Namen en Cultuur Voornaamgroepen
description
Transcript of Namen en Cultuur Voornaamgroepen
1
Namen en CultuurVoornaamgroepen
Gerrit Bloothooft
2
geografische verdeling namen
• Namen zijn niet homogeen verdeeld omdat onderliggende factoren dat niet zijn– sociaal-economisch/cultureel– taal en dialect– landschap
OZ: namen en geografieOZ: namen en geografie
3
samenhang
• Hoe hangen namen samen– welke namen tref je bij elkaar aan – en waar tref je ze dan aan– en waarom
• Datamining
4
voornamen
– samenhang tussen voornamen– relatie met inkomen, opleiding, levensstijl,
geloof– geografische verdeling
Aanname:Er zijn veel voornamen met overeenkomstige kenmerken. Het is statistisch veel krachtiger wanneer deze samengenomen kunnen worden.
5
naamgeving en sociale klassenhypothese:
• er zijn sociale klassen met een eigen voorkeur voor naamgeving
• deze klassen kunnen refereren naar– cultuur/taal (Fries, Arabisch, Turks, Surinaams,
Antilleaans,..)– religie (Katholiek, Protestant, Islam,..)– sociologische status (opleiding, inkomen,..)– geograpie (stedelijk, landelijk, regionaal,..)
6
bestand (GBA)
• Voornamen (2006)16 miljoen + 5 miljoen (overleden) personen– alle voornamen– geboorte(datum,plaats/postcode,land)– woonplaats(postcode)– ouders (gekoppeld)
in eerder werk is gebruik gemaakt van bestanden van de Sociale VerzekeringsBank (kindernamen vanaf 1983, namen van ouderen geboren voor 1935)
7
voornamen
• 5 miljoen verschillende (compleet)• 500.000 enkele voornamen• 200.000 enkele voornamen (0-25 jaar)
– elke naam afzonderlijk bestuderen?– groepering is mogelijk
• tav naamgevingsmotieven• biedt grote statistische voordelen
8
onderzoeksdoelen:
• Identificatie van sociale klassen (en hun naamvoorkeuren) op basis van de namen van kinderen per gezin
• Studie van de relatie tussen deze klassen (of subculturen) en sociaal-culturele and geografische factoren
9
methode (een keten van namen)
• Ouders kiezen voornamen uit een verzameling die populair is in hun subcultuur (familie,vrienden, buren,..) (met grote kans) [sociale groepsgrootte is ongeveer 150]
• Dit is alleen interessant wanneer er meer dan een kind per gezin is
• Naamparen (in een gezin) als eenheid van analyse
10
methode (een keten van namen)
• Kinderen in een familie: Mark, Peter, Linda
Als Mark populair is in een subcultuur, dan zouden Peter en Linda ook populair kunnen zijn
Naamparen: Mark - Peter, Peter - Mark, Mark - Linda, Linda - Mark, Peter - Linda, Linda - Peter
11
methode (een keten van namen)
• Verzamel alle gezinnen met twee of meer kinderen
• Maak alle paren van voornamen (in een gezin)
• Bereken de frequentie van elk paar• Hoe hoger de frequentie van een paar, deste
waarschijnlijk is het dat een paar tot dezelfde verzameling (naamgroep) behoort.
