«Виртуальные собеседники»: перспективы развития телевизионного промодискурса

DOI 10.24411/2499-9679-2018-10198 УДК 811.161.42

Л. Е. Малыгина

https://orcid.org/0000-0002-0056-8160

«Виртуальные собеседники»: перспективы развития телевизионного промодискурса

В статье рассматриваются различные направления использования виртуальных собеседников (чат-ботов) и автоматической генерации осмысленных текстов в телевизионном промодискурсе, анализируются ситуации, в которых использование чат-ботов оказывается эффективным, выявляются задачи, которые виртуальные собеседники решить не в состоянии; описываются способы обучения чат-ботов, а также сам процесс проектирования личности виртуального собеседника, в том числе проектирование эмоций, присвоение человеческих мотиваций, убеждений и чувств боту. Подобный антропоморфизм при проектировании виртуального собеседника не означает воссоздание разработчиком всех нюансов человеческой личности, а предполагает проектирование только тех черт, которые необходимы для эффективного взаимодействия пользователя и робота. Специалисты, разрабатывающие дизайн личности виртуального собеседника, привлекают к совместной работе профессиональных сценаристов, драматургов, филологов, психологов, поэтов и писателей, способных выстраивать диалоги человека и компьютера, а также создавать эффективные сценарии общения.

Автор анализирует риски и возможности использования виртуальных собеседников и искусственного интеллекта в образовании (на примере обучения телевизионных журналистов), средствах массовой информации и бизнесе.

Для достижения поставленной цели автор применяет методы дедуктивного и индуктивного логического анализа, описательный метод, метод стилистического анализа, метод сравнительного анализа, метод опроса информантов и метод глубинного интервью.

Исследование носит междисциплинарный характер, поскольку, анализируя использование автоматической генерации осмысленных текстов и виртуальных собеседников в телевизионном промодискурсе, автор затрагивает актуальные проблемы медиапсихологии, психологии восприятия, коммуникативной стилистики и медиастилистики. Междисциплинарный подход помогает решить сложные вопросы взаимодействия психических процессов и их языковых коррелятов в деятельности телевизионных журналистов. Теоретические выводы, сделанные в ходе исследования проблемы использования виртуальных собеседников и автоматической генерации осмысленных текстов в телевизионном промодискурсе, могут найти широкое применение в курсах преподавания таких дисциплин, как медиалингвистика, культура речи, язык телевидения, гуманитарные исследования искусственного интеллекта и др. Представленные автором результаты исследования будут также полезны практикующим телевизионным журналистам.

Ключевые слова: автоматическая генерация осмысленных текстов, виртуальные собеседники, искусственный интеллект, чат-боты, телевизионный промодискурс, адресант, адресат.

L. E. Malygina

«Virtual Interlocutors»: Prospects of TV-Promodiscourse Development

In the article various directions to use virtual interlocutors (chatbots) and automatic generation of intelligent texts in television promodiscourse are considered, situations are analyzed where the use of chatbots is effective, tasks are revealed, which virtual interlocutors are not able to solve; ways of training chatbots are described and also a process of making the identity of the virtual interlocutor, including design of emotions, assignment of human motivations, beliefs and feelings in a bot. The similar anthropomorphism at making of the virtual interlocutor does not mean reconstruction of all nuances of the human person by the developer, and assumes design only of those lines which are necessary for effective interaction of the user and the robot. The experts developing design of the identity of the virtual interlocutor cooperate with professional screenwriters, playwrights, philologists, psychologists, poets and writers capable to build as much as possible dialogues of the person and the computer and also to create effective scenarios of communication.

The author analyzes risks and possibilities of the use of virtual interlocutors and artificial intelligence in education (on the example of training of television journalists), in mass media and in business.

To achieve the goal the author applies methods of the deductive and inductive logical analysis, a descriptive method, a method of stylistic analysis, a method of comparative analysis, a method of polling informants and a method of deep interviews.

The research is of a cross-disciplinary character as, analyzing the use of automatic generation of intelligent texts and virtual interlocutors in television promodiscourse, the author touches upon current problems of media psychology, psychology of perception, communicative stylistics and media stylistics. A cross-disciplinary approach helps to resolve difficult questions of interaction of mental processes and their language correlates in television journalists' activity. The theoretical conclusions, drawn during the research of the problem of use of virtual interlocutors and automatic generation of intelligent texts in television promodiscourse, can

© Малыгина Л. Е., 2018

find broad application in courses of teaching such disciplines as media linguistics, the standard of speech, television language, humanitarian researches of artificial intelligence, etc. The results of the research presented by the author will be also useful to practicing television journalists.

