Г.А. Черкасова

Русско-французский ассоциативный эксперимент в предметной обсласти «Информатика и вычислительная техника»

В настоящее время значительный интерес вызывают методы психолингвистических исследований и возможность использования их результатов в различных сферах практической деятельности людей. Особо следует выделить практику поддержки современных способов коммуникаций, включая и непосредственное общение между людьми, и общение с использованием вычислительной техники. Основными направлениями практического использования психолингвистических исследований являются:

• понимание проблем коммуникации, возникающих при общении лиц различного этнокультурного происхождения;
• установка критериев отбора персонала;
• составление эффективных реклам, изучение рынка, маркетинг;
• составление политической речи,
• поддержка учебно-педагогической авторской деятельности (написание учебников и учебных пособий, разработка систем дистанционного образования, автоматизированных обучающих систем и систем контроля знаний, компьютерных курсов лекций, словарей и пр.);
• разработка лингвистических процессоров для информационных машин поиска в глобальных и локальных информационных сетях Internet, Inranet;
• перевод (машинный) текстов и др.

В настоящей статье приводятся некоторые результаты «специализированного» ассоциативного эксперимента, проведенного в 1999-2000 гг. в России и Франции с носителями соответственно русского и французского языка, который был сориентирован на предметную область «Информатика и вычислительная техника». Полученные результаты сравниваются с аналогичными стимулами «Ассоциативного тезауруса современного русского языка» [РАС 1994-1998].

Список стимулов

Для выделения понятий, характеризующих указанную предметную область, был взят корпус текстов статей разных авторов, опубликованных в годовой подборке журналов «Computer Week» за 1995 г. Основные характеристики обработанной электронной версии журнала (записанной в текстовых файлах без разметки в формате DOS) приведены в последней строке таблицы 1, которая также показывает, сколько было опубликовано статей за год (в 48 номерах), по каким тематическим рубрикам и их объем.

С помощью программной системы DiaLex (подробное описание которой см. в [Исаев 1995]) был составлен алфавитно-частотный словник, представляющий собой список из 88977 словоформ. Затем русские словоформы были приведены к основной грамматической форме (например, существительные — именительный падеж, единственное число; глаголы — инфинитив и т.п.), частоты их встречаемости просуммированы, и результат упорядочен по убыванию частоты. В итоге получился список слов, который начинается со следующих понятий: система 4051, пользователь 2303, работать 2061, язык 1741, программа 1737, процессор 1297, технология 1081, сервер 1069, пакет 1065, среда 965, компьютер 942, модель 823, электронный 823, доступ 796, программный 753, слово 736, проблема 722, файл 709, функция 700, устройство 652, передача 650, сетевой 627, обработка 608, станция 580 … [подробнее см.: Прохоров 1999]. Из этого списка были удалены слова общеупотребительной лексики, имена персоналий, наименования конкретных товаров, торговые марки и т.п., а также слова, написанные на латинице. Так были выделены самые «употребляемые» слова-понятия данной предметной области, точнее, в данном корпусе текстов. Их число было расширено за счет включения устойчивых словосочетаний типа: база и банк данных, жесткий диск, искусственный интеллект, канал связи, операционная системы и др.

Далее из них были сформированы два списка стимулов для «русского ассоциативного эксперимента», т.е. опроса русскоязычных респондентов. Первый список предназначался для испытуемых, имеющих профессиональный уровень знаний в области информатики и вычислительной техники, студентов компьютерных специальностей (далее — специалистов). Второй список предъявлялся тем, кто менее знаком с указанной предметной областью, студентам других специальностей (далее — неспециалистам, их также можно называть «пользователями» компьютерной техники). Второй список включает 47 стимулов из первого и понятия, относящиеся как к предметной области «Информатика и вычислительная техника», так и «Полиграфия и издательская деятельность», так как опрос русскоязычных неспециалистов (см. ниже) проводился в вузе такого профиля.

На основе перевода с русского языка на французский большинства стимулов второго списка был получен третий список для «французского ассоциативного эксперимента», который проводился с неспециалистами. 1

Ниже, в таблице 2, приведены основные количественные характеристики для всех (трех) списков стимулов, а также некоторые числовые параметры, полученные в результате русского и французского ассоциативного экспериментов.

Стимулы, представляющие предметную область «Информатика и вычислительная техника» в ассоциативном эксперименте, включают следующие части речи: существительные, прилагательные и глаголы, а также словосочетания. В группу существительных включены некоторые названия: языков программирования — Бейсик, Кобол, Паскаль, Ассемблер; класса компьютеров — Макинтош; сетей — Интернет. Распределение количества слов-стимулов трех списков по частям речи дано в таблице 3.

Некоторые из стимулов образуют ряды синонимов, например: диск, винчестер, жесткий диск; гибкий диск, дискета; дисплей, экран, монитор. Кроме того, отдельные стимулы такие как, например: архив и архивировать; программа, программирование, программист и язык программирования и др. образуют «понятийные» группы, сравнение и сопоставление которых позволяет учесть специфику ассоциаций в предметной области.