12
groepering: samenhang in gezintop-10 broers van Maria
naam frequentie (%)
Johannes 6,17
Cornelis 3,21
Jan 2,51
Petrus 1,85
Willem 1,70
Hendrik 1,65
Pieter 1,53
Marinus 1,49
Gerrit 1,47
Martinus 1,20
13
naam-aantrekking
• hoeveel keer vaker dan gemiddeld komt Jan als broer van Maria voor
P(Jan | Maria) P(Jan)
• relatie is symmetrisch
14
meeste samenhang
= 9.50 vaker dan kans
naampaar aantrekking
Oscar, Victor 9,50
Gijs, Teun 7,86
Allard, Ewoud 7,69
Noud, Ward 7,37
Jill, Lynn 7,18
Jildou, Marrit 7,15
Evelien, Marjolein 7,06
Auke, Sietse 6,93
Carolien, Marjolein 6,91
Caitlin, Megan 6,91
15
meeste samenhang n>10.000naampaar aantrekking
Lars, Niels 4,59
Martijn, Jeroen 4,52
Bas, Tom 4,38
Maarten, Wouter 3,95
Martijn, Sander 3,46
Bas, Tim 3,25
Mike, Roy 3,22
Daan, Koen 3,14
Mike, Nick 3,03
David, Ruben 3,01
16
clustering
• Begin met de sterkst gekoppelde namen• en vorm daarmee een cluster
• Voeg • (1) een nieuw naampaar aan bestaande cluster toe
(wanneer één naam van het paar daar al toe behoort), of
• (2) start een nieuwe cluster
• Iteratieve procedure
17
groepering
• alleen voor 1409 frequente namen• ivm statistische betrouwbaarheid• 75% van alle kinderen
• 34 naamgroepen
• verdere reductie tot 14 hoofdgroepen• ivm overeenkomstige sociaal-economische relaties
18
14 hoofdgroepen• Traditioneel (protestants Jan, katholiek Johannes)• Voormodern Nederlands (top ~1990 Mark)• Modern Nederlands (kort Tim)• Oudtestamentisch (Daniël)• Fries (Jelle)• Elite (Charlotte, natuur Amber)• Frans (lang Dominique, kort Beau)• Gemengd (Skandinavisch Niels)• Modern (kort Puck)• Engels (lang Michael, kort Nick, -y Nicky)• Italiaans/Spaans (Lorenzo, Diego)• Arabisch 1&2 (‘trad.’ Mohamed, ‘modern’ Yassine)• Turks (Merve)
19
een kaart van naamgroepen
• Presentatie van een kaart van naamgroepen– Gebaseerd op onderlinge relaties van naamgroepen
(valt uit te rekenen omdat er ook naamparen zijn die tot twee verschillende naamgroepen behoren)
– Hoe dichter de naamgroepen op de kaart staan, hoe meer verwant ze zijn
20
Spaans & Italiaans
Lang Amerikaans & Engels
Kort Amerikaans & Engels
Voor-modernEngels & Frans
Lange namen uit het Oude Testament
Namen uit de natuur
Lange namen uit geschiedenis en cultuur
Kort modern Algemeen Westers
Voor-modern Algemeen Westers
Lang Frans Skandinavisch
Voor-modern Nederlands
Kort modern Nederlands
Traditioneel NederlandsLatijn | Nederlands
Kort traditioneel Nederlands Fries
naamgroepenkaart
21
dimensies
Lang Kort
Modern
Voor-modern
Traditioneel
Buitenlands
Algemeen Westers
Nederlands, Fries
22
Spaans & Italiaans RICARDO
Lang Amerikaans & Engels MICHAEL
Kort Amerikaans & Engels
Voor-modern Engels & Frans DENNIS
KIM
Namen uit het Oude Testament DANIËL
Namen uit de natuur IRIS
Namen uit geschiedenisen cultuur LAURENS
Kort modern TIM Algemeen Westers
Voor-modern MARK Algemeen Westers
Frans Skandinavisch NIELS
CHARLOTTE Voor-modern Nederlands
JEROEN Kort modern Nederlands BART
Traditioneel NederlandsJOHANNES | JAN
Korrt traditioneel Nederlands TEUN
FriesJELLE
met namen erbij
23
sociaal-economische achtergronden
• Relaties leggen met naamgeving op gezinsniveau is nauwkeurigst
• Wegener Direct Marketing– Grote Consumenten Enquete sinds 1994– 1,12 miljoen huishoudens (17%) per 5 jaar– 281.000 huishoudens geschikt
• met informatie over namen kinderen (512.000)
24
WDM gegevens
• Inkomensklasse (7) • tov modaal inkomen
• Hoogste opleiding (7)• LO, LBO, MAVO, MBO, VWO, HBO, WO
• Levensstijl (GeoType) (20)• welgestelde beleggers, gulle donateurs, groene
hobbyisten, modieuze twintigers, intensieve internetters, stoere muziekfanaten, …
25
naamgroepen en inkomenhistogrammen
26
naamgroepen en inkomenfactoranalyse
