Архив журнала

Аннотация: В работе рассматривается, как в двадцати вариантах английского языка категоризуется и метафоризуется такое явление, как политика, а также на основе проведенного исследования предлагаются возможности применения различных методов компьютерного анализа при работе с корпусными данными. Криптоклассный анализ показал, что в вариантах английского языка имя «politics» в первую очередь рассматривается как небольшой предмет, способный поместиться в руке (криптокласс Res Parvae); во вторую очередь политика категоризуется как нитевидный предмет (криптокласс Res Filiformes); третьим приоритетом выступает метафора длинно-тонкого объекта (криптокласс Res Longae Penetrantes); также в лингвистических корпусах были обнаружены окказиональные примеры «жидкой» политики (криптокласс Res Liquidae), «острой» политики (криптокласс Res Acutae) и «круглой» политики (криптокласс Res Rotundae). Полученные количественные данные были использованы для дальнейшего компьютерно-когнитивного моделирования и интеллектуального анализа (Data Mining, Text Mining). Так, в результате построения самоорганизующихся карт Кохонена варианты английского языка сгруппировались в пять кластеров, соответствующих географическим ареалам и категоризующих политику сходным образом. Были рассчитаны коэффициенты корреляции как для всех двадцати вариантов английского языка (67 %), так и для выделенных кластеров (86,0–99,7 %). Корреляционные коэффициенты позволили визуализировать сходства и различия категоризации имени «politics» двадцатью вариантами английского языка при помощи средств сетевого анализа. Также были созданы правила на основе дерева решений, которые в дальнейшем могут быть использованы для создания компьютерной программы, способной устанавливать ареальную принадлежность варианта английского языка. Полученные результаты были обобщены в виде когнитивного континуума категоризации политики в формате многомерной диаграммы.

Abstract: The paper examines how such a phenomenon as politics is categorized and metaphorized in twenty Englishes. The study also suggests different ways of using various methods of computer analysis when working with corpus data. Cryptotype analysis has shown that in English variants, the name “politics” is primarily considered as a small object that can fit in the hand (cryptotype Res Parvae); secondly, politics is categorized as a threadlike object (cryptotype Res Filiformes); the third priority is the metaphor of a long, thin object (cryptotype Res Longae Penetrantes); also, occasional examples of “liquid” politics (cryptotype Res Liquidae), “acute” politics (cryptotype Res Acutae) and “round” politics (cryptotype Res Rotundae) were found in linguistic corpora. The quantitative data obtained were used for further computational cognitive modeling and intellectual analysis (Data Mining, Text Mining). Thus, as a result of constructing Kohonen self-organizing maps, English language variants were grouped into five clusters corresponding to geographical areas and categorizing politics in a similar way. Correlation coefficients were calculated both for all twenty variants of the English language (67%) and for the detected clusters (86.0–99.7%). The correlation coefficients made it possible to visualize the similarities and differences in the categorization of the name “politics” in twenty variants of the English language using network analysis tools. Rules based on the decision tree were also created, which can later be used to create a computer program capable of establishing the areal affiliation of an English language variant. The results obtained were summarized in the form of a cognitive continuum of politics categorization in the format of a multidimensional diagram.