CC BY
12
УДК 811.112.2:82-92
Вестник СПбГУ Язык и литература. 2022. Т. 19. Вып. 4
Езан Ирина Евгеньевна
Санкт-Петербургский государственный университет, Россия, 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., 7-9 i.ezan@spbu.ru
Ковтунова Елена Анатольевна
Санкт-Петербургский государственный университет, Россия, 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., 7-9 e.kovtunova@spbu.ru
Григорьева Любовь Николаевна
Санкт-Петербургский государственный университет, Россия, 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., 7-9 l.grigoreva@spbu.ru
Лингводискурсивный корпусный анализ лексики пандемии коронавируса в онлайн-версии журнала Der Spiegel
Для цитирования: Езан И. Е., Ковтунова Е. А., Григорьева Л. Н. Лингводискурсивный корпусный анализ лексики пандемии коронавируса в онлайн-версии журнала Der Spiegel. Вестник Санкт-Петербургского университета. Язык и литература. 2022, 19 (4): 760-779. https://doi.org/10.21638/spbu09.2022.407
Статья посвящена исследованию лексических особенностей медиадискурса пандемии. Материалом исследования послужили тематические публикации немецкого новостного сайта Der Spiegel. Цель статьи: проследить динамические процессы в лексике, интенсивность и частотность употребления ключевых слов дискурса, появление новой лексики, в том числе заимствований, отражение в лексике важных общественно-политических дискурсивных событий. В исследовании используются дискурсивно-ана-литическая методология (модель DIMEAN) и корпусная процедура анализа с применением инструментов автоматической обработки текстовых данных AntConc и веб-приложения Voyant Tools, а также методы словарных дефиниций и контекстуального семантического анализа. Статья представляет собой анализ актуального корпуса публикаций онлайн-версии журнала Der Spiegel, относящихся к 2020 и 2022 гг. Анализируемый материал распределен по временному признаку в два подкорпуса по 50 статей каждый. Данный подход к структурированию языкового материала позволил представить лингвистический анализ конкретного временного среза и наблюдения над лексической динамикой в немецком медиадискурсе пандемии коронавируса на материале одного из ведущих информационно-политических журналов Германии. Актуальной с позиций современной лингвистики является комплексное применение как традиционных, так и новых методов анализа дискурса современных СМИ. Научная новизна заключается в многоуровневом сравнительном анализе актуального медиадискурса с применением методики корпусного анализа, позволяющего более детально просле-
© Санкт-Петербургский государственный университет, 2022
дить изменения как на уровне лексики, так и на уровне динамики тем общественно-политического дискурса. В результате проведенного исследования в двух подкорпусах были выявлены частотные лексемы, а также был представлен контекстуально-семантический анализ наиболее значимых для двух периодов ключевых слов с учетом макро-и микроконтекстов.
Ключевые слова: медиадискурс, DIMEAN, корпусный анализ, короналексика, Der Spiegel.
Лексика пандемии и медиадискурс: постановка проблемы
Эвристический потенциал медиадискурса в отношении формальной и семантической динамики вокабуляра определенного языка обусловлен типологическими, прагматическими и функциональными характеристиками медиадискурса. Именно медиатексты часто порождают, распространяют и закрепляют в медийном пространстве, а затем и в языке, новые языковые формы и значения в силу общественно-политической значимости той или иной тематики, на которой сосредоточены массовые медиа в данный период времени. В 2020-2022 гг. наиболее активно обсуждаемой в немецких СМИ темой стала пандемия COVID-19.
Рост исследовательского интереса лингвистов к изучению языка пандемии обозначился уже весной 2020 г. Датой начала пандемии принято считать ноябрь 2019 г., когда в китайском Ухане были зафиксированы первые случаи коронавирус-ной инфекции.
Лексика дискурса пандемии коронавируса стала объектом изучения на материале разных языков. В основном внимание ученых сосредоточилось на выявлении новой лексики, ее лексикографической фиксации и семантизации, а также на размышлениях о влиянии данной лексики на языки. Составители «Словаря русского языка коронавирусной эпохи» сравнивают языковую ситуацию, вызванную пандемией, с «языковым карнавалом», называют ее «лингвистическим пиром», происходящим на страницах СМИ и интернета во время «чумы XXI века» [Вальтер и др. 2021: 4]. При этом исследователи фокусируют внимание, с одной стороны, на общих лексико-семантических процессах под влиянием дискурса пандемии, например на контекстной трансформации конвенционального значения слова и приобретении им статуса социального индекса [Nefedov, Chernyavskaya 2021; Chernyavs-kaya, Nefedov 2021]. С другой стороны, предметом рассмотрения становятся такие проблемы, как интеллектуализация общелитературного русского языка, связанная с переходом в него узкоспециальных терминов [Голованова 2021], появление оценочных неологизмов [Абсалямова, Нургалина 2022]. Авторы исследования на материале русского языка справедливо замечают, что «большая часть ковид-лексики является результатом остроумия и находчивости журналистов, политиков и иных известных лиц» [Абсалямова, Нургалина 2022: 108].
Немецкая лексика периода пандемии коронавируса в настоящее время также активно кодифицируется и изучается. Так, в статье С. В. Буренковой на базе инфор-мационно-слов арной платформы OWID1 и тематического глоссария платформы
1 Neuer Wortschatz rund um die Coronapandemie OWID. https://www.owid.de/docs/neo/listen/co-rona.jsp (дата обращения: 15.07.2022).
DWDS2 описываются основные группы новых слов немецкого языка, связанных с пандемией коронавируса, определяются семантические доминанты образования композитов [Буренкова 2021]. Автор указывает на то, что в большинстве своем это «слова и выражения, используемые властями в текстах, предписаниях, выступлениях, дебатах и публикациях на тему борьбы с пандемией» [Буренкова 2021: 255]. В статье Л. О. Беляковой не только изучается пополнение немецкой лексики за счет новых номинаций периода пандемии коронавируса, но и кратко анализируются актуальность и частота употребления некоторых новых слов в трех немецкоязычных периодических онлайн-изданиях, среди которых и журнал «Der Spiegel» [Белякова 2021]. Таким образом, становится очевидной потребность изучения условий порождения и употребления данной лексики в том числе и в медиатекстах.
С нашей точки зрения, несмотря на отчетливый интерес исследователей к языковым процессам, связанным с пандемией коронавируса, существует дефицит работ, направленных на изучение лингводискурсивных характеристик лексических единиц данного периода, кроме того, ощущается потребность в корпусном анализе лексики с опорой, например, на конкретные СМИ.
Лингводискурсивный анализ и вокабуляр
При исследовании медиатекстов и медиадискурсов основополагающим исходным элементом является современное понимание многослойного термина «дискурс» [Езан, Ковтунова 2020: 170-171]. Для предлагаемого исследования важно, что лексическая динамика в медиадискурсе изучается с опорой на количественные методы корпусного анализа, а также «на контекстуально-семантический метод анализа дискурсивных репрезентаций с учетом временной перспективы». Таким образом становится возможным «описать содержательно-смысловые изменения ключевых слов и обозначаемых ими понятий, а тем самым и динамику в представлениях социокультурного сообщества / его отдельных групп» [Nefedov, Chernyavs-kaya 2021: 1562].
