La durata delle legislature è molto variabile e ancora più variabile è la presenza dei diversi leader nell’aula parlamentare. La longevità di Giorgio Almirante (presente costantemente per 10 legislature) si confronta con la presenza breve (sebbene intensa) di Antonio Di Pietro (2 legislature). Queste differenze, tuttavia, nell’AAT sono neutralizzate con misure relative (tassi di incidenza ogni mille parole o simili) e con studi di contesto (concordanze, queries, test statistici, indici di information retrieval).
Come si è detto, il corpus LP4 di riferimento per queste analisi è composto di 1877 interventi, per un totale di oltre 5.650.000 occorrenze di parole, che equivalgono a 11.000 pagine di testo.
Tabella 2 - Misure testometriche del corpus LP4 secondo i Leader selezionati.
Leader
|
Pagine di testo
|
Giorni di presenza Camera Deputati
|
Numero di interventi
|
Giorni / interventi
(B / C) |
Lunghezza media
intervento
(A / C)
|
A
|
B
|
C
|
D
|
E
| |
Intero corpus
|
11.197
|
21.112
|
1.877
|
11
|
6
|
ALMIRANTE
|
1.939
|
12.882
|
162
|
80
|
12
|
AMATO
|
187
|
5.396
|
28
|
193
|
7
|
ANDREOTTI
|
629
|
9.348
|
92
|
102
|
7
|
BERLINGUER
|
226
|
5.889
|
22
|
268
|
10
|
BERLUSCONI
|
276
|
5.958
|
63
|
95
|
4
|
BERSANI
|
88
|
3.430
|
35
|
98
|
3
|
BERTINOTTI
|
159
|
4.314
|
60
|
72
|
3
|
BINDI
|
180
|
5.958
|
68
|
88
|
3
|
BONINO
|
623
|
7.147
|
145
|
49
|
4
|
BOSSI
|
164
|
3.179
|
43
|
74
|
4
|
CASINI
|
195
|
5.793
|
94
|
62
|
2
|
COSSIGA
|
190
|
2.133
|
23
|
93
|
8
|
CRAXI
|
336
|
8.161
|
46
|
177
|
7
|
D’ALEMA
|
349
|
8.230
|
90
|
91
|
4
|
DE GASPERI
|
217
|
3.566
|
31
|
115
|
7
|
DE MITA
|
184
|
10.236
|
21
|
487
|
9
|
DIPIETRO
|
137
|
922
|
51
|
18
|
3
|
FANFANI
|
279
|
11.182
|
34
|
329
|
8
|
FINI
|
311
|
7.308
|
102
|
72
|
3
|
LA MALFA
|
568
|
10.314
|
91
|
113
|
6
|
MORO
|
524
|
9.441
|
49
|
193
|
11
|
NENNI
|
484
|
6.446
|
71
|
91
|
7
|
OCCHETTO
|
190
|
8.241
|
36
|
229
|
5
|
PANNELLA
|
1.130
|
5.713
|
212
|
27
|
5
|
PRODI
|
196
|
2.538
|
28
|
91
|
7
|
SARAGAT
|
319
|
5.407
|
26
|
208
|
12
|
SPADOLINI
|
184
|
1.111
|
19
|
58
|
10
|
TOGLIATTI
|
769
|
6.160
|
63
|
98
|
12
|
VELTRONI
|
115
|
5.071
|
49
|
103
|
2
|
VENDOLA
|
49
|
4.593
|
23
|
200
|
2
|
Nell’AAT la dimensione del corpus è una caratteristica fondamentale della quale occorre tenere conto. L’ampiezza del corpus LP4 – come oggetto di studio complessivo – è tale da assicurare la robustezza delle valutazioni statistico-quantitative: il riferimento convenzionale è la type/token ratio, il cui limite massimo deve essere del 20%; nel caso in oggetto – trattandosi di un corpus di grandi dimensioni – è pari all’1,49%.
Tabella 3 - Misure lessicometriche del corpus secondo i Leader selezionati (Corpus LP4 normalizzato [2] e lessicalizzato [3] con TalTac2).
