1

Namen en CultuurVoornaamgroepen

Gerrit Bloothooft

2

geografische verdeling namen

• Namen zijn niet homogeen verdeeld omdat onderliggende factoren dat niet zijn– sociaal-economisch/cultureel– taal en dialect– landschap

OZ: namen en geografieOZ: namen en geografie

3

samenhang

• Hoe hangen namen samen– welke namen tref je bij elkaar aan – en waar tref je ze dan aan– en waarom

• Datamining

4

voornamen

– samenhang tussen voornamen– relatie met inkomen, opleiding, levensstijl,

geloof– geografische verdeling

Aanname:Er zijn veel voornamen met overeenkomstige kenmerken. Het is statistisch veel krachtiger wanneer deze samengenomen kunnen worden.

5

naamgeving en sociale klassenhypothese:

• er zijn sociale klassen met een eigen voorkeur voor naamgeving

• deze klassen kunnen refereren naar– cultuur/taal (Fries, Arabisch, Turks, Surinaams,

Antilleaans,..)– religie (Katholiek, Protestant, Islam,..)– sociologische status (opleiding, inkomen,..)– geograpie (stedelijk, landelijk, regionaal,..)

6

bestand (GBA)

• Voornamen (2006)16 miljoen + 5 miljoen (overleden) personen– alle voornamen– geboorte(datum,plaats/postcode,land)– woonplaats(postcode)– ouders (gekoppeld)

in eerder werk is gebruik gemaakt van bestanden van de Sociale VerzekeringsBank (kindernamen vanaf 1983, namen van ouderen geboren voor 1935)

7

voornamen

• 5 miljoen verschillende (compleet)• 500.000 enkele voornamen• 200.000 enkele voornamen (0-25 jaar)

– elke naam afzonderlijk bestuderen?– groepering is mogelijk

• tav naamgevingsmotieven• biedt grote statistische voordelen

8

onderzoeksdoelen:

• Identificatie van sociale klassen (en hun naamvoorkeuren) op basis van de namen van kinderen per gezin

• Studie van de relatie tussen deze klassen (of subculturen) en sociaal-culturele and geografische factoren

9

methode (een keten van namen)

• Ouders kiezen voornamen uit een verzameling die populair is in hun subcultuur (familie,vrienden, buren,..) (met grote kans) [sociale groepsgrootte is ongeveer 150]

• Dit is alleen interessant wanneer er meer dan een kind per gezin is

• Naamparen (in een gezin) als eenheid van analyse

10

methode (een keten van namen)

• Kinderen in een familie: Mark, Peter, Linda

Als Mark populair is in een subcultuur, dan zouden Peter en Linda ook populair kunnen zijn

Naamparen: Mark - Peter, Peter - Mark, Mark - Linda, Linda - Mark, Peter - Linda, Linda - Peter

11

methode (een keten van namen)

• Verzamel alle gezinnen met twee of meer kinderen

• Maak alle paren van voornamen (in een gezin)

• Bereken de frequentie van elk paar• Hoe hoger de frequentie van een paar, deste

waarschijnlijk is het dat een paar tot dezelfde verzameling (naamgroep) behoort.

12

groepering: samenhang in gezintop-10 broers van Maria

naam frequentie (%)

Johannes 6,17

Cornelis 3,21

Jan 2,51

Petrus 1,85

Willem 1,70

Hendrik 1,65

Pieter 1,53

Marinus 1,49

Gerrit 1,47

Martinus 1,20

13

naam-aantrekking

• hoeveel keer vaker dan gemiddeld komt Jan als broer van Maria voor

P(Jan | Maria) P(Jan)

• relatie is symmetrisch

14

meeste samenhang

= 9.50 vaker dan kans

naampaar aantrekking

Oscar, Victor 9,50

Gijs, Teun 7,86

Allard, Ewoud 7,69

Noud, Ward 7,37

Jill, Lynn 7,18

Jildou, Marrit 7,15

Evelien, Marjolein 7,06

Auke, Sietse 6,93

Carolien, Marjolein 6,91

Caitlin, Megan 6,91

15

meeste samenhang n>10.000naampaar aantrekking

Lars, Niels 4,59

Martijn, Jeroen 4,52

Bas, Tom 4,38

Maarten, Wouter 3,95

Martijn, Sander 3,46

Bas, Tim 3,25

Mike, Roy 3,22

Daan, Koen 3,14

Mike, Nick 3,03

David, Ruben 3,01

16

clustering

• Begin met de sterkst gekoppelde namen• en vorm daarmee een cluster

• Voeg • (1) een nieuw naampaar aan bestaande cluster toe

(wanneer één naam van het paar daar al toe behoort), of

• (2) start een nieuwe cluster

• Iteratieve procedure

17

groepering

• alleen voor 1409 frequente namen• ivm statistische betrouwbaarheid• 75% van alle kinderen

