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.

 

Ограничение возможных сценариев, сокращение набора признаков в составе признаковой модели

 

Различные признаковые модели, относящиеся к одному и тому же денотату, могут содержать разные наборы признаков, что в свою очередь может влиять на используемую номинацию. Данное явление изучалось с точки зрения вариативной интерпретации действительности, в частности, при анализе средств номинации (ср. лексемы агрессия и миротворческая операция как обозначение военных действий, со стороны группы адресата или контргруппы). Кроме того, при построении признаковой модели для реальной ситуации некоторые объекты действительности могут опускаться. Такая операция соответствует аннулирующему преобразованию по типологии Ю. С. Левина [Левин 1974]. Сокращение набора признаков в составе модели или ограничение признаковых моделей, учитываемых при обозначении денотативной ситуации, может влиять на выбор сценариев, используемых для связывания этих признаковых моделей. Иными словами, упрощение ситуации позволяет адресанту манипулировать рассуждением адресата. В частности, в примере [0038] адресант рассматривает отношения только двух политиков: ‘Примакова’ и ‘Лужкова’. Признаковые модели для других политиков в рассуждении адресанта отсутствуют, как если бы они были не существенны для рассуждения. Соответственно, наиболее вероятные сценарии, активизируемые адресатом, будут связывать признаковые модели только ‘Примакова’ и ‘Лужкова’, другие политики с высокой вероятностью при этом не будут учитываться. В результате, ограничивая набор и состав исходных признаковых моделей, адресант имеет возможность влиять на выбор адресатом р-сценариев и направлять рассуждение адресата в нужном направлении. Обратимся к рассмотрению примеров.

[0038] Известно, что в паре Примаков-Лужков деньги есть только у Лужкова. То есть Примаков, фактически, нанят Лужковым, чтобы на деньги Москвы отработать паровозом по меньшей мере эту осень. В этом случае Лужков как Примакова нанял, так и уволит. А значит, Лужков сам пойдет в президенты.

Среди множества политических деятелей, в том числе – политиков, имеющих отношение к движению "Отечество – Вся Россия" (контргруппе), адресант упоминает в данном примере только 'Примакова' и 'Лужкова'. Адресант дополнительно ограничивает своё рассуждение фигурами этих двух политиков, используя для их обозначения номинацию пара. Адресант также применяет упрощенную модель для признака 'наличие денег': вместо градуального значения этого признака или возможных более сложных значений используется бинарное значение – 'наличие денег' / 'отсутствие денег'. Два указанных упрощения признаковых моделей позволяют построить исходные признаковые модели, по-видимому, вызывающие доверие адресата: M1('у Лужкова есть деньги') и M2('у Примакова нет денег'). Модели M1 и M2 вместе с известной адресату моделью М3('Лужков и Примаков сотрудничают в движении ОВР') – являются начальными моделями в следующем сценарии:

Scen1(M1 & M2 & М3 -> M4('Примаков нанят Лужковым')).

Сценарий Scen1 дополняет модель 'Примакова' негативно оцениваемым признаком 'работает за деньги', что и является коммуникативной целью адресанта в данном примере.

Продолжением данного примера являются случаи [0039] и [0040], в которых дополнительно используются упрощенные бинарные значения для признаков 'главенствующее / подчиненное положение' и 'наличие / отсутствие власти'.

 

[0110] 1Я вот слушал и думал, отчего же он все голый-то скакал, я имею в виду Скуратова, когда у него столько превосходной одежды на целых шестьдесят три тысячи долларов, ну, пока не изъяли. 2Хотя, может быть, как раз и такой вариант возможен, что сначала Скуратов ходил голый, и потом Паколли его пожалел и, там, другие люди, и попросили для него у "Мабетекса" одежду.

