CC BY
407. Duckitt J. Differential effects of right wing authoritarianism and social dominance orientation on outgroup attitudes and their mediation by threat from competitiveness to outgroups. Personality and Social Psychology Bulletin, 2006. 32, 684-696.
8. Silva Ruben L., Oliveira Juliana, Dias Carina с соавторами. How Inclusive Policies Shape Prejudice Versus Acceptance of Refugees: A Portuguese Study // Peace and conflict- Journal of peace psychology, 2018, 24(3), SI, 296-305.
УДК 159.9.072
ИЗУЧЕНИЕ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО ДИСКУРСА В КОНТЕКСТЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
ЭКОЛОГИЧЕСКОГО СОЗНАНИЯ11 Яркин П.А.
РГПУ им. А.И. Герцена, Санкт-Петербург, Россия E-mail: [email protected]
Аннотация. Методы дистрибутивной семантики активно используются во многих информационных системах (создаются методы для информационного поиска и машинного перевода), но они пока не нашли своего места в психологических исследованиях. В статье раскрывается методический приём исследования коллективного экологического сознания, в основу которого положен анализ текстов, порождаемых испытуемыми. Тексты эссе на заданную тему анализируются с точки зрения частоты использования тех или иных слов, что позволяет охарактеризовать использованный дискурс. Приведен пример анализа частотных таблиц, отражающих экологический дискурс студентов.
Ключевые слова: коллективное экологическое сознание, облако слов, экологический дискурс, частотный анализ, дистрибутивная семантика
ENVIRONMENTAL DISCOURSE ANALYSIS IN THE CONTEXT OF ENVIRONMENTAL CONSCIOUSNESS STUDYING
Yarkin P.A.
Herzen State Pedagogical University of Russia, St. Petersburg, Russia E-mail: [email protected]
Abstract. Distributive semantics methods are often used in many information systems (methods are created for information retrieval and machine translation), but they have not yet found their place in psychological research. The article reveals one of the methodological techniques for the study of collective ecological consciousness, based on the analysis of student generated texts. The texts of the essay on a given topic are analyzed in terms of the frequency of use of certain words. An example of the frequency tables analysis is given, which can be used to characterize environmental discourse, and to describe the content of environmental consciousness on its basis.
Keywords: collective ecological consciousness, ecological discourse, frequency analysis, distributive semantics
Понятие экологического сознания давно находится в сфере интересов психологов, существует большое количество публикаций на эту тему. В последнее время всё больше возрастает запрос на изучение реального экологического поведения. Именно в поведении и реализуется взаимодействие человека и природной среды, поведение придаёт практический смысл изучению экологической психологии. Но, по прежнему, попыток исследовать реальное экологическое поведение не так много, что обусловлено социальными причинами, в частности, отсутствием «стандарта экологичного образа жизни». Можно легко обнаружить отрицательные примеры: загрязнение среды, перепотребление ресурсов, но не так просто опи-
11 Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-013-00835.
сать проэкологическое поведение. Большинство форм поведения описывается через «не» - не мусорить, не жечь, не использовать. Гораздо труднее привести примеры продуктивного поведения, например, только сейчас у некоторых городских жителей появляется возможность сортировать мусор. В изучении реального экологического поведения существуют и теоретические проблемы. Наше исследование связано с разработкой новых методов исследования экологического сознания. Мы считаем, что изучение продуктов деятельности, а в нашем случае это тексты эссе, будет более эффективным, чем опросные методы исследования экологического сознания и отношения к природе [1, 2].
Поиск эффективных механизмов формирования экологически оптимальной модели поведения по прежнему является одной из актуальных задач экологической психологии. Этот поиск невозможен без использования адекватного инструментария оценки влияния различных воздействий на формирование экологического сознания человека. Понятие экологического сознания одно из ключевых для описания проблем взаимодействия человека и природной окружающей среды. Но несмотря на это, существуют различные подходы к его определению. В.И. Медведев и А. А. Алдашева дают определение экологическому сознанию как «сформированной в виде понятийного аппарата системы отношений человека к его связям с внешним миром, к возможностям и последствиям изменения этих связей в интересах человека или человечества, а также распространение существующих концепций и представлений, имеющих социальную природу, на явления и объекты природы и на их взаимные связи с человеком». Под коллективным экологическим сознанием понимается общая для какой-либо социальной структуры трактовка форм и содержания взаимоотношений человека с природой. Иными словами - общность взглядов на стратегию отношения к природе, обусловленную уровнем понимания природы, среды как неотъемлемой части человека и человечества в целом [4, с. 6]. В коллективном сознании сглаживаются индивидуальные особенности, происходит их подтягивание к некоторому образу, принятому коллективом за норму. Состояние коллективного экологического сознания является интегральным показателем преломления многочисленных разнонаправленных экологических «сообщений», посылаемому человеку из окружающей его среды. Таким образом, его можно рассматривать как результат всех усилий общества в области экологического образования и просвещения, и, одновременно, как отражение экологического сознания общества в целом. Если проблема диагностики индивидуального экологического сознания в отечественной литературе разработана достаточно хорошо, то оценка коллективного экологического сознания еще требует поиска специальных подходов. Коллективное экологическое сознание не может быть описано прямым усреднением данных, полученных от группы испытуемых. Как правило, в настоящее время в основном используются статический анализ результатов индивидуальной диагностики, который зачастую является излишне трудоемким, и, с другой стороны, не позволяет «уловить» многие общие, «архетипические» особенности коллективного экологического сознания. Описав индивидуальные особенности отношения человека с окружающей природной средой, мы не можем сказать, что именно он транслирует окружающим. Для получения полной и релевантной картины коллективного экологического сознания недостаточно просто увеличить объём выборки, как делается в обычных опросных методах. Нужно каким-то образом получить обобщенное представление от каждого человека. При создании текста на заданную кем-то тему испытуемый может выразить именно свою точку зрения, может ретранслировать социально желательный ответ и, даже, найти где-то подходящий текст (например, в интернете). Но во всех случаях это будет отражением коллективного экологического сознания.