Keywords: automatic generation of intelligent texts, virtual interlocutors, artificial intelligence, chatbots, television promodiscourse, addresser, addressee.

Введение. Современный телевизионный ме-диабизнес в России готовится работать в принципиально новых технологических условиях [7; 9; 10]. Это во многом связано с ориентацией медиа-менеджеров на нового адресата телевизионного промодискурса - «цифровую молодежь» как перспективную целевую аудитории российских телевизионных каналов. Данная аудитория интуитивно ориентируется в современных цифровых технологиях, в отличие от представителей «поколения адаптации», которые вынуждены специально осваивать, например, автоматическую генерацию осмысленных текстов и виртуальных собеседников, примеры использования которых рассматриваются в настоящей статье.

Виртуальные собеседники, или чат-боты, -компьютерные программы, предназначенные для автоматизации коммуникации и процесса общения, способны поддерживать диалог с человеком, используя технологии распознавания речи либо работая по заранее настроенным сценариям «вопрос - вариант ответа». Активное внедрение телевизионными каналами технологии искусственного интеллекта, например, применение виртуальных собеседников, способных персонально общаться с адресатом (зрителем) от лица медиабренда, относится к экстралингвистическим факторам, оказывающим существенное влияние на трансформацию телевизионного промодискурса.

Методы. В работе применяются такие методы исследования, как метод дедуктивного и индуктивного логического анализа промотекста как продукта промодискурса для выявления механизма воздействия на массового адресата; описательный метод (наблюдение, обобщение, интерпретация и классификация); стилистический анализ, сравнительный анализ, метод опроса информантов (пользователей виртуальных собеседников) и метод глубинного интервью с разработчиками виртуальных собеседников и руководителями отделов промоушна телевизионных каналов.

Обзор литературы. Фактор массовости в направленности текстов телевизионного промо-дискурса способствует реализации не только информационной, рекламной, творческой, но и семиотической, оценочной, интертекстуальной и др. функций дискурса СМИ, а также пропагандистской и суггестивной функций, доминирующих в

настоящее время в коммуникативном пространстве [22-24]. При рассмотрении ТВ-промодискурса как разновидности дискурса СМИ и частного случая телевизионного дискурса [8] существенным оказывается фактор адресанта (непрямое, разделенное в пространстве и во времени воздействие адресанта на адресата; однонаправленность воздействия от адресанта к адресату); и фактор адресата (публичность - неограниченный, надперсональный круг потребителей; массовая разнородная и анонимная аудитория; непостоянный характер аудитории телевизионного канала; немедленное восприятие информации аудиторией; быстрая реакция на воспринятый креолизованный текст) [3].

Анализу проблем коммуникации, вопросам эффективного взаимодействия адресанта и адресата посвящено большое количество лингвистических исследований [1-5; 7-16; 18-20; 23 и др.]. В таких специфических характеристиках телевизионного промодискурса, как диалогичность, оце-ночность, агональность, инсценированность, заложены основания для осуществления сильного воздействия на адресата [25], проявления суггестивности [3;7], причем методы речевого воздействия [4], которые были эффективными для традиционной аудитории телевизионных каналов в возрастной группе 45 + , оказываются неэффективными для «цифровой молодежи», не испытывающей стресса от вербального общения с виртуальными собеседниками в процессе решения бизнес-задач, обучения и потребления медиапродук-та.

Результаты и дискуссия.

История возникновения и развития чат-ботов. История развития виртуальных собеседников началась в 1950 г., когда появился тест Тьюринга, позволяющий определять способность машины мыслить. На эту тему в журнале Mind была опубликована статья Cоmputing Machinery and Intelligence. В 1961 г. был создан первый виртуальный голосовой ассистент Shоebоx от IBM. В 1961 г. увидел свет первый виртуальный собеседник Элиза (Eliza), в 1972 году - Парри (Parry) -чат-бот, имитирующий собеседника с психическим расстройством. В 1984 г. был отмечен появлением бота Mark V. Shaney (Марк В. Шейн), созданного по технологии «цепь Маркова». В 1988 г.

