Nomen est omen - avagy mit árul el rólunk a nevünk

Minden szülő fontosnak tartja, hogy gyermeke számára megtalálja a legmegfelelőbb nevet, de persze közben egyetértünk Júliával abban, hogy nem a név fontos egy ember megítélésében:

Mi is a név? Mit rózsának hívunk mi,

Bárhogy nevezzük, éppoly illatos.

Így, hogyha nem hívnának Romeónak,

E cím híján se volna csorba híred.

De tényleg így van ez? Hiszen nevünk az esetek többségében jelzi nemünket, a változó névadási szokások utalhatnak korunkra, de társadalmi és vagyoni helyzetünkre is - a vezetéknevekről ne is beszéljünk.

Mostanában szinte minden ismerősöm szülő lett és azt vettem észre, hogy a legtöbb baba az  Eszter, Anna, Jázmin, Hanna és Bence, Máté, Levente neveket kapta, melyek az utóbbi évek legnépszerűbb keresztnevei. Elkezdtem hát figyelni, milyen gyerekneveket hallok a környezetemben és a Dzsenifer, Dzsesszika, Vivien nyert a lányoknál, a Kevin, Krisztofer és Martin a fiúknál. Ismerőseim és barátaim a középosztály tagjai, általában magasan képzettek és nagyvárosokban laknak. Én viszont egy olyan kistérségben lakok, ahol a munkanélküliség és a roma lakosság aránya egyaránt kb. 20%. Talán önmagában az, hogy valakit Kevinnek hívnak nem árulkodik arról, milyen szociokulturális közegből érkezik, de mi a helyzet Szabó Kevinnel és Lakatos Kevinnel? Lehet, nevünk nem csak nemünket, de korunkat és társadalmi hátterünket is elárulja?

A nevek gazdaságtana

Hazánkban különböző okok miatt nem gyűjtenek nemzetiségre vonatkozó adatokat az újszülöttekről és szüleik hátteréről. Azonban Roland G. Fryer Jr. és Steven D. Levitt a kaliforniai születési statisztikákat használva érdekes eredményeket tártak fel a nevekkel kapcsolatban. A két kutató a szülők lakhelyét használva következtetett etnikai hovatartozásukra és a kórházi számla kiegyenlítésének módjából pedig anyagi helyzetükre. További hasznos fogódzót jelentett nekik, hogy Kaliforniában rögzítik az anya családi állapotát, korát és iskolai végzettségét is. Ezen adatok birtokában már empirikusan is bizonyítható volt az, amit sokan sejtettek; a feketék névadási szokásai jelentősen eltérnek a többségi társadalométól, ahogy az alábbi táblázat is mutatja (forrás Freakonomics):

Szintén különös fejlemény, hogy a fekete közösségen belül egyre kevesebb gyerek kapja ugyanazt a nevet, ahogy az alábbi ábra is mutatja.

Ezáltal önmagában az a tény, hogy valakinek különleges neve van egyre jobban jelzi, hogy nem a többségi társadalom tagja. Hogy ez jó vagy rossz? Attól függ milyen a társadalmi környezet, önmagában a név nem okozója a különbségeknek, sokkal inkább oka.

Ugyanakkor érdemes odafigyelni Sendhill Mullainathan és tsai vizsgálataira is, mely bebizonyította, a név igen komoly akadály lehet a munkaerőpiacon. Mullainathan nagyon egyszerű és ötletes kísérlettel állt elő: két ugyan olyan képzettséggel és előélettel rendelkező fiktív személy önéletrajzát írták meg és küldték el álláshirdetésekre, a két pályázó közötti egyedüli eltérés a nevük volt; egyikük szép hagyományos fehér nevet kapott, míg a másik igazi afro-amerikait. Az eredmények szerint harmad annyi esélye van a fekete névvel rendelkező személyeknek arra, hogy felhívják őket, mint a fehéreknek...

Név = nem, kor, jövedelem

De kanyarodjunk vissza a szegmentáció kérdéséhez! Ha van megfelelő adatunk, úgy tűnik pusztán keresztnév alapján is sokat megtudhatunk egy emberről. Tyler Schnoebelen egyik tavalyi meetupunkon elmondta, hogy vizsgálódásaik során a férfi- ill. nő nevek listáival határozták meg vizsgálati alanyok nevét és a névadási statisztikákat használva nagy hatékonysággal tippelték meg korukat is!

Tyler Schnoebelen : Gender and style in American English tweets from Szamitogepes nyelveszet on Vimeo.

Fryer és Levitt nagyon sok változót megvizsgált, ezek közül szemezgetve az egyik legkirívóbb, az anya iskolázottsága és a gyermek neve közötti kapcsolat. A fehér lánynevek közül az alábbiak jelzik a leginkább az anyuka iskolázottságát években megadva.

A húsz leggyakoribb alacsony iskolázottságot jelző fehér lánynév (forrás Freakonomics)

(Zárójelben az anya iskolázottsága években kifejezve)

1. Angel (11.38)

2. Heaven   (11.46)

3. Misty   (11.61)

4. Destiny   (11.66)

5. Brenda   (11.71)

6. Tabatha   (11.81)

7. Bobbie   (11.87)

8. Brandy   (11.89)

9. Destinee   (11.91)

10. Cindy   (11.92)

11. Jazmine   (11.94)

12. Shyanne   (11.96)

13. Britany   (12.05)

14. Mercedes   (12.06)

15. Tiffanie   (12.08)

16. Ashly   (12.11)

17. Tonya   (12.13)

18. Crystal   (12.15)

19. Brandie   (12.16)

20. Brandi   (12.17)

A szülők, különösen az anya, iskolázottsága az egyik legmeghatározóbb faktora a gyermek jövőbeli iskolázottságának és jövedelmének. Az eddig bemutatott adatok a kilencvenes évekre vonatkoznak, de Steven D. Levitt és Stephen J. Dubner Freakonomics című könyvükben kitértek a névadási divatokra is. Ha megnézzük a kétezres években az alacsony és a közepes jövedelmű családok névadási szokásait, akkor jelentős átfedéseket látunk a két csoport között - vessünk egy pillantást a lánynevekre (forrás Freakonomics)

Az adatokat megvizsgálva arra jutott a szerzőpáros, hogy a kis jövedelmű családok névadási szokásai pár év késéssel követik a felsőbb osztályokét, ez okozza a jelentős átfedést.

Vezetéknevek

Sajnos hasonló magyar vonatkozású adatokról nincs tudomásunk - ha valakinek van, kérjük írjon nekünk! A vezetéknevekkel most nem foglalkoztunk, de nem állunk talán messze az igazságtól, ha feltesszük, bizonyos esetekben jól jelzik az etnikai hovatartozást (az afro-amerikaiak körében az adatok szerint ez így van).

A gyakorlatban

A nevek önmagukban nem érdekesek, ez ellen csak a névtannal foglalkozó szakembereknek lehet kifogása.  Viszont, ha sok adat mellett rendelkezünk a vizsgált alanyok nevével is, akkor jelentősen megkönnyíthetik a felhasználók szegmentálását nem, kor és akár iskolázottság/jövedelem szerint is. Pl. a Neticle újdonsága a nemek szerinti szegmentálás, így már nem csak a a populáció egészére adnak véleményárfolyamot, hanem férfi-női bontásban is. További felhasználási terület lehet, a más módszerekkel nyert eredmények validálása is - de persze csak akkor, ha van megfelelő minőségű és mennyiségű adat!