Речевое действие как смыслообразующий компонент коммуникации: психолингвистические параметры анализа

DOI:

Одна из главных задач, которую решают исследователи в рамках теории речевой деятельности (далее – ТРД), – установить характер и типы предикации между стимулом и реакцией, соотношение которых и есть речевое действие. ТРД как фундаментальная основа отечественной психолингвистики была сформулирована А.А. Леонтьевым в очень короткое время, поэтому для верификации ее положений не хватало эмпирических данных, демонстрирующих специфику ассоциативных вербальных связей: «Остановка за одним: располагаем ли мы в настоящее время этими объективными данными? Ответ будет совершенно определенный и неутешительный: пока не располагаем. Не случайно примеры на ассоциации мы приводим из английского, а не русского языка» [Леонтьев, 1977, с. 11]. Последующее развитие ТРД оказалось существенно связанным с необходимостью создания и описания значительных массивов ассоциативных данных, без которых невозможно ни выявление сущности речевого действия, ни точные дефиниции ее основных категорий и интерпретирующих терминов, ни характеристика психолингвистического содержания коммуникативных процессов. Усилия исследовате- лей, направленные на сбор эмпирического материала (см.: [Пюрбеев, 2019; и др.]; (Пищальникова и др., 2020; Русский ассоциативный словарь, 2002; Васильева, Васильев, Мамаева, 2014; Гуц, 2004; Санчез Пуиг, Караулов, Черкасова, 2001; Степыкин, Миронова, 2020; Тарасов, Дронов, Ощепкова, 2017; Уфимцева и др., 2004; Черкасова, Уфимцева; Шапошникова, Романенко, 2015; и др.)), в настоящее время позволяют психолингвистам не только разрабатывать новые методики первоначального классифицирования такого материала, но и успешно демонстрировать специфику психолингвистического значения слова, определять актуальные личностные смыслы, исследовать специфику речевого действия, определять его этнокультурные особенности и т. д.

Однако в большинстве словарей по сложившейся традиции представлены только параметры, характеризующие непосредственные связи слов в составе ассоциативного поля: общее количество реакций, количество отказов от реагирования, количество разных и единичных реакций, то есть те параметры, которые не позволяют интерпретировать смысловые связи между ассоциатами и, следовательно, не могут стать основой для решения перечисленных выше задач. В некоторых издани- ях содержатся данные по обратному входу: общее количество стимулов, вызвавших реакцию; количество различных стимулов, вызвавших реакцию, и количество стимулов, вызвавших данную реакцию один раз (Русский ассоциативный словарь, 2002), но это данные, на основе которых можно делать ограниченные выводы. Параметры, отражающие опосредованные и пересекающиеся связи между стимулом и реакцией, практически игнорируются в российских базах ассоциативных данных. Однако именно эти связи оказываются показательными для ассоциативно-вербальной сети [Nelson, Schreiber, 1992; Nelson, Bennett, Leibert, 1997]: они комплексно характеризуют предикацию, и интерпретация таких связей не только дает детальное представление о специфике ассоциативно-вербальной сети индивида, но и позволяет моделировать ее этнокультурные особенности. В тезаурусе ассоциативных норм университета Южной Флориды содержится 29 параметров, в которых отражена информация как о непосредственных связях между стимулом и реакцией, так и о других словах, определенным образом обусловливающих ассоциирование в паре «стимул – реакция» (USF). О важности эффективного применения ряда этих параметров мы неоднократно писали (см., например: [Пищальникова, 2019; Степыкин, 2020; 2021; Степыкин и др., 2023; Пищальникова, Степыкин, 2023; и др.]).

В этой статье представлена попытка качественной интерпретации параметров (=индексов) количества и силы пересечения ассоциатов.