появился чат-бот Джаббервоки (Jabberwacky) по кличке «Бот -Болтун». В 1990 г. была учреждена Премия Лебнера (Lоebner Prize) для виртуальных собеседников. В 1995 г. был разработан виртуальный собеседник A. L. I. C. E. - первый чат-бот на основе обработки естественного языка (natural language processing, NLP). В 1996 г. компания Micrоsоft выпустила виртуального помощника Клиппи (Clippy, Clippit). Конкурирующая компания Apple в 2010 г. представила бота Сири (Siri) для системы iOS. В 2014 г. на рынке чат-ботов появляются все более совершенные новинки: виртуальные помощники Алекса и Кортана от Amazоn и Micrоsоft. В 2015 г. создается API для разработчиков ботов в Facebооk Messenger. В 2017 г. появляются Бикси (Bixby) от Samsung и Алиса от Яндекса, а в мае 2018 г. - технология для добавления человеческого голоса виртуальному ассистенту Gооgle Assistant.

Термин «виртуальный собеседник» возник еще в 1994 г., но только через двадцать лет эта технология стала трендом. В 2018 г. уже существует множество виртуальных помощников, с которыми можно сыграть в шахматы, поговорить, заказать доставку продуктов питания на дом или обед в офис, вызвать такси. Виртуальные собеседники помогают подобрать тур, забронировать гостиницу, купить билеты на поезд или самолет. Роботы-дикторы заменяют ведущих информационных программ на телевидении и «пишут» финансовые новости в деловых онлайн-СМИ. Все более популярными становятся обучающие чат-боты. С их помощью можно пройти курс дистанционного обучения, изучить необходимые материалы, выполнить тесты и сдать выпускной экзамен. Основная «среда обитания» чат-ботов - мессендже-ры (Viber, Telegram, Facebооk Messenger), а также веб-чаты на интернет-сайтах.

Проектирование личности чат-бота. На данном этапе развития технологий создание и полноценное функционирование чат-ботов, то есть программ, разработанных на основе технологий машинного обучения и нейросетей для достижения человеком определенных целей, требует значительного вмешательства человека (например, для подготовки корпуса, для прямого задания определенных шаблонов поведения, в том числе ответов на вопросы) [9; 10].

Отдельную проблему представляет проектирование (дизайн) личности чат-бота. Кандидат экономических наук, ректор КУ DreamStudy Юрий Белоножкин считает, что лучшей стратегией для создания чат-бота является наделение робота чер-

тами языковой личности человека, обладающего собственным стилем разговора. Специалисты, разрабатывающие дизайн личности чат-бота, занимаются в том числе проектированием эмоций, присвоением человеческих мотиваций, убеждений и чувств неодушевленным вещам. Но подобный антропоморфизм не означает учета всех нюансов человеческой личности, а предполагает использование только тех черт, которые будут необходимыми и полезными для взаимодействия человека и робота (компьютера).

Специалисты, разрабатывающие дизайн личности чат-бота, нуждаются в помощи профессиональных филологов, психологов, писателей, сценаристов и драматургов, способных выстраивать максимально эффективные диалоги человека и машины [1-6; 24].

Стандартная подготовка к созданию диалогового интерфейса включает создание личности чат-бота (сравните: образ оратора в античном риторическом каноне), определение цели диалога и особенностей диалога (сравните: этап инвенции в риторике), построение общей логики процесса общения (сравните: выбор риторической стратегии и речевых тактик), написание детального сценария диалога.

При создании «одушевленного» бота общие рекомендации практиков, специализирующихся на продвигающей коммуникации, сводятся к необходимости обращаться к адресату от имени бренда (например, телеканала), требованию приватного общения, требованию лаконичности диалога, требованию выдавать советы адресату частями, требованию соблюдать рамки приличия в шутках, а также требованию не пропускать реакцию персонажа (чат-бота) на слова и действия человека. Важно допускать изящное признание чат-ботом собственных ошибок, все сообщения бота, которые звучат как написанный текст, необходимо переписывать в разговорном стиле, живым человеческим языком. Кроме того, бот не должен слишком долго притворяться, что он печатает ответ на вопрос.

Говоря о перспективе использования чат-ботов и искусственного интеллекта в телевизионном промодискурсе [8], целесообразно рассмотреть различные направления использования искусственного интеллекта в обучении, бизнесе и средствах массовой информации, чтобы проанализировать ситуации, в которых использование виртуальных помощников оказывается эффективным, а также выявить задачи, которые чат-боты решить не в состоянии.

Использование чат-ботов в обучении

Самой сильной чертой обучающего бота является индивидуализация. Вместо традиционного потока информации сверху вниз от преподавателя к ученикам чат-бот создает эффект «индивидуального внимания каждому ученику», то есть направленности коммуникации на учащегося, создает иллюзию облегчения процесса обучения вместо усиления стресса от постоянного контроля преподавателя, обещает сформировать и закрепить новые навыки учащегося во время самого процесса обучения вместо обычного оценивания, осуществляет контроль нарушения цикла обучения и препятствует забыванию изученного материала.

