ELUAISSN 2171-6692Núm. 37, 2022, págs. 23-66https://doi.org/10.14198/ELUA.18583

Los índices de relatividad, densidad y eficiencia informativa en las lenguas: estudio de las correlaciones matemáticas entre

palabras y fonemas

Indices of relativity, density and informative efficiency of languages: a study of mathematical correlations between words and phonemes

EnriquE J. VErchEr García

Universidad Complutense de Madrid, Españaevercher@ucm.es

https://orcid.org/0000-0002-3263-6199

ManuEl BullEJos lorEnzo

Universidad de Granada, Españabullejos@ugr.es

https://orcid.org/0000-0001-6914-8052

ResumenEl presente artículo recoge y analiza en 459 len-guas del mundo el número de palabras (tokens) y el número de sonidos y fonemas (unidades fónicas convencionales de token o UFCT) que emplean dichas lenguas para expresar una misma información (en el análisis central de nuestro estudio el texto fuente empleado, en concreto, son los 10 primeros artículos de la Declaración Universal de los Derechos Hu-manos). Asimismo, estudia las correlaciones

Para citar este artículo: Vercher García, E. J.; Bullejos Lorenzo, M. (2022). Los índices de relativi-dad, densidad y eficiencia informativa en las lenguas: estudio de las correlaciones matemáticas entre palabras y fonemas. ELUA, (37), 23-66. https://doi.org/10.14198/ELUA.18583

Recibido: 05/01/2021, Aceptado: 06/05/2021

© 2022 Enrique J. Vercher García, Manuel Bullejos Lorenzo

Este trabajo está sujeto a una licencia de Reconocimiento 4.0 Internacional de Creative Commons (CC BY 4.0)

AbstractThis article compiles and analyses, in 459 world languages, the number of words (to-kens) and the number of sounds and pho-nemes (token conventional phonemic units or TCPU) that these languages use to express the same information (the source text used in the main analysis of our study is, specifically, the first 10 articles of the Universal Declaration of Human Rights). Additionally, it studies the mathematical correlations existing between

24 Los índices de reLatividad, densidad y eficiencia informativa en Las Lenguas: estudio de...

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

matemáticas existentes entre tokens, unidades fónicas convencionales de token y contenido informativo; correlaciones que dan lugar a los denominados índice de relatividad informativa (coeficiente resultante de dividir el número de tokens entre el número de UFCT), índice de densidad informativa (coeficiente resultante de dividir el número de UFCT entre el núme-ro de tokens), índice de eficiencia informativa léxica (coeficiente resultante de dividir 100 en-tre el número de tokens) e índice de eficiencia informativa fónica (coeficiente resultante de dividir 100 entre el número de UFCT). El ob-jetivo del análisis es aportar algo más de luz a los principios matemáticos del lenguaje, a la denominada economía del lenguaje y al conoci-miento sobre las características de las distintas lenguas según su tipología morfológica.

La investigación se centra en analizar la re-lación existente entre estos índices y la tipología morfológica predominante de cada lengua.

El resultado es una gran cantidad de datos y estadísticas de las que extraemos una serie de conclusiones referidas al uso de recursos léxicos y fónicos en las lenguas: 1) los índi-ces de relatividad informativa y de densidad informativa tienen una relación directa con el tipo morfológico; 2) el número total de UFCT empleadas para expresar un mismo contenido de información no depende del tipo morfoló-gico; 3) la diferencia entre el número total de UFCT empleadas por distintas lenguas puede ser muy elevada; 4) la correlación entre número de tokens y valor medio de UFCT por token muestra una relación lineal negativa (es decir, a mayor número de palabras, las longitudes de las palabras disminuyen); 5) a mayor número de tokens totales empleado para expresar una mis-ma información corresponde por regla general un mayor número de UFCT totales (a mayor número de palabras totales, mayor número de fonemas totales); 6) la denominada economía del lenguaje no parece funcionar de igual ma-nera en todas las lenguas, al menos en lo que a uso de recursos (fonemas) se refiere.

El presente trabajo introduce como nuevos factores de estudio y descripción de las lenguas los citados índices, así como una serie de he-rramientas de estudio que podrían ser aplicadas en el futuro a otras investigaciones lingüísticas.

tokens, token conventional phonemic units and informative content; correlations which result in the so-called index of informative relativity (coefficient resulting from divid-ing the number of tokens by the number of TCPU’s), index of informative density (co-efficient resulting from dividing the number of TCPU’s by the number of tokens), lexi-cal informative efficiency index (coefficient resulting from dividing 100 by the number of tokens) and phonetic informative efficiency index (coefficient resulting from dividing 100 by the number of TCPU’s). The objective of the analysis is to shed more light on the math-ematical principles of language, the so-called economy of language and knowledge of the characteristics of different languages based on their morphological typology.

The research is focused on analysing the relationship existing between these indices and the predominant morphological typology of each language.

The result is a large quantity of data and statistics from which we draw a series of con-clusions regarding the use of lexical and pho-netic resources in languages: 1) the index of informative relativity and the index of informa-tive density depend on the morphological type; 2) the total number of TCPUs used to express the same information does not depend on the morphological type; 3) the difference between the total number of TCPUs used by different languages may be very large; 4) the correla-tion between the number of tokens and average TCPU value per token has a negative linear relationship (that is, the larger the number of words, the shorter the lengths of words); 5) a larger number of total tokens used to express the same information corresponds to a larger number of total TCPUs (the greater the total number of words, the greater the total number of phonemes); 6) the so-called economy of lan-guage does not seem to work in the same way in all languages, at least with regard to use of resources (phonemes).

The present article introduces the afore-mentioned indices as new factors of study and description of languages, as well as a series of study tools that could be applied in the future to other linguistic research.

25EnriquE J. VErchEr García y ManuEl BullEJos lorEnzo

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

KEYWORDS: index of informative rela-tivity; index of informative density; lexical in-formative efficiency index; phonetic informative efficiency index; tokens.

PALABRAS CLAVE: índice de relatividad informativa; índice de densidad informativa; ín-dice de eficiencia informativa léxica; índice de eficiencia informativa fónica; tokens.

1. INTRODUCCIÓN

La idea para la elaboración del presente estudio surgió de nuestra experiencia en el mundo de la traducción, en el que se constataba la gran diferencia en el número de palabras que em-pleaban dos lenguas distintas para expresar una misma información (texto). Comenzó, así, un arduo trabajo de búsqueda y descripción de varios cientos de idiomas con el fin de registrar el número de palabras y el número de fonemas que empleaba cada uno para expresar un mismo contenido semántico. El presente artículo es el fruto del análisis de la correlación entre el nú-mero de palabras y el número de fonemas empleados en cada una de las lenguas estudiadas, así como de la relevancia que pudiera tener en estas correlaciones el tipo morfológico.

El objetivo del análisis es aportar algo más de luz a los principios matemáticos del len-guaje, a la denominada economía del lenguaje y al conocimiento sobre las características de las distintas lenguas según su tipología morfológica. Estos datos aportarán un mayor conocimiento sobre la estructuración y funcionamiento de las lenguas.

Así pues, lo que realizamos en el presente estudio es un análisis de textos en el que cuantificamos la proporción entre el número de palabras y el número de fonemas empleados, pero también analizamos la correlación entre el número de fonemas que posee una lengua y el número de fonemas que necesita usar para transmitir una misma información.

El concepto mismo de palabra es polémico y carece de una definición unánime. Ha sido ampliamente debatido en la lingüística por autores como Jespersen, Admoni, Brøndal, Šahmatov, Vinogradov, González Calvo, Ušakova, Mauro, Krivonosov, Ščerba, Steblin-Kamenskij, Serebrennikov, Suprun, Sunik, Migirin, Reichenbach, Potebnja, Hockett y un largo etcétera y ya lo tratamos también nosotros en otros trabajos (Vercher García, 2011: 54 y ss.; Vercher García, 2019)1. Sea como fuere, la división de palabras también forma parte de la “lengua natural”, en tanto en cuanto los hablantes de una lengua son conscientes y coinci-den en la identificación de las palabras (y aun así, existirían algunas vacilaciones). Para este estudio nos atenemos, pues, a las convenciones y normas de cada lengua en la identificación y división de sus palabras. Creemos, además, que esta decisión queda justificada por ser este un trabajo cuantitativo-estadístico, no un trabajo de análisis morfo-sintáctico o semántico, en cuyo caso sería más apropiado el uso de conceptos como los de sintema y silema, intro-ducidos por A. Martinet (1985; 1989).

Nosotros para el presente trabajo nos vamos a valer del concepto de token, empleado en estudios relacionados con la carga de la información, y que en nuestro caso cuantitativa-mente va a equivaler a la palabra según la división convencional que cada lengua hace de sus propias unidades léxicas.

1 Aprovechamos para comentar que, dado que para un trabajo de esta naturaleza se ha tenido que manejar un elevado número de obras bibliográficas, no vamos a saturar el texto con referencias, remitimos desde un primer momento a las descripciones de las distintas lenguas que se realizan en las obras que se recogen en la bibliografía.

26 Los índices de reLatividad, densidad y eficiencia informativa en Las Lenguas: estudio de...

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

Por otro lado, como unidades fónicas que constituyen cada uno de los token emplea-remos el concepto de unidad fónica convencional de token (UFCT). Las UFCT en ciertas lenguas de nuestro estudio (aquellas con un mayor alejamiento entre escritura y fonética o de las que disponemos como lingüistas de un mayor conocimiento y herramientas de estudio) están tomadas de transcripciones fonéticas y, por tanto, corresponden exactamente a sonidos; es el caso del alemán, catalán, danés, español, francés, hebreo, inglés, inuktitut, irlandés, italiano, japonés, latín, luxemburgués, portugués, tamil, telugu y turco. En el resto de casos, cuando por cuestiones técnicas no ha sido posible contar con transcripciones foné-ticas fiables, y tratándose, además, de lenguas con sistemas de escritura más recientes y más fonéticas, las UFCT se corresponden con las grafías del texto escrito. Para el presente tipo de estudio (datos macroestadísticos y matemáticos) son equivalentes cuantitativamente los sonidos y los fonemas; así, por ejemplo, /ˈdweNde/ (transcripción fonológica) y [ˈdwẽ̞n̪de̞] (transcripción fonética) tienen el mismo número de UFCT: seis2.

Las diferentes proporciones entre tokens y UFCT nos dan una serie de índices sobre el número de palabras necesario para expresar un contenido semántico y la cantidad de recur-sos fónicos (cantidad de fonemas o sonidos) necesarios para expresar ese mismo contenido semántico.

Así, por índice de relatividad informativa entenderemos el coeficiente resultante de divi-dir el número de tokens entre el número de UFCT, ya que estamos hablando de la proporción entre el número de tokens y el número de UFCT empleados en un mismo texto. El índice de relatividad informativa tiene como potencial valor máximo 1 (si un idioma tuviera tantas palabras como número de UFCT).

Por su parte, denominamos índice de densidad informativa al coeficiente resultante de dividir el número de UFCT entre el número de tokens, ya que indica proporcionalmente la cantidad de información contenida en cada UFCT (evidentemente, hablamos de una propor-ción matemática, de uso de recursos, no de que la información –la carga semántica– pueda ser fragmentada en fonemas). Este índice viene a indicar de facto la longitud media de las palabras en una lengua.

Estos dos índices reflejan valores resultantes del análisis dentro de una misma lengua dada (proporción entre tokens y UFCT empleados por esa lengua).

Sin embargo, también sería útil comparar los recursos lingüísticos en forma de unidades léxicas y unidades fónicas que necesitan distintas lenguas para expresar una misma infor-mación. Así pues, si aplicamos el valor numérico de 100 a la información contenida en un texto dado, el coeficiente resultante de dividir 100 entre el número de tokens o entre el número de UFCT empleados para expresar esa misma información en distintas lenguas nos dará como resultado lo que denominaremos índice de eficiencia informativa léxica e índice de eficiencia informativa fónica respectivamente3.

2 Para el conteo de UFCT hay que precisar también que las africadas se contabilizan como una única unidad y que rasgos como el tono, la aspiración o la longitud no contabilizan como una unidad más, sino que se consideran rasgos propios de un mismo fonema y sonido y por tanto de la misma UFCT.3 Para ser estrictos, al analizar los índices informativos a partir de un texto dado lo que obtenemos son los datos con respecto a ese texto concreto. Los índices informativos podrían variar en función del tipo de texto (literario o coloquial, técnico o poético, etc.) dentro de una misma lengua. No obstante, el presente estudio nos va a dar una idea general de los índices de relatividad, densidad y eficiencia en los que se mueven las distintas lenguas anali-zadas.

27EnriquE J. VErchEr García y ManuEl BullEJos lorEnzo

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

Los índices de eficiencia informativa léxica y fónica son valores relativos resultantes de comparar los coeficientes obtenidos en distintas lenguas sobre la base de un mismo con-tenido informativo (un mismo texto traducido a distintas lenguas). Evidentemente, somos conscientes de que no existe una única traducción posible exacta, pero, no obstante, creemos que el uso de ciertos textos minoriza este problema. Es por ello que en nuestro estudio nos valemos principalmente de la Declaración Universal de los Derechos Humanos, ya que se trata de un texto con un contenido preciso que no da lugar a muchas interpretaciones ni va-riaciones, además de ser un texto accesible en gran cantidad de lenguas y de ser un texto de redacción reciente y con traducciones a las distintas lenguas en un periodo bastante reducido en términos históricos y de evolución de las lenguas.

Para el presente estudio hemos analizado un total de 459 lenguas pertenecientes a fa-milias, macrofamilias y filos (o phyla) lingüísticos diferentes (incluyendo lenguas aisladas) y de características lingüísticas y tipología morfológica variada. Como curiosidad, entre las lenguas analizadas se incluyen algunas lenguas artificiales, lo que nos permitirá ver los valores y correlación que tienen estas lenguas con respecto a lenguas naturales.

2. EXPOSICIÓN Y ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE LOS ÍNDICES DE RELATIVI-DAD, DENSIDAD Y EFICIENCIA INFORMATIVA DE LAS LENGUAS

En el presente trabajo nos valemos de un doble método: estadística descriptiva para mostrar los datos cuantitativos obtenidos durante la recogida de muestras de las distintas lenguas (se muestra en las distintas tablas y figuras insertadas) y estadística inferencial para extraer conclusiones basándonos en los datos obtenidos (es lo que se desarrolla en el cuerpo del texto de los apartados 3 –Análisis de datos– y 4 –Conclusiones–).

En la tabla 2 insertada como Apéndice al final del artículo exponemos los datos obteni-dos en las lenguas analizadas indicando tipología morfológica, n.º de tokens, n.º de UFCT, índice de relatividad informativa, índice de densidad informativa, índice de eficiencia in-formativa léxica e índice de eficiencia informativa fónica. Pasamos, previamente, a aclarar algunas cuestiones sobre la misma (vid. Tabla 2 en el Apéndice).

En la columna de tipología morfológica indicamos el tipo morfológico predominante de cada lengua: A/I (analítica-aislante), SA (sintética aglutinante), SF (sintética fusionante) y SP (sintética polisintética). Entendemos que la moderna tipología lingüística a partir de J. Greenberg no habla de “tipos morfológicos puros”, sino de índices graduales como el índice de síntesis (que varía de lenguas más analíticas a lenguas más sintéticas) o el índice de aglutinación (entre lenguas más aglutinantes –mayor segmentación de las marcas morfológi-cas– y lenguas más fusionantes), además de los índices de flexión, composición, prefijación, sufijación, aislamiento, flexión pura y concordancia (vid. Greenberg, 1954). No obstante esta puntualización, lo cierto es que en las descripciones de las lenguas se suele hablar de predominio de un tipo morfológico y, dado el carácter de estudio macroestadístico que aquí presentamos, nos valdremos de esta clasificación en tipos morfológicos predominantes, pues nos vale para los objetivos del presente estudio. Asimismo, vamos a considerar en nuestro estudio como un mismo grupo las lenguas aislantes y analíticas, ya que la diferencia entre estas dos nociones no afecta a los resultados cuantitativos con los que trabajamos.

También incluimos una columna con observaciones sobre el texto fuente utilizado. En la mayor parte de los casos se trata de la traducción completa y correcta de los 10 primeros ar-

28 Los índices de reLatividad, densidad y eficiencia informativa en Las Lenguas: estudio de...

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

tículos de la Declaración Universal de los Derechos Humanos (DUDH), como se ha señala-do. En estos casos se han usado las lenguas para el análisis de los cuatro índices estudiados.

En algunos casos la traducción de esos 10 primeros artículos es incompleta, hecho que hemos indicado con la letra “i”. En otros casos no nos hemos podido valer de la traducción de los 10 primeros artículos de la DUDH y hemos usado otros textos fuentes. En estos dos últimos casos hemos usado las lenguas para el análisis del índice de relatividad informativa y del índice de densidad informativa por ser valores intralingüísticos, pero no los hemos usado para el análisis del índice de eficiencia informativa léxica ni del índice de eficiencia fónica por ser valores relativos que se basan, precisamente, en la comparación con otras lenguas.

