CC BY
160
Динамическая ассоциативно-вербальная модель языкового сознания носителей русского языка
Черкасова Г. А.
Институт языкознания РАН gacherk@ mail, ru
Аннотация. В статье рассмотрена ассоциативно-вербальная сеть (ABC) обыденного языкового сознания в динамике, сформированная по трем ассоциативным опросам носителей русского языка-купьтуры, проведенным с интервалом 20 лет. Для моделирования ABC использовано теоретико-множественное и графовое описание. Результаты моделирования показали стабильность реакций на повторяющиеся слова-стимулы, когда частота порождения ассоциата выше порогового значения. Появление новых высокочастотных реакций отражает переменную («временную») ассоциативную составляющую.
Ключевые слова: ассоциативно-вербальная сеть, ассоциативный словарь, графовая модель, психолингвистика, языковое сознание.
1. Введение
Изучением обыденного языкового сознания носителей русского языка и его моделированием с использованием ассоциативных словарей-тезаурусов уже почти полстолетия занимается Московская психолингвистическая школа [Тарасов, 2004; Уфимцева, 2011].
Исследования последних лет показывают, что ассоциативная лингвистика оказалась способной удовлетворить интерес ко всем ипостасям языка: «к его системному представлению и контрастивно-сопо-ставительным штудиям; к анализу текстов и реконструкции языковой картины мира; к комплексному описанию языковой способности его носителя, слагающейся из знаний о языке и знаний о мире» [Sánchez et al., 2000]. Использование материалов ассоциативных словарей (АС) позволяет наметить новые пути в изучении семантических законов в языке в целом, принципов соотношения семантики и синтаксиса в речи и языке. Сопоставительное исследование нескольких АС русского языка, сформированных в разные временные периоды, позволяет изучать системность и содержание образа мира россиян в динамике последних десятилетий, целостную языковую картину мира носителей русского языка-культуры, анализировать закономерности социализации индивидуальных семантических изменений и установление новых типовых ассоциативных связей.
В Послесловии к Русскому ассоциативному словарю 2002 г. [РАС-1] отмечается, что ассоциативный словарь представляет язык не в виде сплошного текста, не в виде систематического описания, как в грамматике или толковом словаре, а в виде попарно соединенных слов или групп слов,
Динамическая ассоциативно-вербальная модель языкового сознания
_носителей русского языка
которые служат строительным материалом для развернутых фраз, для построения предложений. Любое слово в сознании людей, в их памяти и речи не существует в отдельности, практически оно десятками, сотнями «нитей» тянется к другим словам. Любое слово оказывается связанным с каким-либо другим словом, образуя «модель двух слов». И такие возможные попарные связи, такие модели двух слов — типичные, легко воспроизводимые, правдоподобные и понятные носителю языка — как раз и фиксируются в ассоциативном словаре.
Представляемое в статье исследование динамики языкового сознания (языковой картины мира) носителя русского языка проводится на материале трех словарей, созданных с интервалами в 20 лет:
■ Словарь ассоциативных норм русского языка под ред. A.A. Леонтьева (опрос 1967-1973 гг.) [САНРЯ];
■ Русский ассоциативный словарь (1983-1995 гг.) [РАС-1];
■ Русский региональный ассоциативный словарь (2008-2011 гг.) [РАС-2].
Ранее в работе [Черкасова, 2007] сопоставлялись два первых словаря САНРЯ и РАС-1 с русской частью «Славянского ассоциативного словаря» [САС]. В настоящее время, после завершения обработки первого этапа нового масштабного ассоциативного опроса, проведенного в трех регионах России, получены новые данные, позволяющие увидеть произошедшие изменения в языковой картине мира россиян в начале XXI века, в языковом сознании носителей русского языка — его содержании, структуре и квантитативных характеристиках.
2. Ассоциативно-вербальная сеть как модель языкового сознания носителя русского языка
Формирование АС по результатам массовых ассоциативных экспериментов является одним из обоснованных в психологии и психолингвистике подходов для презентации образов сознания. АС формируется из материала, отражающего структуру общения людей, описывающего опыт носителя языка как создателя и потребителя текстов. Также в словарном материале имплицитно содержится и структура, объективно присущая целостной языковой картине мира носителя языка. Однако словарная экспликация оказывается недостаточной для фиксации всех возможных попарных отношений между словами («моделей двух слов»). В связи с этим результаты ассоциативных экспериментов представляются в тезаурусной форме — в виде прямого и обратного словарей (упорядоченных множеств разнонаправленных ассоциативных пар), и/или ассоциативно-вербальной сети.
