilerine ilişkin teknik dokümantasyon. Derlem, toplamda yaklaşık 24 milyon sözcük içeren 973 metinlik bir koleksiyondan oluşmaktadır. Derlem için veri seçimi, araştırmacının en önemli kaygılarından biridir; çünkü derlem, incelenen kullanım alanını temsil etmelidir. Douglas Biber'in belirttiği gibi, araştırmacının metni temel inceleme birimi olarak ele aldığı çalışmalarda metinlerin miktarı kritik öneme sahiptir. Kategoriler ve yazarlar arasındaki çeşitliliği hesaba katmak için her türe yeterli sayıda metin dâhil edilmelidir (Biber, 2006). Terminologija | 2012 | 19 39 Tablo 1. Bilgi ve İletişim Teknolojileri derleminin bileşimi TürMetin sayısıToken (sözcük) sayısıUzmanlık makaleleri391225551Akademik makaleler951272001BİT yazılım uygulamalarına ilişkin teknik dokümantasyon922472839BİT donanımına ilişkin teknik dokümantasyon1002471772Ders kitapları9915315237Programlama dilleri ve programlama ortamlarına ilişkin teknik dokümantasyon901282175Ağ teknolojilerine ilişkin teknik dokümantasyon106725418TOPLAM97323764993 SÖZLÜKSEL DEMET: TERİM Şans eseri beklenenden daha sık birlikte görülen sözcük dizileri, dilsel üretimin önemli bir parçasıdır. sözcüksel demet terimi ilk kez Douglas Biber, Stig Johansson, Geoffrey Leech, Susan Conrad ve Edward Finegan tarafından, yalnızca sıklık ölçütüne dayanarak belirlenen çok sözcüklü birleşimleri ifade etmek için, artık klasikleşmiş Longman grammar of spoken and written English adlı eserde kullanılmıştır (Biber vd. 1999). Mike Scott ise bunları sözcük kümeleri olarak adlandırır; bu terim, yazılım uygulaması WordSmith Tools sürüm 4 (1996) ve WordSmith Tools sürüm 5'in (2010) kullanım kılavuzunda yer alır. Sözcüksel demetleri belirlemede dikkate alınan tek unsur sıklıklarıdır. “Kümeler, birbirlerinin yanında ve sıralı biçimde tekrar tekrar bulunan sözcüklerdir” (Scott 2010: 337). Scott, sözcük kümelerinin anlamsal eşdizim eğilimi içerebileceğine, yani belirli sözcükbirimlerin başka belirli sözcükbirimlerle birlikte görülme eğilimine işaret eder (örneğin cause sözcüğünün accident, trouble gibi olumsuz etkilerle birlikte kullanılma eğilimi) (Scott 2010: 337). Biber, Johansson, Leech, Conrad ve Finegan, sözcüksel demetleri yapısal özelliklerinden bağımsız olarak yinelenen ifadeler şeklinde tanımlar; başka bir deyişle, söylemde sıkça birlikte görülen sözcük biçimleri dizileridir. Ayrıca, daha kısa demetlerin çoğu zaman birden fazla daha uzun sözcüksel demetin içinde yer aldığını belirtirler (Biber vd. 1999). Sözcüksel demetlerin çoğu durumda yapısal birimler oluşturmadığını ve bunların çoğunun 40 Marek Weber Multi-word patterns in the corpus of Information and Communication Technology. Terminological bundles in the genre – ‘Textbooks in ICT’ dil kullanıcılarının deyim ya da başka sabit sözcüksel ifadeler olarak tanıyacağı ifadeler olmadığını da gözlemlerler. Biber, Johansson, Leech, Conrad ve Finegan, çok sözcüklü dizilerin sözcüksel demet sayılabilmesi için şu eşik değerleri belirler: bu diziler milyon sözcük başına en az 10 kez ve en az beş metinde geçmelidir (Biber vd. 1999). Biber, sıklık odaklı yaklaşımın şaşırtıcı bir sonucunun, sözcüksel demetlerin beklenmedik iki özelliği olduğunu belirtir (Biber 2006: 134). İlk olarak, bunların çoğu anlam bakımından deyimsel değildir; anlamları genellikle tek tek sözcük biçimlerinden anlaşılabilir. Ken Hyland da demetlerin çoğunun anlamsal açıdan saydam olduğuna ve “tutarlı söylemin yapı taşlarını oluşturarak biçimsel açıdan düzenli” olduğuna dikkat çeker (Hyland 2008: 6). İkinci olarak, demetlerin çoğu tam dilbilgisel yapılar değildir. Biber, Johansson, Leech, Conrad