Лексико-семантические особенности англоязычных новостных онлайн статей по инновационным технологиям

ШКЕНЕВ Б. В.

ЛЕКСИКО-СЕМАНТИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ АНГЛОЯЗЫЧНЫХ НОВОСТНЫХ ОНЛАЙН СТАТЕЙ ПО ИННОВАЦИОННЫМ ТЕХНОЛОГИЯМ

Аннотация. В статье описывается лексико-семантическая специфика новостных онлайн статей по инновационным технологиям на материале английского языка в соответствии с разделением лексики на лексико-семантические поля и указанием частотности употребления различных ее видов.

Ключевые слова: публицистический новостной дискурс, онлайн публикация, инновационные технологии, лексика, лексико-семантическое поле, частотность употребления.

SHKENEV B. V.

LEXICO-SEMANTIC PECULARITIES OF ENGLISH OLINE NEWSPAPER ARTICLES ON INNOVATIVE TECHNOLOGIES

Abstract. The article presents the lexico-semantic peculiarities of English online newspaper articles on innovative technologies. The study is based on lexico-semantic fields analysis and usage frequency of different types of lexis.

Keywords: publicistic newspaper discourse, online article, innovative technology, lexis, lexico-semantic field, usage frequency.

Цель настоящего исследования заключается в лексико-семантическом анализе англоязычных онлайн публикаций по инновационным технологиям на лексическом уровне и установлении лексико-семантических полей с указанием частотности употребления различных видов лексики.

Актуальность работы обуславливается очевидной важностью исследования текстов различных типов дискурса, в частности публицистического новостного дискурса электронного формата.

Материал исследования составил лексический корпус количеством 984 единицы, отобранных методом сплошной выборки из онлайн статей по инновационным технологиям англоязычного новостного интернет-сайта CNN Live. Тематика анализируемых статей представлена описанием новейших разработок в индустрии развлечений, технологий борьбы с киберпреступностью и создания техники для поддержания национальной безопасности, обзорами новых моделей техники, а также вопросами, связанными с освоением космического пространства.

Основными методами исследования являются полевый подход и семантический анализ. Также были использованы элементы квантитативного анализа. В ходе исследования выявляются основные лексические структуры, встречающиеся в новостных публикациях по инновационным технологиям, их семантические классы, а также определяются особенности ядра и периферии каждого лексико-семантического класса по принципу частотности репрезентации.

Как известно, при изучении языка в системно-структурном плане часто прибегают к полевому подходу, прочно вошедшему в современные методы исследования разных областей и уровней языка, поскольку в настоящее время лексико-семантическое исследование текста остается одним из актуальных направлений в лингвистике. Исследование поля, начатое Г. Ипсеном, Й. Триром и получившее активное продолжение в работах Э. Ж. Мунена, Ю. Н. Караулова, Г. С. Щура, А. В. Бондарко и др., представлено в лингвистике в виде парадигматических, синтагматических, ассоциативных, понятийных, морфосемантических, функционально-семантических полей. Как отмечает И. М. Кобозева, под семантическим полем понимают «совокупность языковых единиц, объединенных общностью содержания и отражающих понятийное, предметное или функциональное сходство обозначаемых явлений» [5, с. 99]. И. В. Сентенберг определяет семантические классы слов как лексические поля парадигматического типа, представляющие собой более или менее сложные группировки, члены которых связаны общим смыслом (инвариантным значением-идентификатором) [8, с. 61]. Как и элементы любой системы, лексико-семантические поля находятся в тексте в определенных взаимоотношениях.

Поскольку мы рассматриваем лексику новостного дискурса, то необходимо остановиться на понятии «дискурс», которое имеет в лингвистике различные трактовки. Классическим стало определение дискурса, предложенное В. И. Карасиком: «Дискурс - это многоплановое явление, которое может рассматриваться в коммуникативном аспекте как вербальное общение, в структурно-семантическом - как фрагмент текста выше уровня предложения, в структурно-стилистическом - как нетекстовая организация разговорной речи, в социально-прагматическом - как текст, погруженный в ситуацию общения» [4, с. 278].