Ассоциативно-вербальная сеть (ABC) системно и целостно моделирует языковую картину мира носителя языка. Она позволяет провести анализ не только бинарных отношений между словами (словосочетаниями), но л-арных [Филиппович А., 2007], а также; выявить
ядро языкового сознания — «совокупность слов, имеющих наибольшее число связей с другими словами» [Уфимцева и Тарасов, 2009] или совокупность ядерных областей ABC [Черкасова, 2010]; построить ассоциативные цепочки и другие структурные единицы, моделирующие содержание языкового сознания [Караулов и Филиппович, 2009].
Для формального описания ассоциативно-вербальной сети и словаря-тезауруса могут быть использованы различные нотации (языки и формальные системы) — логики, реляционной алгебры, теорий: множеств, графов, алгоритмов, баз данных, программирования и др.
Теоретико-множественное описание тезауруса позволяет максимально подробно специфицировать все элементы моделей. В процессе описания отношения и множества именуются, а для множеств указывается их важнейший параметр - мощность, который в последующем используется для описания алгоритмов обработки экспериментальных данных и разработки соответствующих компьютерных программ. Теоретико-множе-ственное описание позволяет построить функции оценки временной и емкостной сложности алгоритмов обработки данных и получить расчетные показатели затрат вычислительных ресурсов на поддержку исследований.
Описание тезауруса в виде графа является традиционным для наглядного представления сложных теоретико-множественных моделей. Основным недостатком графового представления следует считать их громоздкость. Основным преимуществом представления ABC в виде графа является возможность последующей реализации алгоритмов его анализа с целью выявления ассоциативных цепочек, колец (циклических участков), деревьев, ветвящихся структур, независимых подграфов и др. [Филиппович Ю. и Филиппович А., 2013].
2.1. Графовое описание ABC
Рассмотрим самую простую и интуитивно понятную модель: представим ассоциативно-вербальную сеть в виде графа, вершинами которого являются слова-стимулы и реакции, а экспериментально установленные между ними отношения, когда респондент одному стимулу ставит в соответствие реакцию (другое слово или словосочетание), будем считать дугами. Таким образом, граф ABC - это множество вершин или узлов: стимулов {S} и реакций {R}, объединенных в ориентированный неполносвязанный граф (сеть) с помощью дуг - ассоциативных связей, имеющих направление S—>R и задающих силу связи в форме абсолютной частоты пары стимул-реакция или их доли (процента), вычисленной по формуле:
Nu
ЮО, где:
Nij - частота, т.е. количество испытуемых, ответивших на i'-й стимул у-й реакцией;
Ni - общее количество испытуемых, отвечавших на г-й стимул.
Динамическая ассоциативно-вербальная модель языкового сознания
_носителей русского языка
Описывая ABC с использованием графа, получаем: Граф G - это упорядоченная пара G (V, Е), в которой V - множество вершин или узлов, которые образуют стимулы S и реакции R, и Е -множество ребер или дуг, т.е. полученных ассоциативных связей пар стимул-реакция. Конкретные вершины Si и Ry соединяет ребро еу = {Si, Ry}, сила этой связи определяется частотой встречаемости этой пары в реакциях испытуемых.
Всё множество узлов графа можно разделить на следующие три типа, графическая интерпретация которых показана на рис. 2:
4) Вершины стимулы (S) имеют только исходящие дуги, т.е. стимул не был ассоциирован как реакция;
5) Вершины стимулы-реакции (SR) имеют исходящие и входящие дуги, т.е. эти стимулы были получены и в качестве ответов-реакций;
6) Вершины реакции (R) имеют только входящие дуги, так как не были использованы в качестве стимулов на последующих этапах ассоциативного опроса.
