CC BY
60
УДК 81'23:81'27:81'38
ББКШ100.6+Ш100.38 ГСНТИ 16.21.07; 16.21.29; 16.21.51; 16.21.55 Код ВАК 10.02.19
DOI 10.26170/pl19-02-02
Т. М. Рогожникова
Уфимский государственный авиационный технический университет, Уфа, Россия ORCID ID: 0000-0001-8897-3007 0
0 E-mail: burzian@yandex.ru.
Политическая коммуникация и вербальная суггестия в формате психолингвистической парадигмы
АННОТАЦИЯ. Материал статьи содержит данные об особых единицах анализа для изучения латентных суггестивных ресурсов политических текстов. Вследствие отсутствия языковых манифестаций глубинные внутренние формы текста не поддаются декодированию с помощью традиционных лингвистических и психологических методов. Алгоритм подхода к измерению «силы слова» ориентирован на оценку пригодности единиц анализа в качестве рабочих инструментов, с помощью которых возможны измерения, сопоставление показателей и сравнение воздействующей силы языковых моделей. Значительное место в статье занимает практический анализ языковых фактов. С помощью различных аналитических единиц, среди которых паттерны ритмической активности мозга, показатели нагрузки на категории, характеризующие эмоционально-оценочные признаки, доминирующие ассоциативные цвета вербальных моделей, ранжирование показателей эмоциональности, рассматриваются тексты различной суггестивной силы. В качестве аналитического инструмента предлагается также идея визуализации обобщенных цветовых образов текстов, описывается алгоритм визуализации. Как примеры приводятся фрагменты анализа текстов, созданных политиками прошлых лет, в силу жизненных обстоятельств оказавшимися в сложных стрессовых ситуациях. Это тексты, написанные Л. П. Берией, Н. И. Бухариным и другими политическими лидерами. В сопоставительных целях как образцы эталонных по качеству положительного воздействия вербальных моделей используются молитвенные тексты, с которыми сравниваются тексты конкретных авторов. Языковые явления анализируются с помощью 8 компьютерных программ, 5 из которых создавались при непосредственном участии автора статьи.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: вербальная модель; суггестивные ресурсы; психолингвистическая экспертиза; психолингвистика; ритмы мозга; ассоциативная цветность; доминантный цвет; политическая коммуникация; политический дискурс.
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРЕ: Рогожникова Татьяна Михайловна, доктор филологических наук, профессор, заведующий кафедрой языковой коммуникации и психолингвистики, Уфимский государственный авиационный технический университет; 450008, Россия, г. Уфа, ул. К. Маркса, 12; e-mail: burzian@yandex.ru.
ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ: Рогожникова, Т. М. Политическая коммуникация и вербальная суггестия в формате психолингвистической парадигмы / Т. М. Рогожникова // Политическая лингвистика. — 2019. — № 2 (74). — С. 2437. — DOI 10.26170/pl19-02-02.
Интерес исследователей к проблемам политической коммуникации, проявляющийся в большом количестве посвященных разным аспектам этой темы публикаций, свидетельствует не только о теоретической значительности этой области знаний, но и о востребованности результатов во многих прикладных контекстах, связанных с интересами целых государств и отдельных граждан.
В специальном изучении нуждается вопрос об инвентаризации существующего инструментария, с помощью которого можно было бы максимально эффективно анализировать политические тексты с позиций разных научных парадигм. В тесном сплетении с этой проблемой оказывается вопрос о ва-лидности методов и приемов исследования, которые уже используются или только разрабатываются авторами, порой с заметным энтузиазмом. Эти вопросы в контексте обсуждения статуса политической лингвистики и иных «гибридных» лингвистик, методоло-
гии отечественной политической лингвистики и зарубежного политического дискурса детально рассматриваются А. П. Чудиновым [Чудинов 2016] и Э. В. Будаевым [Будаев 2016] (в коллективной монографии).
Констатируя высокую популярность когнитивных и психолингвистических методов анализа, мы не без грусти отмечаем, что использование компьютерных программ и автоматизированной обработки материала пока еще не получило широкого распространения. При этом следует иметь в виду, что современная психолингвистика по своей сложности может соперничать с математикой и физикой [Коршунов 2015; Рогожникова 2013а; РодогИткоуа 2017]. Это особенно важно при проведении психолингвистической экспертизы — относительно нового вида исследования, который опирается на психолингвистическую научную парадигму. Психолингвистика — экспериментальная лингвистика, изучающая продукты речевой
© Рогожникова Т. М., 2019
деятельности человека с опорой на материалы многочисленных экспериментов. Возможности формализации данных психолингвистических экспериментов с помощью компьютерных программ позволяют существенно увеличить потенциал использования данной парадигмы в судебной лингвоэкспертной деятельности. Этот аспект, связанный с созданием визуализированного результата обработанных данных, опирающегося на количественные показатели, на статистику, на сравнение сопряженных баз данных, существенно обогащает экспертизу, снижая субъективность интерпретации речевого продукта. Это выгодно отличает психолингвистический анализ от других видов экспертиз. Неизбежный процесс конвергенции наук позволяет комплексно рассматривать объекты изначально разного происхождения, без взаимодействия которых невозможно формирование того или иного явления. Вопросы экологии коммуникации уже не могут быть решены без нейронаук (нейропсихологии и нейробиологии). Вряд ли возможно в лингвистике обойтись без генетики, поскольку есть генетические основы языка. Целый комплекс проблем лингвистам невозможно решить без физиологии. Интеграция разных технологий ведет к появлению совершенно новых результатов, кардинально изменяющих мир. Ранее мы писали о том, что информационные потоки, создающие сегодня все новые алгоритмы гипертекста и формирующие новое, клиповое сознание, ведут нас к возможной будущей утрате синтаксиса. Пока серьезность этой утраты, означающей постепенное исчезновение способности формировать слитную связную речь, не осознается. За способность описывать сложные взаимосвязи объектов и явлений действительности отвечает именно синтаксис. Не исключено, что именно эта синтаксическая потеря будет причиной возникновения иных структур, которые заменят нам старые ориентировочные основы речемыслительного действия [Рогожникова 2013а].
В результате исследовательских усилий (Т. М. Рогожникова, А. И. Навалихина, А. Н. Ису-пова, А. Н. Козловская) были установлены серьезные изменения, происходящие в соотношении разных модальностей восприятия, посредством которых человек трансформирует «под себя» окружающий мир и адаптируется в нем. Это связано с процессами языкового кодирования информации об окружающих явлениях. Сегодня мы наблюдаем численное преобладание людей с доминированием дигитальной репрезентативной системы — «дигиталов» [Рогожникова, Навалихина 2011].
Одной из функций речи человека, как и любой другой продуктивной деятельности (в данном случае с продуктами в виде письменного или устного текста), является функция воздействия. Именно она вызывает особый интерес исследователей и рассматривается с разных точек зрения и в различных контекстах. Воздействующая составляющая буквально становится воздухом политической коммуникации, без которого она просто не может существовать и быть успешной.
Цель нашей работы связана с установлением специфики законов действия и законов воздействия вербальных моделей, а также поиском единиц анализа и путей формализации суггестивных ресурсов продуктов речевой деятельности. Таким образом, изучение суггестивного потенциала вербальных моделей любой сложности стало важнейшей составляющей наших исследований, поскольку, как показали многочисленные эксперименты [Галерея ассоциативных портретов 2009; Ассоциативный словарь башкирского и татарского языков 2016], любая из моделей обладает суггестивной силой, хотя и различной по своим качественным характеристикам и количественным показателям. Эта воздействующая на человека сила, явно не представленная языковыми средствами, проявляется через переживания, ощущения, эмоции, сопровождающиеся возникновением образов, ассоциаций и приводящие человека в определенное состояние сознания [Рогожникова 2016].