Puntualizamos igualmente que nos valemos del sistema lingüístico tal y como aparece en los textos fuentes, y que normalmente será la lengua estandarizada literaria, cuando exista, o una variante lingüística concreta en el caso de lenguas con un continuum de hablas (por ejemplo, el aymara). El sistema de análisis que proponemos permitiría, no obstante, hacer un estudio de una variedad lingüística dada, si así se quisiera. Por ejemplo, en ciertas zonas de Andalucía la sílaba terminada en vocal + /s/ pierde el fonema /s/ abriendo la vocal, con lo que numéricamente sería un fonema en lugar de dos en esas variedades lingüísticas.

Una vez expuestos los datos obtenidos, pasaremos a analizarlos y extraer las posibles conclusiones (estadística inferencial). Puntualizamos previamente que trabajamos con tres conjuntos de lenguas. El primer conjunto sería el conformado por todas las lenguas consul-tadas (459), conjunto que puede servir para el estudio de ciertas cuestiones como los índices de relatividad informativa y densidad informativa, ya que, como apuntábamos anterior-mente, son coeficientes intralingüísticos independientes para cada lengua (en la Tabla 1 se muestran todas estas lenguas). Sin embargo, ciertos datos de lenguas para los que no hemos usado un mismo texto fuente (los 10 primeros artículos de la DUDH) podrían distorsionar los resultados, con lo que en nuestra investigación y análisis de datos hemos descartado aquellas lenguas que no usaban dicho texto como texto fuente y hemos trabajado también, por tanto, con un segundo conjunto de lenguas formado solo por aquellas cuyo texto fuente han sido los diez primeros artículos completos y fiables de la DUDH (376 lenguas). Final-mente, como ocurre en cualquier análisis estadístico, los valores extremos pueden distor-sionar resultados, por lo que paralelamente también realizaremos un análisis valiéndonos de un tercer conjunto constituido solo por las lenguas resultantes tras depurar las que presentan valores extremos; en este caso el número de lenguas con las que hemos trabajado es de 296.

De este modo, el número de lenguas de cada tipo morfológico predominante y su por-centaje con respecto al total son los que exponemos en los cuadros 1 y 2:

Cuadro 1. Número de lenguas por tipo morfológico predominante (análisis bruto de 376 lenguas)

Tipos morfológicos Frecuencia Porcentaje

A/I 65 17.29 %SA 172 45.74 %SF 94 25 %SP 45 11.97 %

Todos 376 100 %

29EnriquE J. VErchEr García y ManuEl BullEJos lorEnzo

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

Cuadro 2. Número de lenguas por tipo morfológico predominante (análisis depurado de 296 lenguas)

Tipos morfológicos Frecuencia PorcentajeA/I 55 18.58 %SA 150 50.67 %SF 67 22.63 %SP 24 8.10 %

Todos 296 100 %

3. ANÁLISIS DE DATOS

De los datos obtenidos en el conjunto de todas las lenguas podemos concluir, en primer lugar, que los índices de relatividad informativa y de densidad informativa tienen una relación directa con el tipo morfológico. Así pues, las lenguas analíticas-aislantes van a emplear mayor número de palabras para expresar un mismo contenido y las lenguas polisintéticas un menor número de palabras. Por otro lado, las lenguas analíticas-aislantes presentan las palabras más breves, mientras que las lenguas polisintéticas presentan las palabras más largas. Y estos datos se consi-guen tanto analizando todas las 376 lenguas que tienen los diez primeros artículos de la DUDH como texto fuente, como depurando el análisis a 296 lenguas eliminando los valores extremos. Estas conclusiones, que podrían ya a priori parecer lógicas, se ven confirmadas y expuestas con exactitud cuantitativamente en nuestro estudio. Es lo que mostramos en los cuadros 3 y 4, en los que incluimos las medias (el promedio del conjunto de valores), las medianas (el valor que ocupa el lugar central de todos los datos cuando estos están ordenados de menor a mayor) y las desviaciones típicas (medida de la dispersión de los datos respecto a la media) para tokens.

Cuadro 3. Medias, Medianas y Desviaciones típicas para tokens (análisis bruto de 376 lenguas)

Tipos morfológicos Medias para tokens

Medianas para tokens

Desviaciones típicas para tokens

A/I 373.5538 361.0 81.92261SA 281.5116 266.0 75.50543SF 291.5000 288.5 46.77026SP 276.4889 247.0 81.81287

Cuadro 4. Medias, Medianas y Desviaciones típicas para tokens (análisis depurado de 296 lenguas)

Tipos morfológicos Medias para tokens

Medianas para tokens

Desviaciones típicas para tokens

A/I 382.1091 373.0 77.33230SA 271.0333 264.0 57.81217SF 298.8209 294.0 31.84381SP 239.7917 231.5 43.34491

30 Los índices de reLatividad, densidad y eficiencia informativa en Las Lenguas: estudio de...

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

El dato de las desviaciones típicas para tokens nos indica que las lenguas sintéticas fu-sionantes tienden a estar más agrupadas en el valor medio del número de tokens empleado para expresar una misma información, tienen menos dispersión en términos estadísticos. Es decir, para expresar el contenido de los diez primeros artículos de la Declaración Universal de los Derechos Humanos las lenguas fusionantes han usado una media de 291 tokens y en general todas las lenguas fusionantes se mueven en torno a esa cifra (298 tokens en el análisis depurado). Sin embargo, vemos que las lenguas analíticas-aislantes han usado una media de 373 tokens (382 en el análisis depurado) y las polisintéticas, de 276 (239 en el análisis depurado), pero que hay muchas lenguas de estos dos tipos morfológicos que se alejan de esa media, cosa que ocurre tanto en el análisis del conjunto de 376 lenguas como en el depurado de solo 296 lenguas. En nuestra opinión, esta mayor coherencia de las len-guas fusionantes podría estar relacionada con el hecho de pertenecer la mayoría de ellas a un mismo filo lingüístico (el indoeuropeo), frente a la mayor dispersión genética de las lenguas analíticas-aislantes y las polisintéticas. Las lenguas aglutinantes, por su parte, emplean una media de 281 tokens (271 en el análisis depurado).

El índice de relatividad informativa, como dato que muestra la potencial capacidad semántica de cada unidad fónica con respecto al número total de tokens utilizado por esa lengua, oscila entre los 0.3840 del toba y los 0.06993 del inuktitut de Canadá. O dicho de manera sencilla, el toba va a necesitar de media apenas algo más de 2.5 fonemas para for-mar una palabra, mientras que el inuktitut va a necesitar más de 14 fonemas de media para formar una palabra.

Por otro lado, los datos registrados también muestran que las lenguas analíticas-aislantes presentan unos valores de índice de densidad informativa claramente menores que el resto de tipos morfológicos, con una media de 4.3035 (o dicho de manera sencilla, las palabras de las lenguas analíticas-aislantes tienen una media de 4.3 fonemas) y una dispersión muy pequeña (prácticamente todas las lenguas analíticas-aislantes se van a mover en torno a un valor muy similar a ese). En el otro extremo estarían las lenguas polisintéticas con un ín-dice de densidad informativa de 6.8032 (es decir, las palabras de las lenguas polisintéticas tienen una media de 6.8 fonemas). Por su parte, las lenguas aglutinantes tendrían un índice de densidad informativa de 5.7769 y las fusionantes, de 5.36444 (vid. Figura 1):

4 El análisis depurado con solo 296 lenguas viene a aumentar todavía más la diferencia entre grupos morfoló-gicos (en torno al 4 de las A/I, frente a las SP que superarían el 7 de media).

31EnriquE J. VErchEr García y ManuEl BullEJos lorEnzo

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

Figura 1. Dispersión respecto a la media para índice de densidad informativa (WLen)

En segundo lugar, podemos concluir que el número total de UFCT empleadas para expre-sar un mismo contenido de información no depende del tipo morfológico. Todos los tipos mor-fológicos han empleado un número medio de UFCT estadísticamente similar que se mueve entre los 1,533 de media de las lenguas SF, los 1,546 de las SA, los 1,570 de las A/I y los 1,809 de las SP (y teniendo en cuenta las medianas, incluso valores más próximos: 1,558.0 las A/I, 1,543.5 las SA, 1,540.5 las SF y 1,664.0 las SP)5. La caja de dispersión de la media de UFCT empleadas, además, es muy pequeña, lo que quiere decir que, en general, todas las lenguas de todos los tipos morfológicos se van a mover en valores muy cercanos a la media (quizá con la excepción de las lenguas SP, que vemos que presentan una mayor dispersión en valores por encima de la media). Es lo que mostramos gráficamente en el Cuadro 5 y la Figura 2:

Cuadro 5. Medias, Medianas y Desviaciones típicas para UFCT (análisis bruto de 376 lenguas)

Tipos morfológicos Medias para UFCT Medianas para UFCT Desviaciones típicas para UFCT

A/I 1,570.431 1,558.0 337.0922SA 1,546.506 1,543.5 289.2658SF 1,533.691 1,540.5 166.6511SP 1,809.533 1,664.0 495.1565

5 El análisis depurado con solo 296 lenguas arroja valores muy similares.

32 Los índices de reLatividad, densidad y eficiencia informativa en Las Lenguas: estudio de...

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

Figura 2. Dispersión respecto a la media para UFCT

Estas dos primeras conclusiones no son incompatibles entre sí: el tipo morfológico de una lengua determina que esta emplee mayor o menor número de palabras para expresar una misma información y que sus palabras de media sean más largas o más cortas, pero también significa que el número total de fonemas o sonidos que necesita para expresar esa información no depende de su tipo morfológico. Sin embargo, nuestro estudio también revela que, aunque el tipo morfológico no determine el número total de UFCT empleadas, la diferencia entre el número total de UFCT empleadas por distintas lenguas puede ser muy elevada. Así, entre el arabela (con 2,299 UFCT empleadas y un índice de eficiencia informativa fónica de 0.0435) y el diola (914 UFCT, índice de eficiencia informativa fónica 0.1094) hay una diferencia de 2.5 veces. Y eso tomando en consideración solo las lenguas del análisis depurado, en el no depurado las diferencias son mucho mayores. Es decir, lenguas como el arabela, el amahuaca o el aguaruna emplean más del doble de fonemas que el diola, el kabyé, el kaonde o el twi para transmitir un mismo contenido informativo. Esto se ve corroborado si los comparamos con otros textos fuentes: mientras que el arabela necesita 520 UFCT para expresar el Padrenuestro, lenguas como el diola (163), el twi (170) o el wolof (183) emplean muchas menos.

Dicho esto, comprobamos, asimismo, que la correlación entre número de tokens y valor medio de UFCT por token muestra una relación lineal negativa (es decir, a mayor número de palabras, las longitudes de las palabras disminuyen). La ratio de esa relación lineal no es la misma, no obstante, en todos los grupos morfológicos. El coeficiente medio teniendo en cuenta todas las lenguas es de -.6781; y teniendo en cuenta los tipos morfo-lógicos oscilaría entre el -.7253 de coeficiente medio que tienen las lenguas aglutinantes

33EnriquE J. VErchEr García y ManuEl BullEJos lorEnzo

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

y el -.4726 de coeficiente medio que tienen las lenguas analíticas-aislantes6. O dicho de otra manera, en las lenguas aglutinantes tiende a reducirse muy rápidamente la longitud de las palabras si se aumenta el número de fonemas que contienen de media cada una; mientras que en el caso de las lenguas analíticas-aislantes también se tiende a reducir la longitud de las palabras si se aumenta el número de fonemas de media de cada una, pero menos bruscamente. Como vemos, los grupos morfológicos que presentan mayores valores en el número de tokens / longitud de los tokens (las SF que son las que tienen tokens más largos y menor número de tokens; y las A/I que son las que tienen tokens más cortos pero mayor número de tokens) son los que tienen una relación lineal más suave, por debajo de la media. Las lenguas SA y SF son las que presentan una relación lineal más fuerte, por encima de la media (al ir aumentando el número de tokens que necesitan, va aumentando rápidamente el número medio de UFCT que contienen los tokens de ese idioma). Vid. Figuras 3 y 4:

Figuras 3 y 4. Diagramas de dispersión (relación lineal entre n.º de tokens y valor medio de UFCT) para el conjunto de todas las lenguas y por tipo morfológico.

6 En el análisis depurado con solo 296 lenguas los datos son: -.4157 (A/I), -.2269 (SP), -.7446 (SF), -.7156 (SA), -.7345 (media usando todos los tipos morfológicos).

34 Los índices de reLatividad, densidad y eficiencia informativa en Las Lenguas: estudio de...

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

Esta conclusión que acabamos de analizar no es incompatible con otra tendencia estadística presente en el estudio realizado: la de que a mayor número de tokens totales empleado para expresar una misma información corresponde por regla general un mayor número de UFCT totales (a mayor número de palabras totales, mayor número de fone-mas totales), independientemente de su tipo morfológico. O ejemplificándolo con dos casos concretos: tanto el wayuu como el shipibo-conibo son lenguas polisintéticas y de media sus palabras son más largas que las de lenguas analíticas-aislantes, pero, mientras que el wayuu ha empleado 167 tokens y 1,206 UFCT para expresar los diez primeros artículos de la DUDH, el shipibo-conibo ha empleado 423 tokens y 2,892 UFCT, es decir, muchas más palabras, pero también muchos más fonemas. Un estudio como el que hemos realizado permite nuevamente, no obstante, afinar esta tendencia general: el coeficiente de correlación entre número de palabras y número de letras presenta una relación lineal positiva en torno al 0.33 (si tenemos en cuenta todas las lenguas) y es independiente del tipo morfológico. Es decir, las lenguas van a aumentar su número de fonemas si aumenta su número de palabras en una proporción similar, en torno al 0.33, siendo las lenguas A/I las que presentan una relación lineal más brusca (0.5112). En el análisis depurado con solo 296 lenguas los resultados son los siguientes: 0.8691 (A/I), 0.8293 (SP), 0.5294 (SF), 0.3866 (SA), 0.4115 (media usando todos los tipos morfológicos).

No podemos dejar de mencionar el caso de las lenguas artificiales analizadas en el pre-sente estudio (ido, esperanto e interlingua). Los datos concretos para estas lenguas son los siguientes:

35EnriquE J. VErchEr García y ManuEl BullEJos lorEnzo

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

Tabla 1. Lenguas artificiales, tipología morfológica, n.º de tokens, n.º de UFCT, índice de relatividad informativa, índice de densidad informativa, índice de eficiencia informativa

léxica, índice de eficiencia informativa fónica.

LENGUA

TIPO-LOGÍA MORFO-LÓGICA

OBSERVA-CIONES SOBRE EL TEXTO FUENTE

N.º DE TOKENS

N.º DE UFCT

ÍNDICE DE RELATIVIDAD INFORMATIVA (TOKENS/UFCT)

ÍNDICE DE DENSIDAD INFORMATIVA (UFCT/TOKENS)

ÍNDICE DE EFICIENCIA INFORMATIVA LÉXICA (100/TOKENS)

ÍNDICE DE EFICIENCIA INFORMATIVA FÓNICA (100/UFCT)

Ido SA A 248 1,240 0.2 5 0.403225806 0.080645161Esperanto SA A 314 1,538 0.204161248 4.898089172 0.318471338 0.065019506Interlingua SF A 313 1,567 0.199744735 5.006389776 0.319488818 0.063816209

De estos datos extraemos la conclusión de que las lenguas artificiales no presentan va-lores extremos, sino que están acordes con la media general de las lenguas naturales. Sus números de tokens y de UFCT totales empleados están dentro de la media general. Sus valores para los índices estudiados y las conclusiones que podríamos extraer también son coherentes con los de las lenguas naturales. De hecho, no se ha eliminado ninguna de ellas en el análisis matemáticamente depurado. Entendemos que esto es así porque las lenguas artificiales analizadas (ido, esperanto e interlingua), a pesar de ser lenguas construidas, se basan en gran medida (por ejemplo, su vocabulario) en lenguas naturales.

A este respecto también sería interesante comprobar los datos que arrojan lenguas artifi-ciales no basadas en lenguas naturales (por ejemplo, quenya, sindarin o klingon). Si toma-mos como texto fuente el Padrenuestro vemos que los valores de los índices de relatividad informativa (quenya: 0.1990; sindarin: 0.2378; klingon: 0.1189) y de densidad informativa (quenya: 5.0244; sindarin: 4.2045; klingon: 8.4074) no sobrepasan los valores extremos ni por arriba ni por debajo de algunas lenguas naturales que hemos analizado.

4. CONCLUSIONES

Los datos arrojados por el estudio nos llevan a una conclusión sorprendente: la denominada economía del lenguaje no parece funcionar de igual manera en todas las lenguas, al menos en lo que a uso de recursos (fonemas) se refiere. Si bien es verdad, como hemos visto ante-riormente, que todos los tipos morfológicos se mueven en unos valores medios similares (es decir, el número total de fonemas empleados no está en correlación con el tipo morfológico), lo cierto es que hay una gran diferencia entre el número de UFCT empleados por las lenguas que presentan los valores más bajos de número de UFCT y las lenguas con valores más altos.

Pero nuestro estudio también aporta otros datos interesantes para el conocimiento de ciertas características de las lenguas que sí van a depender de aspectos como la tipología morfológica. Datos que, en nuestra opinión, abren la puerta a nuevas categorizaciones lingüísticas más allá de la tipología morfológica tradicional o de los índices de sínte-sis, aglutinación, flexión, composición, prefijación, sufijación, aislamiento, flexión pura y concordancia. De este modo, entrarían como factor de estudio y descripción de las lenguas los índices de relatividad informativa, densidad informativa, eficiencia informativa léxica y eficiencia informativa fónica. En nuestro estudio nos hemos centrado en el aspecto de la tipología morfológica, pero sería aplicable a otros campos como la tipología genética, los sistemas fonético-fonológicos de las lenguas, etc.

