«КАЧЕСТВЕННЫЕ» ПАРАМЕТРЫ СЛОЖНОСТИ ТЕКСТА (НА МАТЕРИАЛЕ ХУДОЖЕСТВЕННЫХ И НАУЧНО-ПОПУЛЯРНЫХ ТЕКСТОВ PIRLS)

Во внутренней речи Ника, как и в речи Сьюзи, присутствуют вопросы к самому себе и вопросы о происходящем в обществе. Однако в отличие от своей жены Ник использует большое число модальных глаголов, прежде всего should, could и would. Его вопросы более логичны и отстранены. Часто они становятся продолжением какой-то высказанной ранее мысли, как бы подытоживают ее.

There was still no doubt in his mind that the adventure was a mad one. It was all very well for Susy to remind him twenty times a day that they had pulled it off - and so why should he worry? [9, Ч. II, с.18].

Конструкции с другими глаголами могут выполнять похожую функцию подведения итогов.

After all, for both their sakes a waiting policy might be the wisest he could pursue. He had left Susy because he could not tolerate the conditions on which he

had discovered their life together to be based; and he had told her so. What more was there to say? [9, Ч. XVI, с. 165].

Проанализировав использование несобственно-прямой речи в романе Э.У-ортон «The Glimpses of the Moon» с точки зрения реализации в ней гендерных особенностей мужского и женского дискурса, можно сделать выводы о том, что определенные гендерные различия присутствуют в речи двух главных персонажей. Речь героя предстает более сдержанной и менее эмоциональной, в то время как речь героини изобилует средствами, традиционно считающимися маркерами женского дискурса. В рамках статьи невозможно представить полномасштабный анализ проблемы. В дальнейшем возможно провести более глубокое исследование гендерных особенностей авторского текста и влияния гендерных характеристик автора на создание речевых характеристик персонажей.

Библиографический список

1. Гальперин И.Р Очерки по стилистике английского языка. Москва: Либроком, 2012.

2. Корман Б.О. Избранные труды по истории и теории литературы. Ижевск: Издательство Удмуртского университета,1992.

3. Кухаренко В.А. Практикум по стилистике английского языка. Москва: Флинта: Наука, 2009.

4. Каратышова М.А. Репрезентация мужского доминирования в речевом поведении. Концепт-2015. Спецвыпуск № 26. Available at: https://cyberleninka.ru/article/ri/ reprezentatsiya-muzhskogo-dominirovaniya-v-rechevom-povedenii/viewer

5. Вандышева А.В. Гендерно ориентированная лексика в языковой картине мира. Автореферат диссертации ... кандидата филологических наук. Ростов-на-Дону, 2006.

6. Токарева Е.Н. Специфика выражения оценки в гендерном дискурсе: На материале современного английского языка. Диссертация ... кандидата филологических наук: Уфа, 2006.

7. Кизима М.П. Консервативное воображение в XX в.: Эдит Уортон. Консервативная традиция в американском обществе: истоки, эволюция, современное состояние: материалы IX научной конференции российской ассоциации изучения США. Москва: МГУ, 2005: 309 - 322.

8. Тимашенко И.Н. Трилогия Эдит Уортон о «Старом Нью-Йорке» и проблема формирования национальной литературы США. Автореферат диссертации ... кандидата филологических наук. Санкт-Петербург, 2006.

9. Wharton E. The Glimpses of the Moon. Москва, 2018; T. 8. Rugram.

References

1. Gal'perin I.R. Ocherkipo stilistike anglijskogoyazyka. Moskva: Librokom, 2012.

2. Korman B.O. Izbrannye trudy po istorii i teorii literatury. Izhevsk: Izdatel'stvo Udmurtskogo universiteta,1992.

3. Kuharenko V. A. Praktikum po stilistike anglijskogo yazyka. Moskva: Flinta: Nauka, 2009.

4. Karatyshova M.A. Reprezentaciya muzhskogo dominirovaniya v rechevom povedenii. Koncept-2015. Specvypusk № 26. Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/ reprezentatsiya-muzhskogo-dominirovaniya-v-rechevom-povedenii/viewer

5. Vandysheva A.V. Genderno orientirovannaya leksika v yazykovoj kartine mira. Avtoreferat dissertacii ... kandidata filologicheskih nauk. Rostov-na-Donu, 2006.