Уточним некоторые понятия, которые будут использоваться в статье. Под вербальной моделью имеется в виду материализованная модель любой сложности (зву-кобуква, слово, текст), являющаяся носителем внутренней формы, через проявления которой во внешней среде реализуется латентная (скрытая) информативность и ресурс воздействия конкретной модели. Суггестивный потенциал — «сила вербальной модели», которую можно декодировать (расшифровать) и измерить. Потенциал соотносится с внутренней формой и реализуется с помощью механизма ассоциирования. Суггестивный ресурс трактуется как совокупность воздействующих элементов, которыми обладает конкретная модель и обсуждать которые возможно с помощью аналитических единиц, выявленных для уровней, позволяющих производить количественные замеры, сопоставлять получаемые показатели и сравнивать характеризующие признаки. Для декодирования воздействующего потенциала вербальной модели и измерения «силы слова» нами обозначены направ-
ления, в рамках которых расшифровка суггестивного потенциала возможна [подробно cм.: Рогожникова 2018а; Rogozhnikova 2017; 2018]. Сегодня мы говорим о совершенно особых единицах анализа для изучения латентных суггестивных ресурсов слова/текста, поскольку отсутствие языковых манифестаций глубинных внутренних форм препятствует их декодированию с помощью традиционных лингвистических и психологических методов. Выстраивая алгоритм подхода к измерению «силы слова», мы оценивали, насколько та или иная единица анализа пригодна служить рабочим инструментом, с помощью которого мы можем производить замер (с обязательной возможностью многократных перепроверок), сопоставлять показатели и сравнивать признаки языковых моделей. Апробация аналитических единиц на большом разноплановом вербальном материале показала, что информационно наиболее эффективными оказались паттерны ритмической активности мозга [Рогожникова 2010], потенциал звукоцвета [Rogozhnikova, Efimenko 2018; Рогожникова, Яковлева 2016; Рогожникова, Кочетова 2012], модальности восприятия [Рогожникова, Навалихина 2011], эмоционально-оценочные признаки [Рогож-никова 2018б; Рогожникова 2018в], ритмическая организация и ритмические коды вербальных моделей [Рогожникова, Кишалова 2015; Rogozhnikova 2017], информационная избыточность модели [Рогожникова, Воронов 2016].
В настоящее время проводится изучение пригодности еще одного инструмента, который позволит регистрировать медленную электрическую активность головного мозга единовременно по одному отведению — лоб, темя, затылок, левый и правый виски. Прибор, который используется в ходе экспериментов, выполняет основные функции нейроэнергокартографа и позволяет проводить экспресс-изучение активности головного мозга. Для целей нашего исследования важно, что прибор приспособлен для выявления состояний стресса, определения стадий развития стресса, а также для наблюдения за результатами после воздействия созданных нами текстов с регистрацией показателей корректирующих процедур.
Сегодня в арсенале имеется 5 созданных нами компьютерных программ, с помощью которых возможно работать на пяти языках (русском, английском, немецком, башкирском и татарском):
1) программа для ЭВМ БАРИН (Автоматизированный анализ слова и текста). Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2011618299. М., 2011 ;
2) программа для ЭВМ БАТЫР (Автоматизированный анализ слова и текста). Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014613238. М., 2013;
3) программа для ЭВМ СЧЕТОВОД (Автоматизированный анализ текстов). Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014618598. М., 2014;
4) программа для ЭВМ ПУЛЬС 2015 для обработки ритма прозаического текста. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2015614549. М., 2015;
5) программа для ЭВМ БЮРГЕР (Автоматизированный анализ слова и текста). Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016616320. М., 2016.
Кроме названных, в ходе анализа используются компьютерные программы, созданные другими авторами (перечень приведен в конце статьи).
Поскольку заявленная нами тема предполагает, что в публикации значительное место будет отведено практическому анализу языковых фактов, мы бы хотели привести примеры работы с разными инструментами, которые позволяют судить о суггестивных ресурсах той или иной модели. Попутно отметим, что имеется множество определений суггестии, суггестивности, суггестивного воздействия. Но все трактовки объединяет тезис о том, что информация воспринимается без критического анализа, без обдумывания и осмысления. Все эти продукты осмысления, понимания, анализа, оказывающие воздействие на установки личности, возникают в неких виртуальных формах и проявлениях, когда человек не всегда может описать свое состояние в виде ясно сформулированного текста: испортившееся вдруг настроение, появившиеся признаки раздражения, «сосание под ложечкой», ощущение тревоги или, наоборот, эйфория, агрессия, любовь ко всему человечеству, смутная печаль, муторность, радость и череда прочих ассоциативных эмоций. Прочитанный текст, предложение, слово становятся «зоной взаимодействия», по которой можно судить о качестве и уровне психического воздействия, направленного на индивидуальное сознание, декодировать латентные импульсы, которые воспринимаются человеком без критической оценки и не осознаются, поскольку психологические механизмы суггестии в значительной мере лежат в сфере бессознательного [Ро-гожникова 2013б; 2018а].
Возможно, есть смысл порассуждать на тему о том, как соотносятся понятия «суггестия» и «внушение». Одни авторы отож-
дествляют их (С. Ю. Головин, И. Ю. Черепанова), другие, напротив, относят «внушение» к родовым понятиям по отношению к видовым его категориям прямого (гипноз, аутотренинг) и скрытого внушения (Е. В. Шелес-тюк). В данном контексте для нас этот вопрос не является принципиальным, поскольку, как показали эксперименты, любая вербальная модель реализует воздействие. Актуальны для нас качество и сила этого воздействия. Характеристика и типология речевого воздействия удачно обобщены И. А. Стер-ниным, на книгу которого уместно сослаться [Стернин 2008].
Перейдем к примерам и к практическому анализу языковых фактов. Особый интерес у нас вызвали продукты речевой деятельности, созданные политиками прошлых лет. Мы работали с текстами, написанными В. И. Лениным, И. В. Сталиным, Л. П. Берией, А. Я. Вышинским, Л. Д. Троцким, Г. М. Маленковым, В. М. Молотовым, К. Е. Ворошиловым, А. А. Ждановым, Н. И. Бухариным. Сопоставительный анализ текстов названных авторов на фоне текстов современных политических деятелей показал, что технологии спичрайтинга, нивелируя индивидуальные особенности автора, ставят под сомнение валидность заключений, сделанных по результатам анализа текстов современных политиков. И хотя спичрайтинг как профессия и технология существует со времен возникновения письменности, лишь в XX в. появилась самостоятельная технология политического консультирования. Первые советские вожди, как правило, писали тексты выступлений, письма сами. В. И. Ленин все свои речи писал сам, поскольку для него было важно завоевать доверие своих слушателей. И. В. Сталин, в силу своего маниакального недоверия к «врагам народа», также писал самостоятельно. Речи, с которыми выступали соратники И. В. Сталина у его гроба, безусловно, были написаны ораторами. И это невероятно интересный вербальный материал. Тексты писем, которые создал Н. И. Бухарин, сидя в камере внутренней тюрьмы НКВД, ожидая казни и надеясь на помилование, однозначно написаны им. Их просто больше некому было написать. Подбирая материал для анализа, мы выделяли значительное время для уточнения авторства текста. Только найдя достаточно оснований для установления авторства, мы могли проводить сопоставительный анализ и делать выводы об особенностях суггестивной силы вербальных моделей.
Л. П. Берия произнес проникновенную речь у гроба И. В. Сталина. Хоронили вождя советского народа, и вся речь Л. П. Берии была полна слов о великой скорби, которую переживают партия и народы нашей страны и все прогрессивное человечество. Оратор говорил о гениальном продолжателе дела Ленина, после смерти которого великий зодчий коммунизма И. В. Сталин вооружил партию и народ величественной программой строительства коммунизма. Л. П. Берия говорил о неутолимой боли в сердцах, о неимоверно тяжелой утрате, о наступивших скорбных днях. Далее шло описание того, как необходимо оттачивать бдительность к проискам и козням врагов, как необходимо сплотиться вокруг партии и правительства, сохранять стальное единство рядов и крепить нерушимую дружбу всех народов.