К самым распространенным заблуждениям, касающимся использования чат-ботов и искусственного интеллекта в процессе обучения, например, телевизионных журналистов, относится миф о том, что искусственный интеллект обязательно сократит объем работы. Это утверждение справедливо только в ситуациях, когда происходит массовое обращение, например телевизионных журналистов, учащиеся задают одни и те же вопросы, на которые необходимо оперативно отвечать, а время специалиста (преподавателя) ограничено. Кроме того, распространен миф о том, что при массовом внедрении чат-ботов в процесс обучения потребность в формировании новых навыков отпадет. Создание сценариев для чат-ботов, анализ данных учащихся и создание самого обучающего контента останется необходимым даже при использовании искусственного интеллекта, кроме того, чат-боты не заменят саму необходимость обучения как такового.

Примерами чат-ботов, описанных в данном исследовании, являются Эффектикус, который способен рассказать об основах эффективного он-лайн-обучения, а также робот Продуктикус (для директора, например, телевизионного канала). Продуктикус для тележурналиста или менеджера телекананала и Продуктикус для инженера/технического специалиста телеканала помогают менеджерам разных уровней изучать основы повышения производительности труда. Примечательно, что в процессе обучения для генерального директора телеканала создают одни темы и примеры, для руководителя отдела маркетинга - другие, а для главного редактора и журналистов -третьи, но сам бот при этом один и тот же.

К предварительным результатам использования ботов в корпоративном обучении телевизионных журналистов относятся: во-первых, успешное создание аналога тренера (на любые вопросы, касающиеся обучения, бот отвечает гораздо быстрее, чем специалисты, его создавшие); во-вторых, если бот обучен как тренер, то отпадает необходимость дополнительно планировать обучение; в-третьих, доступ к образовательным материалам и сам процесс обучения происходит так же, как и в системах дистанционного обучения (LMS), но без сложных интерфейсов или подписок на курс; в-четвертых, у учащихся возникает ощущение более персонализированного и эффективного обучения.

В практике применения виртуальных собеседников в обучении (на примере корпоративного обучения телевизионных журналистов) можно выделить три важнейшие составляющие эффективности процесса обучения. К ним относятся: цель - сделать процесс обучения захватывающим, запоминающимся и более эффективным; метод -дизайн личности чат-бота приближен к человеку, бот визуален и конструктивен; технология - готовность к мультимодальному (голос + текст) общению с функциями искусственного интеллекта и продуктивной аналитики.

Использование виртуальных собеседников для решения бизнес-задач

Виртуальные собеседники активно использоваться в различных сферах бизнеса (в страховых компаниях, банках, интернет-магазинах), в службах технической поддержки, в тех ситуациях, когда у клиента компании есть типовой вопрос (например, чат-боты осуществляют круглосуточную информационную поддержку клиентов, обращающихся в колл-центры крупных компаний). Из любой точки земного шара клиент может обратиться в мессенджере к чат-боту и мгновенно получить ответ на запрос, исходя из заранее подготовленных вариантов ответа. Если в сценарии бота нет подходящего ответа на вопрос, то робот переключает клиента на дежурного оператора.

Благодаря чат-ботам также происходит автоматизация процессов бэк-офиса компании, что упрощает и ускоряет коммуникации между сотрудниками внутри компании (например, сотрудник может оперативно выяснить, сколько осталось дней до отпуска, каков статус заявки на ремонт ноутбука, спросить о дате пролонгации контракта).

Виртуальные собеседники в юриспруденции, образовании, здравоохранении, системе безопасности

Внедрении искусственного интеллекта приводит к тому, что сферы образования, здравоохранения, бытовых услуг, юриспруденции, логистики, индустрия развлечений (например, кинематограф и массмедиа) существенно модернизируются (частотными становятся соответствующие специальные обозначения: еdutech, legaltech и medtech и т. п.): появляются виртуальные системы безопасности, внедняется 5D-сканирование, для нужд здравоохранения разрабатываются виртуальные доктора-консультанты и приложения-диагносты, роботы-юристы для судов, чат-боты уже заменяют преподавателей в дистанционном обучении.

Правоохранительные органы используют современные беспилотные аппараты, системы прогнозирования поведения и распознавания лиц. Это приводит к снижению влияния «человеческого фактора» в экстремальных ситуациях и позволяет высококвалифицированным специалистам сосредоточить внимание на решении более глобальных задач.