ve Finegan, konuşmadaki sözcüksel demetlerin yaklaşık%15'inin tam yapısal birimler oluşturduğunu, buna karşılık akademik düzyazıdaki sözcüksel demetlerin yalnızca yaklaşık%5'inin tam öbek ya da yan tümce sayılabileceğini gözlemlemiştir (Biber vd. 1999: 1000). Biber'in sözcüksel demetlerin sözdizimsel doğasına ilişkin önemli bir bulgusu, bunların dilbilgisel yapıları sıklıkla kesen sözcüksel birimler olmasıdır; örneğin iki öbek ya da yan tümceyi, bir demetin son sözcükleri ikinci bir sözdizimsel yapının başlangıç kısmını oluşturacak biçimde birbirine bağlayabilirler (Biber 2006: 135). Hyland da yalnızca sıklıklarına dayanarak belirlenen sözcüksel demetlerin genellikle yapısal birimleri aştığını vurgular (Hyland 2008: 6). Kesintisiz sözcük biçimlerinden oluşan yinelenen dizilerin çözümlenmesine çok sayıda derlem çalışması ayrılmıştır. Bu çalışmalar, söz konusu dizilerin çeşitli söylem türlerindeki önemini ortaya koymanın yanı sıra farklı tür ve kayıtlarda sözcüksel demetlerin kayda değer ölçüde çeşitlilik gösterdiğini de ortaya koymaktadır (örn. Biber 2006; Biber, Conrad, Cortes 2004; Hyland 2008; Scott, Tribble 2006; Gozdz-Roszkowski 2011). ÇALIŞMADA KULLANILAN YÖNTEM Bir yandan 4 sözcüklü kalıpların sıklığı 5 sözcüklü dizilerden önemli ölçüde daha yüksek olduğu, diğer yandan bunların sıklıkla 3 sözcüklü dizgeler içerdiği ve 3 sözcüklü ifadelerden daha belirgin örüntüleri ve yapıları saptamayı sağladığı için, analizde 4-word bundles üzerinde yoğunlaşmaya karar verildi. Yedi ICT türünün her birindeki 4 sözcüklü kalıp listeleri... Terminologija | 2012 | 19 41 yazılım paketi olan WordSmith Tools v. 5.0 kullanılarak oluşturuldu; bu paket, derlemlerdeki örüntüleri aramak için kullanılmaktadır. Bu çalışmada aşağıdaki iki eşik belirlendi: milyon sözcük başına en az 20 kez görülme sıklığı ve bir kalıbın en az beş metinde yer alması koşulu. Eşik ölçütlerinin uygulanması süreci, belirli bir türdeki kalıp listesini içeren yedi dosyanın her birinde uygun hesaplamaların yapılmasını gerektirdi. Hesaplamalar aşağıdaki adımlarda açıklanmaktadır: 1. WordSmith Tools yazılımından alınan çalışma sayfasında “Milyon başına sıklık” adlı ek bir sütun oluşturulması. 2. İlgili kategorideki boş bir Excel çalışma sayfası hücresine toplam sözcük sayısının girilmesi. 3. “Milyon başına sıklık” sütununun ilk hücresine aşağıdaki formülün yazılması: Milyon sözcük başına sıklık = Sıklık x 1 000 000 / Toplam sözcük sayısı 4. Doldurulmuş hücrenin sağ alt köşesine tıklayıp aşağı doğru diğer hücrelere sürükleyerek formülün diğer hücrelere kopyalanması. 5. “Metin sayısı” sütununun vurgulanması. 6. “Veri” menüsünün seçilmesi ve sıralama aracında “Sırala ve Filtrele” alanının seçilmesi. 7. Azalan sıralama düzeninin seçilmesi. 8. “Metin sayısı” alanındaki değerleri 5'ten düşük olan tüm tablo satırlarının silinmesi. 9. “Milyon başına sıklık” sütununun vurgulanması. 10. “Veri” menüsünün seçilmesi ve sıralama aracında “Sırala ve Filtrele” alanının seçilmesi. 11. Azalan sıralama düzeninin seçilmesi. 12. “Milyon başına sıklık” alanındaki değerleri 20'den düşük olan tüm tablo satırlarının silinmesi. 