Научная статья на тему 'Языковое сознание в онлайн-коммуникациях: Психолингвистический анализ протестного медиаконтента'

Языковое сознание в онлайн-коммуникациях: Психолингвистический анализ протестного медиаконтента Текст научной статьи по специальности «СМИ (медиа) и массовые коммуникации»

CC BY
399
71
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ЯЗЫКОВОЕ СОЗНАНИЕ / LANGUAGE CONSCIOUSNESS / СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТИ / SOCIAL NETWORKS / МЕДИА / MEDIA / ВКОНТАКТЕ / VKONTAKTE / ОНЛАЙН-КОММУНИКАЦИИ / ONLINE COMMUNICATION

Аннотация научной статьи по СМИ (медиа) и массовым коммуникациям, автор научной работы — Пильгун Мария Александровна

В статье представлен анализ веб-контента, а также языкового сознания пользователей Вконтакте в политически напряженной ситуации. Были поставлены следующие исследовательские вопросы: Какие кластеры составляют акторы протестного контента в русскоязычном сегменте социальных сетей? Какова специфика протестного контента? Какие речевые и прочие средства создают специфику протестного контента? Какие особенности языкового сознания позволяют выявить протестный контент? Материалом для исследования послужила база данных социальной сети ВКонтакте (n 15 021, дата выгрузки 26.03.2017). Психолингвистический анализ контента сочетался с кросс-дисциплинарным подходом к анализу данных. Интегрированный характер онлайн-коммуникаций требует многоуровневого и разнопланового алгоритма анализа, который отражен в современных исследованиях. В представленном исследовании формальный анализ был выполнен в два этапа (использование количественных и качественных методик). Анализ языкового сознания пользователей русскоязычного сегмента социальных сетей в политически нестабильной ситуации позволил выявить три кластера, которые составляют акторы протестного контента, проанализировать специфику и определить, с помощью каких речевых, риторических и коммуникативных средств формируется контент протестного движения, а также описать некоторые особенности языкового сознания акторов, проявляющиеся в данном дискурсе.

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.

LANGUAGE CONSCIOUSNESS IN ONLINE COMMUNICATION: A PSYCHOLINGUISTIC ANALYSIS OF THE PROTEST CONTENT IN SOCIAL MEDIA

This article analyzes web content and language consciousness of Vkontakte users in a politically charged situation. We raise the following research questions: What are the clusters of protest content in the Russian-speaking segment of social networks? What is the specific nature of protest content? What speech and other means create the specifics of protest content? What features of linguistic consciousness allow revealing protest content? The study is based on the database of the social network VKontakte (n 15 021, the date of unloading March 26, 2017). A psycholinguistic analysis of content is combined with the cross-disciplinary approach to the data analysis. The integrated nature of online communication requires a multilevel and diverse algorithm of the analysis, which is reflected in modern research. In the present study, we conduct a formal analysis in two stages (the use of quantitative and qualitative methods). Our analysis of language consciousness of the Russian-speaking segment users of social networks in a politically unstable situation makes it possible to identify three clusters, making up the actors of the protest content. We also analyze their specifics to determine what speech, rhetorical and communication tools are used to form the content of the protest movement, and describe certain features of actors’ language consciousness manifested in this discourse.

Текст научной работы на тему «Языковое сознание в онлайн-коммуникациях: Психолингвистический анализ протестного медиаконтента»

ФИЛОЛОГИЯ И КУЛЬТУРА. PHILOLOGY AND CULTURE. 2018. №2(52)

УДК 659.44

ЯЗЫКОВОЕ СОЗНАНИЕ В ОНЛАЙН-КОММУНИКАЦИЯХ: ПСИХОЛИНГВИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПРОТЕСТНОГО МЕДИАКОНТЕНТА

© Мария Пильгун

LANGUAGE CONSCIOUSNESS IN ONLINE COMMUNICATION: A PSYCHOLINGUISTIC ANALYSIS OF THE PROTEST CONTENT

IN SOCIAL MEDIA

Maria Pilgun

This article analyzes web content and language consciousness of Vkontakte users in a politically charged situation. We raise the following research questions: What are the clusters of protest content in the Russian-speaking segment of social networks? What is the specific nature of protest content? What speech and other means create the specifics of protest content? What features of linguistic consciousness allow revealing protest content?

The study is based on the database of the social network VKontakte (n 15 021, the date of unloading -March 26, 2017).

A psycholinguistic analysis of content is combined with the cross-disciplinary approach to the data analysis. The integrated nature of online communication requires a multilevel and diverse algorithm of the analysis, which is reflected in modern research. In the present study, we conduct a formal analysis in two stages (the use of quantitative and qualitative methods).

Our analysis of language consciousness of the Russian-speaking segment users of social networks in a politically unstable situation makes it possible to identify three clusters, making up the actors of the protest content. We also analyze their specifics to determine what speech, rhetorical and communication tools are used to form the content of the protest movement, and describe certain features of actors' language consciousness manifested in this discourse.