Предполагается, что такая стрессовая ситуация должна привести автора к созданию текста, латентные показатели которого будут коррелировать с содержанием текста. На поверхностном уровне перед нами «правильный» текст, полностью соответствующий ситуации всенародной скорби о тяжелейшей утрате. Но так ли выглядят глубинные показатели этой вербальной модели? Обратимся к характеризующим признакам, которые рассчитывались с помощью специального блока программы «ДИАТОН» (версия «СЛОВОДЕЛ»).
На диаграмме (рис. 1) представлены значимые признаки анализируемого текста. Мы обратили внимание на отсутствие печали, тоски, мрачности, угрюмости в речевом продукте. Вместо этого доминирует светлое, радостное, возвышенное, бодрое настроение. Автор ощущает силу, но при этом есть и еще один значимый признак — зловещий. Почему среди такой радуги прекрасных признаков присутствует этот зловещий признак?
Проанализируем с помощью одного из модулей психолингвистической экспертной системы «ВААЛ» (см. перечень используемых программ) показатели нагрузки на категории, которые помогут судить о личных намерениях автора, скрытых мотивах. Напомним, что под категорией в контексте данного исследования понимается словарь или тезаурус лексических единиц с определенным смыслом. За основу берется частотность употребления слов категории как целого и учитывается показатель «нормальной» частоты употребления слов у носителей данного языка.
0 5 10 15 20 25 30
Рис. 1. Признаки текста (речь Л. П. Берии на похоронах И. В. Сталина)
Существуют эмпирически определенные нормы употребления различных слов. Зная «нормальную» частоту употребления слов данной категории в русском языке, возможно подсчитать, реже или чаще нормативных показателей употребляются слова этой категории конкретным человеком в конкретном тексте. Категория может представлять собой слова, характеризующие определенный тип личности. Сравнивая с нормой частоту употребления слов этой категории конкретным человеком, мы можем судить о его принадлежности к определенному психологическому типу. Под профилем категории понимается наглядная (в виде диаграммы) информация о том, как слова различных категорий распределены в тексте.
На диаграмме 2 (рис. 2) представлены показатели нагрузки на категорию Мотивы. Первая колонка называет категорию. Вторая указывает на процент слов данной категории от общего объема текста. Третья колонка — на количество слов данной категории, встретившихся в анализируемом тексте. Четвертая представляет собой
гистограмму визуального представления количественных характеристик распределения. Пятая колонка содержит оценку отклонения количества встретившихся слов данной категории от среднеязыковой нормы. Это традиционная оценка, используемая в контент-анализе, известная как г-воогв. Рассчитать ее возможно по формуле: (N-8) / (стандартное отклонение), где N — количество слов данной категории, встретившихся в анализируемом тексте, а Е — ожидаемое число вхождений слов данной категории в текст. Шестая колонка — визуальное представление оценки отклонения количества встретившихся слов данной категории от среднеязыковой нормы. Красным цветом выделяется значительное превышение нормы, синим — значительное отклонение в меньшую сторону, серым — несущественное отклонение от нормы либо в сторону ее превышения, либо в меньшую сторону. По техническим причинам показать эту цветность в статье не представляется возможным, поэтому просто назовем доминирующие показатели с указанием цвета.
КАТЕГОРИИ Ш N □ 1
|
МОТИВЫ 1
Власть 18.14 131 283
Желание власти аэ7 105 ■ 1аз
Страх власти 0.66 7 0.2
Достижение 237 25 4.7
Достижение успеха 2.37 25 5.5
Избегание неудачи 0100 0 -1.1 1 1
Аффнляцня ^32 58 ■ 11.7
Надежда на поддержку 1.42 15 1 4.0
Страх отвержения 0100 0 00 * 1
Физиология 0138 4 -1.1 1 1
Рис. 2. Нагрузка на категорию Мотивы (категориально-статистические оценки текста ■ речи Л. П. Берии на похоронах И. В. Сталина)
Alpha (0.205). Идеальное комплексное воздействие
Beta (0.205). Идеальное комплексное воздействие
Delta (0.206). Идеальное комплексное воздействие
Theta (0.205). Идеальное комплексное воздействие
Полная синхронизация биопотенциалов. Преобладание деятельности правого полушария. Эффективное и комплексное воздействие на все положительные эмоции и состояния. Идеально для очарования, влияния на установку.
V_)
Рис. 3. Паттерны мозговых ритмов (текст — речь Л. П. Берии на похоронах И. В. Сталина)
Доминирующими оказываются мотивы Власть и Желание власти (красная зона). Отметим, что среди показателей нет Страха власти, нет Страха отвержения. Мы обратили внимание на позицию Аффиляция (аффилиация), находящуюся в красной зоне с достаточно высокими показателями. Напомним, что это понятие предполагает потребность человека в создании теплых, доверительных, эмоционально значимых отношений с другими людьми. Это стремление устанавливать и сохранять с людьми положительные взаимоотношения. Когда мы эксплицируем какой-либо определенный признак, мотив, скрытое намерение, особое эмоциональное состояние, то всегда стараемся перепроверить его с помощью другой единицы анализа. Если «нечто» выявлено в вербальной модели, то оно должно быть проявлено через использование других инструментов.
Текст был проанализирован с помощью специального модуля программы «ДИАТОН» (версия «СЛОВОДЕЛ»), связанного с паттернами ритмической активности мозга. Качество воздействия речевого продукта возможно определить через установление до-
минирующего ритма в паттерне мозговой активности. С помощью новой версии названной компьютерной программы возможен анализ 11 основных состояний ритмов мозга и связанных с ним эмоций. Для удобства описания результатов анализа каждому типу мозговых волн приписываются знаки «+» (плюс) или «-» (минус) в зависимости от избыточности или недостаточности проявлений того или иного ритма, фиксируется нейтральная позиция, позиция полной синхронизации потенциалов со знаком «+» (когерентность волн) и позиция жесткого негативного воздействия со знаком «-» (инкоге-рентность волн). Преобладание определенного ритма, выявленное при работе со стимулом, означает, что восприятие данного стимула способствует возникновению того или иного эмоционального состояния, связанного с данным явно выраженным ритмом. Таким образом, анализируя текст сквозь призму возникающих при его восприятии мозговых волн, мы можем судить о качестве воздействия на человека.
На диаграмме (рис. 3) показан активированный данным текстом паттерн мозговых
ритмов, который можно назвать идеальным воздействием. Это то редкое сочетание ритмов мозга, при котором запускается процесс «очарования» собеседника или слушателя. Когерентность (согласованность) волновых процессов «зачаровывают» того, кто слушает оратора. Подобные паттерны ритмической активности достаточно редко фиксируются при анализе. Исключением являются молитвенные тексты, о которых мы скажем далее.
Безусловно, Л. П. Берия не просто испытывал желание власти, хотел власти. Он пребывал в прекрасном радостном настроении от ее близкой возможности, ощущал свою силу и потребность в любви к нему народа. Он транслировал эту сложную гамму личных состояний через текст, который полностью противоречил сложившейся скорбной ситуации похорон. Мы не можем судить о том, как разворачивались события того сложного периода, поскольку не являемся специалистом с соответствующими компетенциями в области истории. Но если опираться исключительно на продукты речевой деятельности этого политического деятеля, то его близкому окружению, также боровшемуся за власть, следовало серьезно опасаться этого умного, сильного человека, способного воздействовать в том числе и через создание текстов с огромными суггестивными ресурсами.
Еще один пример отчаянной, талантливой попытки «очаровать» друзей по переписке мы нашли в письмах Н. И. Бухарина, часть из которых в силу жизненных обстоятельств написана в тюрьме. Мы анализировали тексты двух периодов жизни Н. И. Бухарина: благополучного периода жизни (до 1936 г.) и тревожного периода — с 27 августа 1936 г., когда для автора текстов ясно обозначился серьезный повод для беспокойства за свою жизнь, по 14 марта 1938 г., когда наступили последние сутки перед расстрелом. Николай Иванович Бухарин был расстрелян 15 марта 1938 г. Речевые продукты этих двух периодов разительно отличаются друг от друга.