В настоящем исследовании предпочтение отдано трехуровневой модели линг-водискурсивного анализа И. Варнке и Ю. Шпицмюллера DIMEAN [Spitzmüller, Warnke 2011: 201], так как она в наибольшей степени соответствует поставленной научной задаче. Лексикоцентрический анализ (wortorientierte Analyse) здесь представлен в дискурсивной перспективе, позволяющей рассмотреть ключевые слова как «контекстуальные ключи» общественных социальных практик.
Внутри данной модели анализ лексики располагается на интратекстовом уровне (intratextuelle Ebene). Лексикоцентрический анализ предполагает рассмотрение релевантных для данного дискурса лексем (Einzelwörter) и фразем (Mehrwort-Einheiten), среди которых, согласно модели DIMEAN, наиболее значимыми являются группы ключевых слов (Schlüsselwörter), стигма-слов (Stigmawörter), окказионализмов (Okkasionalismen, Ad-hoc-Bildungen) [Spitzmüller, Warnke 2011: 201].
Под ключевыми словами мы вслед за Шпицмюллером и Варнке понимаем лексические единицы, выражающие само осмысление и идеалы какой-либо группы
2 DWDS-Themenglossar zur COVID-19-Pandemie. https://www.dwds.de/themenglossar/ (дата обращения: 15.07.2022).
или эпохи; они маркируют мыслительные привычки и определяют таким образом конкретный дискурс, контекстуальное и коннотативное значение данных единиц при этом является доминирующим в дискурсе [Spitzmüller, Warnke 2011: 142]. Анализ ключевых слов медиадискурсов, по нашему мнению, во многом помогает найти ответ на вопрос, «в какой степени медиа вовлечены в построение дискурсов и являются местом формирования дискурсов» [Езан, Ковтунова 2020: 269]. В нашем случае речь пойдет о лексике медиасегмента дискурса пандемии коронавируса на материале одного из наиболее влиятельных и читаемых изданий Германии.
Конструирование реальности в медиадискурсе
В настоящей статье мы следуем конструктивистской концепции дискурса, согласно которой лингводискурсивный анализ лексических единиц и контекстов их употреблений не только позволяет «реконструировать общественно и культурно значимое знание, но и показывает, как при помощи языка конструируется социальная реальность» [Ковтунова, Езан 2018: 101].
Говоря о «конструировании реальности» в дискурсе СМИ, отечественные и немецкие исследователи подчеркивают противопоставление понятий «реальность» и «действительность». Сравнивая эти понятия, И. Н. Блохин пишет о том, что «действительность образуется как совокупность фактов, сведения о которых являются информацией», в то время как «сфера реальности представляет собой образ действительности, существующий в сознании отдельного человека или в общественном сознании», «продукт ощущений от действительности» [Блохин 2016: 40-41].
Реальное образуется путем фильтрации действительного через призму ценностей, мировоззрения, менталитета. В совокупности обе сферы придают информации новое качество — знание. <...> Журналистика в числе других институтов участвует в формировании общественного сознания, предлагая обществу реальность как образ действительности, формируя «картину мира» [Блохин 2016: 41].
В немецком языке речь идет о терминах Realität и Wirklichkeit. Различия в значениях данных существительных становятся очевидными при сопоставлении дефиниций: Wirklichkeit 'действительность, реальность, факт, факты, явь'3 и Realität 'реальность, действительность, факт'4, в некотором смысле это так называемая объективная, внешняя реальность, «не зависящая от позиции, понимания и восприятия субъекта»5.
Это подтверждает и мнение немецкой исследовательницы А. Ляйстер, которая обратила внимание на разные интерпретации вышеупомянутых лексем, предполагая, что,
с одной стороны, «реальность» (нем. Wirklichkeit) — это конструкт и ни в коем случае не данность, а значит, различные версии реальности существуют параллельно.
3 Wirklichkeit. Multitran. https://www.multitran.com/m.exe?l1=3&l2=2&s=Wirklichkeit&langlist=2 (дата обращения: 15.07.2022).
4 Realität. Multitran. https://www.multitran.com/m.exe?l1=3&l2=2&s=Realit%C3%A4t&langlist=2 (дата обращения: 15.07.2022).
5 Объективная реальность. https://clck.ru/B7ezB (дата обращения: 15.07.2022).
Следовательно, реальность рассматривается здесь как конструкт, который, правда, также порождается в процессе языковой интеракции, но тем не менее в своей когнитивной обработке информации остается индивидуальным. «Реальность» (нем. Realität), с другой стороны, предназначена для несколько абстрактного описания фактов, которые существуют для всех людей за пределами их индивидуального и межсубъектного опыта. Данная реальность воспринимается в повседневной жизни просто как своего рода фон, не вызывающий каких-либо вопросов [Leister 2001: 288].
Ляйстер, опираясь на работу Н. Лумана [Luhmann 1996], пишет о том, что
реальность (Realität), а значит, и действительность (Wirklichkeit), удваивается в процессе опосредованной передачи информации. <...> Если телевизионные тексты конструируют свои собственные реальности (нем. Wirklichkeiten), то каждый из них также устанавливает свой собственный мир значений; но эти миры значений становятся значимыми частями действительности (нем. Wirklichkeit) зрителя только через его собственную интерпретацию. Это еще раз подчеркивает, что не только художественные, но и информационные и документальные тексты (новостные или журнальные) конструируют новые реальности (neue Wirklichkeiten). <...> Действительность (нем. Wirklichkeit), сконструированная СМИ, может быть интерпретирована их потенциальными адресатами как реальность (нем. Realität) [Leister 2001: 289].
«Der Spiegel» как объект изучения и материал исследования
Исследования немецкой прессы как одного из основных сегментов немецкого медиадискурса на протяжении десятилетий ведутся не только историками и лингвистами, но и коммуникативистами, социологами и политологами. Например, многоаспектный анализ языковых особенностей текстов немецких новостных еженедельников содержится в публикации Л. В. Санковой [Санкова 2010]. Институциональный дискурс как способ вербальной реализации политической коммуникации на материале немецкоязычных общественно-политических журналов изучает Т. В. Ларина [Ларина 2008]; освещение экологической темы в общественно-политическом еженедельнике «Der Spiegel» представлено в публикации О. Е. Ореховой [Орехова 2018].
Немецкий лингвист Б. Карстенсен отмечает некоторые параллели между языком «Der Spiegel» и американскими новостными изданиями «Newsweek» и «Time» [Carstensen 1971: 22]. Указывается на то, что «Der Spiegel» является новостным журналом (Nachrichtenmagazin) и его стиль и необычная форма репрезентации новостной информации отличаются от таковых в газете или (иллюстрированном) журнале [Carstensen 1971: 18-19].
Как совершенно верно замечает немецкая исследовательница А. Клозе-Кю-кельхаус, «постоянная адаптация лексики к изменяющимся или новым обстоятельствам и фактам является основной предпосылкой для эффективной коммуникации» [Klosa-Kückelhaus 2019: 335], поэтому в последнее время особенности словоупотребления в журнале «Der Spiegel» изучаются в рамках квантитативной (количественной) и диахронической корпусной лингвистики. В качестве примера можно привести работу немецких лингвистов А. Копленига, К. Мюллер-Шпитцер и С. Вольфера. Опираясь на широкий теоретический контекст, авторы представили
в 2019 г. на платформе OWID результаты количественных исследований диахронических изменений лексики в журнале «Der Spiegel» на основе корпуса Института немецкого языка в Мангейме. Корпус составили 3663 выпуска журнала «Der Spiegel» с 1947 по 2016 г., приблизительно 4,5 млн типов словоформ и 284 млн токе-нов [Koplenig et al. 2019].