Keywords: language consciousness, social networks, media, Vkontakte, online communication.

В статье представлен анализ веб-контента, а также языкового сознания пользователей Вкон-такте в политически напряженной ситуации. Были поставлены следующие исследовательские вопросы: Какие кластеры составляют акторы протестного контента в русскоязычном сегменте социальных сетей? Какова специфика протестного контента? Какие речевые и прочие средства создают специфику протестного контента? Какие особенности языкового сознания позволяют выявить протестный контент? Материалом для исследования послужила база данных социальной сети ВКонтакте (n 15 021, дата выгрузки - 26.03.2017).

Психолингвистический анализ контента сочетался с кросс-дисциплинарным подходом к анализу данных. Интегрированный характер онлайн-коммуникаций требует многоуровневого и разнопланового алгоритма анализа, который отражен в современных исследованиях. В представленном исследовании формальный анализ был выполнен в два этапа (использование количественных и качественных методик).

Анализ языкового сознания пользователей русскоязычного сегмента социальных сетей в политически нестабильной ситуации позволил выявить три кластера, которые составляют акторы протестного контента, проанализировать специфику и определить, с помощью каких речевых, риторических и коммуникативных средств формируется контент протестного движения, а также описать некоторые особенности языкового сознания акторов, проявляющиеся в данном дискурсе.

Ключевые слова: языковое сознание, социальные сети, медиа, Вконтакте, онлайн-коммуникации.

Введение

Онлайн-взаимодействие приобретает все большее значение в современном коммуникативном пространстве. В определенных целевых

группах (например, молодежи) данный тип становится ведущим, значительно превышая удельный вес офлайн-общения. Таким образом, исследование функционирования языковых средств

различных уровней текста, особенности языкового сознания в веб-среде становится все более актуальной задачей.

В частности, по данным Ыуе1п1егпе1 [Ь1уе1п1егпе1;], размер аудитории Рунета в февра-

ле 2018 года составил 47,151,235,803 посетителей, а количество пользователей с разными операционными системами в феврале выглядело следующим образом: (см. Таблицу 1)

Таблица 1.

Количество посетителей с разными ОС

Среднесуточные значения: февраль 2018 г. январь 2018 г. в среднем за 3 месяца

Android 93,978,953 50.4% 95,811,319 51.2% 94,080,125 50.4%

iOS iPhone 31,923,972 17.1% 32,612,574 17.4% 31,966,328 17.1%

Windows 7 28,262,861 15.2% 27,260,584 14.6% 28,196,233 15.1%

Windows 10 14,012,966 7.5% 13,280,899 7.1% 13,635,882 7.3%

Windows 8 5,789,504 3.1% 5,844,655 3.1% 5,979,057 3.2%

Windows XP 3,666,596 2.0% 3,541,147 1.9% 3,712,448 2.0%

iOS iPad 3,465,491 1.9% 3,598,055 1.9% 3,540,364 1.9%

MacOS 2,028,498 1.1% 1,909,465 1.0% 1,940,279 1.0%

Unix 1,129,115 0.6% 1,078,025 0.6% 1,092,436 0.6%

Windows Phone 1,089,829 0.6% 1,099,740 0.6% 1,115,093 0.6%

сумма выбранных 173,968,259 93.3% 174,810,033 93.3% 173,857,627 93.2%

всего 186,551,191 187,299,343 186,514,382

Проблема анализа веб-контента с применением традиционных лингвистических и психолингвистических методик главным образом связана с необходимостью работы с большими данными, обработка которых невозможна без специального программного обеспечения, использования принципиально иных подходов к анализу данных, чем те, которые известны в психолингвистической традиции.

Самым популярным русскоязычным ресурсом остается Вконтакте, который позиционирует себя как платформа для соединения людей, сервисов, компаний и создания простых и удобных инструментов коммуникации. Технические и коммуникативные характеристики ресурса показывают очень высокую степень востребованности у пользователей:

пользователей в месяц - 97М; сообщений в сутки - 6,5В; отметок «Нравится» в сутки -1В; пользователей мобильных платформ - 77%; просмотров видео в сутки - 500М; языковых версий - 86 (по материалам [Вконтакте]). Очевидно, что контент социальных сетей -один из перспективных ресурсов для анализа языкового сознания и функционирования речевых средств и структур.

Так, в Институте психолингвистики Макса Планка (Нидерланды) активно развивается направление «Социальные сети», в рамках которого проводятся исследования влияния различных

характеристик социальных сетей на лингвистические навыки людей и характер их представления.

В рамках московской психолингвистической школы, базирующейся на теории речевой деятельности [Леонтьев, 1997], теории языкового сознания [Тарасов, 1996], [Тарасов, 1998], концепции этнопсихолингвистических особенностей языкового сознания [Уфимцева, 2000], [Уфимце-ва, 2011], понятие «языковое сознание», его динамика, специфика и перспективы развития получили глубокое разностороннее описание в многочисленных научных трудах.

