Речевые средства воздействия

 

Общая модель Д-сценарииПубликации

Перейти к описанию:

 

Теория

Основные задачи

Структура модели

Д-сценарии

основные единицы для моделирования речевого воздействия
[список]

Речевые механизмы воздействия

использование свойств речи для воздействия на критичного адресата

[список]

Когнитивная модель

Сценарии (Scen) и признаковые модели (M)

Ant:M.At и другие обозначения

Структура коммуникации и метаязык для её описания

Планы других лиц и ирония

Персональные и наивные сценарии

-------------------


Термины*

адресант (Ant)

- внешний (eAnt)

- последовательный (sAnt)

адресат (At)

- внешний (eAt)

- последовательный (sAt)

группа адресата
д-сценарий

денотат

интенсионал

коммуникация

- продуктивная

- непродуктивная

контргруппа (ContrG)

контрсценарий

признаковая модель (M)

- начальная

- конечная

- наивная
- наивная типа А

- наивная типа В
- смещенная (М')

- целевая

р-сценарий

- наивный (наивн)

- персональный (перс)

речевое воздействие

референт

сценарий

- нулевой

- преобразования

элемент сценария

- критический <a>+

- смещенный

-----------

* Приведены термины, значение которых специфично для данной работы.

 

Использование сценариев преобразования и сценариев, описывающих арифметические операции

 

Различные модификации денотатов текста, происходящие в реальном мире, могут быть описаны в виде отдельной группы сценариев, которые мы обозначим как сценарии преобразования. Сценарий преобразования описывает изменение денотата в результате какой-либо операции и связывает, в частности, две признаковые модели: модель, соответствующую начальному состоянию объекта, и модель, соответствующую состоянию объекта после преобразования. В настоящем параграфе рассматривается использование сценариев преобразования для целей речевого воздействия. В общем случае сценарий преобразования имеет следующий вид:

 

Scen('M2 – результат применения к М1 преобразования P', M1 -> M2).

Например: Scen1('M2 – результат проворачивания М1 на мясорубке', M1('мясо') -> M2('фарш')).

 

Сценариям преобразования аналогичны сценарии, описывающие математические и формальные операции. Эти сценарии могут быть представлены следующей обобщенной схемой:

 

Scen('M2 – результат применения к М1 математической
операции P', M1 -> M2)

Например: Scen2('M2 – сумма членов М1', M1('три, четыре') -> M2('семь'))

 

Интересной особенностью сценариев преобразования является то, что конечная признаковая модель может сохранять достаточно большое количество признаков начальной модели, поэтому во многих сценариях конечная модель будет использоваться как тождественная начальной модели. Например, высказывание (1) Вот этот кусок мяса – это где-то десять котлет отождествляет две признаковые модели, которые связаны сценарием преобразования Scen1 и эквивалентны по признаку ‘количество мяса’, но отличаются по структурным параметрам. Данная особенность сценариев преобразования может использоваться для речевого воздействия. Рассмотрим примеры.

[0125] Я уж не знаю, ошибся ли кто из мэрских юристов, но буквально написано следующее: "прошу взыскать с ответчиков моральный вред в размере четырехсот пятидесяти миллионов рублей". То есть Лужков просит ему навредить, как я понимаю, на такую большую сумму. А ведь это на старые деньги выходит четыреста пятьдесят миллиардов. А если взять до шестьдесят первого года, то вообще - четыре с половиной триллиона рублей. Зачем Лужкову почти пять триллионов рублей старыми?

В данном примере использован сценарий преобразования Scen1 – 'обмен денег' и другой сценарий 'оценка' . Возьмем начальную модель М1('450 миллионов рублей'). Модель М1 может быть некоторым образом оценена, при этом оценка сохранится для М2 – результата преобразования:

Scen1-1('преобразование М1 в неденоминированные рубли М2', М1('450 миллионов рублей') -> М2('450 миллиардов неденоминированных рублей')).