В данной работе анализируются тексты, которые были написаны студентами РГПУ им. А.И. Герцена первого и второго курсов разных специальностей. Задание заключалось в написании эссе на тему «Что может позволить себе человек в отношениях с природой?». Эссе выполнялось в рамках самостоятельной работы по учебным курсам, результат высылался преподавателю по электронной почте. Было получено 225 текстов объёмом от 387 до 1506 слов (медиана - 776 слов, среднее 804,3). Весь корпус текстов отражает коллективные особенности экологического сознания, социальные представления студентов, которые обучают-
ся по различным направлениям и специальностям. Под социальными представлениями понимается форма знания, являющаяся продуктом коллективного творчества, имеющая практическую направленность и позволяющую создать общую для социальной группы реальность.
На первом этапе проводится частотный анализ использованных в анализируемых текстах слов. Для этого необходимо провести лемматизацию, то есть привести слова к их нормальной форме. Для существительных это единственное число именительного падежа, для глаголов - инфинитив, прилагательные - единственное число именительного падежа. Эта процедура может быть проведена с помощью программы Mystem [8]. Данная программа имеет функцию разметки частей речи и автоматического снятия омонимии.
Из всего массива слов анализу подвергаются только существительные, глаголы и прилагательные. По каждому из слов подсчитывается общее количество использования, а также количество текстов, где встречается данное слово. Последнее важно для преодоления «проблемы Норьеги», ситуации, когда один из авторов описывает какую-то частную тему и много раз употребляет одно из очень редких слов, тем самым общий ранг слова во всём корпусе текстов заметно повышается.
Выявление специфики текстов, а значит и особенностей использованного дискурса, проводится на основе сравнения частоты использования слов в анализируемом корпусе с частотами слов в Национальном корпусе русского языка (НКРЯ) [3].
Обработка текстов осуществляется автоматически, с использованием программной среды статистического анализа R version 3.6.1 [6] и пакета для количественного анализа текстовых данных Quanteda [5]. В результате статистической обработки получаем таблицы частот использования слов отдельно по частям речи. В таблице для каждой леммы указана общая частота использования в корпусе текстов и количество текстов, где встречается данное слово. Также и таблице приводятся данные из частотного словаря на основе НКРЯ. Таблица сортируется от наиболее часто используемого в корпусе текстов слова (ранг 1) к более редко встречающимся словам. На основе частотных таблиц строится графическое представление в виде «облака» слов, где размер шрифта отражает частоту использования этого слова в тексте. Такая картина даёт общее представление о ядре дискурса, о тех словах, которые употребляются чаще других.
Рассмотрим слова, которые используются в описании взаимодействия человека и природы чаще других, и сопоставим их с их частотами в НКРЯ. Анализ использованных существительных позволяет судить о наполнении экологического сознания типичными объектами. Слово природа ожидаемо оказывается в частотной таблице на первом месте. Это слово наряду со словом человек (ранг 2) использовано каждым из авторов текстов. В скобках указан ранг частоты использования слова во всем корпусе текстов. Здесь можно отметить, что в частотном словаре слово человек также находится на втором месте, тогда как природа там будет на 247 месте с частотой использования 169,9 на один миллион слов. Таким образом высокая частота использования слова человек не может подтверждать гипотезу об антропоцентрическом характере экологического дискурса. То есть частое употребление слова человек, не говорит нам о том, что это текст про человека. А вот слово природа будет значимым. На третьем месте стоит слово отношение, которое использовали 212 человек из 225. Это позволяет утверждать, что в целом тексты соответствуют названию, написаны на заданную тему. Сам заголовок каждого из текстов не включается в корпус анализируемых текстов. К малозначимым можно отнести и слово жизнь (ранг 4), так как это слово имеет пятый ранг в НКРЯ. Особый интерес представляют слова, которые находятся вверху таблицы, но имеют относительно низкую частоту использования в русском языке. К таким словам можно отнести слова планета, мусор, отходы, вред, загрязнение, сохранение, дар и экология. При описании отношения человека с природой наиболее ярко проявляется тема загрязнения природы человеком. Можно сказать, что это центральная тема большинства текстов.
