CC BY
10III .ФИЛОЛОГИЧЕСКИЕ НАУКИ
УДК: 81'322:004.9
DOI: 10.18503/2658-3186-2021-5-4-16-21
Е. В. Дмитриева (Курск, Россия).
ВОЗРАСТНАЯ ОБУСЛОВЛЕННОСТЬ КОМПЬЮТЕРНОЙ ТЕРМИНОЛОГИИ В ИНДИВИДУАЛЬНОМ ЛЕКСИКОНЕ (ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ)
Аннотация. Автором предпринята попытка выявить некоторые особенности функционирования компьютерной терминологии (далее - КТ) в индивидуальном лексиконе представителями разных возрастных категорий. Было замечено присутствие большого количества вербальных элементов, условно названных ассоциативной компьютерной терминологией (далее - АКТ). Автором данной работы была выдвинута гипотеза о том, что в индивидуальном лексиконе представителей поколения «Baby boom» превалирует традиционная компьютерная терминология, а в лексиконе представителей поколений «X» и «Y» ассоциативная КТ. Материалом для исследования послужили лексемы, выявленные в результате проведения количественного анализа компьютерной терминологии в различных типах дискурса. К ним относятся лексемы: компьютерный, фотогалерея, технология, машинный, робот, нейросеть, алгоритм, данные, искусственный интеллект. Достижение цели исследования стало возможным благодаря проведению эксперимента с использованием метода личностных конструктов, разработанного американским психологом Джорджем Александром Келли, и применению техники репертуарных решеток. Участниками эксперимента выступили представители разных поколений, возраст которых варьируется от 27 до 69 лет. Количество участников эксперимента составило 50 человек. Сфера деятельности испытуемых была связана с промышленностью, атомной энергетикой, здравоохранением и образованием. Кроме того, в группу испытуемых вошла отдельная категория граждан, не имеющих официальной занятости. Экспериментальное исследование проходило с использованием бесплатного программного обеспечения Google Формы. Интерпретация результатов эксперимента позволила выявить наличие определенной возрастной обусловленности компьютерной терминологии в индивидуальном лексиконе. Выдвинуто предположение, что выявленные особенности компьютерной терминологии в словарном запасе представителей поколений «X» и «Y» обусловлены условиями их жизни и деятельности, доминированием картины мира, которую условно можно назвать компьютерной.
Ключевые слова: метод личностных конструктов, эксперимент, техника репертуарных решеток, индивидуальный лексикон, ассоциативная терминология, ассоциативные компьютерные термины
Введение
Предлагаемая статья продолжает серию исследований, направленных на изучение компьютерной терминологии (далее - КТ) в языке и речи. В предыдущих работах мы высказывали предположение о распространении КТ в жизни социума в настоящее время, что способствовало ее использованию в разных типах дискурса [2]. Анализ существующих источников, посвященных изучению КТ, свидетельствует об постоянном внимании языковедов к рассматриваемому феномену [1; 3; 9 и др.].
В нашем исследовании КТ изучается в рамках психолингвистической парадигмы, что позволяет трактовать ее как «ментальную сущность, возникающую в процессе речемыслительной деятельности человека и отражающую взаимодействие человека с окружающим миром» [10, с. 73].
Теория проксиматики С. В. Лебедевой, послужившая теоретической базой нашего исследования, дает возможность интерпретировать изучаемый феномен через обращение к знаниям и представлениям человека об окружающем мире [4; 5; 6; 7; 8].
Наблюдение над современным языком и речью убеждает в том, что, помимо традиционного понимания КТ как средства описания программного и аппаратного обеспечения, появилось большое количество вербальных элементов, которые мы можем условно назвать ассоциативной компьютерной терминологией (далее - АКТ). Сущность вышеупомянутого феномена заключается в том, что часть терминологии, которая изначально не принадлежит узкоспециализированной (компьютерной) области, может рассматриваться в качестве АКТ только в том случает, когда присутствует определенный контекст. Ассоциативная терминология способствует появлению в индивидуальном сознании яркого образа предмета или явления.
