Научная статья на тему 'ТЕНДЕНЦИИ В РАЗВИТИИ НОВОЙ ЛЕКСИКИ В РУССКОЯЗЫЧНЫХ ТЕКСТАХ 1991-2016 ГГ.'

ТЕНДЕНЦИИ В РАЗВИТИИ НОВОЙ ЛЕКСИКИ В РУССКОЯЗЫЧНЫХ ТЕКСТАХ 1991-2016 ГГ. Текст научной статьи по специальности «Языкознание и литературоведение»

CC BY-NC
11
0
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
НЕОЛОГИЗМ / НОВЫЕ СЛОВА / ИННОВАЦИИ / КОРПУСНАЯ ЛИНГВИСТИКА / ЛЕКСИЧЕСКИЕ ИЗМЕНЕНИЯ / АВТОМАТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА ТЕКСТА / РУССКИЙ ЯЗЫК / ЛЕКСИЧЕСКИЕ ТЕНДЕНЦИИ / ЧАСТОТА СЛОВОУПОТРЕБЛЕНИЯ / ПОСТСОВЕТСКИЙ / NEOLOGISM / NEW WORDS / INNOVATIONS / CORPUS LINGUISTICS / LEXICAL CHANGES / NATURAL LANGUAGE PROCESSING / RUSSIAN LANGUAGE / LEXICAL TRENDS / WORD FREQUENCY / POST-SOVIET

Аннотация научной статьи по языкознанию и литературоведению, автор научной работы — Рычкова Татьяна Александровна

Статья посвящена анализу динамики лексической системы русского языка в период с 1991 по 2016 г. Для исследования отбирались лексические инновации постсоветского периода с помощью программ автоматической обработки языка. Исследование показало, что в новой лексике после 1991 года преобладают существительные и прилагательные, что указывает на тенденцию к увеличению их употребления. В то же время частота использования других частей речи остается стабильной или снижается. Было выявлено, что больше всего лексических инноваций использовалось при обсуждении тем, связанных с экономикой и финансами. Полученный результат указывает на то, что эта сфера была наиболее значима для россиян в рассматриваемый период. Наконец, исследование выявило, что среди лексических инноваций преобладают слова с пейоративной окраской, отражающие финансовые проблемы и социальные трудности. Для анализа лексических изменений использовался инновационный метод автоматического отбора лексических новообразований, разработанный в рамках проекта «Автоматическое выявление лексических изменений». Применение данного метода представляет собой значительное усовершенствование по сравнению с традиционными подходами, основанными на ручном поиске. С помощью специально разработанной программе Python был проанализирован файл 1992-2016 гг., состоящий из 70 498 699 слов. Из этого файла были отобраны слова, употреблявшиеся более 1000 раз в постсоветское время и чья частотность употребления возросла на 1000% по сравнению с предыдущим периодом, что позволило выявить новые и наиболее значимые и популярные лексические единицы в жизни страны в рассматриваемый период. На основе данной объемной выборки и машинного подсчета были получены максимально объективные результаты, что позволило не только выявить новые и устаревающие слова, но и отследить общие тенденции использования лексики. Проект такого типа в России реализуется впервые.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

TRENDS IN THE DEVELOPMENT OF NEW VOCABULARY IN RUSSIAN-LANGUAGE TEXTS 1991-2016

The article is devoted to the analysis of the dynamics of the lexical system of the Russian language in the period from 1991 to 2016. The analysis showed that in the vocabulary with sharply increased popularity, there is a predominance of nouns and adjectives, which indicates a tendency to increase their use. At the same time, the frequency of using other parts of speech remains stable or decreases. The study also revealed that neologisms can significantly increase their frequency of use in the context of new socio-historical realities. Special attention is paid to the derived forms of established words, which have a high probability of increasing popularity compared to root words. It was revealed that topics related to economics and finance were more significant for Russians in the period under review than terms related to new realities such as the Internet. Finally, the study focuses on a large number of words with pejorative coloring, reflecting financial problems and social difficulties, which indicates the negative aspects of life in the post-Soviet period and their impact on language. To analyze lexical changes, an innovative method of automatic selection of lexical neoplasms was used, developed within the framework of the project "Automatic detection of lexical changes". The application of this method represents a significant improvement over traditional approaches based on manual search in various sources. Unlike previously used methods, this study uses a method of automatic text processing using a specially developed Python program. Using this program, a 1992-2016 file consisting of 70,498,699 words was analyzed. From this file, words were selected whose frequency of use increased by 1000% and were used more than 1000 times, which made it possible to identify the most significant and popular lexical units in the life of the country during the period under review. Based on this volumetric sample and machine counting, the most objective results were obtained, which allows not only to identify new and outdated words, but also to track general trends in the use of vocabulary. This is the first time a project of this type is being implemented in Russia.

Текст научной работы на тему «ТЕНДЕНЦИИ В РАЗВИТИИ НОВОЙ ЛЕКСИКИ В РУССКОЯЗЫЧНЫХ ТЕКСТАХ 1991-2016 ГГ.»

Филология: научные исследования

Правильная ссылка на статью:

Рычкова Т.А Тенденции в развитии новой лексики в русскоязычных текстах 1991-2016 гг. // Филология: научные исследования. 2024. № 9. DOI: 10.7256/2454-0749.2024.9.71769 EDN: BUKEOU URL: https;//nbpublish.com'Hbrary_read_article.php?id=71769

Тенденции в развитии новой лексики в русскоязычных текстах 1991-2016 гг.