Благодаря искусственному интеллекту (ИИ-системам) виртуальное пространство становится более киберустойчивым и безопасным (повышается эффективность борьбы с хакерством и пиратством), доступ к мультимедийным ресурсам в интернете регулируется автоматически, релевантность информации, выдаваемой по запросу пользователя, растет и т. д.

В сфере здравоохранения внедряются виртуальные доктора-консультанты и приложения-диагносты (например, сервис, позволяющий контролировать сердечный ритм Coremergy; ассистент хирурга ARiadna - AR/MR), которые уже успешно осуществляют первичный осмотр. Технологии искусственного интеллекта позволяют мгновенно проанализировать список симптомов, внесенных пациентом, и после тестирования поставить предварительный диагноз, выдать рекомендации по дальнейшей диагностике заболевания, предложить возможные варианты лечения.

С 2016 г. в США искусственный интеллект активно внедряется в сферу юриспруденции (например, робот-юрист, работающий на основе искусственного интеллекта, используется в юридической компании «Baker & Hostetler», а робот Росс, созданный компанией IBM на базе компьютера Watson, управляет отделом по делам банкротства). Другой пример роботизации правовой системы - разработанный американскими программистами алгоритм, позволяющий в 70 % случаев верно предсказывать решение Верховного суда США. В Великобритании сайт

donotpay.co.uk, позволяет автовладельцам после получения квитанции о штрафе автоматически составить и направить апелляцию в суд. Данная технология, разработанная 18-летний программистом, позволила гражданам Великобритании в течение шести месяцев сэкономить почти 3 млн долларов.

Современные технологии позволяют конструировать чат-боты без привлечения программистов. Например, бот-конструктор Beesender дает возможность преподавателям автоматически оценивать уровень знаний слушателей дистанционных курсов обучения, принимать решение о зачислении, распределении, отчислении, переводах слушателей на другие курсы. Современные технологии распознавания речи уже позволяют создавать речевые бот-конструкторы, которые подходят для обучения детей, не любящих печатать в мессен-джерах, предпочитая разговор с ботом.

По данным основателя компании Beesender Олега Чаевского, 30 % пользователей, общающихся с самообучающимся ботом, пытаются его «троллить», то есть задавать вопросы таким образом, чтобы бот сдался, затем сделать скрин-шот переписки и выложить ее в Сеть. В случае с тк-based-ботами это невозможно. Данные боты являются более простыми, но они не обладают изъянами обучающихся ботов: у них отсутствует погрешность в реакции бота на реплику пользователя, кроме того, подобные боты создаются значительно быстрее и требуют меньших финансовых затрат.

Применение чат-ботов на телевидении

Чат-боты могут использоваться в любых сферах деятельности, коммуникации, в которых можно описать с помощью алгоритма, поэтому в ближайшее десятилетие чат-боты могут найти активное применении в том числе и на телевидении. Это может быть не только контроль медиамене-джером исполнения поручений сотрудниками телеканала, но и регистрация участников рекламных игр (телезрителей) в целях продвижения телевизионного продукта, аутентификация зрителей на сайте телеканала, напоминание о выходе в эфир долгожданной программы или анонс премьеры сериала.

Наиболее ценным преимуществом использования чат-ботов на современном телевидении является возможность сохранить и проанализировать историю каждого диалога с телезрителем. Таким образом телекомпания формирует архив со всеми вопросами и ответами по каждому чату, касаю-

щемуся той или иной промокампании. Подобная информация позволяет на основании цифровых показателей анализировать структуру коммуникаций телевизионного канала в разных аспектах. У медиаменеджеров появляется дополнительная возможность видеть рейтинги наиболее популярных тем обращений телезрителей, списки самых активных телезрителей или самых востребованных телевизионных программ и сериалов. Кроме того, чат-боты могут использоваться для проведения опросов телезрителей и оценки удовлетворенности зрителей просмотренными программами.

Автоматическая генерация осмысленных

текстов в СМИ как средство привлечения внимания адресата

Рассматривая проблему автоматической генерации осмысленных текстов, следует отметить, что первый в истории русскоязычной журналистики текст о любовных отношениях, целиком написанный роботом, был опубликован в журнале Elle в октябре 2017 г. После этого появилась колонка робота Дженни на главную тему номера (материалы «Elle колонки Дженни»: «Толерантность как понятие негативной свободы», «Семья будущего - какая она?», «Что такое фанатизм?»). «Работа» бота заключалась в том, чтобы на заданную тему найти в интернете тексты с ключевыми словами, проанализировать их и передать содержание данных текстов методом рерайтинга («своими словами»). Создание текста в 4 500 знаков (стандартная журнальная полоса текста) занимало около 30 минут. О результатах эксперимента научному сообществу рассказал Виктор Шкулев - президент компании Hearst Shkulev Publishing, издающей и распространяющей в России журналы Elle, Psyctotogies, Maxim: «Оказалось, что робот может только генерировать текст, но не в состоянии сделать самостоятельный вывод».