1886 farklı demet, yukarıdaki eşik ölçütleri uygulandıktan sonra derlemde bulundu. Tüm verilerde belirlenen demetlerin toplam sayısı 197 553'tü. 42 Marek Weber Multi-word patterns in the corpus of Information and Communication Technology. Terminological bundles in the genre – ‘Textbooks in ICT’ Tablo 2. ICT türlerinde sözcüksel demetlerin dağılımı Tür Eşik ölçütleri uygulandıktan sonra demetlerin toplam sayısı Eşik ölçütleri uygulandıktan sonra farklı demetlerin sayısı Demetlerdeki toplam sözcüklerin yüzdesi Profesyonel makaleler 1057 131 1,8 Akademik makaleler 5548 120 1,7 Yazılım uygulamaları 44669 403 7,2 Donanım 55296 672 8,9 Ders kitapları 72483 119 1,9 Programlama dilleri ve programlama ortamları 10984 180 3,4 Ağ teknolojileri 7516 261 4,1 Toplam 197553 1886 Demetlerdeki sözcüklerin yüzdesi, belirli bir tür için toplam örnek sayısı 4 ile çarpılarak (4 sözcüklü demetler incelenmektedir) ve bu türdeki toplam sözcük sayısına bölünerek, ardından formüle göre 100% ile çarpılarak elde edilmiştir: Bize göre iki parametre — farklı demetlerin kapsamı ve demetlerdeki sözcüklerin yüzdesi — belirli bir türün diğer türlerle karşılaştırıldığında ne ölçüde formüle dayalı ve tekrarlı olduğunun göstergeleri olarak kabul edilebilir. Başka bir deyişle, bir türün formüle dayalılık ve tekrarlılık derecesi, o türde kullanılan farklı demetlerin kapsamı ve demetlerdeki sözcüklerin yüzdesiyle ölçülebilir. BİT türleri, formüle dayalılık ve tekrarlılık ölçütüne göre üç gruba ayrılabilir. Tür 3 — ‘BİT’te yazılım uygulamalarının teknik dokümantasyonu’ ve tür 4 — ‘BİT donanımının teknik dokümantasyonu’, sırasıyla en geniş farklı demet yelpazesini (403 ve 672) ve demetlerdeki sözcüklerin en yüksek yüzdesini (7,2% ve 8,9%) sergileyerek yüksek formüle dayalılık ve tekrarlılık dereceleriyle öne çıkar. Terminologija | 2012 | 19 43 Şekil 1: Yüksek derecede kalıplaşmışlık ve yineleme gösteren türler Buna karşılık, 1. tür – ‘BİT alanındaki mesleki makaleler’, 2. tür – ‘BİT alanındaki akademik makaleler’ ve 5. tür – ‘BİT alanındaki ders kitapları’, farklı öbeklerin kapsamının en düşük olması (sırasıyla 131, 120 ve 119) ve öbeklerdeki toplam sözcüklerin yüzdesinin en düşük olması (sırasıyla%1,8,%1,7 ve%1,9) nedeniyle görece düşük kalıplaşmışlık ve yineleme dereceleriyle nitelendirilir. Kalan iki tür, 6. tür – ‘programlama dilleri ve programlama ortamlarına ilişkin teknik dokümantasyon’ ile 7. tür – ‘ağ teknolojilerine ilişkin teknik dokümantasyon’, her iki parametrenin de aralık ortasında yer aldığı üçüncü grubu oluşturur (farklı öbeklerin sayısı: sırasıyla 180 ve 261; öbeklerdeki toplam sözcüklerin yüzdesi: sırasıyla%3,4 ve%4,1). Ancak, Stanislaw Gozdz-Roszkowski’nin haklı olarak belirttiği gibi, doğrudan karşılaştırmaların güvenle yapılabileceği türlerin benzer sözcük sayılarına sahip olması gerektiğini akılda tutmakta yarar vardır. Bu hususu dikkate almak için, öbeklerdeki toplam sözcüklerin yüzdesi parametresi, ilgili türleri temsil eden alt derlemlerin sözcük sayılarını yansıtacak biçimde her tür için hesaplanır (Gozdz-Roszkowski 2011: 111). ÖBEKLERİN İŞLEVSEL SINIFLANDIRILMASI Bu derlemde elde edilen öbeklerin işlevsel çözümlemesine yönelik bir çerçeve, Biber’in (Biber 2006; Biber et al. 2004), Hyland’ın (2008) ve Gozdz-Roszkowski’nin (2011) taksonomilerinden oluşturulmuştur. Biber’s (2006) classification resulted from the scrutiny of a broad corpus of spoken and written registers which covered among others such types of discourse as: casual conversations, class sessions tapes, classroom teaching, office hours, study groups, on-campus service encounters, textbooks, course packs, institutional texts (e.g. university catalogs, brochures). 