What’s in a Name? Sound Symbolism and Gender in First Names
Notice bibliographique
Résumé
Although the arbitrariness of language has been considered one of its defining features, studies have demonstrated that certain phonemes tend to be associated with certain kinds of meaning. A well-known example is the Bouba/Kiki effect, in which nonwords like bouba are associated with round shapes while nonwords like kiki are associated with sharp shapes. These sound symbolic associations have thus far been limited to nonwords. Here we tested whether or not the Bouba/Kiki effect extends to existing lexical stimuli; in particular, real first names. We found that the roundness/sharpness of the phonemes in first names impacted whether the names were associated with round or sharp shapes in the form of character silhouettes (Experiments 1a and 1b). We also observed an association between femaleness and round shapes, and maleness and sharp shapes. We next investigated whether this association would extend to the features of language and found the proportion of round-sounding phonemes was related to name gender (Analysis of Category Norms). Finally, we investigated whether sound symbolic associations for first names would be observed for other abstract properties; in particular, personality traits (Experiment 2). We found that adjectives previously judged to be either descriptive of a figuratively 'round' or a 'sharp' personality were associated with names containing either round- or sharp-sounding phonemes, respectively. These results demonstrate that sound symbolic associations extend to existing lexical stimuli, providing a new example of non-arbitrary mappings between form and meaning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».