В нашем исследовании мы ставим перед собой задачу проанализировать публикации за ограниченный промежуток времени с интервалом в два года. Материалом предлагаемого исследования послужил корпус текстов немецкого онлайн-издания «Der Spiegel», которое на настоящий момент входит в пятерку ведущих новостных порталов Германии с самым широким информационным охватом.
Перечислим наиболее важные особенности гипертекстов электронных версий журналов. С точки зрения лингвистики текста возникают вопрос о том, представляют ли гипертексты в медиа совершенно новый тип текста, и предположение, что по этой причине, возможно, они не могут быть адекватно интерпретированы с помощью обычных описательных инструментов лингвистики текста. Или же многое здесь только на первый взгляд кажется новым, что на самом деле уже давно встречается в других типах текста, хотя и не в такой специфической комбинации [Burger, Luginbuhl 2014: 450]? На текущий момент в лингвистике текста преобладает мнение, что гипертексты не имеют никаких принципиально новых характеристик, однако такие привычные особенности, как «линейность, связность, подсказки читателю (средства навигации), делимитация текста (т. е. вопрос о границах текста) и т. д. должны быть определены заново, а их значение должно быть вновь переоценено» [Burger, Luginbuhl 2014: 451].
В то время как последовательность восприятия теле- и радиорепортажей предопределена, онлайн-издания не являются линейными. Последовательность чтения определяется пользователем. Но, как уже упоминалось, современные печатные СМИ также не обязательно линейны: газеты и журналы прошли путь от издания для внимательных читателей, т. е. читателей, которые читали весь номер от начала до конца, до изданий для читателей, которые предпочитают выборочное (селективное) чтение [Burger, Luginbuhl 2014: 457].
В изучаемом онлайн-издании надпись DER SPIEGEL, идентичная названию печатной версии журнала, является одним из средств навигации, помогает читателям ориентироваться в предложенных публикациях, которые, кстати, могут иметь различный объем, поскольку нет тех ограничений по количеству страниц, которые существуют у традиционных СМИ. Название появляется на каждой странице в верхней вертикальной зоне, а также функционирует как ссылка на начальную страницу сайта. В правой зоне находится опция «поиск», что типично для многих интернет-изданий и порталов.
При отборе материала использовалась функция «поиск» с указанием исследуемого временного периода и учитывались публикации на тему пандемии коронави-руса из архива «DER SPIEGEL», «SPIEGEL+» и «SPIEGEL International». Нами было отобрано 50 статей, опубликованных в период с 31 мая по 1 июля 2020 г. (подкор-пус 1, далее — ПК1), и, соответственно, такое же количество статей, датированных с 31 мая по 1 июля 2022 г. (подкорпус 2, далее — ПК2). Далее медиатексты двух под-корпусов были обработаны с помощью программ Voyant Tools и AntConc. В результате применения количественных методов корпусного анализа лексики удалось
установить наиболее частотные лексемы медиадискурса пандемии коронавируса в исследуемом издании, провести их сравнительный, в том числе контекстуально-семантический, анализ в соответствии с временными периодами.
Анализ при помощи веб-приложения Voyant Tools
Разработанное канадскими исследователями С. Синклером и Дж. Роквеллом веб-приложение Voyant Tools используется с 2003 г. для анализа корпусов текста, онлайн-текстов либо специально подготовленных текстов. Оно включает в себя не только статистический анализ, но и разноуровневый интеллектуальный анализ текстов. В частности, программа предлагает различные способы визуализации результатов научного исследования. Ниже представлены некоторые результаты анализа частотности лексем двух подкорпусов c помощью данного приложения.
В таблице отражены количественные данные о наиболее частотных лексемах, которые можно считать основными ключевыми словами исследуемого дискурса.
Таблица. Наиболее частотные лексемы в корпусе согласно аналитическому инструменту
Voyant Tools
ПК1 ПК2
Лексема Количество Лексема Количество
Corona 911 Corona 128
Menschen 423 Spiegel 101
Coronavirus 420 Pandemie 82
Pandemie 377 Drosten 75
Prozent 270 Menschen 70
Общее количество слов в ПК1 составило 128 783, данный корпус содержит 17 469 неповторяющихся словоформ (unique word forms), в ПК2 — 31 089 и 6597 соответственно. Такое соотношение позволяет сделать вывод о большей актуальности дискурса пандемии в 2020 г., данная тема полностью доминировала в СМИ, и тексты были более объемными. Далее программа предоставляет возможность сравнить ПК1 и ПК2 по следующим трем параметрам: коэффициент лексической плотности текста (отношение самостоятельных частей речи к общему количеству слов в тексте) (Vocabulary Density), индекс удобочитаемости (Readability Index) и показатель среднего количества слов в предложении. Коэффициент лексической плотности текста в ПК1 составил 0,136, а в ПК2 — 0,212, уровень удобочитаемости — 18,071 и 17,738 соответственно, среднего количества слов в предложении — 16,6 и 19,5.
Кроме того, в таблице наглядно видно, какие лексемы доминируют в ПК1. Ключевые слова указывают на новую коронавирусную инфекцию и ее масштаб (Corona, Coronavirus, Pandemie), реакцию общества и отдельного человека на чрезвычайную ситуацию (Menschen) и желание оценить показатели заболеваемости (Prozent). В ПК2 Corona и Pandemie остаются центральными медиадискурсивными номинациями. Более важную роль в 2022 г. играют эксперты-вирусологи, поэтому впол-
Рис. 1. Частотные лексемы коронадискурса в журнале «Der Spiegel» (2020) (по данным Voyant Tools)
не закономерно в ПК2 появление на четвертом месте имени собственного Drosten. Лексема Menschen переместилась со второй позиции на пятую, что свидетельствует о смещении фокуса общественно-политической дискуссии на институциональные и общегосударственные формы борьбы с новыми штаммами коронавируса.
Данное приложение дает возможность наглядно представить различную степень частотности ключевых слов в виде «лексического облака». Если посмотреть на рис. 1, то наиболее крупно — что свидетельствует о максимальной частности словоупотребления данных лексем — изображены лексемы Corona, Pandemie, Menschen, Coronavirus, Covid 19, Virus, Infektionen, Deutschland, Coronakrise, Neuninfektionen, Krise, Quarantäne, Behörden, Bundesregierung, Präsident, Schulen, USA, Ausbruch, Maßnahmen, что полностью отражает ситуацию вокруг пандемии, транслируемую изданием в 2020 г.
В публикациях регулярно приводятся данные, связанные со статистикой заболевания и финансовыми затратами, поэтому среди частотных лексем встречаются слова с количественной семантикой, например Prozent, Zahl, Zahlen, Daten, Euro, Millionnen, Milliarden. В «облаке» можно увидеть географические наименования (названия стран): это не только Германия, но и США, Великобритания, Австрия, Турция, Бразилия. При более детальном изучении корпуса статей были обнаруже-
Рис. 2. Частотные лексемы коронадискурса в журнале «Der Spiegel» (2022) (по данным Voyant Tools)
ны публикации, посвященные положению дел в России, Латинской Америке, Армении, Китае, Африке, в частности Замбии, Нигерии и Уганде, Индии. Это можно объяснить признанием глобального характера кризиса и желанием максимально полно изучить ситуацию в мире для планирования эффективных мер по предупреждению дальнейшего развития пандемии.