Тексты второго периода написаны Н. И. Бухариным в сложном состоянии крайнего эмоционального напряжения, тревоги и опасений за свою жизнь. Некоторые из них он писал, сидя во внутренней тюрьме НКВД, надеясь и в то же время не веря в то, что ему сохранят жизнь. Эти тексты впитали в себя ту «зашкаливающую» эмоциональность, которая возникает в ситуациях беспредельного отчаяния и надежды, страха и готовности к самоуничижению ради сохранения жизни, которую автор пытался доне-
сти через многословные тексты, полные мольбы и попыток объясниться с товарищами по партии.
В хронологическом порядке анализировались следующие тексты.
Текст 1 — «Всем-всем членам Политбюро ЦК ВКП(б). Копия — тов. Вышинскому» от 27 августа 1936 г.
Текст 2 — письмо К. Е. Ворошилову от 31 августа 1936 г.
Текст 3 — письмо К. Е. Ворошилову от 3 сентября 1936 г.
Текст 4 — «Будущему поколению руководителей партии». Последнее письмо Н. И. Бухарина, февраль 1937 г.
Текст 5 — Письмо И. В. Сталину от 15 апреля 1937 г.
Текст 6 — Письмо И. В. Сталину от 10 декабря 1937 г.
Текст 7 — Письмо А. М. Лариной от 15 января 1938 г.
Текст 8 — Последнее слово Н. И. Бухарина на Бухаринско-троцкистском процессе. Вечернее заседание 12 марта 1938 г.
Текст 9 — Прошение о помиловании (в Президиум Верховного Совета СССР от приговоренного к расстрелу Н. И. Бухарина) от 13 марта 1938 г.
Текст 10 — Прошение о помиловании (в Президиум Верховного Совета СССР от приговоренного к расстрелу Н. И. Бухарина) от 14 марта 1938 г.
Все тексты (за исключением текста 7 — письмо жене) характеризуются показателями «идеального комплексного воздействия», которое реализуется через состояние полной синхронизации биопотенциалов мозга. Средние показатели альфа-бета-тета-дельта-активности варьируются в пределах от 0,115 до 0,250. Мы не можем судить о физиологической значимости синхронности процессов, протекающих в головном мозге, но можем предположить, что такая синхронность колебаний биопотенциалов отражает реальные (физические и эмоциональные) условия, которые становятся необходимыми для установления связи между соответствующими участками мозга. Десинхронизация биопотенциалов в коре головного мозга, как правило, возникает как реакция на различные раздражения или как ответ на действия фармакологических веществ (опускаем в контексте данного анализа случаи десинхронизации, вызванной состоянием во время особых стадий сна, так называемый «быстрый сон»). В связи с этим вызывает удивление способность Н. И. Бухарина порождать «идеальные» с точки зрения воздействия тексты, учитывая ситуацию, в которой оказался этот человек,
и те описываемые им состояния, которые эта ситуация вызвала. По всей видимости, эмоциональная и физическая сверхконцентрация всех имеющихся ресурсов позволила Николаю Ивановичу порождать тексты с такими воздействующими показателями, которые регистрируются всеми инструментами, являются устойчивыми и повторяются от текста к тексту.
Можно было бы предположить, что перед нами уникальный человек, способный писать просто невероятные по силе «очарования» тексты, если бы не речевые продукты первого, благополучного периода его жизни, разительно отличающиеся по своим характеристикам: по паттернам ритмов мозга, признакам, ассоциативной цветности и даже лексическому составу текстов.
Проведя анализ грамматического состава текстов по частям речи (см. таблицу 1), мы обратили внимание на то, что рассматриваемые тексты Н. И. Бухарина (второй период) характеризуются обилием в них глаголов. Если сравнить с долей глаголов в текстах других политических деятелей, на которые мы уже ссылались в данной статье, то мы увидим, что глагольная, или «деятельная активность» Николая Ивановича гораздо выше. Автор, оказавшись в тюрьме, где ощущается острый дефицит активности, готов действовать, работать, активно реали-зовывать потенциал, который он чувствует в себе и который с такой горячностью предлагает вождю и партии.
При этом отметим, что Н. И. Бухарин
благополучного (безопасного) периода, когда его жизни ничего не угрожало, по качеству речевых продуктов ничем особо не выделялся среди других революционеров: низкие показатели глаголов и высокие — существительных.
В этой череде «идеальных» текстов особняком стоит письмо жене, Анне Михайловне Лариной (текст 7), написанное 15 января 1938 г. По рисунку ритмической активности мозга это абсолютно нейтральный текст без признаков суггестивного воздействия. Автору не было надобности прикладывать сверхусилия, создавая текст, который в данном случае не был его единственным орудием и инструментом в борьбе за жизнь. Анализ глубинных уровней свидетельствует о том, что экзальтированное состояние крайнего возбуждения, граничащего с психозом, в котором Николай Иванович находился, на короткое время отступило. Через письмо передается эмоциональная опустошенность автора, которая регистрируется через процентное соотношение эмоциональной лексики и эмоционально-лексических оценок ко всему тексту. Этот показатель равен 5,1 % при норме процента 6,8 %. Во всех остальных текстах показатель «эмоциональности» значительно превышает норму, достигая 8,2 % в тексте 3 (письмо К. Е. Ворошилову от 03.09.36), 10,5 % в тексте 10 (прошение о помиловании от 14.03.38), 12 % в тексте 4 («Будущему поколению руководителей партии», февраль 1937).
Бухарин (второй период) Глаголы Существительные Другие авторы Глаголы Существительные
Текст 1 8,34 11,82 Ленин(1) 6,82 18,64
Текст 2 9,1 10,57 Ленин (2) 6,83 17,27
Текст 3 8,28 11,24 Сталин (1) 4,74 18,75
Текст 4 6,35 19,06 Сталин (2) 5,80 19,28
Текст 5 9,47 10,67 Берия 4,72 24,35
Текст 6 10,17 9,19 Бухарин (первый период) 5,15 16,65
Текст 7 7,87 8,88 Троцкий 7,11 18,22
Текст 8 7,25 12,81 Маленков 5,18 24,94
Текст 9 7,42 17,02 Молотов 5,19 21,22
Текст 10 8,26 13,51 Жданов 5,36 22,69
Среднее арифметич. 8,25 12,5 Среднее арифметич. 5,69 20,2
Таблица 1
Количество глаголов и существительных в текстах разных авторов, %
Таблица 2
Показатели «Правдивость» и «Агрессивность» в текстах Н. И. Бухарина
Текст Показатель
«Правдивость» «Агрессивность»
Текст 1 +5,0 +0,4
Текст 2 -0,2 -1,2
Текст 3 -14,3 +6,8
Текст 4 -5,0 +0,7
Текст 5 +0,3 +2,8
Текст 6 +10,5 -2,3
Текст 7 (жене) +8,9 -13,0
Текст 8 +0,3 +2,8
Текст 9 +7,3 -0,1
Текст 10 - 6,0 -0,5
50 % уз 50 % 50 % уз 50 %
Текст письма жене отличается от других текстов еще по нескольким показателям. Этот текст «правдив» и «не агрессивен», причем эти показатели отличаются большими значениями. Сравним данные, приведенные в таблице 2. Мы видим, что только три текста из десяти (6, 7, 9) характеризуются «правильностью» соотношения этих параметров, т. е. правдивы и не агрессивны. Остальные семь текстов либо не правдивы, но агрессивны, либо правдивы и агрессивны, либо характеризуются прочими комбинациями показателей.
По всем показателям, которые сегодня мы можем анализировать с помощью имеющихся в нашем распоряжении инструментов, тексты Н. И. Бухарина могут быть отнесены к суггестивным текстам с большим потенциалом воздействия.
Среди инструментов для изучения суггестивных ресурсов вербальных моделей назовем визуализацию ассоциативного цветового облика модели. Сегодня мы разработали два подхода к анализу ассоциативной (психологической) цветности текста. Первый подход опирается на сравнение цветовых моделей языка, полученных разными способами: по принципу учета равного долевого участия каждой звукобуквы или по показателю частотности использования зву-кобуквы в дискурсе. Второй подход позволяет анализировать ассоциативную цветность текста через логарифм соотношения.