Активное использование роботов в творческих видах деятельности (например, в журналистике) связано с модой и является, скорее, инструментом промоушна, средством привлечения внимания аудитории, а не производственной необходимостью. «В 2018 г. все силы технологических компаний брошены на исследования в области ИИ, и мы не можем игнорировать глобальное внедрение систем машинного обучения во все сферы жизни. В то время как робот София ходит на свидания с Уиллом Смитом, а гуманоид Атлас Bоstоn Dynamics овладевает сальто, мы можем лишь начать осваивать автоматическую генерацию

осмысленных текстов. Пока что они выглядят угловато и не совсем по-человечески, но даже на примере четырех колонок очевиден прогресс» [14], — говорится на сайте журнала Elle в материале Сергея Смицкого «В Elle появилась колонка, которую пишет робот. Зачем это происходит?».

Заключение. На настоящем этапе развития технологии искусственного интеллекта робот не может заменить человека (например, телевизионного журналиста, копирайтера) при решении задач, требующих творческого подхода. Кроме того, виртуальные собеседники (помощники) пока не способны распознавать иронию в речи и самостоятельно делать оригинальные выводы в созданном ими тексте.

Активное совершенствование технологий искусственного интеллекта и постоянное взаимодействие представителей «цифровой молодежи» с виртуальными собеседниками в повседневной жизни приводит к тому, что у людей формируется привычка общения с роботами, но из-за постоянных односложных ответов на стандартные вопросы чат-ботов речь человека становится все более «шаблонной» (примитивной и предсказуемой) в то время, как робот в процессе развития технологий приобретает все больше различных черт языковой личности человека - роботы «очеловечиваются», люди «роботизируются».

Библиографический список

1. Бессер-Зигмунд, К. Магические слова [Текст] / К. Бессер-Зигмунд. - СПб. : Питер Пресс, 1997. - 224 с.

2. Буянова, Л. Ю., Зеленская, В. В. Эмоция, коммуникация, текст: Линии взаимокорреляции [Текст] // Вербальные аспекты семантических архитектоник языка. Краснодар : КубГУ, 1998. - С. 69-91.

3. Желтухина, М. Р. Тропологическая суггестивность массмедиального дискурса: о проблеме речевого воздействия тропов в языке СМИ [Текст] / М. Р. Желтухина. - М. : Ин-т языкоз. РАН; Волгоград : Изд-во ВФ МУПК, 2003. - 656 с.

4. Иссерс, О. С. Коммуникативные стратегии и тактики русской речи. 2-е изд., стер. [Текст] / О. С. Иссерс. - М. : Едиториал УРСС, 2002. - 284 с.

5. Карасик, В. И. Языковая спираль: ценности, знаки, мотивы [Текст] / В. И. Карасик. - Волгоград : Парадигма, 2015. - 432 с.

6. Леонтьев, А. А. Психолингвистические единицы порождения речевого высказывания [Текст] / А. А. Леонтьев. - М. : Наука, 1969. - 307 с.

7. Малыгина, Л. Е. Современный телевизионный анонс: информирование или манипулирование? [Текст] // Национальный психологический журнал. -М. : Факультет психологии МГУ, 2011. - № 2 (4). -С. 60-63.

8. Малыгина, Л. Е. Телевизионный анонс: лингво-стилистическая трансформация жанра [Текст] : монография / Л. Е. Малыгина. - М. : Факультет журналистики МГУ, 2013. - 311 с.

9. Никитинский, Н. С. Чат-боты: обзор и состояние технологий в отрасли [Электронный ресурс] // NLPx Tales оf Data Science. - URL: http://nlpx.net/archives/425

10. Носов, Н. Ю., Соколов, М. Д. Тенденции развития искусственного интеллекта [Электронный ресурс] // Современные научные исследования и инновации. - 2016. - № 5. - URL: http://web.snauka.ru/issues/2016/05/68404

11. Поберезникова, Е. В. Телевидение взаимодействия: интерактивное поле общения [Текст] / Е. В. Поберезникова. - М. : Аспект-пресс, 2004. -224 с.

12. Почепцов, Г. Г. Коммуникативные аспекты семантики [Текст] / Г. Г. Почепцов. - Киев : Вища школа, 1987. - 131 с.

