Estudo comparativo das palavras-chave relacionadas às ações afirmativas no português brasileiro e no inglês americano
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Brito, Edvan P. 2009. Estudo comparativo das palavras-chave relacionadas às ações afirmativas no português brasileiro e no inglês americano. In Vinícius R. Vieira and Jacquelyn Johnson (eds.), Retratos e espelhos: Raça e etnicidade no Brasil e nos Estados Unidos, 283-308. São Paulo: FEA/USP.
2.8 Estudo comparativo das palavras-chave relacionadas às ações afirmativas no português brasileiro e no inglês americano Edvan Pereira de Brito
Resumo Devido à atualidade das discussões a respeito das ações afirmativas, é muito vasta a quantidade de textos produzidos sobre este assunto. Um estudo desse material poderia revelar os aspectos socioculturais que podem estar intrincados nos diversos posicionamentos com relação a este tema. A Linguística de Corpus, por se enquadrar numa perspectiva teórica na qual a linguagem é vista como um sistema probabilístico, configura-se como uma metodologia capaz de demonstrar, através de análises de corpora linguísticos, dados relevantes acerca da cultura dos grupos que produziram os textos que compõem os corpora. Dessa forma, o presente trabalho tem o objetivo de fazer um estudo comparativo das palavras-chave do campo das ações afirmativas no português brasileiro e no inglês americano e, a partir das análises quantitativa e qualitativa dos resultados dessas listas de palavras, identificar aspectos socioculturais que possam explicar a ocorrência maior de determinadas palavras em uma ou outra língua, o que poderia fornecer dados objetivos para fomentar o debate sobre este tema. Por outro lado, a compilação do corpus fornecerá material de pesquisa que poderá servir de base para uma série de outros estudos em linguagem.
Palavras-Chave Linguística de Corpus, ação afirmativa, cultura, análise contrastiva inglês-português.
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Introdução Tendo em vista o fato de o Brasil apresentar um dos piores níveis de desigualdade social do planeta, organizações internacionais, órgãos do poder público e setores da sociedade civil organizada têm discutido a implementação e a gestão de políticas públicas capazes de minimizar o problema da má distribuição de renda – uma das maiores causas da exclusão social no país. Entre as estratégias pensadas nesse sentido, as políticas de ação afirmativa são as que geram maior divergência, o que repercute em posicionamentos públicos a respeito do assunto, seja por meio de pronunciamentos ou de textos. A observação desse polêmico debate foi o que nos orientou para a elaboração deste trabalho. Além disso, apesar da existência de muitos pesquisadores que estudam as ações afirmativas sob a ótica das diversas áreas das ciências humanas, são poucos os estudiosos que, no Brasil, trabalham com essa temática pelo viés linguístico, a partir do estudo de corpora. Imaginamos, então, que uma análise dos textos produzidos nessa área poderia fornecer dados relevantes para fomentar as discussões em torno do assunto. Visando a atingir esse objetivo, o presente trabalho foi organizado da seguinte forma: primeiramente, fizemos uma breve descrição do debate sobre políticas de ação afirmativa nos Estados Unidos e no Brasil entre os anos de 2000 e 2005, bem como apresentamos a Linguística de Corpus e alguns dos estudos que serviram de base para a nossa pesquisa; em seguida, há uma seção dedicada à explicitação dos processos metodológicos relativos ao planejamento dos corpora utilizados neste estudo, assim como dos critérios de seleção, coleta e armazenamento dos textos que compuseram os mesmos; depois, apresentamos o software Wordsmith Tools1 e algumas de suas ferramentas, especialmente a Wordlist (lista de palavras) e a Keyword (palavra-chave), estudando analiticamente seus respectivos resultados. Por fim, recapitulamos brevemente os processos executados, refletindo sobre as questões abordadas nesta pesquisa.
1PMÓUJDBTEFBÎÍPBmSNBUJWB Nesta etapa deste trabalho, tentar-se-á traçar um breve panorama do estado das ações afirmativas no Brasil e nos Estados Unidos no período de 2000 a 2005, o que proporcionará mais elementos que nos auxiliarão na leitura dos resultados do processamento dos corpora do português brasileiro e do inglês americano, línguas que serão examinadas nesta pesquisa. 1 Scott, M. Wordsmith tools version 3. Oxford: Oxford University Press, 1999.
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t1BMBWSBTDIBWFFBÎÜFTBGJSNBUJWBTt A primeira menção ao termo ação afirmativa ou affirmative action foi feita nos Estados Unidos, pelo presidente John F. Kennedy, por meio da Executive Order (decreto) nº 10.925, de 6 de março de 1961. O documento proibia a “discriminação baseada em raça, credo, cor ou nacionalidade” nos contratos com o governo federal americano e instituía que fosse adotada uma “ação afirmativa” para assegurar que os candidatos fossem “empregados, como também tratados durante o emprego, sem consideração a sua raça, credo, cor ou nacionalidade”2. Experiências também foram desenvolvidas em outros lugares, tais como Índia, África do Sul, Argentina, Cuba e muitos países da Europa Ocidental, quase sempre sob a designação de “ação ou discriminação positiva”3. Mas o que são ações afirmativas? O jurista Joaquim Barbosa Gomes, ministro do Supremo Tribunal Federal (stf) do Brasil, as define como “(...) um conjunto de políticas públicas e privadas de caráter compulsório, facultativo ou voluntário, concebidas com vistas ao combate à discriminação racial, de gênero, por deficiência física e de origem nacional, bem como para corrigir ou mitigar os efeitos presentes da discriminação praticada no passado, tendo por objetivo a concretização do ideal de efetiva igualdade de acesso a bens fundamentais como a educação e o emprego”4. De acordo com Sabrina Moehlecke, o público-alvo de tais políticas seria principalmente minorias étnicas, raciais e mulheres, com foco no acesso desses grupos ao mercado de trabalho, ao sistema educacional e às esferas de representação política. Entre as formas mais conhecidas de ação afirmativa, estaria o sistema de cotas ou reserva de vagas, que consistiria “em estabelecer um determinado número ou percentual a ser ocupado em área específica por grupo(s) definido(s), o que pode ocorrer de maneira proporcional ou não, e de forma mais ou menos flexível”5. No Brasil, o período delimitado para esta pesquisa foi marcado por intensas discussões em torno da implementação e da legitimidade das políticas de ação afirmativa. Na verdade, esse enfoque ao tema foi resultado de um longo período de reivindicações dos movimentos negros, que vinham intensificando cada vez mais os questionamentos em torno das relações 2 Menezes, Paulo Lucena de. “A ação afirmativa (affirmative action) no direito norte-americano”. Revista dos Tribunais (2001): 88, citado por Medeiros, C. A. “Ação afirmativa no Brasil: um debate em curso”. Ações afirmativas e combate ao racismo nas Américas. Ed. Sales, Augusto dos Santos. Brasília: Ministério da Educação/Secad, 2005. 121. 3 Para um estudo mais aprofundado sobre experiências com a implementação de ações afirmativas, ver Moehlecke, Sabrina. “Ação afirmativa: história e debates no Brasil”. Cadernos de Pesquisa, 117 (2002): 197-217 e Medeiros, C. A. “Ação afirmativa no Brasil: um debate em curso” Ações afirmativas e combate ao racismo nas Américas. Ed. Augusto dos Santos Sales. Brasília: Ministério da Educação/Secad, 2005. 4 Gomes, Joaquim Barbosa. “O debate constitucional sobre as ações afirmativas”. Ações afirmativas: políticas públicas contra as desigualdades raciais. Ed. R. E. Santos e F. Lobato. Rio de Janeiro: dp&a, 2003. 21. 5 Moehlecke, Sabrina.