Leader
|
Parole
distinte V (types) |
Occorrenze
N (tokens) |
Type / Token
ratio
(A/B)%
|
Legislature
di intervento del Leader |
A
|
B
|
C
|
E
| |
Intero corpus
|
83.513
|
5.597.259
|
1,49
|
L1--L16
|
ALMIRANTE
|
35.828
|
969.079
|
3,70
|
L1--L9
|
AMATO
|
11.204
|
93.545
|
11,98
|
L9--L11, L13
|
ANDREOTTI
|
21.905
|
314.501
|
6,97
|
L1, L5--L10
|
BERLINGUER
|
11.336
|
112.817
|
10,05
|
L5--L9
|
BERLUSCONI
|
13.925
|
137.869
|
10,10
|
L12--L16
|
BERSANI
|
6.726
|
43.806
|
15,35
|
L14--L16
|
BERTINOTTI
|
9.342
|
79.731
|
11,72
|
L12--L14
|
BINDI
|
9.236
|
90.010
|
10,26
|
L12--L16
|
BONINO
|
19.899
|
311.340
|
6,39
|
L7--L12, L15
|
BOSSI
|
11.242
|
82.127
|
13,69
|
L11--L13
|
CASINI
|
11.239
|
97.684
|
11,51
|
L10,L12,L13,L15,L16
|
COSSIGA
|
10.560
|
95.047
|
11,11
|
L3--L8
|
CRAXI
|
15.821
|
168.238
|
9,40
|
L5--L11
|
D’ALEMA
|
13.370
|
174.288
|
7,67
|
L10--L16
|
DE GASPERI
|
12.325
|
108.255
|
11,39
|
L1--L2
|
DE MITA
|
10.559
|
92.244
|
11,45
|
L4, L8--10, L13--15
|
DI PIETRO
|
7.943
|
68.651
|
11,57
|
L15, L16
|
FANFANI
|
14.330
|
139.730
|
10,26
|
L1--L4 , L8--L10
|
FINI
|
13.616
|
155.713
|
8,74
|
L10--L15
|
LA MALFA
|
16.793
|
283.760
|
5,92
|
L1--L7
|
MORO
|
16.160
|
261.726
|
6,17
|
L1--L7
|
NENNI
|
18.439
|
242.002
|
7,62
|
L1--L 3, L5
|
OCCHETTO
|
10.486
|
94.830
|
11,06
|
L7--L13
|
PANNELLA
|
28.671
|
564.654
|
5,08
|
L7--L11
|
PRODI
|
9.429
|
97.955
|
9,63
|
L13, L15
|
SARAGAT
|
12.635
|
159.430
|
7,93
|
L1--L4
|
SPADOLINI
|
11.222
|
91.909
|
12,21
|
L8
|
TOGLIATTI
|
19.617
|
384.361
|
5,10
|
L1--L4
|
VELTRONI
|
8.438
|
57.300
|
14,73
|
L10, L12, L13, L16
|
VENDOLA
|
5.665
|
24.657
|
22,98
|
L11--L14
|
Se andiamo a osservare i 30 corpora distintamente notiamo che solo il corpus di Niki Vendola è di dimensioni troppo ridotte per essere considerato “statisticamente” rappresentativo.
L’ampiezza dei testi, tuttavia, non ci dice ancora molto della loro rappresentatività in termini di “presenza” nel dibattito parlamentare. Purtroppo non abbiamo a disposizione una valutazione completa in termini di occorrenze dei discorsi di ciascun deputato, ma – se facciamo riferimento ai volumi pubblicati per alcuni leader dalla stessa Camera dei Deputati e che rappresentano l’edizione critica di riferimento dei discorsi parlamentari - possiamo affermare con certezza – per esempio – che i corpora in LP4 di Togliatti, Craxi, Berlinguer, Moro e Spadolini, rappresentano la totalità dei loro discorsi nella Camera dei Deputati.
[17/10/2019]
[1] Sono 4 nel periodo da noi considerato, mentre in totale De Gasperi ha presieduto 8 governi.
[2] Normalizzazione. Nell’AAT, fase di standardizzazione e unificazione di grafie nel testo, di riconoscimento di entità d’interesse generale, anche complesse da entità nominali (named entities) fino a locuzioni di tipo gramma- ticale e → polirematiche. Vedi Glossario di Sergio Bolasco, anche su questo blog.
[2] Normalizzazione. Nell’AAT, fase di standardizzazione e unificazione di grafie nel testo, di riconoscimento di entità d’interesse generale, anche complesse da entità nominali (named entities) fino a locuzioni di tipo gramma- ticale e → polirematiche. Vedi Glossario di Sergio Bolasco, anche su questo blog.
[3] Lessicalizzazione. Processo che porta a introdurre termini nuovi in una lingua; ricomposizione di una lessia complessa sotto forma di una sola → occorrenza, come nuova entrata nel vocabolario del corpus; le nuove occorrenze prodotte da una lessicalizzazione sono “parole di più parole” (multiwords) e locuzioni con funzione grammaticale: ad esempio <capo dello stato>, <politica economica>, <a carico di>, <andare al creatore>. Idem.