44 Marek Weber Multi-word patterns in the corpus of Information and Communication Technology. Terminological bundles in the genre – ‘Textbooks in ICT’ The corpus in Hyland’s (2008) study (size 3,5 million words) comprises research articles, PhD dissertations and MA/MSc theses from four disciplines: electrical engineering and microbiology from the applied and pure sciences, and business studies and applied linguistics from the social sciences. Gozdz-Roszkowski (2011) analyzed a corpus of American Law containing over 5,5 million words and representing seven genres within American legal culture and education: academic articles, briefs, contracts, legislation, opinions, professional articles and textbooks. Yukarıda anılan taksonomilerden yararlanılarak BİT alanındaki sözcüksel öbekler, metinlerdeki anlamları bakımından üç geniş kategoriye ayrılmıştır: araştırma odaklı, metin odaklı ve katılımcı odaklı. İlk kategoride gruplandırılan öbekler, yazarların BİT alanındaki faaliyetlerini ve deneyimlerini düzenlemelerine yardımcı olur. Metin odaklı öbekler metnin düzenini ve anlamını belirtmek için kullanılır. Son olarak, katılımcı odaklı öbekler farklı tutumları veya değerlendirmeleri belirtmek için kullanılır ve metnin yazarına ya da okuruna odaklanır. Şekil 2: Sözcüksel öbeklerin işlevsel taksonomisi Sözcüksel öbeklerin üç ana işlevsel kategorisinin her biri ayrıca birkaç alt kategoriye ayrılmıştır. Araştırma odaklı öbekler şu alt kategorileri içerir: Nicelik öbekleri (ör. en büyüklerden biri; çok sayıda; aşağıdakilerden biri; öğelerin sayısı); Zaman göndergeli öbekler (ör. zamanında; yılın sonunda; önümüzdeki birkaç hafta içinde; önümüzdeki haftalarda); Yer / yön göndergeli öbekler (ör. Amerika Birleşik Devletleri’nde; ana pencerenin; pencerenin alt kısmı; durum çubuğunda); Terminologija | 2012 | 19 45 İşlem öbekleri – BİT ile ilgili çeşitli işlevleri tanımlamak için kullanılır (ör. the use of the; the use of a); Konu göstergesi öbekleri – araştırma alanıyla ilgilidir (ör. proceedings of the IEEE; programming languages and systems; the drop down menu; the following configuration options); Çok işlevli gönderim öbekleri – zaman / yer / metin gönderimi olarak kullanılabilen öbeklerdir (ör. the end of the; the start of the; the left of the; at the beginning of); Tanımlama öbekleri – ardından gelen ismin özelliklerini belirtir (ör. the complexity of the; the surface of the; the scope of the; the height of the). Metin merkezli öbekler şu alt kategorileri içerir: Açımlama öbekleri – incelenen konuyu daha ayrıntılı ele alır ve açıklığa kavuşturur (ör. at the same time, as well as the, this means that the, in this case the); Geçiş öbekleri – metin bölümleri arasında eklemeli veya karşıtlık bildiren bağlantılar kurar (ör. on the other hand, as opposed to the, in addition to the, in contrast to the); Çerçeveleme özellikleri öbekleri – iddialar veya savlar ortaya koyarken “sınırlandırıcı koşulları belirterek savları konumlandırır” (Hyland 2008: 14) (ör. in terms of the, in the context of, in the presence of, the contents of the); Koşul öbekleri – koşulları ifade eder (ör. if you want to, if you do not, if you have a, if you have an); Sonuç öbekleri – neden-sonuç ilişkileri bakımından öğeler arasındaki mantıksal bağlantıları belirtir (ör. so that you can, as a result of, as a result the, as a function of); Yapı işaretleyicileri öbekleri – metnin diğer bölümlerine gönderme yapmak için kullanılır (ör. as shown in figure, as discussed in section, is shown in ex ample, later in this chapter). Katılımcı merkezli öbekler şu alt kategorileri içerir: Etkileşim öbekleri – okurlara doğrudan seslenir; “okurlara, gelişmekte olan söyleme katılımcılar olarak etkin biçimde seslenir” (Hyland 2008: 18) (ör. do one of the, select the type of, is recommended that you, select one of the); Tutum öbekleri – duyguları, tutumları, değer yargılarını ve değerlendirmeleri aktarır; “sonraki önermenin yorumlanması için bir çerçeve sunar” (Biber, 