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t&EWBO1FSFJSBEF#SJUPt raciais no país, mais especificamente no que dizia respeito ao racismo e à discriminação racial. Um marco na história das lutas desses movimentos foi o fato de, em 1995, o então presidente da república, Fernando Henrique Cardoso, ter assumido publicamente que os negros eram discriminados. Por outro lado, como aponta Santos, apesar desse reconhecimento oficial por parte do Estado, até agosto de 2000 “o governo brasileiro não havia empreendido grandes esforços para que a discussão e implementação de ações afirmativas entrasse na agenda política e/ou nacional brasileira”6. Os resultados mais concretos só apareceram depois desse período, quando da publicação da Resolução 2000/148 da Comissão de Direitos Humanos das Nações Unidas, seguida pela III Conferência Mundial contra o Racismo, Discriminação Racial, Xenofobia e Intolerância Correlata, realizada em Durban, na África do Sul, em setembro de 2001. Ainda nessa época, um fato marcou a história da luta dos movimentos negros no Brasil. No Estado do Rio de Janeiro, a Lei Estadual 3542/2000 instituiu a reserva de 50% das vagas em cada curso de graduação da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (Uerj) e da Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro (Uenf) para candidatos oriundos de escolas públicas localizadas no Estado. Essa determinação foi modificada pela Lei Estadual 3.708, de 9 de novembro de 2001, que instituiu a reserva de 40% de vagas nos cursos de ambas as instituições para candidatos autodeclarados pretos e pardos7. O primeiro sistema de reservas de vagas foi alterado com a aprovação da Lei Estadual 4.151/2003, que reservou 45% das vagas para alunos carentes, em cada curso. Desse total, 20% se destinariam a estudantes oriundos de escola pública, 20% para negros e 5% para pessoas com deficiência física, juntamente com integrantes de minorias étnicas. A partir dessa experiência, outras universidades têm implementado seus sistemas de reserva de vagas ou outro tipo de programa de acesso para grupos social e/ou historicamente discriminados. Outra iniciativa interessante foi a alteração da Lei de Diretrizes e Bases da Educação Nacional com a promulgação, em 9 de janeiro de 2003, da Lei Federal 10.639/2003, que tornou obrigatório o ensino de História e Cultura Afro-Brasileiras no sistema oficial de ensino do País8. Em resumo, havia então um momento em que coexistiam pelo menos dois discursos: um deles favorável à implementação de tais políticas, por entenderem que elas, de certa forma, visavam à elaboração de formas de combate às desigualdades racial e social no Brasil; e outro, contrário à 6 Sales, Augusto dos Santos. “Introdução”. Ações afirmativas e combate ao racismo nas Américas. Ed. Augusto dos Santos Sales. Brasília: Ministério da Educação/Secad, 2005. 21. 7 Guimarães, Antonio Sérgio. “Access of blacks to public universities”. Cadernos de pesquisa 118 (2003): 260. 8 Henriques, R., e E. Cavaleiro. “Educação e políticas públicas afirmativas: elementos da agenda do Ministério da Educação”. Ações afirmativas e combate ao racismo na Américas. Ed. Augusto dos Santos Sales. Brasília: Ministério da Educação/Secad, 2005.
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t1BMBWSBTDIBWFFBÎÜFTBGJSNBUJWBTt sua implementação principalmente por considerar que outras estratégias, de cunho universalista, dariam conta do problema da desigualdade entre os grupos sociais. Entre os pontos de maior controvérsia, podemos citar a problematização em torno do caráter de constitucionalidade das ações afirmativas, assim como a crença de que elas reproduziriam um racismo às avessas. Em outras palavras, a divergência entre essas duas perspectivas refere-se ao fato de essas políticas serem um direito ou um privilégio para os grupos beneficiados por elas. Enquanto no Brasil a polêmica girava em torno da implementação ou não das políticas de ação afirmativa, nos Estados Unidos as affirmative actions passavam por um longo período de frequentes ataques. Estes ocorriam sob a alegação de que a injustiça social e a discriminação racial, que teriam impulsionado a sua criação, há mais de 40 anos, já teriam sido erradicadas e que, portanto, tais políticas não seriam mais necessárias. Na verdade, esse clima de contestação das políticas de ação afirmativa se iniciou ainda nos mandatos do presidente republicano Richard Nixon (1969-1974) e seu vice e sucessor Gerald Ford (1974-1977). Em 1976, o democrata Jimmy Carter (1977-1981) vence as eleições presidenciais e retoma as políticas conquistadas com o Movimento pelos Direitos Civis na década de 1960. No mandato do republicano Ronald Reagan (1981-1989), tais políticas voltam a ser combatidas e a ter pouco ou nenhum suporte por parte do governo federal9. Contudo, mesmo com o fim do mandato de Reagan, em 1989, fortes críticas vêm sendo feitas com relação à eficácia das políticas de ação afirmativa, principalmente no que se refere à capacidade de minimizar o desnível socioeconômico entre brancos e os outros grupos minoritários, tais como mulheres, afro-americanos, asiático-americanos, americanos nativos (indígenas) e hispano-americanos. Entre os pontos de maior polêmica, está a rejeição da raça como critério relevante para a admissão desses grupos minoritários no mercado de trabalho e no sistema educacional. Um exemplo disso foi o caso das ações judiciais envolvendo o Undergraduate Program (Gratz v. Bollinger) e a Law School (Grutter v. Bollinger) da Universidade de Michigan, nas quais dois candidatos brancos contestaram o sistema de admissão da instituição, considerando-o inconstitucional. Em 2003, a Suprema Corte se manifestou positivamente à adoção de ações afirmativas no sistema de ingresso da Law School, declarando-o em conformidade com a Constituição americana porque tinha o objetivo de promover a diversidade no quadro de estudantes. No caso Gratz v. Bollinger, porém, a decisão da Suprema Corte avaliou que o sistema de ingresso no Undergraduate Program não estava em conformidade com a lei, pois 9 Para uma leitura mais detalhada sobre a atitude dos presidentes americanos com relação às ações afirmativas na década de 1960 até início da década de 1990, ver o capítulo 3 de Anderson, T. Introduction to African American studies. Dubuque, Iowa: Kendall/Hunt Publishing Company, 1993.
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t&EWBO1FSFJSBEF#SJUPt concedia pontos adicionais a estudantes oriundos de grupos minoritários sem realizar uma análise individual (individualized consideration) dos ingressantes. Esse, aliás, teria sido um fator visto como importante em decisões anteriores da Suprema Corte com relação às ações afirmativas10. Concomitantemente à existência desse discurso contrário à permanência e à expansão das políticas de ação afirmativa, houve outro em sua defesa. Na perspectiva desse outro discurso, o desenvolvimento que leva em conta a valorização das mulheres e dos grupos minoritários, isto é, baseado na diversidade, adquire uma característica enriquecedora para o crescimento e desenvolvimento intelectual e humano, tanto na educação como no trabalho. Por exemplo, Gwendolyn M. Combs e Sucheta Nadkarni argumentam que “nos negócios, a implementação das ações afirmativas é um componente do planejamento de recursos humanos que dá origem a um crescimento do foco estratégico no melhoramento do desempenho individual e organizacional”11. Ainda nesse sentido, o estudo de Fred L. Fry e Jennifer R. D. Burgess a respeito da opinião dos americanos sobre as ações afirmativas prevê que, em poucos anos, a mulher estará completamente integrada nas grandes empresas, enquanto que os não-brancos atingirão o mesmo patamar apenas nos próximos 15 ou 20 anos12. Esse dado torna evidente que não seria possível pôr um fim às políticas de ação afirmativa, já que a sociedade ainda não oferece igualdade plena no que se refere ao acesso a bens e serviços essenciais a todos os grupos que a compõem.
