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Las palabras son como organismos vivos que evolucionan y se adaptan con el tiempo, y al igual que una especie puede sufrir cambios para sobrevivir mejor en su entorno, también las palabras sufren un estrechamiento semántico para adaptarse mejor a las necesidades de los usuarios de la lengua.
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Regístrate gratis¿Cuáles son los dos tipos de semántica?
¿Cuál es un ejemplo de cambio semántico?
¿Verdadero o falso?El estrechamiento se produce en un corto periodo de tiempo.
¿Verdadero o falso?El estrechamiento suele estar causado por factores extralingüísticos
¿Cuáles son dos ejemplos de factores extralingüísticos?
¿Cuál no es un ejemplo de factor sociocultural potencial?
¿Cuál es un ejemplo de factor psicológico potencial?
¿Verdadero o falso?Lo contrario de estrechar se llama profundizar.
¿Verdadero o falso?El estrechamiento puede producirse cuando una lengua experimenta un cambio generalizado.
Ciervo procede de la palabra del inglés antiguo ____.
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Enviar comentariosEl estrechamiento es un proceso que tiene lugar en la semántica. Es importante que primero entendamos qué es la semántica y qué es el cambio semántico .
El estrechamiento es un tipo de cambio semántico en el que el significado de una palabra se vuelve menos generalizado con el tiempo. El estrechamiento también puede denominarse"especialización semántica" y es un proceso habitual que puede producirse lentamente a lo largo de muchos años.
Lo contrario del estrechamiento semántico se llama ampliación semántica. Es cuando el significado de una palabra se generaliza con el tiempo.
El estrechamiento semántico suele estar causado por factores extralingüísticos. Éstos se definen como factores que ocurren fuera del sistema de la lengua hablada. Este tipo de cambio semántico se produce de forma natural y gradual a lo largo del tiempo.
El estrechamiento suele producirse cuando una definición de una palabra se utiliza con más frecuencia que otras definiciones, por lo que el significado de la palabra cambia para ser más específico. Esto puede deberse a factores como razones socioculturales y psicológicas .
Veamos algunos ejemplos de las causas del estrechamiento en inglés.
Los factores socioculturales también pueden provocar un estrechamiento. Esto ocurre cuando se produce un cambio importante en la política o el panorama social de un país. Factores como las revoluciones, las guerras y los movimientos por los derechos civiles pueden provocar el estrechamiento. Un ejemplo importante de esto es cómo cambió el significado de algunas palabras tras la Revolución Industrial.
Motor
La palabra motor (conocida como "egin" en francés antiguo y como "egyn" en inglés medio) se utilizaba tradicionalmente para describir máquinas utilizadas en la guerra. Antes de la industrialización, la palabra se utilizaba para describir dispositivos utilizados en la guerra, como las catapultas. Tras la Revolución Industrial, la palabra pasó a significar un dispositivo mecánico utilizado para lograr un propósito. Esto demuestra que el significado de la palabra se fue estrechando con el tiempo.
El estrechamiento también puede producirse cuando una lengua experimenta un cambio generalizado. Los cambios importantes de este tipo pueden afectar a la forma en que la gente ve una palabra y su significado. Esto es especialmente frecuente cuando el significado de una palabra se convierte en tabú o se utiliza como eufemismo, como la forma en que "falleció" puede utilizarse para describir a alguien que muere.
Sabueso
La palabra "sabueso" procede del alemán "hund", que significa "perro". Entonces se utilizaba tradicionalmente para referirse a cualquier tipo de perro también en inglés. Sin embargo, a lo largo de los siglos, a medida que se desarrollaba la lengua inglesa, el significado se fue restringiendo, hasta que sólo se utilizó para los perros y se relacionó con la acción de cazar (utilizando razas como los beagles y los bloodhounds).
Fig. 1 - "Sabueso" es un ejemplo de estrechamiento.
Ahora que hemos establecido qué es el estrechamiento semántico y cómo se produce, veamos algunos ejemplos:
Carne
La palabra "carne" ha sufrido un estrechamiento semántico a lo largo de los años. Originalmente, la palabra sólo significaba "alimento". Con el tiempo, este significado se fue haciendo más específico, hasta que la palabra "carne" sólo se utilizaba para un tipo de alimento (la carne de un animal).
Ciervo
Originalmente, "ciervo" procedía de la palabra inglesa antigua "dēor". Los registros anteriores al año 900 d.C. muestran que esta palabra significaba "bestia" y se utilizaba para referirse a cualquier animal de cuatro patas. Sin embargo, en 1400 d.C., el significado de la palabra se había reducido considerablemente para referirse sólo a un tipo de criatura.
Fig. 2 - "Ciervo" es un ejemplo de estrechamiento.
Chica
Un proceso similar ocurrió con la palabra "niña". La palabra se utilizaba en inglés medio para referirse a cualquier niña pequeña, independientemente de su sexo. Con el tiempo esto cambió, y ahora la palabra sólo se utiliza para referirse a las mujeres jóvenes y adolescentes.
Libro
La palabra "libro" se refería originalmente a cualquier obra escrita o impresa, pero con el tiempo se ha asociado específicamente a volúmenes encuadernados, y su uso para referirse a otros tipos de materiales escritos o impresos se ha hecho menos común.
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Lily Hulatt is a Digital Content Specialist with over three years of experience in content strategy and curriculum design. She gained her PhD in English Literature from Durham University in 2022, taught in Durham University’s English Studies Department, and has contributed to a number of publications. Lily specialises in English Literature, English Language, History, and Philosophy.
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Gabriel Freitas is an AI Engineer with a solid experience in software development, machine learning algorithms, and generative AI, including large language models’ (LLMs) applications. Graduated in Electrical Engineering at the University of São Paulo, he is currently pursuing an MSc in Computer Engineering at the University of Campinas, specializing in machine learning topics. Gabriel has a strong background in software engineering and has worked on projects involving computer vision, embedded AI, and LLM applications.
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