36 Los índices de reLatividad, densidad y eficiencia informativa en Las Lenguas: estudio de...

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

Los índices de relatividad y densidad informativa suponen nuevos indicadores para el estudio de la tipología morfológica. Además, existe una cierta correlación entre estos índices y el índice de síntesis, ya que, por regla general, cuanto más analítica sea una lengua mayor será su relatividad informativa (y menor será su densidad informativa).

El índice de eficiencia informativa léxica puede tener aplicaciones en el campo de la traductología, ya que establece de manera precisa la variación en número de palabras que tendrá un texto en la lengua de partida y en la lengua meta (hablamos de valores generales extraídos a partir del estudio realizado, evidentemente en cada caso concreto de una traduc-ción el número de palabras puede variar, además de que por regla general en la lengua meta de una traducción se suele aumentar el número de palabras). Esto puede ser importante en el mercado de la traducción profesional, puesto que hoy en día se suele tarifar por palabra.

Estos índices también pueden ayudar a identificar o descifrar lenguas. A modo de ejemplo curioso, el voynichés, la lengua del manuscrito Voynich (con 37,919 tokens y unas 170,000 UFCT) tiene un índice de densidad informativa inferior a 4.5, lo que descartaría, en cualquier caso, que se trate de una lengua polisintética o de un idioma con un alto índice de síntesis.

El presente trabajo supone en realidad la elaboración de una serie de herramientas de estudio que podrían ser aplicadas en el futuro a otras investigaciones (análisis de un corpus mayor, comparación entre textos fuente de diversa naturaleza dentro de una misma lengua, comparación bilateral más profunda entre dos lenguas o dos familias, incorporación de los índices presentados en este trabajo a estudios de tipología lingüística, aplicación de estos índices en el caso de lengua hablada y de otros registros lingüísticos, etc.). Queda abierto todo un campo de investigación en materia de tipología y de lingüística matemática.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Adone, D., Brück, M. A. y Gabel, A. (2018). Kot nou vire tourne nou tand li. Serial Verb Constructions at the Interface between Grammar and Culture: Case-Study Kreol Seselwa (Seychelles Creole). Quaderni di Linguistica e Studi Orientali, 4, 15-46. http://dx.doi.org/10.13128/QULSO-2421-7220-23838

Aikhenvald, A. Y. (2000). Classifiers: A typology of noun categorization devices. Oxford University Press.

Ainsworth, Z. (2018). The Veps Illative: The Applicability of an Abstractive Approach to an Agglutinative Language. Transactions of the Philological Society. https://doi.org/10.1111/1467-968X.12142

Anderson, J. D. (1895). A Collection of Kachári Folk-Tales and Rhymes. Assam Secretariat Printing Office (online en The Project Gutenberg https://www.gutenberg.org/files/53506/53506-h/53506-h.htm).

Anderson, S. C. (2015). A Phonological Sketch of Lamnso’. SIL. https://www.sil.org/sys tem/f i les / reapdata /16/87/00/16870014076648162723540523929249624288/LamnsoPhonologySketch2015A4.pdf.

Aronoff, M. y Fudeman, K. (2005). What is morphology? Blackwell.Berg, A., Pretorius, R. y Pretorius, L. (2012). Exploring the Treatment of Selected Typological

characteristics of Tswana in LFG. En M. Butt y T. Holloway King (eds.). Proceedings of the LFG12 Conference. http://web.stanford.edu/group/cslipublications/cslipublications/LFG/17/papers/lfg12bergetal.pdf.

Beshears, A. (2017). The Demonstrative Nature of the Hindi/Marwari Correlative [tesis doctoral, Queen Mary University of London]. https://www.sil.org/system/files/reapdata/13/53/97/135397489734230802427407731441106180531/Beshears_A_PhD_131017.pdf.

37EnriquE J. VErchEr García y ManuEl BullEJos lorEnzo

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

Bhosale, G., Kembhavi, S., Amberkar, A., Mhatre, S. y Popale, L. (2011). Processing of Kridanta (Participle) in Marathi. En Proceedings of ICON-2011: 9th International Conference on Natural Language Processing. Macmillan Publishers. https://www.cse.iitb.ac.in/~pb/papers/icon11-marathi-kridant.pdf.

Biggs, B. (1960). Morphology-Syntax in a Polynesian Language. The Journal of the Polynesian Society, 69 (4), 376-379. https://www.jstor.org/stable/20703854?seq=1#page_scan_tab_contents

Borchers, D. (2008). A Grammar of Sunwar: Descriptive Grammar, Paradigms, Texts and Glossary. BRILL.

Brassett, C., Brassett, P. y Lu, M. (2006). The Tujia language. Lincom Europa. Cope, A. T. (1966). Zulu Phonology, Tonology and Tonal Grammar [tesis doctoral, University of

Natal] https://researchspace.ukzn.ac.za/handle/10413/3320 Coupe, A. R. (2007). A Grammar of Mongsen Ao. De Gruyter Mouton. https://doi.

org/10.1515/9783110198522 Creissels, D. (2019). Morphology in Niger-Congo Languages. En The Oxford Encyclopedia of

Morphology. http://www.deniscreissels.fr/public/Creissels-morphNC.pdf. https://doi.org/10.1093/acrefore/9780199384655.013.535

Damonte, F. (2005). The Mirror Principle and the Order of Verbal Extensions: Evidence from Pular. En G. Booij et al. (eds.). On-line Proceedings of the Fifth Mediterranean Morphology Meeting (pp. 337-358). University of Bologna.

DeLancey, S. (2011). On the Origins of Sinitic. En Z. Jing-Schmidt (ed.). Proceedings of the 23rd North American Conference on Chinese Linguistics, (vol.1., pp. 51-64). University of Oregon.

Driem, G. van (1987). A Grammar of Limbu. Mouton De Gruyter. https://doi.org/10.1515/9783110846812 Ferguson, C. A. (1982). Simplified registers and linguistic theory. En L. K. Obler y L. Menn (ed.).

Exceptional Language and Linguistics (pp. 49-66). Academic Press.Gelderen, E. van (2016). Cyclical Change Continued. John Benjamins. https://doi.org/10.1075/la.227 Genetti, C. (2004). Tibeto-Burman languages of Nepal: Manange and Sherpa. Pacific Linguistics-The

Australian National University.Gerner, M. (2013). A Grammar of Nuosu. Mouton De Gruyter. https://doi.org/10.1515/9783110308679 Gilley, L. (2004). Morphophonemic Orthographies in Fusional Languages: The Cases of Dinka and

Shilluk. University of Khartoum- SIL International.Good, J. (2012). How to become a “Kwa” noun. Morphology, 22(2), 1-37. https://doi.org/10.1007/

s11525-011-9197-2Greenberg, J. H. (1954). A Quantitative Approach to the Morphological Typology of Languages. En

R. F. Spencer (ed.). Method and Perspective in Anthopology: Paper in Honor of Wilson D. Wallis (pp. 192-220). University of Minnesota Press.

Greksáková, Z. (2018). Tetun in Timor-Leste: The Role of Language Contact in its Development. [Tesis doctoral, Universidade de Coimbra]. https://estudogeral.uc.pt/handle/10316/80665

Hale, A. y Sresthacharya, I. (1972). Toward a revision of Hale’s roman Newari orthography. Kathmandu: Summer Institute of Linguistics (disponible online https://www.sil.org/resources/archives/36851).

Hardman, M. J., Vásquez, J., Yapita, J. de D., et al. (2001). Aymara: Compendio de estructura fonológica y gramatical. Instituto de Lengua y Cultura Aymara. https://fhcevirtual.umsa.bo/btecavirtual/?q=node/166

Hari, A. M. (2010). Yohlmo Grammar Sketch. Tribhuvan University.Haspelmath, M., Dryer, M., Gil, D. y Comrie, B. (2005). The World Atlas of Language Structures.

Oxford University Press.Haspelmath, M. y Michaelis, S. M. (2017). Analytic and synthetic: Typological change in varieties

of European languages. En I. Buchstaller y B. Siebenhaar (eds.). Language Variation - European Perspectives VI: Selected papers from the 8th International Conference on Language Variation in Europe (ICLaVE 8), Leipzig 2015. John Benjamins. https://doi.org/10.1075/silv.19.01has

Heine, B. y Nurse, D. (2008). A linguistic geography of Africa. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511486272

38 Los índices de reLatividad, densidad y eficiencia informativa en Las Lenguas: estudio de...

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

Jitwiriyanon, S. (2019). Ban Pa La-U Sgaw Karen Tones: an Analysis of Semitones, Quadratic Trendlines and Coefficients. En RGJ Seminar Series LXXXII on Southeast Asian Linguistics (pp. 60-77). Research Institute for Languages and Cultures of Asia at Mahidol University.

Kilarski, M. (2013). Nominal Classification: A History of its Study from the Classical Period to the Present. John Benjamins Publishing Company. https://doi.org/10.1075/sihols.121

King, D. (2010). Voice and Valence-Altering Operations in Falam Chin: A Role and Reference Grammar Approach [Tesis doctoral, The University of Texas at Arlington] http://www.tibeto-burman.net/files/King_2010_Voice_and_valence-altering_operations_in_Falam_Chin.pdf.

King, J. T. (2008). A grammar of Dhimal [Tesis doctoral, Leiden University]. https://openaccess.leidenuniv.nl/bitstream/handle/1887/13072/Kopie%20van%20Dhimal%20Grammar.pdf?sequence=1

Konnerth, L., Morey, S., Sarmah, P. y Amos, T. (2015). North East Indian Linguistics 7. The Australian National University. https://core.ac.uk/download/pdf/156698443.pdf.

Kornai, A. (2001). Mathematical Linguistics. Springer-Verlag https://eprints.sztaki.hu/7913/1/Kornai_1762289_ny.pdf

Krishan, S. (2001). A Sketch of Raji Grammar. 国立民族学博物館調査報告, 19, 449-497. http://doi.org/10.15021/00002153

Laboratorio de Lengua y Cultura Víctor Franco (2019). Jñatjo (mazahua). Centro de Investigaciones y Estudios Superiores en Antropología Social.

Launey, M. (1992). Introducción a la lengua y a la literatura Náhuatl. Universidad nacional autónoma de México.

Lee, S.-W. (2011). Eastern Tamang Grammar Sketch [Trabajo de fin de máster, Graduate Institute of Applied Linguistics]. https://www.sil.org/resources/archives/42567.

Leufkens, S. (2011). Kharia: A transparent language. Linguistics in Amsterdam, 4, 75-95. https://www.researchgate.net/publication/241888149_Kharia_a_transparent_language.

Mandelbrot, B. (1961). On the theory of word frequencies and on relatedmarkovian models of discourse. En R. Jakobson (ed.). Structure of language and its mathematical aspects (pp. 190-219). American Mathematical Society. https://doi.org/10.1090/psapm/012/9970

Manson, K. (2003). Karenic Language Relationships: A Lexical and Phonological Analysis. Payap University. https://www.sil.org/system/files/reapdata/76/92/97/76929773418782758038670312229278361244/Manson_2003___Karen_lg_relationships.pdf. https://doi.org/10.1024/0369-8394.92.3.97

Martinet, A. (1955). Économie des changements phonétiques. Traité de phonologie diachronique. Éditions A. Francke.

Martinet, A. (1987). Sintaxis general. Gredos. Martinet, A. (1993). Función y dinámica de las lenguas. Gredos.Mchombo, S. (2004). The Syntax of Chichewa. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/

CBO9780511486302 Mensah, E. O. (2010). On Efik Prefixing Morphology. The Buckingham Journal of Language and

Linguistics, 3, 187-203. https://doi.org/10.5750/bjll.v3i0.31 Michaud, A. (2012). The Complex Tones of East/Southeast Asian Languages: Current Challenges

forTypology and Modelling. Third International Symposium on Tonal Aspects of Languages (TAL2012), Nanjing, China, 2012, pp. 1-7. HAL Id: halshs-00676251. https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-00676251.

Micheli, I. (2018). Grammatical Sketch and Short Vocabulary of the Ogiek Language of Mariashoni. Università di Trieste.

Mihas, E. (2010). Essentials of Ashéninka Perené Grammar [Tesis doctoral, University of Wisconsin-Milwaukee]. https://www.researchgate.net/publication/50198629_ESSENTIALS_OF_ASHENINKA_PERENE_GRAMMAR.

Mnguhenen Sokpo, R. (2016). An Autosegmental Analysis of Tiv Phonology [Tesis doctoral, Benue State University] https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.424.286&rep=rep1&type=pdf

国立民族学博物館調査報告

39EnriquE J. VErchEr García y ManuEl BullEJos lorEnzo

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

Moran, S. y McCloy, D. (2019). PHOIBLE 2.0. Max Planck Institute for the Science of Human History. http://phoible.org (21-10-2019).

Moreno Cabrera, J. C. (2003). Síntesis y análisis en las lenguas. Crítica de la morfología clásica y de algunas de sus aplicaciones sincrónicas y diacrónicas. Estudios de Lingüística de la Universidad de Alicante, 17, 465-504. https://core.ac.uk/download/pdf/16359747.pdf

Moreno Cabrera, J. C. (1997). Introducción a la Lingüística. Enfoque tipológico y universalista. Síntesis.

Musumali, G. (2014). Zambezi Lunda and Zambezi Luvale. Phonological and Lexical Similarities. Series 1. Phonemic contrasts. Autoedición. https://www.academia.edu/39625196/series_1_phonemic_contrasts_of_lunda_and_luvale.

Mutaka, N. M. (2007). Kinande: A Grammar Sketch (Version 1.0). Rutgers, The State University of New Jersey-Afranaph Project.

Naula Guacho, J. y Burns, D. D. (1975). Bosquejo gramatical del quichua de Chimborazo. Universidad Central del Ecuador.

Nchare, A. L. (2012). The Grammar of Shupamem. New York University. ling.auf.net/lingbuzz/001441/current.pdf.

Ndze, W. F. (2015). A Comparative Morphological Analysis of Lamnsó and the English Compound Words. Ahmadu Bello University.

Nurse, D. (2007). Did the Proto-Bantu verb have a Synthetic or an Analytic Structure? SOAS Working Papers in Linguistics, 15, 239-256. https://www.soas.ac.uk/linguistics/research/workingpapers/volume-15/file37812.pdf.

Osada, T. (2008). Mundari. En D.S. Anderson (ed.). The Munda Languages (pp. 99-164). Routledge.Overall, S. E. (2007). A Grammar of Aguaruna. Research Centre for Linguistic Typology-La Trobe

University.Owen-Smith, T. (2014). Grammatical Relations in Tamang, a Tibeto-Burman Language of Nepal

[Tesis doctoral, University of London] https://eprints.soas.ac.uk/23664/1/Owen-Smith_4167.pdf.Paster, M. (2010). The Verbal Morphology and Phonology of Asante Twi. Studies in African Linguistics,

39(1), 77-120. https://doi.org/10.32473/sal.v39i1.107285 Paudyal, K. P. (2013). A Grammar of Chitoniya Tharu [Tesis doctoral, Tribhuvan University].

http://202.45.147.21:8080/jspui/bitstream/123456789/297/1/75.%20Krishna%20Prasad%20Paudyal.pdf.

Passy, P. (1890). Etude sur les changements phonétiques et leurs caractères généraux. Firmin-Didot.Payne, D. L. (1974). Nasality in Aguaruna. The University of Texas at Arlington.Peirce, C. S. S. (1906). Prolegomena to an Apology for Pragmaticism. The Monist, 16, 492-546.

https://archive.org/details/jstor-27899680. https://doi.org/10.5840/monist190616436Peterson, J. (2010). Kharia Texts. Glossed, translated and annotated by John Peterson. Autoedición.

https://pure.mpg.de/rest/items/item_402190_2/component/file_679587/content.Phillips, A. (1999). Western Thailand Pwo Karen Text Collection. Thammasat University-Summer

Institut of Linguistics.Plaisier, H. (1968). A Grammar of Lepcha [Tesis doctoral, Universidad de Leiden]. https://

scholarlypublications.universiteitleiden.nl/handle/1887/4379Poeta, T. (2016). Reference to objects in Makhuwa and Swahili discourse. University of London.

https://eprints.soas.ac.uk/26161/1/4437_Poeta.pdf.Pokharel, M., Donohue, M. y Gautam, B. (AÑO). Kusunda linguistics. The Australian National

University. http://kusunda.linguistics.anu.edu.au/index.php Poletto, R. (1998). Topics in Runyankore Phonology [Tesis doctoral, The Ohio State University].Provencher, C. (2012). A Morpho-Syntactic Analysis of Marshallese Determiner Phrases [Tesis

doctoral, Université du Québec à Montréal]. https://archipel.uqam.ca/4685/1/M12379.pdf.Rai, T. M. (2017). A Sociolinguistic Survey of Chamling: A Tibeto-Burman Language. Tribhuvan

University. http://cdltu.edu.np/site/images/linsun/chamling.pdf.