Рычкова Татьяна Александровна

ORCID: 0000-0002-0342-1308

кандидат филологических наук

доцент; кафедра Филологии, межкультурных коммуникаций и журналистики; Мурманский

арктический университет

183038, Россия, Мурманская область, г. Мурманск, Северный пр-д, 3, кв. 16

И [email protected]

Статья из рубрики "Языкознание"

DOI:

10.7256/2454-0749.2024.9.71769

EDN:

BUKEOU

Дата направления статьи в редакцию:

22-09-2024

Аннотация: Статья посвящена анализу динамики лексической системы русского языка в период с 1991 по 2016 г. Для исследования отбирались лексические инновации постсоветского периода с помощью программ автоматической обработки языка. Исследование показало, что в новой лексике после 1991 года преобладают существительные и прилагательные, что указывает на тенденцию к увеличению их употребления. В то же время частота использования других частей речи остается стабильной или снижается. Было выявлено, что больше всего лексических инноваций использовалось при обсуждении тем, связанных с экономикой и финансами. Полученный результат указывает на то, что эта сфера была наиболее значима для россиян в рассматриваемый период. Наконец, исследование выявило, что среди лексических инноваций преобладают слова с пейоративной окраской, отражающие финансовые проблемы и социальные трудности. Для анализа лексических изменений использовался инновационный метод автоматического отбора лексических новообразований,

разработанный в рамках проекта «Автоматическое выявление лексических изменений». Применение данного метода представляет собой значительное усовершенствование по сравнению с традиционными подходами, основанными на ручном поиске. С помощью специально разработанной программе Python был проанализирован файл 1992-2016 гг., состоящий из 70 498 699 слов. Из этого файла были отобраны слова, употреблявшиеся более 1000 раз в постсоветское время и чья частотность употребления возросла на 1000% по сравнению с предыдущим периодом, что позволило выявить новые и наиболее значимые и популярные лексические единицы в жизни страны в рассматриваемый период. На основе данной объемной выборки и машинного подсчета были получены максимально объективные результаты, что позволило не только выявить новые и устаревающие слова, но и отследить общие тенденции использования лексики. Проект такого типа в России реализуется впервые.

Ключевые слова:

неологизм, новые слова, инновации, корпусная лингвистика, лексические изменения, автоматическая обработка текста, русский язык, лексические тенденции, частота словоупотребления, постсоветский

Выявление тенденций в системе языка и процессы пополнения языков новой лексикой находятся в центре внимания отечественных и зарубежных лингвистов (см.обзоры в работах [1- с.181-184; 2, с.464-470; 3; 4, с.99-107; 5, с.56-59; 6, с.239-242; 7; 8,с.115-117 и др.1), что

свидетельствует об актуальности и значимости этих явлений в современной науке.

Как показал анализ научных работ по этой теме, для выявления лексических инноваций в зарубежной науке ученые все чаще обращаются к программам для автоматической

обработки языка [9; 10; 11; 12; 13; 14; 151. Однако в русскоязычном пространстве авторы используют исключительно традиционные методы для отслеживания тенденций в языке:

ручной поиск в разных источниках (например, в материалах российских газет [16, с-73-современной поэзии [17, с-17-231, электронных нормативно-правовых базах и базах новостных сайтов [18, с-43-571 и др.), обращение к лексикографическим источникам с,137;—20—с,125] и реже - опросы —с,42-55]. Следует отметить, что ручной поиск материала имеет значительные недостатки, такие как узость выборки и субъективность отбора, которые могут повлиять на объективность результатов.

В отличие от вышеуказанных методов сбора информации, в нашей работе применяется метод автоматического отбора лексических инноваций в языке. Этот метод был разработан в рамках проекта «Автоматическое выявление лексических изменений», реализуемого в Мурманском арктическом государственном университете. Для данного проекта была создана специальная программа на основе языка программирования Python для обработки больших текстовых файлов. С помощью этой программы были проанализированы текстовые файлы 1700—1916, 1918—1991 и 1992—2016 годы общим объемом 250 миллионов словоупотреблений, полученные от Национального корпуса русского языка. Все слова в исследуемых файлах подсчитывались, их частотность употребления сравнивалась в числах и процентах, что позволило увидеть изменения в частоте употребления слова и с помощью этого выявить новые и устаревающие слова, а также отследить общие тенденции использования лексики на основе масштабного репрезентативного материала. Проект такого типа в России реализуется впервые.

Для исследования, отраженного в данной статье, был проанализирован файл 1992-2016 гг., состоящий из 70 498 699 слов. Из этого файла были отобраны слова, чья частотность употребления возросла на 1000% и более по сравнению с предыдущим периодом 19181991 гг. Далее из полученного списка были исключены все слова, содержащие прописные буквы, с целью удаления имен собственных. Из оставшихся слов были отобраны те, которые употреблялись 1000 раз и более. Такой отбор позволил выявить новые и наиболее значимые и популярные лексические единицы в жизни страны в рассматриваемый период. В итоге было отобрано 134 единиц с наибольшим показателем возросшей популярности и наибольшей частотой использования в период 1992-2016 гг (см.приложение 1).

