Методы построения успешной чат-бот коммуникации в дискурсе продаж в сфере цифровых товаров (мобильные телефоны) на примере английского и русского языков

Введение. Процессы цифровизации в последнее десятилетие активно проникают в жизнь современного человека. Искусственный интеллект в различных формах и форматах создает новое лингвистическое знание о процессе коммуникации. Появляются новые особенности и правила речевого взаимодействия в различных видах сетевого дискурса, но неискоренимыми остаются проблемы достижения успешности речевых актов, выстраиваемых через чат-боты. Особенно остро данная проблема стоит в сфере рекламы и PR, где коммуникация с целевыми аудиторами и целевыми группами общественности является одним из важнейших инструментов достижения целей компании.

Методология и источники. Предварительная оценка эффективности и потенциала чат-бот коммуникации обуславливает необходимость подобного исследования. Методом лингвистического моделирования можно создать условия и прописать определенные «правила» успешного взаимодействия человека и чат-бота. Чтобы создать модели для русскоязычной и англоязычной сферы требуется проведение фрейм-анализа и построение концептов понятий, доминирующих в рекламном дискурсе, точнее, его разновидности: дискурсе продаж в сфере цифровых товаров (сотовые телефоны). Для этого необходимо провести корпусный анализ текстов: будут проанализированы тексты устной и письменной речи в корпусе, собранном самостоятельно, и результаты выборки в корпусах «NOW» (в English-corpora) и НКРЯ. Также для составления моделей потребуется проведение коммуникационного и конверсационного анализов.

Результаты и обсуждение. В качестве результатов исследования в статье представлены не только возможные коммуникативные модели, функционирующие в дискурсе продаж в сфере цифровых товаров (сотовые телефоны) и приводящие наибольшее количество речевых контактов к успешности, но и универсальный алгоритм для разбора чат-бот коммуникации в других дискурсах. В ходе исследования удалось получить подтверждения предположению о значительной разнице англоязычной и русскоязычной моделей достижения успешности речи в чат-бот коммуникации.

Заключение. Подготовка коммуникативной модели, актуализированной с точки зрения определенного дискурса, и сопоставление данных исследования через материалы двух языков поможет выявить для каждой области сходства и различия, и в том числе обеспечит повышение эффективности коммуникационного процесса, выстраиваемого через чат-боты в бизнес-среде.

1. Шишкина М. А. Паблик рилейшнз в системе социального управления. СПб.: Паллада-медиа: СЗРЦ «Русич», 2002.

2. Шарков Ф. И. Генезис зарубежной и отечественной коммуникологии: темы и парадигмы // Коммуникология: электрон. науч. журнал. 2017. Т. 2, № 2. С. 6–26.

3. 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.

4. Grice H. P. Meaning // The Philosophical Review. 1957. Vol. 66, no. 3. P. 377–388. DOI: https://doi.org/10.2307/2182440.

5. Вдовиченко А. В. Речепорождение в коммуникативной модели: производство и понимание словосодержащего воздействия // Вестн. ПСТГУ. Сер. 3. Филология. 2021. № 68. C. 9–23. DOI: 10.15382/sturIII202168.9-23.

6. Van Dijk T. A. Discourse and knowledge // Handbook of Discourse Analysis / J. P. Gee, M. Handford (eds.). London: Routledge, 2012. P. 587–603.

7. Speech communication in terms of cognition / S. A. Pesina, S. V. Kiseleva, S. V. Rudakova et al. // Revista De Investigaciones Universidad Del Quindío. 2022. Vol. 34, no. S3, P. 82–89. DOI: https://doi.org/10.33975/riuq.vol34nS3.1000.

8. Чат-боты: введение от разработчика // Proglib.io. 2017. URL: https://proglib.io/p/chat-botsintro/amp/ (дата обращения: 20.03.2023).

9. English-Corpora. 2023. URL: https://www.english-corpora.org/ (дата обращения: 20.01.2023).

10. Генеральный интернет-корпус русского языка // Webcorpora.ru. 2023. URL: http://www.webcorpora.ru/ (дата обращения: 20.01.2023).

11. Национальный корпус русского языка // Ruscorpora.ru. 2023. URL: https://ruscorpora.ru/ (дата обращения: 20.01.2023).

12. Райскина В. А., Дубнякова О. А. Современные методы корпусной лингвистики при анализе текста (на примере корпуса BFM) // Актуальные вопросы современной науки: сб. науч. тр. Новосибирск: Изд-во ЦРНС, 2015. Вып. 40. С. 146–155.

13. 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. DOI: 10.20916/1812-3228-2019-2-65-74.

14. Кочетова Л. А., Ильинова Е. Ю., Клепикова Т. А. Лингвопрагматическое исследование разделительного вопроса в англоязычном межличностном общении: корпусный анализ // Вестн. ВолГУ. Сер. 2. Языкознание. 2021. Т. 20, № 5. С. 67–86. DOI: https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2021.5.6.

15. Клепикова Т. А., Ермолаева К. Н. Усвоение языковой специфики конфигурационного формата фрейма при помощи корпусных баз данных как стратегия обучения переводчика (на примере корпусного анализа сочетаемости глагола BLAME) // Подготовка переводчиков: анализ систем и подходов в странах мира: тез. докл. II междунар. науч. конф., Нижний Новгород, 4–5 дек. 2021 г. Нижний Новгород: НГЛУ, 2022. С. 103–104. DOI: 10.47388/9785858393634.

16. Sacks H. The inference-making machine: notes on observability // Handbook of Discourse Analysis. Vol. 3: Discourse and Dialogue. London: Academic Press, 1985. P. 13–24.

17. Карасик В. И. Языковой круг: личность, концепты, дискурс. Волгоград: Перемена, 2002.

18. Голощапов А. Google Android: программирование для мобильных устройств. СПб.: БХВПетербург, 2011.

19. Чат-бот T-Mobile // Facebook. 2023. URL: https://www.facebook.com/TMobile/ (дата обращения: 10.02.2023).

20. Пять самых успешных чат-ботов в бизнесе // Ведомости, 2018. URL: https://www.vedomosti.ru/partner/characters/2018/03/01/752546-pyat-uspeshnih (дата обращения: 17.03.2023).

21. Киселёва С. В., Панкратова С. А. И снова о метафоре: когнитивно-семантический анализ. СПб.: Астерион, 2013.

22. Редько Г. В., Еремеева А. А. Коммуникативная стратегия как стратегия понимания и интерпретации смысла // Вестн. Адыгейского гос. ун-та. Сер. 2. Филология и искусствоведение. 2017. № 4 (207). C. 108–113.

23. Королева Т. А. Конверсационный анализ жанра чата (на примерах англоязычного материала) // Вестн. БГУ. 2015. № 2. C. 296–299.

24. Samsung бот-консультант // Telegram. 2023. URL: https://t.me/samsunguz_online_bot (дата обращения: 11.02.2023).