2006: 139) (ör. it is necessary to, is no guarantee that, it is important to, it is not possible, it is possible to); 46 Marek Weber Multi-word patterns in the corpus of Information and Communication Technology. Terminological bundles in the genre – ‘Textbooks in ICT’ Kiplik öbekleri – bir şeyin olası, izin verilen ya da gerekli olduğunu ifade eder (örn. yerine getirilmelidir, kullanılabilir, görülebileceği üzere, kullanabileceğiniz, görüntülenmeyebilir, çoğaltılabilir ya da, her türlü paraziti kabul etmelidir, parazite, istenmeyen neden olabilecek paraziti). Tahmin öbekleri – yazarın gelecekteki bir eyleme ilişkin tahminini ifade eder (örn. olması bekleniyor, bir istem alacaksınız,... içinde görüntülenecek, bu... açacak,... yapmanız istenecek). Tablo 3, her türdeki üç temel işlevsel kategoriye ait öbeklerin sayılarını göstermektedir. Tablo 3: Sözcüksel öbeklerin işlevsel kategorilere göre dağılımı Araştırma odaklı | Metin odaklı | Katılımcı odaklı | Diğerleri | Mesleki makaleler | 45 | 23 | 13 | 45 | Akademik makaleler | 48 | 35 | 9 | 28 | Yazılım uygulamaları | 123 | 55 | 122 | 83 | Donanım | 207 | 51 | 138 | 187 | Ders kitapları | 32 | 35 | 18 | 20 | Programlama dilleri ve programlama ortamları | 39 | 39 | 26 | 62 | Ağ teknolojileri | 91 | 24 | 11 | 91 Şekil 3: Araştırma odaklı öbeklerin sınıflandırılması Terminologija | 2012 | 19 47 Tablo 4: Araştırma odaklı öbeklerin alt kategorilere göre dağılımı ARAŞTIRMA ODAKLI Tür sayısı Miktar Zaman belirteci Yer/yön belirteci Prosedür Konu göstergesi Çok işlevli belirteç Betimleme 1 4 7 4 0 27 3 0 2 7 0 3 1 34 0 3 3 4 1 63 0 40 8 7 4 3 11 33 2 154 0 4 5 4 0 4 1 16 3 4 6 6 0 2 1 15 3 12 7 6 0 5 2 73 2 3 TERİMSEL ÖBEKLER Terimsel öbekler, konu göstergesi öbeklerinin bir alt kategorisi olarak tanımlanmış ve terimler içeren çok sözcüklü birleşimler olarak tarif edilmiştir. Şekil 4: Terimsel öbeklerin 7 BİT türüne göre dağılımı Tablo 5’in gösterdiği üzere, 7. tür olan “ağ teknolojilerine ilişkin teknik dokümantasyon” en yüksek yüzdeye (%18) ve en fazla sayıda terimsel öbeğe (47) sahiptir. Bu türdeki metinlerin yüksek ölçüde uzmanlaşmış ve alana özgü niteliği, bu terimsel yoğunluğu açıklayabilir. Yüksek derecede uzmanlaşmış bilgiyi yaymak, sabit ve uzmanlaşmış çok sözcüklü birleşimlerin yinelenen biçimde kullanılmasını gerektirir. 48 Marek Weber Multi-word patterns in the corpus of Information and Communication Technology. Terminological bundles in the genre – ‘Textbooks in ICT’ Tablo 5: BİT türlerindeki terminolojik çok sözcüklü kalıpların sayıları ve oranları Tür numarası Bir türdeki çok sözcüklü kalıpların sayısı Bir türdeki terminolojik çok sözcüklü kalıpların sayısı Bir türdeki terminolojik çok sözcüklü kalıpların yüzdesi ARAŞTIRMA ODAKLI kategorisindeki terminolojik çok sözcüklü kalıpların yüzdesi 1 131 1 0.7 2.2 2 120 8 6.6 16.6 3 403 13 3.2 10.5 4 672 37 5.5 17.8 5 119 14 11.7 66.6 6 180 13 7.2 38.2 7 261 47 18.0 50.0 Çok sözcüklü kalıpların sayıca ikinci en büyük grubu, 37 kalıpla 4. türde, yani ‘BİT donanımının teknik belgeleri’ türünde bulunur. Bununla birlikte, 4. türdeki tüm kalıplar içinde terminolojik kalıpların oranı görece düşüktür; yalnızca%5,5’tir. Ancak kesme ölçütleri uygulandıktan sonra 4. türün, farklı kalıpların sayısı bakımından açık ara en büyük tür olduğu (672 kalıp) ve kalıplarda yer alan sözcüklerin toplam sözcük sayısına oranının en yüksek olduğu (%8,9) göz önünde bulundurulmalıdır. 