Материалы и методы исследования

Материалом исследования послужили ассоциативные поля (далее – АП) богатый и rich, смоделированные на основе данных свободного ассоциативного эксперимента и представленные в словаре ассоциаций Университета Южной Флориды (USF) и Русском ассоциативном тезаурусе (РАТ). В качестве методов анализа используются общенаучные методы сравнения и количественного подсчета (при сопоставлении русских и американских показателей), индукции (при интерпретации полученных значений индексов). Количественный анализ данных позволяет определить чис- ло пересекающихся ассоциатов и рассчитать ассоциативную силу пересечения, индукция – установить этнокультурную специфику соотношения «стимул – реакция» как речевого действия.

Результаты и их интерпретация

Обратимся к АП богатый , представленному в РАТ: бедный 12 , человек 12 , мужик 5 , кооператор 3 , купец 3 , тоже плачет 3 , дом 2 , муж 2 , мужчина 2 , толстый 2 , урожай 2 , барин , бедняк , бездельник , бизнесмен , богач , Буратино , буржуй , Вольво , выбор , гражданин , дело , денди , деньги , додж , друг, дурак , душой , дядя, жених , зажиточный , злой , и бедняк , капиталист проклятый , край , крутится , машина , мен , мерин , наездник , наследник , небогатый , несчастный , обокрасть , опыт , отец , плачет , подлец , поклонник , помещик , разгильдяй , родственник , роскошный , сигара , скрипач, сноб , спонсор , умный , умом , усатый , Форд , щедрый , язык (РАТ). Сопроводительная статистика АП в словаре такова: 101 – общее количество реакций; 64 – количество разных реакций; 52 – количество единичных реакций; 1 – количество отказов.

Индекс пересечения ассоциативных полей может быть установлен в любой паре «стимул – ассоциат». Для демонстрации порядка вычисления индекса в статье рассмотрим соотношение стимула с наиболее частотной реакцией бедный , сопоставляя содержание АП богатый и бедный и устанавливая количество одних и тех же ассоциатов в составе обоих полей.

АП бедный, по данным РАТ, таково: богатый 20, человек 5, несчастный 4, старик 4, Ваня 2, голодный 2, Йорик 2, малый 2, мальчик 2, нищий 2, родственник 2, студент 2, Anoli, ангел, беднее, бездна, белый, больной, глухой, гном, голодный пес, двор, Демьян, деньги, друг, егерь, ежик, жалкий, кот, крестьянин, кролик, крот, маленький, мальчуган, машина, мой, небогатый, оборванец, папа Карло, поэт, пудель, разум, рваный, Рома, рыцарь, сборник, сирота, скупой, смерть, сын, тип, худой, шалаш, я (Русский ассоциативный словарь, 2002). Сопроводительная статистика: 92 – общее количество реакций; 55 – количество разных реакций; 42 – количество единичных реакций; 1 – количество отказов (Русский ассоциативный словарь, 2002).

Сопоставив АП богатый и бедный , обнаруживаем следующие общие (пересекающиеся) ассоциаты: человек , деньги , друг , машина . Количество пересекающихся ассоциатов в словаре ассоциаций Южной Флориды (USF) обозначается аббревиатурой O (Number of Overlapping Associates), и в нашем анализе мы пользуемся принятыми в этом словаре обозначениями индексов (параметров исследования отношений между стимулом и реакцией). Пересекающиеся ассоциаты являются маркерами смысловой (ассоциативной) близости психологического значения лексем богатый и бедный . Согласно результатам сопоставительного анализа полей, индекс пересечения АП богатый и бедный О = 4.

Рассчитаем индекс OSG (Overlapping Associate Strength) – параметр, характеризующий силу пересечения ассоциатов, по методике Д. Нельсона (USF). Такой параметр может стать одним из оснований моделирования ассоциативно-вербальной сети и ее этнокультурной специфики. Кроме того, знание числового значения индекса становится объективным основанием при исследовании семантических отношений лексем в составе разного рода лексических полей, синонимических рядов и т. д., то есть параметр OSG указывает на психологически актуальную для носителей языка близость семантики слов, что может стать определяющим фактором при решении проблем динамики содержания лексем, эффективности коммуникации, в том числе и межкультурной. Для расчета параметра OSG сначала определим индекс FSG (Forward Cue-to-Target Strength) – параметр, характеризующий прямую ассоциативную связь от стимула к реакции для вербальных пар богатый – человек, богатый – деньги, богатый – друг и богатый – машина. Индекс FSG вычисляется путем деления частотности того или иного ассоциата на общее количество реакций в составе исследуемого АП. Например, на стимул богатый было получено 12 реакций человек при общем количестве реакций, равном 101. Воспользовавшись приведенной выше формулой, получаем индекс прямой ассоциативной силы для соотношения богатый человек: FSG1 богатый-человек= 12: 101= 0,119.