13. Почепцов, Г. Г. О коммуникативной типологии адресата [Текст] // Речевые акты в лингвистике и методике. Межвузовский сборник научных трудов. -Пятигорск : Изд-во ПГПИИЯ, 1986. - С. 10-17.

14. Смицкий, С. А. В Elle появилась колонка, которую пишет робот. Зачем это происходит? [Электронный ресурс]. - URL: https://www.elle.ru/stil-zhizni/autо/eUe-rоbоt-id6770141/

15. Сонин, А. Г. Экспериментальное исследование поликодовых текстов: основные направления [Текст] // Вопросы языкознания, 2005. - № 6. - С. 115-123.

16. Сорокин, Ю. А. Зоны риска в средствах массовой коммуникации [Текст] // Реальность, язык и сознание: Межвузовский сборник научных трудов. Выпуск 1. - Тамбов : Изд-во ТГУ им. Г. Р. Державина, 1999. - С. 51-58.

17. Эко, У. К семиотическому анализу телевизионного сообщения [Текст] / У Эко. - М. : Прогресс, 1988. - С. 103-121.

18. Grieswelle D. Rhetorik und Politik: Kulturwissenschaftliche Studien. - München : Minerva, 1978. -155 p.

19. Hudson K. The Language of Modern Politics. -L.; Basingstoke : Macmillan, 1978. - 167 p.

20. Keyes D. Flowers for Algernon. - London : Gol-lancz, 2006. - 238 p.

21. Kress G, Hodge R. Language as Ideology. L. etc.: Routledge a. Kegan Paul., 1979. - 163 p.

22. Repina E. A., Zheltukhina M. R., Kovaleva N. A., Popova T. G., Garcia Caselles C. International media image of Russia: trends and patterns of perception // XLin-guae, 2018. - Vol. 11, no. 2. - P. 557-565.

23. Zheltukhina M. R., Busygina M. V, Merkulova M. G., Zyubina I. A., Buzinova L. M. Linguopragmatic aspect of modern communication: main political media speech strategies and tactics in the USA and the UK // XLinguae, 2018. Vol. 11, no. 2. - P. 639-654.

24. Zheltukhina M. R., Klushina N. I., Ponomarenko E. B., Vasilkova N. N., Dzyubenko A. I. Modern Media Influence: Mass Culture - Mass Consciousness - Mass Communication // XLinguae Journal, 2017. Vol. 10. Issue 4. - P. 96-105.

Reference List

1. Besser-Zigmund, K. Magicheskie slova = Magic words [Tekst] / K. Besser-Zigmund. - SPb. : Piter Press, 1997. - 224 s.

2. Bujanova, L. Ju., Zelenskaja, V. V Jemocija, kom-munikacija, tekst: Linii vzaimokorreljacii = Emotion, communication, text: Lines of mutually correlation [Tekst] // Verbal'nye aspekty semanticheskih arhitektonik jazyka = Verbal aspects of semantic very techtonics of language . - Krasnodar : KubGU, 1998. - S. 69-91.

3. Zheltuhina, M. R. Tropologicheskaja suggestivnost' massmedial'nogo diskursa: o probleme rechevogo vozdejstvija tropov v jazyke SMI = Tropologic sugges-tiveness of massmedia discourse: about the problem of speech influence of tropes in mass media language [Tekst] / M. R. Zheltuhina. - M. : In-t jazykoz. RAN; Volgograd : Izd-vo VF MUPK, 2003. - 656 s.

4. Issers, O. S. Kommunikativnye strategii i taktiki russkoj rechi. 2-e izd., ster. = Communicative strategies and tactics of the Russian speech. the 2nd edition., stereo-tipcal. [Tekst] / O. S. Issers. - M. : Editorial URSS, 2002. - 284 s.

5. Karasik, V. I. Jazykovaja spiral': cennosti, znaki, motivy = Language spiral: values, signs, motives [Tekst] / V. I. Karasik. - Volgograd : Paradigma, 2015. - 432 s.

6. Leont'ev, A. A. Psiholingvisticheskie edinicy porozhdenija rechevogo vyskazyvanija = Psycholinguistic units for generating a speech statement [Tekst] / A. A. Leont'ev. - M. : Nauka, 1969. - 307 s.

7. Malygina, L. E. Sovremennyj televizionnyj anons: informirovanie ili manipulirovanie? = Modern television announcement: informing or manipulation? [Tekst] // Nacional'nyj psihologicheskij zhurnal = Natsionalny psi-hologicheski zhurnal. - M. : Fakul'tet psihologii MGU, 2011. - № 2 (4). - S. 60-63.