Некоторые из этих слов являются лексическими неологизмами, такие как «интернет», «сетевой» и «форум». Другие единицы существовали ранее в русском языке, но в послесоветский период стали использоваться намного чаще. Например, слово «россиянин» использовалось и в советское время, однако частота его употребления после 1991 года увеличилась на 2242%, что свидетельствует о возросшей значимости этого слова в послесоветской риторике.

Полученные лексические единицы были проанализированы с точки зрения их частеречной принадлежности. В результате было установлено, что среди лексики с возросшей популярностью преобладают существительные - 65% от общего числа. На втором месте находятся прилагательные, доля которых составляет 30%. Остальные части речи представлены в меньшем количестве: глаголы составляют 4%, а наречия — всего 1%. Таким образом, можно сделать вывод о существующей в русском языке тенденции к увеличению употребления существительных и прилагательных, в то время как частота использования других частей речи остается сравнительно стабильной или даже снижается.

Как показало исследование, в тех случаях, когда речь идет о неологизмах, частота использования может резко возрастать у целой группы однокоренных слов. Так, например, все неологизмы словообразовательного гнезда «инвестор - инвестиция -инвестиционный» продемонстрировали увеличение частоты употребления на 46536% и более. В отличие от них, слова, не являющиеся новыми и использовавшиеся и в советский период, такие как «Россия» или «президент», не показали резкого изменения частоты использования. Тем не менее, новые социально-исторические реалии и возросшая потребность в применении этих терминов и их производных способствовали развитию их словообразовательной цепочки и увеличению популярности однокоренных слов, таких как «россиянин», «российский» и «президентский», чья частотность возросла на 1247% и более. Таким образом выявилась следующая тенденция: если слова не новые, то у них с большей вероятностью возрастет популярность использования производного слова, чем производящего.

Полученный список из 134 слов был также проанализирован с точки зрения тематической отнесенности, в результате чего были сформированы несколько тематических групп.

Самая большая тематическая группа относится к экономике, бизнесу и финансам. Она составляет примерно треть от общего количества исследуемых лексем.

Внутри этой группы можно выделить термины, связанные с новыми видами деятельности, такие как «акционер», «инвестиция», «инвестиционный», «инвестор», «предприниматель», «предпринимательский», «предпринимательство», «аналитик»,

«работодатель», «дилер», «экспертный», «маркетинг», «логистический», «управленческий» и «менеджмент». Как видно из представленного списка, большинство из этих слов относится к людям или видам деятельности, связанным с инициативой в бизнес-процессах и общей ответственностью за успех предприятия (например, «предприниматель», «бизнес», «менеджер») или за отдельные его аспекты (например, «акционер», «дилер»). Эти термины характеризуют личность нового времени: предпринимателя, организатора, инициатора и одновременно человека, способного профессионально оценивать риски и прогнозировать будущее («аналитик», «экспертный»).

В эту же тематическую группу можно отнести слова, относящиеся к новым видам финансовой и деловой активности, такие как «розничный», «рыночный», «партнерство», «холдинг», «экспертный», «финансирование», «финансово», «импорт», «лицензия», «квота», «бизнес», «приватизация». Эти термины отражают новые процессы, происходившие в стране в 90-е годы, когда Россия совершила переход от командного типа экономики к рыночному.

Кроме того, к данной тематической группе относятся наименования денежных средств и ресурсов. В первую очередь, это сокращенные обозначения денежных единиц, такие как «млрд», «долл», «евро», «валютный». Появление и возросшая популярность этих лексем свидетельствуют о новых тенденциях в финансовом обороте того времени. Например, увеличение инфляции сделало употребление слова «миллиард» привычным, что привело к развитию словообразовательных цепочек и принятию краткой формы для речевой экономии. Наряду с этим, повсеместное использование иностранной валюты стало новым явлением по сравнению с советским периодом, что способствовало распространению сокращенной формы слов «долл» и росту употребления «евро», «валютный».

Развиваются словообразовательные цепочки и возрастает частотность употребления у слов, имеющих отношение к бюджетам, налогам, банкам, кредитам и другим видам взаимодействия в экономическом поле и бизнесе: «бюджетный», «выплаты», «налоговый/налогооблажение/налогоплательщик», «тариф», «банковский»,

«банкротство», «кредитный/кредитование/кредитор»,

«конкурентный/конкурентноспособность», «конкурсный», «корпоративный», «инфляция», «задолженность». Значительная доля этих слов характеризует тяжелую финансовую ситуацию 1990х и начала 2000-х с ее гигантской инфляцией, огромными, по сравнению с советским временем, налогами и, как результат, вынужденным общением с банками, кредиторами, проблемами с задолженностями.

Таким образом, можно сделать вывод, что тенденции развития лексики 1991-2006 указывают на то, что область экономики, бизнеса и финансов была самой значимой для россиян в плане преобразований, так как она составляет треть от общего количества выявленных слов. Во-вторых, слова рассмотренной тематической группы, с одной стороны, отражают острую проблему тех лет - финансовую несостоятельность, и одновременно - появление группы людей с лидерскими качествами, умеющими организовывать бизнес и управлять финансовыми процессами.

