«Чат-бот коммуникация» как объект лингвистического исследования в системе цифровых коммуникаций

Введение. Авторы статьи рассматривают одну из интересных технологий в сегменте диджитализации – чат-бота – с лингвистической точки зрения. Тема представляет особый интерес для лингвистов, поскольку активное развитие цифровой среды ведет к появлению новых средств и форм речепорождения и речевосприятия, со своими отличительными особенностями, закономерностями и правилами конструирования. Речевые акты в системе интернет-дискурса в рамках данной работы имеют ключевое значение: объект исследования находится на стыке нескольких дисциплин (IT, Реклама и PR), однако с лингвистической точки зрения практически не рассматривается.

Методология и источники. Для прояснения некоторых теоретических неточностей в научной работе применяется корпусный анализ текстов англоязычных и русскоязычных веб-корпусов. Англоязычные веб-корпуса: «NOW» (News on the Web), «iWeb», «GloWbE» (Global Web-based English). Русскоязычные веб-корпуса: «ruTenTen11» и ГИКРЯ. Анализ особенностей построения речевых актов в чат-бот коммуникации проводится на языковом материале английских и русских чат-ботов в разных социальных сетях и мессенджерах.

Результаты и обсуждение. Корпусный анализ текста помогает рассмотреть объект исследования с лингвистической точки зрения и дополнить уже имеющиеся знания языковыми данными. Анализ эмпирического материала на базе двух языков позволяет провести сопоставление, выявить характеристики текстов чат-бот коммуникации, проследить сходства и различия в когнитивном восприятии речи, а также найти ошибки при построении речевых актов.

Заключение. Систематизация данных и более детальный анализ такого понятия как «чат-бот коммуникация» поможет в дальнейшем создать универсальные лингвокогнитивные модели для ботов с конечным сценарием, что поможет избежать ошибок и сделать коммуникативный акт максимально успешным. Чат-боты с точки зрения коммуникативной функции при организации речевых актов должны пользоваться специальными правилами и лингвистическими моделями, чтобы привести речевой акт к успеху. Как самообучающиеся боты в категории искусственного интеллекта создаются при активном участии лингвистов, так и чат-боты в социальных сетях и мессенджерах должны быть подчинены единым лингвистическим законам.

1. Global Digital 2022: ежегодный отчет об интернете и социальных сетях – главные цифры // Sostav.ru. 2022. URL: https://www.sostav.ru/publication/we-are-social-i-hootsuite-52472.html (дата обращения: 28.01.2022).

2. Crystal D. Internet Linguistics: A Student Guide. NY.: Routledge, 2011.

3. Арутюнова Н. Д. Язык и мир человека. М.: Языки русской культуры, 1999.

4. Teun A. van Dijk. Discourse and Context A Sociocognitive Approach. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 2008. URL: http://www.cambridge.org/9780521895590 (дата обращения: 10.12.2021).

5. Карасик В. И. Языковой круг: личность, концепты, дискурс. М.: Гнозис, 2004.

6. Болен Э. Чат-боты: что это такое // SAS. 2021. URL: https://www.sas.com/ru_ru/insights/articles/analytics/what-are-chatbots.html (дата обращения: 10.12.2021).

7. Кривоносов А. Д., Филатова О. Г., Шишкина М. А. Основы теории связей с общественностью. 2-е изд. СПб.: Питер, 2018.

8. Якобсон Р. Лингвистика и поэтика / пер. с англ. И. А. Мельчук. 1975. URL: http://philologos.narod.ru/classics/jakobson-lp.htm (дата обращения: 29.09.2021).

9. Бахтин М. М. Эстетика словесного творчества. М.: Искусство, 1986.

10. Хаймс Д. Х. Этнография речи / пер. с англ. // Новое в лингвистике. Вып. VII. Социолингвистика. М.: Прогресс, 1975. С. 42–95.

11. Остин Дж. Как совершать действия при помощи слов // Избранное / пер. с англ. Л. Б. Макеевой, В. П. Руднева. М.: Идея Пресс, Дом интеллектуальной книги, 1999. С. 13–136.

12. Searle Jo. What is a speech act? // Philosophy in America / ed. M. Black. London: Alien and Unwin, 1965. P. 221–239.

13. Grice H. P. Meaning // Philosophical Rev. 1957. Vol. 66, № 3. P. 377–388. DOI: https://doi.org/10.2307/2182440.

14. Карасик В. И. Жанры сетевого дискурса // Жанры речи. 2019. № 1 (21). C. 49–55. DOI: https://doi.org/10.18500/2311-0740-2019-1-21-49-55.

15. Гальперин И. Р. Текст как объект лингвистического исследования. М.: Наука, 2006.

16. Латипова А. Л. Лингвистические особенности языка интернет-дискурса // Известия Волгоград. гос. пед. ун-та. 2018. № 6 (129). C. 159–163.

17. Масликова О. С. Языковые особенности общения в Интернет-пространстве // Инновационная наука. 2019. № 9. С. 69–72.

18. Чепурных В. И. О коммуникативно-прагматическом подходе к исследованию графических стилистических средств в художественном тексте // Семантика и прагматика единиц языка в тексте: межвуз. сб. науч. тр. / под ред. И. О. Гучинской и др. Л.: ЛГПИ им. А. И. Герцена, 1988. C. 147–153.

19. Библиотека программиста. Чат-боты: введение от разработчика // Proglib.io. 2017. URL: https://proglib.io/p/chat-bots-intro/amp/ (дата обращения: 20.11.2021).

20. Захаров В. П. Поисковые системы Интернета как инструмент лингвистических исследований // Русский язык в Интернете: сб. ст. Казань: Отечество, 2003. С. 48–59.

21. Райскина В. А., Дубнякова О. А. Современные методы корпусной лингвистики при анализе текста (на примере корпуса BFM) // Актуальные вопросы современной науки. 2015. № 40. C. 146–154.

22. Кочетова Л. А., Кононова И. В. Когнитивно-корпусный подход к анализу конструирования ценностных смыслов в рекламном дискурсе // Вопросы когнитивной лингвистики. 2019. № 2. С. 65–74.

23. Корпус англоязычных текстов // English-Corpora. 2022. URL: https://www.english-corpora.org/ (дата обращения: 20.01.2022).

24. Корпус «Russian web 2011» // Sketch Engine. 2022. URL: https://www.sketchengine.eu/ (дата обращения: 20.01.2022).

25. Генеральный интернет-корпус русского языка // ГИКРЯ. 2022. URL: http://www.webcorpora.ru/ (дата обращения: 20.01.2022).

26. Итоги года: фейки, нейросети и победа интернета // Газета.ру. 2016. URL: https://www.gazeta.ru/tech/2016/12/20_a_10439129.shtml (дата обращения: 01.12.2021).

27. Чат-бот Паганель // Затейники. 2012. URL: https://zatejnik.ucoz.ru/news/podelis_svoej_mechtoj_s_paganelkoj/2012-04-24-20 (дата обращения: 01.02.2022).

28. Кодачигов В. ЖЖ теряет аудиторию // Ведомости. 2011. URL: https://www.vedomosti.ru/technology/articles/2011/10/12/poluzhivoj_zhurnal (дата обращения: 20.01.2022).

29. Чат-бот HealthTap в Телеграм // Telegram.org. 2021. URL: https://web.telegram.org/#/im?p=@ghealthtap_bot (дата обращения: 20.10.2021).

30. Чат-бот МТС в ВКонтакте // ВКонтакте.ру. 2021. URL: https://vk.com/im?sel=-8458649 (дата обращения: 01.08.2021).