6. Tokareva E.N. Specifika vyrazheniya ocenki v gendernom diskurse: Na materiale sovremennogo anglijskogo yazyka. Dissertaciya ... kandidata filologicheskih nauk: Ufa, 2006.

7. Kizima M.P. Konservativnoe voobrazhenie v XX v.: 'Edit Uorton. Konservativnaya tradiciya v amerikanskom obschestve: istoki, 'evolyuciya, sovremennoe sostoyanie: materialy IX nauchnoj konferencii rossijskoj associacii izucheniya SShA. Moskva: MGU, 2005: 309 - 322.

8. Timashenko I.N. Trilogiya 'Edit Uorton o «Starom N'yu-Jorke» i problema formirovaniya nacional'noj literatury SShA. Avtoreferat dissertacii ... kandidata filologicheskih nauk. Sankt-Peterburg, 2006.

9. Wharton E. The Glimpses of the Moon. Moskva, 2018; T. 8. Rugram.

Статья поступила в редакцию 25.09.20

УДК 811

Ziganshina Ch.R., Cand. of Science (Philology), senior lecturer, Naberezhnye Chelny Institute of Kazan Federal University (Naberezhnye Chelny, Russia), E-mail: lana0111@mail.ru

"QUALITATIVE" PARAMETERS OF TEXT COMPLEXITY (BASED ON FICTION AND POPULAR SCIENCE TEXTS PIRLS). In the presented study, a multi-faceted complex analysis of eight multi-genre texts used in the international testing of PIRLS in the period 2001-2011 is carried out in order to confirm the hypothesis about differences / similarities in typological parameters assessing the complexity of fiction and popular science texts. The theory of the complexity of the text is used as a fundamental one, taking into account the quantitative (length of the text, sentences, words) and qualitative (narrative, syntactic simplicity, concreteness, referential coherence, deep coherence) parameters of the text (McNamara 2004 https://www.researchgate.net/publication/8358727_Coh-Metrix_Analysis_of_text_on_cohe-sion_and_language). It was determined that with equal volume and level of readability, literary texts demonstrate a greater variety of syntactic structures and a high degree of narrative. The indices of the specificity of fiction and popular science texts are approximately in the same range, while the referential and deep connectivity demonstrate a wide amplitude of fluctuations in both types of texts.

Key words: complexity, narrativity, analysis, text, linguistics.

Ч.Р. Зиганшина, канд. филол. наук, доц., Набережночелнинский институт Казанского федерального университета, г. Набережные Челны,

E-mail: lana0111@mail.ru

«КАЧЕСТВЕННЫЕ» ПАРАМЕТРЫ СЛОЖНОСТИ ТЕКСТА

Международное сопоставительное исследование читательской грамотности PIRLS (Progress in International Reading Literacy Study) осуществляется Международной ассоциацией по оценке учебных достижений IEA. Национальным координатором реализации исследования PIRLS в Российской Федерации является ФГБУ «Федеральный институт оценки качества образования».

В представленном исследовании осуществлен многосторонний комплексный анализ восьми разножанровых текстов, использованных в международном тестировании PIRLS в период 2001 - 2011 гг, с целью подтвердить гипотезу о различиях/сходствах в типологических параметрах, оценивающих сложность художественных и научно-популярных текстов. В качестве основополагающей использована теория сложности текста, учитывающая количественные (длина текста, предложения, слова) и качественные (нарративность, синтаксическая простота, конкретность, референциальная связность, глубинная связность) параметры текста (МкНамара, 2004. https://www.researchgate.net/publication/8358727_Coh-Metrix_Analysis_of_text_on_cohesion_and_language). Определено, что при равных объеме и уровне читабельности художественные тексты демонстрируют большее разнообразие синтаксических структур и высокую степень нарративности. Индексы конкретности художественных и научно-популярных текстов находятся приблизительно в одном диапазоне, в то время как референциальная и глубинная связность демонстрирует широкую амплитуду колебаний в обоих типах текстов.