Цель исследования - выявление особенностей функционирования КТ в индивидуальном лексиконе представителей разных возрастных категорий.
Гипотеза - предположение о том, что в индивидуальном лексиконе представителей поколений «X» и «Y» превалирует ассоциативная компьютерная терминология, а в лексиконе представителей поколения «Baby boom» традиционная КТ.
1. Методы исследования
В качестве основного метода исследования применялся метод личностных конструктов, разработанный американским психологом Джорджем Александром Келли [12]. Указанный метод предполагает наличие некой зависимости между когнитивными способностями индивида, оцениванием и анализом воспринимаемых индивидом объектов и событий действительности. Под термином «личностные конструкты» Дж. Келли понимает «складывающиеся на основе субъективного опыта устойчивые способы, схемы, классификации, которые человек использует, чтобы осознать или объяснить происходящее» [12, с. 75]. Следовательно, полагаем, что используемый метод уместен при проведении экспериментального исследования.
В процессе эксперимента мы использовали технику репертуарных решеток. Одним из преимуществ данной техники является то, что ее применение возможно не только в области психологии и социологии, но и в лингвистике.
2. Материал для исследования
В качестве материала для исследования были выбраны лексемы, выявленные в результате проведения количественного анализа компьютерной терминологии в различных типах дискурса и условно названные нами как ассоциативные компьютерные термины. В их числе лексемы: компьютерный, фотогалерея, технология, машинный, робот, нейросеть, алгоритм, данные, искусственный интеллект. Следует отметить, что для нашего эксперимента использовались АКТ на русском языке, что требовали цели и задачи исследования. Напомним, что в ходе эксперимента принимали участие испытуемые (далее - ИИ) различных возрастных категорий, не все из которых владели английским языком.
3. Процедура эксперимента
Эксперимент проходил в несколько этапов.
Первый этап эксперимента - это формирование бланка, в дальнейшем предложенного ИИ для заполнения. Метод личностных конструктов предполагает личный контакт испытуемого и диагноста, однако мы пришли к выводу, что проведение эксперимента с использованием дистанционных технологий будет наиболее подходящим вариантом как для испытуемого, так и для исследователя. При помощи автоматического сбора ответов испытуемых мы сможем наиболее четко и меньшими временными потерями провести интерпретацию результатов тестирования. Для построения бланка использовалось программное обеспечение (далее - ПО) Google Формы [11]. Мы сочли этот ресурс наиболее удобным и простым для нашей работы, ввиду того что в его ПО присутствует необходимый набор инструментов для анализа и интерпретации результатов.
С целью получения информации об испытуемых мы предложили ИИ заполнить бланк, состоящий из 2-х блоков: а) информация об участнике; б) ход исследования. Чтобы исключить непреднамеренный пропуск ответов и неточность результатов, мы произвели необходимые настройки в ПО и сделали обязательным ответ на каждый вопрос в бланке: испытуемый, пропустивший ответ на каждый вопрос формы, не сможет приступить к следующему этапу эксперимента. Блок «Информация о респонденте» представлен на рисунке 1.
Рисунок 1. Блок «Информация об участнике»
В данном блоке ИИ необходимо ответить на вопросы о половой принадлежности, возрасте и месте работы или сфере деятельности. Так как тестирование полностью анонимное, мы не запрашивали у ИИ иных личных данных (ФИО). Вопросы «Ваш пол» и «Ваш возраст» присутствуют с оговоркой «Предпочитаю не указывать». Мы сочли необходимым вписать данный вариант, чтобы у ИИ присутствовало ощущение свободы выбора, а какие-либо ограничения с нашей стороны не ощущались.