А. Н. Леонтьев рассматривал сознание как картину мира, которая определяется действиями и состоянием личности, а язык - в качестве культурной системы координат. Структура сознания в соответствии с его теорией состоит из чувственной ткани образа, значения и личностного смысла [Леонтьев, 1997], [Леонтьев, 1975].

Интерпретация А. Н. Леонтьева [Леонтьев, 1965] онтогенеза психики личности (включая мышление и речь) как процесса «присвоения» культуры общества, а сознания в качестве внутреннего движения, отражающего реальную жизнь человека, при этом деятельность субъекта становится «тканью» его сознания [Леонтьев, 1997, с. 157], получила развитие в работах В. П. Зинченко. Например, он отмечал, что смысл отражает особенности сознания конкретной личности, а значение - общественного сознания, спе-

цифики культуры, то есть является национально обусловленными [Зинченко, с. 23].

Е. Ф. Тарасов, развивая взгляды А. Н. Леонтьева, объясняет языковое сознание как совокупность образов сознания, выраженных речевыми средствами (лексем, свободных и фразеологически связанных словосочетаний, предложений, целых текстов, а также ассоциативных полей [Тарасов, 2004, с. 36]. Первичное восприятие объекта создает в сознании психический образ, сформированный перцептивными данными, посланными органами чувств, в результате создается чувственный контур образа, который в дальнейшем перерабатывается в сознании под влиянием личностного смысла [Тарасов, 1996, с. 11].

В этнопсихолингвистической концепции языкового сознания Н. В. Уфимцевой тезисы А. Н. Леонтьева [Леонтьев, 1975] получают творческое развитие. По мнению исследователя, «язык можно рассматривать и как практическое <...> действенное сознание, и тогда сознание соотнесено с языком как с социальной системой, частью опыта данной нации. Язык ни демиург сознания, ни его содержание, а лишь то, в чем и при помощи чего сознание существует» [Уфимцева, 2011, с. 109].

В современных условиях становится важным перенесение исследований в медиапространство, адаптация традиционных методов для анализа в виртуальной среде, разработка новых адекватных алгоритмов.

В современной научной литературе растет количество исследований, посвященных различным аспектам сетевого взаимодействия. Особый интерес вызывает анализ специфических особенностей взаимодействия акторов в веб-среде, а также взаимозависимость и взаимовлияние виртуальной и реальной жизни. Например, англоязычный сегмент сети «Фейсбук» имеет уже достаточно обширную историю исследований о влиянии сети на неприкосновенность частной жизни [Tsay-Vogel, Shanahan, Signorielli], об участии граждан в решении проблем местного самоуправления [Haro-de-Rosario, Sáez-Martín, Carmen Caba-Pérez], о серьезном воздействии сети «Фейсбук» на офлайн-поведение акторов [Miller], о психологических портретах пользователей [Garcia, Sikström], о формировании впечатления по профилю [Hall, Pennington, Lueders], о влиянии веб-среды на политические коммуникации в Голландии [Kruikemeier, Noort, Vliegenthart, Vreese], а также [Tufekci, Wilson], [Ledbetter, Mazer] и многие др.

Цель данного исследования - анализ веб-контента, а также языкового сознания пользова-

телей русскоязычного сегмента социальных сетей в политически напряженной ситуации.

Исследовательские вопросы:

1. Какие кластеры составляют акторы про-тестного контента в русскоязычном сегменте социальных сетей?

2. Какова специфика протестного контента?

3. Какие речевые и прочие средства создают специфику протестного контента?

4. Какие особенности языкового сознания позволяет выявить протестный контент?

Метод

Материал исследования

Материалом для исследования послужила база данных социальной сети ВКонтакте, выгруженная 26 марта 2017 года:

• контент активных акторов (n 15 021),

• семантическое поле - кейс «Он вам не Димон» (#ДимонОтветит).

Процедуры

Сбор релевантного контента: кейс «Он вам не Димон» (#ДимонОтветит).

Психолингвистический анализ контента, связанного с семантическим полем («Он вам не Ди-мон»), сформированного в социальной сети ВКонтакте, сочетался с кроссдисциплинарным подходом к анализу данных. Интегрированный характер онлайн-коммуникаций требует многоуровневого и разнопланового алгоритма анализа, который отражен в современных исследованиях (см, например: [Multilevel Network Analysis for the Social Sciences, с. 19]; [Fuchs]; [Lipschultz]; [Verboord]; [Sauter] и др.).

В представленном исследовании формальный анализ был выполнен в два этапа:

1. Использование количественных методик.

1.1. Сбор контента: кейс «Он вам не Димон» (# ДимонОтветит);

1.2. Выявление релевантных постов (n 23 602);

1.3. Выделение активных акторов (n 15 021);

1.4. Применение количественного контент-анализа.

Применение количественного и качественного контент-анализа текстов базировалось на принципах, представленных в работах [White, March], [Krippendorff] и др.