В изучаемом новостном онлайн дискурсе одновременно реализуются функции информативности, воздействия и агитации. В новостных статьях поднимаются вопросы широкой тематики, в том числе освещающие актуальные события современности, открытия и разработки в области инновационных технологий, которые представляют большой интерес для общества. В связи с этим, публицистический новостной дискурс находит широкое применение в СМИ [6, с. 109]. Электронный новостной дискурс, или гиперновость, которая

существует только в электронном виде, организована, согласно Ю. С. Воротниковой, с учетом характеристик электронного коммуникативного пространства и приобретает вид письменной коммуникации с чертами устного общения [2, с. 16].

Поскольку слово «инновация» выступает синонимом нововведения или новшества и может использоваться наряду с ними, можно констатировать, что новостная онлайн статья по инновационным технологиям - это текст в электронном виде, опубликованный в сети Интернет, посвященный описанию новшества в определенной отрасли технологии.

В ходе количественно-качественного анализа новостной лексики онлайн статей по инновационным технологиям было выявлено, что повышенный интерес к разработкам в области инновационных технологий в современном мире обуславливает широкое использование в публикациях терминологических единиц - преимущественно общедоступной терминологии для охвата как можно более широкого круга читателей (thermostat, laptop, tablet, smoke detector, Internet-connected speaker, virtual reality goggles, GPS tracker).

В лексическом составе анализируемых статей также был отмечен ряд других отличительных черт, в том числе большой процент имен собственных, в частности, эргонимов - названий деловых объединений людей, например, организаций, учреждений, корпораций, предприятий, обществ и др. [7, с. 151]; прагматонимов - названий выпускаемой ими продукции, а также антропонимов (YouTube, Windows, iPhone, Tim Cook). Кроме того, для статей публицистического новостного дискурса характерно наличие средств компрессии текста, речевых штампов и клише (OLED - organic light-emitting diode, HDR - high dynamic range, GB - gigabyte). Еще одной особенностью лексики статей по инновационным технологиям является присутствие определенного количества абстрактных слов, оценочной и экспрессивной лексики для оценки определенных аспектов (crazy products, mind-blowing VR experiences, quarters are going to be stinkers). Так называемый «заголовочный жаргон», слова нестойкого типа, употребление идиоматичных соединений, культуроспецифичная лексика, а также такие лексические приемы, как метафора, эпитет, эвфемизм и сравнение в заголовках являются особенностями лексики новостной онлайн статьи. Подобные языковые средства способствуют реализации информационной и воздействующей функций новостного дискурса и достижению главных целей по сообщению информации и оказания на получателей определенного эмоционального воздействия.

Предпринятый нами анализ лексического наполнения новостных текстов в сфере инновационных технологий показывает, что лексика современных англоязычных онлайн статей по инновационным технологиям относится преимущественно к следующим разрядам лексических единиц: термины, имена собственные, средства компрессии и стилистически окрашенная лексика.

Специальная терминология представляет собой особые лексические единицы для номинации общих понятий, а к их особенностям можно отнести однозначность, емкость, отсутствие синонимии и мотивированность [3, с. 31]. Следует отметить, что лексико-семантическое поле терминов обладает наибольшей репрезентативностью в количественном отношении (43% всей выборки, 383 примера). Оно включает в себя следующие классы: 1) «устройство» (device) - viewer, sensors, controllers; 2) «функция» (function) - crash-prevention technology, smart car tech, Adaptive Cruise Control; 3) «характеристика» (characteristics) - autonomous driving mode, crashproof, Internet-connected speaker; 4) «системы» (systems) - OS - operating system, VR - virtual reality, worldwide network; 5) «процессы» (processes) - VR's adoption, digital currency exchange, online crime; 6) «род деятельности» (occupation) - developer, subscriber, rocket scientist, VR team; 7) «вид информации» (types of information) - VR video, still images, mockup.