Ваш пол: * муж. жен
CU Г I |i.l/[l iL. iLl 1 rtrt'p I In yfcaafclMtb
Ваш возраст; "
предпочитаю не укаэыввть О Другое;
Ваше место работы иг пи сфера деятельности: *
О Не работаю
СЗ Другое:
Ни« Дппои Стрдняца 1азЗ
После того как ИИ заполнят первый блок, им необходимо приступить следующему этапу: заполнению блока № 2 «Ход исследования». В данном блоке мы поместили инструкцию и непосредственно элементы АКТ, представленные участникам эксперимента. Блок «Инструкция» продемонстрирован на рисунке 2.
Рисунок 2. Блок «Инструкция», предъявляемая респондентам
Ввиду ограничения по количеству растровых изображений в публикации, а также наличия однотипной формулировки вопросов, мы не сочли технически возможным демонстрировать изображения всех вопросов, содержащихся в бланке, поэтому ограничимся только одним.
На рисунке 3 представлен пример вопроса, содержащий элемент-АКТ и 5-балльную шкалу. В ходе нашего эксперимента была использована упорядоченная номинальная шкала с эмерджентным и имплицитным полюсами. Выбор данного типа шкалы обоснован ее наглядностью и простотой восприятия числовых значений испытуемыми. Согласно инструкции, каждому числовому значению номинальной шкалы соответствует определенное обозначение, где для АКТ: 1 - не является (термином); 2 - затрудняюсь ответить; 3 - возможно; 4 - высока вероятность; 5 - является.
Рисунок 3. Пример вопроса в бланке
В эксперименте приняли участие 50 человек, сфера деятельности которых была связана с промышленностью, атомной энергетикой, здравоохранением и образованием. Также в группу ИИ вошла отдельная категория граждан, не имеющих официальной занятости (пенсионеры). Возраст участников эксперимента варьировался от 27 до 69 лет.
Все части бланка были заполнены: испытуемые указали свой возраст и пол.
В процессе интерпретации полученных результатов мы ставили цель выявить возрастную обусловленность знания или понимания предъявленных нами АКТ. При этом проводилась дифференциация материала по принципу: традиционная КТ и АКТ. Кроме того, ИИ были разделены на возрастные группы и категории, опираясь на теорию поколений У. Штрауса и Н. Хау [13]. Согласно данной теории, к представителям поколения «Baby Boom» относятся люди, рожденные в период с 1944 по 1967 год (54-77 лет), а к поколениям «X» и «Y» c 1968 по 1984 (37-54 года) и с 1985 по 2000 год (21-36 лет) соответственно.
Общие результаты эксперимента показали, что лексикон представителей поколений «X» и «Y» (первая группа испытуемых) в большей степени наполнен ассоциативной компьютерной терминологией, нежели чем у второй группы (представителей поколения «Baby Boom»): 96 % респондентов 1-й группы отнесли лексемы компьютерный, искусственный интеллект, технология, нейросеть, алгоритм, робот к АКТ. Лексемы машинный, фотогалерея, данные, относящиеся по большей части к имплицитному полюсу, не были отнесены испытуемыми 1 -й группы к АКТ. Вероятнее всего, ассоциации, возникавшие у респондентов во время эксперимента, не были связаны с компьютерной отраслью.
Ответы представителей «Baby boom» были разнообразны и кардинально отличались друг от
Инструкция:
Вы увидите ряд слов, сопровождающихся 5-балльной шкалой с диапазоном от [ до 5,
Вам необходимо ответить на вопрос, являются пи слова, представленные в дашюм опросе, компьютерными терминами или нет?
Для нашего удобства каждая цифра шкалы имеет снос обозначение, где:
1 - не являете*;
2 - затрудняюсь ответить;
3 - возможно;
4 - высока вероятность;
5 - является.
друга: часть ИИ соотносила предъявленные нами термины с максимальным баллом номинальной шкалы (5). Например, лексемы компьютерный и робот не вызвали затруднений у испытуемых. Но в случае, когда ИИ сталкивались с такими словами, как фотогалерея, данные, технология и машинный, они кардинально меняли полюс, и вышеназванные лексемы оказывались на грани имплицитного полюса номинальной шкалы. В иных случаях ИИ относили к АКТ не только термины компьютерный и робот, но также и искусственный интеллект, нейросеть, алгоритм. Вероятно, возникновение результатов такого характера свидетельствует о разной степени знакомства с феноменом цифровизации и научно-технической революции представителями поколения «Baby boom».