На рис. 2 по-прежнему крупным планом изображены лексемы Corona, Pandemie, Deutschland, Menschen, Euro, Maßnahmen, Impfungen, что отражает реальную ситуацию частотности употребления лексем в 2022 г. (как ее представляет «Der Spiegel») — публикации на 80 % сосредоточены на анализе ситуации внутри Германии.
Лексемы Sommer, Sommerwelle, Herbst, Winter связаны с эпидемиологическими прогнозами до конца текущего года, которым посвящен ряд публикаций. В отличие от ПК1, здесь в центре внимания находится и наименование нового варианта вируса Omikron, которое также демонстрирует довольно высокую частотность. При детальном анализе примеров следует отметить тенденцию журналистов ссылаться на материалы своего журнала (nach Spiegel-Informationen, dem Spiegel vorliegen). Кроме того, в данном корпусе примеров довольно много интервью, где вопросы задаются журналистами издания. Все это позволяет объяснить присутствие в облаке названия издания «Der Spiegel».
Вышеперечисленное может свидетельствовать о внутренней дискурсивной динамике представления и освещения данной проблематики в интернет-издании, сложившейся за довольно длительный период времени. Как правило, один дискурс сменяет другой достаточно быстро, а ситуация с коронавирусной инфекцией представляет собой беспрецедентный случай в истории, наверное, за последние 75 лет, когда один общественно-политический дискурс на протяжении более чем двух лет доминировал в СМИ, определив целый комплекс политических предложений, среди прочего, в рамках предвыборного дискурса 2021 г. и пр. Довольно крупным планом на рис. 2 представлены фамилии политика, врача и экономиста Карла Лау-тербаха (Karl Lauterbach) и вирусолога Кристиана Дростена (Christian Drosten), которые были важными акторами общественно-политических дискуссий последних лет, принимали участие в ток-шоу, давали интервью и зачастую являлись объектом критики, в том числе и со стороны избирателей. Лаутербах (СДПГ) c 8 декабря 2021 г. является министром здравоохранения Германии. Дростен в течение более двух лет, с февраля 2020 г., выпускал подкаст «Das Coronavirus Update».
Менее частотно имя немецкого эпидемиолога Клауса Штёра (Klaus Stöhr), который также давал оценки текущей ситуации в интернет-изданиях и на видеохостинге «YouTube», но его имя не было широко представлено в ведущих СМИ. Следующий заголовок («Der Spiegel», 3 июня 2022 г.) демонстрирует смену экспертов по коронавирусной политике, которая освещается в ведущих СМИ, что является важным дискурсивным событием: Epidemiologe Stöhr rückt für Drosten nach «Эпидемиолог Штёр заступает на место Дростена»6.
Таким образом, зачастую и имена собственные выполняют роль ключевых слов в том или ином дискурсе. Фамилии экспертов, вирусологов, экономистов, политиков являются частотными элементами исследуемого сегмента медиадискурса. При этом за каждым именем стоит определенный взгляд на проблему, что позволяет более четко представить основные направления полемики в той или иной публикации по тематике коронавируса. Более того, мнения специалистов, опубликованные в «Der Spiegel», в значительной степени являлись основанием для принятия дальнейших политических решений по ослаблению или усилению профилактических и противоэпидемических мер.
Анализ при помощи программы AntConc
Аналитический инструмент AntConc7, разработанный А. Лоуренсом, профессором университета Васеда (Япония), представляет собой бесплатный программный пакет для корпусного анализа, предназначенный в первую очередь для создания конкордансов и анализа текстов по составляющим речевой структуры.
В рамках данной статьи сжато представим основные шаги при анализе подготовленного нами корпуса, который был предварительно сохранен в формате TXT, с помощью программы AntConc. Цели и задачи статьи не предполагают подробного пошагового представления методики анализа. В данном случае была задейство-
6 Epidemiologe Stöhr rückt für Drosten nach. Der Spiegel. https://www.spiegel.de/politik/deutschland/ corona-sachverstaendigenausschuss-klaus-stoehr-rueckt-fuer-christian-drosten-nach-a-6ca3afc9-19d2-4192-a5e2-b2da26a1f655 (дата обращения: 15.07.2022).
7 AntConc. http://www.laurenceanthony.net/ (дата обращения: 15.07.2022).
Рис. 3. Кластерный анализ ПК1 при помощи программы AntConc
вана функция «кластер», так как на основе условий поиска определяются группы соседствующих (адьяцентных) пар, образующих тесное единство. Это позволяет увидеть, какие слова и фразы часто используются в корпусе текстов. Кратко остановимся на трех опциях: Words (указанное поисковое выражение является целым словом; если этот параметр не выбран, могут быть найдены и фрагменты лексем); Case (при выборе данной опции поисковый термин учитывает регистр (написание с прописной или строчной буквы), в противном случае он игнорируется); Regex (т. н. «регулярные выражения» могут быть использованы для формулировки поискового запроса).
Файлы, содержащиеся в корпусе, отображаются в левой рамке главного окна под заголовком «Исследуемый корпус» (Target Corpus) (см. рис. 3). Следующий шаг — это выбор различных параметров для фильтрации количества кластеров, которые будут показаны: размер кластера (количество слов в кластере), минимальная частота кластера и минимальный диапазон кластера (количество файлов). Используя опцию «Положение поисковых терминов» (Serch Term Position), можно определить, будут ли результаты показывать кластеры, которые начинаются с условий поискового запроса. Соответственно, нами была выбрана опция «слева».
Общее количество типов кластеров (Cluster Types) и общее количество всех кластерных токенов (Cluster Tokens) отображаются в верхней части окна программы. Если кластеры не найдены, на экране появляется предупреждение.
В рассматриваемом случае кластеры (см. рис. 3) состоят из двух слов. В графе «минимальная частотность» указана цифра семь, что позволило отобрать только самые частотные кластеры (25), которые начинаются с лексемы Corona. На основе этого же корпуса была задана более низкая частотность (2) и, соответственно, получено большее количество кластеров (96). Результаты данного анализа представим в качестве сокращенного списка наиболее релевантных кластеров, которые на лексическом уровне наглядно иллюстрируют интенсивность общественно-политических дискуссий о пандемии коронавируса в «Der Spiegel». Следует отметить существенный сдвиг в распределении частотности по типам токенов, что позволяет на примере первых десяти типичных кластеров проследить тематику, отраженную в онлайн-публикациях этого периода (вспышка коронавирусной инфекции, разработка тестов, общее количество случаев, количество смертельных исходов, разработка соответствующих приложений, принимаемые превентивные меры, количество пациентов в клиниках, уровень медицинских услуг, количество мест в больницах). Представим сокращенный перечень лексем из списка AntConc (ПК1) в порядке уменьшения частотности. Такого рода лексемы расположены справа от существительного Corona и в программе пишутся со строчной буквы:
ausbruch 'вспышка', regeln 'правила', risikogebiet 'опасная область, zahlen 'данные', hilfen 'помощь', infizierte 'инфицированные', pause 'пауза', restriktionen 'рестрикции', statistiken 'статистические данные', impfstoff 'вакцина', statistik 'статистика', ausbreitung 'распространение', ausbrüche 'вспышки, daten 'данные', epidemie 'эпидемия, infektionswelle 'волна инфекции', virus 'вирус, einschränkungen 'ограничения, [...] klinikaufenthalt 'госпитализация, konjunkturpaket 'конъюнктурный (стимулирующий) пакет, krisenmanagement 'кризисный менеджмент, lage 'положение', lockdown 'локдаун, notstandsgesetz 'закон о чрезвычайной ситуации, opfer 'жертвы, politik 'политика, prevention 'предотвращение, reisebeschränkungen 'ограничения на поездки, schutzverordnung 'распоряжение о защитных мерах, schutzvorschriften 'предписания по защитным мерам, situation 'ситуация, studien 'исследования, taskforce 'целевая группа, teststrategie 'стратегия тестирования, verordnung 'постановление, zwangspause 'вынужденный простой'.