Лексико-семантический класс, репрезентирующий смысловую доминанту «устройство» (device) насчитывает 156 примеров, что составляет 17% от всего корпуса данных; «системы» (systems) - 47 примеров (5%); «вид информации» (types of information) -46 примеров (5 %); «функция» (function) - 43 примера (4,8%); «род деятельности» (occupation) - 42 примера (4,7%); «характеристика» (characteristics) - 32 примера (3,6 %); «процессы» (processes) - 17 примеров (2 %).

В ходе дальнейшего анализа по частотности репрезентации лексем у каждого класса, за некоторыми исключениями, были выделены ядро, ближняя, дальняя и крайняя периферии. Ядро номинативного поля лексики устанавливается через синонимическое расширение ключевого слова. Ключевое слово - это определяемая исследователем лексическая единица, которая наиболее полно номинирует исследуемое лексико-семантическое поле.

Рассмотрим частотные признаки, характеризующие лексико-семантическое поле терминов, представленные в лексико-семантическом классе «устройство». Ключевым словом данного класса является лексема «device». При этом важно отметить, что исследуемый класс также репрезентируется в ближней периферии такими лексемами как «smartphone», «phone» и «computer», дальняя периферия - лексемами «camera» и «headset. Крайняя периферия представлена менее употребляемыми лексемами «router», «keyboard», «e-reader». Частотность репрезентации исследуемого класса: лексема «device» - 2,4%, лексема «smartphone» - 1,9%, лексема «phone» - 2,1%, «computer» - 1,1%, «camera» и «headset» - 0,9% от всего корпуса данных.

Теперь рассмотрим частотные признаки, характеризующие лексико-семантическое поле терминов, представленных в лексико-семантическом классе «системы» (systems). Важно отметить, что в исследуемом классе ядро репрезентирует такая лексема как «system»,

ближнюю периферию - «network», дальнюю - «virtual reality». Частотность репрезентации исследуемого класса для вышеуказанных лексем составляет: «system» - 2,3%, «network» -1,8%, «virtual reality» - 0,8%.

Лексико-семантический класс, репрезентирующий лексему «вид информации» (types of information) насчитывает 46 примеров, что составляет 5% от всего корпуса данных. Ядро представлено лексемой «Software», ближняя периферия репрезентируется лексемой «data», дальняя периферия представлена лексемой «video». Частотность репрезентации лексемы «Software» составляет 1,3%, «data» - 1,1 %, «video» - 0,9%.

Ядро лексико-семантического класса «функция» (function) представлено лексемой «detect» - 1,2%, что характеризует основное направление функций. К ближней периферии лексемы «функция» (function) можно отнести лексемы «password» - 1,1%, к дальней периферии, семантически связанную с ней лексему «lock» - 0,3%.

Лексико-семантический класс «род деятельности» (occupation) насчитывает 42 примера, что составляет 4,7% от всего корпуса данных. Ядром данного класса будет являться лексема «hacker», отражающая наиболее актуальную проблематику действий людей, связанных с технологиями. Дальняя периферия представлена лексемой с широким значением «developer». Частотность репрезентации лексемы «hacker» составляет 2,9%, «developer» -0,8%. Высокий показатель частотности лексемы «hacker» обусловлен мировым ростом уровня киберпреступности, в то время как понятие «developer» стандартно является обозначением человека, занимающимся созданием программного обеспечения.

Рассмотрим частотные признаки, характеризующие лексико-семантический класс «характеристика» (characteristics). Данный класс насчитывает 32 лексемы, что составляет 3,6% от всего корпуса данных. Его ядро представлено лексемой «digital». К ближней периферии этого класса можно отнести лексему «streaming». Частотность репрезентации лексемы «digital» - 0,5%, «streaming» - 0,4%.

Лексико-семантический класс, «процессы» (processes) насчитывает 17 примеров, что составляет 1,9% от всего корпуса данных. Ключевым словом данного немногочисленного класса будет являться лексема «cybersecurity», как понятие, противостоящее острой проблеме киберпреступности. В связи с немногочисленностью представленного класса, не представилось возможным выделить ядро и дальнюю периферию в классе «процессы» (processes). Ближняя периферия представлена лексемой «cybersecurity» - 1,2%.