"-JOHVÓTUJDBEFCorpus Por considerar que os processos dos estudos linguísticos realizados no âmbito da Linguística de Corpus seriam muito úteis para o propósito do presente trabalho é que resolvemos tomá-la como metodologia para a sua execução. De acordo com Berber Sardinha, “a Linguística de Corpus ocupa-se da coleta e da exploração de corpora, ou conjunto de dados linguísticos textuais que foram coletados criteriosamente, com o propósito de ser10 Carcieri, M. D. “The “The University of Michigan affirmative affi rmative action cases and public personnel decisions”. Review of Public Personnel Administration 1 (2004): 70-76. Lakhan, S. E. “Diversification of u.s. medical schools via affirmative action implementation”. bmc Medical Education 3.6 (2003). 4 abr. 2006. . Sobre esse assunto, veja também Brunner, Borgna. “Bakke and beyond: a history and timeline of affirmative action”. 11 out. 2006 . 11 “In businesses, affirmative affi rmative action implementation is a component of human resource planning that gives rise to a strategic focus in improving individual and organizational performance”. Combs, G. M., e S. Nadkarni. “The tale of two cultures: attitudes towards affirmative action in the United States and India”. Journal of World Business 40 (2005): 161. 12 Fry, F. L., e J. R. D. Burges. “Th “Thee end of the need for affirmative affi rmative action: are we there yet?” Business Horizons (2003).
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t1BMBWSBTDIBWFFBÎÜFTBGJSNBUJWBTt virem para a pesquisa de uma língua ou variedade linguística. Como tal, dedica-se à exploração da linguagem através de evidências empíricas, extraídas por meio de computador”13. O corpus é, portanto, o principal objeto de pesquisa desse campo de estudo, cujas bases se centram em exemplos concretos de uso linguístico14. Mas, mesmo no âmbito da Linguística de Corpus, é possível encontrar várias definições para o termo corpus. Aquela que engloba todas as características essenciais para um trabalho de descrição linguística, como este, parte da concepção de corpus como “um conjunto de dados linguísticos (pertencentes ao uso oral ou escrito da língua, ou a ambos), sistematizados segundo determinados critérios, suficientemente extensos em amplitude e profundidade, de maneira que sejam representativos da totalidade do uso linguístico ou de algum de seus âmbitos, dispostos de tal modo que possam ser processados por computador, com a finalidade de propiciar resultados vários e úteis para descrição e análise”15. Então, é com o propósito de descrever e/ou analisar os diversos aspectos concernentes ao uso linguístico e suas várias correlações que, no âmbito da Linguística de Corpus, inúmeros estudos vêm sendo feitos há muitos anos, todos baseados em corpora ou “coleções de textos, palavras, frases, trechos, diálogos, etc.”16. Por sua vez, esses itens são exemplos concretos de uso da língua e podem conservar aspectos socioculturais relevantes a respeito dos grupos que a utilizam. Nesta perspectiva, encontramos pelo menos três trabalhos que serviram de base para esta pesquisa. Um deles foi o estudo de Geoffrey Leech e Roger Fallon, em que, por meio do estudo comparativo das frequências das palavras do Brown Corpus e do Lancaster-Oslo/Bergen Corpus (lob), descreveram dados interessantes a respeito dos aspectos sociais, políticos e culturais das línguas das respectivas formas de inglês praticadas nos Estados Unidos e no Reino Unido e que deram origem aos corpora17. Nesse mesmo trabalho, os autores apontam o estudo Word frequencies in British and American English, de Hofland e Johansson, publicado em 1982, como a primeira tentativa desse tipo de abordagem. Outro estudo bastante significativo usando palavraschave foi apresentado por Michael Stubbs em 1996, analisando o inglês britânico18. O ponto de partida do estudo foi o fato de que é possível verificar 13 Berber Sardinha, T. “Linguística de corpus: histórico e problemática”. Delta 2 (2000): 325. 14 McEnery, T., e A. Wilson. Corpus linguistics. 2 ed. Edinburgh: Edinburgh University Press, 2001. 15 Sanches, A., e P. Cantos. cumbre – Curso de Español. Madri: sgel, 1996. 8-9, citado por Berber Sardinha, T. Linguística de corpus. Barueri: Manole, 2004. 18. 16 Tagnin, Stella E. O., e E. D. Teixeira. “Linguística de corpus e tradução técnica: relato da montagem de um corpus multivarietal de culinária”. TradTerm – Revista do Centro Interdepartamental de Tradução e Terminologia da fflch-usp 10.1 (2004): 320. 17 Leech, G., e R. Fallon. “Computer corpora: what do they tell us about culture?” Icame Journal 16 (1992): 29-50. 18 Stubbs, M. “Keywords, collocations and culture: the analysis of word meanings across corpo-
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t&EWBO1FSFJSBEF#SJUPt padrões de uso das palavras, seja em suas frequências ou em suas colocações – “palavras que co-ocorrem em frequência maior do que se se tratasse de uma combinação aleatória”19. Assim, existe uma grande probabilidade de que tais padrões incorporem e expressem valores sociais particulares e visões de mundo. Stubbs pretendeu, então, mostrar como a análise linguística por meio do estudo de corpora linguísticos pode auxiliar na descrição e análise dos elementos culturais presentes nos usos de uma dada língua. Com uma proposta bem-parecida, Mike Scott fez, em pc analysis of key words – and key key words, um estudo de palavras-chave em um corpus composto de 5 mil textos publicados no jornal britânico The Guardian entre os anos de 1992 e 199420. Seu objetivo foi, a partir da observação e análise dos dados quantitativos e qualitativos apresentados pelo software WordSmith Tools, desenvolver formas para identificar os aspectos culturais que estão por trás desses textos. Ilustrando com a descrição das palavras-chave (keywords), das palavras-chave chave (key keywords), dos associados (associates) e destes em clumps, o autor chegou ao que ele chamou de schemata ou stereotype, ou rede de ligações entre ideias determinadas socialmente. Tais estudos reúnem fortes evidências de que seria possível experimentar as mesmas estratégias em outras línguas, tanto em um corpus geral como em um corpus mais específico, como, por exemplo, um corpus de especialidade da área das ações afirmativas. Sendo assim, nossa proposta é apresentar um estudo comparativo das palavras-chave do campo das ações afirmativas no português brasileiro e no inglês americano, descrevendo e analisando, o que os dados linguísticos podem indicar sobre o universo sociocultural das línguas que dão origem aos textos dos corpora.
Metodologia Primeiro, foi considerada a possibilidade de perceber algumas das manifestações socioculturais na linguagem empregada pelos falantes de português brasileiro e inglês americano no que tange à questão das políticas de ação afirmativa. O passo seguinte foi pensar no planejamento de um corpus que pudesse dar conta de explicitar tais diferenças e/ou semelhanças, isto é, que fosse representativo da parte do sistema linguístico que compreende os discursos a respeito de tais políticas. Consideramos então que poderíamos coletar dois corpora de 100 mil palavras em cada língua, o que caracterizaria um corpus de pequeno-médio, de acordo com Berber Sarra”. Text and corpus analysis: computer-assisted studies of language and culture. Ed. M. Stubbs. Oxford: Blackwell, 1996. 19 Tagnin, Stella E. O. “Os corpora: instrumentos de autoajuda para o tradutor”. Cadernos de tradução 9 (2002): 194. 20 Scott, M. “PC analysis of keywords and key keywords”. System 25.2 (1997): 233-245.
