【摘要】：在53位参与者中，26位呈现出5%及以上的变异。这意味着，对每位作者短信数量较少的语料库进行分析，很可能会出现变异程度较低的结果。如果表11－1中的数据是可靠的变异度指标，那么每位作者短信数量偏少的语料库很可能无法代表手机短信这一媒介中作者变异度的真实情况。这可能是在前一章节中被害人短信存在变异程度的原因。
多种形态多态词的平均比例为0.09（9%）。然而，其中的差异较大（0～52%）。男性显示出的变异似乎明显地少于女性（5%∶11%）。变异似乎会随着年龄的增大而减少：18岁及以下的发信人呈现出了平均为20%的变异，18岁～30岁之间的为13%，30岁～40岁之间的为4%，40岁～50岁的为9%，50岁～70岁之间的仅为7%。因此，年轻女性在所有的子群组中显示出了最高的变异。在发信人年龄和短信的平均长度之间几乎没有相关性：事实上，存在轻微的负相关（－0.08）。类似的，发信人性别和短信的平均长度之间也基本没有关联。在53位参与者中，26位呈现出5%及以上的变异。就连那些贡献了10条或更少短信的人，通过计算，甚至也呈现出平均为5%的变异。
另外，笔者还发现，如预想中一样，随着作者子语料库中短信数目的增加，变异也在增加。因此，在作者发送的短信数目和他们所呈现出的变异程度之间存在着高度的相关性（p＜0.005，n＝53）。这点可通过表11－1进行确认。这意味着，对每位作者短信数量较少的语料库进行分析，很可能会出现变异程度较低的结果。如果表11－1中的数据是可靠的变异度指标，那么每位作者短信数量偏少的语料库很可能无法代表手机短信这一媒介中作者变异度的真实情况。(https://www.daowen.com)
注意，在前面提到的这一实例中，尽管短信的数量偏少，但仍然呈现出了较高的变异程度。之前我提到了年轻女性发信人群体中的变异比其他群组高。这可能是在前一章节中被害人短信存在变异程度的原因。目前，我们尚不知道为何年轻人，尤其是女性，比其他群组呈现出更多的变异。
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