40 Los índices de reLatividad, densidad y eficiencia informativa en Las Lenguas: estudio de...

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

Ramos, P. A. (2015). La fonología y morfología del zapoteco de San Pedro Mixtepec [Tesis doctoral, Centro de Investigaciones y Estudios Superiores en Antropología Social]. http://repositorio.ciesas.edu.mx/bitstream/handle/123456789/399/D278.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Regmi, D. R. y Regmi, A. (2011). A Sociolinguistic Survey of Bhujel: A Tibeto-Burman Language. Tribhuvan University. http://cdltu.edu.np/site/images/linsun/bhujel.pdf.

Rich, F. (1963). Arabela phonemes and high-level phonology. En Benjamin F. Elson (ed.). Studies in Peruvian Indian Languages: I (pp. 193-206). Summer Institute of Linguistics of the University of Oklahoma.

Ringmacher, M. (1989). Los modelos tipológicos y la descripción del Guaraní. Amerindia, 14. https://www.researchgate.net/publication/268000650_Los_modelos_tipologicos_y_la_descripcion_del_Guarani.

Romano, A. (2018). Preliminary Analysis of Ditammari Tonal Patterns. Studi e Ricerche, 3, 251-261.Sapir, J. D. (1969). A Grammar of Diola-Fogny. Cambridge University Press.Sayce, A. H. (1880 [2015]). Introduction to the Science of Language. Volume 2. Cambridge University

Press.Schackow, D. (2015). A grammar of Yakkha (Studies in Diversity Linguistics 7). Language Science

Press-Freie Universität. https://doi.org/10.26530/OAPEN_603340 Schadeberg, T. C. (1982). Nasalization in Umbundu. Journal of African Languages and Linguistics,

4, 109-132. https://openaccess.leidenuniv.nl/bitstream/handle/1887/8809/5_1234891_024.pdf. https://doi.org/10.1515/jall.1982.4.2.109

Sibanda, G. (2004). Verbal Phonology and Morphology of Ndebele [Tesis doctoral, University of California]. https://escholarship.org/uc/item/6cf9w3j2.

Štekauer, P., Valera, S. y Kőrtvélyessy, L. (2012). Word-Formation in the World’s Languages: A Typological Survey. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1515/lity-2013-0022

Sweet, H. (1888). A history of English sounds from the earliest period. Clarendon Press.Thurgood, G. y LaPolla, R. J. (2003). The Sino-Tibetan Languages. Routledge.Turin, M. (2012). A grammar of the Thangmi language: with an ethnolinguistic introduction to the

speakers and their culture. BRILL.UNITED NATIONS, Universal Declaration of Human Rights. https://readtiger.com/www.unicode.org/

udhr/assemblies/full_all.html and https://www.ohchr.org/SP/UDHR/Pages/SearchByLang.aspx. Vendryes, J. (1939). Parler par Èconomie. En Mélanges de linguistique offerts à Charles Bally (pp.

49-62). Université de Genève-Georg & Cie.Vercher García, E. J. (2011). Estudio comparado de partículas modales en ruso y español. EAE

Publishing.Vercher García, E. J. (2019). El modelo estructural-funcional del sistema de clases de palabras. El

caso de las partículas modales en la lengua española. Analecta Malacitana (AnMal Electrónica), 46, 111-130.

Vesalainen, O. (2016). A Grammar Sketch of Lhomi. SIL International. https://www.sil.org/system/files/reapdata/27/32/78/27327800011828341569489257185488473676/sillcdd_34.pdf.

Vuillermet, M. (2013). The grammar of fear in Ese’eja. Syntax Circle. University of California.Vydrin, V. (2016). Tonal inflection in Mande languages: The cases of Bamana and Dan-Gwtaa. En E.

Palancar y L. Jean Léo (eds.). Tone and Inflection: New facts and new perspectives (pp. 83-105). De Gruyter. https://doi.org/10.1515/9783110452754-005

Walls, T. (2015). Tsafiki: A Linguistic Analysis of the Ecuadorian Language. [Trabajo de fin de grado, University of Central Arkansas] https://www.academia.edu/12048805/Tsafiki_A_Linguistic_Analysis_of_the_Ecuadorian_Language.

Welmers, W. E. (1952). Notes on the Structure of Bariba. Language, 28 (1), 82-103. https://doi.org/10.2307/409991

Wetzel, L. (2018). Types and Tokens. En E. N. Zalta (ed.). The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Fall 2018 Edition). The Metaphysics Research Lab.

41EnriquE J. VErchEr García y ManuEl BullEJos lorEnzo

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

Wilde, C. P. (2008). A Sketch of the Phonology and Grammar of Rājbanshi. University of Helsinki https://helda.helsinki.fi/bitstream/handle/10138/19290/asketcho.pdf?sequence=1&isAllowed=y.

Wojtylak, K. (2017). Verbal classifiers in Murui (Witotoan) - What are they? En International Workshop “Genders and classifiers in Amazonia and beyond”, 10 de agosto de 2017. https://www.academia.edu/34231601/Verbal_Classifiers.

Wozny, D. y Cassin, B. (dirs.) (2014). Les intraduisibles du patrimoine en Afrique subsaharienne. Demopolis. https://doi.org/10.4000/books.demopolis.515

Zariquiey Biondi, R. (2011). A grammar of Kashibo-Kakataibo [Tesis doctoral, La Trobe University]. http://etnolinguistica.wdfiles.com/local--files/tese%3Azariquiey-2011/zariquiey_biondi_2011.pdf.

Zerbian, S. (2007). A First Approach to Information Structuring in Xitsonga/Xichangana. SOAS Working Papers in Linguistics, 15, 65-78. https://www.soas.ac.uk/linguistics/research/workingpapers/volume-15/file37800.pdf.

Zipf, G. K. (1949). Human Behavior and the Principle of Least Effort. Addison-Wesley Press.

Expresamos nuestro agradecimiento a Tania García Arévalo, Taidor Lam, Vicente García Rojas, Elena Erickson de Hollenbach, Klaus Zimmermann, Nicholas R. Rolle, Faust Noam, Justin B. Hopkins, John Smith, Ronald Asher, Maria Keet, Joan Byamugisha, Victor Tapuyo Pianchiche, Huia Jahnke, Charles Marfo, Regina Caesar y Hona Black.

42 Los índices de reLatividad, densidad y eficiencia informativa en Las Lenguas: estudio de...

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

APÉ

ND

ICE

Tabl

a 2.

Len

guas

, tip

olog

ía m

orfo

lógi

ca, n

.º de

toke

ns, n

.º de

UFC

T, ín

dice

de

rela

tivid

ad in

form

ativ

a, ín

dice

de

dens

idad

info

rmat

i-va

, índ

ice

de e

ficie

ncia

info

rmat

iva

léxi

ca, í

ndic

e de

efic

ienc

ia in

form

ativ

a fó

nica

.

LEN

GU

ATI

POLO

GÍA

M

OR

FOLÓ

GIC

A

OB

SERV

AC

IO-

NES

SO

BR

E EL

TE

XTO

FU

ENTE

N.º

DE

TOK

ENS

N.º

DE

UFC

T

ÍND

ICE

DE

REL

ATIV

IDA

D

INFO

RM

ATIV

A

(TO

KEN

S/U

FCT)

ÍND

ICE

DE

DEN

SID

AD

IN

FOR

MAT

IVA

(U

FCT/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

LÉ

XIC

A (1

00/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

FÓ

NIC

A (1

00/

UFC

T)

Abk

haz

SA21

11,

508

0.13

9920

424

7.14

6919

431

0.47

3933

649

0.06

6312

997

Ach

ehne

se

SA32

51,

901

0.17

0962

651

5.84

9230

769

0.30

7692

308

0.05

2603

893

Ach

uar-S

hiw

iar

SA28

92,

060

0.14

0291

262

7.12

8027

682

0.34

6020

761

0.04

8543

689

Adj

a A

/I41

11,

575

0.26

0952

381

3.83

2116

788

0.24

3309

002

0.06

3492

063

Ady

ghe

SA25

11,

826

0.13

7458

927

7.27

4900

398

0.39

8406

375

0.05

4764

513

Afa

an O

rom

o (O

rom

iffa)

SA

239

1,50

20.

1591

2117

26.

2845

1882

80.

4184

1004

20.

0665

7789

6

Afr

ikaa

nsA

/I29

51,

473

0.20

0271

555

4.99

3220

339

0.33

8983

051

0.06

7888

663

Agu

arun

aSA

338

2,25

00.

1502

2222

26.

6568

0473

40.

2958

5798

80.

0444

4444

4

A’in

gae

SP20

61,

542

0.13

3592

737

7.48

5436

893

0.48

5436

893

0.06

4850

843

Alb

ania

nSF

317

1,56

90.

2020

3951

64.

9495

2681

40.

3154

5741

30.

0637

3486

3

Alta

ySA

296

1,73

50.

1706

0518

75.

8614

8648

60.

3378

3783

80.

0576

3688

8

Am

ahua

caSP

259

2,28

40.

1133

9754

88.

8185

3281

90.

3861

0038

60.

0437

8283

7

Am

arak

aeri

SP29

22,

062

0.14

1610

087

7.06

1643

836

0.34

2465

753

0.04

8496

605

Am

azig

h /

Tam

azig

ht,

Cen

tral A

tlas

SA31

91,

490

0.21

4093

964.

6708

4639

50.

3134

7962

40.

0671

1409

4

Am

is

SA26

51,

283

0.20

6547

155

4.84

1509

434

0.37

7358

491

0.07

7942

323

Am

uesh

a-Ya

nesh

aSP

420

2,90

30.

1446

7791

96.

9119

0476

20.

2380

9523

80.

0344

4712

4

43EnriquE J. VErchEr García y ManuEl BullEJos lorEnzo

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

LEN

GU

ATI

POLO

GÍA

M

OR

FOLÓ

GIC

A

OB

SERV

AC

IO-

NES

SO

BR

E EL

TE

XTO

FU

ENTE

N.º

DE

TOK

ENS

N.º

DE

UFC

T

ÍND

ICE

DE

REL

ATIV

IDA

D

INFO

RM

ATIV

A

(TO

KEN

S/U

FCT)

ÍND

ICE

DE

DEN

SID

AD

IN

FOR

MAT

IVA

(U

FCT/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

LÉ

XIC

A (1

00/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

FÓ

NIC

A (1

00/

UFC

T)

Ao

SA21

41,

148

0.18

6411

155.

3644

8598

10.

4672

8972

0.08

7108

014

Ara

bela

SP

335

2,29

90.

1457

1552

86.

8626

8656

70.

2985

0746

30.

0434

9717

3

Ara

bic

SF27

81,

645

0.16

8996

965.

9172

6618

70.

3597

1223

0.06

0790

274

Arm

enia

n SA

261

1,60

90.

1622

1255

46.

1647

5095

80.

3831

4176

20.

0621

5040

4

Asa

nte

A/I

316

1,13

80.

2776

8014

13.

6012

6582

30.

3164

5569

60.

0878

7346

2

Ash

ánin

ca

SP21

82,

088

0.10

4406

139.

5779

8165

10.

4587

1559

60.

0478

9272

Ass

ames

eSF

*23

138

0.16

6666

667

6n/

an/

a

Ass

yria

n (A

tora

ya)

SF*

185

920

0.20

1086

957

4.97

2972

973

n/a

n/a

Ast

uria

n (B

able

)SF

340

1,74

00.

1954

0229

95.

1176

4705

90.

2941

1764

70.

0574

7126

4

Awad

hi

SF*

6628

00.

2357

1428

64.

2424

2424

2n/

an/

a

Awap

it SA

195

1,51

20.

1289

6825

47.

7538

4615

40.

5128

2051

30.

0661

3756

6

Aym

ara

SA15

81,

228

0.12

8664

495

7.77

2151

899

0.63

2911

392

0.08

1433

225

Ayor

eo

SFi

185

796

0.23

2412

064.

3027

0270

3n/

an/

a

Aze

ri/A

zerb

aija

niSA

272

1,70

70.

1593

4387

86.

2757

3529

40.

3676

4705

90.

0585

8230

8

Bah

asa

Indo

nesi

aSA

296

1,78

50.

1658

2633

16.

0304

0540

50.

3378

3783

80.

0560

2240

9

Bah

asa

Mel

ayu

(Mal

ay)

SA27

11,

793

0.15

1143

335

6.61

6236

162

0.36

9003

690.

0557

7244

8

Bai

A/I

283

1,68

40.

1680

5225

75.

9505

3003

50.

3533

5689

0.05

9382

423

Bel

anda

Viri

SA34

21,

133

0.30

1853

486

3.31

2865

497

0.29

2397

661

0.08

8261

253

Bal

ines

e SA

294

1,81

90.

1616

2726

86.

1870

7483

0.34

0136

054

0.05

4975

261

Bal

ochi

SF

*29

11,

307

0.22

2647

284

4.49

1408

935

n/a

n/a

44 Los índices de reLatividad, densidad y eficiencia informativa en Las Lenguas: estudio de...

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

LEN

GU

ATI

POLO

GÍA

M

OR

FOLÓ

GIC

A

OB

SERV

AC

IO-

NES

SO

BR

E EL

TE

XTO

FU

ENTE

N.º

DE

TOK

ENS

N.º

DE

UFC

T

ÍND

ICE

DE

REL

ATIV

IDA

D

INFO

RM

ATIV

A

(TO

KEN

S/U

FCT)

ÍND

ICE

DE

DEN

SID

AD

IN

FOR

MAT

IVA

(U

FCT/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

LÉ

XIC

A (1

00/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

FÓ

NIC

A (1

00/

UFC

T)

Bam

bara

A

/I29

01,

215

0.23

8683

128

4.18

9655

172

0.34

4827

586

0.08

2304

527

Bam

um

SA43

31,

515

0.28

5808

581

3.49

8845

266

0.23

0946

882

0.06

6006

601

Bao

ulé/

Bau

leA

/I49

01,

586

0.30

8953

342

3.23

6734

694

0.20

4081

633

0.06

3051

702

Bar

i SA

347

1,39

60.

2485

6733

54.

0230

5475

50.

2881

8443

80.

0716

3323

8

Bas

que

(Eus

kara

)SA

253

1,68

80.

1498

8151

76.

6719

3675

90.

3952

5691

70.

0592

4170

6

Bat

onu

(Bar

iba)

SA31

01,

052

0.29

4676

806

3.39

3548

387

0.32

2580

645

0.09

5057

034

Bel

orus

(B

elar

uski

)SF

286

1,67

90.

1703

3948

85.

8706

2937

10.

3496

5035

0.05

9559

261

Bem

ba

SA25

61,

512

0.16

9312

169

5.90

625

0.39

0625

0.06

6137

566

Ben

gali

SF23

41,

569

0.14

9139

579

6.70

5128

205

0.42

7350

427

0.06

3734

863

Bét

i SA

i20

977

80.

2686

3753

23.

7224

8803

8n/

an/

a

Bho

jpur

i SF

294

1,55

60.

1889

4601

55.

2925

1700

70.

3401

3605

40.

0642

6735

2

Bhu

jel (

Gha

rti)

SA*

211

1,20

20.

1755

4076

55.

6966

8246

4n/

an/

a

Bic

hela

mar

A

/I43

01,

816

0.23

6784

141

4.22

3255

814

0.23

2558

140.

0550

6607

9

Bik

ol/B

icol

ano

SA34

21,

781

0.19

2026

951

5.20

7602

339

0.29

2397

661

0.05

6148

231

Biz

isa,

Biz

ika,

Tu

jiaA

/I27

31,

590

0.17

1698

113

5.82

4175

824

0.36

6300

366

0.06

2893

082

Bod

o (K

acha

ri)SA

*55

63,

313

0.16

7823

725

5.95

8633

094

n/a

n/a

Bor

a SP

228

2,00

80.

1135

4581

78.

8070

1754

40.

4385

9649

10.

0498

0079

7

Bos

nian

SF26

31,

391

0.18

9072

615.

2889

7338

40.

3802

2813

70.

0718

9072

6

Bre

ton

SF29

31,

302

0.22

5038

402

4.44

3686

007

0.34

1296

928

0.07

6804

916

Bug

isne

se

SA27

51,

726

0.15

9327

926

6.27

6363

636

0.36

3636

364

0.05

7937

428

45EnriquE J. VErchEr García y ManuEl BullEJos lorEnzo

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

LEN

GU

ATI

POLO

GÍA

M

OR

FOLÓ

GIC

A

OB

SERV

AC

IO-

NES

SO

BR

E EL

TE

XTO

FU

ENTE

N.º

DE

TOK

ENS

N.º

DE

UFC

T

ÍND

ICE

DE

REL

ATIV

IDA

D

INFO

RM

ATIV

A

(TO

KEN

S/U

FCT)

ÍND

ICE

DE

DEN

SID

AD

IN

FOR

MAT

IVA

(U

FCT/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

LÉ

XIC

A (1

00/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

FÓ

NIC

A (1

00/

UFC

T)

Bul

garia

n (B

alga

rski

)SF

299

1,58

80.

1882

8715

45.

3110

3678

90.

3344

4816

10.

0629

7229

2

Bur

mes

e/M

yanm

arA

/I33

43,

115

0.10

7223

114

9.32

6347

305

0.29

9401

198

0.03

2102

729

Cak

chiq

uel

SA44

42,

157

0.20

5841

446

4.85

8108

108

0.22

5225

225

0.04

6360

686

Can

dosh

i-Sha

pra

SP23

71,

910

0.12

4083

778.