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t1BMBWSBTDIBWFFBÎÜFTBGJSNBUJWBTt dinha21. Assim, a partir dos critérios para construção de corpus seguidos pelo Projeto comet (Corpus multilíngue para ensino e tradução), descritos por Pardo22 e Tagnin e Teixeira23, estabelecemos os pontos norteadores para essa nossa proposta. Como o objetivo da pesquisa era fazer um estudo contrastante das palavras-chave da área das ações afirmativas no português brasileiro e no inglês americano, optou-se por montar um corpus comparável bilíngue, isto é, que contivesse textos originais nessas duas línguas e que fossem apenas da área de especialidade das ações afirmativas, como também do mesmo gênero. Neste último caso, só entrariam textos de duas categorias: 1) gênero científico, ou seja, textos escritos por especialista para especialista (textos acadêmicos); 2) gênero jornalístico - textos escritos por especialistas para um público-alvo de não-especialistas (textos informativos). Os textos que compuseram os corpora seriam coletados de fontes idôneas, tais como revistas especializadas, jornais, sites de universidades e de associações profissionais ou organizações que discutem ações afirmativas. Procurou-se, nesse caso, o maior grau de variabilidade possível com relação às fontes, mas alguns problemas dificultaram o alcance dessa meta, como, por exemplo, certas restrições ao acesso do arquivo de alguns jornais e revistas. Textos sem qualidade gramatical e ortográfica e que não apresentavam todos os dados necessários para a sua identificação, como a data de publicação, autoria, etc., não entraram no corpus. Optou-se ainda por delimitar o período de publicação dos textos. Assim, só foram incluídos textos publicados entre os anos de 2000 e 2005 porque esse período representou, pelos fatos mencionados anteriormente e por outros mais, um marco na história da luta dos movimentos sociais negros por melhores condições de acesso para a população negra e outros grupos discriminados historicamente. Todos os textos selecionados já se encontravam disponíveis eletronicamente, na Internet. As principais ferramentas de busca utilizadas para pesquisá-los foram o Google (www.google.com), no caso dos textos jornalísticos, e o Google Scholar (www.google.scholar.com), para pesquisar especialmente os textos científicos em língua inglesa24. Em outros casos, recorreu-se diretamente aos arquivos digitais de jornais, revistas e universidades. Além de poupar tempo, essas ferramentas permitiram preencher lacunas deixadas pelos mecanismos de busca, que nem sempre recuperam textos mais antigos ou aqueles localizados em sites pouco visitados. As 21 Berber Sardinha, T. Linguística de corpus. 26. 22 M. Pardo, R. Critérios de construção e organização de um corpus de especialidade: o corpus técnico-científico de ortodontia (Dissertação – mestrado em Letras). São Paulo: Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas da Universidade de São Paulo – fflch-usp, 2004. 23 Tagnin, Stella E. O., e E. D. Teixeira. 313-358. 24 Na época da coleta do corpus, o Google não dispunha de uma ferramenta como essa para o português.
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t&EWBO1FSFJSBEF#SJUPt buscas sempre tiveram como enfoque a procura de documentos que contivessem, de maneira conjunta ou separada, os termos da expressão “ação afirmativa” ou “ações afirmativas”, no caso do português, e “affirmative action”, no caso do inglês. Dentre as principais fontes que deram origem ao corpus em português, podem-se destacar O Estado de S. Paulo, O Globo, Folha Online, Estudos Afro-Asiáticos, Com Ciência/sbpc-Labjor Brasil, Revista Espaço Acadêmico, Universidade de São Paulo, Universidade de Brasília e Cadernos de Pesquisa. No caso do inglês, as principais fontes foram: usa Today, The Wall Street Journal, Time Magazine, naacp News, The Washington Post, Review of Higher Education, Newsweek Magazine, Civilrights.org, Negro Education Review e Detroit Free Press. Ao final do processo de coleta, foram reunidos 54 textos originais em português e 75 textos originais em inglês americano. A menor quantidade de materiais em português se deve à dificuldade de encontrar textos nesse idioma que atendessem a todos os critérios adotados. Por outro lado, entre os selecionados, os textos em português são muito mais longos se comparados àqueles escritos em inglês. Após a catalogação do material, descrita no anexo 3 do artigo, teve início o processo de análise dos corpora, utilizando-se o software Wordsmith Tools que, segundo Berber Sardinha, é “o mais completo e versátil conjunto de ferramentas para linguística de Corpus”25.
Resultados e análise A primeira ferramenta do Wordsmith Tools utilizada foi a Wordlist, que fornece dados quantitativos e qualitativos a respeito do corpus por meio de listas de palavras26. A lista de estatísticas nos indicou que tínhamos 88.104 palavras no corpus de português e 92.866 no material em inglês27. O menor número de textos em português não representou um problema para a leitura dos dados, como mostra a razão vocábulo/ ocorrência (type/token ratio) da Wordlist, a qual pode também ser expressa em termos percentuais. Esse dado indica a riqueza lexical dos textos de cada um dos corpora. 25 Berber Sardinha, T. Linguística de corpus. 16. 26 O programa abre três janelas diferentes: “uma contendo uma lista de palavras ordenadas por ordem alfabética, outra com uma lista classificada pela frequência das palavras, e uma terceira janela com estatísticas simples a respeito dos dados” (Ibid. 91). 27 Inicialmente, o software soft ware mostrou que cada um dos corpora contabilizava aproximadamente 100 mil palavras, o que satisfazia a meta inicial da pesquisa. No entanto, observando a lista alfabética do corpus de inglês, percebemos que a palavra “divulgação” fora contabilizada. Isso era um indício de que o software não restringiu a leitura ao conteúdo dos textos, considerando também os dados referentes à estrutura de catalogação (vide anexo 3). Ao refazer a Wordlist, após a remoção de parte das estruturas de classificação, obtivemos os resultados já citados e considerados no artigo. Por considerá-los mais confiáveis, decidimos trabalhar com esses dados.
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t1BMBWSBTDIBWFFBÎÜFTBGJSNBUJWBTt Para melhor entendê-lo, tome-se como exemplo a seguinte frase: “a menina pegou o copo que estava sobre a mesa”. Considerando que cada palavra de um texto corresponde a um token, e que type é cada palavra distinta que pode se repetir duas, dez ou 100 vezes, até perfazer o total de tokens28, há 10 tokens (palavras) e 8 types (palavras distintas) na referida sentença. Portanto, pode-se dizer que ela possui um índice de riqueza lexical de 80%: isto é, para cada 100 palavras, 80 são distintas e 20 se repetem. Tal índíce é dado pela fórmula descrita no quadro abaixo.