На втором месте по распространенности находится группа неологизмов, отражающих новые реалии в российской жизни. Сюда входят слова, связанные с новыми средствами коммуникации и интернетом: «компьютерный», «виртуальный», «интернет», «мобильный», «монитор», «сетевой», «сайт», «форум», «факс», «пользователь». К этой же группе можно отнести названия новых профессий или занятий: «разработчик», «спикер», «респондент», «дизайнер» и «дизайн». Кроме того, новыми и популярными понятиями

после 1991 года стали философское понятие «универсалия», новое место работы -«офис», новый научные термины - «геном» и, неожиданно, - «тергит» (спинная склеротизованная часть сегментарного кольца членистоногих). По какой-то причине последнее слово стало очень популярным в постсоветский период и использовалось 1360 раз.

Наблюдаемое значительное увеличение частотности употребления большинства слов (кроме «тергит») в данной группе является вполне ожидаемым явлением. Обозначаемые ими понятия и реалии действительно получили широкое распространение и заняли существенное место в жизни российского общества в рассматриваемый период. Более того, предполагалось, что эта группа будет лидировать по распространенности, однако, как упоминалось выше, темы изменений в финансах и бизнесе оказались намного более популярными, а значит, и значимыми для людей в тот период.

К третьей тематической группе относятся понятия, связанные с новой государственностью Российской Федерации: «федеральный», «региональный», «регион», «муниципальный», «президентский», «россиянин», «мэр», «мэрия», «российский». Увеличение употребления этих слов связано с тем, что в 1991 году Россия стала новым территориально-государственным образованием, что вызвало необходимость в распространении новых терминах для обозначения как целого государства, так и его составных частей.

Примечательно, что особенно сильно возросло употребление слов «регион» и «региональный» — более чем на 7000%. Это, вероятно, свидетельствует о возросшем противопоставлении центра и регионов в послесоветский период. Хотя формально в законодательстве столица и остальные субъекты Российской Федерации не рассматриваются как антагонисты, фактическая ситуация с начала 1990-х годов демонстрирует значительные различия в уровне жизни и возможностях между Москвой и остальной страной, что находило отражение в дискуссиях и текстах, создаваемых в этот период.

Следующая группа наиболее популярных новых слов связана с понятием болезни и излечения. Сюда относятся слова «вирус», «штамм», «гепатит», «инфицировать», «антитела», «сыворотка». Возросшая частота использования этих слов обусловлена появлением новых опасных болезней и огромного беспокойства общества по этому поводу, стремлением обсуждать и искать пути решения и способы лечения этих недугов. Кроме того, увеличение интереса к словам, связанным с болезнью и излечением, может быть обусловлено общим представлением о социуме как о нездоровой конструкции (см.

работы [22; 23, с-28-321 о доминантной метафорической модели в СМИ «Россия - больной организм»).

Пятая тематическая группа отражает изменения в политической жизни страны и включает термины «референдум» и «предвыборный». Значительный рост популярности этих слов свидетельствует о важности новых возможностей, открывающихся для граждан в политической сфере, таких как проведение референдумов и выборов, требующих предвыборной подготовки.

Следующая группа слов отражает наиболее острые и обсуждаемые проблемы 1990-х и начала двухтысячных: криминал, войну в Чечне, бедность, увеличение разрыва между богатыми и бедными. В подгруппу «криминал» входят слова «правохранительный», «правонарушение», «коррупция», «мент», «криминальный», «спецслужба», «коррупция». Эти слова обозначают наболевшие проблемы общества, в том числе остро стоявшую

проблему коррупции, изменившееся по сравнению с советским временем отношение к полиции, в ыра ж е нное в с ниж е нно-пре з рите льном на име но в а нии «ме нт» и в це ло м повышение уровня криминальных событий и правонарушений.

Значительная часть лексики посвящена другой актуальной теме 1990-х годов — войне в Чечне, начавшаяся в декабре 1994 года. Война стала ключевым событием, определившим не только политическую, но и культурную атмосферу страны. Слова «чеченский», «чеченец» и «боевик» стали широко употребляться в связи с вооружённым конфликтом, который привел к значительным человеческим и социальным потерям. Эти события привели к активизации дискуссий о терроризме и этнических конфликтах. Поэтому к этой же группе слов о войне можно отнести слов, связанные с терроризмом, войной в Ираке и общими этническими проблемами: «терроризм», «теракт», «этнический», «иракский» и «исламский». Слова «терроризм» и «теракт» стали ассоциироваться с действиями чеченских боевиков и другими террористическими актами, происходившими в России и за её пределами.

Следующая группа слов отражает полярные стороны благосостояния и неблагосостояния в 1990-е годы. С одной стороны, в постсоветский период многие люди оказываются на грани выживания, а с другой стороны, появляются олигархи, у которых появляется возможность пользоваться ранее недоступными предметами роскоши. Проблема бедности и увеличения разрыва между бедными и богатыми отразилась, с одной стороны, в таких словах, как «бомж» и «выживание», а с другой — в терминах «олигарх», «бизнесмен», «джип», «иномарка», «элитный статус», «престижный» и «имидж». Термины «джип» и «иномарка» ассоциировались с роскошью и статусом, отражая стремление части общества к материальному благополучию и престижу. В это время началась активная реклама западных автомобилей, что способствовало внедрению таких слов в повседневный обиход. Понятия «элитный статус», «престижный» и «имидж» также стали важными в контексте новой социальной реальности, где материальные ценности начали играть значительную роль в общественных отношениях.