Лексико-семантическое поле имен собственных (42% всей выборки, или 379 примеров) разделяется на классы: 1) «эргонимы» (ergonyms), то есть названия компаний и организаций: Volvo, iPhone, EFF - Electronic Frontier Foundation; 2) «прагматонимы» (pragmatonyms), то есть названия товаров: Samsung Galaxy 7, iPhone 5S, Nexus 6P; 3) «антропонимы»

(anthroponyms) - имена людей: Lovecruft, Budovsky, который является наименее репрезентированным.

Лексико-семантический класс «эргонимы» насчитывает 257 примеров, что составляет 29% от всего корпуса данных; класс «прагматонимы» - 76 примеров (8,5%); класс «антропонимы» насчитывает 46 примеров (5%). В лексико-семантическом поле имен собственных наибольшей частотностью обладает лексико-семантический класс «эргонимы». Ядро класса репрезентируется лексемами с наивысшей частотностью: «Google», «Apple» и «Android». Ближняя периферия представлена лексемой «Amazon», дальняя -лексемами «Samsung» и «Facebook». К крайней периферии лексико-семантического класса мы отнесли все остальные эргонимы, так как частотность их репрезентации не превысила 0,3%. Частотность репрезентации лексемы «Google» составляет 8,8%, «Apple» - 5,9 %, «Android» -3%, «Amazon» - 1,6%, «Samsung» - 0,9%, «Facebook» - 0,5%.

Имя торговой марки является самым заметным и устойчивым элементом взаимосвязи между продуктом и потребителем. Лексико-семантический класс, репрезентирующий прагматонимы, насчитывает 76 примеров, что составляет 8,5% от всего корпуса данных. Ядро репрезентируется лексемой «iPhone» с частотностью 3,9%, дальняя периферия - лексемой «smartwatch» (0,8%). Частотность лексемы «iPhone» составляет 3,9%. К крайней периферии лексико-семантического класса мы отнесли все остальные прагматонимы, так как частотность их репрезентации не превышала 0,3%.

Еще одной особенностью новостного дискурса является употребление антропонимов в целях актуализации конкретной информации, уточнения или ссылки на определенного человека, о котором идет речь в статье. Антропонимы в анализируемых статьях встречались весьма редко. Дальняя периферия репрезентируется лексемой «Lovecruft» с частотностью 1,3% и лексемой «Budovsky» с частотностью 1%, что можно объяснить тем фактом, что данным людям были посвящены отдельные статьи.

Лексико-семантическое поле средств компрессии (11% всей выборки, или 97 примеров) включает классы: «аббревиатуры» (abbreviation) - 97 примеров (7%): SUV - Sport Utility Vehicle, AT&T (T, Tech30) - American Telephone and Telegraph, DSLR-eye - Digital single-lens reflex camera-eye; 2) «стяжения» (blend words) - 66 примеров (2,4%): Internet - Interconnected Networks, hi-tech - high technology, bit - binary digit.

Необходимо отметить, что новостной статье по инновационным технологиям, как и новостному дискурсу в общем, присуще широкое использование аббревиатур. Как правило, если сокращение малоизвестно, его расшифровка дается автором при первом упоминании и в дальнейшем используется только сокращенный вариант. Ядро класса «аббревиатуры» (abbreviation) представлено лексемой «TV» - television, ближняя периферия - лексемой «VR»

- virtual reality, дальняя периферия - лексемой «HD» - high-definition. Частотность лексемы «TV» составляет 1,9 %, частотность «VR» - 1,6 %.

В связи с низкой частотностью репрезентации класса «стяжения» (blend words) у него можно выделить только ближнюю и крайнюю периферию. Ближняя периферия представлена лексемой «Internet» (Interconnected Networks), что составляет 1,9%. Крайняя периферия включает все остальные лексемы. Как правило, их частотность не превышает 0,3%: hacktivist

- hacker and activist, transistor - transfer and resistor, emoticon - emotion and icon.