Респонденты

Испытуемыми были студенты трех высших учебных заведений: МГТУ — Московский государственный технический университет им. Н.Э.Баумана, МГУП — Московский государственный университет печати и ECL — Ecole Centrale de Lyon (Высшая инженерная школа, г. Лион, Франция). Респондентами-специалистами, участвовавшими в русском эксперименте по 1-му списку, были студенты 4го и 5-го курсов, распределение их по специальностям приведено в таблице 4, а распределение студентов-неспециалистов дано в таблице 5.

Во французском эксперименте опрошено 64 студента первого курса, 61 — второго и 8 — третьего, разных специальностей.

Технология и результаты обработки

После формирования списков стимулов по технологии, подробно описанной в [Черкасова 1996: 182-184], для каждого из трех списков были сгенерированы и распечатаны анкеты, проведен опрос, материалы введены в компьютер. После выполнения формального контроля введенных данных, заполнены базы данных исследования, проведен статистический обсчет и сформированы статьи ассоциативного словаря.

Кроме этого апробирован специально разработанный инструментарий для проведения кластерного анализа результатов ассоциативного эксперимента и построена базовая (феноменологическая) модель связей «стимул — стимул». Полученные результаты подготовлены к изданию в виде книги: Ю.Н. Филиппович, Д. Дельфт, Г.А. Черкасова. «Ассоциации информационных технологий: эксперимент на русском и французском языке» (М., 2001), включающей:

• Список русских слов-стимулов. Технические специальности.
• Русско-французский список слов-стимулов. Другие специальности.
• Русский ассоциативный словарь информационных технологий:
  «стимул — реакция». Технические специальности.
• Русский ассоциативный словарь информационных технологий:
  «стимул — реакция». Другие специальности.
• Французский ассоциативный словарь информационных технологий:
  «стимул — реакция». Другие специальности.
• Связи слов-стимулов
• Список связей русских слов-стимулов (технические специальности).
• Список связей русских слов-стимулов (другие специальности).
• Список связей французских слов-стимулов (другие специальности).
• Автоматический перевод списка связей французских слов-стимулов.

Анализ полученных данных

Полученные материалы, хотя и отражают знания группы опрошенных респондентов и представляют отношения, существующие в их сознании, позволяют объединить стимулы в виде системы понятий — ассоциативно-вербальной сети исследуемой предметной области знаний.

Интерпретация результатов специализированного ассоциативного эксперимента только началась, поэтому в рамках данной статьи фрагментарно представлены следующие аспекты:

1. Анализ «отказов», т.е. отсутствия реакций на отдельные стимулы;
2. Сопоставление ассоциативных полей для одинаковых стимулов, полученных от специалистов и неспециалистов;
3. Сравнение ассоциаций, полученных в специализированном опросе с данными Русского ассоциативного словаря.

1. Анализ отсутствия реакций на стимулы

Несмотря на то, что специализированный ассоциативный эксперимент проводился без ограничения времени указания реакций (при этом фиксировалось время заполнения анкеты, которое хранится в БД), количество отказов весьма значительно. Из общего числа 12000 реакции, полученных в русском эксперименте у специалистов, отказы составили 792 ответа (или 6,6%)2; для неспециалистов из 11100 — 1644 (14,81%); для французского эксперимента из 7380 — 976 (13,22%). В итоге у специалистов более чем в два раза меньше отказов, чем у неспециалистов. Кроме этого процент отказов > 10 у специалистов встретился только на 51 стимул из 253, что составляет 20,15%, а у неспециалистов таких стимулов их больше половины — 69 (53,09%) для русских и 69 (55,93%) для французов. Возможно, такой результат объясняется тем, что с терминологическими понятиями предметной области «Информатика и вычислительная техника» специалисты постоянно сталкиваются на лекциях, часто встречают их в литературе, и поэтому находят ассоциации, а неспециалисты даже если и «слышали» слово-стимул, ответить не могут.

Чтобы выявить терминологические слова, которые имели наибольшее число отказов, для каждого i-го стимула в базе данных эксперимента вычислены следующие характеристики: Wsi — количество опрошенных (всего); Reaki — количество разных реакций; Otki — количество респондентов, недавших ответ-реакцию, и процент отказов Pri по формуле: Pri = Otki / Wsi · 100. Затем по убыванию величины Pri списки стимулов были упорядочены, полученные результаты для русскоязычного опроса представлены в таблице 6, для французского ассоциативного эксперимента в таблице 7.

Анализируя процент «неответов», следует заметить, что большинство отказов связано с включением в опрос узкоспециальных понятий3, с которыми, как показал ассоциативный опрос, иногда незнакома почти половина респондентов. Хотя в представленном списке есть и понятия, которые довольно часто встречаются в учебниках, технической документации, описаниях программ и «справках» (help) для пользователей, например: листинг (синоним распечатка; от анг. list — список, перечень), дистрибутив (программное изделие в виде, поставляемом изготовителем), компиляция (процесс перевода программ с языков программирования в машинные коды) и т.п., и которые должны быть известны (или хотя бы знакомы) всем студентам по обязательному курсу «Информатика». Приведем статьи этих терминов для неспециалистов:

2. Сопоставление реакций специалистов и неспециалистов

Рассмотрим несколько примеров ассоциативных полей стимулов из разных списков4, которые показывают как отвечали на одни и те же слова специалисты и неспециалисты.

