Дом колдуньи. Язык творческого бессознательного

Черепанова Ирина Юрьевна

Lfi< — число слов, которые характеризуются в тексте частотой большей, чем 1;

fr₁ — максимальная частотность слова — по специальным фор­мулам могут быть рассчитаны следующие индексы (показатели):

1) С — индекс дистрибуции (чем больше С, тем богаче словарь и более симметрична дистрибуция слов):

2) Ii — индекс итерации (индекс повторения слов в замкнутом тексте)

Ii = N : L;

3) I_e —

показатель исключительности (специфичности) лексики. В поэзии бывает до 50% «исключительных» слов, в художественной прозе их намного меньше:

I_c = 20 • Lf₁ : N

4) Р — индекс предсказуемости. Чем ниже степень предсказуе­мости, тем привлекательнее текст:

Р = 100 — (Lf₁ • 100) : N

5)I_g — индекс плотности текста зависит от числа повторяю­щихся слов в тексте и длины текста. Он чувствителен главным об­разом к тематическим словам и совершенно независим от случай­ных слов. Чем богаче тематика, тем выше I_g, чем однороднее в тематическом отношении текст, тем I_g ниже. В научных монографи­ческих сочинениях он опускается ниже 1, в газетах, наоборот, под­нимается выше 3;

6)I_ext — объем экстенсивности словаря. Является показателем широты лексики, разнообразия выражений и лексической насыщен­ности текста;

7) I_f— длина интервала средней части повторяющихся слов (ин-с стереотипности). IF является высоким — как положительный стилистический элемент — там, где имеет значение не форма, а содержание высказывания, то есть в тех случаях, когда предполагается беглое чтение или когда высказывание является спонтанным, нестилизованным. Высокую степень стереотипности, а, следова­тельно, высокий I_f имеет профессионально-разговорная речь, низок I_f в художественных и вообще беллетризованных текстах.

Описывая эти индексы, Й. Мистрик отмечает, что «прямоли­нейность точных данных более полезна при стилистическом анали­зе текстов, в которых стилистическая ценность языкового элемента имеет более четкие и однозначные границы. Поэтому для анализа очень большое значение имеет подбор репрезентативного комплек­са, его отношение к исходному комплексу и общая точка зрения на субъективные стилеобразующие факторы». В нашем случае, учитывая задачу сравнения суггестивных текстов с другими типами текстов и определение их места «прямолинейность точных данных» вполне уместна и даже необходима, поскольку речь идет об описании, прежде всего, универсальных, наиболее общих пара­метров этих текстов.

Индексы Й. Мистрика позволяют сравнить между собой раз­личные суггестивные тексты, определить место каждого из них в системе априорно суггестивного языка и, наконец, отнести экспе­риментально полученные суггестивные тексты к какому-либо раз­ряду (художественные — нехудожественные и пр.).

4. Лексико-грамматический уровень.

Следующим этапом анализа является определение соотношения различных частей речи в суггестивных текстах и проверка некото­рых гипотез, в частности, гипотезы Б. Ф. Поршнева об особой роли глагола в истории суггестии. Многие лингвисты предполагали, что глаголы древнее и первичнее, чем

существительные. Эту глаголь­ную фазу Б. Ф. Поршнев предлагает представить себе, как всего лишь неодолимо запрещающую действие или неодолимо побуж­дающую к действию. В таком случае древнейшей функцией глагола должна считаться повелительная.

Эта гипотеза проверяется несколько неожиданным образом: демонстрацией, что повелительная функция может быть осуществлена не только повелительным наклонением (например, начинайте!), но и инфинитивом (начинать!), и разными временами — прошедшим (начали!), настоящим (начинаем!) и будущим (начнем!), даже отглагольным существительным (начало!).

Определение процентного соотношения слов, представляющих разные части речи, позволяет подсчитать и такие показатели, как коэффициент глагольности, коэффициент связности, используемые при проведении контент-анализа.

5. Морфо-синтаксический уровень.

Синтаксический анализ суггестивных текстов будет произво­диться только в отношении некоторых групп текстов, прежде всего, в силу отсутствия надежных критериев членения спонтанных тек­стов. Тем более, что в уже упоминавшейся работе Р. Г. Мшвидобадзе были получены убедительные результаты передачи индексальной информации (информации о положительных и отрицательных ус­тановках индивида) через синтаксические параметры:

1) при по­ложительной установке длина предложений больше, чем при отри­цательной установке;

2) в случае положительной установки глубина предложений больше, чем при отрицательной установке;

3) в случае положительной установки количество сложных предложений больше, чем при отрицательной установке, во время которой превалируют простые предложения.

При сопоставлении данных экспериментов с текстами на русском и грузинском языках, Р. Г. Мшвидобадзе делает вывод: «Следует думать, что языки обладают как универсальными, так и спе­цифическими ресурсами для выражения установок через формаль­ные параметры». Ниже будет показано, что часть суггестивных текстов (по преимуществу художественных, мифологичных) нечувствительна к разделению на отдельные предложения, al точными критериями членения спонтанной речи мы пока не располагаем.

Таким образом, мы выделили 5 уровней суггестивно-лингвистического анализа: фонологический, просодический, лексико-стилистический, лексико-грамматический, морфо-синтаксический и пред­полагаем необходимость измерения следующих параметров сугге­стивных текстов:

1) отклонение частотности употребления отдельных звуков от нормальной частотности;

2) фонетическое значение текстов;

3) звуко-цветовые соответствия;

4) звуковые повторы, превышающие нормальную частотность;

5) соотношение количества высоких и низких звуков (в %%);

6) длина слова в слогах;

7) соответствие «золотого сечения» кульминации текста;

8) лексико-стилистические показатели;

9) грамматический состав текстов.

По отношению к различным группам текстов этот список мо­жет быть сужен или расширен: так, для мантр и заклинаний инфор­мация о лексико-стилистических и грамматических параметрах яв­ляется избыточной вследствие неосознанности носителями русского языка, а заговоры могут быть охарактеризованы по типу заговор­ной формулы и пр. При анализе текстов личных мифов могут быть использованы формулы контент-анализа (коэффициент глагольно­сти и пр.).