Следующая группа слов включает темы развлекательного характера. Так, по сравнению с советским периодом сильно возрастает употребление слов «сериал», «шоу» и «секс». Распространение первых двух слов объясняется тем, что что период перестройки привел к изменению общественных ценностей и интересов и распространению элементов западной культуры. Западные сериалы и шоу стали доступны через кабельное телевидение и видеопрокат, что способствовало популяризации этих терминов. Увеличение употребления слова «секс» по сравнению с советским временем обусловлено несколькими причинами. Во-первых, период перестройки и последующий переход к рыночной экономике способствовали открытости общества и изменению социальных норм. Политика гласности, провозглашенная Михаилом Горбачёвым, привела к обсуждению ранее табуированных тем, включая сексуальность. Это создало условия для более свободного обсуждения вопросов, связанных с сексом, что отразилось в языке. Во-вторых, с конца 1980-х и в начале 1990-х годов в Россию начали поступать элементы западной культуры, включая фильмы, книги и журналы, которые активно обсуждали сексуальные отношения. Это способствовало внедрению термина «секс» в повседневную речь и увеличению интереса к теме сексуальности. В-третьих, в 1990-е годы началась активная коммерциализация медиа и развлекательной индустрии. Журналы и телевидение начали предлагать контент, связанный с сексуальностью, что сделало тему более доступной и привлекательной для широкой аудитории. Это также способствовало появлению новых форматов программ, посвящённых вопросам секса. Наконец, в условиях экономических реформ и социальной нестабильности многие люди

начали переосмысливать свои ценности и приоритеты. Сексуальность стала рассматриваться как одна из форм самовыражения и личной свободы, что также способствовало её популяризации.

Последняя группа слов отражает общие тенденции в стране и попытки решить накопившиеся проблемы. В эту категорию входят почти все немногочисленные глаголы из нашего списка: «интегрировать», «планироваться», «прогнозировать», «задействовать», а также отглагольные существительные и некоторые прилагательные, такие как «изменение», «реформирование», «модернизация», «инновационный», «оптимизация», «идентификация», «интеграция» и «долгосрочный». Мы также можем отнести сюда слова «страхование», «страховой» и «стабильность». Перечисленные лексемы отражают потребность общества в изменении и улучшении текущей ситуации, а также попытки спрогнозировать и разработать план действий для выхода из сложившейся ситуации. Однако следует отметить, что большинство слов в этой группе имеют расплывчатое и неопределенное содержание, что указывает на отсутствие ясного и четкого плана действий по преодолению кризиса. Более того, как показали прошедшие годы, термины «реформирование», «модернизация» и «оптимизация» часто обозначали

действия, приводящие к ухудшению уровня жизни —с,58-65]. Например, в СМИ называли оптимизацией сокращение количества больниц и школ, отчего указанное слово начало приобретать негативную окраску.

Таким образом, исследование показало, что в лексике с резко возросшей популярностью 1991-2016 гг. наблюдается преобладание существительных и прилагательных, что указывает на тенденцию к увеличению их употребления. В то же время частота использования других частей речи остаётся стабильной или снижается. Исследование также выявило, что неологизмы могут значительно увеличить свою частоту употребления, особенно в контексте новых социально-исторических реалий. Важно отметить, что у устоявшихся слов с большей вероятностью возрастает популярность их производных форм, чем самих корневых слов. Это свидетельствует о динамичном развитии языка и его адаптации к изменяющимся условиям общества. Хотя предполагалось, что больше всего слов будет в группе, обозначающей новые реалии, такие как «интернет», на практике преобладала группа, связанная с экономикой и финансами. Это свидетельствует о том, что данные темы были более важными и значимыми для россиян в рассматриваемый период. Внутри этой группы выделяются термины, связанные с новыми видами деятельности и финансовой активностью, отражающие переход России к рыночной экономике в 1990-е годы. Эти слова характеризуют личность нового времени, такую как предприниматель и аналитик, а также новые процессы в финансовом обороте, включая употребление сокращенных обозначений денежных единиц. Кроме того, наблюдается рост частотности слов, связанных с бюджетами, налогами и банковской деятельностью, что подчеркивает тяжелую финансовую ситуацию того времени. Важно отметить, что слов с пейоративной окраской, отражающих финансовые проблемы, войны и болезни, значительно больше, чем слов с нейтральной или мелиоративной окраской. Это указывает на то, что негативные аспекты жизни в постсоветский период оставили заметный след в языке. Таким образом, исследование демонстрирует тесную связь между языковыми изменениями и социально-экономическими трансформациями в постсоветской России.