• 34 naamgroepen

• verdere reductie tot 14 hoofdgroepen• ivm overeenkomstige sociaal-economische relaties

18

14 hoofdgroepen• Traditioneel (protestants Jan, katholiek Johannes)• Voormodern Nederlands (top ~1990 Mark)• Modern Nederlands (kort Tim)• Oudtestamentisch (Daniël)• Fries (Jelle)• Elite (Charlotte, natuur Amber)• Frans (lang Dominique, kort Beau)• Gemengd (Skandinavisch Niels)• Modern (kort Puck)• Engels (lang Michael, kort Nick, -y Nicky)• Italiaans/Spaans (Lorenzo, Diego)• Arabisch 1&2 (‘trad.’ Mohamed, ‘modern’ Yassine)• Turks (Merve)

19

een kaart van naamgroepen

• Presentatie van een kaart van naamgroepen– Gebaseerd op onderlinge relaties van naamgroepen

(valt uit te rekenen omdat er ook naamparen zijn die tot twee verschillende naamgroepen behoren)

– Hoe dichter de naamgroepen op de kaart staan, hoe meer verwant ze zijn

20

Spaans & Italiaans

Lang Amerikaans & Engels

Kort Amerikaans & Engels

Voor-modernEngels & Frans

Lange namen uit het Oude Testament

Namen uit de natuur

Lange namen uit geschiedenis en cultuur

Kort modern Algemeen Westers

Voor-modern Algemeen Westers

Lang Frans Skandinavisch

Voor-modern Nederlands

Kort modern Nederlands

Traditioneel NederlandsLatijn | Nederlands

Kort traditioneel Nederlands Fries

naamgroepenkaart

21

dimensies

Lang Kort

Modern

Voor-modern

Traditioneel

Buitenlands

Algemeen Westers

Nederlands, Fries

22

Spaans & Italiaans RICARDO

Lang Amerikaans & Engels MICHAEL

Kort Amerikaans & Engels

Voor-modern Engels & Frans DENNIS

KIM

Namen uit het Oude Testament DANIËL

Namen uit de natuur IRIS

Namen uit geschiedenisen cultuur LAURENS

Kort modern TIM Algemeen Westers

Voor-modern MARK Algemeen Westers

Frans Skandinavisch NIELS

CHARLOTTE Voor-modern Nederlands

JEROEN Kort modern Nederlands BART

Traditioneel NederlandsJOHANNES | JAN

Korrt traditioneel Nederlands TEUN

FriesJELLE

met namen erbij

23

sociaal-economische achtergronden

• Relaties leggen met naamgeving op gezinsniveau is nauwkeurigst

• Wegener Direct Marketing– Grote Consumenten Enquete sinds 1994– 1,12 miljoen huishoudens (17%) per 5 jaar– 281.000 huishoudens geschikt

• met informatie over namen kinderen (512.000)

24

WDM gegevens

• Inkomensklasse (7) • tov modaal inkomen

• Hoogste opleiding (7)• LO, LBO, MAVO, MBO, VWO, HBO, WO

• Levensstijl (GeoType) (20)• welgestelde beleggers, gulle donateurs, groene

hobbyisten, modieuze twintigers, intensieve internetters, stoere muziekfanaten, …

25

naamgroepen en inkomenhistogrammen

26

naamgroepen en inkomenfactoranalyse

27

naamgroepen en opleidinghistogram

28

naamgroepen en opleidingfactoranalyse

29

naamgroepen en levensstijlfactoranalyse

30

levensstijlen

Nieuwsgierige amusementzoekers

Modieuze twintigers

Financieel beperkten

Prijsbewuste consumenten

Regionale risicomijders

Sportieve luxezoekers

Welgestelde beleggers

Sociale gelovigen

Culturele intellectuelen

31

namen in kaart

• georeferentieniveau – postcode-4, plaats, Kloeke, Corop, soc-ec

• aantal gegevens op gekozen niveau• 3600 pc4 gebieden met kinderen• gemiddeld 60 kinderen per jaar per pc4• aggregeren over tijd: 25 jaar• aggregeren over namen: naamgroepen