1) только 2) исходящие и входящие 3) только
исходящие дуги дуги входящие дуги
Рис. 2. Типы вершин для ABC
В результате ассоциативного эксперимента формируются множество связей вершин, которые можно разбить на следующие подмножества соединяющие пары вершин: {S, R}, {S, SR}, {SR, R}, {SR, SR}.
В графовой модели ABC можно установить связи двух любых вершин, которые будут представлять собой пути в графе, или цепочки, состоящие из последовательности вершин и дуг. Наименьшая длина пути составляет от одного до пяти шагов. «Анализируя возможные цепочки, выделим два типа: однонаправленные — вершины цепочки связаны между собой только одновалентными отношениями <S—>R>, <S—>SR>, <SR—>R>, <SR—>SR>; разнонаправленные — вершины связаны всеми возможными одновалентными и бивалентными отношениями. Особый тип цепочек представляют собой кольца» [Филиппович, 2007].
2.2. Теоретико-множественное описание ABC
Каждый из трех ассоциативных словарей-тезаурусов имеет множество стимулов {S} и реакций {R}, а полученные ассоциативные связи {S—>R} формирует свою сеть. Проанализируем мощности всех множеств для анализируемых АС.
2.2.1. Множество использованных стимулов
Словарь под ред. A.A. Леонтьева использовал всего 196 стимулов -{Sl}. Список стимулов РАС-1 - {Sri} самый большой и содержит 6624 слова и словосочетания. Он включает все стимулы САНРЯ кроме слова справедливость. Из 1000 стимулов, использованных на первом этапе опроса в РАС-2 - {S^}, 93 слова отсутствовали ранее в РАС-1 и в САНРЯ. Таким образом, мы получаем следующие пересечения списков стимулов:
I{Sl} n {Sri}I = I{Sl} - <справедливость>1 = 195 слов
I{Sri} п {Sr2}I = I{Sr2} - <93 слова>1 = 907 слов
l{SL} n {Sri} n {Sr2}I = 195 слов
Объединение всех использованных в трех АС стимулов в единый список {Sz} = {SL} u {Sri} u {Sr2} дает 6624 + 1 + 93 = 6717 стимулов.
2.2.2. Множество дуг стимул-реакция {S^R}
Все полученные ассоциации в паре со стимулами, которые их вызвали, образуют данное множество. Мощность множества полученных разных пар S—задает количество дуг в ассоциативно-вербальной сети.
Для САНРЯ мы формировали базы данных из готового, книжного издания, поэтому общее количество полученных пар S—вычислено по статистическим характеристикам словарных статей и составило 101109. Объединив одинаковые пары S—ассоциированные несколькими испытуемыми, выявлено 24822 разных. Для РАС-1 собрано более одного миллиона ассоциатов, точнее 1 037 522, которые содержат 462530 разных пар. Для Европейского региона РФ в РАС-2 собрано 540147 пар среди которых разных - 169187.
Множества пар S—полученные для РАС-1 и РАС-2, хранятся в исходных базах данных, где каждая запись кроме самой пары содержит номер анкеты и характеристики испытуемого: пол, возраст, специальность, город респондента. Эти данные позволяет проводить выборочные исследования по заданным параметрам, например, выбирая пол мужской или женский, можно получать тендерный ассоциативный словарь.
Объединяя пары S—без учета параметров, сформированы базы данных, где каждый элемент содержит <стимул-реакцию-частоту>, алфавитная сортировка которых по стимулам формирует Прямой словарь, а по реакциям Обратный.
2.2.3. Множество реакций {R}
Выбрав из пар S—все полученные ассоциаты, были зафиксированы следующее мощности множеств реакций: для САНРЯ - 12178, для РАС-1 -103051, и для РАС-2 - 46931.
Если сопоставить мощности множеств реакций и стимулов, то получается:
Динамическая ассоциативно-вербальная модель языкового сознания _носителей русского языка
■ в САНРЯ на 196 стимулов получено 12178 разных ассоциатов, т.е. в среднем каждый стимул породил 62,13 реакции;
■ в РАС-1 6624 стимула ассоциировали 103211 разных ответов, что дает 15,56 реакции на стимул;
■ в РАС-2 на 1000 слов-стимулов получено 46931 разных ассоциатов, т.е. в среднем 46,93 реакции на стимул.