Приложение 1

Частота Частота

употребления употребления Изменение частоты

Лексические в 1917-1990 в 1991-1916 словоупотребления

инновации гг. гг. в процентах

акционер 94 3433 3552,13%

аналитик 85 1955 2200,00%

антитело 113 2378 2004,42%

банковский 245 3850 1471,43%

банкротство 171 2034 1089,47%

бизнес 344 16164 4598,84%

бизнесмен 166 2851 1617,47%

боевик 238 2880 1110,08%

бомж 31 1433 4522,58%

бюджетный 335 4098 1123,28%

валютный 202 2292 1034,65%

виртуальный 17 1559 9070,59%

вирус 571 9198 1510,86%

вирусный 112 1792 1500,00%

выживание 115 1266 1000,87%

выплата 199 3141 1478,39%

геном 30 1391 4536,67%

гепатит 77 1202 1461,04%

глобальный 314 3698 1077,71%

демографический 69 1453 2005,80%

джип 118 1455 1133,05%

дизайн 20 2070 10250,00%

дизайнер 45 1546 3335,56%

дилер 12 1517 12541,67%

долгосрочный 150 1906 1170,67%

долл 42 3227 7583,33%

евро 4 2146 53550,00%

задействовать 73 1050 1338,36%

задолженность 107 2033 1800,00%

идентификация 62 1012 1532,26%

имидж 14 1295 9150,00%

импорт 119 1806 1417,65%

инвестиционный 7 3930 56042,86%

инвестиция 11 5130 46536,36%

инвестор 1 3580 357900,00%

инновационный 1 1569 156800,00%

иномарка 10 1013 10030,00%

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

интеграция 125 1715 1272,00%

интегрировать 60 1181 1868,33%

интернет 1 2289 228800,00%

инфицировать 30 1144 3713,33%

инфляция 139 1791 1188,49%

иракский 22 1009 4486,36%

исламский 37 1084 2829,73%

квота 18 1108 6055,56%

компьютерный 128 3219 2414,84%

конкурентный 30 1228 3993.33%

-------/ Г ........

конкурентоспособность 7 1002 14214,29%

конкурсный 89 1103 1139,33%

корпоративный 90 2257 2407,78%

коррупция 96 2115 2103,13%

кредитный 324 3565 1000,31%

кредитование 54 1514 2703,70%

кредитор 138 2089 1413,77%

криминальный 142 1847 1200,70%

лицензия 98 2883 2841,84%

логистический 24 1045 4254,17%

маркетинг 9 1048 11544,44%

масштабный 86 1540 1690,70%

менеджер 82 3485 4150,00%

менеджмент 2 1356 67700,00%

мент 93 1954 2001,08%

млрд 270 8850 3177,78%

мобильный 59 2662 4411,86%

модернизация 118 2710 2196,61%

монитор 81 1034 1176,54%

муниципальный 113 4284 3691,15%

мэр 206 4193 1935,44%

мэрия 83 1294 1459,04%

налоговый 164 6811 4053,05%

налогообложение 13 1452 11069,23%

налогоплательщик 28 1104 3842,86%

нормативный 154 3638 2262,34%

олигарх 19 2499 13052,63%

оптимизация 25 1201 4704,00%

офис 143 3460 2319,58%

партнёрство 14 1110 7828,57%

пенсионный 120 2839 2265,83%

планироваться 187 2489 1231,02%

пользователь 41 3099 7458,54%

правонарушение 131 2100 1503,05%

правоохранительный 39 2115 5323,08%

предвыборный 167 2176 1202,99%

предприниматель 365 4780 1209,59%

предпринимательский 19 1083 5600,00%

предпринимательство 46 1250 2617,39%

президентский 139 3477 2401,44%

престижный 126 1721 1265,87%

приватизация 5 2312 46140,00%

прогнозировать 70 1097 1467,14%

работодатель 53 1420 2579,25%

разработчик 53 1419 2577,36%

регион 217 15843 7200,92%

региональный 104 8181 7766,35%

ПЛ Л П Л 1 1 П Л 1 1Т 1 3 1 04 5 7 9 3 8 4С%

респонден1 1 3 1 045 / 9 3 8,46%

референдум 31 2373 7554,84%

реформирование 15 1633 10786,67%

розничный 135 1527 1031,11%

российский 2738 36887 1247,22%

российско 12 1372 11333,33%

россиянин 144 3373 2242,36%

рыночный 269 4389 1531,60%

сайт 6 3825 63650,00%

секс 256 3099 1110,55%

сериал 17 1142 6617,65%

сетевой 24 1011 4112,50%

спецслужба 46 1693 3580,43%

спикер 28 1013 3517,86%

спонсор 49 1277 2506,12%

стабильность 178 2402 1249,44%

статус 376 5718 1420,74%

страхование 216 3226 1393,52%

страховой 309 3406 1002,27%

сыворотка 174 2201 1164,94%

тариф 177 3632 1951,98%

теракт 6 1369 22716,67%

тергит 4 1360 33900,00%

терроризм 75 2407 3109,33%

универсалия 21 1042 4861,90%

управленческий 95 1204 1167,37%

факс 9 1101 12133,33%

федеральный 80 13341 16576,25%

финансирование 122 4644 3706,56%

финансово 56 1069 1808,93%

форум 175 2674 1428,00%

холдинг 2 1590 79400,00%

чеченец 156 1862 1093,59%

чеченский 55 3091 5520,00%

шоу 135 2135 1481,48%

штамм 26 3089 11780,77%

экспертный 66 1542 2236,36%

элитный 64 1124 1656,25%

этнический 165 1981 1100,61%

Библиография

1. Сенько Е. В. Языковое обновление в аспекте философской категории движения // Вестник Северо-Осетинского государственного университета имени КЛ Хетагурова. 2013. № 2. С. 181-184.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

2. Коровина О. С., Критский А. В. Теоретические основы изучения неологизмов. Понятие «неологизм» // Научный электронный журнал «Инновации. Наука. Образование. Тольятти». 2021. № 37 (июль). С. 464-470.

3. Гацалова Л. Б. Неология в современной лингвистике [Монография]. Владикавказ: Изд-во СОГУ, 2005. 363 с.

4. Лебедева С. В., Ерпилова Е. И. Неологизмы. Сущность проблемы //Теория языка и межкультурная коммуникация. 2018. № 3. С. 99-107.