Quadro 1
Cálculo do Índice de Riqueza Lexical (iri) iri = Número de types x 100 Número de tokens Nos corpora, o conjunto dos textos em português apresentou 88.104 tokens e 10.838 types. O de inglês, por sua vez, tinha 92.866 tokens e 8.895 types. Assim, nos corpora analisados, o português apresentou 1.943 palavras distintas a mais que o inglês, tendo, portanto, um índice de riqueza lexical maior (12,30% contra 9,58%). Isso pode ser explicado pelo fato de que “o aumento do type/token ratio é inversamente proporcional ao aumento de types; isto é, quanto mais palavras no corpus, maior a probabilidade de repetição”29. Das palavras do corpus em português, a que teve maior frequência foi “de”, com 4.730 ocorrências (veja a lista das 100 primeiras no anexo 1). A palavra não-gramatical mais bem colocada nessa lista é “negros”, que aparece 438 vezes, ocupando a 24a posição no ranking. Considerando o lema “negr”, do qual derivam várias palavras, como negras e negreiro, o número de ocorrências é ainda maior (835), colocando a referida base lexical na 12a posição em frequência no corpus em português. É possível que esse resultado decorra do fato de que a discussão sobre ações afirmativas no Brasil refira-se principalmente a medidas que tenham como público-alvo os afrodescendentes, já que ganhou força por causa das intensas mobilizações dos movimentos negros. Soma-se a isso o fato de que a aplicação das ações afirmativas no Brasil foi inspirada na experiência americana, cujo foco inicial também foram os negros. Já o ranking da frequência das palavras do corpus em inglês (veja a lista das 100 primeiras no anexo 2) também apresenta dados interessantes. Aquela com maior ocorrência é o artigo definido “the” (5.169). “Action” foi a primeira palavra não-gramatical da lista, ocupando a 10a posição, totali28 Tagnin, Stella E. O., e E. D. Teixeira. 342. 29 Biber, D. “Representativeness in corpus design”. Literary and linguistic computing 8.4 (1993): 243-57, citado por Tagnin, Stella E. O., e E. D. Teixeira. 343.
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t&EWBO1FSFJSBEF#SJUPt zando 758 ocorrências. “Affirmative” vem em seguida, aparecendo 746 vezes. Numa comparação com o português, considerando as correspondentes a estas duas, temos o lema “aç” das palavras “ações” e “ação” ocorrendo 426 vezes, com, respectivamente, 211 e 215 ocorrências. Mesmo fazendo essa junção, essa palavra lematizada ocuparia a 25a posição entre as mais frequentes. No caso de “afirmativa” e “afirmativas”, que estão nas 44a (193 ocorrências) e 47a (171 ocorrências) posições, respectivamente, passam a figurar na 27a colocação, com 364 ocorrências. Esses primeiros dados indicam, principalmente no caso brasileiro, que a discussão sobre as políticas de ação afirmativa tem como pano de fundo as relações raciais, sobretudo a questão dos negros. Para compreender o que representam os corpora, é útil também identificar as palavras-chave (keywords) de cada um deles. Palavras-chave podem ser definidas como aquelas que têm presença ou ausência estatisticamente significativa em um determinado texto ou conjunto de textos – isto é, a possibilidade de uma palavra ser chave decorre tanto do fato de sua ocorrência no corpus de estudo ser destacadamente superior como inferior em relação ao corpus de referência. De acordo com Scott, essa frequência não está necessariamente ligada à quantidade, já que são ignoradas as palavras que geralmente têm uma frequência absoluta incomum, ou seja, aquelas que apresentam um nível de ocorrência alto ou baixo independentemente do tipo de texto. Assim, são listadas as palavras que, num conjunto de textos de uma determinada área, assumem uma posição de destaque em comparação a um corpus mais geral30. No caso desta pesquisa, os corpora de referência utilizados foram os American National Corpus (anc) para o inglês e o Lácio-ref (cr-lw – Corpus de Referência Lácio-Web) para o português31. Para identificar quais são as keywords, a frequência de cada palavra é contrastada no corpus de estudo e no de referência. Se a ocorrência de uma determinada palavra é proporcionalmente maior no primeiro, é bem provável que ela seja chave. Por exemplo, se a palavra “maçã” tem uma ocorrência de 3,5 % no corpus de estudo, e 0,5% no corpus de referência, então “maçã” ocorre 7 vezes a sua proporção no corpus de estudo, sendo provavelmente chave nesse último. Para maior eficiência na leitura dos dados, ao usar a ferramenta “keyword”, foi estabelecido o valor mínimo de significância, ou valor de p (p value), em 0,0001, o que equivale a dizer que existe 1 probabilidade em 10 mil da ocorrência de erro no nosso cálculo. Sendo 30 Scott, M. “pc “ analysis of keywords and key keywords”. 31 O primeiro passo para se chegar às palavras-chave de um corpus utilizando o WordSmith Tools é a criação de duas listas de palavras (wordlist), como as que fizemos na seção anterior: uma contendo a wordlist do corpus de estudo, o qual se pretende descrever, como é o caso do nosso corpus de especialidade da área das ações afirmativas; e outra contendo a wordlist de um corpus de referência, que será interpretado pelo programa como parâmetro para a comparação das frequências do corpus de estudo.
294
t1BMBWSBTDIBWFFBÎÜFTBGJSNBUJWBTt utilizado em testes estatísticos, o valor de p varia de 0 a 1 e representa o risco de ocorrência de erro no processamento dos dados. Se considerarmos o seu valor em 0,01, teríamos então 1% de possibilidade de ocorrência de erro. De todo modo, nas Ciências Sociais um risco até 5% é geralmente considerado aceitável. Estabelecemos 50 como o número máximo de palavraschave que o programa listaria, sendo que só poderiam constar nesta lista palavras cuja frequência mínima não fosse menor do que três ocorrências. Considerando isso tudo, as 50 primeiras palavras-chave em ordem de chavicidade no corpus de português brasileiro estão listadas no quadro abaixo:
Tabela 1
Lista das palavras-chave do corpus em português n Palavra
Freq. Corpus de Freq. Corpus de Chavicidade Valor de p estudo (%) referência (%)
1 Negros
438
0,49
548
2.537,7
0,000000
2 Racial
340
0,38
154
2.401,5
0,000000
3 Cotas
297
0,33
44
2.368,7
0,000000
4 Igualdade
240 0,27
190
1.539,3
0,000000
5 Afirmativa
193
0,22
32
1.525,5
0,000000
6 Afirmativas
171
0,19
7
1.455,1
0,000000
7 Raciais
181
0,20
44
1.381,2
0,000000
8 Racismo
164
0,18
123
1.062,9
0,000000
9 Discriminação
169
0,19
165
1.037,2
0,000000
10 Negro
241
0,27
848 0,01
1.003,1
0,000000
11 Raça
164
0,18
309
848,9
0,000000
12 Desigualdades
112
0,13
94
709,8
0,000000
13 Ações
211
0,24
1.345 0,02
665,3
0,000000
14 Negra
128
0,14
306
614,1
0,000000
15 Brancos
113
0,13
210
587,2
0,000000
16 Políticas
186
0,21
1.337 0,02
548,4
0,000000
17 Cota
80
0,09
45
545,9
0,000000
18 Ação
215
0,24