Рассмотрим еще ассоциативные статьи на слово ГАРНИТУРА, которое относится к области и информатики, и полиграфии. Из 47 «компьютерщиков» не дали реакций 14, а остальные записали 21 разный ответ, которые можно разделить следующим образом:

• шрифт 8; Times, текста 2; Times New Roman, архитектура, вид шрифта, программы, Таймс, текст, тип шрифта, шрифта 1;
• мебель 4; гарнитур, дерево, домашний быт, комплект, кухня, мебельная, сборка, стол 1;
• конституция 1.

Первая группа объединяет 20 правильных ответов, вторая объединяет реакции на слово гарнитур — их 12, а последний ответ непонятен. Фактически получается, что из 33 (47-14) полученных реакций только 60,6% соответствуют стимулу.

Теперь посмотрим, как ответили неспециалисты на этот полиграфический термин:

Из 76 ответивших только 5 респондентов (6%) восприняли его как «гарнитур», реакцию огород можно отнести к непонятному ответу, остальные соответствуют терминологическому понятию.

3. Сравнение ассоциаций специализированного опроса с РАС

Так как в специализированном ассоциативном эксперименте использовалась только терминологическая лексика, поэтому пересечение его стимулов со стимулами РАС составило всего 20 слов (жирным выделены слова, предъявленные и специалистам, и неспециалистам), а именно: абзац, вирус, данные, диск, документ, звук, компьютер, копия, магнитный, мышь, окно, операция, питание, плата, поиск, программа, телефонный, физический, шрифт, экран. Приведем для сравнения словарные статьи для некоторых из этих них.

Существенная разница в ответах получена на стимул ПЛАТА, так как в специализированном ассоциативном эксперименте была задана предметная область, то из двух значений «Толкового словаря русского языка»: «ПЛАТА1, -ы, ж. 1. Денежное вознаграждение, возмещение за что-н. 2. перен. Награда или кара, воздаяние и ПЛАТА2, -ы, ж. (спец.). Диэлектрическая пластина для установки электро- и радиоэлементов, а также такая пластина с нанесенными на ней тонкими электропроводящими полосками» [Ожегов, Шведова 1992: 537], использовалось в основном толкование для ПЛАТА2, а в РАС, наоборот, только две единичные реакции можно отнести ко второму толкованию. В приведенных ниже словарных статьях ИТ-Т и ИТ-Д курсивом выделены реакции, относящиеся к значениям ПЛАТА1, что показывает наличие в полученных данных не только специальных, но и общеупотребительных ответов, большинство из которых совпадает с частотными реакциями в РАС.

Вместо заключения

Описываемый ассоциативный эксперимент со специальной, терминологической лексикой следует рассматривать как пилотажное исследование, позволяющее дать рекомендации для последующих опросов. Представленный в настоящей статье, хотя и «беглый» анализ результатов по предметной области «Информатика и вычислительная техника» позволяет сделать, точнее, отметить следующие предположения и гипотезы, которые, конечно, требуют дополнительного изучения и проверки:

• использование узкоспециальной терминологической лексики порождает значительное количество отказов от реакций;
• незнание термина и стремление все же указать ассоциацию, приводит к поиску и выделению в заданном стимуле (точнее, в его части) какого-нибудь известного слова (см., например, гарнитура - гарнитур или магнитооптический - магнит, оптика);
• ассоциативные поля терминологических понятий включают ответы-реакции как на специализированное толкование стимулов, так на их общеупотребительные значения.

Литература

Исаев И.А. Опыт автоматизации лексикографических исследований // Слово Достоевского. М., 1996. С. 254-266.

Прохоров А.В. Система организации знаний на базе семантического словаря-тезауруса / Дипломная работа. Кафедра АСОИУ, МГТУ им. Н.Э.Баумана. Рук. Ю.Н.Филиппович. М., 1999.

РАС — Русский ассоциативный словарь. Ассоциативный тезаурус современного русского языка / Ю.Н.Караулов, Ю.А.Сорокин, Е.Ф.Тарасов, Н.В. Уфимцева, Г.А.Черкасова. Кн. 1-6. М., 1994-1998.

Ожегов С.И., Шведова Н.Ю. Толковый словарь русского языка. М., 1992.

Черкасова Г.А. Русский ассоциативный тезаурус: компьютерная технология создания и издания // Этнокультурная специфика языкового сознания. М., 1996. С. 181-190.

Черкасова Г.А. Компьютерный ассоциативный тезаурус: база научных исследований // Языковое сознание: формирование и функционирование. М., 1998. С. 129-134.