0590

7173

0.42

1940

928

0.05

2356

021

Can

tone

se

A/I

313

1,38

20.

2264

8335

74.

4153

3546

30.

3194

8881

80.

0723

589

Caq

uint

e SP

268

2,83

20.

0946

3276

810

.567

1641

80.

3731

3432

80.

0353

1073

4

Cas

hibo

-Cac

atai

boSP

379

1,86

20.

2035

4457

64.

9129

2876

0.26

3852

243

0.05

3705

693

Cat

alan

(Cat

alà)

SF29

51,

433

0.20

5861

828

4.85

7627

119

0.33

8983

051

0.06

9783

671

Ceb

uano

SA

304

1,61

70.

1880

0247

45.

3190

7894

70.

3289

4736

80.

0618

4291

9

Cha

a’pa

la

(Cay

apa)

SA*

574

3,21

50.

1785

3810

35.

6010

4529

6n/

an/

a

Cha

mor

ro

SA31

91,

642

0.19

4275

274

5.14

7335

423

0.31

3479

624

0.06

0901

34

Cha

yahu

ita

SP18

51,

501

0.12

3251

166

8.11

3513

514

0.54

0540

541

0.06

6622

252

Che

chew

a (N

yanj

a)SA

239

1,52

80.

1564

1361

36.

3933

0543

90.

4184

1004

20.

0654

4502

6

Chi

ckas

aw

SAi

8576

90.

1105

3316

9.04

7058

824

n/a

n/a

Chi

n Fa

lam

SA48

31,

798

0.26

8631

813

3.72

2567

288

0.20

7039

337

0.05

5617

353

Chi

n H

akha

SA49

52,

169

0.22

8215

768

4.38

1818

182

0.20

2020

202

0.04

6104

195

Chi

n M

atu

(Nga

La

)A

/I*

363

1,60

30.

2264

5040

54.

4159

7796

1n/

an/

a

Chi

n Ti

ddim

SA35

41,

673

0.21

1595

935

4.72

5988

701

0.28

2485

876

0.05

9772

863

Chi

nant

eco

A/I

361

1,33

20.

2710

2102

13.

6897

5069

30.

2770

0831

0.07

5075

075

46 Los índices de reLatividad, densidad y eficiencia informativa en Las Lenguas: estudio de...

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

LEN

GU

ATI

POLO

GÍA

M

OR

FOLÓ

GIC

A

OB

SERV

AC

IO-

NES

SO

BR

E EL

TE

XTO

FU

ENTE

N.º

DE

TOK

ENS

N.º

DE

UFC

T

ÍND

ICE

DE

REL

ATIV

IDA

D

INFO

RM

ATIV

A

(TO

KEN

S/U

FCT)

ÍND

ICE

DE

DEN

SID

AD

IN

FOR

MAT

IVA

(U

FCT/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

LÉ

XIC

A (1

00/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

FÓ

NIC

A (1

00/

UFC

T)

Chi

nant

eco,

A

jitlá

nA

/Ii

269

798

0.33

7092

732

2.96

6542

751

n/a

n/a

Chi

nese

(M

anda

rin)

A/I

294

1,31

90.

2228

9613

34.

4863

9455

80.

3401

3605

40.

0758

1501

1

Chi

quita

no

SP*

227

1,50

20.

1511

3182

46.

6167

4008

8n/

an/

a

Chu

uk (T

ruke

se)

SA38

81,

735

0.22

3631

124

4.47

1649

485

0.25

7731

959

0.05

7636

888

Chu

vash

SA

316

1,83

40.

1723

0098

15.

8037

9746

80.

3164

5569

60.

0545

2562

7

Cok

we

SA22

41,

225

0.18

2857

143

5.46

875

0.44

6428

571

0.08

1632

653

Cor

sica

n SF

318

1,50

10.

2118

5876

14.

7201

2578

60.

3144

6540

90.

0666

2225

2

Crio

ulo

(Cab

o Ve

rde)

A/I

437

1,84

30.

2371

1340

24.

2173

9130

40.

2288

3295

20.

0542

5936

Crio

ulo

da G

uiné

-B

issa

u (G

uine

a B

issa

u C

reol

e)

SF31

61,

458

0.21

6735

254

4.61

3924

051

0.31

6455

696

0.06

8587

106

Cro

atia

n SF

258

1,41

30.

1825

9023

45.

4767

4418

60.

3875

9689

90.

0707

7140

8

Cym

raeg

(Wel

sh)

SF29

01,

436

0.20

1949

861

4.95

1724

138

0.34

4827

586

0.06

9637

883

Cze

ch (C

esky

)SF

248

1,40

60.

1763

8691

35.

6693

5483

90.

4032

2580

60.

0711

2375

5

Dag

aare

SA

430

1,47

40.

2917

2320

23.

4279

0697

70.

2325

5814

0.06

7842

605

Dag

bani

SA

393

1,45

60.

2699

1758

23.

7048

3460

60.

2544

5292

60.

0686

8131

9

Dan

gme

A/I

548

1,43

10.

3829

4898

72.

6113

1386

90.

1824

8175

20.

0698

8120

2

Dan

ish

(Dan

sk)

SF28

31,

384

0.20

4479

769

4.89

0459

364

0.35

3356

890.

0722

5433

5

Den

di

SAi

241

868

0.27

7649

773.

6016

5975

1n/

an/

a

Dha

nuk

(Mag

ahi)

SF25

51,

245

0.20

4819

277

4.88

2352

941

0.39

2156

863

0.08

0321

285

47EnriquE J. VErchEr García y ManuEl BullEJos lorEnzo

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

LEN

GU

ATI

POLO

GÍA

M

OR

FOLÓ

GIC

A

OB

SERV

AC

IO-

NES

SO

BR

E EL

TE

XTO

FU

ENTE

N.º

DE

TOK

ENS

N.º

DE

UFC

T

ÍND

ICE

DE

REL

ATIV

IDA

D

INFO

RM

ATIV

A

(TO

KEN

S/U

FCT)

ÍND

ICE

DE

DEN

SID

AD

IN

FOR

MAT

IVA

(U

FCT/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

LÉ

XIC

A (1

00/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

FÓ

NIC

A (1

00/

UFC

T)

Dhi

mal

(Dhe

mal

)SA

*32

91,

927

0.17

0731

707

5.85

7142

857

n/a

n/a

Din

e. N

avaj

o (N

avah

o)SP

273

1,85

70.

1470

1130

96.

8021

9780

20.

3663

0036

60.

0538

5029

6

Din

ka

SFi

301

1,07

70.

2794

8003

73.

5780

7309

n/a

n/a

Dio

la (J

ola-

Fogn

y)SA

162

914

0.17

7242

888

5.64

1975

309

0.61

7283

951

0.10

9409

19

Dio

ula

A/I

482

1,62

00.

2975

3086

43.

3609

9585

10.

2074

6888

0.06

1728

395

Dita

mm

ari

SA28

51,

049

0.27

1687

321

3.68

0701

754

0.35

0877

193

0.09

5328

885

Dru

ng (D

ulon

g,

Tyru

ng)

SAi

181

1,03

50.

1748

7922

75.

7182

3204

4n/

an/

a

Dut

ch

(Ned

erla

nds)

SF29

41,

694

0.17

3553

719

5.76

1904

762

0.34

0136

054

0.05

9031

877

Dzo

ngkh

a/B

huta

nese

SA*

207

1,01

70.

2035

3982

34.

9130

4347

8n/

an/

a

Edo

A/I

414

1,53

00.

2705

8823

53.

6956

5217

40.

2415

4589

40.

0653

5947

7

Efik

(Ibi

bio)

SA39

31,

700

0.23

1176

471

4.32

5699

746

0.25

4452

926

0.05

8823

529

Ellin

ika’

(Gre

ek)

SF31

01,

744

0.17

7752

294

5.62

5806

452

0.32

2580

645

0.05

7339

45

Engl

ish

A/I

280

1,28

90.

2172

2265

34.

6035

7142

90.

3571

4285

70.

0775

7951

9

Ese

Ejja

SP18

61,

364

0.13

6363

636

7.33

3333

333

0.53

7634

409

0.07

3313

783

Espe

rant

o SA

A31

41,

538

0.20

4161

248

4.89

8089

172

0.31

8471

338

0.06

5019

506

Esto

nian

(Ees

ti)SA

239

1,65

20.

1446

7312

36.

9121

3389

10.

4184

1004

20.

0605

3268

8

Even

SAi

146

871

0.16

7623

421

5.96

5753

425

n/a

n/a

Even

ki

SAi

124

941

0.13

1774

708

7.58

8709

677

n/a

n/a

Ewe/

Eve

A/I

290

1,32

60.

2187

0286

64.

5724

1379

30.

3448

2758

60.

0754

1478

1

48 Los índices de reLatividad, densidad y eficiencia informativa en Las Lenguas: estudio de...

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

LEN

GU

ATI

POLO

GÍA

M

OR

FOLÓ

GIC

A

OB

SERV

AC

IO-

NES

SO

BR

E EL

TE

XTO

FU

ENTE

N.º

DE

TOK

ENS

N.º

DE

UFC

T

ÍND

ICE

DE

REL

ATIV

IDA

D

INFO

RM

ATIV

A

(TO

KEN

S/U

FCT)

ÍND

ICE

DE

DEN

SID

AD

IN

FOR

MAT

IVA

(U

FCT/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

LÉ

XIC

A (1

00/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

FÓ

NIC

A (1

00/

UFC

T)

Fant

e A

/I34

21,

376

0.24

8546

512

4.02

3391

813

0.29

2397

661

0.07

2674

419

Faro

ese

SF26

11,

355

0.19

2619

926

5.19

1570

881

0.38

3141

762

0.07

3800

738

Fars

i/Per

sian

SA31

61,

373

0.23

0152

954.

3449

3670

90.

3164

5569

60.

0728

3321

2

Fijia

n A

/I31

91,

390

0.22

9496

403

4.35

7366

771

0.31

3479

624

0.07

1942

446

Filip

ino

(Tag

alog

)SA

302

1,65

20.

1828

0871

75.

4701

9867

50.

3311

2582

80.

0605

3268

8

Finn

ish

SA21

81,

678

0.12

9916

567

7.69

7247

706

0.45

8715

596

0.05

9594

756

Fiot

e/K

ongo

/K

ikon

go (A

ngol

a)SA

298

1,53

10.

1946

4402

45.

1375

8389

30.

3355

7047

0.06

5316

786

Fon

A/I

409

1,12

00.

3651

7857

12.

7383

8630

80.

2444

9877

80.

0892

8571

4

Fran

copr

oven

çal /

O

ccita

n (F

ribou

rg)

SF33

71,

452

0.23

2093

664

4.30

8605

341

0.29

6735

905

0.06

8870

523

Fran

copr

oven

çal /

O

ccita

n (S

avoi

e)SF

344

1,44

50.

2380

6228

44.

2005

8139

50.

2906

9767

40.

0692

0415

2

Fran

copr

oven

çal /

O

ccita

n (V

alai

s)SF

329

1,57

30.

2091

5448

24.

7811

5501

50.

3039

5136

80.

0635

7279

1

Fran

copr

oven

çal /

O

ccita

n (V

aud)

SF38

11,

657

0.22

9933

615

4.34

9081

365

0.26

2467

192

0.06

0350

03

Fren

ch (F

ranç

ais)

SF32

51,

408

0.23

0823

864

4.33

2307

692

0.30

7692

308

0.07

1022

727

Fris

ian

SF28

91,

529

0.18

9012

426

5.29

0657

439

0.34

6020

761

0.06

5402

224

Friu

lian

(Friu

lano

)SF

335

1,55

70.

2151

5735

44.

6477

6119

40.

2985

0746

30.

0642

2607

6

Fulfu

de, F

ula

(Nig

eria

n)SA

245

1,29

10.

1897

7536

85.

2693

8775

50.

4081

6326

50.

0774

5933

4

Ga

A/I

377

1,38

60.

2720

0577

23.

6763

9257

30.

2652

5198

90.

0721

5007

2

Gae

ilge

(Iris

h G

aelic

)SF

326

1,26

40.

2579

1139

23.

8773

0061

30.

3067

4846

60.

0791

1392

4

Gag

auz

SA22

91,

478

0.15

4939

107

6.45

4148

472

0.43

6681

223

0.06

7658

999

49EnriquE J. VErchEr García y ManuEl BullEJos lorEnzo

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

LEN

GU

ATI

POLO

GÍA

M

OR

FOLÓ

GIC

A

OB

SERV

AC

IO-

NES

SO

BR

E EL

TE

XTO

FU

ENTE

N.º

DE

TOK

ENS

N.º

DE

UFC

T

ÍND

ICE

DE

REL

ATIV

IDA

D

INFO

RM

ATIV

A

(TO

KEN

S/U

FCT)

ÍND

ICE

DE

DEN

SID

AD

IN

FOR

MAT

IVA

(U

FCT/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

LÉ

XIC

A (1

00/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

FÓ

NIC

A (1

00/

UFC

T)

Gài

dhlig

Alb

anac

h (S

cotti

sh G

aelic

)SF

323

1,57

70.

2048

1927

74.

8823

5294

10.

3095

9752

30.

0634

1154

1

Gal

icia

n (G

aleg

o)SF

288

1,55

30.

1854

4752

15.

3923

6111

10.

3472

2222

20.

0643

915

Gan

A

/I*

281

1,33

80.

2100

1494

84.

7615

6583

6n/

an/

a

Gan

daSA

214

1,41

10.

1516

6548

56.

5934

5794

40.

4672

8972

0.07

0871

722

Gar

hwal

i SF

*61

322

0.18

9440

994

5.27

8688

525

n/a

n/a

Gar

ifuna

SP

220

1,26

40.

1740

5063

35.

7454

5454

50.

4545

4545

50.

0791

1392

4

Geo

rgia

n SA

244

1,76

80.

1380

0905

7.24

5901

639

0.40

9836

066

0.05

6561

086

Ger

man

(Deu

tsch

)SF

268

1,49

70.

1790

2471

65.

5858

2089

60.

3731

3432

80.

0668

0026

7

Gon

di, N

orth

ern

SA*

271

1,11

30.

2434

8607

44.

1070

1107

n/a

n/a

Gon

ja

A/I

320

1,11

30.

2875

1123

13.

4781

250.

3125

0.08

9847

26

Gre

enla

ndic

SP18

42,

573

0.07

1511

854

13.9

8369

565

0.54

3478

261

0.03

8865

138

Gua

rani

SP

235

1,63

20.

1439

9509

86.

9446

8085

10.

4255

3191

50.

0612

7451

Gua

rayo

SA

239

1,46

20.

1634

7469

26.

1171

5481

20.

4184

1004

20.

0683

9945

3

Gue

n (G

en, M

ina)

A/I

425

1,66

40.

2554

0865

43.

9152

9411

80.

2352

9411

80.

0600

9615

4

Guj

arat

iSF

269

1,82

30.

1475

5896

96.

7769

5167

30.

3717

4721

20.

0548

5463

5

Hai

tian

Cre

ole

(Kre

yol)

A

/I38

41,

506

0.25

4980

083.

9218

750.

2604

1666

70.

0664

0106

2

Hai

tian

Cre

ole

(pop

ular

)A

/I50

91,

932

0.26

3457

557

3.79

5677

80.

1964

6365

40.

0517

5983

4

Han

i A

/I35

71,

639

0.21

7815

741

4.59

1036

415

0.28

0112

045

0.06

1012

813

Han

kuko

(Kor

ean)

SA29

71,

237

0.24

0097

009

4.16

4983

165

0.33

6700

337

0.08

0840

744

Hau

sa

A/I

442

1,80

30.

2451

4697

74.

0791

8552

0.22

6244

344

0.05

5463

117

50 Los índices de reLatividad, densidad y eficiencia informativa en Las Lenguas: estudio de...

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

LEN

GU

ATI

POLO

GÍA

M

OR

FOLÓ

GIC

A

OB

SERV

AC

IO-

NES

SO

BR

E EL

TE

XTO

FU

ENTE

N.º

DE

TOK

ENS

N.º

DE

UFC

T

ÍND

ICE

DE

REL

ATIV

IDA

D

INFO

RM

ATIV

A

(TO

KEN

S/U

FCT)

ÍND

ICE

DE

DEN

SID

AD

IN

FOR

MAT

IVA

(U

FCT/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

LÉ

XIC

A (1

00/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

FÓ

NIC

A (1

00/

UFC

T)

Hau

sa/H

aous

sa

SF44

21,

803

0.24

5146

977

4.07

9185

520.

2262

4434

40.

0554

6311

7

Haw

aiia

n A

/I37

51,

348

0.27

8189

911

3.59

4666

667

0.26

6666

667

0.07

4183

976

Hay

u (W

ayu)

SF*

178

1,23

70.

1438

9652

46.

9494

3820

2n/

an/

a

Heb

rew

SF

236

1,25

40.

1881

9776

75.

3135

5932

20.

4237

2881

40.

0797

4481

7

Hili

gayn

on

SA33

81,

792

0.18

8616

071

5.30

1775

148

0.29

5857

988

0.05

5803

571

Hin

di

SF32

81,

759

0.18

6469

585

5.36

2804

878

0.30

4878

049

0.05

6850

483

Hm

ong

(Mia

o)

Nju

aA

/I51

51,

940

0.26

5463

918

3.76

6990

291

0.19

4174

757

0.05

1546

392

Hm

ong

(Mia

o)

Nor

ther

n Q

iand

ong

A/I

499

1,85

10.

