Comunicação e juventude no Morro da Mangueira : o espaço da Comunidade da Candelária

Esse trabalho é uma imersão em campo, uma pesquisa qualitativa que esteve em contato direto com seu objeto, um grupo de jovens que se autodenominam de ratos. Esses jovens são moradores do Morro da Mangueira, mais precisamente da favela da Candelária, localizada na Zona Norte da cidade do Rio de Janeiro. As questões levantadas estão ligadas às relações sociais do cotidiano, como esses jovens são capazes de utilizar o corpo, em sua plenitude, e as tecnologias de informação e comunicação para construírem suas narrativas. São histórias contadas através das experiências do cotidiano, que os ajudam a demarcar suas territorialidades e os lugares, ambiências compartilhadas pelos afetos e, também, desafetos. Em campo, na Candelária, a pesquisa busca problematizar as relações corporais, o corpo como meio de comunicação em busca de sociabilidade, de reconhecimento social e cultural. A partir de uma questão levantada pelos próprios ratos, durante a pesquisa de campo, se percebeu a necessidade de imergir em um novo suporte de exploração comunicacional, as redes sociais da Internet, uma exploração netnografica. As relações entre os dois campos de exploração e análise foram fundamentais para uma melhor problematização dos processos de comunicação adotados por esses jovens. Foi importante perceber como as relações sociais de amizade, em meio ao grupo de amigos, e a configuração das noções de grupo, tribo e comunidade se configuram a partir da comunicação cotidiana. As análises de campo se basearam pelas apropriações e ressignificações da linguagem comunicativa, do corpo comunicativo e dos usos dos suportes de comunicação tecnológicos

Phone-level pronunciation scoring and assessment for interactive language learning

This paper investigates a method of automatic pronunciation scoring for use in computer-assisted language learning (CALL) systems. The method utilizes a likelihood-based `Goodness of Pronunciation' (GOP) measure which is extended to include individual thresholds for each phone based on both averaged native confidence scores and on rejection statistics provided by human judges. Further improvements are obtained by incorporating models of the subject's native language and by augmenting the recognition networks to include expected pronunciation errors. The various GOP measures are assessed using a specially recorded database of non-native speakers which has been annotated to mark phone-level pronunciation errors. Since pronunciation assessment is highly subjective, a set of four performance measures has been designed, each of them measuring different aspects of how well computer-derived phone-level scores agree with human scores. These performance measures are used to cross-validate the reference annotations and to assess the basic GOP algorithm and its refinements. The experimental results suggest that a likelihood-based pronunciation scoring metric can achieve usable performance, especially after applying the various enhancements.