2.506 0,03
459,9
0,000000
19 Social
246 0,28
4.118 0,06
384,3
0,000000
20 Universidades
145
0,16
1.275 0,02
378,0
0,000000
21 Vagas
122
0,14
925
0,01
348,6
0,000000
22 Sociedade
188
0,21
3.077 0,04
300,2
0,000000
295
t&EWBO1FSFJSBEF#SJUPt 23 Vestibular
71
0,08
245
297,7
0,000000
24 Afro
52
0,06
73
292,3
0,000000
25 População
159
0,18
2.241 0,03
291,2
0,000000
26 Cor
97
0,11
703
284,6
0,000000
27 Desigualdade
59
0,07
156
273,4
0,000000
28 unb
47
0,05
61
269,6
0,000000
29 Pardos
38
0,04
20
262,1
0,000000
30 Lei
146
0,16
2.192 0,03
252,7
0,000000
31 Princípio
95
0,11
819
250,8
0,000000
32 Rreserva
62
0,07
246
245,4
0,000000
33 Públicas
99
0,11
1.010 0,01
233,4
0,000000
34 Afrodescendentes
37
0,04
42
219,3
0,000000
35 Direitos
93
0,10
949 0,01
219,3
0,000000
36 Sociais
125
0,14
1.865 0,03
217,6
0,000000
37 Optantes
25
0,03
1
212,8
0,000000
38 Critério
73
0,08
547
210,0
0,000000
39 Brasil
268
0,30
7.836 0,11
206,9
0,000000
40 Uerj
31
0,03
26
196,5
0,000000
41 Uneb
24
0,03
3
193,7
0,000000
42 Minorias
37
0,04
68
192,9
0,000000
43 Quotas
33
0,04
42
190,2
0,000000
44 Pobreza
51
0,06
246
185,0
0,000000
45 Mito
47
0,05
196
182,1
0,000000
46 Cotistas
20
0,02
O
177,0
0,000000
47 Affirmative
22
0,02
3
176,5
0,000000
48 Discriminações 24
0,03
10
171,5
0,000000
49 Racista
30
0,03
42
168,8
0,000000
50 Constitucional
40
0,04
137
168,2
0,000000
0,01
Como foi dito acima, as palavras estão enumeradas de acordo com a ordem de chavicidade. Da esquerda para a direita, temos, na terceira coluna, o número de vezes que a palavra ocorreu no corpus de estudo, seguido da sua porcentagem (coluna 4, nas tabelas 1 e 2). Na quinta e na sexta co-
296
t1BMBWSBTDIBWFFBÎÜFTBGJSNBUJWBTt lunas temos, respectivamente, o número e a porcentagem de ocorrência da palavra no corpus de referência. A penúltima coluna traz o valor resultante do processo de comparação dos dois corpora, o que se denomina chavicidade. Por fim, na última coluna, temos o valor de p. Vale lembrar que espaços em branco representam valores abaixo de 0,01. Os resultados do corpus de inglês com relação às palavras-chave seguem essas mesmas especificações. Assim, as 50 palavras-chave do inglês foram as seguintes (tabela 2):
Tabela 2
Lista das palavras-chave do corpus em inglês n Palavra
Freq. Corpus de Freq. Corpus de Chavicidade Valor de p estudo (%) referência (%)
1 Affirmative
746
0,80
342
6.559,2
0,000000
2 Action
758
0,82
3.136 0,02
4.230,2
0,000000
3 Students
396
0,43
20.458 0,01
1,923,6
0,000000
4 Diversity
302
0,33
798
1,915,9
0,000000
5 Race
368
0,40
2.208 0,01
1,809,8
0,000000
6 Admissions
239
0,26
312
1,782,0
0,000000
7 Racial
258
0,28
525
1,747,1
0,000000
8 Michigan
226
0,24
395
1,584,8
0,000000
9 University
340 0,37
3.445 0,02
1.351,0
0,000000
10 Minorities
166
0,18
190
1.269,2
0,000000
11 Minority
210
0,23
735
1.231,8
0,000000
12 Court
321
0,35
3.684 0,02
1.203,3
0,000000
13 Colleges
138
0.15
199
1.008,3
0,000000
14 Education
231
0,25
2.261 0.01
932,1
0,000000
15 Preferences
122
0,13
188
879,1
0,000000
16 Universities
125
0,13
258
843,4
0,000000
17 Supreme
162
0,17
955
801,5
0,000000
18 Black
249
0,27
4.548 0,02
726,4
0,000000
19 College
182
0,20
2.207 0,01
663,9
0,000000
20 Applicants
94
0,10
165
658,4
0,000000
21 Michigan’s
64
0,07
14
604,9
0,000000
22 School
240 0,26
5.724 0,03
588,5
0,000000
297
t&EWBO1FSFJSBEF#SJUPt 23 Discrimination
106
0,11
484
572,5
0,000000
24 African
127
0,14
1.074
545,9
0,000000
25 O’Connor
71
0,08
81
543,1
0,000000
26 Bakke
52
0,06
7
508,1
0,000000
27 Justice
155
0,17
2.359 0,01
502,3
0,000000
28 Law
211
0,23
5.556 0,03
481,6
0,000000
29 Rights
153
0,16
2.463 0,01
480,5
0,000000
30 Undergraduate
63
0,07
84
467,6
0,000000
31 White
226
0,24
6.804 0,04
464,9
0,000000
32 Student
120
0.13
1.285
464,6
0,000000
33 Policies
113
0,12
1.084
459,9
0,000000
34 Blacks
91
0,10
543
448,2
0,000000
35 Educational
88
0.09
524
433,7
0,000000
36 Underrepresented
46
0,05
16
416,8
0,000000
37 Schools
119
0,13
1.579
414,8
0,000000
38 Civil
122
0,13
1.782
404,2
0,000000
39 Institutions
82
0,09
550
386,7
0,000000
40 Court’s
64
0,07
219
377,8
0,000000
41 Preference
66
0,07
299
357,3
0,000000
42 Whites
67
0,07
336
350,7
0,000000
43 Justices
50
0,05
89
349,1
0,000000
44 Decision
126
0,14
2.622 0,01
338,6
0,000000
45 Faculty
63
0,07
302
334,8
0,000000
46 Americans
127
0,14
2.819 0,02
327,0
0,000000
47 Programs
137
0,15
3.434 0,02
324,1
0,000000
48 Admission
70
0,08
530
314,8
0,000000
49 Grutter
29
0,03
307,3
0,000000
50 American
211
0.23
297,7
0,000000
9,507 0,05
Os resultados apresentados sugerem que, apesar de pertencerem ao mesmo domínio (no caso, o debate sobre ações afirmativas), os contextos de produção dos textos de cada um dos corpora são bastante diferentes. Por outro lado, ao contrastar as duas listas apresenta-
298
t1BMBWSBTDIBWFFBÎÜFTBGJSNBUJWBTt das, percebe-se que algumas palavras são comuns (ou correspondentes) aos dois corpora (quadro 2).
Quadro 2
Correspondência entre palavras dos corpora Palavra(s) em português/ Frequência(s) no corpus
Palavra(s) em inglês/ Frequência(s) no corpus
Negros (438); Negro (241); Negra (128)
Black (249); Blacks (91)
Racial (340); Raciais (181) Ações (211); Ação (215) Afirmativa (193); Afirmativas (171); Affirmative (22)* Discriminação (169); Discriminações (24)
Racial (258) Action (758)
Raça (164)
Race (368) University (340); Universities (125); Colleges (138); College (182)** Policies (113) African (127) Minorities (166); Minority (210) White (226); Whites (67) Law (211) Rights (153)
Universidades (145) Políticas (186) Afro (52); Afrodescendentes (37) Minorias (37) Brancos (113) Lei (146) Direitos (93)
Affirmative (746) Discrimination (106)
Entretanto, mesmo considerando que haja correspondência de uso dessas palavras, é importante refletir sobre as especificidades de emprego delas nos textos, assim como questões de ordem morfológica, sintática e semântica. Afinal, o que se tenta ilustrar neste trabalho é a possibilidade de os itens lexicais usados nos textos de ambas as línguas terem ocorrências muito similares ou muito contrastantes, tendo em vista suas especificidades linguísticas e extralinguísticas. Mais especificamente sobre o contexto dessa pesquisa, estamos de acordo com Telles e Bailey, que acreditam que “a comparação desses dois contextos [Brasil e Estados Unidos] é algo complexo e deve ser cuidadosa. Entre as dificuldades, devem-se ter presentes as diferenças para definir raça ou cor, as várias * Em função do tempo, não nos foi possível verificar o contexto de ocorrência desta palavra no corpus, mas a nossa hipótese é de que se trata de referências feitas ao sistema norte-americano de políticas de ação afirmativa (Affirmative Action). ** Apenas por uma questão semântica “College” e “Colleges” foram colocadas em comparação ao termo “universidade(s)”.