Приведем наиболее показательные результаты. Чтобы указать на контраст и имеющуюся возрастную обусловленность КТ в индивидуальном лексиконе, построим репертуарную решетку, соответствующую ответам двух ИИ. В таблице 1 представлены результаты первого испытуемого. Информация о испытуемом № 1: мужчина в возрасте 27 лет, работающий в сфере промышленности, представитель поколения «Y», или миллениалов (граждане 1984-2000 гг. рождения).
Таблица
Конструкт Эмерджентный полюс «компьютерный» «искусственный интеллект» «фотогалерея» «данные» «технология» «нейросеть» «алгоритм» «робот» «машинный» Конструкт Имплицитный полюс
Является (5) 5 5 1 1 4 5 4 5 1 Не является (1)
При анализе полученных результатов мы видим, что в лексиконе данного испытуемого превалируют такие АКТ, как компьютерный, искусственный, технология, нейросеть, алгоритм, робот. Мы считаем, что причиной тому явилась постоянная вовлеченность испытуемого в непрерывный технический прогресс, а также наличие у него определенных знаний о роли указанных лексем. Примечательным является то, что такие лексемы, как данные, фотогалерея и машинный, не были отнесены к АКТ. Вероятнее всего, у ИИ возникали иные ассоциации, совершенно не связанные с областью компьютерной терминологии.
Представитель поколения, именованного Н. Хау и У. Штраусом как Baby boom, обладает следующими характеристиками: женщина в возрасте 69 лет, пенсионер, официально не работающая. Схема ответа данного участника эксперимента представлена в таблице 2.
Таблица 2
Конструкт Эмерджентный полюс «компьютерный» «искусственный интеллект» «фотогалерея» «данные» «технология» «нейросеть» «алгоритм» «робот» «машинный» Конструкт Имплицитный полюс
Является (5) 5 4 1 2 1 4 4 5 1 Не является (1)
Анализ результатов позволил установить, что испытуемая отнесла понятия «компьютерный», «искусственный интеллект», «нейросеть», «алгоритм» и «робот» к области АКТ. Однако такие лексемы, как фотогалерея, данные, технология, машинный, по мнению испытуемой, к АКТ не относятся. Мы можем предположить, что у представителя данной возрастной категории абсолютно не возникает никаких ассоциации с упомянутыми выше лексемами ввиду отсутствия как внешнего, так и внутреннего контекстов, связанных с употреблением данных слов, а также опыта в использовании цифровых технологий и применении их в различных сферах деятельности.
Заключение
Данное исследование позволило нам подтвердить выдвинутую ранее гипотезу и сделать вывод о том, что индивидуальном лексиконе представителей поколений «X», «Y» преобладают АКТ в большей степени, нежели чем у представителей поколения «Baby Boom». Полагаем, что это обусловлено условиями жизни разных поколений и особенностями их деятельности, а также доминированием у молодых
людей так называемой компьютерной картины мира.
ЛИТЕРАТУРА
1. Бабалова Г. Г. Системно-аспектуальное функционирование компьютерной терминологии: дис. ... д-ра филол. наук: 10.02.19. Москва, 2009. 380 с.
2. Дмитриева Е. В. Количественный анализ компьютерной терминологии в различных типах дискурса [Электронный ресурс] // Теория языка и межкультурная коммуникация. 2021. N° 2 (41). C. 49-68. URL: https://api-mag.kursksu.ru/api/v1/get_pdf/3998/ (дата обращения: 29.06.2021).
3. Комлева И. Л. Принципы формирования русской компьютерной терминологии: дис. ... канд. филол. наук: 10.02.01. Москва, 2006. 221 с.
4. Лебедева С. В. Близость значения слов в индивидуальном сознании: дис. ... д-ра филол. наук: 10.02.19. Тверь, 2002. 311 с.
