<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<TEI xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0">
    <teiHeader>
        <fileDesc>
            <titleStmt>
                <title>Использование цифровых инструментов текстового анализа для исследования звукоизобразительных языковых средств в тексте</title>
                <author>
                    <persName>
                        <surname>Gorokhova</surname>
                        <forename>Larisa Anatolyevna</forename>
                    </persName>
                    <affiliation>Pyatigorsk State University, Russian Federation</affiliation>
                    <email>litoboika@mail.ru</email>
                </author>
            </titleStmt>
            <editionStmt>
                <edition>
                    <date>2021-06-14T15:17:00Z</date>
                </edition>
            </editionStmt>
            <publicationStmt>
                <publisher>Elisabeth Burr, University of Leipzig</publisher>
                <address>
                    <addrLine>Beethovenstr. 15</addrLine>
                    <addrLine>04107 Leipzig</addrLine>
                    <addrLine>Germany</addrLine>
                    <addrLine>Elisabeth Burr</addrLine>
                </address>
            </publicationStmt>
            <sourceDesc>
                <p>Converted from a Word document</p>
            </sourceDesc>
        </fileDesc>
        <encodingDesc>
            <appInfo>
                <application ident="DHCONVALIDATOR" version="1.22">
                    <label>DHConvalidator</label>
                </application>
            </appInfo>
        </encodingDesc>
        <profileDesc>
            <textClass>
                <keywords scheme="ConfTool" n="category">
                    <term>Paper</term>
                </keywords>
                <keywords scheme="ConfTool" n="subcategory">
                    <term>Poster Presentation</term>
                </keywords>
                <keywords scheme="ConfTool" n="keywords">
                    <term>sound-imitating words</term>
                    <term>onomatopoeia</term>
                    <term>text acoustic pattern</term>
                    <term>corpus analysis</term>
                    <term>network analysis</term>
                </keywords>
                <keywords scheme="ConfTool" n="topics">
                    <term>Network Analysis</term>
                    <term>Stylistic Analysis</term>
                    <term>Visualization</term>
                    <term>Text</term>
                    <term>Language</term>
                    <term>Literature</term>
                    <term>not applicable</term>
                    <term>not applicable</term>
                    <term>not applicable</term>
                    <term>not applicable</term>
                    <term>not applicable</term>
                    <term>not applicable</term>
                    <term>not applicable</term>
                    <term>Russian</term>
                </keywords>
            </textClass>
        </profileDesc>
    </teiHeader>
    <text>
        <body>
            <p>Акустические феномены окружают человека постоянно; слуховое восприятие является важнейшим каналом формирования его знаний и представлений о мире.</p>
            <p>Поэтому особый интерес для лингвистов и литературоведов представляет изучение средств, с помощью которых изображаются звучания в тексте (в художественном произведении, публицистике, научно-техническом тексте и др.). В докладе мы рассматриваем различные способы применения цифровых инструментов текстового анализа для исследования функционирования звукоизобразительных единиц в тексте. </p>
            <p>Звукоизобразительные элементы текста можно подразделить на звукоподражательные (изображающие звучание посредством фонетических средств какого-либо языка) и звукодескриптивные (описывающие звучание, не подражая ему). К первым относятся главным образом ономатопы (и, возможно, отдельные звукосимволические слова) (Воронин 2004), ко вторым – эпитеты, перифразы, сравнения, метафоры и др. образные средства.</p>
            <p>Для анализа актуализации обеих групп звукоизобразительных единиц в тексте можно использовать ряд цифровых инструментов текстового анализа, которые позволяют получить объемную и репрезентативную выборку и обработать значительный объем данных, обеспечивая достоверность получаемых результатов. </p>
            <div type="div1" rend="DH-Heading1">
                <head>Лингвистические корпусы</head>
                <p>В исследовании звукоизобразительной лексики предлагается использовать два вида лингвистических корпусов:</p>
                <p>1) большие корпусы, такие как 
                    <hi rend="italic">Национальный корпус русского языка</hi> (Национальный корпус русского языка 2003-2021), 
                    <hi rend="italic">COCA</hi> (Davies 2008-2021), 
                    <hi rend="italic">BNC</hi> (Davies 2004) и др. Они позволяют:
                </p>
                <list type="unordered">
                    <item>уточнить объем и нюансы значения ономатопов (акустические характеристики изображаемых звучаний, их возможные источники);</item>
                    <item>проследить в диахронии историю развития звуковой формы и значения ономатопа (Флаксман 2015);</item>