При обработке ПК2 осуществляется аналогичный подход к анализу данных. В силу ряда объективных причин, в том числе и временных, интерес к данной теме уже несколько иной, и выборка кластеров менее репрезентативна. Кроме того, было увеличено количество слов в кластере с двух до четырех, а в графе «минимальная частотность» указали цифру 2. Рис. 4 наглядно демонстрирует меньшее количество кластеров.
Полученные данные свидетельствуют о том, что тематический вокабуляр он-лайн-версии журнала «Der Spiegel» за исследуемый период, представленный в нашем корпусе примеров, изменился. В ПК2 наблюдается сужение словаря до ряда тематических областей (общие и частные аспекты пандемии, деятельность комиссии по вопросам пандемии, приложение Corona-Warn-App и пр.). В нашем случае используется меньше различных типов кластеров (более точные значения см. на рис. 3, 4). Можно отметить тенденцию в распределении частотности по типам токенов: распределение смещается в пользу актуальных для этого отрезка времени кластеров.
Рис. 4. Кластерный анализ ПК2 при помощи программы AntConc
Немаловажным фактором, определяющим содержание общественно-политических дискуссий, является и участие в них политических акторов. Следует отметить, что политики партии ЛдГ (AfD) не упоминаются в публикациях нашего корпуса, партия Левых упоминается четыре раза в ПК1 (2020). В то же самое время другие партии являются активными участниками разработки мер по борьбе с коронавиру-сом, с которыми представители вышеназванных оппозиционных партий, как правило, не согласны. По результатам анализа ПК1 и ПК2 самыми активными участниками данных дискуссий в 2020 г. являются представители партий ХДС (CDU) (53), СДПГ (SPD) (43), «Зеленые» (Die Grünen) (15), ХСС (CSU) (10), СвДП (FDP) (3). Как уже известно, в 2020 г. СвДП довольно сдержанно относилась к принятым большинством ковидным ограничениям, что подтверждают и данные количественного анализа, поскольку мнение данной партии не было репрезентативным в тот период времени и расходилось с мнением блока партий, настаивавших на жестких ограничениях. В корпусе 2022 г. партии ХДС (5), ХДС/ХСС (2) и СДПГ (19) представлены реже, у партии «Зеленых» нет изменений в динамике упоминаний в «Der Spiegel» на материале наших корпусов (15), а количество упоминаний СвДП (32) увеличива-
ется. Как мы видим, наши результаты вполне соотносимы с успехами и неудачами определенных партий на выборах 2021 г. Результатом активной политики в период начала пандемии явилось назначение в конце декабря 2021 г. на пост министра здравоохранения К. Лаутербаха, представителя партии СДПГ.
Ключевое слово дискурса Corona встречается в ПК1 самостоятельно и в составе композитов в 839 контекстах, а в ПК2 — в 48, лексема Covid-19 довольно частотна в ПК1 (194), в ПК2 представлена в небольшом количестве (18). Как мы уже отмечали выше, ПК2 содержит наименования нового варианта коронавируса Omikron. Приведем несколько детерминативных композитов с определяющим компонентом Omikron- и аналогичных словосочетаний терминологического характера: Omikron-Kombi-Impfung, Omikron-Subvariante BA. 5, Omikron-BA. 5-Infektion, Omikron-Vi-rus-Variante BA. 5, Omikron-Varianten BA. 1 und BA. 2, Omikron-Typen, Omikron-Welle, Omikron-Sublinie, Omikron-Subvariante BA. 5, Omikron-Subtyp BA. 2 и др.
Дискурс страха
В период пандемии появились медиатексты, тематизирующие страхи людей перед новым неизвестным вирусом и т. п. В ПК1 за 2020 г. данная тема также отчетливо контекстуализируется. Это подтверждают результаты кластерного анализа ключевого слова Angst 'страх' в AntConc. Ниже приводятся микроконтексты, в том числе отдельные слова из ближайшего контекстуального окружения, данные кластеры приводим в оригинальном варианте с небольшим сокращением:
angst ins krankenhaus zu kommen «страх попасть в больницу», im krankenhaus «в больнице»; angst vor jobverlust laut einer krankenkasse haben «страх потерять работу, по данным страховой компании, имеют»; angst der nachbarländer sambia hat seine grenzen «страх пограничных стран Замбия»; angst freie meinungsäußerung ist kaum noch möglich «страх, свободное выражение собственного мнения вряд ли еще возможно»; angst kommt die unsicherheit was erwartet mich «страх, наступает неуверенность, что меня ожидает»; angst sich an bord anzustecken wobei diese «страх заразиться на борту, притом что...»; angst um ihregesundheit «страх за свое здоровье»; angst um seinen job «страх за свою работу»; angst vor covid hält die menschen vom «страх перед ковидом удерживает людей от.».
Из списка следует, что речь идет в первую очередь о страхе попасть в больницу, заразиться, об опасениях, что начнется новая волна коронавируса, боязни новых инфекций, страхе потерять работу, экзистенциальном страхе, страхе перед стигматизацией в связи с отказом от прививки и пр. Как мы уже отмечали, в публикациях ПК1 чаще анализируется ситуация в других европейских странах и на других континентах, например в Африке:
Rund drei Monate dauerte es, bis auf dem gesamten afrikanischen Kontinent 100.000 Fälle gezählt werden konnten... Wie die Weltgesundheitsorganisation (WHO) berichtet, vergingen nun allerdings nur Tage, bis die Zahl sich verdoppelte — damit ist die Angst vor exponentieller Ausbreitung zurück8 («Потребовалось около трех месяцев, чтобы подсчитать 100 000 случаев заболевания на всем африканском континенте. Однако, как сооб-
8 Die nächste Welle ist schon da. Der Spiegel. https://www.spiegel.de/wissenschaft/medizin/coro-navirus-die-naechste-welle-ist-schon-da-a-113e02ca-ea32-4ac4-9d6e-7377ed2d7bbb (дата обращения: 15.07.2022).
щает Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ), теперь для того, чтобы удвоить это число, потребовалось всего несколько дней — так что страх экспоненциального распространения вернулся»).
Дважды встречается форма множественного числа (Ängste), в данных контекстах речь идет о страхах перед новой волной пандемии и о поддержке детей в семье. Следует также отметить, что в более поздний период присутствует ретроспективный анализ событий и опыта, полученного в разных странах за время пандемии. В ПК2 (2022) найдено всего четыре кластера с лексемой Angst и два с данной лексемой в форме множественного числа.