Наименьшим по частотности употребления является лексико-семантическое поле стилистически окрашенной лексики (4% от всей выборки, 35 примеров). Оно делится на классы: 1) «тропы» (stylistic devices) - mysterious, next frontier, video king; 2) «сленг» (slang) -bug, nerd, techhead. Частотность репрезентации лексико-семантического класса «тропы» -2,9%, класса «сленг» (slang) - 1%. Стоит отметить, что сленг был причислен к данному полю для удобства анализа, поскольку он выполняет ту же функцию привлечения внимания читателя, что и тропы, и представлен в незначительной степени, чтобы выделить его в отдельное поле. Дальнюю периферию класса «тропы» составляют эпитеты (epithets), то есть прилагательные, несвойственные для описания инновационных технологий и отражающие сугубо авторскую позицию: mind-blowing VR experiences, super high-end laptop, a sexy router, mysterious new headset и др. Их частотность составляет 2,9%. Сюда же относятся и метафоры: Eyes have become a hot "nextfrontier" in technology; The streaming video king Netflix; A mistake could turn someone's phone into a brick.

Класс «сленг» обладает самой низкой частотностью репрезентации (1%). Его дальнюю периферию составляет лексема «bug», то есть ошибка системы. Стоит отметить, что наиболее часто лексика данного поля встречается в заголовках, поскольку они «должны заинтересовать читателя, оказать на него определенное эмоциональное воздействие» [1, с. 108]: JetPack takes flight around Lady Liberty - пример использования эвфемизма (Lady Liberty - the Statue of Liberty); iPhone photography is cool, eyeball photography is cooler - пример использования сленга (cool - крутой); I could be a prostitute. I'd rather be a nerd - пример использования сленга (nerd - an outwardly normal person who has taken the time to learn technical skills); Google's plan to kill passwords - пример использования метафоры (to kill - сделать ненужным); Google is quietly building a crazy good gadget business - пример использования эпитета (crazy - ошеломляющий).

Таким образом, характерной особенностью англоязычных новостных онлайн публикаций по инновационным технологиям на лексическом уровне можно считать преобладающее по сравнению с остальными видами лексики количество терминологических единиц, имен собственных и средств лексической компрессии. Наименее частотной является

стилистически окрашенная лексика, которая встречается в основном в заголовках в функции привлечения внимания и эмоционального воздействия на читателя. В каждом из исследованных лексико-семантических полей выявляются семантические классы лексики, выделяются ядро, ближняя, дальняя и крайняя периферия. Кроме того, указывается частотность их употребления. На основе проведенного квантитативного анализа можно сделать вывод о том, что такое соотношение лексических структур будет являться неизменным в новостных статьях по данной тематике.

ЛИТЕРАТУРА

1. Богданова О. Ю. Лингвостилистический анализ заголовка как элемента англоязычного текста // Ярославский педагогический вестник. - 2006. - № 1. - С. 104-110.

2. Воротникова Ю. С. Особенности выражения экспрессии в рамках новостных заголовков в разных коммуникативных средах // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. - 2009. - № 7(2). - С. 23-32.

3. Гринев-Гриневич С. В. Терминоведение: учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений. -М.: Академия, 2008. - 304 с.

4. Карасик В. И. Языковые ключи. - М.: Гнозис, 2009. - 406 с.

5. Кобозева И. М. Лингвистическая семантика. - М.: УРСС, 2000. - 350 с.

6. Ляпун С. В. Газетная публицистика в парадигме лингвистических исследований XXI в. // Вестник Адыгейского гос. ун-та. Сер. 2. Филология и искусствоведение. - 2011. - № 1. -С. 109-115.

7. Реформатский А. А. Введение в языковедение. - М.: Аспект Пресс, 1996. - 536 с.

8. Сентенберг И. В. Лексическая семантика английского глагола. - М.: МГПИ, 1984. - 95 с.