Jelen kutatásban nem az adatok előzetes csoportosítása (munkatérképekből álló korpuszok kialakítása) révén valósítom meg az adattárak vokalizmus, illetve konszonantizmus alapú dialektometriai elemzését (ahogyan korábban Goebl), hanem az adatok automatikus, Levenshtein-algoritmussal történő összevetésével. Ahhoz, hogy külön tudjam elemezni a magánhangzókat, illetve mássalhangzókat a páronkénti adatösszevetés folyamatában, első lépésként úgy módosítom az adatokat, hogy azokban csak a magánhangzókat (illetve fordított esetben csak a mássalhangzókat) hagyom meg, és csak azokon végzem el az összevetéseket. A meggy címszavú MNyA. és RMNyA. térképek esetében például ez azt jelenti, hogy a szóvégi mássalhangzó térbeli variabilitásának (meggy ~ metty ~ meddzs stb.) a konszonantizmus alapján létrehozott hasonlósági mátrix, a magánhangzó minőségét érintő különbségeknek (meggy ~ mëggy ~ möggy stb.) pedig a vokalizmus alapján létrehozott mátrix kialakításában lesz szerepe.2

Vannak azonban olyan hangtani jelenségek, amelyek mind a magánhangzók, mind a mássalhangzók lejegyzésbeni variabilitásában jelentkeznek. Ilyen az l-kiesés és a nazalitás: az l redukálódása együtt járhat a megelőző magánhangzó megnyúlásával (nélkül ~ nélkǜl ~ nékű), ugyanígy az n ejtése redukálódhat, miközben a megelőző magánhangzó nazalizációja erősödik, amit mellékjellel jelölünk (patkán ~ patká̰n ~ patká̰). E jelenségek figyelemre méltó térbeli mintázatokat mutatnak, a magánhangzó és mássalhangzó közti koartikuláció területenként változó, tehát nyelvváltozat-specifikus jellegével (az interszegmentális kohézió mértékével) függnek össze. A jelen dolgozatban azonban e jelenségek hatása, mint jeleztem, egyaránt jelentkezik a vokalizmushoz, illetve a konszonantizmushoz tartozó kimutatásokban.

Az elemzés során tehát két mátrix jön létre: az egyik a magánhangzók, a másik a mássalhangzók használatában és ejtésében lévő nyelvjárási hasonlóság mértékét mutatja meg a kutatópontpárok között. A mátrixok alapján korrelációs elemzés és korrelációs térképek formájában összevetem a nyelvi távolságot a földrajzi távolsággal, illetve a konszonantizmusból adódó nyelvi távolságot a vokalizmusból adódóval. A mátrixok klaszteranalízise alapján csoportosítom a kutatópontokat, a csoportosítás eredményét térképre vetítem és összevetem egymással a konszonantizmus és a vokalizmus alapján kirajzolódó felosztásokat, illetve mindkét felosztást összevetem az eredeti (magánhangzókat és mássalhangzókat egyaránt tartalmazó) adatokból készült mátrix klasztertérképével. Néhány kutatópont hasonlósági térképeinek összevetésével bemutatom, jellegükben hogyan térnek el egymástól a vokalizmus és konszonantizmus által kirajzolt nyelvi hasonlósági mintázatok. A MCsNyA. dialektometriai elemzése alapján külön megnézem, hogyan alakul a kutatópontok csoportosítása Moldvában, ahol nemcsak a magánhangzók, hanem a mássalhangzók ejtése is közismerten jellegzetes területi különbségeket mutat (Juhász 2001, 307–314).

A nyelvatlaszadatok összevetéséhez, vagyis a nyelvi hasonlósági mátrixok kialakításához a Levenshtein-algoritmust használom (Levenshtein 1966), az adatösszevetéseket a Bihalbocs3 magyar dialektológiai alkalmazással valósítom meg. A földrajzi távolság meghatározásához a Haversine-távolságot alkalmazom, szintén a Bihalbocsban, a kutatópontpárok GPS-koordinátái alapján, és ugyanezen GPS-koordináták alapján történik a térképezés is. A statisztikai elemzéseket az R statisztikai programcsomaggal végzem. A mátrixok közötti korreláció meghatározására a távolságmátrixok esetében a tudományterületen is szokásosan alkalmazott Mantel-tesztet használom, a kutatópontonkénti korrelációs együtthatókat Pearson-korrelációval számítom ki az ade4 csomag használatával (Dray–Dufour 2007). A korrelációs együttható értéke mindkét eljárás esetében −1 és 1 közé esik, 1 közelében beszélhetünk erős pozitív korrelációról. A kutatópontok csoportosításához a Ward-féle klaszterezési eljárást alkalmazom, az R statisztikai programcsomagba beépített ward.D2 algoritmus használatával. Az R-ben kiszámított értékeket minden esetben Bihalboccsal vetítem térképre.