8. Malygina, L. E. Televizionnyj anons: lingvostil-isticheskaja transformacija zhanra = Television announcement: linguostylistic transformation of the genre [Tekst] : monografija / L. E. Malygina. - M. : Fakul'tet zhurnalistiki MGU, 2013. - 311 c.

9. Nikitinskij, N. S. Chat-boty: obzor i sostojanie tehnologij v otrasli = Chatbots: review and condition of technologies in the industry [Jelektronnyj resurs] // NLPx Tales of Data Science. - URL: http://nlpx.net/archives/425

10. Nosov, N. Ju., Sokolov, M. D. Tendencii razvitija iskusstvennogo intellekta = Trends of artificial intelligence development [Jelektronnyj resurs] // Sovremennye nauchnye issledovanija i innovacii = Modern scientific research and innovations. - 2016. - № 5. - URL: http ://web. snauka. ru/issues/2016/05/68404

11. Pobereznikova, E. V Televidenie vzaimodejstvi-ja: interaktivnoe pole obshhenija = Television of interac-

tion: interactive field of communication [Tekst] / E. V Pobereznikova. - M. : Aspekt-press, 2004. - 224 s.

12. Pochepcov, G. G. Kommunikativnye aspekty se-mantiki = Communicative aspects of semantics [Tekst] / G. G. Pochepcov. - Kiev : Vishha shkola, 1987. - 131 s.

13. Pochepcov, G. G. O kommunikativnoj tipologii adresata = On communicative typology of the addressee [Tekst] // Rechevye akty v lingvistike i metodike. Mezhvuzovskij sbornik nauchnyh trudov = Speech acts in linguistics and technique. Interuniversity collection of scientific works. - Pjatigorsk : Izd-vo PGPIIJa, 1986. -S. 10-17.

14. Smickij, S. A. V Elle pojavilas' kolonka, kotoruju pishet robot. Zachem jeto proishodit? = In Elle there is a column which is written by the robot. Why does it happen? [Jelektronnyj resurs]. - URL: https://www.elle.ru/stil-zhizni/auto/elle-robot-id6770141/

15. Sonin, A. G. Jeksperimental'noe issledovanie pol-ikodovyh tekstov: osnovnye napravlenija = Pilot study of polycode texts: main directions [Tekst] // Voprosy jazy-koznanija = Voprosy yazykoznaniya, 2005. - № 6. -S. 115-123.

16. Sorokin, Ju. A. Zony riska v sredstvah massovoj kommunikacii = Risk zones in mass media [Tekst] // Real'nost', jazyk i soznanie: Mezhvuzovskij sbornik nauchnyh trudov. Vypusk 1 = Reality, language and consciousness: Interuniversity collection of scientific works. Release 1. - Tambov : Izd-vo TGU im. G. R. Derzhavina, 1999. - S. 51-58.

17. Jeko, U. K semioticheskomu analizu televizion-nogo soobshhenija = To the semiotics analysis of the television message [Tekst] / U. Jeko. - M. : Progress, 1988. -S. 103-121.

18. Grieswelle D. Rhetorik und Politik: Kulturwissenschaftliche Studien. - München : Minerva, 1978. -155 p.

19. Hudson K. The Language of Modern Politics. -L.; Basingstoke : Macmillan, 1978. - 167 p.

20. Keyes D. Flowers for Algernon. - London : Gol-lancz, 2006. - 238 p.

21. Kress G., Hodge R. Language as Ideology. L. etc.: Routledge a. Kegan Paul., 1979. - 163 p.

22. Repina E. A., Zheltukhina M. R., Kovaleva N. A., Popova T. G., Garcia Caselles C. International media image of Russia: trends and patterns of perception // XLin-guae, 2018. - Vol. 11, no. 2. - P. 557-565.

23. Zheltukhina M. R., Busygina M. V, Merkulova M. G., Zyubina I. A., Buzinova L. M. Linguopragmatic aspect of modern communication: main political media speech strategies and tactics in the USA and the UK // XLinguae, 2018. Vol. 11, no. 2. - P. 639-654.

24. Zheltukhina M. R., Klushina N. I., Ponomarenko E. B., Vasilkova N. N., Dzyubenko A. I. Modern Media Influence: Mass Culture - Mass Consciousness - Mass Communication // XLinguae Journal, 2017. Vol. 10. Issue 4. - P. 96-105.

Дата поступления статьи в редакцию: 21.09.2018 Дата принятия статьи к печати: 11.10.2018