: tout d’abord, une possible ambiguïté liée à la catégorie grammaticale est susceptible de fausser les fréquences obtenues. , ce qui peut également être expliqué par les profils différents des deux plateformes ainsi que par la différence de leurs utilisateurs respectifs.ĭe nombreuses limites ont pu être identifiées concernant l’application de la méthodologie de Grieve et al. Concernant les critères sémantiques, les domaines sémantiques correspondant aux lexèmes identifiés diffèrent considérablement des résultats obtenus par Grieve et al. , alors que leurs trajectoires durant la période étudiée varient radicalement et ne suivent pas les courbes en S généralement proposées et également attestées par Grieve et al. Les caractéristiques des nouveaux lexèmes (catégorie grammaticale, processus de formation lexicale) sont en général très similaires à celles identifiées par Grieve et al. De plus, la mise à l’épreuve ainsi que le perfectionnement de la méthodologie permettant de découvrir de nouveaux lexèmes fourniront des informations précieuses pour les spécialistes souhaitant par la suite utiliser cette procédure.Īppliquer la méthodologie au Pushshift Reddit Dataset permet d’observer un total de huit nouveaux lexèmes six résultant principalement d’un changement onomasiologique, ainsi que deux apparaissant comme le résultat d’un changement sémasiologique. Cela permettra également une comparaison entre les deux plateformes Reddit et Twitter dans le but de fournir un éclairage complémentaire sur la dépendance au contexte de l’émergence lexicale dans un environnement virtuel. , puis étudier les émergences lexicales récentes sur la plateforme Reddit. Par conséquent, cet article a deux objectifs : tout d’abord, tester la méthodologie proposée par Grieve et al. ), cette étude applique la méthodologie proposée à un forum en ligne différent : Reddit. Se concentrant sur une période d’un an du Pushshift Reddit Dataset (Baumgartner et al. Leur méthodologie implique une recherche de mots débutant avec une fréquence globale basse et présentant un coefficient de corrélation élevé avec leur rang dans les séries chronologiques sur l’ensemble de l’année. présentent une méthodologie destinée à trouver de « nouveaux lexèmes » et l’appliquent à un corpus de données concernant Twitter aux États-Unis de 2013 à 2014.
En adéquation avec ces développements, Grieve et al. Les progrès actuels concernant la disponibilité et la taille des corpus électroniques, particulièrement contenant du langage virtuel, créent de nouvelles possibilités de recherche dans le milieu des changements sémantiques du lexique anglais.