Prosody and Humor



tải về 1.21 Mb.
Chế độ xem pdf
trang20/100
Chuyển đổi dữ liệu15.10.2022
Kích1.21 Mb.
#53573
1   ...   16   17   18   19   20   21   22   23   ...   100
vdoc.pub prosody-and-humor
21-tran thanh ai
2. 
Methodology
2.1 
Identifying humorous sequences
The analysis of conversational humor, or humor in discourse, faces a problem: the 
identification of the humor (specifically, telling apart the humorous parts of the 
text from those that are not). Most scholars use laughter and other known markers 
of humor. However, this approach suffers from a fundamental flaw: it systemati-
cally excludes from analysis those cases of humor that are not signaled by laughter 
(or other such markers). Moreover, speakers laugh even when nothing humorous 
is happening, for a variety of reasons (see Attardo 1994 for details). The standard 
technique employed to identify jokes, the Hockett test (removing phrases starting 
from the end of text and moving backward, until the humor disappears; Hockett 
1973) does not work without modification in this context, because humor can oc-
cur anywhere in the text. Fortunately, the applications of semantically-based hu-
mor theory to long texts, such as short stories or novels, has encountered the same 
problem before and has handled it by simply scanning the text for script opposi-
tions (i.e., parts of the text that are compatible with two opposed interpretations) 
and then performing a full scale semantic analysis of the fragment (see Attardo 
2001). To put it differently, the text is scanned to see if any parts of it fit the criteria 
set out by humor theory as being humorous. In the case of discursive data we can 
utilize both semantic analysis and discursive markers such as laughter, smiling, 
etc. So, in a sense, our methodology to identify humor is a commonsensical trian-
gulation using all the resources at hand, including humor theory.


Prosodic and multimodal markers of humor in conversation 41
2.2 
Acoustical analysis
A significant problem in doing acoustic analyses of naturally occurring conversa-
tions is the quality of the data. The instrumentation (see below for the technical 
details) requires very “clean” recordings and any background noise degrades the 
capacity of the software to perform the pitch analyses on which scholars base their 
analyses. Recording high quality sound input often requires interfering with the 
setup of the situation (for example by requiring the speakers to wear lavaliere mi-
crophones or to speak into a microphone). While this may be obviated by using 
the recently introduced PZM (pressure zone) microphones, if one wants to have 
both audio and video recording, the setup is prohibitively expensive and cumber-
some (multiple video cameras, synchronization of audio and video, etc.). Thus, we 
chose a different solution to these problems.
We recorded a dyadic exchange in which each participant was seated in front 
of a computer with a built-in camera and was wearing a headset/microphone com-
bination, of the type used commonly for chatting in online video-chats. This obvi-
ated the problem of audio and video recording, as well as providing a non-intrusive 
means of recording the exchange, since the subjects were all reasonably familiar 
with video chatting. Recordings were transferred to a Kay Pentax Computerized 
Speech Laboratory (CSL) Model 4300b in order to make instrumental measures. 
Pitch analysis was performed using the pitch contour analysis function of the CSL. 
Volume was determined by performing an energy analysis using the energy con-
tour analysis function of the CSL. Pause length was calculated by selecting the area 
of the sound wave surrounding the pause, performing a spectrographic analysis 
and measuring the length of the pause manually using cursors. Speech rate was 
calculated by dividing the overall time taken to produce the pause-based unit, 
measured manually using cursors, by the number of syllables in the sample. Visual 
inspection was used to identify smiling in the videos.
The conversation was collected at a small Midwestern university in the US. 
Both the participants in the conversation were students who volunteered for the 
data collection and signed an IRB release. All the participants knew one anoth-
er slightly from being enrolled in the same class. In this paper, we investigate a 
conversation between two young women, Carmen and Marina (these are pseud-
onyms). The conversation lasted slightly over five minutes.
The participants were given a set of instructions: they were given the text of 
the engineer and the frog joke, analyzed in Pickering et al. (2009), or another joke, 
selected because it does not end with a dialogic punch line.
6
The participants were 
6. We do not consider the results of the dialogic/non-dialogic punch lines in this article. They 
will be the subject of ulterior publications.