5. Лебедева С. В. Возможность моделирования процесса проксимации [Электронный ресурс] // Теория языка и межкультурная коммуникация. 2013. № 1 (13). URL: http://tl-ic.kursksu.ru/pdf/0l3-008.pdf (дата обращения: 05.06.2021).
6. Лебедева С. В. Проксонимы в языке профессии [Электронный ресурс] // Вестник Челябинского государственного университета, 2011. № 24 (239). URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_17685725_20207345.PDF (дата обращения: 21.06.2021).
7. Лебедева С.В. Психолингвистические характеристики проксонимии [Электронный ресурс] // Ученые записки. Электронный научный журнал Курского государственного университета, 2012. № 3-2 (23). URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_18334498_71565682.pdf (дата обращения: 19.06.2021).
8. Лебедева С. В. Содержание и специфика термина «проксиматика» [Электронный ресурс] // Вопросы психолингвистики. №10. URL: https ://cyberleninka. ru/article/n/ so-derzhanie-i-spetsifika-termina-proksimatika/viewer (дата обращения: 16.07.2021).
9. Лобанова М. А. Структурно-семантические особенности современной компьютерной терминологии: на материале испанского языка: дис. ... канд. филол. наук: 10.02.19. Челябинск, 2009. 242 с.
10. Лукашевич Е. В. Становление когнитивной структуры слова: линг-воментальный аспект // Методология современной психолингвистики: сб. статей / Институт языкознания РАН, Министерство образования РФ, Алтайский государственный университет; научный редактор В. А. Пищальникова. - Москва: Издательство Алтайского университета, 2003. С. 70-90.
11. Онлайн-инструмент для создания опросов «Google Формы» // Google LLC. URL: https://docs.google.com/forms/ (дата обращения: 16.07.2021).
12. Kelly, G. A. The psychology of personal constructs. A theory of per-sonality. Vol. 1. New York: Norton. 1955.
423 p.
13. Howe N., Strauss W. Generations: The History of America's Future, 1584 to 2069. Morrow. 1991. 538 p.
E. V. Dmitrieva (Kursk, Russia)
AGE CONDITIONALITY OF COMPUTER TERMINOLOGY IN INDIVIDUAL LEXICON
(EXPERIMENTAL RESEARCH)
Abstract. Author has made an attempt to identify some features of the computer terminology's functioning within an individual lexicon among representatives of different age categories. There has been noticed a large number of verbal means which were provisionally called associative computer terminology. Also, the author has developed the following hypothesis: traditional computer terminology prevails in the elderly generation's use while the associative computer terminology dominates in young generation's individual vocabulary. The data for the experimental research was lexemes identified as a result of a quantitative analysis of computer terminology in various types of discourse. These include computer, photo gallery, technology, machine, robot, neural network, algorithm, data, artificial intelligence. Achieving the goal of the study became possible in response to the experiment using the method of personality constructs and the use of repertory grid technique. This method had been developed by the American psychologist George Alexander Kelly. The participants in the experiment are representatives of different generations, whose age ranges from 27 to 69. The number of participants was 50. Their occupation was connected with sector of industry, nuclear energy, healthcare and education. Also, the participants' group included a separate category of people without official employment. Google Forms application program was used in the experimental research. Interpretation of the experiment results made it possible to reveal the presence of age-dependent computer terminology in the individual lexicon. We assume that it depends on the living conditions and activities of the younger generation and the predominance of the world view, which can be called computer.
Keywords: method of personality constructs, experiment, repertoire grid technique, individual lexicon, associative terminology, associative computer terms.
REFERENCES
1. Babalova G. G. Sistemno-aspektual'noe funktsionirovanie komp'iutemoi terminologii: dis. ... d-ra filol. nauk. of computer terminology: dis. ... for the degree of Doctor of philologica[System-aspect operation l sciences], Moscow, 2009, 380 p.