2695

8400

93.

7094

1883

80.

2004

0080

20.

0540

2485

1

Hm

ong

(Mia

o)

Sout

hern

Q

iand

ong

A/I

442

1,69

10.

2613

8379

73.

8257

9185

50.

2262

4434

40.

0591

3660

6

Ho

SA*

346

1,56

00.

2217

9487

24.

5086

7052

n/a

n/a

Hok

kien

A

/I*

5322

70.

2334

8017

64.

2830

1886

8n/

an/

a

Hua

stec

(San

Lui

s Po

tosí

)SA

294

1,33

60.

2200

5988

4.54

4217

687

0.34

0136

054

0.07

4850

299

Hua

stec

(Sie

rra

de

Oto

ntep

ec)

SA37

91,

662

0.22

8038

508

4.38

5224

274

0.26

3852

243

0.06

0168

472

Hua

stec

(Ver

acru

z)SA

224

1,12

90.

1984

0566

95.

0401

7857

10.

4464

2857

10.

0885

7395

9

Hui

toto

Mur

uiSP

201

1,24

40.

1615

7556

36.

1890

5472

60.

4975

1243

80.

0803

8585

2

Hun

garia

n SA

245

1,68

90.

1450

5624

66.

8938

7755

10.

4081

6326

50.

0592

0663

1

Hyo

lmo

SA*

227

1,13

10.

2007

0733

94.

9823

7885

5n/

an/

a

Icel

andi

c (ís

lens

ka)

SF29

01,

505

0.19

2691

035.

1896

5517

20.

3448

2758

60.

0664

4518

3

51EnriquE J. VErchEr García y ManuEl BullEJos lorEnzo

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

LEN

GU

ATI

POLO

GÍA

M

OR

FOLÓ

GIC

A

OB

SERV

AC

IO-

NES

SO

BR

E EL

TE

XTO

FU

ENTE

N.º

DE

TOK

ENS

N.º

DE

UFC

T

ÍND

ICE

DE

REL

ATIV

IDA

D

INFO

RM

ATIV

A

(TO

KEN

S/U

FCT)

ÍND

ICE

DE

DEN

SID

AD

IN

FOR

MAT

IVA

(U

FCT/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

LÉ

XIC

A (1

00/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

FÓ

NIC

A (1

00/

UFC

T)

Ido

SAA

248

1,24

00.

25

0.40

3225

806

0.08

0645

161

Idom

a SA

363

1,42

40.

2549

1573

3.92

2865

014

0.27

5482

094

0.07

0224

719

Igbo

A

/I37

31,

614

0.23

1102

854.

3270

7774

80.

2680

9651

50.

0619

5786

9

Ijaw

SA

i19

679

30.

2471

6267

34.

0459

1836

7n/

an/

a

Iloko

/Iloc

ano

SA33

51,

931

0.17

3485

241

5.76

4179

104

0.29

8507

463

0.05

1786

639

Indo

nesi

an /

Bah

asa

Indo

nesi

aSA

276

1,72

40.

1600

9280

76.

2463

7681

20.

3623

1884

10.

0580

0464

Inte

rling

ua

SFA

313

1,56

70.

1997

4473

55.

0063

8977

60.

3194

8881

80.

0638

1620

9

Inuk

titut

(Can

ada)

SP*

201

2,87

40.

0699

3737

14.2

9850

746

n/a

n/a

Italia

n SF

311

2,03

40.

1529

0068

86.

5401

9292

60.

3215

4340

80.

0491

6420

8

Japa

nese

SA35

71,

619

0.22

0506

485

4.53

5014

006

0.28

0112

045

0.06

1766

523

Java

nese

SA

315

1,97

90.

1591

7129

96.

2825

3968

30.

3174

6031

70.

0505

3057

1

Jñat

jo (M

azah

ua)

A/I

i20

689

00.

2314

6067

44.

3203

8835

n/a

n/a

Kab

ardi

an

SA24

71,

736

0.14

2281

106

7.02

8340

081

0.40

4858

30.

0576

0368

7

Kab

uver

dian

uA

/I43

81,

850

0.23

6756

757

4.22

3744

292

0.22

8310

502

0.05

4054

054

Kab

yè

SA22

399

60.

2238

9558

24.

4663

6771

30.

4484

3049

30.

1004

0160

6

Kan

auji

SF*

360

1,64

30.

2191

1138

24.

5638

8888

9n/

an/

a

Kan

nada

SA

182

1,77

70.

1024

1980

99.

7637

3626

40.

5494

5054

90.

0562

7462

Kan

uri Y

erw

aSA

216

1,32

10.

1635

1249

16.

1157

4074

10.

4629

6296

30.

0757

0022

7

Kao

nde

SA17

11,

027

0.16

6504

382

6.00

5847

953

0.58

4795

322

0.09

7370

983

Kap

ampa

ngan

(P

ampa

ngan

)SA

303

1,66

70.

1817

6364

75.

5016

5016

50.

3300

3300

30.

0599

8800

2

52 Los índices de reLatividad, densidad y eficiencia informativa en Las Lenguas: estudio de...

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

LEN

GU

ATI

POLO

GÍA

M

OR

FOLÓ

GIC

A

OB

SERV

AC

IO-

NES

SO

BR

E EL

TE

XTO

FU

ENTE

N.º

DE

TOK

ENS

N.º

DE

UFC

T

ÍND

ICE

DE

REL

ATIV

IDA

D

INFO

RM

ATIV

A

(TO

KEN

S/U

FCT)

ÍND

ICE

DE

DEN

SID

AD

IN

FOR

MAT

IVA

(U

FCT/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

LÉ

XIC

A (1

00/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

FÓ

NIC

A (1

00/

UFC

T)

Kar

akal

pak

SA26

21,

619

0.16

1828

289

6.17

9389

313

0.38

1679

389

0.06

1766

523

Kar

elia

n SA

245

1,76

50.

1388

1019

87.

2040

8163

30.

4081

6326

50.

0566

5722

4

Kar

en (S

’gaw

)A

/I*

145

1,63

00.

0889

5705

511

.241

3793

1n/

an/

a

Kas

em

SA37

41,

255

0.29

8007

968

3.35

5614

973

0.26

7379

679

0.07

9681

275

Kas

hmiri

SF

*15

863

10.

2503

9619

73.

9936

7088

6n/

an/

a

Kaz

akh

SA24

81,

630

0.15

2147

239

6.57

2580

645

0.40

3225

806

0.06

1349

693

Kha

kas

SA26

21,

687

0.15

5305

276

6.43

8931

298

0.38

1679

389

0.05

9276

823

Kha

ria

SA*

313

1,69

20.

1849

8818

5.40

5750

799

n/a

n/a

Kha

siA

/I45

11,

778

0.25

3655

793

3.94

2350

333

0.22

1729

490.

0562

4297

Khm

er

A/I

360

2,06

70.

1741

6545

75.

7416

6666

70.

2777

7777

80.

0483

7929

4

Kib

ushi

(Shi

bush

i, K

ibus

hi)

SA28

91,

712

0.16

8808

411

5.92

3875

433

0.34

6020

761

0.05

8411

215

K’ic

he’ (

Qui

ché)

SP34

11,

664

0.20

4927

885

4.87

9765

396

0.29

3255

132

0.06

0096

154

Kim

bund

u SA

*31

61,

395

0.22

6523

297

4.41

4556

962

n/a

n/a

Kin

yam

wez

i (N

yam

wez

i)SA

193

1,03

70.

1861

1379

5.37

3056

995

0.51

8134

715

0.09

6432

015

Kin

yarw

anda

SA

196

1,21

50.

1613

1687

26.

1989

7959

20.

5102

0408

20.

0823

0452

7

Kiru

ndi

SA23

41,

566

0.14

9425

287

6.69

2307

692

0.42

7350

427

0.06

3856

96

Kla

u SA

278

1,45

20.

1914

6005

55.

2230

2158

30.

3597

1223

0.06

8870

523

Koi

ts-S

unuw

arSF

*11

356

30.

2007

1048

4.98

2300

885

n/a

n/a

Kom

i-Per

mia

nSF

207

1,20

40.

1719

2691

5.81

6425

121

0.48

3091

787

0.08

3056

478

Kou

lang

o A

/Ii

208

727

0.28

6107

293.

4951

9230

8n/

an/

a

53EnriquE J. VErchEr García y ManuEl BullEJos lorEnzo

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

LEN

GU

ATI

POLO

GÍA

M

OR

FOLÓ

GIC

A

OB

SERV

AC

IO-

NES

SO

BR

E EL

TE

XTO

FU

ENTE

N.º

DE

TOK

ENS

N.º

DE

UFC

T

ÍND

ICE

DE

REL

ATIV

IDA

D

INFO

RM

ATIV

A

(TO

KEN

S/U

FCT)

ÍND

ICE

DE

DEN

SID

AD

IN

FOR

MAT

IVA

(U

FCT/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

LÉ

XIC

A (1

00/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

FÓ

NIC

A (1

00/

UFC

T)

Kpe

lew

o (K

pelle

)A

/Ii

263

940

0.27

9787

234

3.57

4144

487

n/a

n/a

Krio

A

/Ii

308

1,03

40.

2978

7234

3.35

7142

857

n/a

n/a

Kur

dish

, Cen

tral

SF28

81,

245

0.23

1325

301

4.32

2916

667

0.34

7222

222

0.08

0321

285

Kur

ug, K

uruk

hSA

*32

41,

481

0.21

8771

101

4.57

0987

654

n/a

n/a

Kus

unda

(K

usan

da)

SA*

231

937

0.24

6531

483

4.05

6277

056

n/a

n/a

Kve

n SA

255

1,70

80.

1492

9742

46.

6980

3921

60.

3921

5686

30.

0585

4800

9

Kyr

gyz

SA26

61,

703

0.15

6194

956.

4022

5563

90.

3759

3985

0.05

8719

906

Ladi

n SF

339

1,56

70.

2163

3695

4.62

2418

879

0.29

4985

251

0.06

3816

209

Ladi

no

SF29

31,

543

0.18

9889

825

5.26

6211

604

0.34

1296

928

0.06

4808

814

Lam

nso’

(Lám

ns

o’)

SA35

41,

139

0.31

0798

946

3.21

7514

124

0.28

2485

876

0.08

7796

313

Lao

A/I

285

1,73

70.

1640

7599

36.

0947

3684

20.

3508

7719

30.

0575

7052

4

Latin

(Lat

ina)

SF23

21,

628

0.14

2506

143

7.01

7241

379

0.43

1034

483

0.06

1425

061

Latv

ian

SF24

81,

611

0.15

3941

651

6.49

5967

742

0.40

3225

806

0.06

2073

246

Lepc

ha (N

ünpa

, R

ong,

Ron

gpa)

SA*

368

2,08

50.

1764

9880

15.

6657

6087

n/a

n/a

Lhom

i SA

*33

31,

581

0.21

0626

186

4.74

7747

748

n/a

n/a

Ligu

rian

SF30

21,

561

0.19

3465

727

5.16

8874

172

0.33

1125

828

0.06

4061

499

Lim

ba

SAi

234

888

0.26

3513

514

3.79

4871

795

n/a

n/a

Lim

bu

SF*

6144

20.

1380

0905

7.24

5901

639

n/a

n/a

Ling

ala

SA31

91,

480

0.21

5540

541

4.63

9498

433

0.31

3479

624

0.06

7567

568

Lith

uani

an

(Lie

tuvi

skai

)SF

247

1,50

60.

1640

1062

46.

0971

6599

20.

4048

583

0.06

6401

062

54 Los índices de reLatividad, densidad y eficiencia informativa en Las Lenguas: estudio de...

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

LEN

GU

ATI

POLO

GÍA

M

OR

FOLÓ

GIC

A

OB

SERV

AC

IO-

NES

SO

BR

E EL

TE

XTO

FU

ENTE

N.º

DE

TOK

ENS

N.º

DE

UFC

T

ÍND

ICE

DE

REL

ATIV

IDA

D

INFO

RM

ATIV

A

(TO

KEN

S/U

FCT)

ÍND

ICE

DE

DEN

SID

AD

IN

FOR

MAT

IVA

(U

FCT/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

LÉ

XIC

A (1

00/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

FÓ

NIC

A (1

00/

UFC

T)

Lobi

ri SA

485

1,66

20.

2918

1708

83.

4268

0412

40.

2061

8556

70.

0601

6847

2

Lozi

SA

300

1,21

10.

2477

2914

94.

0366

6666

70.

3333

3333

30.

0825

7638

3

Luba

-Kas

ai

(Tsh

iluba

)SA

308

1,61

30.

1909

4854

35.

2370

1298

70.

3246

7532

50.

0619

9628

Luga

nda/

Gan

daSA

214

1,41

10.

1516

6548

56.

5934

5794

40.

4672

8972

0.07

0871

722

Lund

a/C

hokw

e-lu

nda

SA17

21,

227

0.14

0179

299

7.13

3720

930.

5813

9534

90.

0814

9959

3

Luva

le

SA19

61,

519

0.12

9032

258

7.75

0.51

0204

082

0.06

5832

785

Luxe

mbo

urgi

sh

(Lët

zebu

erge

usch

)SF

310

1,54

30.

2009

0732

34.

9774

1935

50.

3225

8064

50.

0648

0881

4

Mac

edon

ian

SF28

81,

441

0.19

9861

207

5.00

3472

222

0.34

7222

222

0.06

9396

253

Mad

ures

e SA

250

1,53

10.

1632

9196

66.

124

0.4

0.06

5316

786

Mag

ahi

SF25

51,

290

0.19

7674

419

5.05

8823

529

0.39

2156

863

0.07

7519

38

Mag

ar (D

hut)

SA*

3715

20.

2434

2105

34.

1081

0810

8n/

an/

a

Mai

thili

SF

234

1,50

90.

1550

6958

36.

4487

1794

90.

4273

5042

70.

0662

6905

2

Mai

unan

, Mao

nan

A/I

223

1,30

80.

1704

8929

75.

8654

7085

20.

4484

3049

30.

0764

5259

9

Mak

onde

SA

i13

690

40.

1504

4247

86.

6470

5882

4n/

an/

a

Mak

ua, M

akhu

wa

(Moz

ambi

que)

SA19

11,

308

0.14

6024

465

6.84

8167

539

0.52

3560

209

0.07

6452

599

Mal

agas

y SA

262

1,52

10.

1722

5509

55.

8053

4351

10.

3816

7938

90.

0657

4622

Mal

ayal

am

SA13

71,

584

0.08

6489

899

11.5

6204

380.

7299

2700

70.

0631

3131

3

Mal

divi

an

(Dhi

vehi

)SF

*28

229

0.12

2270

742

8.17

8571

429

n/a

n/a

Mal

tese

SF

263

1,60

70.

1636

5899

26.

1102

6616

0.38

0228

137

0.06

2227

754

55EnriquE J. VErchEr García y ManuEl BullEJos lorEnzo

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

LEN

GU

ATI

POLO

GÍA

M

OR

FOLÓ

GIC

A

OB

SERV

AC

IO-

NES

SO

BR

E EL

TE

XTO

FU

ENTE

N.º

DE

TOK

ENS

N.º

DE

UFC

T

ÍND

ICE

DE

REL

ATIV

IDA

D

INFO

RM

ATIV

A

(TO

KEN

S/U

FCT)

ÍND

ICE

DE

DEN

SID

AD

IN

FOR

MAT

IVA

(U

FCT/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

LÉ

XIC

A (1

00/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

FÓ

NIC

A (1

00/

UFC

T)

Mam

SA

301

1,61

80.

1860

3213

85.

3754

1528

20.

3322

2591

40.

0618

0469

7

Man

inka

A

/I28

51,

064

0.26

7857

143

3.73

3333

333

0.35

0877

193

0.09

3984

962

Man

ipur

iSA

*26

200

0.13

7.69

2307

692

n/a

n/a

Mao

ri A

/I55

52,

181

0.25

4470

426

3.92

9729

730.

1801

8018

0.04

5850

527

Mao

ri (C

ook

Isla

nds)

(R

arot

onga

n)A

/I47

71,

929

0.24

7278

383

4.04

4025

157

0.20

9643

606

0.05

1840

332

Map

udun

gun

(Map

uzgu

n)SP

225

1,14

20.

1970

2276

75.

0755

5555

60.

4444

4444

40.

0875

6567

4

Mar

athi

SA

265

1,89

80.

1396

2065

37.

1622

6415

10.

3773

5849

10.

0526

8703

9

Mar

shal

lese

SF

446

1,71

70.

2597

5538

73.

8497

7578

50.

2242

1524

70.

0582

4111

8

Mar

war

i SF

*22

380

00.

2787

53.

5874

4394

6n/

an/

a

Mat

sés

SA36

42,

698

0.13

4914

752

7.41

2087

912

0.27

4725

275

0.03

7064

492

May

an (Y

ucat

eco)

SP38

11,

938

0.19

6594

427

5.08

6614

173

0.26

2467

192

0.05

1599

587

Maz

atec

o SP

239

1,47

70.

1618

1448

96.

1799

1631

80.