Целью анализа использованных глаголов является поиск форм активности людей во взаимодействии с природой, что в этом взаимодействии является возможным и типичным.
Как и в целом в русском языке на первых двух местах в нашем корпусе оказываются глаголы быть и мочь. Но если в целом в языке глагол быть используется на порядок чаще, то в исследуемых текстах их частота близка (1398 - быть, 1097 - мочь). Это говорит о соответствии типичного текста заданному заголовку. Обратим внимание на глаголы, которые находятся вверху таблицы, но имеют невысокую распространенность в языке. Это глаголы задумываться, вырубать, загрязнять, наносить, уничтожать, выбрасывать, разрушать, изменять и осознавать. Из всего списка только слова задумываться и осознавать говорят об особенностях отношения человека к природе, а остальные только о негативном влиянии человека на природу. Большинство глаголов высокого ранга имеют нейтральный характер и не имеют тесной ассоциативной связи с конкретной темой (давать, являться, жить).
При анализе прилагательных обращает на себя внимание тот факт, что список типичных слов, в нашем случае это слова, которые использовали более чем четверть испытуемых, сравнительно короткий. Список составляет всего 23 прилагательных, тогда как у существительных это 108 слов, у глаголов - 65. На первом месте находится слово должный, отражающее идею некой обязательности, хотя в НКРЯ это прилагательное находится на 869 месте. Среди других значимых прилагательных можно отметить экологический, глобальный и потребительский. Большинство типичных прилагательных не несёт эмоциональной нагрузки, слова достаточно нейтральны.
В целом, рассматривая центральный компонент дискурса, выражающийся в наиболее типичных словах, можно констатировать отсутствие морально-нравственного компонента. Этические проблемы отношения человека и природы находятся на периферии экологического сознания, и слова, связанные с этой темой, появляются далеко не в каждом тексте.
Дальнейшая работа будет связана с изучением структуры семантических связей между словами, что позволит проявить значение типичных слов. Эта работа будет строиться на основе дистрибутивной гипотезы, которая утверждает, что значение слова может быть описано через слова, с которыми это слово обнаруживается в текстах [7].
То есть, значение лингвистической единицы складывается из её употребления и использования, соответственно, слова с похожими контекстами имеют схожее значение. В качестве контекста употребления может быть использовано предложение, где подсчитывается частота совместной встречаемости слов внутри предложения. Таким образом, вместо заранее заданных и, возможно, нерелевантных шкал мы ищем значимые элементы значений в реальном использовании языка. Каждому слову присваивается свой контекстный вектор, множество векторов формирует словесное векторное пространство. Семантическое расстояние между понятиями, выраженными словами естественного языка, обычно вычисляется как косинусное расстояние между векторами словесного пространства. Несмотря на то, что методы дистрибутивной семантики активно используются во многих информационных системах (методы информационного поиска и машинного перевода), они пока не нашли своего места в психологических исследованиях. Данный подход представляется перспективным для описания экологического сознания.
Список литературы
1. Виноградов П.Н., Яркин П.А. Исследование коллективного экологического сознания посредством анализа композиционно свободных текстов // Письма в Эмиссия. Оффлайн (The Emissia.Offline Letters): электронный научный журнал. 2019. №3 (март). ART 2713. URL: http://emissia.org/offline/2019/2713
2. Виноградов П.Н., Пархоменко О.Г., Яркин П.А., Ефимова И.А. Ценности и выбор человеком нравственной позиции при взаимодействии с природными объектами // Научное мнение. №11, 2019. C. 57-63
3. Ляшевская О.Н., Шаров С.А. Частотный словарь современного русского языка (на материалах Национального корпуса русского языка). М.: Азбуковник, 2009. http://dict.ruslang.ru/ req.php [Электронный ресурс] (дата обращения: 30.01.20).
4. Медведев В.И., Алдашева А.А. Экологическое сознание. М., 2001.
5. Benoit K., Watanabe K., Wang H., Nulty P., Obeng A., Müller S., Matsuo A. (2018). «quanteda: An R package for the quantitative analysis of textual data.» Journal of Open Source Software, 3(30), 774. doi: 10.21105/joss.00774
6. R Core Team (2018). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL https://www.R-project.org/.
7. Kutuzov A., Kuzmenko E. WebVectors: A Toolkit for Building Web Interfaces for Vector Semantic Models. // Ignatov D. et al. (eds) Analysis of Images, Social Networks and Texts. AIST 2016. Communications in Computer and Information Science, vol 661. Springer, Cham
8. Segalovich I. A fast morphological algorithm with unknown word guessing induced by a dictionary for a web search engine // Proc. Int. Conf. Mach. Learn. Model. Technol. Appl. 2003. C 273-280.
