Из лингвистических наблюдений, обобщающих опыт организации автоматического мониторинга средств социальной коммуникации (соцмедиа)

В течение нескольких лет выполняя задания наших клиентов, которые заказывают мониторинг социальных медиа, мы неоднократно обращали внимание на то, что это обособленная письменно-речевая среда. Эта среда живет по собственным законам, выбирая из языкового многообразия и графических возможностей оформления речи на письме те средства, которые позволяют писателю социальных сетей быть кратким и экономным, понятным (апелляция к общему опыту с читателями) и - почти обязательно - оригинальным и выразительным, а тем самым интересным своим подписчикам и единомышленникам.

Все это требует от лингвиста при работе над фильтрами учитывать речевое и композиционное своеобразие текстов соцсетей.

Многа ли букафф?

К примеру, употребление "олбанского языка" известно где-то с начала 2000-х гг. и стало традиционным приемом самовыражения пишущих, а затем и самоидентификации (осознанием принадлежности к определенной письменной субкультуре). Сферой применения олбанского являются те зоны диалогического общения в соцсетях, которые не несут информационной нагрузки, это реактивные реплики типа Кросафчег, приветствия типа Превед и т.п., ставшие узнаваемыми формулами и клише, приближающимися по своей функции к междометиям, и тем самым не затрудняющие понимание текста. Однако "олбанские" слова и выражения не нашли серьезного отображения в тех зонах текстов, особенного монологических, целью которых является передача собственно информации; ставя перед собой задачу быть понятым, писатель избирает опору на орфографию. А значит, принимать во внимание особенности "олбанского языка" при формировании лингвистических фильтров необязательно, это потребовало бы лишних неоправданных усилий.

Сестра таланта писателя соцсетей

Другое дело, скажем, опора на лингвистический поиск по тексту, абзацу и предложению. Это очень действенное средство при мониторинге СМИ. Если, например, стоит задача убрать из новостной сводки незначимый для заказчика материал, можно применить оператор, отсекающий тексты, в которых ключевое слово находится только в последнем предложении или абзаце. Но если в соцсетях не принято делить тексты на смысловые фрагменты, то это означает, что весь текст автора соцсетей состоит из одного абзаца и, следовательно, есть опасность потерять нужную информацию. И другое следствие из того же композиционного приема оформления текста "сплошняком": нет нужды разграничивать поиск ключевого слова по абзацу и поиск по тексту - в сплошном тексте это одно и то же. Композиционные особенности текстов из соцсетей диктуют, как использовать / не использовать привычные операторы интерпретации текста и его фрагментов.

Что бы делал сегодня Левша?

Теперь об оригинальности и выразительности.

Пример из практики. Наши заказчики, анализирующие взаимодействие населения с местной властью, поручили нам мониторинг соцсетей. Заказчиков интересовали отклики граждан на работу коммунальных служб, на введение платных парковок, впечатления от начавшейся реновации. Самым привычным приемом было бы заложить в лингвистический фильтр в качестве ключевых слов типовые словесные обозначения сервисов, сфер деятельности и ситуаций: ЖХК, Жилищник, платная парковка и т.п., как это могло бы быть при мониторинге СМИ. Однако анализ реплик из соцсетей показал, что такой подход был бы недостаточен и могла бы быть потеряна важнейшая часть информации! Дело в том, что в обсуждении насущных тем жизни района и города авторы соцсетей начинают не только стандартно обмениваться информацией, но и выражать отношение к обсуждаемому. Это происходит таким образом: пишущие модифицируют типовые номенклатурные наименования и освежают их внутреннюю форму, находя новую мотивированность наименования в языке и тем самым реализуя творческое отношение к языку:

Жулищник -вместо Жилищник

хапремонт - вместо капремонт, ср. прихватизацию из другой исторической эпохи

колесо оборзения - вместо колесо обозрения

Новопридуманные названия организуют словообразовательные цепочки:

хреновация - хреноватор

По лингвистической технике это абсолютно то же самое, что делал лесковский Левша. Однако словотворчество здесь преследует разные цели: Левша осмыслял иноязычные корни, раскрывая смысл непонятных заимствований (буреметр – барометр, мелкоскоп - микроскоп), а современные авторы переосмысляют корневую семантику интерпретируемых слов, делая ее экспрессивной, оценочно-негативной, ср.: хапать, хреновый, жулик, оборзеть.

Надо отметить, что от частных граждан в плане словотворчества не отстают и силы местной администрации. Так, благозвучное название ЖКХ было совсем недавно обновлено и превратилось в новаторское .... ЖКХиБ! Для тех, кто не заметил: теперь это расшифровывается как жилищно-коммунальное хозяйство и благоустройство.

С другой стороны, придется признать, что не все словесные новшества, бытующие в соцсетях, обязаны своим появлением творческому потенциалу своих авторов. Так, в выступлениях по поводу платных/ бесплатных парковок встретилось выражение "резиденция на парковку", являющееся уродливым сводным братом таких труднопроизносимых терминологических сочетаний, как "парковочное разрешение резидента" или "резидентное разрешение на парковку".

Свет мой, зеркальце, скажи

Неутомимые члены сетевых сообществ не просто обсуждают инициативы, предлагаемые населению городской администрацией. Попробуйте угадать, что значит выражение "фиктивный гражданин". И представляется не случайным тот факт, что спущенный сверху "активный гражданин" зеркально отражается в "гражданском активисте": построенные на одних и тех же корнях, эти слова свидетельствуют о несогласии общества и местной власти.

Сегодня заказчики, перед которыми стоит задача мониторинга отзывов, откликов клиентов, оценки обществом административных инициатив и подобные задачи, не могут обойтись без обращения к дискуссиям в современных социальных средствах коммуникации (fb, vk, lj – жж, twitter, telegram и др.). А такие задачи предполагают посредство специалистов, которые при настройке мониторинга смогут учесть речевые особенности общения на сетевых площадках и помогут представить полную картину общественного мнения.

Елена Никитина, компьютерные лингвист