Новые заимствования
Немецкий исследователь Б. Карстенсен отмечает, что во второй половине XX в. авторы «Der Spiegel» отдавали особое предпочтение заимствованным словам. Одной из целей использования такой лексики, в первую очередь заимствований из английского языка, было стремление авторов имитировать научный стиль, придать тексту видимость псевдоучености [Carstensen 1971: 47]. Заимствованная лексика присутствует в публикациях и сегодня, новые заимствования отражены, например, в словаре эпохи пандемии коронавируса на платформе OWID. Однако заимствования из английского языка на современной стадии развития медийного дискурса, как правило, не несут стилистической нагрузки, а отражают новые дискурсивные явления. Подобным примером может послужить англицизм Dashboard, который встречается в «Der Spiegel» в составе сложного слова RKI-Dashboard или в составе словосочетания Corona Dashboard9 (карта распространения коронавируса в мире). Данные единицы не зафиксированы в тематическом словаре OWID, который представляет репрезентативный перечень лексики периода коронави-русной инфекции. Например:
Dem RKI-Dashboard zufolge starben binnen 24 Stunden 90 weitere Menschen im Zusammenhang mit dem Virus10 (По данным карты распространения коронавируса Института им. Роберта Коха в течение 24 часов в связи с вирусом скончалось еще 90 человек).
Рассмотрим еще один пример освоения заимствования в медиадискурсе. В он-лайн-словаре OWID, в котором приводятся примеры за 2020 г., встречается слитное и раздельное написание существительного Taskforce (от англ. 'рабочая группа'): Covid-19 Task Force, Covid-19-Taskforce11. В ПК2 мы выявили только последний вариант. В ПК1 встречаются два случая раздельного написания. Таким образом, на примере данной лексемы мы можем параллельно с заимствованием наблюдать и тенденцию к унификации орфографической нормы.
9 Robert Koch-Institut: COVID-19-Dashboard. https://experience.arcgis.com/experience/478220a4c 454480e823b17327b2bf1d4 (дата обращения: 15.07.2022).
10 Sieben-Tage-Inzidenz steigt auf 618,2 — BA.5 jetzt dominierende Virusvariante. Der Spiegel. https://www.spiegel.de/wissenschaft/medizin/corona-in-deutschland-sieben-tage-inzidenz-steigt-laut-rki-auf-618-2-a-a70a4bfc-43ec-4e80-8289-12e4a0b89a64 (дата обращения: 15.07.2022).
11 Covid-19-Taskforce. OWID. https://www.owid.de/docs/neo/listen/corona.jsp covid-19-taskforce (дата обращения: 15.07.2022).
В ПК2 встречается заимствование Long Covid, которое указывает на затяжной характер заболевания данной инфекцией. Согласно словарю OWID, данный феномен нашел свое отражение в языке СМИ в начале 2021 г.12 В современном русском языке встречаются различные варианты перевода данного термина, например «пост-ковид», «лонг-ковид», «долгий ковид»13.
Рассмотрим более подробно контекст, в котором представлен пятый кластер, а именно лексема Kursboom (см. рис. 4). Как известно, пандемия коронавируса имела последствия для большинства компаний. Высокая инфляция, опасения рецессии и мрачные настроения среди многочисленных потребителей вызывали снижение активности крупнейших компаний Германии, в том числе интернет-магазина модной одежды Zalando, который еще в начале пандемии имел огромную прибыль:
Damit setzt sich der Abwärtstrend dennoch fort, nachdem der Corona-Kursboom schon eine Weile Geschichte ist. Während der Hochphase der Pandemie hatte Zalando lange Zeit vom florierenden Online-Handel profitiert14 (Тем не менее продолжается тенденция к снижению после того, как бум цен на акции во время коронапандемии на некоторое время стал историей. Во время пика пандемии компания Zalando долгое время извлекала выгоду из процветающей онлайн-торговли).
В приведенном фрагменте детерминативный композит Corona-Kursboom, который переводится на русский язык описательно как «бум цен на акции во время пандемии коронавируса», содержит компонент Kursboom. Данная лексема не зафиксирована ни в словаре DUDEN, ни на платформе DWDS, то есть может считаться окказионализмом или неологизмом, маркирующим данный дискурс. Существительное Babyboom, образованное по той же самой модели, напротив, кодифицировано в DUDEN, DWDS и в elexiko Online-Wörterbuch zur deutschen Gegenwartssprache15. Заимствование из английского языка Boom дважды встречается и в ПК1 в контексте роста кредитов среди предприятий в связи с изменившимися условиями рынка во время пандемии.
Выводы
Современный медиадискурс различными средствами и на разных уровнях конструирует и предлагает своим читателям реальность как образ действительности. Именно на лексическом уровне при помощи ключевых слов дискурса создаются понятийные (смысловые) и прагматические матрицы, которые способствуют формированию общественного мнения (сознания). Это подтверждают и результаты проведенного многоаспектного лингвистического анализа лексического состава
12 Long Covid. OWID. https://www.owid.de/docs/neo/listen/corona.jsp long-covid (дата обращения: 15.07.2022).
13 Методические рекомендации «Особенности течения long-COVID инфекции. Терапевтические и реабилитационные мероприятия». Мартынов А. И. (гл. ред.). https://goo.su/uYTnP9 (дата обращения: 15.07.2022).
14 Zalando streicht Ziele zusammen — Aktie bricht ein. Der Spiegel. https://www.spiegel.de/wirt-schaft/unternehmen/zalando-streicht-ziele-zusammen-aktie-bricht-ein-a-7b79197e-5262-43f8-97a1-99f38ddf1eee (дата обращения: 15.07.2022).
15 elexiko Online-Wörterbuch zur deutschen Gegenwartssprache. https://www.owid.de/docs/elex/ start.jsp (дата обращения: 15.07.2022).
текстов немецкоязычного онлайн-издания «Der Spiegel». В методологическом плане продемонстрировано, что сочетание методов лингводискурсивного лексикоориен-тированного анализа и корпусного анализа с методами контекстуально-семантического анализа лексики дает возможность составить более детальное представление о тех или иных лексических и общеязыковых процессах. Речь идет, в частности, во-первых, о медиатизации узкоспециальных терминов, во-вторых, об интеллектуализации языка СМИ и общелитературного языка, в-третьих, о высокой степени неологизации медийного тезауруса, в-четвертых, об освоении СМИ большого количества новой заимствованной лексики. Следует отметить и перераспределение ключевых слов данного дискурса, что указывает на смену фокуса в общественно-политических дискуссиях. Адаптация медиалексики к изменяющимся дискурсивным событиям является важным фактором для осуществления эффективного взаимодействия с читателем в период кризисных ситуаций.
В исследовании, кроме того, показано, что одним из эффективных подходов к анализу лингвистических корпусов на сегодняшний момент является многоуровневая модель лингводискурсивного анализа DIMEAN, профилирующая дискурсивный ракурс в рассмотрении лексики на уровне реальных социальных практик использования языка. В проведенном исследовании модель DIMEAN дополнена аналитическими инструментами компьютерной обработки данных с использованием веб-приложения Voyant Tools и программы AntConc. Это обеспечило не только визуализацию научных наблюдений и выводов, но и сделало возможным более тщательный анализ различных пластов лексики в том или ином дискурсе с учетом экстралингвистических факторов.