С помощью специально написанной в 2014 г. компьютерной программы была разработана эталонная модель для русского языка, созданная по принципу равного долевого «цветового» участия каждого звука без опоры на показатель частотности. Для проверки данной была выстроена другая модель, опирающаяся на частотность. Идентичность моделей позволяет рассматривать получаемые результаты как достоверные.
Для анализа ассоциативной цветности особенно важно наличие эталонной модели, поскольку именно она служит информативным источником характеристики качества воздействия, а значимые цветовые отклонения от эталона, безусловно, являются свидетельствами разных свойств воздействия.
Разработанные нами два подхода к изучению ассоциативной цветности дополняют друг друга, но они сфокусированы на совершенно разных аспектах одного явления — ассоциативной цветности. Первый подход устанавливает ассоциативную цветность языка как этнокультурного кода ментально-сти народа. Используя в качестве единиц анализа синестетические свойства сознания и моделируя цветовую палитру звуковой ткани языка, мы можем создавать цветовые матрицы, на основе которых писать компьютерные программы, эксплицирующие потенциал звукоцвета через манифестацию ассоциативной цветности языка. При этом эталонная модель, например, русского языка характеризуется тремя доминантными цветами: показатель синего цвета равен 18,2 %, красного — 15,7 %, белого — 14,1 %. Следует отметить, что все остальные цвета также присутствуют, но в других процентных соотношениях. При данном подходе была установлена естественная схожесть любой вербальной модели на русском языке с эталонной моделью. Различия касаются количественных показателей и в основном затрагивают именно доминантные цвета.
Второй подход, предложенный программистом Н. Н. Вороновым, основывается на логарифме соотношения. В основе данного подхода, помимо абсолютных показателей, лежат относительные, представляющие собой отношение числового значения параметра, рассчитанного для конкретного текста, к числовому значению, рассчитанному для языка в целом. В качестве параметра
анализируется количество ассоциативного цвета. Математически отношение записывается в виде дроби (текст/язык). При равенстве показателей отношение равняется 1. Крайняя неинформативность данного показателя из-за несоразмерности значения отношения, касающегося доминирующего показателя, обратило авторов к решению проблемы через нормализацию соотношения за счет перехода к логарифмической шкале. Для простоты анализа в своих исследованиях мы используем логарифм по основанию
2, при котором соотношение 2/1 дает значе-
2
ние 1 (1од2-= 1), а 1/2 — значение -1 (1од2-=-1). За доминантный ассоциативный цвет при таком подходе принимается такой ассоциативный цвет, логарифм соотношения текст/язык которого является максимальным для данного текста [Рогожнико-ва, Мустаев 2018].
Компьютерный модуль программы «UNIVERSAL», созданный, но, к сожалению, не завершенный программистом Н. Н. Вороновым, позволил впервые проанализировать ассоциативную цветность молитвенного текста на русском языке не через отношение доминантного цвета текста к доминантному цвету языка, а через логарифм соотношения. Этот модуль дорабатывается и будет существенно дополнен рядом функций. Мы работали с 1000 молитвенных текстов. Для удобства иллюстрирования материала и из-за небольшого объема публикации остановимся на 100 молитвах, представляющих собой «идеальные» тексты, которые характеризуются положительными паттернами ритмов мозга, эмоционально-оценочными признаками и гармоничной ритмической структурой.
Остановимся на трех основных цветах, входящих в ядерную зону. И среди трех основных цветов выделим цвет, встречающийся в первой позиции, т. е. ассоциативный цвет, чей количественный показатель доминирует в трехцветной палитре данной молитвы. В проанализированных православных молитвах доминируют три цвета: сиреневый, малиновый и в меньшей степени коричневый. Сиреневый цвет чаще других оказывается в первой позиции.
Анализ доминирующих эмоционально-оценочных признаков показал, что рассматриваемые молитвы светлые (44 %), яркие (21 %), медленные (18 %), сильные (6 %), нежные (5 %), прекрасные (2 %), устрашающие (1 %), тихие (1 %), темные (1 %), минорные (1 %).
В качестве инструмента Т. М. Рогожни-кова предложила идею визуализации обоб-
щенного цветового образа православной молитвы на основе показателей анализа всей выборки суггестивных текстов. Напомним алгоритм визуализации. Техническая сторона процедуры выполнялась Д. Д. Куда-шовым. Во-первых, устанавливается цветовое наполнение текста, представляющее собой конечный набор ассоциативных цветов с различными показателями для каждого цвета. Во-вторых, анализируется состав зву-кобукв исходного текста и определяется общее количество появлений каждой звукобук-вы (формируется отношение количества появлений звукобуквы в тексте к длине текста). В-третьих, устанавливается цветовое наполнение текста как совокупность частот появления звукобукв с одинаковой цветностью. В-четвертых, устанавливаются пропорции каждого цвета, занимающего определенную долю в текстовом пространстве.
Каждая молитва имеет уникальную визуализацию. Но нельзя не учитывать факт доминантных цветов, повторяющихся во многих молитвах, что позволяет говорить о возможности создания обобщенного образа. Установлено, что ассоциативная палитра 100 исследуемых текстов содержит 12 цветов, каждый из которых был одним из трех доминантных.
Была рассмотрена корреляция появления цвета в качестве супердоминантного для каждой молитвы из выборки или появление цвета в числе трех наиболее доминантных для каждой молитвы из выборки. По определенному алгоритму изображение разделяется на пиксели, количество которых соответствует площади изображения. Каждый пиксель принимает цвет из числа ассоциативной палитры выборки молитв. Случайным образом выбираются местоположения «ядра цвета» — зоны, где с наибольшей вероятностью будут попадаться пиксели с цветом, соответствующим одному из цветов ассоциативной палитры, которые помещаются в данное «ядро цвета». Затем окрашивается каждый пиксель изображения. В цитируемой выше статье приведены цветные рисунки обобщенных цветовых обликов молитв.
В рамках сопоставительного анализа нами была рассмотрена ассоциативная цветность авторского текста. Был проанализирован роман Т. Толстой «Кысь». Весь текст романа был разбит на 143 фрагмента для удобства работы, а затем проведены все процедуры вплоть до создания визуализированных паттернов каждого фрагмента, а также обобщенной визуализации всего романа. К сожалению, технические возможности не позволяют нам привести примеры полученных рисунков в цвете. Но таблица 3
позволяет увидеть просто невероятную разницу ассоциативной цветности этих совершенно разных текстов. Можно сказать, что роман Т. Толстой ассоциативно окрашен в
Итак, мы рассмотрели некоторые инструменты, коэффициент полезного действия которых достаточно высок в определении суггестивных ресурсов вербальных моделей. Эта проблема заслуживает самого пристального внимания специалистов, поскольку, несмотря на ее остро осознаваемую социумом актуальность, до сих пор относится к малоисследованным.
КОМПЬЮТЕРНЫЕ ПРОГРАММЫ
1. Рогожникова Т. М., Воронков С. А., Ефименко Н. В., Яковлева Р. В. Программа для ЭВМ БАРИН (Автоматизированный анализ слова и текста). Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2011618299.
— М., 2011.
2. Рогожникова Т. М., Кудашов Д. Д., Кочетова Г. Р., Ефименко Н. В. Программа для ЭВМ БАТЫР (Автоматизированный анализ слова и текста). Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ N° 2014613238.
— М., 2013.
3. Рогожникова Т. М., Кудашов Д. Д. Программа для ЭВМ СЧЕТОВОД (Автоматизированный анализ текстов). Свиде-
грязно-зеленый (или, что не столь категорично — оливковый) цвет на 95,8 %, больше половины площади изображения занято черным цветом — 54,55 %.
тельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014618598. — М., 2014.
4. Рогожникова Т. М., Кишалова Л. В., Кишалов А. Е. Программа для ЭВМ ПУЛЬС 2015 для обработки ритма прозаического текста. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2015614549. — М., 2015.
5. Рогожникова Т. М., Кудашов Д. Д., Яковлева Р. В. Программа для ЭВМ БЮРГЕР (Автоматизированный анализ слова и текста). Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016616320. — М., 2016.