5. tür, yani ‘BİT ders kitapları’, görece yüksek bir terminolojik kalıp oranına sahiptir:%11,7. Aşağıdaki Tablo 6, 5. türde, yani ‘BİT ders kitapları’nda belirlenen terminolojik kalıpları içermektedir. Tablo 6: 5. türde – ‘BİT ders kitapları’nda belirlenen terminolojik kalıplar TÜR 5 Kalıp Sıklık Metin sayısı Milyon başına sıklık the java io package 345 12 22.53 Java dil paketi 322 9 21.02 import java awt import 336 15 21.94 public static final int 1306 21 85.27 static void main string 967 39 63.14 public static void main 952 40 62.16 public final static int 861 5 56.22 void main string args 846 36 55.24 Terminologija | 2012 | 19 4 9 TÜR 5 int x int y 600 14 39.18 public instance methods public 539 5 35.19 import java io import 447 22 29.19 bayt sayısı 433 38 28.27 the java lang package 322 9 21.02 x int y int 316 12 20.63 Ders kitaplarının önemli bir bölümü (%52), Java, C++, C#, Objective-C, PHP ve diğerleri gibi çeşitli programlama dillerinde programlamayla ilgili farklı konuları ele almaktadır. Bu durum, 5. türde sıkça görülen kod satırlarını içeren terminolojik çok sözcüklü kalıpların kayda değer sayısıyla yansımaktadır. Örneğin, STATIC VOID MAIN STRING (39 metinde 967 kez; milyon başına sıklık 63,14), PUBLIC STATIC VOID MAIN (40 metinde 952 kez; milyon başına sıklık 62,16) ve VOID MAIN STRING ARGS (36 metinde 846 kez; milyon başına sıklık 55,24) kalıplarının tümü, main anahtar sözcüğünü içeren programlama kodunun parçalarıdır. main anahtar sözcüğü, programın işlevselliğinin üst düzeyde düzenlenmesinden sorumlu olan ana işlevi ifade eder. Yöntem olarak da adlandırılan işlevler, girdi verileri üzerinde işlem yapmak için kullanılan talimat kümeleridir; örneğin matematiksel hesaplamalar. Birçok programlama dilinde programın yürütülmesi ana işlevde başlar. Örneğin Java programlarının yürütülmesi, şu yöntem başlığına sahip ana işlevde başlar: public static void main (String[] args). Ana işlev, programın işlevselliğinin üst düzeyde düzenlenmesinden sorumludur. void anahtar sözcüğü, yöntemin bir dönüş değeri olmadığı anlamına gelir. Yöntem bir tamsayı değeri döndürseydi, int anahtar sözcüğü void yerine kullanılırdı. Aşağıdaki iki terminolojik çok sözcüklü kalıp, PUBLIC STATIC FINAL INT (21 metinde 1306 kez; milyon başına sıklık 85,27) ve PUBLIC FINAL STATIC INT (5 metinde 861 kez; milyon başına sıklık 56,22), Java gibi programlama dillerindeki kod satırlarının parçalarıdır. Bunlar uygulanacak işlevlerin türünü tanımlar. public anahtar sözcüğü, yöntemin görünür olduğu ve başka türlerdeki nesneler tarafından çağrılabileceği anlamına gelir. static anahtar sözcüğü, yöntemin o sınıfın belirli bir örneğiyle (nesnesiyle) değil, sınıfın kendisiyle ilişkili olduğu anlamına gelir. Bu, sınıftan bir nesne oluşturmadan statik bir yöntemi çağırmanın mümkün olduğu anlamına gelir. 50 Marek Weber Multi-word patterns in the corpus of Information and Communication Technology. Terminological bundles in the genre – ‘Textbooks in ICT’ INT X INT Y kalıbı, 14 metinde 600 kez görülür; milyon sözcük başına sıklığı 39,18'dir. Bu kalıp, değişkenlerin bildirimini temsil eder; bu durumda değişkenlerin türü tamsayıdır ya da kısaca int şeklindedir. Tamsayılar kümesi, doğal sayılardan (0, 1, 2, 3,...) ve bunlara karşılık gelen negatif doğal sayılardan (−1, −2, −3,...) oluşur. Bir programlama dilinin adı olan sık kullanılan anahtar sözcük Java, 6 kalıpta görülür: JAVA ENTERPRISE IN A (5 metinde 653 kez; milyon sözcük başına sıklık 42,64); IMPORT JAVA IO IMPORT (22 metinde 447 kez; milyon sözcük başına sıklık 29,19); THE JAVA IO PACKAGE (12 metinde 345 kez; milyon sözcük başına sıklık 22,53); IMPORT JAVA AWT IMPORT (15 metinde 336 kez; milyon sözcük başına sıklık 21,94); JAVA IO IMPORT JAVA (20 metinde 328 kez; milyon