Представленное исследование сконцентрировано на материале одного издания, что открывает перспективы для последующего сравнительного анализа с другими СМИ в немецкоязычном пространстве. В рамках статьи на материале двух подкорпусов с учетом временного промежутка в два года продемонстрированы количественные и качественные отличия в словоупотреблении. Через установленную динамику в лексическом составе корпусов текстов можно проследить и изменения в раскладе политических сил, доминирующих позиций в решении вопроса борьбы с коронавирусной инфекцией. Это еще раз доказывает эффективность лингводи-скурсивного подхода, который позволяет выделить в рамках медиадискурса пандемии доминирующий в последние годы дискурс кризиса, а также дискурс страха и паники. Вышесказанное указывает на необходимость проведения междисциплинарных исследований с участием таких наук, как психология, социология, теория коммуникации, медиалингвистика и т. д.
Словари
Вальтер и др. 2021 — Вальтер Х., Громенко Е. С., Кожевников А. Ю. и др. Словарь русского языка коронавирусной эпохи. СПб.: Институт лингвистических исследований РАН, 2021.
Литература
Абсалямова, Нургалина 2022 — Абсалямова Л. Ф., Нургалина Х. Б. Ковид-лексика как экспликатор авторской модальности в текстах русскоязычных СМИ. Russian Linguistic Bulletin. 2022, 1 (29): 106-109. https://doi.org/10.18454/RULB.2022.29.L26
Белякова 2021 — Белякова Л. О. Влияние пандемии коронавируса на лексику немецкого языка. В сб.: Социальные и гуманитарные науки в XXI веке. Итоги, вызовы, перспективы: сб. науч. тр. II Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием, посвящ. Дню российской науки. СПб., 2021. С. 108-115.
Блохин 2016 — Блохин И. Н. Личность в пространстве массовой коммуникации: начала ролевого анализа. СПб.: Scientia, 2016.
Буренкова 2021 — Буренкова С. В. Новое в лексике немецкого языка (на материале лексикона пандемии коронавируса). В сб.: Омские социально-гуманитарные чтения: м-лы XIV Междунар. науч.-практ. конф. Кудринская Л. А. (отв. ред.). Омск, 2021. С. 251-256.
Голованова 2021 — Голованова Е. И. Динамические процессы в русском языке эпохи коронавируса. Вестник Северного (Арктического) федерального университета. Сер.: Гуманитарные и социальные науки. 2021, 21 (5): 33-39. https://doi.org/10.37482/2687-1505-V128
Езан, Ковтунова 2020 — Езан И. Е., Ковтунова Е. А. Ключевое слово Einheit как маркер политического дискурса Германии. В сб.: Немецкая филология в Санкт-Петербургском государственном университете. Вып. IX. Нефедов С. Т. (ред.). СПб.: Изд-во С-Петерб. ун-та, 2020. С. 266-290.
Ковтунова, Езан 2018 — Ковтунова Е. А., Езан И. Е. Дискурс-анализ немецких ключевых слов. Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2018, 82 (4-1): 99-105. https://doi.org/10.30853/ filnauki.2018-4-1.23
Ларина 2008 — Ларина Т. В. Институциональный дискурс как способ вербальной реализации политической коммуникации (на материале немецкоязычных общественно-политических журналов). Вестник Московского государственного лингвистического университета. 2008, (543): 330-337.
Орехова 2018 — Орехова О. Е. Общественно-политический еженедельник «Der Spiegel» об экологических вызовах времени. Теории и проблемы политических исследований. 2018, 7 (3A): 54-62.
Санкова 2010 — Санкова Л. Журнальный рынок Германии: история, концепции, особенности (на примере еженедельников «Шпигель», «Штерн», «Фокус»). МедиаАльманах. 2010, 3 (38): 18-22.
Burger, Luginbühl 2014 — Burger H., Luginbühl M. Mediensprache. Eine Einführung in Sprache und Kommunikationsformen der Massenmedien. 4. Aufl. Berlin, Boston: de Gruyter, 2014.
Carstensen 1971 — Carstensen B. Spiegel-Wörter, Spiegel-Worte. Zur Sprache eines deutschen Nachrichtenmagazins. München: Hueber, 1971.
Chernyavskaya, Nefedov 2021 — Chernyavskaya V. E., Nefedov S. T. Zur Konstruktion der sozialen Indexikalität der Sprache: von „Kollektiv" zu „Team". Und via Coronavirus-Pandemie zurück? Alman Dili ve Edebiyati Dergisi — Studien zur deutschen Sprache und Literatur. 2021, (46): 1-27. https://doi. org/10.26650/sdsl2021-990815
Klosa-Kückelhaus 2019 — Klosa-Kückelhaus A. Neuer Wortschatz. In: Neues vom heutigen Deutsch. Empirisch — methodisch — theoretisch. Eichinger L. M., Plewnia A. (Hrsg.). Berlin [u. a.]: de Gruyter, 2019. S. 355-359. https://doi.org/10.1515/9783110622591-023
Koplenig et al. 2019 — Koplenig A., Müller-Spitzer C., Wolfer S. Wortschatzwandel im „Spiegel". In: Neues vom heutigen Deutsch. Empirisch — methodisch — theoretisch. Eichinger L. M., Plewnia A. (Hrsg.). Berlin [u. a.]: de Gruyter, 2019. S. 199-220. https://doi.org/10.1515/9783110622591-010
Leister 2001 — Leister A. Zur Konstruktion von Wirklichkeit in der Aneignung. In: Der sprechende Zuschauer. Wie wir uns Fernsehen kommunikativ aneignen. Holly W., Püschel U., Bergmann J. (Hrsg.). Wiesbaden: Springer, 2001. S. 287-308.
Luhmann 1996 — Luhmann N. Die Realität der Massenmedien. Opladen: Westdeutscher Verlag, 1996.
Nefedov, Chernyavskaya 2021 — Nefedov S. T., Chernyavskaya V. E. Analyzing social meaning: how words matter in social contexts (based on German communicative practice). Journal of Siberian Federal University. Humanities & Social Sciences. 2021, 14 (10): 1556-1566.
Spitzmüller, Warnke 2011 — Spitzmüller J., Warnke Ingo H. Diskurslinguistik. Eine Einführung in Theorien und Methoden der transtextuellen Sprachanalyse. Berlin [u. a.]: de Gruyter, 2011.
Статья поступила в редакцию 19 июля 2022 г.
Статья рекомендована к печати 12 сентября 2022 г.