Ключевые слова: сложность, нарративность, анализ, текст, лингвистика.

Таблица 1

Количественные параметры текстов PIRLS

Год 2001 2006 2011 2016 2001 2006 2011 2016

Тип текста художественные научно-популярные

Текст UDM1 UN6 EP11 MRH16 NOP1 DH6 GTM11 GST16

Длина текста (предложения) 44 58 89 65 52 60 71 78

Длина текста (слова) 531 837 780 913 686 667 850 934

Средняя длина предложения (в словах) 12.07 14.43 8.76 14.05 13.19 11.12 11.97 11.97

Индекс лексического разнообразия 0.42 0.38 0.34 0.36 0.39 0.43 0.33 0.39

Индекс Флеша-Кинкейда 4.07 6.36 2.70 4.43 4.98 4.60 5.46 4.19

Сложность текста как научная проблема является объектом ряда дисциплин, таких как лингводидактика, психолингвистика, прикладная лингвистика [1], при наличии в рамках каждой из исследовательских областей особых целей. При изучении данной проблемы общим для всех указанных направлений является признание значимости трех основных групп параметров: лингвистических характеристик текста, информационной (когнитивной) сложности текста, а также индивидуальных параметров читателя [2]. Лингвистический подход к проблеме сложности текста предопределяет значимость тех параметров текста, которые характеризуют его как информативно-смысловую сущность [3, с. 520; 4, с. 280], хранящую коммуникативно значимые смыслы. Очевидно, что прагматические цели могут диктовать редукцию или фрагментацию коммуникативно значимых смыслов используемого текста. Например, в консультативном дискурсе аутентичный (оригинальный, первичный) текст традиционно подвергается моделированию [5; 6, с. 257], изменяющему ряд лексических и синтаксических параметров текста [7]. Такого рода моделирование имеет своей целью снижение сложности аутентичного текста и ранжирование последнего в соответствии с лингвистическими и когнитивными способностями потенциального читателя.

Признанным в современной науке является положение о том, что сложность текста определяется совокупностью количественных и качественных параметров [8, с. 165]. Количественные параметры текста включают количество предложений, среднюю длину слова, среднюю длину предложения, индекс лексического разнообразия (TTR, Type Token Ratio) и некоторые другие [9]. На основе количественных параметров отдельно рассчитывается читабельность текста, индекс, соотносимый текст с годом обучения или количеством лет формального образования читателя [8]. Современные формулы читабельности, такие как индекс Ганнинга (Gunning Fog Index), индекс удобочитаемости Флеша (Flesch Reading Ease), индекс Флеша-Кинкейда (Flesch-Kincaid Grade), производящие расчеты только на основе двух параметров - длины слова и длины предложения, используются при оценке «читательского адреса» текста, т.е. целевой аудитории [10].

Программы и сервисы, созданные для автоматической обработки естественного языка, такие как, например, TextInspector (https://textinspector.com/) или Compleat Lexical Tutor (https://www.lextutor.ca/) позволяют также осуществлять оценку читабельности англоязычных текстов. TextInspector отличается широким диапазоном рассчитываемых метрик текста, наглядностью полученных результатов и внушительной базой данных, опирающейся на Корпус современного американского варианта английского языка (СОСА - https://www.english-corpora.org/ coca/) и Британского национального корпуса (BNC - https://www.english-corpora. org/bnc/).

Все формулы читабельности рассчитываются в зависимости от типологических признаков языка [8], поскольку типологические метрики, используемые в формулах читабельности, в значительной степени отличаются в различных языках. Однако существует мнение и о том, что формулы читабельности должны быть жанрозависимыми и иметь поправки в зависимости от характеристик текстов определенного жанра в каждом из языков. К сожалению, данная исследовательская проблема остается открытой, хотя ее решению посвящен целый ряд исследований [11]. Ученым удалось доказать, что сложность текстов во многом

определяется не столько количественными, сколько качественными различиями текстов, такими как связность текста, его конкретность, повествовательность и

др. [11].