Обработка данных с использованием контент-анализа проводилась с помощью программы QDA Miner v.2.0.8 с модулем WordStat v.5.1.12 (Provalis Research, Canada). Было проведено кодирование, которое позволило соотнести части текста с категориями, позволяющими осуществить анализ. Выборка «корреляционного» словаря была основана на критерии частоты и

порядка совместного расположения слов в тексте.

Также использовалось программное обеспечение «Automap», разработанное в CASOS, университет Carnegie Mellon.

2. Использование качественных методик.

2.1. При проведении качественного контент-анализа в списке кодов были актуализированы темы, выявленные в тексте, частота упоминания конкретных слов выступала вторичной. Корреляционный словарь помог сформулировать смыслы, выраженные эксплицитными средствами, в то время как коды качественного контент-анализа позволили выявить имплицитную информацию, представленную в анализируемом контенте;

2.2. Алгоритм психолингвистического анализа, который был использован в исследовании, а также метод зерновой кластеризации и коммуникативного анализа описан в [Pilgun, Gradoselskaya], [Pilgun].

Обработка полученных данных осуществлялась с помощью продукта Tableau Desktop от компании Tableau Software.

Активные акторы определялись по коммуникативным сетевым характеристикам и индексу влиятельности, для определения которого была использована формула: (число лай-ков)*0.8+(число репостов)*1.7+(число комментариев к посту)*1.1.

Результаты

Анализ контента позволил выделить три кластера акторов в соответствии с их целевыми установками:

1) Первый кластер составляют молодые люди, для которых данная протестная акция стала первым опытом. Политический протест для них - это форма самоидентификации, позиционирования себя в социальном контексте (в примерах сохраняются авторская орфография и пунктуация):

Вообще, это первый митинг, который я посетил, и довольно странно все это было наблюдать. Началось все достаточно интересно, когда мы с корешем пришли на место, где все должно было происходить, и нашли там человек 10, которые с грустными лицами сворачивали тенты с надписью 'Всероссийское физкультурное что-то там..' и перемещали с места на место упаковку кваса. Стоящий рядом звукарь с ноутом и колонками наваливал группу «Грибы» - Тает лед... [Вконтакте].

2) Второй кластер формируют люди со сформировавшимися взглядами, для которых участие в политических акциях - традиционная форма выражения своей позиции:

... Я просто хочу, чтобы наконец полилась свежая кровь в жилах, и чтобы когда я говорил про страну, которую я люблю, я с гордостью мог упоминать и государство в котором я живу. И гражданином которого я являюсь по сей день! ... [Там же].

...Я поддерживаю массовые митинги против коррупции, которые сейчас проходят по всей стране в более чем 100 городах России! И я призываю каждого из вас не сидеть дома, выйти сегодня на улицы и изъявить свою волю! Не забывайте, что единственным источником власти в стране являемся мы — многонациональный народ Российской Федерации! ... [Там же].

3) В третьем кластере находятся акторы, для которых участие в политической акции протеста ничем не отличается от посещения вечеринки, концерта, дискотеки, то есть любого светского мероприятия с участием множества людей, возможностью сделать селфи и запостить его в социальных сетях: Всем зига, паца-ны#димонответит [Там же].

Основным средством оценки контента в веб-среде являются цифровые следы. Например, значимость и влиятельность поста ВКонтакте определяют в первую очередь лайки, репосты и комментарии.

Лидером по количеству лайков (6762) и ре-постов (674), свидетельствующих о максимальном одобрении и поддержке аудитории, оказался пост Алексея Навального:

, Щ Л .Алексеи Навальный

Ищ? 26 узр 2017

Привет.

Как говорит в таких случаях Первый канале опить никто не пришёл. Посмотрите фото/виде о из Владивостока и Хабакеска. В Хабаровске и шествие и митинг, если судить по трансляциям. Сильно больше тысячи человек.

Во Владивостоке митинг был ва основа кки решения КС, та есть та, что власти наэыва от «несанкщкяшрованный •.

Ну аадернаг* ЭС человек: — столько, сколько вместил единственный милицейский ПАЗнк.

Интересно, что среди задержанных оказался н Дмитрий Медведев. С задержанными всё -ергдально, Как я / ейешал каждое задетка-^е доведём до ЕСПЧ. Только прос=ба к задезжанны м: не эабы вайте бумажки оформлять. А то ж полииия как обычно - подержит час н отпустит просто так. Как я и говорил: тысячи людей задезжать нельзя, поэтому все остальные во Владивостоке беспрепятственно проводят нашу антикоррупционную акцию. ФДиман Ответит

В оСщем, Даг =ний Восток — молодцы, круто. В эти моменты эстафету подхватывает Сиймрь.

Выходите в своём городе обязательно'. Москва: 14:00, лойая точка Тверской улицы.

1тИр&: // п а*' а.1 пу. сощ1" р/5302/

Максимальное количество оказалось у следующих постов:

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

комментариев

Рис. 2. Цифровые следы акторов (репосты).