Аналогичным образом рассчитывается FSG₁ для других сочетаний со стимулом богатый :

FSG 1 богатый-деньги = 1 : 101 = 0,009;

FSG 1 богатый-друг = 1 : 101 = 0,009;

FSG 1 богатый-машина = 1 : 101 = 0,009.

Далее вычислим индекс прямой ассоци- ативной силы для соотношений реакций человек, деньги, друг и машина со стимулом бедный, обозначив его как FSG2:

FSG 2 бедный-человек = 5 : 92 = 0,054;

FSG 2 бедный-деньги = 1 : 92 = 0,011;

FSG 2 бедный-друг = 1 : 92 = 0,011;

FSG2 бедный-машина= 1 : 92 = 0,011.

Для вычисления параметра ассоциативной силы пересечения (OSG) необходимо перемножить ранее рассчитанные индексы FSG1

и FSG2 по каждому из общих ассоциатов

и

сложить полученные числа:

OSG = FSG 1 x FSG 2 ( человек ) + FSG 1 x FSG 2 ( деньги ) + FSG 1 x FSG 2 ( друг ) + FSG 1 x FSG₂ ( машина ).

Результаты расчета OSG для слов богатый и бедный приведены в таблице 1.

Индекс OSG для слов богатый и бед- ный составил 0,0067. Подчеркнем еще раз, что этот индекс может быть интерпретирован как показатель близости значения слов, психологически актуальной для индивида: чем выше параметр OSG, тем более близки по смыслу анализируемые слова.

Представим зоны пересечения полей богатый и бедный по каждому из выявленных признаков графически (см. рис. 1).

Как показано на рисунке, наивысший коэффициент пересечения АП зафиксирован по ассоциату человек (0,0064), что отражает частотность такого типа предикации между прилагательным и существительным в русском языке как проявление его внутренней формы. При этом семантика лексем богатый и бедный позволяет реализовать одинаковую сочетаемость: богатый / бедный человек , богатое / бедное воображение , богатый / бедный костюм , богатая / бедная фирма , богатые / бедные люди , богатый / бедный жених , богатый / бедный дом , богатый / бедный гость , богатый / бедный урожай , бога-

Таблица 1 . Расчет ассоциативной силы пересечения (OSG) для слов богатый и бедный

Человек

Машина

0,12 0,1

0,08

0,06

0,04

0,02 0

Деньги

Table 1 . Calculation of the Overlapping Associate Strength (OSG) for the words bogatyj ( rich ) and bednyj ( poor )

Пересекающиеся ассоциаты	FSG 1	FSG 2	OSG
Человек	0,119	0,054	0,0064
Деньги	0,009	0,011	0,0001
Друг	0,009	0,011	0,0001
Машина	0,009	0,011	0,0001
Индекс OSG для слов богатый и бедный			0,0067

■ богатый ■ бедный

Друг

Рис. 1. Зоны пересечения ассоциативных полей богатый и бедный

Fig. 1. Overlapping zones of associative fields bogatyj ( rich ) and bednyj ( poor )

тый / бедный актер , богатый / бедный родственник , богатый / бедный лексикон , богатые традиции , богатая / бедная история и т. д. Вместе с тем результаты сопоставления АП показывают, что вероятность активации такого основания ассоциирования, как «носитель признака», у слова богатый в два раза выше, чем у слова бедный : 11,9 % vs 5,4 %. Если внутренняя форма языка и обусловленная ею структура языка не накладывают никаких ограничений на формально-семантическую сочетаемость слов, вероятно, причины такого показателя связаны с зависимостью актуализации смыслов от системы ценностей. Важность полученного результата подтверждается и следующим: обратное предицирование бедный – богатый значительно более вероятно, чем прямое (22 % vs 12 %). Однако ответить на вопрос, чем это вызвано, в настоящий момент считаем невозможным без дополнительных исследований.

