Современная лингвистика

     В современной лингвистике большое  внимание продолжает уделяться изучению структурно-семантических характеристик текста в рамках направления, сформировавшегося в 1970-1980 гг. (труды И.Р. Гальперина; Ю.М. Лотмана; Л.М. Лосевой; А.И. Новикова; Е.А. Реферовской; З.Л. Тураевой и др.). Существующие методы отображения семантической структуры текста отличаются разнообразием подходов и основываются на рассмотрении особенностей функционирования в тексте языкового знака и понимании текста как упорядоченного семантического пространства, из которого и извлекается информационный инвариант смысла [4]. В нашем исследовании мы подходим к тексту как к структуре взаимодействующих друг с другом семантических полей. Анализ семантического пространства был осуществлен нами с помощью метода контент-анализа (анализ содержания). В отечественной исследовательской традиции контент-анализ определяется как количественный анализ текстов с целью последующей содержательной интерпретации выявленных числовых закономерностей, а так же с целью выявления или измерения различных фактов и тенденций, отраженных в этом тексте [1, с. 16]. В настоящее время метод контент-анализа активно применяется в прикладной лингвистике, например, в работе К.И. Белоусова и Н.Л. Зелянской, посвященной маркетинговому исследованию в области индустрии знаний – составление имиджевого портрета высшего учебного заведения [2]. Помимо этого, контент-анализ используется и для исследования семантического пространства произведений, например, как в статье Н.Л. Зелянской «Организация семантического пространства романа Ф. М. Достоевского «Бедные люди»» [3].

     Процесс нашего исследования осуществляется в  несколько этапов. С помощью контент-анализа анализируемый текст был разбит на отдельные слова (простейшие языковые единицы), а затем данные слова, в соответствии с их значением, были объединены в смысловые группы. Стоит заметить, что самое сложное в контент-анализе определить смысловое наполнение слова. Слова, взятые изолировано, могут быть не всегда правильно истолкованы, поэтому при их группировке учитывался контекст, который, выделяя соответствующие признаки, позволяет определить значение слова [1, с. 16]. В результате использования метода контент-анализа был составлен частотный словарь (с учетом актуализированных в контекстах значений), слова которого затем были сгруппированы в семантические поля, а затем разбиты на семантические микрополя.

      Ниже представлены все выделенные поля, с указанием общего количества слов, входящих в каждое поле и их процентное выражение: actions – действия (1140 слов, 26,5%); human, human space – человек,

человеческое пространство (841 слов, 19,6%); characteristics – характеристики (836, 19,5%); time – время (473 слов, 11,0%); things – вещи (278 слов, 6,5%); relations – отношения (246 слов, 5,7%); conditions, states – состояние (137 слов, 3,2%); events – события (118 слов, 2,7%); space – пространство (113 слов, 2,6%); amount, quantity – количество (66 слов, 1,5%); foreign words – иностранные слова (33 слов, 0,8%); nature – природа (13 слов, 0,3%).