6. Кривошеев И. А., Ахмедзянов Д. А., Кожинов Д. Г. Система автоматизированного моделирования сложных технических объектов (САМСТО) Свидетельство об официальной регистрации, Роспатент, № 2011611712. — М., 2011.
7. Шалак В. И., Дымшиц М. Н. Программный продукт / Психолингвистическая экспертная система ВААЛ. — М., 2005.
8. Программа экспертизы текстов внушения ДИАТОН, версия СЛОВОДЕЛ. Лаборатория «Ведиум». Свидетельство о государственной регистрации для программы ЭВМ. № 2008611081 — М., 2008.
ЛИТЕРАТУРА
9. Ассоциативный словарь башкирского и татарского языков / под общ. ред. Т. М. Рогожниковой. — М. : Флинта : Наука, 2016.
Таблица 3
Ассоциативная цветность 100 молитвенных текстов и 143 фрагментов одного произведения —
романа Т. Толстой «Кысь»
Текст Молитвы «Кысь»
Цветность Встречаемость Встречаемость Встречаемость Встречаемость
в трех доминант- в первой позиции в трех доми- в первой пози-
ных цветах в % (100 вариантов) в трех доминантных цветах в % (100 вариантов) нантных цветах в % (143 варианта) ции в трех доминантных цветах в % (143 варианта)
1. Сиреневый 68 38 9,79 0,7
2. Малиновый 74 22 22,38 6,3
3. Коричневый 48 23 3,5 2,1
4. Синий 31 1 0 0
5. Оранжевый 31 4 2,8 0
6. Серый 17 6 0,7 0
7. Графитовый 10 4 0 0
8. Желтый 6 0 3,5 0
9. Морская волна 3 0 63,64 10,5
10. Светло- 5 1 4,2 0,7
голубой
11. Хаки 5 1 0 0
12. Черный 2 0 54,55 4,9
13. Оливковый 0 0 95,8 71
(грязно-зеленый)
14. Темно-голубой 0 0 20,28 0
15. Темно-серый 0 0 7,69 1,4
16. Ярко-зеленый 0 0 3,5 0,7
17. Фиолетовый 0 0 1.2 1,4
18. Зеленый 0 0 1,4 0,7
(лайм)
19. Красный 0 0 0,7 0
10. Будаев Э. В. Методология и методики исследования политической коммуникации в зарубежной политической лингвистике // Теория и методика лингвистического анализа политического текста : моногр. /отв. ред. А. П. Чудинов ; Урал. гос. пед. ун-т.— Екатеринбург, 2016. С. 198—240.
11. Галерея ассоциативных портретов : моногр. / Т. М. Ро-гожникова [и др.] ; под общ. ред. Т. М. Рогожниковой ; Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. — Уфа : УГАТУ, 2009.
12. Коршунов Д. С. Введение в психолингвистическое моделирование чтения для лингвистов. — М. : ЛЕНАД, 2015.
13. Рогожникова Т. М. Вербальные модели и ритмическая активность мозга // Вопросы психолингвистики / ИЯ РАН. 2010. № 2 (12). С. 48—56.
14. Рогожникова Т. М. Компьютерные технологии в языковой коммуникации: автоматизированный анализ слова и текста // Вестн. УГАТУ. — Уфа : УГАТУ, 2013а. T. 17. № 2 (55). С. 194—202.
15. Рогожникова Т. М. Суггестивный код текста в поликодовом пространстве языковой коммуникации // Культурологические и социолингвистические аспекты исследования коммуникации. — Уфа : БАГСУ, 2013б. С. 131—137.
16. Рогожникова Т. М. Суггестивный потенциал языковой системы и его стратегические возможности в процессе коммуникации // Теория языка и межкультурная коммуникация. — Курск : Курск. гос. ун-т, 2016. № 4 (23). С. 95—108.
17. Рогожникова Т. М. Суггестивные ресурсы вербальных моделей // Вопросы психолингвистики. 2018 а. № 4 (38). С. 163—177. (Web of Science (open access)). DOI: 10.30982/2077-5911-2018-4-163-177.
18. Рогожникова Т. М. Психолингвистический подход к изучению суггестивных ресурсов вербальных моделей [Электронный ресурс] // Теория языка и межкультурная коммуникация : электронный рецензируемый науч. журн. (ВАК) / Курский гос. ун-т. 2018б. № 1 (28). URL: http://tl-ic.kursksu. ru/pdf/028-013 .pdf.
19. Рогожникова Т. М. Суггестивность вербальных моделей в психолингвистическом контексте [Электронный ресурс] // Теория языка и межкультурная коммуникация : электронный рецензируемый научный журнал (ВАК) / Курский гос. ун-т. 2018в. № 1 (28). URL: http://tl-ic.kursksu.ru/pdf/028-014.pdf.
20. Рогожникова Т. М., Воронов Н. Н. Построение математической модели для оценки информационной избыточности текста // Теория и практика языковой коммуникации : материалы VIII Междунар. науч.-метод. конф. — Уфа : УГАТУ, 2016. С. 216—232.
21. Рогожникова Т. М., Кишалова Л. В. Слого-акцентный оберритм как инструмент анализа суггестивных ресурсов текста // Вестн. Твер. гос. ун-та. Сер.: Филология. 2015. № 2. С. 272—282.
22. Рогожникова Т. М., Кочетова Г. Р. Ассоциативная цветность звуков башкирского и татарского языков // Вестн. Башкир. гос. ун-та. 2012. Т. 17. № 3. С. 1313—1320.
23. Рогожникова Т. М., Мустаев Р. Р. Визуализация ассоциативного цветового облика текста // Теория и практика языковой коммуникации : материалы 10-й Междунар. науч.-метод. конф. (21—22 июня 2018 г.) / отв. ред. Т. М. Рогожникова. — Уфа : УГАТУ, 2018. C. 261—273.
24. Рогожникова Т. М., Навалихина А. И. Доминантные модальности восприятия и их динамика // Вестн. Башкир. гос. ун-та. 2011. Т. 16. № 2. С. 469—473.
25. Рогожникова Т. М., Яковлева Р. В. Изучение ассоциативной цветности звуков немецкого языка в синхроническом срезе // Изв. Волгоград. гос. пед. ун-та. 2016. № 2 (106). С. 174—182.
26. Стернин И. А. Практическая риторика : учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений. 5-е изд., стер. — М. : Академия, 2008. 272 с.
27. Чудинов А. П. Общие вопросы политической лингвистики // Теория и методика лингвистического анализа политического текста : моногр. /отв. ред. А. П. Чудинов.— Екатеринбург : Урал. гос. пед. ун-т, 2016. С. 9—35.
28. Rogozhnikova T. Psycholinguistic Tools for Decoding Suggestive Potential of Verbal Models // Advances in Social Science, Education and Humanities Research. —France : Atlantis Press SARL, 2017 (Web of Science (open access)). ISSN 2352-5398. https://doi.org./10.2991/cildiah-17.2017.45.
29. Rogozhnikova T. Suggestive Resources of Complex Verbal Models // Proceedings of the 8-th International Scientific and Practical Conference "Current issues of linguistics and didactics: The interdisciplinary approach in humanities" (CILDIAHSS 2018). — France : EDP Sciences — SHS Web of Conferences, 2018. Vol. 50. No 01147. — (Web of Science (open access)). https://doi .org/10.1051/shsconf/20185001146.
30. Rogozhnikova T. M., Efimenko N. V. Suggestive Status of the Verbal Model and its Associative Colority // Current issues of linguistics and didactics: The interdisciplinary approach in humanities. — France : EDP Sciences — SHS Web of Conferences, 2018. Vol. 50. No 01147. (Web of Science (open access)). https://doi.org/10.1051/shsconf/20185001147.