4184

1004

20.

0677

0480

7

Men

de

A/I

308

1,11

80.

2754

9195

3.62

9870

130.

3246

7532

50.

0894

4543

8

Miji

sa

SA30

61,

235

0.24

7773

279

4.03

5947

712

0.32

6797

386

0.08

0971

66

Mik

maq

/Mic

mac

SP21

81,

596

0.13

6591

479

7.32

1100

917

0.45

8715

596

0.06

2656

642

Min

angk

abau

SA

279

1,64

00.

1701

2195

15.

8781

3620

10.

3584

2293

90.

0609

7561

Min

jiang

(spo

ken)

A/I

295

1,30

20.

2265

7450

14.

4135

5932

20.

3389

8305

10.

0768

0491

6

Min

jiang

(writ

ten)

A/I

280

1,24

10.

2256

2449

64.

4321

4285

70.

3571

4285

70.

0805

8017

7

Mis

kito

SA

347

1,57

70.

2200

3804

74.

5446

6858

80.

2881

8443

80.

0634

1154

1

56 Los índices de reLatividad, densidad y eficiencia informativa en Las Lenguas: estudio de...

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

LEN

GU

ATI

POLO

GÍA

M

OR

FOLÓ

GIC

A

OB

SERV

AC

IO-

NES

SO

BR

E EL

TE

XTO

FU

ENTE

N.º

DE

TOK

ENS

N.º

DE

UFC

T

ÍND

ICE

DE

REL

ATIV

IDA

D

INFO

RM

ATIV

A

(TO

KEN

S/U

FCT)

ÍND

ICE

DE

DEN

SID

AD

IN

FOR

MAT

IVA

(U

FCT/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

LÉ

XIC

A (1

00/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

FÓ

NIC

A (1

00/

UFC

T)

Mix

e SP

221

1,26

30.

1749

8020

65.

7149

3212

70.

4524

8868

80.

0791

7656

4

Mix

teco

A

/Ii

235

1,01

20.

2322

1343

94.

3063

8297

9n/

an/

a

Miz

o SA

355

1,52

80.

2323

2984

34.

3042

2535

20.

2816

9014

10.

0654

4502

6

Mob

aSA

407

1,21

30.

3355

3173

92.

9803

4398

0.24

5700

246

0.08

2440

231

Mon

A/I

*26

860.

3023

2558

13.

3076

9230

8n/

an/

a

Mon

golia

n (H

alh,

K

halk

ha)

SA27

71,

556

0.17

8020

566

5.61

7328

520.

3610

1083

0.06

4267

352

Mon

tene

grin

SF

265

1,48

70.

1782

1116

35.

6113

2075

50.

3773

5849

10.

0672

4949

6

Moo

ré/M

ore

SA43

91,

460

0.30

0684

932

3.32

5740

319

0.22

7790

433

0.06

8493

151

Mox

eño

Trin

itario

SP22

61,

605

0.14

0809

969

7.10

1769

912

0.44

2477

876

0.06

2305

296

Moz

arab

ic (A

jam

i)SF

302

1,76

10.

1714

9347

5.83

1125

828

0.33

1125

828

0.05

6785

917

Mun

dari

SP*

220

1,58

30.

1389

7662

77.

1954

5454

5n/

an/

a

Muz

zi

A/I

315

1,53

60.

2050

7812

54.

8761

9047

60.

3174

6031

70.

0651

0416

7

Nah

uatl

SP32

02,

105

0.15

2019

002

6.57

8125

0.31

250.

0475

0593

8

Nan

ai

SA21

51,

549

0.13

8799

225

7.20

4651

163

0.46

5116

279

0.06

4557

779

Nde

bele

(N

orth

ern)

SA16

71,

329

0.12

5658

397.

9580

8383

20.

5988

0239

50.

0752

4454

5

Nen

ets

SF24

81,

426

0.17

3913

043

5.75

0.40

3225

806

0.07

0126

227

Nep

ali

SF22

61,

544

0.14

6373

057

6.83

1858

407

0.44

2477

876

0.06

4766

839

New

ar (N

epal

B

hasa

)SF

*72

325

0.22

1538

462

4.51

3888

889

n/a

n/a

Nga

nasa

n SA

230

1,64

80.

1395

6310

77.

1652

1739

10.

4347

8260

90.

0606

7961

2

Nga

ngel

a, N

yem

baSA

*35

51,

754

0.20

2394

527

4.94

0845

07n/

an/

a

57EnriquE J. VErchEr García y ManuEl BullEJos lorEnzo

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

LEN

GU

ATI

POLO

GÍA

M

OR

FOLÓ

GIC

A

OB

SERV

AC

IO-

NES

SO

BR

E EL

TE

XTO

FU

ENTE

N.º

DE

TOK

ENS

N.º

DE

UFC

T

ÍND

ICE

DE

REL

ATIV

IDA

D

INFO

RM

ATIV

A

(TO

KEN

S/U

FCT)

ÍND

ICE

DE

DEN

SID

AD

IN

FOR

MAT

IVA

(U

FCT/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

LÉ

XIC

A (1

00/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

FÓ

NIC

A (1

00/

UFC

T)

Nig

eria

n Pi

dgin

En

glis

hA

/I50

51,

756

0.28

7585

421

3.47

7227

723

0.19

8019

802

0.05

6947

608

Niu

e A

/I43

51,

771

0.24

5623

941

4.07

1264

368

0.22

9885

057

0.05

6465

274

Niv

kh

SA23

91,

471

0.16

2474

507

6.15

4811

715

0.41

8410

042

0.06

7980

965

Nom

atsi

guen

ga

SP21

11,

715

0.12

3032

078.

1279

6208

50.

4739

3364

90.

0583

0903

8

Nor

weg

ian

(Bok

mål

)SF

265

1,42

40.

1860

9550

65.

3735

8490

60.

3773

5849

10.

0702

2471

9

Nor

weg

ian

(Nyn

orsk

)SF

293

1,39

30.

2103

3740

14.

7542

6621

20.

3412

9692

80.

0717

8750

9

Nue

r SF

*26

292

10.

2844

7339

83.

5152

6717

6n/

an/

a

Nuo

su/Y

iA

/I*

271

783

0.34

6104

725

2.88

9298

893

n/a

n/a

Nya

nja/

Chi

nyan

ja

(Che

chew

a,

Chi

chew

a)SA

239

1,52

80.

1564

1361

36.

3933

0543

90.

4184

1004

20.

0654

4502

6

Nze

ma

A/I

366

1,55

80.

2349

1656

4.25

6830

601

0.27

3224

044

0.06

4184

852

Ñah

ñú (O

tom

í)SF

i27

791

60.

3024

0174

73.

3068

5920

6n/

an/

a

Occ

itan

SF28

21,

443

0.19

5426

195

5.11

7021

277

0.35

4609

929

0.06

9300

069

Occ

itan

Auv

ergn

atSF

287

1,49

50.

1919

7324

45.

2090

5923

30.

3484

3205

60.

0668

8963

2

Occ

itan

Lang

uedo

cien

SF32

81,

597

0.20

5385

097

4.86

8902

439

0.30

4878

049

0.06

2617

408

Ogi

ek

SA16

21,

142

0.14

1856

392

7.04

9382

716

0.61

7283

951

0.08

7565

674

Ojib

wa

/ Ojib

way

/ O

jibw

eSP

*18

182

0.09

8901

099

10.1

1111

111

n/a

n/a

Oriy

a SF

*59

374

0.15

7754

011

6.33

8983

051

n/a

n/a

Oro

kSA

220

1,69

80.

1295

6419

37.

7181

8181

80.

4545

4545

50.

0588

9281

5

58 Los índices de reLatividad, densidad y eficiencia informativa en Las Lenguas: estudio de...

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

LEN

GU

ATI

POLO

GÍA

M

OR

FOLÓ

GIC

A

OB

SERV

AC

IO-

NES

SO

BR

E EL

TE

XTO

FU

ENTE

N.º

DE

TOK

ENS

N.º

DE

UFC

T

ÍND

ICE

DE

REL

ATIV

IDA

D

INFO

RM

ATIV

A

(TO

KEN

S/U

FCT)

ÍND

ICE

DE

DEN

SID

AD

IN

FOR

MAT

IVA

(U

FCT/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

LÉ

XIC

A (1

00/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

FÓ

NIC

A (1

00/

UFC

T)

Oro

mo,

Bor

ana-

Ars

i-Guj

iSA

219

1,42

50.

1536

8421

16.

5068

4931

50.

4566

2100

50.

0701

7543

9

Oro

qen

SA18

81,

335

0.14

0823

977.

1010

6383

0.53

1914

894

0.07

4906

367

Ose

tin (O

sset

ian)

SA20

21,

147

0.17

6111

595

5.67

8217

822

0.49

5049

505

0.08

7183

958

Osh

iwam

bo

(Ndo

nga)

SA23

61,

389

0.16

9906

407

5.88

5593

220.

4237

2881

40.

0719

9424

Otu

ho

SA26

01,

321

0.19

6820

595.

0807

6923

10.

3846

1538

50.

0757

0022

7

Paez

SP

204

1,51

70.

1344

7593

97.

4362

7451

0.49

0196

078

0.06

5919

578

Pala

uan

A/I

338

1,44

10.

2345

5933

44.

2633

1360

90.

2958

5798

80.

0693

9625

3

Panj

abi (

Punj

abi)

SF39

01,

913

0.20

3868

274.

9051

2820

50.

2564

1025

60.

0522

7391

5

Papi

amen

tu

A/I

330

1,61

10.

2048

4171

34.

8818

1818

20.

3030

3030

30.

0620

7324

6

Pash

to/P

akht

oSF

*38

148

0.25

6756

757

3.89

4736

842

n/a

n/a

Pica

rd

SF33

81,

523

0.22

1930

401

4.50

5917

160.

2958

5798

80.

0656

5988

2

Pint

upi-L

uritj

aSP

339

2,90

60.

1166

5519

68.

5722

7138

60.

2949

8525

10.

0344

1156

2

Pipi

l SA

266

1,15

60.

2301

0380

64.

3458

6466

20.

3759

3985

0.08

6505

19

Polis

h (P

olsk

i)SF

274

1,69

00.

1621

3017

86.

1678

8321

20.

3649

6350

40.

0591

7159

8

Pona

pean

, Po

hnpe

ian

A/I

284

1,36

60.

2079

0629

64.

8098

5915

50.

3521

1267

60.

0732

0644

2

Portu

gues

e SF

297

1,55

00.

1916

1290

35.

2188

5521

90.

3367

0033

70.

0645

1612

9

Prou

venç

au

SF28

21,

443

0.19

5426

195

5.11

7021

277

0.35

4609

929

0.06

9300

069

Pula

ar

SA26

31,

340

0.19

6268

657

5.09

5057

034

0.38

0228

137

0.07

4626

866

Pula

rSA

i18

390

40.

2024

3362

84.

9398

9071

n/a

n/a

Purh

épec

ha

SA24

01,

708

0.14

0515

222

7.11

6666

667

0.41

6666

667

0.05

8548

009

59EnriquE J. VErchEr García y ManuEl BullEJos lorEnzo

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

LEN

GU

ATI

POLO

GÍA

M

OR

FOLÓ

GIC

A

OB

SERV

AC

IO-

NES

SO

BR

E EL

TE

XTO

FU

ENTE

N.º

DE

TOK

ENS

N.º

DE

UFC

T

ÍND

ICE

DE

REL

ATIV

IDA

D

INFO

RM

ATIV

A

(TO

KEN

S/U

FCT)

ÍND

ICE

DE

DEN

SID

AD

IN

FOR

MAT

IVA

(U

FCT/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

LÉ

XIC

A (1

00/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

FÓ

NIC

A (1

00/

UFC

T)

Q’e

chi/K

ekch

iSP

249

1,36

20.

1828

1938

35.

4698

7951

80.

4016

0642

60.

0734

2143

9

Que

chua

SA30

62,

491

0.12

2842

232

8.14

0522

876

0.32

6797

386

0.04

0144

52

Qui

chua

SA

174

1,25

30.

1388

6672

7.20

1149

425

0.57

4712

644

0.07

9808

46

Raj

asth

ani

SF*

3114

00.

2214

2857

14.

5161

2903

2n/

an/

a

Raj

bans

hi /

Ran

gpur

i /

Kam

tapu

ri SF

*30

01,

293

0.23

2018

561

4.31

n/a

n/a

Raj

i A

/I*

101

348

0.29

0229

885

3.44

5544

554

n/a

n/a

Rha

eto-

Rom

ance

(R

uman

tsch

)SF

292

1,53

80.

1898

5695

75.

2671

2328

80.

3424

6575

30.

0650

1950

6

Rom

agno

lo

(Sam

mar

ines

e)SF

348

1,66

80.

2086

3309

44.

7931

0344

80.

2873

5632

20.

0599

5203

8

Rom

ani

SF26

41,

386

0.19

0476

195.

250.

3787

8787

90.

0721

5007

2

Rom

ania

n (R

omân

a)SF

309

1,64

80.

1875

5.33

3333

333

0.32

3624

595

0.06

0679

612

Ruk

onzo

(Kon

jo)

SA27

82,

308

0.12

0450

607

8.30

2158

273

0.35

9712

230.

0433

2755

6

Run

diSA

221

1,47

20.

1501

3587

6.66

0633

484

0.45

2488

688

0.06

7934

783

Run

yank

ore-

ruki

ga/N

kore

-kig

aSA

149

1,12

60.

1323

2682

17.

5570

4698

0.67

1140

940.

0888

0994

7

Rus

sian

(Rus

sky)

SF27

91,

713

0.16

2872

154

6.13

9784

946

0.35

8422

939

0.05

8377

116

Saam

i/Lap

pish

SA25

41,

875

0.13

5466

667

7.38

1889

764

0.39

3700

787

0.05

3333

333

Sala

r SA

201

1,17

80.

1706

2818

35.

8606

9651

70.

4975

1243

80.

0848

8964

3

Sam

oan

A/I

492

1,86

50.

2638

0697

13.

7906

5040

70.

2032

5203

30.

0536

1930

3

Sang

o (S

angh

o)A

/I38

31,

385

0.27

6534

296

3.61

6187

990.

2610

9660

60.

0722

0216

6

Sans

krit

SF18

11,

637

0.11

0568

112

9.04

4198

895

0.55

2486

188

0.06

1087

355

60 Los índices de reLatividad, densidad y eficiencia informativa en Las Lenguas: estudio de...

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

LEN

GU

ATI

POLO

GÍA

M

OR

FOLÓ

GIC

A

OB

SERV

AC

IO-

NES

SO

BR

E EL

TE

XTO

FU

ENTE

N.º

DE

TOK

ENS

N.º

DE

UFC

T

ÍND

ICE

DE

REL

ATIV

IDA

D

INFO

RM

ATIV

A

(TO

KEN

S/U

FCT)

ÍND

ICE

DE

DEN

SID

AD

IN

FOR

MAT

IVA

(U

FCT/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

LÉ

XIC

A (1

00/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

FÓ

NIC

A (1

00/

UFC

T)

Sant

hali

SA*

327

1,53

30.

2133

0724

14.

6880

7339

4n/

an/

a

Sãot

omen

seSF

286

1,10

70.

2583

5591

73.

8706

2937

10.

3496

5035

0.09

0334

237

Sard

inia

n,

Logu

dore

seSF

348

1,73

80.

2002

3015

4.99

4252

874

0.28

7356

322

0.05

7537

399

Sarn

ámi

Hin

dust

ani

SF37

91,

628

0.23

2800

983

4.29

5514

512

0.26

3852

243

0.06

1425

061

Saxo

n, L

owSF

333

1,57

90.

2108

9297

4.74

1741

742

0.30

0300

30.

0633

3122

2

Scot

s SF

278

1,35

40.

2053

1757

84.

8705

0359

70.

3597

1223

0.07

3855

244

Seco

yaSP

227

1,39

10.

1631

9194

86.

1277

5330

40.

4405

2863

40.

0718

9072

6

Seer

eer

SA29

31,

112

0.26

3489

209

3.79

5221

843

0.34

1296

928

0.08

9928

058

Serb

ian

(Srp

ski)

SF24

91,

337

0.18

6237

846

5.36

9477

912

0.40

1606

426

0.07

4794

316

Sese

lwa

Cre

ole

Fren

chSA

328

1,57

80.

2078

5804

84.

8109

7561

0.30

4878

049

0.06

3371

356

Shan

gani

SA

361

1,80

00.

2005

5555

64.

9861

4958

40.

2770

0831

0.05

5555

556

Shar

anah

uaSP

i13

81,

106

0.12

4773

968.

0144

9275

4n/

an/

a

Sher

pa

A/I

*14

356

60.

2526

5017

73.

9580

4195

8n/

an/

a

Shill

ukSF

i22

483

00.

2698

7951

83.

7053

5714

3n/

an/

a

Shim

aore

SA

367

1,76

50.

2079

3201

14.

8092

6430

50.

2724

7956

40.

0566

5722

4

Shin

gazi

dja

SA29

51,

631

0.18

0870

632

5.52

8813

559

0.33

8983

051

0.06

1312

078

Ship

ibo-

Con

ibo

SP42

32,

892

0.14

6265

566.

8368

7943

30.

2364

0661

90.

0345

7814

7

Shon

aSA

245

1,77

90.

1377

1781

97.