IIIIIIIIII

Сегодня вечером на «Первом канале» речь зашла про Навального, его расследования и вчерашние антикоррупционные митинги. ВНИМАНИЕ: Перед просмотром убедитесь, что где-то рядом есть огнетушитель» (1106, Вконтакте);

Люди, которые пробуют свободу на вкус» - Леонид Волков в прямом эфире с митингов #ДимонОтве-тит. Смотрите трансляцию. Ведем LIVE из Москвы и Пите-

ра:https://www.youtube.com/watch?v=I2FhmpoHMiQ (697, Вконтакте);

#тге1кПрямая трансляция митингов по городам. Если повезет, то можно будет увидеть, как ОМОН п.. .т людей дубинками (599, Вконтакте).

Рис. 3. Цифровые следы акторов (комментарии).

Доброе утро 26-го марта. Дальний Восток начал отлично

пвгча1пу^нп

Данные, отражающие цифровые следы акторов, представлены в инфографической форме на рисунках 1, 2, 3.

Рис. 1. Цифровые следы акторов (лайки).

Анализируемый контент характеризуется повышенным эмоциональным фоном, саркастической тональностью:

В Петербурге сегодня опять штурмовали Зимний. Музей отбил атаку, сказав, что Романовы теперь не управляют страной, а картины ни в чем не виноваты. #ДимонОтветит [Вконтакте].

Большинство голубей разогнала полиция, снегоуборочная техника и агрессивные коты. Ряды активистов стали значительно меньше, но митинг продолжа-ется#Сарказм [Там же].

...Захожу в Питере в супермаркет, у кассы одна продавщица говорит другой на полной серьезности: «Слушай, пока мы тут работаем над Дворцовой летают вертолеты, все оцепили, там власть свергают», другая ей отвечает: «Правда? Я бы к ним присоединилась». Сарафанное радио в действии. □□ #Димо-нОтвети» [Там же].

Подобная специфика создается разнообразным спектром средств, элементами речевых, риторических, коммуникативных ресурсов.

Преобладают графические средства:

Догоняй! Е7Ы09 □ Это 1 миллиард долларов. Теперь представь 57 таких фотографий. Столько в рублях украл только один Димон!!! #ДимонОтветит [Там же];

.Ну я ОРУ просто!!ЮШ Сколько же можно врать!!!... [Там же];

Говорят Димон ненастоящий □ [Там же]_.

Активно используются лексические ресурсы: табуированная, просторечная, жаргонная лексика, а также контрастные номинации:

АхахахпхпПитер ,вы красавцы. Продолжайте! #димон ответит Федеральные каналы ,долго будете молчать? И л***ньюс, которые всегда лезут во всякую фигню, че молчите?) Поехали про ивангая в деревне снимать ролик , а тут молчат. Позорище! Лен-тачТоп. Админам респект! Это и значит «Пропаганда здравого смысла».. [Там же];

В Москве на митинге начались задержания. Взяли опасного элемента - известен как «Пенсионер», который умудряется прожить на пенсию. Отчаян-ный...#ДимонОтветит #Навальный [Там же];

синтаксические средства:

Уточки - прекрасны. Уточки не воруют [Там же].

... Мы за правду! Поддержите!... [Там же].

Следует выделить большое количество риторических и коммуникативных приемов в интегрированном контенте:

Отличные фотографии с митинга в Уфе. Как видите, опять никто не пришел.

#ДимонОтветит

Обезврежен особо опасный преступник #Дим он Ответит

#ДимонОтветит [Там же].

[Там же];

травестирование:

Мистеръ-твистеръ, Премьеръ-министръ, Мистеръ-твиттеръ И новый смартфонъ, ВладЬлецъ корабли-ковъ, Виллъ, виноградниковъ, Шепчетъ сердито: Я вамъ не Димонъ! Министръ Димонъ Не пьетъ одеко-лонъ, Ему незакомъ вкусъ боярышника настойки -Онъ запиваетъ гишпанскш хамонъ Бурбономъ, пока мы тутъ держимся стойко. <.> [Там же];

метафоры: Люди, которые пробуют свободу на вкус [Там же]; риторические вопросы - самый частотный прием в данном типе контента:

#ДимонОтветит Куда пропал Файзулин? Почему Газзаев без намордника? За что посадили Чепчугова? [Там же];

Будем говорить откровенно...ВОПРОС: Сколько лет надо работать премьеру, чтобы при зарплате 513000 руб/мес купить недвижимости на 70 млрд руб? Кто ответит? [Там же];

Димон Ответит ? #ДимонОтветит [Там же];

#ДимонОтветит #митинг #навальный #позортеле-визору Сегодня федеральные каналы (Россия и Первый канал) умолчали о многотысячных митингах против коррупции по всей России! Эти каналы финансируются из наших налогов! Будем это терпеть? максимальный репост! [Там же];

прецедентные тексты: На воре кроссовки горят [Там же]; контаминация: ...Мы его вовсе не димонизируемъ, Но нтчто димоническое есть въ немъ все же... [Там же]; ассоциативные поля:

...Не знаю даже почему, но бродя туда-сюда по скверу в голове играли строчки из песни Оххх1ш1гопа. Вот они: Еще дальше, еще дольше. Все не так, как раньше. И лед все тоньше. И хоть это тяжко. Выживает сильнейший, но побеждает неваляшка. Тэги для привлечения внимания и вообще: #навальный #Кеме-рово #димонответит» [Там же].