В этой связи особо актуальным является выявление и сопоставление «качественных» характеристик оценки сложности разножанровых текстов и верификации гипотезы о том, что тексты различных жанров имеют различные «качественные» параметры. Материалом для работы стали восемь англоязычных текстов, заимствованных из тестов Международного исследования качества чтения и понимания текста PIRLS (Progress in International Reading Literacy Study) 2001, 2006, 2011 и 2016 гг. (http://www.pirls.org/). Тексты были классифицированы на две группы: художественные (The Upside-Down Mice (2001), An Unbelievable Night (2006), Enemy Pie (2011), Macy And The Red Hen (2016)) и научно-популярные (Nights Of The Pufflings (2001), Day Hiking (2006), The Giant Tooth Mystery (2011), The Green Sea Turtle's Journey Of A Lifetime (2016)). Подчеркнем, что здесь и далее тексты будут обозначаться соответствующим кодом: The Upside-Down Mice (2001) - UDM1, An Unbelievable Night (2006) - UN6, Enemy Pie (2011) - EP11, Macy And The Red Hen (2016) - MRH16, Nights Of The Pufflings (2001) - NOP1, Day Hiking (2006) - DH6, The Giant Tooth Mystery (2011) - GTM11, The Green Sea Turtle's Journey Of A Lifetime (2016) - GST16.

Количественные параметры изучаемых текстов рассчитывались при помощи программы автоматического анализа Text Inspector (https://textinspector.com/) (см. табл. 1).

Количественные данные позволяют сделать выводы о том, что как художественные, так и научно-популярные тексты за период осуществления тестирования (с 2001 г по 2011 г) имеют тенденцию к увеличению объёма, фиксируемого двумя параметрами: общим количеством предложений и количеством слов. Длина предложений художественных текстов удерживается в диапазоне от 8.76 до 14.43, а для научно-популярных текстов нижний и верхний уровни данного параметра в значительной степени приближены - от минимального 11.12 в тексте Day Hiking (2006) до 13.19 в тексте Nights Of The Pufflings (2001). Индекс Флеша-Кинкейда для художественных текстов колеблется в диапазоне от 2.7 до 6.36, в то время как диапазон научно-популярных удерживается в пределах чуть более 1.20: от 4.19 до 5.46. Поскольку индекс Флеша-Кинкейда соответствует количеству лет формального образования, очевидно, что научно-популярные тексты больше соответствуют возрасту читателей - учеников 5 класса.

Дополнительный блок параметров, условно именуемых «качественными», рассчитывает онлайн-сервис Coh-Metrix [12], который определяет значение каждого параметра по шкале от 0 до 100 (см. табл. 2).

Последовательно рассмотрим каждый из параметров, рассчитываемый при помощи Coh-Metrix, на примере двух текстов: художественного («The Upside-Down Mice») и научно-популярного («Nights Of The Pufflings»). Метрики текстов выделены заливкой (см. рис. 1).

Индекс «повествовательности» демонстрирует присутствие в тексте сюжетности персонажей, событий, хронотопа. Повествовательность, как правило, предполагает присутствие в тексте разговорной высокочастотной лексики, хорошо знакомой читателям [13]. Данный параметр является надежным индексом знания слов и мира. Ненарративные тексты - тексты на менее знакомые темы -