2612

2449

0.40

8163

265

0.05

6211

355

Shor

SAi

150

865

0.17

3410

405

5.76

6666

667

n/a

n/a

Sia

Pede

eSP

247

1,55

10.

1592

5209

56.

2793

5222

70.

4048

583

0.06

4474

533

61EnriquE J. VErchEr García y ManuEl BullEJos lorEnzo

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

LEN

GU

ATI

POLO

GÍA

M

OR

FOLÓ

GIC

A

OB

SERV

AC

IO-

NES

SO

BR

E EL

TE

XTO

FU

ENTE

N.º

DE

TOK

ENS

N.º

DE

UFC

T

ÍND

ICE

DE

REL

ATIV

IDA

D

INFO

RM

ATIV

A

(TO

KEN

S/U

FCT)

ÍND

ICE

DE

DEN

SID

AD

IN

FOR

MAT

IVA

(U

FCT/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

LÉ

XIC

A (1

00/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

FÓ

NIC

A (1

00/

UFC

T)

Sind

hiSF

*32

157

0.20

3821

656

4.90

625

n/a

n/a

Sinh

ala

SF25

21,

775

0.14

1971

831

7.04

3650

794

0.39

6825

397

0.05

6338

028

Sion

aSP

223

1,45

80.

1529

4924

66.

5381

1659

20.

4484

3049

30.

0685

8710

6

Sirio

nó

SA24

61,

089

0.22

5895

317

4.42

6829

268

0.40

6504

065

0.09

1827

365

siSw

ati (

Swaz

i)SA

292

2,41

90.

1207

1103

88.

2842

4657

50.

3424

6575

30.

0413

3939

6

Slov

akSF

248

1,42

30.

1742

7969

15.

7379

0322

60.

4032

2580

60.

0702

7406

9

Slov

enia

n (S

love

nsci

na)

SF25

61,

446

0.17

7040

111

5.64

8437

50.

3906

250.

0691

5629

3

Som

ali

SA30

01,

472

0.20

3804

348

4.90

6666

667

0.33

3333

333

0.06

7934

783

Soni

nké

(Son

inka

nxaa

ne)

A/I

297

1,10

60.

2685

3526

23.

7239

0572

40.

3367

0033

70.

0904

1591

3

Sorb

ian

SF26

21,

552

0.16

8814

433

5.92

3664

122

0.38

1679

389

0.06

4432

99

Soth

o, N

orth

ern/

Pedi

/Sep

edi

SA40

41,

657

0.24

3814

122

4.10

1485

149

0.24

7524

752

0.06

0350

03

Soth

o, S

outh

ern

/ So

tho

/ Ses

otho

/ Su

tu /

Sesu

tuSA

315

1,31

20.

2400

9146

34.

1650

7936

50.

3174

6031

70.

0762

1951

2

Soth

o, W

este

rn/

Tsw

ana/

Sets

wan

aSA

373

1,69

90.

2195

4090

64.

5549

5978

60.

2680

9651

50.

0588

5815

2

Span

ish

SF29

91,

580

0.18

9240

506

5.28

4280

936

0.33

4448

161

0.06

3291

139

Suku

ma

SA21

21,

237

0.17

1382

377

5.83

4905

660.

4716

9811

30.

0808

4074

4

Sund

anes

e A

/I29

61,

748

0.16

9336

384

5.90

5405

405

0.33

7837

838

0.05

7208

238

Sure

l (Su

nwar

)SA

*61

333

0.18

3183

183

5.45

9016

393

n/a

n/a

Suss

u / S

ouss

ou

/ Sos

so /

Soso

/ Su

suA

/Ii

199

927

0.21

4670

982

4.65

8291

457

n/a

n/a

62 Los índices de reLatividad, densidad y eficiencia informativa en Las Lenguas: estudio de...

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

LEN

GU

ATI

POLO

GÍA

M

OR

FOLÓ

GIC

A

OB

SERV

AC

IO-

NES

SO

BR

E EL

TE

XTO

FU

ENTE

N.º

DE

TOK

ENS

N.º

DE

UFC

T

ÍND

ICE

DE

REL

ATIV

IDA

D

INFO

RM

ATIV

A

(TO

KEN

S/U

FCT)

ÍND

ICE

DE

DEN

SID

AD

IN

FOR

MAT

IVA

(U

FCT/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

LÉ

XIC

A (1

00/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

FÓ

NIC

A (1

00/

UFC

T)

Swah

ili/K

isw

ahili

SA26

91,

280

0.21

0156

254.

7583

6431

20.

3717

4721

20.

0781

25

Swam

py C

ree

SA*

2321

80.

1055

0458

79.

4782

6087

n/a

n/a

Swed

ish

(Sve

nska

)SF

264

1,47

30.

1792

2606

95.

5795

4545

50.

3787

8787

90.

0678

8866

3

T’Si

man

eSA

i18

81,

091

0.17

2318

973

5.80

3191

489

n/a

n/a

Taca

na

SPi

188

968

0.19

4214

876

5.14

8936

17n/

an/

a

Taga

log

SA30

21,

652

0.18

2808

717

5.47

0198

675

0.33

1125

828

0.06

0532

688

Tahi

tian

A/I

488

2,04

30.

2388

6441

54.

1864

7541

0.20

4918

033

0.04

8947

626

Tajik

SF

303

1,51

60.

1998

6807

45.

0033

0033

0.33

0033

003

0.06

5963

061

Taly

sh

SF26

31,

447

0.18

1755

356

5.50

1901

141

0.38

0228

137

0.06

9108

5

Tam

ang

/ Tam

(E

aste

rn)

SA*

208

938

0.22

1748

401

4.50

9615

385

n/a

n/a

Tam

ashe

q SA

286

1,16

90.

2446

5355

4.08

7412

587

0.34

9650

350.

0855

4319

9

Tam

azig

htSA

296

1,39

40.

2123

3859

44.

7094

5945

90.

3378

3783

80.

0717

3601

1

Tam

ilSA

*21

224

0.09

375

10.6

6666

667

n/a

n/a

Tata

r SA

258

1,58

60.

1626

7339

26.

1472

8682

20.

3875

9689

90.

0630

5170

2

Telu

gu

SA18

61,

858

0.10

0107

643

9.98

9247

312

0.53

7634

409

0.05

3821

313

Tem

SA

266

1,45

30.

1830

6951

15.

4624

0601

50.

3759

3985

0.06

8823

125

Tetu

nSA

257

1,16

80.

2200

3424

74.

5447

4708

20.

3891

0505

80.

0856

1643

8

Tetu

n D

iliA

/Ii

229

944

0.24

2584

746

4.12

2270

742

n/a

n/a

Thai

A

/I36

81,

798

0.20

4671

858

4.88

5869

565

0.27

1739

130.

0556

1735

3

Than

gmi

SA*

142

739

0.19

2151

556

5.20

4225

352

n/a

n/a

63EnriquE J. VErchEr García y ManuEl BullEJos lorEnzo

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

LEN

GU

ATI

POLO

GÍA

M

OR

FOLÓ

GIC

A

OB

SERV

AC

IO-

NES

SO

BR

E EL

TE

XTO

FU

ENTE

N.º

DE

TOK

ENS

N.º

DE

UFC

T

ÍND

ICE

DE

REL

ATIV

IDA

D

INFO

RM

ATIV

A

(TO

KEN

S/U

FCT)

ÍND

ICE

DE

DEN

SID

AD

IN

FOR

MAT

IVA

(U

FCT/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

LÉ

XIC

A (1

00/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

FÓ

NIC

A (1

00/

UFC

T)

Thar

u-D

anga

ura

SF*

205

1,10

20.

1860

2540

85.

3756

0975

6n/

an/

a

Them

neSA

364

1,33

90.

2718

4466

3.67

8571

429

0.27

4725

275

0.07

4682

599

Tibe

tan

SA49

42,

053

0.24

0623

478

4.15

5870

445

0.20

2429

150.

0487

0920

6

Ticu

naSP

348

1,74

70.

1991

9862

65.

0201

1494

30.

2873

5632

20.

0572

4098

5

Tigr

inya

(Tig

rigna

)SF

231

1,83

40.

1259

5419

87.

9393

9393

90.

4329

0043

30.

0545

2562

7

Tiv

SA49

31,

571

0.31

3812

858

3.18

6612

576

0.20

2839

757

0.06

3653

724

Toba

SP55

31,

440

0.38

4027

778

2.60

3978

30.

1808

3182

60.

0694

4444

4

Tojo

l-a’b

’al

SP40

01,

837

0.21

7746

326

4.59

250.

250.

0544

3658

1

Tok

Pisi

nA

/I35

31,

493

0.23

6436

705

4.22

9461

756

0.28

3286

119

0.06

6979

236

Tong

a (Z

ambi

a)SA

209

1,56

20.

1338

0281

77.

4736

8421

10.

4784

689

0.06

4020

487

Tong

an (T

onga

)A

/I46

32,

020

0.22

9207

921

4.36

2850

972

0.21

5982

721

0.04

9504

95

Toto

naco

SP

266

2,02

60.

1312

9318

97.

6165

4135

30.

3759

3985

0.04

9358

342

Tsafi

ki

SF19

81,

122

0.17

6470

588

5.66

6666

667

0.50

5050

505

0.08

9126

56

Tson

ga

(Moz

ambi

que)

SA37

71,

707

0.22

0855

302

4.52

7851

459

0.26

5251

989

0.05

8582

308

Tson

ga

(Zim

babw

e)SA

362

1,80

00.

2011

1111

14.

9723

7569

10.

2762

4309

40.

0555

5555

6

Tsw

ana

SA37

31,

699

0.21

9540

906

4.55

4959

786

0.26

8096

515

0.05

8858

152

Turk

ish

(Tür

kçe)

SA23

61,

505

0.15

6810

631

6.37

7118

644

0.42

3728

814

0.06

6445

183

Turk

men

SA

212

1,41

80.

1495

0634

76.

6886

7924

50.

4716

9811

30.

0705

2186

2

Tuva

nSA

237

1,69

10.

1401

5375

57.

1350

2109

70.

4219

4092

80.

0591

3660

6

Twi (

Aka

n K

asa)

[A

kuap

em]

A/I

304

1,13

50.

2678

4141

3.73

3552

632

0.32

8947

368

0.08

8105

727

64 Los índices de reLatividad, densidad y eficiencia informativa en Las Lenguas: estudio de...

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

LEN

GU

ATI

POLO

GÍA

M

OR

FOLÓ

GIC

A

OB

SERV

AC

IO-

NES

SO

BR

E EL

TE

XTO

FU

ENTE

N.º

DE

TOK

ENS

N.º

DE

UFC

T

ÍND

ICE

DE

REL

ATIV

IDA

D

INFO

RM

ATIV

A

(TO

KEN

S/U

FCT)

ÍND

ICE

DE

DEN

SID

AD

IN

FOR

MAT

IVA

(U

FCT/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

LÉ

XIC

A (1

00/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

FÓ

NIC

A (1

00/

UFC

T)

Twi (

Aka

n K

asa)

[A

sant

e, a

shan

ti]A

/I29

61,

057

0.28

0037

843

3.57

0945

946

0.33

7837

838

0.09

4607

379

Tzel

tal,

Oxc

huc

SP33

51,

568

0.21

3647

959

4.68

0597

015

0.29

8507

463

0.06

3775

51

Tzot

zil (

Cha

mul

a)SA

361

1,74

40.

2069

9541

34.

8310

2493

10.

2770

0831

0.05

7339

45

Uig

hur

SA25

71,

820

0.14

1208

791

7.08

1712

062

0.38

9105

058

0.05

4945

055

Ukr

aini

anSF

275

1,56

80.

1753

8265

35.

7018

1818

20.

3636

3636

40.

0637

7551

Um

bund

u SA

220

1,43

30.

1535

2407

56.

5136

3636

40.

4545

4545

50.

0697

8367

1

Ura

rina

SP25

81,

824

0.14

1447

368

7.06

9767

442

0.38

7596

899

0.05

4824

561

Urd

uSF

364

1,51

10.

2409

0006

64.

1510

9890

10.

2747

2527

50.

0661

8133

7

Uzb

ek

SA26

51,

701

0.15

5790

711

6.41

8867

925

0.37

7358

491

0.05

8788

948

Vai

SA47

41,

472

0.32

2010

873.

1054

8523

20.

2109

7046

40.

0679

3478

3

Vend

aSA

365

1,63

70.

2229

6884

54.

4849

3150

70.

2739

7260

30.

0610

8735

5

Vene

tian

SF29

51,

457

0.20

2470

834.

9389

8305

10.

3389

8305

10.

0686

3418

Veps

SA24

71,

581

0.15

6230

234

6.40

0809

717

0.40

4858

30.

0632

5110

7

Vie

tnam

ese

A/I

411

1,66

80.

2464

0287

84.

0583

9416

10.

2433

0900

20.

0599

5203

8

Vla

ch

SF19

61,

715

0.11

4285

714

8.75

0.51

0204

082

0.05

8309

038

Waa

ma

SAi

157

545

0.28

8073

394

3.47

1337

58n/

an/

a

Wal

loon

/Wal

lon

SF37

41,

852

0.20

1943

844

4.95

1871

658

0.26

7379

679

0.05

3995

68

Wao

rani

/Wao

Te

dedo

/Hua

oran

iSP

235

1,38

70.

1694

3042

55.

9021

2766

0.42

5531

915

0.07

2098

053

War

ay/W

aray

-W

aray

SA34

31,

652

0.20

7627

119

4.81

6326

531

0.29

1545

190.

0605

3268

8

65EnriquE J. VErchEr García y ManuEl BullEJos lorEnzo

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

LEN

GU

ATI

POLO

GÍA

M

OR

FOLÓ

GIC

A

OB

SERV

AC

IO-

NES

SO

BR

E EL

TE

XTO

FU

ENTE

N.º

DE

TOK

ENS

N.º

DE

UFC

T

ÍND

ICE

DE

REL

ATIV

IDA

D

INFO

RM

ATIV

A

(TO

KEN

S/U

FCT)

ÍND

ICE

DE

DEN

SID

AD

IN

FOR

MAT

IVA

(U

FCT/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

LÉ

XIC

A (1

00/

TOK

ENS)

ÍND

ICE

DE

EFIC

IEN

CIA

IN

FOR

MAT

IVA

FÓ

NIC

A (1

00/

UFC

T)

Way

uu

SP16

71,

206

0.13

8474

295

7.22

1556

886

0.59

8802

395

0.08

2918

74

Wee

nhay

ek

SP31

22,

054

0.15

1898

734

6.58

3333

333

0.32

0512

821

0.04

8685

492

Wol

of

SA29

31,

110

0.26

3963

964

3.78

8395

904

0.34

1296

928

0.09

0090

09

Xho

sa

SA19

61,

631

0.12

0171

674

8.32

1428

571

0.51

0204

082

0.06

1312

078

Yagu

a SA

172

1,39

70.

1231

2097

48.

1220

9302

30.

5813

9534

90.

0715

8196

1

Yakk

haSF

*15

791

20.

1721

4912

35.

8089

1719

7n/

an/

a

Yaku

tSA

254

1,86

60.

1361

2004

37.

3464

5669

30.

3937

0078

70.

0535

9056

8

Yano

mam

öSP

339

1,51

80.

2233

2015

84.

4778

7610

60.

2949

8525

10.

0658

7615

3

Yao

SA21

01,

436

0.14

6239

554

6.83

8095

238

0.47

6190

476

0.06

9637

883

Yape

se

A/I

309

1,40

60.

2197

7240

44.

5501

6181

20.

3236

2459

50.

0711

2375

5

Yid

dish

SF

280

1,53

70.

1821

7306

45.

4892

8571

40.

3571

4285

70.

0650

6180

9

Yoru

ba (Y

orùb

á)A

/I40

81,

628

0.25

0614

251

3.99

0196

078

0.24

5098

039

0.06

1425

061

Yuka

gir

SA16

81,

299

0.12

9330

254

7.73

2142

857

0.59

5238

095

0.07

6982

294

Yura

caré

SA20

51,

442

0.14

2163

662

7.03

4146

341

0.48

7804

878

0.06

9348

128

Zápa

roSP

209

1,24

10.

1684

1257

15.

9377

9904

30.

4784

689

0.08

0580

177

Zapo

teco

A

/Ii

248

876

0.28

3105

023

3.53

2258

065

n/a

n/a

Zhua

ngA

/I25

41,

475

0.17

2203

395.

8070

8661

40.

3937

0078

70.

0677

9661

Zulu

SA

171

1,40

60.

1216

2162

28.

2222

2222

20.

5847

9532

20.

0711

2375

5

66 Los índices de reLatividad, densidad y eficiencia informativa en Las Lenguas: estudio de...

ELUA, núm. 37, 2022, pp. 23-66

OBSERVACIONES SOBRE EL TEXTO FUENTE:(sin marca): 10 primeros artículos de la Declaración Universal de los Derechos Humanos.i: 10 primeros artículos de la Declaración Universal de los Derechos Humanos incompletos.*: otros textos.A: lengua artificial.

CLAVES DE LA TIPOLOGÍA MORFOLÓGICA:A/I: lengua predominantemente analítica-aislante.SA: lengua predominantemente sintética aglutinante.SF: lengua predominantemente sintética fusionante.SP: lengua predominantemente sintética polisintética.