5. Бузунов Н. Н. Критерии отнесения лексической единицы к неологизмам в современном французском языке //Язык и действительность. Научные чтения на кафедре романских языков им. ВГ Гака. 2018. С. 56-59.

6. Баймухаметова К. И. Неологизация как один из факторов обновления современного французского языка // Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники. 2021. 177 с. Режим доступа:

https ://www.researchgate.net/profile/Victor-I-Stepanov-

2/publication/357377256_K_VOPROSU_GIDROGEOLOGICESKOGO_OBOSNOVANIA_USTROJST VA_VODOZABOROV_PODZEMNYH_VOD/links/61cb2de5b6b5667157ae5534/K-VOPROSU-GIDROGEOLOGICESKOGO-OBOSNOVANIA-USTROJSTVA-VODOZABOROV-PODZEMNYH-VOD.pdf#page = 177 (дата обращения 21.09.2024).

7. Гаврилюк А. С. Неологизмы английского языка как отражение изменений социальных отношений в XXI веке //Балтийский гуманитарный журнал. 2021. Т. 10. № 2 (35). С. 239242

8. Ахмедова Ф. И. Неологизмы языка и виды неологизмов //Научный электронный журнал «Матрица научного познания». 2024. № 6. С. 115-117. Режим доступа: https://os-russia.com/SBORNIKI/MNP-2024-06-1.pdf#page = 115 (дата обращения 21.09.2024).

9. Paryzek P. Comparison of selected methods for the retrieval of neologisms // Investigationes Linguisticae, volume XVI. Poznan, 2008. URL:

file:///C:/Users/User/Downloads/jedrzej79, + %7B$userGroup%7D, + Piotr_Paryzek_inve16.pdf (дата обращения 21.07.2024). DOI: 10.14746/il.2008.16.14

10. Breen J. Identification of Neologisms in Japanese by Corpus Analysis // Proceedings of eLexicography in the 21st century. Universite catholique de Louvin, 2009. URL: https://www.edrdg.org/~jwb/paperdir/eLex_Breen_Jim2.pdf (дата обращения 21.07.2024). DOI: 11.1109/RoEduNet-RENAM.2014.6955312.

11. Cook C. 2010. Exploiting Linguistic Knowledge to Infer Properties of Neologisms. PhD thesis, University of Toronto, Canada.

URL:https://tspace.library.utoronto.ca/bitstream/1807/26140/9/Cook_C_Paul_201011_PhD_t hesis.pdf (дата обращения 21.07.2024).

12. Megerdoomian K. and Hadjarian A. Mining and Classification of Neologisms in Persian Blogs // Proceedings of the NAACL HLT 2010 Second Workshop on Computational Approaches to Linguistic Creativity. ACL, Los Angeles, CA, 2010.

URL: https://aclanthology.org/W10-0302.pdf (дата обращения 21.07.2024).

13. Lau J.H., Collier N., and Baldwin T. On-line Trend Analysis with Topic Models: #twitter trends detection topic model online // Proceedings of Coling Mumbai, India, 2012, pages 1519-1534. URL: https://aclanthology.org/C12-1093.pdf (дата обращения 21.07.2024).

14. O'Donovan R. and O'Neill M. A Systematic Approach to the Selection of Neologisms for Inclusionin a Large Monlingual Dictionary // Proceedings of the XIII euralex International Congress.Institut Universitari de Linguistica Aplicada, Barcelona, Spain, 2008, pages 571579.

URL: https://www.euralex.org/elx_proceedings/Euralex2008/043_Euralex_2008_Ruth%20OD onovan_Mary%20ONeill_A%20Systematic%20Approach%20to%20the%20Selection%20of%2 0NEologisms%20for%20Inclusion%20in%20a%20Large.pdf (дата обращения 21.07.2024).

15. Sang E. Finding Rising and Falling Words. In Proceedings of the Workshop on Language Technology Resources and Tools for Digital Humanities (LT4DH). Osaka, Japan, the COLING 2016 Organizing Committee, 2016, pages 2-9. URL: https://aclanthology.org/W16-4002.pdf (дата обращения 21.07.2024).

16. Церцвадзе М. Г. Лексические новообразования в текстах современной российской прессы // Русский язык в современном научном и образовательном пространстве : сборник статей Всероссийской конференции с международным участием, Москва, 13 апреля 2023 года. Москва: Российский университет дружбы народов им. Патриса Лумумбы, 2023. С. 73-75.

17. Плотникова Л. И., Шкреба О.А. Лексические новообразования в современном женском поэтическом дискурсе // Гуманитарные исследования. 2019. № 1(69). С. 17-23. Режим доступа: https://humanities.asu.edu.ru/files/1(69)/17-23.pdf (дата обращения 21.09.2024).

18. Зубкова М.А. Санкции как фактор вариативности экономической терминосистемы русского языка // Вестник Нижегородского государственного лингвистического университета им. Н. А. Добролюбова. Вып. 2 (66). Н. Новгород: НГЛУ, 2024. С. 43-57. URL: Режим доступа: https://vestnik.lunn.ru/docs/journal/66/vestnik_nglu_66.pdf (Accessed 21.07.2024) (дата обращения 21.09.2024).

19. Петрухина Е. В., Дедова О. В. Интернет как источник лингвистической информации (для изучения динамики русского словообразования) // Вестник Томского государственного университета. Филология. 2019. № 57. С. 137-159.