                    <item>выявить звукоподражательные неологизмы, используемые для изображения новых акустических феноменов (например, звуков, издаваемых электронными гаджетами);</item>
                    <item>определить частотность определенных звукоизобразительных средств в целом по корпусу и для текстов различной тематики, стиля и жанра (Sugahara 2011);</item>
                    <item>выявить стилистические и жанровые преференции и ограничения для использования определенных звукоизобразительных средств.</item>
                </list>
                <p>2) малые пользовательские корпусы – подборки текстов, обработанные с помощью инструментов для текстового анализа (например, 
                    <hi rend="italic">AntConc</hi> (Anthony 2020) и 
                    <hi rend="italic">Voyant Tools</hi> (Sinclair / Rockwell 2012). Данные инструменты целесообразно использовать:
                </p>
                <list type="unordered">
                    <item>для поиска звукоизобразительных единиц в анализируемых текстах и статистической обработки результатов;</item>
                    <item>для выявления ближайшего окружения звукоизобразительных единиц и контекста их употребления;</item>
                    <item>для выявления наиболее типичных сочетаний со звукоизобразительными единицами;</item>
                    <item>для поиска агломератов звукоизобразительных единиц (скоплений звукоизобразительных единиц, придающих тексту дополнительную экспрессивность; подробнее об агломератах см. Горохова 1998);</item>
                    <item>для сравнения распределения звукоизобразительных средств в текстах различных жанров / стилей / авторов / эпохи создания и т.п.</item>
                </list>
            </div>
            <div type="div1" rend="DH-Heading1">
                <head>Программное обеспечение для сетевого анализа</head>
                <p>Для статистической обработки и визуализации результатов, полученных при работе с малыми пользовательскими корпусами, предлагается использовать пакет программного обеспечения 
                    <hi rend="italic">Gephi</hi> (Bastian et al. 2009), который позволяет строить графы для выявления связей между звукоизобразительными единицами, источниками звучаний и их реципиентами. Использование сетевого анализа дает возможность:
                </p>
                <list type="unordered">
                    <item>определить наиболее значимые компоненты звукоизобразительной структуры текста, которые являются ключевыми в ситуациях звукоизображения;</item>
                    <item>выявить специальные маркеры, использующиеся для ввода звукодескриптивных и звукоподражательных единиц;</item>
                    <item>сопоставить характеристики графов, отражающих звукоизобразительную структуру оригинального текста и текста перевода. Полученные результаты позволяют выявить общие закономерности передачи звучаний в переводе. </item>
                </list>
            </div>
            <div type="div1" rend="DH-Heading1">
                <head>Инструменты для анализа распределения звукоизобразительных средств в тексте</head>
                <p>Инструменты текстового анализа, (например, 
                    <hi rend="italic">Voyant Tools</hi>) позволяют строить графики встречаемости наиболее значимых звукоизобразительных элементов в тексте. Объединив их в общий график, отражающий динамику употребления всех элементов в совокупности, мы можем сделать вывод о корреляции их распределения с содержанием произведения (развитием сюжета, эмоциональным градусом текста и др.).
                </p>
                <p>В качестве итога исследования с помощью инструментов, предназначенных для визуализации распределения определенных элементов в тексте, можно создать своего рода звуковой профиль текста, отображающий изменение интенсивности звукового фона произведения в динамике. Подобный «саундтрек» может содержать информацию о сюжете, об индивидуальном стиле автора, жанровых и стилевых особенностях, времени создания и ряде других факторов.</p>
            </div>
            <div type="div1" rend="DH-Heading1">
                <head>Примерная программа исследования</head>
                <p>В качестве иллюстрации приведем программу исследования звукоизобразительной составляющей повести Ч. Диккенса 
                    <hi rend="italic">A Christmas Carol</hi>:
                </p>
                <p>1) выявление звукоизобразительных единиц в тексте:</p>
                <list type="unordered">
                    <item>преобразование текста в малый пользовательский корпус в программе 
                        <hi rend="italic">AntConc</hi> (29252 токенов; 3320 лемм);
                    </item>
                    <item>извлечение из списка лемм звукоизобразительных слов, входящих в первую тысячу по частотности (55 единиц);</item>
                    <item>выявление в тексте источников звучания и объектов, над которыми производится звукопорождающее действие;</item>
                </list>
                <p>2) построение в 
                    <hi rend="italic">Gephi</hi> графа, отражающего звукоизобразительную структуру произведения (Рис. 1). Граф содержит 3 типа узлов: звукоизобразительные слова, источники звучания, объекты, над которыми производится звукопорождающее действие (всего 234 единицы). Смысловые связи между ними отражены на графе в виде ориентированных ребер, вес которых определяется частотой встречаемости таких связей в тексте.