Следует отметить два фактора, влияющие на среднее значение, во-первых, чем больше используется стимулов в опросе, тем больше повторяются конкретные реакции, что уменьшает среднее значение; во-вторых, количество разных реакций зависит от количества испытуемых, отвечавших на стимулы. Напомним, что в РАС-1 подавляющее большинство стимулов опрошено на 100 испытуемых, а РАС-2 получено 500 ассоциатов на каждый стимул, и в САНРЯ 64 стимула опрошены на выборке 200 респондентов, а остальные на 600-800.
2.3. Ассоциативно-вербальные сети САНРЯ, РАС-1 и РАС-2
Количественные характеристики для графов ассоциативно-вербальных сетей по трем экспериментам приведены в таблице 1.
Таблица 1. Количественные характеристики для графов ABC
АС Всего (S) (SR) (R) Всего Всего Дуги
стимулов вершин дуг S—»SR
САНРЯ 196 9 187 12178 12187 24822 2338
РАС-1 6624 160 6464 103051 103211 462531 269082
РАС-2 1000 2 998 46931 46933 169187 35351
Как показывают данные табл. 1, количество вершин ABC каждого эксперимента определяется количеством полученных разных реакций, так как большинство стимулов повторилось в ответах испытуемых.
Проанализируем наибольший граф ABC, сформированный в эксперименте РАС-1. В нем зафиксировано 103211 узлов, которые связаны между собой 462531 дугами. При этом 6464 вершины SR (т.е. 6,26% от общего числа), являющиеся стимулами и реакциями одновременно, замыкают между собой 269082 дуги, что составляет 58,2% от всех дуг графа. 160 стимулов не встретилось в ассоциатах, т.е. 0,16% вершин имеют только исходящие дуги.
Большинство узлов ABC: 103211 - (6464 + 160) = 96587 или 93,58%
— это реакции, имеющие только входящие дуги, количество которых колеблется от 1 до 443. Среди них выявлено узлов с одной входящей дугой
— 65218, с двумя — 12801, с тремя — 5946, с четырьмя — 3463, ... и т.д.
3. Сопоставительное исследование 195 стимулов в трех АС
Сопоставим «эквивалентные» фрагменты ABC, т.е. будем рассматривать ассоциации только по 195 повторившимся стимулам.
Выборки из баз данных по 195 стимулам получились приблизительно одинаковые: в САНРЯ найдено 100276 записей, в РАС-1 - 97351, в РАС-2 - 105444. Объединив по каждому стимулу повторившиеся пары «стимул-реакция» и вычислив их частоту, получено для САНРЯ - 24644 записей, для РАС-1 - 34999 и 33478 для РАС-2. Отметим, что для САНРЯ получено почти на десять тысяч пар Б—меньше чем в других АС, что составляет около 30%. Количественные характеристики баз данных даны на рисунке 2. Анализ диаграмм констатирует, что исходные базы уменьшились для САНРЯ в четыре раза, для РАС-1 немного меньше чем втрое (2,8 раза), а для РАС-2 немного более чем в три раза (3,2).
Наименьшие столбики диаграмм показывают «сколько получено разных реакций в каждом эксперименте на 195 стимулов»: в САНРЯ их выявлено 12081, в РАС-1 - 16957, в РАС-2 - 15534. Диаграммы и количественные показатели свидетельствуют, что разных реакций в каждом из трех АС получено вдвое меньше, чем зафиксировано разных пар: 24644/12081=2.04, 34999/16957= 2.06 и 33478/15534=2.15, т.е. каждая реакция в среднем получена на два стимула.
Количественные характеристики
□ реакции
105444
-+R}
□ ассоциатов
РАС-2
□ пар{S
РАС-1
САНРЯ
20000
40000
60000
80000
100000
120000
Рисунок 2. Характеристики выборок из трех АС по 195 стимулам.
В трех опросах найдена 6131 повторившаяся пара «стимул-реакция», что составляет менее 25% (6131/13230) для САНРЯ и около 18% для РАС-1 и РАС-2. Повторившиеся ответы в отношении к общему количеству разных реакций для конкретных стимулов изменятся в следующих пределах: в САНРЯ от 8,3 до 50,77%; в РАС-1 от 7,93 до 41,82%; в РАС-2 от 5,21 до 32,28%.