Исследование протестного медиатекста позволяет выделить некоторые специфические характеристики языкового сознания, с помощью анализа образов сознания, которые реконструи-

руются при изучении речевых средств различных языковых уровней, риторических и коммуникативных приемов организации интегрированного медиатекста, ассоциативных полей.

В первую очередь следует выделить протест-ный потенциал акторов. Несмотря на четкую адресацию протестного митинга (#ДимонОтветит), протест носит размытый, всеобъемлющий характер (Все достало!). Например:

Позор! Позор! Позор!» - Красноярск прекрасен! И полиция спокойна, никого не трогает. Следим за митингами # ДимонОтветит в прямом эфире [Там же].

Количественные данные, отражающие частность употребления наиболее популярных концептов в выбранном контенте, а также относительную долю частоты самых употребляемых концептов в корпусе анализируемых текстов, представлены на рисунках 4, 5.

Власть/ власти/властями/властью Алексей/ Алексея Двтозак/

Вместе ■I

Акции/акция/акций/акциях акцН

Видел 1 1 1

Рис. 5. Относительная доля частоты концепта в корпусе текстов

0.06 0.01 0.01 0.00 0.00 1 В.00

0.00

0.01 0.01 0.01

0.00 с=с

0.01 0.00 0.00

0.01 Вместе 0.01 Навальный

0.02 Алексей/Алексея /Алексеем 0.02 Борьбв/борьбе

Энтузиазм митингующих вовсе не означает социальной ответственности, напротив, соответствует социальной пассивности, которая, как ни странно, сочетается с прагматизмом, обеспокоенностью за свой комфорт, который должен быть гарантирован.

Еще одна важная черта - стремление к тотальной геймификации, которая становится ведущим трендом. Можно говорить о геймифика-ции как типе языкового сознания (забрасывание

кед на провода - символ, предложенный Алексеем Навальным, присутствует в фильме «Хвост виляет собакой»), игрушечные уточки, поведение с ОМОНом. В медиатексте это выражается саркастической тональностью, постмодернистским дискурсом.

Заключение

Социальные сети уже прочно заняли место в инструментарии дестабилизации политической ситуации, эффективной подготовки революций: Арабская весна, молодежные восстания против правительств в 2010-2011 гг. в Греции, Португалии, Израиле, Испании, Майдан в Киеве, восстание на площади Таксим в Турции, Болотные протесты и пр. Аналогичные технологии были использованы в Нью-Йорке во время движения «Occupy Wall Street». Отработанные технологии использования социальных сетей на мобильных носителях позволили вывести городскую благополучную образованную молодежь на протест-ные митинги (разумеется, при наличии определенных экономических, политических и социальных условий).

Анализ языкового сознания пользователей русскоязычного сегмента социальных сетей в политически напряженной ситуации выявил три кластера, которые составляют акторы протестно-го контента.

Специфика протестного контента выражается в саркастической тональности, постмодернистском дискурсе и создается речевыми, риторическими и коммуникативными средствами.

Протестный контент позволяет выявить следующие особенности языкового сознания акторов: тотальный протест, социальная пассивность, прагматизм, стремление к геймификации.

Таким образом, контент социальных сетей предоставляет широкие возможности для анализа языкового сознания и функционирования речевых средств.

Публикация подготовлена в рамках поддержанного РФФИ научного проекта № 17-26-01007 «Культура коммуникаций в условиях цифровой и социокультурной глобализации: глобальный и региональный аспекты».

Список литературы

Вконтакте. URL: https://vk.com/ (дата обращения 26.03.2017).

Зинченко В. П. Миры сознания и структура сознания // Вопросы психологии. 1991. № 2. C. 15-36.

Леонтьев А. А. Основы психолингвистики. М.: Смысл, 1997. 287 с.

Леонтьев А. А. Слово в речевой деятельности. М.: изд-во АН СССР, 1965. 118 с.

Леонтьев А. Н. Деятельность, сознание, личность. М.: Политизд. 1975. 271 с.

Тарасов Е. Ф. К построению теории межкультурного общения // Языковое сознание: формирование и функционирование. М.: ИЯ РАН, 1998. С. 30-34.

Тарасов Е. Ф. Межкультурное общение - новая онтология анализа языкового сознания // Этнокультурная специфика языкового сознания / отв. ред Н. В. Уфимцева. М.: ИЯ РАН, 1996. С. 7-22.

Тарасов Е. Ф. Языковое сознание // Вопросы психолингвистики. 2004. № 2. С. 34-47.

Уфимцева Н. В. Языковое сознание и образ мира славян // Языковое сознание и образ мира. Сборник статей / Отв. ред. Н. В. Уфимцева. М.: Институт языкознания РАН, 2000. 320 с.