Стимулы богатый и человек продуцируют восемь общих ассоциатов ( мужчина , гражданин , дело , друг , дурак , машина , умный , язык ), формирующих соответствующие области пересечения АП богатый и человек . Рассчитаем индекс ассоциативной силы пересечения для этих полей и сведем их в таблицу (см. табл. 2), где FSG₁ – индекс прямой ассоциативной силы по стимулу богатый и соответствующему ассоциату-пересечению; FSG₂– индекс прямой ассоциативной силы по стимулу человек и соответствующему ассоциату- пересечению.

По данным таблицы 2, АП богатый и человек имеют низкий индекс ассоциативной силы пересечения – 0,0004. Это свидетельствуют о том, что смысловые связи между словами богатый и человек значительно слабее, чем между словами богатый и бедный, хотя признаков для установления смысловой общности для слов богатый и человек выявлено больше. Наиболее существенные зоны пересечения образуются по ассоциатам друг и мужчина (рис. 2).

Аналогичным образом были выявлены ассоциаты-пересечения других реакций со стимулом богатый и рассчитаны индексы ассоциативной силы пересечения . Сведем полученные результаты в таблицу, упорядочив данные по убыванию значения индекса ассоциативной силы пересечения.

Данные, приведенные в таблице 3, в числовом виде фиксируют иерархию смысловых связей между стимулом и реакциями в составе АП богатый. Несмотря на самое большее количество пересекающихся ассоциатов у стимула богатый и реакции человек (8), индекс ассоциативной силы пересечения для этой пары оказался, как уже указывалось, значительно ниже по сравнению с другими. Самый высокий индекс OSG зафиксирован для слов богатый и толстый и отражает частот- ность и актуальность для носителей языка зрительного образа, когда богатый человек чаще всего изображается толстым. Это подтверждается актуализацией в реакциях такого основания ассоциирования, как «носитель признака»: человек, мужик, муж, дядя. Отметим, что практически во всех случаях пересечений исследуемых АП в качестве ассоциата-пересечения выступает человек как носитель предикативного признака. Исключение составляет АП под рангом 7, поскольку на стимул муж не дано реакции человек.

Индексирование пары «стимул – ассоциат» выявляет интересную зависимость: ассоциат может быть самым частотным ( богатый – бедный ), но при этом индекс пересечения полей богатый и бедный необязательно будет самым высоким, например, он наиболее высокий, как отмечалось, в паре богатый – толстый. Это свидетельствует, во-

Таблица 2. Расчет ассоциативной силы пересечения (OSG) для слов богатый и человек

Table 2 . Calculation of the Overlapping Associate Strength (OSG) for the words bogatyj ( rich ) and chelovek ( man )

Пересекающиеся ассоциаты	FSG 1	FSG 2	OSG
Мужчина	0,018	0,006	0,00011
Друг	0,009	0,016	0,00014
Гражданин	0,009	0,006	0,00005
Машина	0,009	0,006	0,00005
Дело	0,009	0,003	0,00003
Дурак	0,009	0,002	0,00002
Умный	0,009	0,002	0,00002
Язык	0,009	0,002	0,00002
Индекс OSG для слов богатый и человек			0,0004

Рис. 2. Зоны пересечения ассоциативных полей богатый и человек

Fig. 2. Overlapping zones of associative fields bogatyj ( rich ) and chelovek ( man )

Таблица 3 . Ранжирование ассоциатов на стимул богатый по индексу ассоциативной силы пересечения

Table 3. Ranking of associates to the cue bogatyj ( rich ) according to the Overlapping Associate