sözcük başına sıklık 21,42) ve THE JAVA LANG PACKAGE (9 metinde 322 kez; milyon sözcük başına sıklık 21,02). Java; kullanım kolaylığı, platformlar arası yetenekler ve güvenlik özellikleri gibi nitelikleri sayesinde popülerlik kazanmıştır. Java kullanılarak tek bir program birçok farklı platformda çalıştırılabilir. Bu, her platform için farklı bir yazılım sürümü geliştirmek üzere çaba harcamaya gerek olmadığı anlamına gelir. Java, kullanımı kolay olacak şekilde tasarlanmıştır ve diğer bazı programlama dillerine kıyasla yazmanın, derlemenin, hata ayıklamanın, çalıştırmanın ve öğrenmenin daha kolay olduğu kabul edilir. AWT kısaltması, IMPORT JAVA AWT IMPORT kalıbında yer alır ve platformdan bağımsız bir pencereleme, grafik ve kullanıcı arayüzü araç takımı olan The Abstract Window Toolkit'in kısaltmasıdır. Sık kullanılan JAVA ENTERPRISE IN A kalıbının bir parçası olan JAVA ENTERPRISE dizisinin tam adı Java Platform, Enterprise Edition'dır. Bu ad, kurumsal yazılımların yanı sıra ağ ve web hizmetleri ile diğer büyük ölçekli, ölçeklenebilir ve güvenli ağ uygulamalarını geliştirmek ve çalıştırmak için çalışma ortamı sağlayan Oracle'ın kurumsal Java bilişim platformunu ifade eder. Kalıp, aşağıdaki örnekte gösterildiği gibi, beş sözcüklü daha uzun bir formül ifadenin parçasıdır (5 metinde 653 kez; milyon sözcük başına sıklık 42,64): Java Enterprise in a Nutshell: Örnek 1: Sun, birçok adlandırma hizmeti için sağlayıcılar sunarak işleri daha da kolaylaştırır. Böylece hizmet sağlayıcı javax.naming.spi arayüzlerini uygulamak için çok zaman harcarken, istemcinin yalnızca sağlayıcı için bir URL ve bağlam fabrikası sınıfı belirtmesi ve ardından adlandırma hizmetini kullanması yeterlidir. JNDI ve ilgili konular hakkında çok daha fazla bilgi için Java Enterprise in a Nutshell kitabını edinebilirsiniz. [Tür 5 – ‘ICT ders kitapları’] Terminologija | 2012 | 19 51 JAVA EDITOR dizisi, IN THE JAVA EDITOR kalıbının bir parçasıdır (5 metinde 75 kez; milyon sözcük başına sıklık 58,49) ve Java ile yazılmış programları düzenlemek, derlemek ve çalıştırmak üzere tasarlanmış bir yazılım aracını ifade eder. Kalıbın kullanımı aşağıdaki örnekte gösterilmiştir: Örnek 2: İçerik yardımını uygulamak için düzenleyicinizin kaynak görüntüleyici yapılandırması, hesap sorumlusu yardımcısını tanımlayacak şekilde yapılandırılmalıdır. Bu işlem, JavaSourceViewerConfiguration içindeki Java editor örneğinde yapılır. Yazım hataları Java editor içinde görüntülenir ve ilgili Hızlı Düzeltmeler kullanılabilir: Sözlüğü içerik yardımında da kullanılabilir hâle getirebilirsiniz. Java editor tarafından önerilenlere benzer kendi kod yardımı önerilerinizi oluşturun. Java editor ile aynı önerileri almak için CompletionProposalCollector'ı örnekleyin ya da kendi önerilerinizi katmak için bu sınıfı alt sınıflayın. [Tür 6 – ‘programlama dilleri ve programlama ortamlarının teknik belgeleri’] SONUÇLAR Bu çalışmada özetlenen sonuçlar, Bilgi ve İletişim Teknolojisi dilinin ilgili türleri genelinde sözcüksel demetlerin biçim ve işlevlerinin sıklığında önemli farklılıklar olduğunu ortaya koymaktadır. Bu farklılıklar hem nicel hem de nitel terimlerle rapor edilmiştir. Nicel açıdan, Tür 3 – ‘BİT’teki yazılım uygulamalarının teknik dokümantasyonu’ ve Tür 4 – ‘BİT donanımının teknik dokümantasyonu’ en kalıplaşmış ve tekrarlayıcı türlerdir. Diğer BİT türleri, sözcüksel demetleri önemli ölçüde daha az kullanır ve sözcüksel demetler toplam sözcük sayısının belirgin ölçüde daha düşük oranlarını oluşturur. Makalede incelenen ders kitapları türünde yer alan 14 terminolojik demetin tümü, programlamanın