Таблица 2

«Качественные» параметры текстов PIRLS

Год 2001 2006 2011 2016 2001 2006 2011 2016

Тип текста художественные научно-популярные

Текст UDM1 UN6 EP11 MRH16 NOP1 DH6 GTM11 GST16

Повествовательность (%) 90 73 96 77 60 54 56 56

Синтаксическая простота (%) 69 64 96 75 73 96 87 75

Конкретность слов (%) 66 88 67 97 99 72 71 98

Референциальная связность (%) 23 39 46 59 42 14 55 41

«Глубокая» связность (%) 39 25 86 51 84 81 50 29

Рис. 1. «Качественные» параметры сложности текстов

традиционно находятся на противоположном конце континуума. Как видим в табл. 2. и на рис. 1, повествовательность художественных текстов значительно превышает данный индекс научно-популярных текстов. Ср., например, два фрагмента из художественного и научно-популярного текстов (подчеркиванием маркированы глаголы и неличные формы глагола): «That night when the mice came out of their holes and saw the mousetraps on the ceiling, they thought it was a tremendous joke. They walked around on the floor, nudging each other and pointing up with their front paws and roaring with laughter» (The Upside-Down Mice, 2001). В ту ночь, когда мыши вышли из нор и увидели мышеловки на потолке, они подумали, что это потрясающая шутка. Они ходили по полу, подталкивая друг друга, показывая вверх передними лапами и хохоча» (здесь и далее перевод наш - Ч. З.). «Every year, black and white birds with orange bills visit the Icelandic island of Heimaey. These birds are called puffins. They are known as"clowns of the sea" because of their bright bills and clumsy movements. Puffins are awkward fliers during takeoffs and landings because they have chunky bodies and short wings» (Nights of the Pufflings, 2001). Ежегодно черно-белые птицы с оранжевыми клювами посещают исландский остров Хеймаэй. Этих птиц называют тупиками. Их называют «морскими клоунами» из-за ярких клювов и неуклюжих движений. Во время взлета и приземления тупикам очень тяжелоиз-заихтолстыхтеликороткихкрыльев.

«Синтаксическая» простота объединяет в себе кластер признаков, таких как количество слов в предложении, количество слов до сказуемого и количество более частотных, т.е. более знакомых читателю синтаксических конструкций [13]. Чем выше данный параметр, тем легче текст: синтаксис текста Nights of the Pufflings (73) представляет меньшую сложность для потенциальных читателей, чем текст The Upside-Down Mice (59). Вышеприведенные иллюстрации демонстрируют значительно меньшее разнообразие синтаксических конструкций и меньшее количество слов от начала предложения до сказуемого в научно-популярном тексте.

Высокая конкретность предполагает, что текст содержит языковые единицы, способные вызывать легковизуалируемые мысленные образы, т.е. такие, которые легко обрабатывать и понимать. Абстрактные слова представляют собой трудновизуалируемые понятия, именно они представляют значительно более высокую сложность для читателей. Конкретность изучаемого научно-популярного текста крайне высока NOP1- 99%, в то время как в художественном тексте UDM1 обнаруживаем несколько меньший процент конкретности - 65%. Однако

в целом диапазоны конкретности изучаемых художественных и научно-популярных текстов отличаются незначительно: 65 - 97 для художественных текстов vs 71 - 99 для научно-популярных.

Референциальная связность реализуется за счет лексических повторов и замен наименования, в качестве последних в большинстве случаев выступают местоимения. Текст с высокой референциаль-ной связностью содержит слова и идеи, которые повторяются в предложениях и во всем тексте, образуя явные тематические «цепочки», связывающие текст для читателя. Фрагмент текста UDM1 содержит две тематические цепочки, включающие следующие языковые единицы: (1) the mice, they, they, each other, their; (2) the mousetraps on the ceiling, it. Фрагмент научно-популярного текста NOP1 имеет высокую референциаль-ную связность тематической цепочки «тупики», включающую девять речевых комплексов: birds, these birds, puffins, they, clowns of the sea, their, puffins, filers, they. Данные свидетельствуют, что диапазон параметров референциальной связности различных текстов весьма широк: от 14 до 55 для научно-популярных текстов и 36 для художественных текстов. Можно предположить, что степень связности во многом зависит от авторского стиля, однако она может быть намеренно увеличе-надля снижения сложности текста.

«Глубокая» связность текста вербализуется за счет лексических средств, устанавливающих причинно-следственные, пространственные, временные и другие типы отношений [13]. Текст с низкой связностью обычно труднее для понимания, поскольку в нем отсутствует часть логических связей, которую читатель вынужден восстанавливать. Отдельную сложность могут представлять тема-рематические отношения, когда изменена последовательность введения новой информации [13]. Например, английский фрагмент текста NOP1 может иметь два возможных варианта перевода третьего предложения: (1) «Из-за ярких клювов и неуклюжих движений их ещё называют «клоунами моря». (2) «Их ещё называют «клоунами моря» из-за ярких клювов и неуклюжих движений». Очевидно, что второй вариант следует признать предпочтительным, поскольку он вводит рему (их ещё называют «клоунами моря») после повтора темы (Из-за ярких клювов). Как и в случае с референциальной связностью, индексы глубинной связности изученных текстов не демонстрируют явно выраженных зависимостей и, предположительно, обусловлены в первую очередь стилем автора, но не жанра текста.