Отметим, что признак ’неденоминированные/старые' не является важным признаком для модели М2 в сценарии 'оценки', т. е. ценность некоторой суммы денег не зависит от того, в какой валюте выражена эта сумма (при условии свободы обмена). Сценарий Scen1-1 связывает, таким образом, две модели, тождественные для сценария оценки. В тексте далее использована вторая модификация М2, полученная при помощи сценария преобразования Scen1: Scen1-2('преобразование М2 в М3 – рубли до реформы 1961 года', М2('450 миллиардов неденоминированных рублей') -> М3('4,5 триллионов дореформенных рублей')). Отметим, что признак 'дореформенный' в модели М3 также не является важным для сценария 'оценки', т. е. применение сценариев Scen1-1 и Scen1-2 дает конечные признаковые модели, которые для сценария оценки тождественны начальным. Вопрос Зачем Лужкову почти пять триллионов рублей старыми? обозначает замену сценария, связывающего модель М3: вопрос состоит в том, чтобы найти такой персональный сценарий, приписываемый модели 'Лужкова', для которого может потребоваться М3. Для такого сценария признак 'дореформенный' в модели М3 становится существенным.

Желание 'Лужкова' получить 4,5 миллиарда дореформенных рублей активизирует д-сценарий НЕАДЕКВ(ContrG('Лужков'), AtG, 'Лужкову нужны почти 5 миллиардов дореформенных рублей').

 

Сценарий преобразования может, таким образом, использоваться в некотором более крупном сценарии Scen1 для построения признаковой модели M1 с новыми признаками – несущественными для Scen1. При дальнейшей замене сценария, связывающего M1, с Scen1 на Scen2 новые признаки модели M1, полученные при преобразовании, могут различным образом использоваться в сценарии Scen2 для целей речевого воздействия. Рассмотрим другие примеры.

[0127] Скольких еще людей мэрия заставила давать деньги на свои проекты и не упомянула. Только ли Паколли строил больницу в Буденновске, или Лужков скрывает фамилии еще сорока или, допустим, ста сорока своих спонсоров?

Из предшествующего контекста известно, что Б. Паколли инвестировал один миллион долларов в строительство больницы, стоившей сорок миллионов долларов. Указанный сценарий используется для фальсификации высказывания внешнего адресанта ('Лужкова') о том, что больница восстановлена за счет средств внешнего адресанта. Фальсификация сценария внешнего адресанта активизирует д-сценарий ОБМАН2(ContrG('Лужков'), AtG, M0('Больницу финансировал Лужков'), MR('больница финансировалась спонсорами, иными, чем контргруппа')).

Применяя сценарий математической операции, адресант выражает в тексте критический элемент сценария ОБМАН2 <различие между моделью MR и моделью M0>+ст – а именно, адресант показывает, что возможно 'Лужков совсем не финансировал восстановление больницы'. Для этого по начальной признаковой модели M1('Паколли инвестировал 1 миллион долларов' & 'больница стоит 40 миллионов') строится признаковая модель М2('существует 40 спонсоров'). Модель М2 обозначена в тексте во фрагменте Лужков скрывает фамилии еще сорока … своих спонсоров? Она соответствует уже указанному критическому элементу <различие между моделью MR и моделью M0>+ст, а также критическому элементу <важность ситуации MR для VICT, масштаб MR>+ - поскольку, чем больше число неназванных спонсоров, тем больше масштаб обмана. Дальнейшее смещение признаковой модели М2 в тексте во фрагменте Лужков скрывает фамилии … допустим, ста сорока своих спонсоров направлено на подтверждение уже этого критического элемента – <масштаб MR>+. Благодаря смещению признаковой модели число неназванных спонсоров увеличивается, что является смещенным элементом для д-сценария ОБМАН2 и способствует его активизации.

 

Анализ данного примера показывает, что сценарии преобразования могут использоваться адресантом для конструирования критических и смещенных элементов д-сценариев, что способствует активизации д-сценария адресатом и, как следствие, усиливает речевое воздействие.

Данный механизм речевого воздействия используется также в следующих примерах в материале работы: [0199], [0200], [0201], [0242] и [0248].

 

Литература:

Котов А. А. Моделирование преобразований объектов реального мира как механизм речевого воздействия // Научный журнал [Электронный ресурс] / Гильдия лингвистов-экспертов по документационным и информационным спорам. - Электрон. журн. – [М.], 2003. – Режим доступа к журн.: http://www.rusexpert.ru/magazine/025.htm. – Загл. с экрана.