                </p>
                <p>Узлы, обладающие высокой центральностью, мы рассматриваем как наиболее значимые элементы звукоизобразительной структуры текста. </p>
                <figure>
                    <graphic n="1001" width="16.002cm" height="16.002cm" url="Pictures/0e7b437b230792e74f44b364fa5e1656.png" rend="inline"/>
                </figure>
                <p>Рис. 1. Граф, отражающий звукоизобразительную структуру повести</p>
                <p>3) построение с помощью 
                    <hi rend="italic">Voyant Tools</hi> графика, отражающего динамику употребления всех наиболее значимых элементов звукоизобразительной структуры текста.
                </p>
                <p>4) визуализация звукового профиля текста, т.е. построение графика, отражающего совокупное распределение звукоизобразительных элементов в произведении (Рис. 2).</p>
                <figure>
                    <graphic n="1002" width="17.126472222222223cm" height="7.672916666666667cm" url="Pictures/8754e850dc9a732b967b3b5c485b4b8a.png" rend="inline"/>
                </figure>
                <p>Рис. 2. Звуковой профиль повести</p>
                <p>5) отражение в звуковом профиле характеристик изображаемых звучаний (громкость, интенсивность и др.) и преобладающих источников звучаний (это задача для будущих исследований).</p>
            </div>
        </body>
        <back>
            <div type="bibliogr">
                <listBibl>
                    <head>Литература</head>
                    <bibl>
                        <hi rend="bold">Anthony, Laurence</hi> (2020): <hi rend="italic"
                            >AntConc</hi> (Version 3.5.9). Tokyo: Waseda University
                        &lt;https://www.laurenceanthony.net/software&gt; [10.05.2021]. </bibl>
                    <bibl>
                        <hi rend="bold">Bastian, Mathieu</hi> / <hi rend="bold">Heymann,
                            Sebastien</hi> / <hi rend="bold">Jacomy, Mathieu</hi> (2009): “Gephi: An
                        Open Source Software for Exploring and Manipulating Networks”, in: <hi
                            rend="italic">International AAAI Conference on Web and Social
                        Media</hi>, North America, March 2009 361-362
                        &lt;<ref target="https://www.aaai.org/ocs/index.php/ICWSM/09/paper/view/154">https://www.aaai.org/ocs/index.php/ICWSM/09/paper/view/154</ref>&gt;
                        [10.05.2021]. </bibl>
                    <bibl>
                        <hi rend="bold">Davies, Mark</hi> (2004): <hi rend="italic">British National
                            Corpus</hi> (from Oxford University Press)
                        &lt;<ref target="https://www.english-corpora.org/bnc/">https://www.english-corpora.org/bnc/</ref>&gt; [10.05.2021]. </bibl>
                    <bibl>
                        <hi rend="bold">Davies, Mark</hi> (2008-2021): <hi rend="italic">The Corpus
                            of Contemporary American English</hi> (COCA)
                        &lt;<ref target="https://www.english-corpora.org/coca/">https://www.english-corpora.org/coca/</ref>&gt; [10.05.2021]. </bibl>
                    <bibl>
                        <hi rend="bold">Sinclair, Stéfan</hi> / <hi rend="bold">Rockwell,
                            Geoffrey</hi> (2012): <hi rend="italic">Voyant Tools</hi> (web
                        application) &lt;<ref target="http://voyant-tools.org">http://voyant-tools.org</ref>&gt; [10.05.2021]. </bibl>
                    <bibl>
                        <hi rend="bold">Sugahara, Takashi</hi> (2011): <hi rend="italic"
                            >Onomatopoeia in Spoken and Written English: Corpus- and Usage-based
                            Analysis</hi>. Ph.D. thesis, Hokkaido University. </bibl>
                    <bibl>
                        <hi rend="bold">Воронин, Станислав В.</hi> (2004): <hi rend="italic"
                            >Английские ономатопы: фоносемантическая классификация</hi>.
                        Санкт-Петербург: Геликон-плюс. </bibl>
                    <bibl>
                        <hi rend="bold">Горохова, Лариса А.</hi> (1998): <hi rend="italic"
                            >Семантико-прагматические и социолингвистические особенности
                            функционирования ономатопов в текстах современного английского
                            языка</hi>. Дисс. канд. филол. наук, Пятигорский государственный
                        лингвистический университет. </bibl>
                    <bibl>
                        <hi rend="italic">Национальный корпус русского языка</hi> (2003–2021)
                        &lt;<ref target="https://ruscorpora.ru/new/">https://ruscorpora.ru/new/</ref>&gt; [10.05.2021]. </bibl>
                    <bibl>
                        <hi rend="bold">Флаксман, Мария А.</hi> (2015): <hi rend="italic"
                            >Звукоизобразительная лексика английского языка в синхронии и
                            диахронии</hi>. Санкт-Петербург: СПбГЭТУ ЛЭТИ. </bibl>
                </listBibl>
            </div>
        </back>
    </text>
</TEI>