çeşitli yönleriyle ilgilidir. Bu durum, ders kitaplarının önemli bir yüzdesinin (%52) programlamadaki çeşitli konuları ele almasıyla açıklanabilir. REFERENCES Biber D. 2006: University language: A corpus-based study of spoken and written registers, Philadelphia/Amsterdam: John Benjamins Publishing Company. Biber D., Conrad S., Cortes V. 2004: If you look at …: Lexical bundles in university teaching and textbooks, Applied Linguistics, 25L, 371–405. Biber D., Conrad S., Cortes V. 2003: Lexical bundles in speech and writing: an initial taxonomy. – Corpus Linguistics by the Lune: A festschrift for Geoffrey Leech, Wilson A., Rayson P. and McEnery T. (eds.), Frankfurt/Main: Peter Lang. Biber D., Johansson S., Leech G., Conrad S. and Finegan E. (1999): Longman grammar of spoken and written English, Harlow: Pearson. 52 Marek Weber Multi-word patterns in the corpus of Information and Communication Technology. Terminological bundles in the genre – ‘Textbooks in ICT’ Hyland K. 2008: As can be seen: Lexical bundles and disciplinary variation. – English for Specific Purposes 27 (2008), 4–21. Gozdz-Roszkowski S. 2011: Patterns of linguistic variation in American legal English, Frankfurt/Main: Peter Lang. Gozdz-Roszkowski S. (ed.) 2011: Explorations across languages and corpora, PALC 2009, Frankfurt/Main: Peter Lang. Scott M. 1996: WordSmith Tools 4 manual, Oxford University Press. Scott M. 2010: WordSmith Tools 5 manual, Oxford University Press. Scott M., Tribble C. 2006: Textual patterns, Philadelphia/Amsterdam: John Benjamins Publishing Company. DAUGIAŽODŽIAI MODELIAI INFORMACINIŲ IR KOMUNIKACINIŲ TECHNOLOGIJŲ TEKSTYNE. TERMINOLOGINĖS SAMPLAIKOS IKT VADOVĖLIUOSE Pagrindinis straipsnio tikslas – informacinių ir komunikacinių technologijų (IKT) kalboje pasikartojančių tam tikrų lingvistinių modelių tyrimas pasinaudojant tekstynų lingvistikos naujovėmis. Straipsnyje nagrinėjamos keturžodės samplaikos iš 24 milijonų žodžių IKT srities tekstyno, suskirstyto į 7 kategorijas (žanrus): profesiniai straipsniai, moksliniai straipsniai, programinės įrangos dokumentacija, aparatinės įrangos dokumentacija, vadovėliai, programavimo kalbų ir aplinkos dokumentacija ir tinklo technologijų dokumentacija. Atliekant tyrimą buvo nutarta apsiriboti keturžodėmis samplaikomis. Naudojant modelių paieškos tekstynuose programų paketą WordSmith Tools v. 5.0 sudaryti kiekvieno iš septynių IKT srities tekstų žanrų keturžodžių samplaikų sąrašai. Pasirinktos dvejopos ribos: mažiausias samplaikos dažnumas turi būti 20 kartų milijonui žodžių ir samplaika turi būti rasta mažiausiai 5 tekstuose. Pritaikius tokius apribojimus tekstyne rastos 1886 skirtingos samplaikos. Bendras duomenų rinkinyje nustatytų samplaikų skaičius – 197 553. Pagal reikšmę tekste samplaikos suskirstytos į tris plačias funkcines kategorijas: orientuotas į tyrimus, į tekstą ir į dalyvį. Pirmai kategorijai priskirtos samplaikos toliau išskirstytos į keletą subkategorijų: kiekybės, laiko, vietos / krypties, procesų, temos, daugiafunkcių nuorodų, apibūdinimo. Terminologinės samplaikos buvo priskirtos temos rodiklio subkategorijai ir apibrėžtos kaip keliažodžiai junginiai, kuriuose yra terminų. Straipsnyje nagrinėjamos terminologinės samplaikos, rastos IKT vadovėliuose. Didelė vadovėlių dalis (52%) skirta įvairiems programavimo klausimams. Tai paaiškina faktą, kad visos 14 šio žanro terminologinių samplaikų susijusios su įvairiais programavimo aspektais. Gauta 2012-10-30 Marek Weber Bialystok University of Technology ul. Wiejska 45A, Bialystok, Poland E-mail [email protected] Terminologija | 2012 | 19 53