Уфимцева Н. В. Языковое сознание: динамика и вариативность. М.: Институт языкознания РАН, 2011. 252 с.

Fuchs Ch. Digital Labour and Karl Marx. New York: Routledge, 2014. 408 p.

Garcia D., Sikstrom S. The Dark Side of Facebook: Semantic Representations of Status Updates Predict the Dark Triad of Personality. Personality and Individual Differences. September 2014, vol. 67, pp 92-96, 2014.

Hall, J. A., Pennington, N., and Lueders A. Impression management and formation on Facebook: A lens model approach. New Media & Society. September 2014, vol. 16, pp. 958-982, 2014.

Haro-de-Rosario A., Sáez-Martín A., Carmen Caba-Pérez М. Using social media to enhance citizen engagement with local government: twitter or facebook? New media & Society, vol. 20, issue 1, pр. 29-49, 2018.

KrippendorffK. Content Analysis. An Introduction to Its Methodology. Third Edition. Los Angeles: SAGE Publications, Inc., 2012. 456 p.

Kruikemeier S., Noort, G. van, Vliegenthart, R. and Vreese, C. H de. Unraveling the effects of active and passive forms of political Internet use: Does it affect citizens' political involvement?New Media & Society. September, vol. 16, pp. 903-920, 2014.

Ledbetter A. M. and Mazer J. P. Do online communication attitudes mitigate the association between Face-book use and relational interdependence? An extension of media multiplexity theory. New Media & Society, August 2014, vol. 16, pp. 806-822, 2014.

Lipschultz J. H. Social Media Communication: Concepts, Practices, Data, Law and Ethics. New York and London: Routledge, 2014, 376 pp.

LiveInternet. URL: https://www.liveinternet.ru/ (дата обращения: 24.02.2017).

Miller D. Tales from Facebook. Cambridge and Oxford, UK: Polity Edition, 2013, 241 pp.

Multilevel Network Analysis for the Social Sciences: Theory, Methods and Applications. Lazega, Emmanuel, Snijders, Tom A. B. (Eds.) New York, Springer, 2016. 375 p.

Pilgun M. Psycholinguistic analysis of social media content: politically active actors in facebook. Social Sciences & Arts SGEM. 10. Section Language & Linguistics. Vien, 2018 (print).

Pilgun M., Gradoselskaya G. Political communication on Facebook Russian case, Estudios Sobre el Mensaje Periodistico, vol. 22, no. 2, pp. 1161-1180, 2016.

Sauter T. 'What's on your mind?' Writing on Face-book as a tool for self-formation, New Media & Society, August 2014, vol. 16, pp. 823-839, 2014.

Tsay-Vogel M., Shanahan J., Signorielli N. Social Media Cultivating Perceptions Of Privacy: A 5-Year Analysis Of Privacy Attitudes And Self-Disclosure Behaviors Among Facebook Users, New Media & Society, vol. 20, issue: 1, pp. 141-161, 2018.

Tufekci Z. and Wilson C. Social Media and the Decision to Participate in Political Protest: Observations From Tahrir Square. Journal of Communication, vol. 62 (2), pp. 363-379, 2012.

Verboord M. The impact of peer-produced criticism on cultural evaluation: A multilevel analysis of discourse employment in online and offline film reviews, New Media & Society, September, vol. 16, pp. 921-940, 2014.

White D. M., Marsh E .E. Content analysis: a flexible methodology // Library trends. 2006, 1(55). Pp. 22-45.

References

Fuchs, Ch. (2014). Digital Labour and Karl Marx. 408 p. New York, Routledge. (In English)

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

Garcia, D., Sikstrom, S. (2014). The Dark Side of Facebook: Semantic Representations of Status Updates Predict the Dark Triad of Personality. Personality and Individual Differences. September, 2014, Vol. 67, pp. 9296. (In English)

Hall, J. A., Pennington, N., and Lueders, A. (2014). Impression Management and Formation on Facebook: A Lens Model Approach. New Media & Society. September 2014, Vol. 16, pp. 958-982. (In English)

Haro-de-Rosario, A., Saez-Martin, A., Carmen Caba-Pérez, M. (2018). Using Social Media to Enhance Citizen Engagement with Local Government: Twitter or Face-book? New media & Society, vol. 20, issue 1, pp. 29-49. (In English)

Krippendorff, K. (2012). Content Analysis. An Introduction to Its Methodology. Third Edition. 456 p. Los Angeles, SAGE Publications, Inc. (In English)

Kruikemeier, S, Noort, G. van, Vliegenthart, R. and Vreese, C. H de. (2014). Unraveling the Effects of Active and Passive Forms of Political Internet Use: Does It Affect Citizens ' Political Involvement? New Media & Society. September, Vol. 16, pp. 903-920. (In English)