20. Коренева А.В., Маляшок Н.О. Проблема устаревания словарей неологизмов на примере анализа современных семантических новообразований русского языка // Молодая наука Заполярья: материалы научно-практической конференции студентов, магистрантов и аспирантов Социально-гуманитарного института МАГУ: в 2 т., Мурманск, 20-28 апреля 2021 года. Том 1. Мурманск: Мурманский арктический государственный университет, 2021. С. 124-129.

21. Fufaeva I. V., Zgirovskaya O. G. Systematic and Functional Aspects of Neologisms Denoting Job Titles in Russian //Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya 2. Yazykoznanie. 2024. Т. 23. С. 42-55. DOI:

https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2024.1.4 Режим доступа:

https://web.archive.org/web/20240506110712id _/https://l.jvolsu.com/index.php/en/compon ent/attachments/download/2901 (дата обращения 21.09.2024).

22. Чудинов А. П. Россия в метафорическом зеркале: когнитивное исследование политической метафоры (1991-2000). Уральский государственный педагогический университет, 2001. Режим доступа:

http://elar.uspu.ru/bitstream/uspu/5955/1/mon00059.pdf (дата обращения 21.09.2024).

23. Будаев Э. В. Политическая метафора в лингвокультурологическом аспекте //Аналитика культурологии. 2007. № 9. С. 28-32.

24. Васильев А. Д. Приемы реализации манипулятивной функции в российских СМИ: порождение мифов //Вестник Красноярского государственного педагогического университета им. ВП Астафьева. 2013. № 1 (23). С. 58-65.

Результаты процедуры рецензирования статьи

В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается.

Со списком рецензентов издательства можно ознакомиться здесь.

Рецензируемая статья посвящена исследованию новой лексики в русскоязычных текстах 1991-2016 гг. Актуальность данной работы не вызывает сомнения и обусловлена повышенным интересом научного сообщества к данной проблематике: «выявление тенденций в системе языка и процессы пополнения языков новой лексикой находятся в центре внимания отечественных и зарубежных лингвистов».

Теоретической базой научной работы послужили труды российских и зарубежных

ученых, таких как Е. В. Сенько, Л. Б. Гацалова, С. В. Лебедева, Н. Н. Бузунов, К. И Баймухаметова, А. С. Гаврилюк, J. Breen, C. Cook и др. Анализ теоретического материала позволил автору(ам) установить, что «в зарубежной науке для выявления лексических инноваций ученые все чаще обращаются к программам для автоматической обработки языка», а «в русскоязычном пространстве используют исключительно традиционные методы для отслеживания тенденций в языке: ручной поиск в разных источниках, обращение к лексикографическим источникам и реже - опросы». Принимая во внимание тот факт, что «ручной поиск материала имеет значительные недостатки, такие как узость выборки и субъективность отбора, которые могут повлиять на объективность результатов», в данной работе применяли метод автоматического отбора лексических инноваций в языке, разработанный в рамках проекта «Автоматическое выявление лексических изменений», реализуемого в Мурманском арктическом государственном университете. Для данного проекта была создана специальная программа на основе языка программирования Python для обработки больших текстовых файлов.

Подробная характеристика методики исследования свидетельствует о его масштабности и системности: «из файла 1992-2016 гг. (70 498 699 словоупотреблений, полученных от Национального корпуса русского языка) были отобраны слова, чья частотность употребления возросла на 1000% и более по сравнению с предыдущим периодом 19181991 гг. Далее из полученного списка были исключены все слова, содержащие прописные буквы, с целью удаления имен собственных. Из оставшихся слов были отобраны те, которые употреблялись 1000 раз и более. Такой отбор позволил выявить новые и наиболее значимые и популярные лексические единицы в жизни страны в рассматриваемый период».

В результате проведенного исследования сделаны существенные выводы относительно развития новой лексики в русскоязычных текстах в исследуемый период: «наблюдается преобладание существительных и прилагательных, что указывает на тенденцию к увеличению их употребления», «у устоявшихся слов с большей вероятностью возрастает популярность их производных форм, чем самих корневых слов, что свидетельствует о динамичном развитии языка и его адаптации к изменяющимся условиям общества», «наблюдается рост частотности слов, связанных с бюджетами, налогами и банковской деятельностью, что подчеркивает тяжелую финансовую ситуацию того времени» и т.д. Стиль изложения статьи соответствует требованиям научного описания, структура статьи четкая, логически выстроенная. Описание каждой тематической группы неологизмов подытоживается автором(ами), что способствует системному восприятию полученных результатов исследования и их сопоставлению с поставленными ранее задачами. В заключение обобщаются сделанные ранее выводы.

Теоретическая значимость работы состоит в дальнейшей разработке теории неологии, в выявлении тенденций в развитии новой лексики в современных русскоязычных текстах. Практическая значимость заключается в том, что полученные результаты работы могут быть использованы в вузовских курсах по общему языкознанию, лексикологии и словообразованию русского языка, при составлении словарей новой лексики. Библиография статьи достаточна: 24 источника, среди которых представлены работы как на русском, так и на английском языках.

Статья имеет завершенный вид; она вполне самостоятельна, оригинальна, будет интересна и полезна широкому кругу лиц и может быть рекомендована к публикации в научном журнале «Филология: научные исследования».

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.