Ayuda
Ir al contenido

Dialnet


Complejidad léxica de artículos editoriales de la prensa española: Una selección de cuatro cabeceras

    1. [1] Universidad de Viena
  • Localización: Revista de Humanidades Digitales, ISSN-e 2531-1786, Nº. 6, 2021, págs. 85-100
  • Idioma: español
  • Títulos paralelos:
    • Lexical Complexity of Editorial Articles in the Spanish Press: A Selection of Four Newspapers
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      Este estudio casuístico explora las diferencias en la complejidad léxica (LC) de una selección de la prensa de calidad española. Los resultados muestranvariabilidad del léxico entre periódicos yfalta de correlación entre el número de lectores y una alta LC. Se calculan índices LS1 y CVS1 de sofisticación y HD-D, MAAS y MTLDde diversidad para evaluar 2741 artículos editoriales de Abc, El Mundo, El País yEl Periódico publicados en línea durante 2019. Los resultados revelan diferencias significativas tanto en diversidad como en sofisticación, siendo El Mundoel periódico con los con textos más complejos yEl Periódicocon los menos complejos. Adicionalmente, la comparación de HD-D, MAAS y MTLD con variaciones de TTR sugiere una ventaja de los primeros para muestras de tamaño heterogéneo, como las empleadas en el estudio.

    • English

      This case study explores the differences in lexical complexity (LC) in the Spanish quality press. The results show variability of the lexical quality among papers and lack of correlation of number of readers and higher LC. The lexical sophistication indexes LS1 and CVS1 and lexical diversity indexes HD-D, MAAS, and MTLD were calculated for 2741 editorial articles of Abc, El Mundo, El País, and El Periódico published online in 2019. The results revealed significant differences in both LD and LS between the newspapers, with El Mundo producing the most and El Periódico the less complex texts overall. Posthoc analyses showed further differences between publications, being El Periódico the most disparate. Additionally, the comparison of HD-D, MAAS, and MTLD with TTR-based measures suggests benefits of the former for samples of heterogeneous sizes.


Fundación Dialnet

Dialnet Plus

  • Más información sobre Dialnet Plus

Opciones de compartir

Opciones de entorno