32

naamgeving en gelooftraditioneel Nederlands geref.bond 1920 (dank Hans Knippenberg)

33

naamgeving en geloof?traditioneel gelatiniseerd rooms-katholiek 1970 (dank Hans Knippenberg)

34

naamgeving en geloofmodern Nederlands (kort) rooms-katholiek 1970 (dank Hans Knippenberg)

35

naamgeving en regioNynke (regionaal) Femke (landelijker)

36

namen en opleidingEngelse namen opleidingsniveau 1985

corop

37

namen en inkomenelitenamen inkomen 1982 sociaal-economische gebieden

38

Arabisch stedelijkheid CBS type 3/4/5

39

voornamenkaart vanNederland (2006)

relatiefbelangrijkstenaamgroepper PC4

40

populariteitsdistributies

traditioneelRK-gelatiniseerd: Maria, Johannes, Johanna, Anna,.. Nederlands: Jan, Cornelis, Hendrik, Cornelia,..neergang

41

populariteitsdistributies

Friese namen: Maaike, Jelle, Femke, Nienke,..Oudtestamentische namen: Esther, Joseph, Daniel, Judith,..van stabiel naar hogere populariteit, met fasen

42

populariteitsdistributies

premodern Nederlands links: Peter, Robert, Yvonne, Ingrid,..rechts: Jeroen, Thomas, Maarten, Martijn, Wouter, Marianne,..

43

populariteitsdistributies

modern Nederlands: Anne, Bart, Tim, Sanne, Tom,..elite: Louise, Emma, Sophia, Charlotte,..van stabiel naar stijgend

44

populariteitsdistributies

Engels/Frans: Ronald, Monique, Marcel, Richard, Dennis,..Engels -y: Cindy, Kelly, Mandy, Nancytwee-toppig

45

Populariteitsdistributies

Engels kort: Kim, Roy, Joyce, Nick, ..Frans kort: Robin, Marie, Louis, Charles,..Frans is deels traditioneel

46

populariteitsdistributies

Elite 2: Magdalena, Frederika, Ferdinand, Bernadette,..Elite 3: Christiaan, Alexander, Rudolf, Eduard,..weinig populair, stabiele basis

47

populariteitsdistributies

Frans: Dominique, Désirée, Maxime, Dimitri, Fabiënne, ..

twee-toppig

48

populariteitsdistributies

Gemengd: Carla, Frits, Eddy, Rudy, ..,Bente, Rolf, Abel, Mats, ..Scandinavisch, Frans: Niels, Anouk, Lars, Manon, Sven,..twee-toppig

49

populariteitsdistributies

Modern 1: Selma, Adam, Puck, Kiki, Lina, Donna, Mika, ..Modern 2: Zoë, Jordi, Noa, Jarno, Dion, Lara, Luna, ..heel soms nog traditioneel

50

populariteitsdistributies

Traditioneel Arabisch: Mohamed, Fatima, Ahmed, Hassan, ..Traditioneel Turks: Ibrahim, Hasan, Ismail, Hüseyin, .. ook in Marokko en Turkije geboren

51

populariteitsdistributies

modern Arabisch: Omar, Yassine, Hamza, Zakaria, ..modern Turks: Yusuf, Esra, Emre, Yunus, .. In Nederland geboren

dynamiek van naamgroepen(gestapelde percentages)

52

53

in samenvatting (voornamen)

• samenhang tussen namen (in gezin)• gemeenschappelijkheid van groepen ouders

• samenhang met inkomen/opleiding, levensstijl, geloof

• naamgeving in overeenstemming met sociale omgeving

• daarmee gekoppelde geografische verspreiding• nog veel onderzoek te doen aan dynamiek (in

sociale en etnische groepen)

54

meer…

• Naamgeving in multiculturele gezinnen• welke identiteit wint?

• Vernoeming• nog steeds, maar anders?

• Dynamiek in naamgeving• valt naamgeving te voorspellen?

• Lokale naamgeving• bestaat die nog buiten Bunschoten en Urk?

OZ: onderwerpenOZ: onderwerpen