2. Dmitrieva E. V. Kolichestvennyi analiz komp'iuternoi terminologii v razlichnykh tipakh diskursa, Teoriia iazyka i mezhkul'turnaia kommunikatsiia [Theory of Language and Intercultural Communication], 2021, no 2 (41), pp. 49-68.
3. Komleva I. L. Printsipy formirovaniia russkoi komp'iuternoi terminologii: dis. ... kandidata filol. nauk. [Principles of formation of Russian computer terminology: dis. ... for the degree of Candidate of philological sciences]. Peoples' Friendship University of Russia (RUDN), Moscow, 2006, 221 p.
4. Lebedeva S.V. Blizost' znacheniia slov v individual'nom soznanii: dis. ... d-ra filol. nauk. [The closeness of the words' meaning in the individual mind] 10.02.19, Tver', 2002, 311 p.
5. Lebedeva S.V. Vozmozhnost' modelirovaniia protsessa proksimatsii [Possibility of modelling of process of proksimation] // Teoriia iazyka i mezhkul'turnaia kommunikatsiia [Theory of Language and Intercultural Communication], 2013. № 1 (13). Pp. 40-44. URL: http://tl-ic.kursksu.ru/pdf/013-008.pdf (reference date: 05.06.2021).
6. Lebedeva S.V. Proksonimy v iazyke professii [Proxonyms in Professional Language], Vestnik Cheliabinskogo gosudarstvennogo universiteta [Vestnik of CSU], 2011, no. 24 (239), pp. 26-28.
7. Lebedeva S. V. Psikholingvisticheskie kharakteristiki proksonimii, Uchenye zapiski. Elektronnyi nauchnyi zhurnal Kurskogo gosudarstvennogo universiteta [Scientific Notes: The online academic journal of Kursk State University], 2012, no. 3-2 (23), pp. 41-44.
8. Lebedeva S.V. Soderzhanie i spetsifika termina «proksimatika', Voprosypsikholingvistiki [Journal of Psy-cholinguistics], 2009, no. 10, pp. 62-68.
9. Lobanova M.A. Strukturno-semanticheskie osobennosti sovremennoi komp'iuternoi terminologii: na materiale ispanskogo iazyka : dis. ... kand. filol. nauk [Structural and semantic features of modern computer terminology (based on material in Spanish): dis. ... for the degree of Candidate of philological sciences, 10.02.19, Chelyabinsk, 2009, 242 p.
10. Lukashevich E. V. Stanovlenie kognitivnoi struktury slova: lingvomental'nyi aspect, Metodologiia sovremennoi psikholingvistiki: sb. statei. Barnaul [Methodology of modern psycholinguistics], 2003, pp.70-90.
11. Onlain-instrument dlia sozdaniia oprosov «Google Formy' [Online-tool Google Forms]. URL: https://docs.google.com/forms/ (reference date: 16.07.2021).
12. Kelly, G. A. The psychology of personal constructs. A theory of personality, vol. 1, New York, Norton, 1955,
423 p.
13. Howe N., Strauss W. Generations: The History of America's Future, 1584 to 2069, Morrow. 1991, 538 p.
Дмитриева Е. В. Возрастная обусловленность компьютерной терминологии в индивидуальном лексиконе (экспериментальное исследование) // Гуманитарно-педагогические исследования. 2020. Т. 5. № 4. С. 16-21.
Dmitrieva E. V. Age Conditionality of Computer Terminology in Individual Lexicon (Experimental Research), Gumanitarno-pedagogicheskie issledovaniya [Humanitarian and pedagogical Research], 2021, vol. 5, no. 4, pp. 16-21.
Дата поступления статьи - 22.06.2021; 0, печ. л.
Сведения об авторе
Дмитриева Елена Васильевна - аспирант кафедры иностранных языков и профессиональной коммуникации ФГБОУ ВО «Курский государственный университет», Курск, Россия; el-len_dmitrieva@mail.ru
Author:
Elena V. Dmitrieva, Postgraduate Student at the Department of Foreign Languages and Professional Communication, Kursk State University, Kursk, Russia; ellen dmitrieva@mail.ru