Ledbetter, A. M. and Mazer, J. P. (2014). Do Online Communication Attitudes Mitigate the Association between Facebook Use and Relational Interdependence? An Extension of Media Multiplexity Theory. New Media & Society, August 2014, Vol. 16, pp. 806-822. (In English) Leont'ev, A. A. (1997). Osnovy psiholingvistiki [Fundamentals of Psycholinguistics]. 287 p. Moscow, Smysl. (In Russian)

Leont'ev, A. A. (1965). Slovo v rechevoi deiatel'nosti. [The Word in Speech Activity]. 118 p. Moscow, Iz-vo AN SSSR. (In Russian)

Leont'ev, A. N. (1975). Deiatel'nost'. Soznanie. Lich-nost'. [Activity. Consciousness. Personality]. 271 p. Moscow, Politizdat. (In Russian)

Lipschultz, J. H. (2014). Social Media Communication: Concepts, Practices, Data, Law and Ethics. 376 p. New York and London, Routledge. (In English)

LiveInternet. URL: https://www.liveinternet.ru/ (accessed: 24.02.2017). (In English)

Miller, D. (2013). Tales from Facebook. 241 p. Cambridge and Oxford, UK, Polity Edition. (In English)

Multilevel Network Analysis for the Social Sciences: Theory, Methods and Applications (2016). Lazega, Emmanuel, Snijders, Tom A. B. (Eds.), 375 p. New York, Springer. (In English)

Pilgun, M. (2018). Psycholinguistic Analysis of Social Media Content: Politically Active Actors in Face-book. Social Sciences & Arts SGEM. 10. Section Language & Linguistics. Vien. (Print). (In English)

Pilgun, M., Gradoselskaya, G. (2016). Political Communication on Facebook. Russian Case. Estudios Sobre el Mensaje Periodistico, Vol 22, No. 2, pp. 1161— 1180. (In English)

Sauter, T. (2014). 'What's on Your Mind?' Writing on Facebook as a tool for self-formation, New Media & Society, August 2014, Vol. 16, pp. 823-839. (In English) Tarasov, E. F. (1998). K postroeniiu teorii mezhkul'turnogo obshheniia [On the Construction of the Theory of Intercultural Communication]. Iazykovoe soznanie: formirovanie i funktsionirovanie. Pp. 30-34. Moscow, IIa RAN. (In Russian)

Tarasov, E. F. (1966). Mezhkul'turnoe obshhenie -novaia ontologiia analiza iazykovogo soznaniia. [Intercultural Communication is the New Ontology of the Analysis of Linguistic Consciousness]. Etnokul'turnaia spetsifika iazykovogo soznaniia / otv. red N. V. Ufimtseva. Moscow, IIa RAN, pp. 7-22. (In Russian)

Tarasov, E. F. (2004). Iazykovoe soznanie [Language Consciousness]. Voprosy psiholingvistiki, No. 2, pp. 3447. (In Russian)

Tsay-Vogel, M., Shanahan, J., Signorielli, N. (2018). Social Media Cultivating Perceptions of Privacy: A 5-Year Analysis of Privacy Attitudes and Self-Disclosure Behaviors among Facebook Users, New Media & Society, Vol. 20, Issue: 1, pp. 141-161. (In English)

Tufekci, Z. and Wilson, C. (2012). Social Media and the Decision to Participate in Political Protest: Observations from Tahrir Square. Journal of Communication, vol. 62 (2), pp. 363-379. (In English)

Ufimtseva, N. V. (2011). Iazykovoe soznanie: dinamika i variativnost'. [Language Consciousness: Dynamics and Variability]. 252 p. Moscow, Institut iazykoznania RAN. (In Russian)

Ufimtseva, N. V. (2000). Iazykovoe soznanie i obraz mira slavian. [Language Consciousness and the Image of the World of the Slavs]. Iazykovoe soznanie i obraz mira. Sbornik statei / Otv. red. N. V. Ufimtseva. 320 p. Moscow. (In Russian)

Verboord, M. (2014). The Impact of Peer-Produced Criticism on Cultural Evaluation: A Multilevel Analysis of Discourse Employment in Online and Offline Film Reviews. New Media & Society, September, Vol. 16, pp. 921-940. (In English)

Vkontakte. https://vk.com/ (accessed: 26.03.2017). (In Russian)

White, D. M., Marsh, E. E. (2006). Content Analysis: A Flexible Methodology. Library trends. No. 1(55), pp. 22-45. (In English)

Zinchenko, V .P. (1991). Miry soznaniia i struktura soznaniia. [Worlds of Consciousness and Structure of Consciousness]. Voprosy psihologii, No. 2, pp. 15-36. (In Russian)

The article was submitted on 08.05.2018 Поступила в редакцию 08.05.2018

Пильгун Мария Александровна,

доктор филологических наук, профессор,

Институт языкознания РАН, 125009, Россия, Москва, Б. Кисловский пер. д. 1, стр. 1. р1^пш@уаМех.ги

Pilgun Maria Alexandrovna,

Doctor of Philology, Professor,

Institute of Linguistics RAS, Buildingl, 1 B. Kislovskiy Per., Moscow, 125009, Russian Federation. pilgunm@yandex.ru

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.