Оригинальных пар в САНРЯ обнаружено 13230, в РАС-1 их 20364 и 19618 в РАС-2, что составляет от общего количества пар соответственно 53,68%, 58,18% и 56,6%. Можно отметить, что процентные значения
Динамическая ассоциативно-вербальная модель языкового сознания
_носителей русского языка
оригинальных пар 8—»Я близки, а их средняя величина равна 56,8%, т.е. более половины реакций на конкретный стимул в каждом эксперименте не повторилось в других ассоциативных опросах.
3.1. Исследование пар стимул-реакция с долей больше 1%
Проанализируем показатели повторяемости пар «стимул-реакция», учитывая значение частот (долей) реакций на соответствующие стимулы.
Отбросим все ответы, ассоциированные менее чем 1% испытуемых (это один ответивший на выборке 100 опрошенных, 5 - при 500). Таких пар в САНРЯ выявлено 3381 или 13.72% (3381/24644), в РАС-1 - 3055 (8.73%), в РАС-2 - 3325 (9.93%), т.е. большинство реакций на конкретные стимулы (более 86%) порождено испытуемыми, количество которых менее одного процента.
В исследуемых фрагментах АС таких пар повторилось 1285, т.е. процент совпадений составляет для каждого из экспериментов 38%, 42% и 38,6%. Если изменить условия отбора, и выбирать реакции, имеющие долю > 1 только в одном словаре, не учитывая частоту их встречаемости в двух других, то мы извлекаем из БД САНРЯ уже 2525 реакций, из РАС-1 - 2337, из РАС-2 - 2301, процент которых составляет соответственно 74,7%, 76,5% и 69,2%, т.е. повторяемость реакций возрастает почти в два раза (см. нижнюю курсивную строку п. 2 в табл. 2).
Таблица 2. Сопоставительные характеристики БД САНРЯ, РАС-1 и РАС-2
Показатель Количество всего Проценты повтора (%)
САНРЯ РАС-1 РАС-2 Повтор САНРЯ РАС-1 РАС-2
1. Разные пары Б— 24644 34999 33478 6131 24,88 17,52 18,32
2. Пары с долей >1% 3381 3055 3325 1285 38,00 42,06 38,65
частота >1 в одном АС 2525 2337 2301 74,68 76,50 69,21
3. Пары с долей >2% 1715 1469 1667 673 39,24 45,81 40,37
частота >2 в одном АС 1482 1273 1340 86,41 86,66 80,38
4. Пары с долей >3% 1133 936 1034 481 42,45 51,39 46,52
частота >3 в одном АС 1028 845 883 90,73 90,27 85,40
5. Пары с долей >5% 622 494 531 247 39,71 50,00 46,51
частота >5 в одном АС 585 461 487 94,05 93,32 91,71
6. Множество реакций 12081 16957 15534 4924 40,74 29,03 31,69
7,Оригин. реакции 4603 7735 6904 0 38,10 45,62 44,44
3.2. Исследование пар стимул-реакция с долей 2,3 и 5%
В строках 3-5 табл. 2 приведены характеристики для выборок пар стимул-реакция с долей 2, 3 и 5 процентов. Как показывают результаты, с возрастанием величины доли, количество повторяющихся в трех АС пар уменьшается, а их процент изменяется незначительно (см. левый график на рис. 2) и колеблется в пределах 38-51,39%.
Анализируя стабильность встречаемости пар с долей более 2, 3 и 5% без учета частоты встречаемости их в других словарях (см. данные вторых
строк табл. 2), замечено, что хотя количество повторяющихся пар уменьшается, процент повторов возрастает во всех словарях. На правом графике рис. 2 зафиксирован рост повторов пар с 69,21 до 92-94%.
94,05 93,32
Рисунок 2. Проценты стабильности реакций в трех словарях с учетом их долей.
3.3. Порог стабильности ассоциаций
Анализируя представленные величины, можно предложить в качестве критерия, характеризующего стабильность ассоциаций, величину «порогового» значения доли пар S—>R, назовем его порог стабильности ассоциаций. Тогда выбирая оригинальные ассоциаты, полученные с частотой превышающей пороговое значение, мы выявим реакции, характеризующие динамические изменения ABC, т.е. в языковом сознании носителя языка.