Strength Index

Ранг Стимул Реакция Ассоциаты-пересечения Количество пересечений Индекс силы пересечения 1 богатый толстый человек, мужик, муж, дядя 4 0,0763 2 богатый бедный человек, деньги, друг, машина 4 0,0067 3 богатый кооператор человек, деньги, мужчина, бизнесмен 4 0,0054 4 богатый мужчина человек, мужик, умный, друг 4 0,0026 5 богатый купец человек, толстый, деньги, мужчина, барин 5 0,0023 6 богатый мужик человек, толстый, злой 3 0,0014 7 богатый муж мужчина, друг, отец 3 0,0005 8 богатый человек мужчина, гражданин, дело, друг, дурак, машина, умный, язык 8 0,0004 9 богатый дом – 0 0 10 богатый урожай – 0 0 первых, об операциональности речевого действия богатый – бедный, во многом обусловленной наличием в языке антонимических отношений между лексемами; во-вторых, о том, что семантическая близость лексем только относительно связана с их частотностью и может быть детерминирована не только ядерными компонентами значения, но и внешними признаками реалий, обозначенных словами.

Для выявления значимости пересечения ассоциатов и важности числового показателя коэффициента их силы в межкультурных сопоставительных исследованиях рассмотрим поле rich , представленное в словаре ассоциативных норм Южной Флориды: poor 98 , money 16 , wealth 11 , famous 3 , luck 3 , power 3 , snob 2 , affluent , bucks , chocolate , coins , green , jewelry , millionaire , person , satisfied , snotty , stuck-up . Общая статистика АП: всего реакций – 148; количество разных реакций – 18; количество единичных реакций – 11 (USF).

Наиболее частотное соотношение rich – poor порождается в 66 % реакций, что значительно превосходит вероятность продуцирования соотношения богатый – бедный по данным РАС (всего 12 %). Это, вероятно, прежде всего обусловлено типологическими особенностями английского языка (преобладание аналитических способов выражения грамматического значения). Для определения пересекающихся ассоциатов АП rich и poor представим состав АП poor и произведем его анализ по заявленным выше пара- метрам: rich 73, bad 7, people 5, dirty 3, money 3, old 3, poverty 3, house 2, lonely 2, sad 2, welfare 2, baby, bag lady, black, boy, broke, bum, crowded, destitute, education, excellent, fat, fine, food, good, help, homeless, hungry, lowly, man, needy, negative, not wealthy, pauper, penniless, pity, quality, rice, scum, shabby, soul, taste, thin, trouble, ugly, well. Общая статистика: всего реакций – 143; количество разных реакций – 46; количество единичных реакций – 35 (USF).

Вероятность активации соотношения poor – rich оказалась ниже, чем соотношения rich – poor (51 % vs 66 %), поэтому очевидно, что прямое предицирование rich – poor более характерно для американцев, тогда как для русских респондентов актуальнее бедный – богатый . Этот показатель должен быть интерпретирован с учетом других индексов, в том числе не упомянутых в данной статье, поскольку совокупность количественных показателей и их иерархия, на наш взгляд, отражают некие системные связи в организации ассоциативно-вербальной сети носителей разных языков. К этому тезису мы хотели бы привлечь внимание читателей, поскольку сейчас как никогда актуальна обработка имеющихся массивов ассоциативных данных, и она помогла бы найти ответы на многие давние проблемные психолингвистические и лингвистические вопросы.

Продолжая сопоставление АП rich и poor, отметим, что был выявлен только один общий ассоциат money (O = 1), при этом ин- декс силы пересечения по данному ассоциату составил всего 0,0023. Столь низкое значение параметра OSG свидетельствует о том, что психологически актуальные смыслы, соотносимые американцами со словами rich и poor, не так близки, как смыслы, соотносимые носителями русской лингвокультуры со словами богатый и бедный (OSG = 0,0067). Это еще раз подчеркивает нетождественность значений даже частотных лексем в разных лингвокуль-турах и свидетельствует о несовпадении коммуникативных смыслов, репрезентированных в сочетаниях с этими лексемами.