299
t&EWBO1FSFJSBEF#SJUPt maneiras e filtros pelos quais passa a problemática racial, assim como os problemas de tradução linguística”32. Conclui-se, então, que o discurso em torno das políticas de ação afirmativa nos dois contextos estudados tende a focalizar a questão racial, sobretudo a relação entre brancos, negros e os grupos considerados minoritários. A ocorrência de palavras como “lei/law”, “direitos/rights”, “discriminação(ões)/discrimination” e “universidades/university(ies)/ college(s)” indica também a relação que tais políticas têm com a questão legal e/ou constitucional do debate, especialmente voltada para o ensino superior. Além disso, em termos absolutos, a frequência da maior parte das palavras em inglês supera a de suas correspondentes em português. No caso das palavras que só aparecem no português, a lista das palavras-chave aponta para um cenário cujos pontos centrais são a discussão a respeito de cotas para os negros nas universidades. As palavras seriam as seguintes: Cotas (297)/Cota (80)/Quotas (33); Igualdade (240); Racismo (164); Desigualdades (112)/Desigualdade (59); Social (246)/Sociais (125); Vagas (122); Sociedade (188); Vestibular (71); População (159); Cor (97); UnB (47); Pardos (38); Princípio (95); Reserva (62); Públicas (99); Optantes (25); Critério (73); Brasil (268); Uerj (31); Uneb (24); Pobreza (51); Mito (47); Cotistas (20); Racista (30); Constitucional (40). A ocorrência de palavras como “cota(s)”, “igualdade”, “racismo”, “vagas”, “vestibular”, “UnB”, “reserva”, “públicas” e “cotistas” parece reforçar a ideia de que a adoção de cotas no ensino superior foi a grande questão que permeou o debate sobre ação afirmativa entre 2000 a 2005. Outra constatação relevante é o aparecimento de palavras que estão no cerne da questão das relações raciais no Brasil, tais como “cor”, “pardos”, “mito”, dentre outras. O corpus de inglês também apresenta dados interessantes. Os itens que aparecem como palavras-chave apenas nessa língua são: Students (396)/Student (120); Diversity (302); Admissions (239)/Admission (70); Michigan (226)/Michigan’s (64); Court (321)/Court’s (64); Education (231); Preferences (122)/Preference (66); Supreme (162); Applicants (94); School (240)/Schools (119); O’Connor (71); Bakke (52); Justice (155)/Justices (50); Undergraduate (63); Educational (88); Underrepresented (46); Civil (122); Institutions (82); Decision (126); Faculty (63); Americans (127)/American (211); Programs (137); Grutter (29). Temos, então, a indicação de que, pelo menos no período escolhido para esta pesquisa, foi recorrente a discussão em torno das decisões da Suprema Corte americana com relação às ações judiciais envolvendo a Universidade de Michigan. Pode-se, portanto, afirmar, que a discussão esteve voltada para o campo jurídico. Enquanto no português tiveram destaque algumas das universidades que foram pioneiras na discussão sobre a adoção de re32 Telles, E. e S. Bailey, “Políticas contra o racismo e opinião pública: comparações entre Brasil e Estados Unidos.” Opinião Pública 8.1 (2002): 31.
300
t1BMBWSBTDIBWFFBÎÜFTBGJSNBUJWBTt serva de vagas nos seus cursos de graduação (Uerj, UnB, Uneb), no inglês, destacaram-se alguns dos casos históricos de decisões da Suprema Corte sobre ações afirmativas (Bakke, Grutter), assim como a relatora do processo contra a Universidade de Michigan, Sandra Day O’Connor. Por fim, as duas listas de palavras-chave podem indicar também um outro fato que é bastante peculiar em cada um dos contextos socioculturais estudados. Trata-se da ocorrência da palavra “igualdade” entre as palavras-chave do português e da palavra “diversidade/diversity” entre as palavras-chave do inglês. Tais palavras carregam e sustentam boa parte dos argumentos em favor ou contra as políticas de ação afirmativa nos dois contextos.
Conclusão A língua, considerada neste artigo como um dos aspectos da cultura, é capaz, através da observação dos usos, de nos dar uma demonstração das visões de mundo presentes nas comunidades que se utilizam dessas línguas. Essa foi uma das principais ideias que permearam as nossas reflexões enquanto realizamos o presente estudo. Dessa forma, com o auxílio dos processos teórico-metodológicos da Linguística de Corpus pudemos analisar a parte do sistema linguístico que corresponde ao campo das ações afirmativas, no português brasileiro e no inglês americano. Para tanto, houve a necessidade de compilar os dois corpora, já que não havia, pelo menos até então, corpora tão específicos e que fossem apropriados aos nossos propósitos. Posteriormente, utilizamos o software WordSmith Tools que, através das suas ferramentas de análise linguísticas, nos forneceu uma série de dados, não só sobre as duas línguas em questão, mas também sobre o contexto sociocultural dos falantes dessas duas línguas. Entretanto, no decorrer do estudo, percebeu-se que muitas poderiam ser as possibilidades de abordagem dos corpora. Ainda assim, foi mantido o foco na análise comparativa das palavras-chave por não haver tempo e recursos para levar adiante estudos muito mais aprofundados, inclusive verificando os contextos de uso/ocorrência de algumas das palavras mais frequentes, utilizando assim outras ferramentas do programa. Apesar disso, a observação de alguns dos aspectos das duas listas de palavras-chave reforçou a hipótese de que, mesmo em se tratando do mesmo domínio linguístico – o campo das ações afirmativas –, os dois contextos analisados apresentam processos sócio-históricos distintos no período recortado para esta pesquisa. Portanto, dos resultados se depreende que, no caso do Brasil, a discussão, de certa forma embrionária, focaliza a implementação das ações afirmativas como políticas voltadas à população negra, sendo consideradas numa relação de equivalência direta com as quotas ou o sistema de
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t&EWBO1FSFJSBEF#SJUPt reserva de vagas. A sua descaracterização advém justamente desse caráter de exclusividade, o que enfraquece também a sua legitimidade perante a sociedade. Nessa perspectiva, o jogo argumentativo aparece a partir da afirmação ou da negação da premissa de que a sociedade brasileira seria racista, e que, portanto, discrimina alguns dos grupos que a compõem. Sendo assim, o acesso à educação, principalmente em nível superior, representa uma das formas de redistribuição de renda e diminuição da desigualdade social. No caso dos Estados Unidos, as palavras-chave apontam para um debate em que, ao mesmo tempo em que se estudam formas de ampliar a abrangência dessas políticas, estendendo-as a outros grupos minoritários, tem-se também um discurso avesso à sua continuidade. Assim como no Brasil, o campo educacional se mostra como o melhor meio de se conseguir uma redistribuição justa de renda e diminuição das diferenças entre os grupos sociais. Prova disso são as recorrentes ações judiciais, nas quais são ponderados os princípios norteadores do funcionamento dessas políticas. De qualquer modo, vale lembrar que as observações aqui feitas não esgotam e nem têm a pretensão de esgotar as discussões sobre as políticas de ação afirmativa. O caminho está aberto para que outras leituras sejam feitas, assim como novas possibilidades de pesquisa sejam implementadas.