Таким образом, мы приходим к выводам, что изученный материал показывает явные различия качественных параметров текстов различных жанров. При приблизительно одинаковом лексическом многообразии и читабельности художественные тексты демонстрируют более высокую степень повествователь-ности. Научно-популярные тексты отличаются более высокой по сравнению с художественными текстами синтаксической простотой. Их конкретность удерживается на приблизительно одинаковом уровне. Что касается референциальной и глубинной связности, явно выраженной тенденции изученные тексты не демонстрируют. Следует признать, что проведенное исследование не исчерпывает всей глубины проблемы различий «качественных» параметров, влияющих на сложность художественных и научно-популярных текстов. Перспектива исследования видится в увеличении объема материала и расширении спектра жанров изучаемыхтекстовразличной сложности.

Библиографическийсписок

1. Solnyshkina M.I., Harkova E.V., Kazachkova M.B. The Structure of Cross-Linguistic Differences: Meaning and Context of 'Readability' and its Russian Equivalent 'Chitabelnost'. Journal of Language & Education. 2020; № 6

2. Solovyev V., Solnyshkina M., Ivanov V., Batyrshin I. Prediction of reading difficulty in Russian academic texts. Journal of Intelligent and Fuzzy Systems. 2019; Vol. 36, Issue 5: 4553 - 4563.

3. Болотнова Н.С. Филологический анализ текста: учебное пособие. Москва: Флинта: Наука, 2009.

4. Валгина Н.С. Теория текста. Москва, Логос. 2003.

5. Сабинина А.А. Учебный текст: структура и прагматика. Известия РГПУ имени А.И. Герцена. Санкт-Петербург: Российский государственный педагогический университет имени А.И. Герцена, 2009; № 97: 222 - 225.

6. Семерджиди В.Н. Семиотические закономерности функционирования феноменов паралингвистики в дидактических текстах: на материале русского и английского языков. Диссертация ... кандидата филологических наук. Краснодар, 2008.

7. Solnyshkina M.I, Zamaletdinov R.R, Gorodetskaya L.A, Gabitov A.I. Evaluating text complexity and Flesch-Kincaid grade level. Journal of Social Studies Education Research. 2017; Vol. 8, Issue 3: 238 - 248.

8. Оборнева И.В. Автоматизированная оценка сложности учебных текстов на основе статистических параметров. Диссертация ... кандидата педагогических наук. Москва, 2006.

9. Templin M. Certain language skills in children. Minneapolis: University of Minnesota Press, 1957.

10. Solnyshkina M., Solovyev V., Ivanov V., Danilov A. Studying Text Complexity in Russian Academic Corpus with Multi-Level Annotation. CEUR Workshop Proceedings International: Workshop on Computational Models in Language and Speech, CMLS. Kazan; Russian Federation, 2019; Vol. 2303: 1 - 11.

11. Ivanov V., Solnyshkina M., Solovyev V., Efficiency of Text Readability Features in Russian Academic Texts. Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: материалы ежегодной Международной конференции «Диалог». Москва, 2018; Выпуск 17 (24): 276 - 285.

12. Coh-Metrix. Available at: http://cohmetrix.com/

13. Солнышкина М.И., Кисельников А.С. Параметры сложности экзаменационных текстов. Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2: Языкознание. 2015; № 1 (25): 99 - 107.

References

1. Solnyshkina M.I., Harkova E.V., Kazachkova M.B. The Structure of Cross-Linguistic Differences: Meaning and Context of 'Readability' and its Russian Equivalent 'Chitabelnost'. Journal of Language & Education. 2020; № 6

2. Solovyev V., Solnyshkina M., Ivanov V., Batyrshin I. Prediction of reading difficulty in Russian academic texts. Journal of Intelligent and Fuzzy Systems. 2019; Vol. 36, Issue 5: 4553 - 4563.