Irina J. Jesan
St Petersburg State University,
7-9, Universitetskaya nab., St Petersburg, 199034, Russia i.ezan@spbu.ru
Elena A. Kovtunova St Petersburg State University,
7-9, Universitetskaya nab., St Petersburg, 199034, Russia e.kovtunova@spbu.ru
Liubov N. Grigorieva St Petersburg State University,
7-9, Universitetskaya nab., St Petersburg, 199034, Russia l.grigoreva@spbu.ru
Corpus-based discourse analysis of the lexemes related to COVID-19 pandemic in the German magazine Der Spiegel (online version)
For citation: Jesan I. J., Kovtunova E. A., Grigorieva L. N. Corpus-based discourse analysis of the lexemes related to COVID-19 pandemic in the German magazine Der Spiegel (online version). Vestnik of Saint Petersburg University. Language and Literature. 2022, 19 (4): 760-779. https://doi.org/10.21638/spbu09.2022.407 (In Russian)
The article gives a detailed insight into pandemic media discourse by revealing and analyzing its lexical changes. The research aims to observe the dynamic processes in the vocabulary: the intensity and usage frequency of the key discourse words, neologisms, borrowings, the reflection processes of important social and political events in the vocabulary. The research is based on the DIMEAN multilevel linguistic and discourse analysis model, elements of corpus analysis, concordance compilation with AntConc program and Voyant Tools web application, as well as methods of dictionary definitions and contextual semantic analysis. The material of the study is based on the current theme-based publications from the German news website Der Spiegel dated 2020 and 2022. Structuring the material into two sub-corps (according to the year, 50 articles each) enables to demonstrate a linguistic analysis of a specific time period and present our observations on lexical changes of German COVID-19 pandemic media discourse. The study applies both traditional and modern methods of computer analysis of modern media discourse that is relevant to the current linguistic study approach. The new multilevel comparative analysis of the theme-based media discourse by means of corpus analysis allows to track lexical changes and to observe the dynamics and evaluation of topics in the socio-political discourse. As a result of conducted research in two sub-corps were revealed the most frequent lexemes taking into account macro- and micro-contexts; in the group of the keywords most relevant for the two periods the contextual-semantic analysis was provided. Keywords: media discourse, DIMEAN, corpus analysis, corona vocabulary, Der Spiegel.
References
Абсалямова, Нургалина 2022 — Absaliamova L. F., Nurgalina Kh. B. Covid Vocabulary as an Explicator of Author's Modality in the Texts of Russian Mass Media. Russian Linguistic Bulletin. 2022, 1 (29): 106-109. https://doi.org/10.18454/RULB.2022.29.L26 (In Russian) Белякова 2021 — Beliakova L. O. COVID-19 trending lexicon changes in German. In: Sotsial'nye i gu-manitarnye nauki v XXI veke. Itogi, vyzovy, perspektivy. Sbornik nauchnykh trudov II Vserossiiskoi nauchno-prakticheskoi konferentsii s mezhdunarodnym uchastiem, posviashchennoi Dniu rossiiskoi nauki. St Petersburg: Fora-print Publ., 2021. P. 108-115. (In Russian)
Блохин 2016 — Blokhin I. N. Personality's role in the field of mass communication: introduction to the role
analysis. St Petersburg: Scientia Publ., 2016. (In Russian) Буренкова 2021 — Burenkova S. V. New vocabulary in the German language (based on the lexicon of the pandemic Coronavirus). In: Omskie sotsial'no-gumanitarnye chteniia. Materialy XIV Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii. Kudrinskaia L. A. (resp. ed.). Omsk, 2021. P. 251-256. (In Russian)
Голованова 2021 — Golovanova E. I. Dynamic Processes in the Russian Language of the Coronavirus Era. Vestnik Severnogo (Arkticheskogo) federal'nogo universiteta. Ser.: Gumanitarnye i sotsial'nye nauki. 2021, 21 (5): 33-39. https://doi.org/10.37482/2687-1505-V128 (In Russian) Езан, Ковтунова 2020 — Jesan I. E., Kovtunova E. A. Keyword Einheit as a Marker of Germany's Political Discourse. In: Nemetskaia filologiia v Sankt-Peterburgskom gosudarstvennom universitete. Issue IX. Nefedov S. T. (ed.). St Petersburg: St Petersburg University Press, 2020. P. 266-290. (In Russian) Ковтунова, Езан 2018 — Kovtunova E. A., Jesan I. E. Discourse Analysis of the German Key Words. Fi-lologicheskie nauki. Voprosy teorii i praktiki. 2018, 4-1 (82): 99-105. https://doi.org/10.30853/filnau-ki.2018-4-1.23 (In Russian) Ларина 2008 — Larina T. V. Institutional Discourse as a one of the means of verbal realization of Political Communication (in German-Language Socio-Political Journals). Vestnik Moskovskogo gosudarstven-nogo lingvisticheskogo universiteta. 2008, (543): 330-337. (In Russian) Орехова 2018 — Orekhova O. E. Newsweekly "Der Spiegel" about Ecological Challenges Teorii i problemy
politicheskikh issledovanii. 2018, 7 (3A): 54-62. (In Russian) Санкова 2010 — Sankova L. Magazine & Journal Publishing industry in Germany: history, main concepts and special features (based on the analysis of the weekly magazines "Spiegel", "Stern", "Focus" as examples). MediaAl'manakh. 2010, 3 (38): 18-22. (In Russian) Burger, Luginbühl 2014 — Burger H., Luginbühl M. Mediensprache. Eine Einführung in Sprache und Kommunikationsformen der Massenmedien. 4. Aufl. Berlin, Boston: de Gruyter, 2014. Carstensen 1971 — Carstensen B. Spiegel-Wörter, Spiegel-Worte. Zur Sprache eines deutschen Nachrichtenmagazins. München: Hueber, 1971. Chernyavskaya, Nefedov 2021 — Chernyavskaya V. E., Nefedov S. T. Zur Konstruktion der sozialen In-dexikalität der Sprache: von „Kollektiv" zu „Team". Und via Coronavirus-Pandemie zurück? Alman Dili ve Edebiyati Dergisi — Studien zur deutschen Sprache und Literatur. 2021, (46): 1-27. https://doi. org/10.26650/sdsl2021-990815 Klosa-Kückelhaus 2019 — Klosa-Kückelhaus A. Neuer Wortschatz. In: Neues vom heutigen Deutsch. Empirisch — methodisch — theoretisch. Eichinger L. M., Plewnia A. (Hrsg.). Berlin [u. a.]: de Gruyter, 2019. S. 355-359. https://doi.org/10.1515/9783110622591-023 Koplenig et al. 2019 — Koplenig A., Müller-Spitzer C., Wolfer S. Wortschatzwandel im „Spiegel". In: Neues vom heutigen Deutsch. Empirisch — methodisch — theoretisch. Eichinger L. M., Plewnia A. (Hrsg.). Berlin [u. a.]: de Gruyter, 2019. S. 199-220. https://doi.org/10.1515/9783110622591-010 Leister 2001 — Leister A. Zur Konstruktion von Wirklichkeit in der Aneignung. In: Der sprechende Zuschauer. Wie wir uns Fernsehen kommunikativ aneignen. Holly W., Püschel U., Bergmann J. (Hrsg.). Wiesbaden: Springer, 2001. S. 287-308. Luhmann 1996 — Luhmann N. Die Realität der Massenmedien. Opladen: Westdeutscher Verlag, 1996. Nefedov, Chernyavskaya 2021 — Nefedov S. T., Chernyavskaya V. E. Analyzing social meaning: how words matter in social contexts (based on German communicative practice). Journal of Siberian Federal University. Humanities & Social Sciences. 2021, 14 (10): 1556-1566. Spitzmüller, Warnke 2011 — Spitzmüller J., Warnke Ingo H. Diskurslinguistik. Eine Einführung in Theorien und Methoden der transtextuellen Sprachanalyse. Berlin [u. a.]: de Gruyter, 2011.
Received: July 19, 2022 Accepted: September 12, 2022