Anexos Anexo 1
Lista das 100 palavras mais frequentes do corpus de português 1 – De (4.730) 35 – Entre (249) 68 – Negra (128) 2 – A (3.301) 36 – Igualdade (246) 69 – Sociais (125) 3 – Que (2.342) 37 – Negro (241) 70 – Vagas (123) 4 – E (2.291) 38 – Ser (240) 71 – Às (122) 5 – O (2.140) 39 – Social (232) 72 – Brasileira (121) 6 – Da (1.688) 40 – Pela (225) 73 – Ensino (121) 7 – Do (1.380) 41 – Ação (215) 74 – Seja (121) 8 – Em (1.146) 42 – Ações (211) 75 – Sistema (119) 9 – Se (1.001) 43 – Universidade (197) 76 – Anos (118) 10 – Para (998) 44 – Afirmativa (193) 77 – Aos (114) 11 – No (921) 45 – Sua (189) 78 – Brancos (114) 12 – Os (822) 46 – Pelo (188) 79 – Brasileiro (113) 13 – Uma (757) 47 – Afirmativas (171) 80 – Desigualdades (112) 14 – Não (739) 48 – Sociedade (186) 81 – Há (110) 15 – É (726) 49 – Foi (185) 82 – Seu (109) 16 – Um (708) 50 – Políticas (185) 83 – Alunos (107) 17 – As (688) 51 – Raciais (184) 84 – Pode (106)
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t1BMBWSBTDIBWFFBÎÜFTBGJSNBUJWBTt 18 – Como (610) 19 – Na (598) 20 – Com (578) 21 – Dos (572) 22 – Por (522) 23 – Das (505) 24 – Negros (438) 25 – Ou (397) 26 – Ao (393) 27 – Mais (341) 28 – À (333) 29 – Racial (333) 30 – Cotas (297) 31 – Nos (271) 32 – São (259) 33 – Brasil (255) 34 – Mas (255)
52 – Sobre (182) 53 – Discriminação (174) 54 – Raça (170) 55 – Nas (167) 56 – População (159) 57 – Já (154) 58 – Lei (150) 59 – Racismo (150) 60 – Também (146) 61 – Universidades (146) 62 – Mesmo (143) 63 – Ainda (141) 64 – Estado (141) 65 – Tem (141) 66 – Política (137) 67 – País (133)
85 – Estados (104) 86 – Todos (104) 87 – Nacional (102) 88 – Públicas (101) 89 – Assim (100) 90 – Questão (100) 91 – Governo (99) 92 – Isso (99) 93 – Apenas (98) 94 – Contra (98) 95 – Essa (98) 96 – Cor (96) 97 – Sem (96) 98 – Princípio (95) 99 – Seus (95) 100 – Direitos (93)
Anexo 2
Lista das 100 palavras mais frequentes do corpus de inglês 1 – The (5.169) 35 – Court (313) 68 – Been (161) 2 – Of (3.177) 36 – Who (302) 69 – Many (161) 3 – To (2.482) 37 – Diversity (291) 70 – What (161) 4 – And (2.331) 38 – Said (290) 71 – Than (157) 5 – In (1.947) 39 – His (280) 72 – Justice (154) 6 – A (1.908) 40 – One (276) 73 – Supreme (153) 7 – That (1.383) 41 – Were (269) 74 – Rights (151) 8 – For (918) 42 – Racial (254) 75 – There (151) 9 – Is (867) 43 – I (248) 76 – So (148) 10 – Action (758) 44 – Would (248) 77 – Only (147) 11 – As (756) 45 – Black (245) 78 – Public (146) 12 – Affirmative (746) 46 – Admissions (238) 79 – People (145) 13 – On (628) 47 – All (238) 80 – When (145) 14 – It (612) 48 – School (235) 81 – Such (143) 15 – Was (489) 49 – We (233) 82 – No (141) 16 – At (481) 50 – More (229) 83 – Percent (141) 17 – Are (478) 51 – Education (226) 84 – Some (139) 18 – By (461) 52 – Michigan (221) 85 – Because (136) 19 – Be (457) 53 – White (220) 86 – Most (136) 20 – Not (433) 54 – About (214) 87 – Colleges (135) 21 – With (419) 55 – American (209) 88 – Programs (134)
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t&EWBO1FSFJSBEF#SJUPt 22 – But (403) 23 – Have (390) 24 – Students (387) 25 – Race (363) 26 – From (352) 27 – They (348) 28 – He (338) 29 – Or (335) 30 – Their (333) 31 – Has (326) 32 – University (323) 33 – An (319) 34 – This (314)
56 – Law (209) 57 – Minority (208) 58 – Will (208) 59 – Which (203) 60 – Other (191) 61 – If (189) 62 – College (176) 63 – S (176) 64 – Had (167) 65 – Its (166) 66 – Minorities (165) 67 – State (165)
89 – She (134) 90 – Higher (132) 91 – Women (132) 92 – You (131) 93 – Also (129) 94 – Our (127) 95 – African (125) 96 – Americans (124) 97 – Do (123) 98 – High (123) 99 – Universities (123) 100 – These (122)
Anexo 3
Metodologia de identificação dos textos dos corpora Para fins de identificação, cada texto foi salvo com a mesma extensão (.txt) e nomeado de acordo com a sua origem, recebendo um cabeçalho com etiquetas que possibilitariam um maior controle e acesso aos dados do corpus. Esse modelo é o mesmo apresentado no curso sobre o WordSmith Tools ministrado por Elisa Duarte Teixeira no segundo semestre de 2004 e oferecido pelo Serviço de Cultura e Extensão Universitária da fflch/usp. O cabeçalho traz informações que categorizam cada texto, permitindo um melhor acesso aos dados até mesmo em futuras pesquisas. No caso deste trabalho, foram utilizados os seguintes campos: • título do texto • nome do arquivo, ex: aac01.pb • “divulgação” para os textos jornalísticos ou “científico” para os acadêmicos (artigos) • “português do Brasil” ou “inglês americano” • “Internet” (não é o nosso caso, mas poderia ser “livro”, “revista”, etc.) • nome do site ou empresa que o mantém • nome do editor do site (pessoa ou empresa), quando identificado • data de publicação • endereço do texto na Internet • data de coleta do texto • espaço reservado para comentários nossos
304
t1BMBWSBTDIBWFFBÎÜFTBGJSNBUJWBTt • nome completo do(s) autor(es), quando mencionado Abaixo, um exemplo de cabeçalho preenchido:
Oportunidades para cotistas aaf43_pb divulgação
português do Brasil Internet unb Agência Assessoria de Comunicação/unb 17/05/2005 http://www.unb.br/acs/unbagencia/ag050538.htm 15/06/2005 inclusÃo racial diego amorim Com o objetivo de isolar determinadas partes de texto ou mesmo indicar os elementos não compatíveis com a linguagem do software Bloco de Notas, onde são abertos arquivos .txt e que não aceita figuras, fotos, tabelas e outros elementos gráficos, foram inseridas também outras etiquetas no corpo dos textos nos lugares em que tais elementos apareciam no original. Assim, as seguintes etiquetas foram incluídas: • subtítulo dos textos, quando claramente expressos • resumo em inglês, no caso dos textos científicos em português • resumo em português • palavras-chave em inglês e/ou em outra língua • palavras-chave em português • informações gerais a respeito do autor do texto • bibliografia • notas explicativas colocadas geralmente no fim do texto • fotos com numeração que corresponde à seqüência em que elas
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t&EWBO1FSFJSBEF#SJUPt aparecem nos textos, por exemplo, foto 1, foto 2, etc. • legenda de fotos, tabelas e gráficos tabelas numeradas de acordo com a sua sequência no texto
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