Al frequentie wat de klok slaat? - een test van gebruiksgebaseerde theorieën van taalverandering met agentgebaseerde modellen

Dit project bepleit het gebruik van regularisatiemethoden uit machinaal leren, met name Elastic Net-regressie (en de verwante technieken Ridge en Lasso), om lexicaal-semantische effecten in morfosyntactische alternanties te onderzoeken. Die regularisatietechnieken passen shrinkage toe en kunnen dus ingezet worden voor variabeleselectie, in het bijzonder wanneer het aantal predictoren heel groot is. Dat is vaak het geval in variationele studies als men de lexemen die gecombineerd kunnen worden met een constructie wil invoeren in een regressiemodel om de constructionele varianten te voorspellen. We koppelen de 'Elastic Net regulator' aan een kvoudige kruisvalidatie - een standaardprocedure - om overfitting te vermijden. Onze aanpak vermijdt de nadelen van alternatieve benaderingen die op dit moment gebruikelijk zijn in de variationistische taalkunde, zoals random factoren in gemengde modellen en collostructionele analyse. We onderzoeken tien multifactorieel aangedreven alternanties in het Nederlands. Dit project biedt een transparante pijpleiding aan die gemakkelijk overgenomen kan worden voor andere gevalstudies en andere talen.