T. M. Rogoznikova
Ufa State Aviation Technical University, Ufa, Russia ORCID ID: 0000-0001-8897-3007 0
0 E-mail: burzian@yandex.ru.
Political Communication and Verbal Suggestion in the Format of Psycholinguistic Paradigm
ABSTRACT. The paper contains information about special units of analysis for studying latent suggestive resources of political texts. Due to the absence of linguistic manifestations, the deep inner text forms cannot be decoded via traditional linguistic and psychological methods. The algorithm of the approach to the "word power" measurement is oriented towards evaluation of the analysis units' applicability to serve as tools for measuring and comparing indicators and assessing the impact of language models. Much attention in the article is paid to the practical analysis of linguistic phenomena. Texts of different suggestive potential are considered by means of various analytical units including patterns of rhythmic brain activity, indicators of the load upon the categories characterizing emotional-evaluative features, dominant associative colors of verbal models, and ranking of the affective ratio indices. The author also suggests using the idea of visualization of generalized coloring images of texts as an analytical tool and describes the algorithm of visualization. To illustrate this, the article provides fragments of analysis of texts created by the politicians of the past who found themselves in complicated stressful situations due to life circumstances. These are the texts written by L.P. Beria, N.I. Bukharin and other political leaders. Prayer texts are used as model texts demonstrating the positive impact of verbal models, with which the texts of certain authors are compared. The linguistic phenomena are analyzed via eight computer programs, five of which have been developed with direct participation of the author of the article.
KEYWORDS: verbal model; suggestive resources; psycholinguistic expertise; psycholinguistics; brain rhythms; associative coloring; dominant color; political communication; political discourse.
AUTHOR'S INFORMATION: Rogozhnikova Tat'yana Mikhaylovna, Doctor of Philology, Professor, Head of Department of Language Communication and Psycholinguistics, Ufa State Aviation Technical University, Ufa, Russia.
FOR CITATION: Rogozhnikova, T. M. Political Communication and Verbal Suggestion in the Format of Psycholinguis-tic Paradigm / T. M. Rogozhnikova // Political Linguistics. — 2019. — No 2 (74). — P. 24-37. — DOI 10.26170/pl19-02-02.
PC PROGRAMMS
1. Rogozhnikova T. M., Voronkov S. A., Efimenko N. V., Ya-kovleva R. V. Computer Program BARIN (Automated Word and Text Analysis). Certificate of state registration of computer programs No. 2011618299. — Moscow, 2011. [Programma dlya EVM BARIN (Avtomatizirovannyy analiz slova i teksta). Svi-detel'stvo o gosudarstvennoy registratsii programmy dlya EVM № 2011618299. — M., 2011]. — (In Rus.)
2. Rogozhnikova T. M., Kudashov D. D., Kochetova G. R., Efimenko N. V. Computer program BATYR (Automated word and text analysis). Certificate of state registration of computer programs No. 2014613238. — Moscow, 2013. [Programma dlya EVM BATYR (Avtomatizirovannyy analiz slova i teksta). Svide-tel'stvo o gosudarstvennoy registratsii programmy dlya EVM № 2014613238. — M., 2013]. — (In Rus.)
3. Rogozhnikova T. M., Kudashov D. D. Computer Program COUNTABLE (Automated text analysis). Certificate of state registration of computer programs No. 2014618598. — Moscow, 2014. [Programma dlya EVM SChETOVOD (Avtomatizirovannyy analiz tekstov). Svidetel'stvo o gosudarstvennoy registratsii program-my dlya EVM № 2014618598. — M., 2014]. — (In Rus.)
4. Rogozhnikova T. M., Kishalova L. V., Kishalov A. E. Computer program PULSE 2015 for processing the rhythm of a prose text. Certificate of state registration of computer programs No. 2015614549. — Moscow, 2015. [Programma dlya EVM PUL''S 2015 dlya obrabotki ritma prozaicheskogo teksta. Svide-tel'stvo o gosudarstvennoy registratsii programmy dlya EVM № 2015614549. — M., 2015]. — (In Rus.)
5. Rogozhnikova T. M., Kudashov D. D., Yakovleva R. V. Computer program BYURGER (Automated word and text analysis). Certificate of state registration of computer programs № 2016616320. — Moscow, 2016. [Programma dlya EVM BYuRGER (Avtomatizirovannyy analiz slova i teksta). Svi-detel'stvo o gosudarstvennoy registratsii programmy dlya EVM № 2016616320. — M., 2016]. — (In Rus.)
6. Krivosheev I. A., Akhmedzyanov D. A., Kozhinov D. G. Automated Modeling System for Complex Technical Objects (SAMSTO) Official Registration Certificate, Rospatent, No. 2011611712. — Moscow, 2011. [Sistema avtomatizirovan-nogo modelirovaniya slozhnykh tekhnicheskikh ob"ektov (SAM-STO) Svidetel'stvo ob ofitsial'noy registratsii, Rospatent, № 2011611712. — M., 2011]. — (In Rus.)
7. Shalak V. I., Dymshits M. N. Software product / Psycholin-guistic expert system BAAL. — Moscow, 2005. [Programmnyy produkt / Psikholingvisticheskaya ekspertnaya sistema VAAL. — M., 2005]. — (In Rus.)
8. The program of examination of the suggestion texts DIATON, version SLOVODEL. Laboratory "Vodium". Certificate of state registration for the computer program. No. 2008611081 — Moscow, 2008. [Programma ekspertizy tekstov vnusheniya DIATON, versiya SLOVODEL. Laboratoriya «Vedium». Svi-detel'stvo o gosudarstvennoy registratsii dlya programmy EVM. № 2008611081 — M., 2008]. — (In Rus.)
REFERENCES
9. Associative Dictionary of the Bashkir and Tatar languages / under total. ed. TM Rogozhnikova. — Moscow : Flinta : Science, 2016. [Assotsiativnyy slovar' bashkirskogo i tatarskogo yazykov / pod obshch. red. T. M. Rogozhnikovoy. — M. : Flinta : Nauka, 2016]. — (In Rus.)
10. Budaev E. V. Methodology and Methods of Research of Political Communication in Foreign Political Linguistics // Theory and Methods of Linguistic Analysis of the Political Text : monogr. / resp. ed. A. P. Chudinov ; Ural State Ped. Univ. — Ekaterinburg, 2016. P. 198—240. [Metodologiya i metodiki is-sledovaniya politicheskoy kommunikatsii v zarubezhnoy politich-eskoy lingvistike // Teoriya i metodika lingvisticheskogo analiza politicheskogo teksta : monogr. /otv. red. A. P. Chudinov ; Ural. gos. ped. un-t.— Ekaterinburg, 2016. S. 198—240]. — (In Rus.)
11. Gallery of Associative Portraits : monogr. / T. M. Rogozhni-
kova [and others] ; under total ed. T.M. Rogozhnikova ; Ufa State Aviation Tech. Univ. — Ufa : USATU Press, 2009. [Galereya assotsiativnykh portretov : monogr. / T. M. Rogozhnikova [i dr.] ; pod obshch. red. T. M. Rogozhnikovoy ; Ufimsk. gos. aviats. tekhn. un-t. — Ufa : UGATU, 2009]. — (In Rus.)
12. Korshunov D. S. Introduction to Psycholinguistic Reading Modeling for Linguists. — Moscow : LENAD, 2015. [Vvedenie v psikholingvisticheskoe modelirovanie chteniya dlya lingvistov. — M. : LENAD, 2015]. — (In Rus.)
13. Rogozhnikova T. M. Verbal Models and Rhythmic Activity of the Brain // Psycholinguistics Questions / IYA RAS. 2010. No. 2 (12). P. 48—56. [Verbal'nye modeli i ritmicheskaya ak-tivnost' mozga // Voprosy psikholingvistiki / IYa RAN. 2010. № 2 (12). S. 48—56]. — (In Rus.)
14. Rogozhnikova T. M. Computer Technologies in Language Communication: Automated Word and Text Analysis // Herold of USGAT. — Ufa : USATU, 2013a. Vol. 17. № 2 (55). P. 194—202. [Komp'yuternye tekhnologii v yazykovoy kommunikatsii: avtomati-zirovannyy analiz slova i teksta // Vestn. UGATU. — Ufa : UGATU, 2013a. T. 17. № 2 (55). S. 194—202]. — (In Rus.)