42 Salvatore Attardo, Lucy Pickering, and Amanda Baker
told that they should tell one another their respective joke and that they should 
continue talking for five or ten minutes, until told to stop by the person in charge 
of the experiment. They were given the option of continuing to tell jokes or to talk 
about anything they wanted. No further instructions were given.
The prosodic transcription conventions are as follows: following Brazil’s 
(1997) model of discourse intonation and in the tradition of functionally based de-
scriptions of English intonation the conversations are divided in tone units. Tone 
units boundaries are identified by the feature of prominence, i.e., fundamental 
frequency (F0) peaks which distinguish prominent syllables from the surrounding 
content. These prominent syllables are marked in CAPS (thus in line 1, the word 
OK, has the second syllable capitalized, to indicate its prominence) and are con-
sidered to be the linguistically significant features of the tone unit are measured 
for pitch and volume. Pitch and volume measurements for each prominent syllable 
are provided, in that order. Figures are in Hertz and decibel, respectively, and are 
in square brackets. A question mark indicates unreadable data. A range, such as 
[232–204] on line 292, indicates a falling tone. Double forward slashes indicate 
pauses and these pause-based units may comprise one or more tone unit. Pauses 
are measured in seconds. All pauses are transcribed on a separate line, for ease 
of identification. So, for example, line two has the first pause of the conversation, 
which lasts 0.15 seconds (i.e., 15 hundredths of a second).
1
C
//UM [204][63] oKEY [225][69]//
2
0.15
3
C
// THERE [139][68] we GO [204][63] //
If a pause is followed by a notation in double round brackets, such as ((smack)), 
this indicates that somewhere during the pause, there occurred a lip smacking 
sound. Thus on line 166, we see a 2.5 seconds pause which includes a lip smacking, 
within a turn by Carmen:
165
C
//YEAH [270][68] //
166
2.5 ((lip smack))
167
C
//YUP // [230] [60]
The numbering of the lines is for convenience of reference and has no theoretical 
value. Author comments and impressionistic notes are in curly braces. Overlapping 
turns are marked with a “=” in each speaker’s turn. The overlaps are not typo-
graphically marked by indentation. Other conversation analytical typographical 
conventions are followed, such as marking lengthened vowels with colons.


Prosodic and multimodal markers of humor in conversation 43
2.3 
A note on the coding of humor and humor support
Generally, the production of humor to support humor is a well-documented phe-
nomenon. However, when coding a turn for analysis it is important to distinguish 
between humorous turns of humor supports and non-humorous turns of humor 
support. Consider the following exchange:
286
M
// you KNOW [147][65] = //
287
C
// =you’re aMERican [227][60] //
288
1.03
289
((both laugh))
290
M
// no KIdding [245][75] //
291
0.42
292
C
// YEAH [232–204] [71] (M. laughing) //
293
1.48
294
M
// DAMN [256][58] Americans //
295
0.09
296
C
//YESS [no Hz][43–71] //
On line 287, Carmen interrupts Marina with a jab, recycling the punch line of the 
old joke about Americans being monolingual.
7
The joke is followed by a pause and 
by shared laughter, which is a form of support (Hay 2001). Then Marina produces 
an ironical supportive turn: “No kidding”. This is followed by a supportive turn 
by Carmen “Yeah”. This turn is not humorous, while being supportive. Marina 
7. What do you call someone who speaks three languages? Trilingual. What do you call some-
one who speaks two languages? Bilingual. How about someone who speaks only one language? 
An American.

tải về 1.21 Mb.

Chia sẻ với bạn bè của bạn:
1   ...   16   17   18   19   20   21   22   23   ...   100




Cơ sở dữ liệu được bảo vệ bởi bản quyền ©hocday.com 2024
được sử dụng cho việc quản lý

    Quê hương