3. Bolotnova N.S. Filologicheskij analiz teksta: uchebnoe posobie. Moskva: Flinta: Nauka, 2009.

4. Valgina N.S. Teoriya teksta. Moskva, Logos. 2003.

5. Sabinina A.A. Uchebnyj tekst: struktura i pragmatika. Izvestiya RGPU imeni A.I. Gercena. Sankt-Peterburg: Rossijskij gosudarstvennyj pedagogicheskij universitet imeni A.I. Gercena, 2009; № 97: 222 - 225.

6. Semerdzhidi V.N. Semioticheskie zakonomernosti funkcionirovaniya fenomenovparalingvistiki v didakticheskih tekstah: na materialerusskogo ianglijskogoyazykov. Dissertaciya ... kandidata filologicheskih nauk. Krasnodar, 2008.

7. Solnyshkina M.I, Zamaletdinov R.R, Gorodetskaya L.A, Gabitov A.I. Evaluating text complexity and Flesch-Kincaid grade level. Journal of Social Studies Education Research. 2017; Vol. 8, Issue 3: 238 - 248.

8. Oborneva I.V. Avtomatizirovannaya ocenka slozhnosti uchebnyh tekstov na osnove statisticheskih parametrov. Dissertaciya ... kandidata pedagogicheskih nauk. Moskva, 2006.

9. Templin M. Certain language skills in children. Minneapolis: University of Minnesota Press, 1957.

10. Solnyshkina M., Solovyev V., Ivanov V., Danilov A. Studying Text Complexity in Russian Academic Corpus with Multi-Level Annotation. CEUR Workshop Proceedings International: Workshop on Computational Models in Language and Speech, CMLS. Kazan; Russian Federation, 2019; Vol. 2303: 1 - 11.

11. Ivanov V., Solnyshkina M., Solovyev V., Efficiency of Text Readability Features in Russian Academic Texts. Komp'yuternaya lingvistika i intellektual'nye tehnologii: materialy ezhegodnoj Mezhdunarodnoj konferencii «Dialog». Moskva, 2018; Vypusk 17 (24): 276 - 285.

12. Coh-Metrix. Available at: http://cohmetrix.com/

13. Solnyshkina M.I., Kisel'nikov A.S. Parametry slozhnosti 'ekzamenacionnyh tekstov. Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya 2: Yazykoznanie. 2015; № 1 (25): 99 - 107.

Статья поступила в редакцию 29.09.20

УДК 81

Gulyaeva E.A., Cand. of Sciences (Pedagogy), senior lecturer, Derzhavin Tambov State University (Tambov, Russia), E-mail: postegea@mail.ru

Klyukina Yu.V., Cand. of Sciences (Philology), senior lecturer, Derzhavin Tambov State University (Tambov, Russia), E-mail: yuliya_klyukina@hotmail.com

Mordovina T.V., Cand. of Sciences (Pedagogy), senior lecturer, Tambov State Technical University (Tambov, Russia), E-mail: tvmordovina76@mail.ru

HASHTAG AS A WAY TO INCREASE THE EFFICIENCY OF REGIONAL VIDEO ADVERTISING. The paper deals with the study of such linguistic phenomenon as hashtag and its distribution on the Internet. It substantiates the importance of using hashtag in messages from network users, defines its main properties as a tool for grouping information. It studies regional advertising videos that represent goods and services of the Tambov region and the use of messages in the form of hashtags that mark the subject of these videos. The authors compile a list of general topics relevant to the description of all reviewed commercials. Particular attention is paid to such a function of hashtags as defining a model of a situation for compressing text; groups of hashtags that perform this function are distinguished. The paper describes lexical units used to label advertised goods and services, which have an evaluative component. In conclusion, the main qualities of hashtags, the use of which is aimed at effective perception by readers, are highlighted.

Key words: hashtag, video advertising, advertising communication, hashtag effectiveness.