Например, задавая порог стабильности в 5%, в САНРЯ обнаружено восемь оригинальных пар, в РАС-1 найдена только одна, и восемь в РАС-2: САНРЯ: помощь—»обязательная 12.04, следовать—»за мною 10.47, занятие—»конег/ 8.47, добрый—»плохой 8.44, точка—юпрос 6.40, стол -^черный 5.58, курс—*наук 5.56, идти -^входить 5.50; РАС-1: товарищ—тесня 5.29;
РАС-2: картина—шаслом 8.27, точка—жипения 6.99, журнал—»глянец 6.7, глянцевый 5.4, добрый—»со/с 6.45, человек—таук 5.83, год—>2008 5.52, звонить—шаме 5.05.
4. Заключение
Исследование фрагментов ассоциативно-вербальных сетей по множеству совпадающих стимулов в трех опросах подтверждает стабильность реакций на повторяющиеся слова-стимулы, когда частота порождения ассоциата выше порогового значения. Появление оригинальных частотных реакций характеризует переменную («временную») составляющую при моделирование с помощью ABC языкового сознания носителя русского языка.
Динамическая ассоциативно-вербальная модель языкового сознания _носителей русского языка
5. Благодарности
Исследование проводится при финансовой поддержке грантов РГНФ в рамках проектов №12-04- 12039в и №12-04-12059в и Ведущей научной школы РФ НШ-5740.2014.6.
6. Список литературы
[Караулов и Филиппович, 2009] Караулов Ю.Н., Филиппович Ю.Н. Лингвокупьтурное сознание русской языковой личности. Моделирование состояния и функционирования. - М„ 2009. - 336 с.
[РАС-1] Русский ассоциативный словарь. В 2 т. / Ю. Н. Караулов, Г. А. Черкасова, Н. В. Уфимцева, Ю. А. Сорокин, Е. Ф. Тарасов. М.: Астрель; ACT, 2002. Т. 1. От стимула к реакции. - 784 с. Т. 2. От реакции к стимулу. - 992 с.
[САНРЯ] Словарь ассоциативных норм русского языка / Под ред. A.A. Леонтьева. М., 1977.
[САС] Славянский ассоциативный словарь: русский, белорусский, болгарский, украинский / Н.В. Уфимцева, Г.А. Черкасова, Ю.Н. Караулов, Е.Ф. Тарасов. М., 2004. 792 с.
[Тарасов, 2004] Тарасов Е.Ф. Языковое сознание // Вопросы психолингвистики, № 2, 2004, с. 34-47.
[Уфимцева, 2011] Уфимцева Н.В. Системность языкового сознания носителя языка как отражение системности культуры // Русский язык за рубежом. 2011. № 4. С. 98-108.
[Уфимцева и Тарасов, 2009] Уфимцева Н.В., Тарасов Е.Ф. Проблемы изучения языкового сознания // Вопросы психолингвистики. 2009. № 10. С. 22-29.
[Филиппович, 2007] Филиппович Ю.Н. Моделирование работы лингвокулыурного когнайзера русского языка, II Вопросы психолингвистики. 2007. № 6. С. 123-143.
[Филиппович А., 2007] Филиппович А.Ю. Автоматизированная система научных исследований ассоциативных экспериментов (АСНИ АЭ) // Вопросы психолингвистики. 2007. № 6. С. 143-153
[Филиппович и Филиппович А., 2013] Филиппович Ю.Н., Филиппович А.Ю. Динамическая инфокогнитивная модель вербального сознания // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2013. № 1. С. 013-022.
[Черкасова, 2007] Черкасова Г.А. Исследование динамики ассоциативно-вербальной модели языкового сознания русских // Вопросы психолингвистики. 2007. № 6. С. 105-122.
[Черкасова, 2010] Черкасова Г.А. Ядерные подграфы ассоциативно-вербальной сети русского ассоциативного тезауруса // Вопросы психолингвистики. 2010. № 12. С. 184-200.
[Sánchez Puig et al., 2000] Sánchez Puig M., Karaúlov Yu., Cherkásova G. Normas asociativas del español y del ruso. Moscú -Madrid: Азбуковник, 2000. - 496 p.