Значительно выше показатель OSG (0,0763) для речевого действия rich – wealth , а количество пересекающихся ассоциатов в АП лексем rich и wealth равно двум (O = 2), как и в предикативной паре rich – power , где индекс ассоциативной силы пересечения, однако, существенно ниже – 0,0182.

Анализ показателей ассоциативной силы пересечения для всех ассоциатов АП rich позволяет представить их иерархию в таблице (табл. 4).

Согласно представленным данным, для носителей американской лингвокультуры психологически наиболее значимы смысловые связи слов rich и wealth. У слов rich и luck нет ассоциатов-пересечений, это позволяет предположить, что между удачей и богатством у американцев не устанавливаются психологически значимые связи, несмотря на 3 реакции luck на стимул rich.

Выводы

На материале ассоциативных полей богатый и rich, представленных в РАТ и слова- ре ассоциативных норм Южной Флориды, во-первых, были выявлены параметры O (количество пересекающихся ассоциатов) и OSG (сила пересечения ассоциатов), важные для определения принципов устройства ассоциативно-вербальной сети и отражения в ней этнической специфики лингвокультуры. Во-вторых, показаны некоторые пути содержательной интерпретации исследованных числовых параметров АП и подчеркнута их значимость для психолингвистических и лингвистических исследований. Так, параметры O и OSG существенны для определения специфики организации ассоциативно-вербальных сетей. Чем больше количество пересекающихся ассоциатов для исследуемой пары слов, тем больше признаков, обусловливающих их смысловую близость, при этом степень смысловой близости слов зависит не столько от количества пересекающихся ассоциатов, сколько от силы их пересечения.

Наиболее частотна, по данным русского и американского словарей, предикация между словами богатый – бедный (12 %) и rich – poor (66 %). Столь значительная разница в основаниях ассоциирования обусловлена типологически: по преобладающим способам выражения грамматического значения русский язык является синтетическим, а английский – аналитическим.

В американском словаре прямое преди-цирование rich – poor на 15 % сильнее обратного, а в «Русском ассоциативном словаре» обратное соотношение бедный – богатый превосходит прямое на 10 %.

Для полей богатый и бедный выявлено четыре пересекающихся ассоциата ( человек , деньги , друг , машина ), при этом наивысший

Таблица 4. Ранжирование ассоциатов на стимул rich по индексу ассоциативной силы пересечения

Table 4. Ranking of associates to the cue rich according to the Overlapping Associate Strength Index

Ранг Стимул Реакция Количество пересечения Индекс силы пересечения 1 rich wealth 2 0,0763 2 rich power 2 0,0182 3 rich money 1 0,0038 4 rich poor 1 0,0023 5 rich snob 1 0,0015 6 rich famous 1 0,0010 7 rich luck 0 0 коэффициент силы пересечения зафиксирован по ассоциату человек. Поля rich и poor имеют всего одно пересечение по ассоциату money с коэффициентом силы пересечения 0,0023. Этот же параметр по ассоциату деньги значительно ниже (0,0001), что свидетельствует об актуальности ассоциата money как признака, на основе которого устанавливается близость значений слов rich и poor. Напротив, низкий коэффициент силы пересечения по ассоциату деньги указывает на его незначительность для определения психологической актуальности смысловой связи слов богатый и бедный.

Этнокультурная специфика слова богатый и продуцируемых на его основе речевых действий проявляется в различной иерархии смысловых связей с другими словами. Наиболее высокий индекс силы пересечения в РАТ зафиксирован для слов богатый и толстый , в USF – для слов rich и wealth . Последний показатель демонстрирует, что частотность ассоциата необязательно автоматически означает высокую степень его семантической близости со стимулом. Данная зависимость еще раз подчеркивает важность эк-стралингвистического опыта в коммуникативной практике, в том числе и межкультурной. Эти выводы нуждаются в дополнительной интерпретации и верификации на основе исследования более широких массивов ассоциативных данных и использования большего количества параметров. Однако уже сейчас очевидно, что применение даже ограниченного количества новых для российской психолингвистики параметров АП эффективно при анализе опосредованных связей слов в ассоциативно-вербальной сети и установлении этнокультурной специфики речевого действия.