Е.А. Гуляева, канд. пед. наук, доц., Тамбовский государственный университет имени Г.Р. Державина, г. Тамбов, E-mail: postegea@mail.ru

Ю.В. Клюкина, канд. филол. наук, доц., Тамбовский государственный университет имени Г.Р. Державина, г. Тамбов,

E-mail: yuliya_klyulina@hotmail. com

Т.В. Мордовина, канд. пед. наук, доц., Тамбовский государственный технический университет, г. Тамбов, E-mail: tvmordovina76@mail.ru

ХЭШТЕГ КАК СПОСОБ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕГИОНАЛЬНОЙ ВИДЕОРЕКЛАМЫ

Статья посвящена изучению такого лингвистического феномена, как хэштег и его распространения в сети Интернет В работе обосновывается важность использования хэштега в сообщениях пользователей сети, определяются основные его свойства как инструмента группировки информации. Изучается региональная видеореклама на примере видеороликов, которые представляют товары и услуги Тамбовской области, и использование подписей в виде хэштегов, маркирующих тематику данных видеосообщений. Составлен список общих тем, релевантных для описания всех рассмотренных рекламных роликов. Особое внимание уделяется такой функции хэштегов, как определение модели ситуации для компрессии текста, выделяются группы хэштегов, выполняющих данную функцию. Описываются лексические единицы, используемые для маркирования рекламируемых товаров и услуг имеющие оценочное значение. В заключение выделяются главные качества хэштегов, использование которых нацелено на результативное восприятие читателями.

Ключевые слова: хэштег, видеореклама, рекламная коммуникация, эффективность хэштега.

С появлением современных технических средств коммуникации особое внимание исследователей привлекает функционирование такого лингвистического феномена, как хэштег Согласно Словарю интеренет-терминов, хэштег (хэштэг, хештег хеш-тэг, хэш-тэг) происходит от английских слов hash - символ решётки (#) и tag - ярлык, этикетка. Выглядит хэштег как слово или соединение слов, которому предшествует символ # и означает тип пометки, ярлычка в социальных сетях [1].

Хэштег служит для пометки сообщения о его принадлежности к какому-либо событию, теме или обсуждению. Сообщения, которые подписаны хэштегом, становятся маркированными, группируются и дают возможность интернет-пользователям найти информацию по определенной тематике с помощью поиска, например, #отдых, #ремонт, #рукоделие и т.д.

Таким образом, к основным свойствам хэштега относятся:

- выделение главной мысли сообщения при помощи ключевых слов;

- группировка информации в соответствии с тематикой;

- обеспечение быстрого поиска по заданной теме [2].

Социальные сети имеют единое правило написания хэштегов: после знака # можно писать буквы (латиницу или кириллицу, заглавные или строчные), цифры и нижнее подчеркивание. Однако у каждой площадки есть свои ограничения по использованию меток: по длине, количеству и другим параметрам.

«Хэштег объединяет разрозненную информацию по общим признакам, помогает соединять вместе во многом разные или, наоборот, похожие слова, мысли, фразы, статьи, картинки и тому подобное» [3, с. 54].

Кроме того, что хэштег служит для систематизации и подбора нужной информации (сообщений, картинок, видеороликов), это еще и способ продвижения аккаунтов и рекламируемых в них товаров, услуг, информации.

В настоящее время хэштеги активно используются как профессионалами, так и обычными пользователями Интернета, зарегистрированными в той или иной социальной сети. Как отмечают исследователи, благодаря размещению хэштегов в популярных социальных сетях многие современные компании успешно распространяют свою рекламу [4]. Социальные сети уже не являются сервисами только для общения и развлечения, сейчас это высокоперспективный инструмент для продвижения бизнеса и рекламы, что происходит во многом благодаря открытию новых технологических возможностей и инвестициям компаний в рекламу.

Видеореклама, размещенная в социальных сетях, на тематических сайтах и форумах, на каналах в YouTube и т.д., является одним из наиболее перспективных сегментов рекламы в сети.

Рассмотрим региональную видеорекламу на примере видеороликов, размещенных на YouTube, которые представляют товары и услуги Тамбовской области. Необходимо отметить, что функция создания хэштегов как инструмента груп-