Jezična akomodacija na Twitteru - Ljubešić, Nikola (Slavistična revija, 2019)
V prispevku obravnavamo fenomen jezikovnega prilagajanja med srbskimi uporabniki Twitterja, in sicer analiziramo tvite s podatki o geolokaciji, ki so bili objavljeni med letoma 2013 in 2016 na območju Bosne, Hrvaške, Črne gore in Srbije. Jezikovna produkcija uporabnikov Twitterja je opisana s 16 spremenljivkami, ki pogosto variirajo med govorci pluricentričnega jezika na območju Bosne, Hrvaške, Črne gore in Srbije. Teh 16 spremenljivk lahko razvrstimo v tri jezikoslovne tipe: fonetične (npr. uporaba praslovanskega samoglasnika jat'), leksikalne (npr. uporaba vprašalnega zaimka 'kaj') in oblikoskladenjske (npr. sintetična ali analitična oblika prihodnjika). V raziskavi izvedemo dve primerjavi: med produkcijo mobilnih in nemobilnih srbskih uporabnikov Twitterja ter med jezikom mobilnih uporabnikov, ki objavljajo znotraj ali zunaj Srbije. Kot mobilne upoštevamo tiste uporabnike, ki so v času zbiranja podatkov sporočila na Twitterju objavljali tudi izven Srbije. Za ločevanje med uporabniki iz Srbije in tistih iz drugih držav, kjer govorijo prej omenjeni pluricentrični jezik, definiramo državo prebivanja, in sicer tako, da morata biti vsaj dve tretjini vseh tvitov objavljeni v specifični državi, vse ostale uporabnike, ki temu kriteriju ne zadoščajo, pa zanemarimo. Prva analiza je pokazala pomembne razlike med mobilnimi in nemobilnimi uporabniki Twitterja za osem spremenljivk, vse pa imajo srednje velik učinek. Teh osem spremenljivk ne izkazuje nobenega vzorca glede na jezikoslovne tipe, vseeno pa je teritorialna razporeditev vrednosti teh spremenljivk pravilna, in sicer je večina spremenljivk s pomembnimi razlikami tistih, ki so najrazličnejše uporabljene v Srbiji na eni strani in v drugih obravnavanih državah na drugi strani. Druga analiza, tj. primerjava uporabe jezika mobilnih uporabnikov Twitterja znotraj in izven Srbije, ni pokazala neposrednega dokaza za jezikovno prilagajanje. Čeprav pri nobeni spremenljivki ni bilo pričakovanih pomembnih razlik, pa z opisnega vidika nekatere spremenljivke, ki so bile najmočnejši pokazatelj jezikovnega prilagajanja pri prvi analizi, izkazujejo enak trend, vendar ta ni statistično pomemben. Razlog bi lahko pripisali temu, da so vrednosti spremenljivk pri tej analizi temeljile na majhnemu številu pojavitev in da je zaradi pomanjkanja podatkov nekatere temeljne razlike težje identificirati.
Keywords: BCHS; družbena omrežja; geo-encoded messages; geokodirana sporočila; Serbian; social media; srbščina; Twitter