27
naamgroepen en opleidinghistogram
28
naamgroepen en opleidingfactoranalyse
29
naamgroepen en levensstijlfactoranalyse
30
levensstijlen
Nieuwsgierige amusementzoekers
Modieuze twintigers
Financieel beperkten
Prijsbewuste consumenten
Regionale risicomijders
Sportieve luxezoekers
Welgestelde beleggers
Sociale gelovigen
Culturele intellectuelen
31
namen in kaart
• georeferentieniveau – postcode-4, plaats, Kloeke, Corop, soc-ec
• aantal gegevens op gekozen niveau• 3600 pc4 gebieden met kinderen• gemiddeld 60 kinderen per jaar per pc4• aggregeren over tijd: 25 jaar• aggregeren over namen: naamgroepen
32
naamgeving en gelooftraditioneel Nederlands geref.bond 1920 (dank Hans Knippenberg)
33
naamgeving en geloof?traditioneel gelatiniseerd rooms-katholiek 1970 (dank Hans Knippenberg)
34
naamgeving en geloofmodern Nederlands (kort) rooms-katholiek 1970 (dank Hans Knippenberg)
35
naamgeving en regioNynke (regionaal) Femke (landelijker)
36
namen en opleidingEngelse namen opleidingsniveau 1985
corop
37
namen en inkomenelitenamen inkomen 1982 sociaal-economische gebieden
38
Arabisch stedelijkheid CBS type 3/4/5
39
voornamenkaart vanNederland (2006)
relatiefbelangrijkstenaamgroepper PC4
40
populariteitsdistributies
traditioneelRK-gelatiniseerd: Maria, Johannes, Johanna, Anna,.. Nederlands: Jan, Cornelis, Hendrik, Cornelia,..neergang
41
populariteitsdistributies
Friese namen: Maaike, Jelle, Femke, Nienke,..Oudtestamentische namen: Esther, Joseph, Daniel, Judith,..van stabiel naar hogere populariteit, met fasen
42
populariteitsdistributies
premodern Nederlands links: Peter, Robert, Yvonne, Ingrid,..rechts: Jeroen, Thomas, Maarten, Martijn, Wouter, Marianne,..
43
populariteitsdistributies
modern Nederlands: Anne, Bart, Tim, Sanne, Tom,..elite: Louise, Emma, Sophia, Charlotte,..van stabiel naar stijgend
44
populariteitsdistributies
Engels/Frans: Ronald, Monique, Marcel, Richard, Dennis,..Engels -y: Cindy, Kelly, Mandy, Nancytwee-toppig
45
Populariteitsdistributies
Engels kort: Kim, Roy, Joyce, Nick, ..Frans kort: Robin, Marie, Louis, Charles,..Frans is deels traditioneel
46
populariteitsdistributies
Elite 2: Magdalena, Frederika, Ferdinand, Bernadette,..Elite 3: Christiaan, Alexander, Rudolf, Eduard,..weinig populair, stabiele basis
47
populariteitsdistributies
Frans: Dominique, Désirée, Maxime, Dimitri, Fabiënne, ..
twee-toppig
48
populariteitsdistributies
Gemengd: Carla, Frits, Eddy, Rudy, ..,Bente, Rolf, Abel, Mats, ..Scandinavisch, Frans: Niels, Anouk, Lars, Manon, Sven,..twee-toppig
49
populariteitsdistributies
Modern 1: Selma, Adam, Puck, Kiki, Lina, Donna, Mika, ..Modern 2: Zoë, Jordi, Noa, Jarno, Dion, Lara, Luna, ..heel soms nog traditioneel
50
populariteitsdistributies
Traditioneel Arabisch: Mohamed, Fatima, Ahmed, Hassan, ..Traditioneel Turks: Ibrahim, Hasan, Ismail, Hüseyin, .. ook in Marokko en Turkije geboren
51
populariteitsdistributies
modern Arabisch: Omar, Yassine, Hamza, Zakaria, ..modern Turks: Yusuf, Esra, Emre, Yunus, .. In Nederland geboren
dynamiek van naamgroepen(gestapelde percentages)
52
53
in samenvatting (voornamen)
• samenhang tussen namen (in gezin)• gemeenschappelijkheid van groepen ouders
• samenhang met inkomen/opleiding, levensstijl, geloof
• naamgeving in overeenstemming met sociale omgeving
• daarmee gekoppelde geografische verspreiding• nog veel onderzoek te doen aan dynamiek (in
sociale en etnische groepen)
54
meer…
• Naamgeving in multiculturele gezinnen• welke identiteit wint?
• Vernoeming• nog steeds, maar anders?
• Dynamiek in naamgeving• valt naamgeving te voorspellen?
• Lokale naamgeving• bestaat die nog buiten Bunschoten en Urk?
OZ: onderwerpenOZ: onderwerpen