15. Rogozhnikova T. M. The Suggestive Text Code in the Polycode Language Communication Space // Cultural and Sociolin-guistic Aspects of Communication Research. — Ufa : BAGSU, 2013b. P. 131—137. [Suggestivnyy kod teksta v polikodovom prostranstve yazykovoy kommunikatsii // Kul'turologicheskie i sotsiolingvisticheskie aspekty issledovaniya kommunikatsii. — Ufa : BAGSU, 2013b. S. 131—137]. — (In Rus.)
16. Rogozhnikova T. M. The Suggestive Potential of the Language System and its Strategic Possibilities in the Process of Communication // Theory of Language and Intercultural Communication. — Kursk : Kursk State Univ. 2016. № 4 (23). P. 95— 108. [Suggestivnyy potentsial yazykovoy sistemy i ego strate-gicheskie vozmozhnosti v protsesse kommunikatsii // Teoriya yazyka i mezhkul'turnaya kommunikatsiya. — Kursk : Kursk. gos. un-t, 2016. № 4 (23). S. 95—108]. — (In Rus.)
17. Rogozhnikova T. M. The Suggestive Resources of Verbal Models // Questions of Psycholinguistics. 2018 a. No. 4 (38). P. 163—177. [Suggestivnye resursy verbal'nykh modeley // Vo-prosy psikholingvistiki. 2018 a. № 4 (38). S. 163—177]. (Web of Science (open access)). DOI: 10.30982/2077-5911-2018-4-163177. — (In Rus.)
18. Rogozhnikova T. M. Psycholinguistic Approach to the Study of Suggestive Resources of Verbal Models [Electronic resource] // Theory of Language and Intercultural Communication : an electronic peer-reviewed scientific journal (VAK) / Kursk StateUniv. 2018b. Number 1 (28). [Psikholingvisticheskiy podkhod k izucheniyu suggestivnykh resursov verbal'nykh mo-deley // Teoriya yazyka i mezhkul'turnaya kommunikatsiya : elektronnyy retsenziruemyy nauch. zhurn. (VAK) / Kurskiy gos. un-t. 2018b. № 1 (28)]. URL: http://tl-ic.kursksu.ru/pdf/028-013.pdf. — (In Rus.)
19. Rogozhnikova T. M. The Suggestiveness of Verbal Models in the Psycholinguistic Context [Electronic resource] // Theory of Language and Intercultural Communication : an electronic peer-reviewed scientific journal (VAK) / Kursk State Univ. 2018b. Number 1 (28). [Suggestivnost' verbal'nykh modeley v psikho-lingvisticheskom kontekste // Teoriya yazyka i mezhkul'turnaya kommunikatsiya : elektronnyy retsenziruemyy nauchnyy zhurnal (VAK) / Kurskiy gos. un-t. 2018v. № 1 (28)]. URL: http://tl-ic.kursksu.ru/pdf/028-014.pdf. — (In Rus.)
20. Rogozhnikova T. M., Voronov N. N. Building a Mathematical Model for Evaluating Informational Redundancy of the Text, in Theory and Practice of Language Communication: Proceedings of the VIII Intern. scientific method. conf. — Ufa : USATU, 2016. P. 216—232. [Postroenie matematicheskoy modeli dlya otsenki informatsionnoy izbytochnosti teksta // Teoriya i praktika yazykovoy kommunikatsii : materialy VIII Mezhdunar. nauch.-metod. konf. — Ufa : UGATU, 2016. S. 216—232]. — (In Rus.)
21. Rogozhnikova T. M., Kishalova L. V. A Syllable-Accent
Oberritm as a Tool for Analyzing Text Suggestive Resources // Tver' State Univ. Journ. Ser.: Philology. 2015. No. 2. P. 272— 282. [Slogo-aktsentnyy oberritm kak instrument analiza sug-gestivnykh resursov teksta // Vestn. Tver. gos. un-ta. Ser.: Filo-logiya. 2015. № 2. S. 272—282]. — (In Rus.)
22. Rogozhnikova T. M., Kochetova G. R. Associative Chromaticity of Sounds of the Bashkir and Tatar Languages // Bashkir State Univ. 2012. Vol. 17. No. 3. P. 1313—1320. [Assotsiativ-naya tsvetnost' zvukov bashkirskogo i tatarskogo yazykov // Bashkir St. un-ta. 2012. T. 17. № 3. S. 1313—1320]. — (In Rus.)
23. Rogozhnikova T. M., Mustaev R. R. Visualization of the Associative Color Image of the Text // Theory and Practice of Language Communication : materials of the 10th International. scientific method. conf. (June 21—22, 2018) / resp. ed. T. M. Rogozhnikova. — Ufa : USATU, 2018. P. 261—273. [Vizualiza-tsiya assotsiativnogo tsvetovogo oblika teksta // Teoriya i praktika yazykovoy kommunikatsii : materialy 10-y Mezhdunar. nauch.-metod. konf. (21—22 iyunya 2018 g.) / otv. red. T. M. Rogozhnikova. — Ufa : UGATU, 2018. S. 261—273]. — (In Rus.)
24. Rogozhnikova T. M., Navalikhina A. I. Dominant Perception Modalities and Their Dynamics // Bashkir. State Univ. Journ. 2011. Vol. 16. No. 2. P. 469—473. [Dominantnye modal'-nosti vospriyatiya i ikh dinamika // Vestn. Bashkir. gos. un-ta. 2011. T. 16. № 2. S. 469—473]. — (In Rus.)
25. Rogozhnikova T. M., Yakovleva R. V. Study of the Associative Chromaticity of the Sounds of the German Language in a Synchronic Slice // Volgograd State Ped. Univ. Journ. 2016. № 2 (106). P. 174—182. [Izuchenie assotsiativnoy tsvetnosti zvukov nemetskogo yazyka v sinkhronicheskom sreze // Izv. Volgograd. gos. ped. un-ta. 2016. № 2 (106). S. 174—182]. — (In Rus.)
26. Sternin I. A. Practical Rhetoric : teaching aid for stud. of universities. 5th ed. — Moscow : Academy, 2008. 272 p. [Prak-ticheskaya ritorika : ucheb. posobie dlya stud. vyssh. ucheb. zavedeniy. 5-e izd., ster. — M. : Akademiya, 2008. 272 s.]. — (In Rus.)
27. Chudinov A. P. General Issues of Political Linguistics // Theory and Methods of Linguistic Analysis of a Political Text: Monograph. / resp. ed. A.P. Chudinov. — Ekaterinburg : Ural. State Ped. Univ. Pr., 2016. P. 9-35. [Obshchie voprosy politiche-skoy lingvistiki // Teoriya i metodika lingvisticheskogo analiza politicheskogo teksta : monogr. /otv. red. A. P. Chudinov.— Ekaterinburg : Ural. gos. ped. un-t, 2016. S. 9—35]. — (In Rus.)
28. Rogozhnikova T. Psycholinguistic Tools for Decoding Suggestive Potential of Verbal Models // Advances in Social Science, Education and Humanities Research. —France : Atlantis Press SARL, 2017 (Web of Science (open access)). ISSN 2352-5398. https://doi.org./10.2991/cildiah-17.2017.45.
29. Rogozhnikova T. Suggestive Resources of Complex Verbal Models // Proceedings of the 8-th International Scientific and Practical Conference "Current issues of linguistics and didactics: The interdisciplinary approach in humanities" (CILDIAHSS 2018). — France : EDP Sciences — SHS Web of Conferences, 2018. Vol. 50. No 01147. — (Web of Science (open access)). https://doi.org/10.1051/shsconf/20185001146.
30. Rogozhnikova T. M., Efimenko N. V. Suggestive Status of the Verbal Model and its Associative Colority // Current issues of linguistics and didactics: The interdisciplinary approach in humanities. — France : EDP Sciences — SHS Web of Conferences, 2018. Vol. 50. No 01147. (Web of Science (open access)). https://doi.org/10.1051/shsconf/20185001147.