В данном примере упрощением является использование моделей M1('наличие одежды') / M2('отсутствие одежды'). Благодаря сокращению дифференциальных признаков в моделях M1 и M2 склеены модели 'наличие / отсутствие одежды на теле' и 'наличие / отсутствие одежды в собственности'. Указание на одновременную реализацию моделей M1 и M2 (где предикация он все голый-то скакал кодирует модель M2, а группа у него столько превосходной одежды кодирует модель M1) активизирует д-сценарий НЕАДЕКВ1('Скуратов', AtG, 'быть голым при наличии одежды'). При этом предикат скакал в предложении (1) кодирует критический элемент <сила/количество Y>+ д-сценария НЕАДЕКВ.

В семантическом представлении для предложения (2) модели M2 и M1 уже расположены хронологически: M2 следует за M1. Хронологическое расположение моделей M1 и M2 дает адресанту возможность использовать наивную модель эмоциональной реакции ’Скуратов скакал голый, что вызывало жалость у Паколли’ (см. использование наивной модели эмоциональной реакции) для дополнения модели 'Скуратова' негативным признаком 'жалкий / достойный жалости'.

 

[0209] Уезжают из Москвы те инвесторы, которых не успели здесь, в Москве, убить.

Именная группа те инвесторы в данном примере, следуя классификации Е. В. Падучевой [Падучева 2001], обладает универсальным денотативным статусом. Следовательно, согласно смыслу данного предложения, для признаковой модели М0('иностранный инвестор, находящийся в Москве') реализуется один из двух сценариев: Scen1(M0 -> 'инвестор уезжает') или Scen2(M0 -> 'инвестора убивают'). Сценарии Scen1 и Scen2 дополняют признаковую модель М0 признаками 'инвестору угрожает опасность', в результате имеет место модель M1('любому инвестору в Москве угрожает опасность'). Модель M1 соответствует критическому элементу <опасность>+ст/+кол-во д-сценария ОПАСН, и можно ожидать, что этот сценарий будет активизирован адресатом в следующем виде: ОПАСН(ContrG('группа Лужкова'), AtG, 'убийства'). Однако в данном случае вероятность для адресата активизировать д-сценарий ОПАСН отчасти снижается, поскольку 'иностранные предприниматели' не принадлежат группе адресата, и угроза предпринимателям может не расцениваться адресатом как опасность в свой адрес. Мы считаем, что прогноз адресантом этой реакции адресата заставляет выбрать для обозначения 'иностранных предпринимателей' номинацию инвесторы, смысл которой связывает 'предпринимателей' с группой адресата, поскольку 'инвесторы дают деньги группе адресата'. В результате адресат активизирует д-сценарий ПРИСВ1(ContrG('группа Лужкова'), AtG, 'инвестиции западных предпринимателей') или д-сценарий БЕЗДЕЙСТВ(ContrG(группа Лужкова'), AtG, 'защита предпринимателей') – если адресат не считает, что 'группа Лужкова' напрямую организовала убийство западного предпринимателя.

Упрощение в данном случае состоит в том, что на основании конкретного примера (убийство американского предпринимателя, описанное в контексте данного примера) делается индуктивный вывод об угрозе в отношении всех инвесторов, находящихся в Москве. Адресант ограничивает возможные сценарии, связывающие модель М0, сценариями Scen1 и Scen2. Это позволяет построить модель M1, используемую в данном примере для активизации ряда д-сценариев.

 

[0133] Я думаю, что на сегодня самостоятельно у Масхадова никаких сил нет, потому что, понимаете, мы должны признать, что либо героином и рабами торговал Масхадов, либо он ноль все-таки, если он не мог этого предотвратить.

В данном примере адресант использует сильное ограничение признаковой модели 'Чечня' и исходит из того, что все события и агенты в этой модели тесным образом связаны. На основании данного упрощения адресант представляет признаковые модели M1('Масхадов') и M2('торговля героином и рабами') как связанные признаковые модели: М3('M1 связано с M2'). Модель М3 может быть связана двумя альтернативными сценариями: Scen1(M3 -> 'Масхадов торговал героином и рабами') и Scen2(M3 -> 'M1 не мог предотвратить M2'). Теоретически, модели M1 и M2 могут быть связаны и другими сценариями, например, сценарием Scen3(M1 & M2 -> 'M1 не имеет отношения к М2'). Однако в тексте примера сценарии Scen1 и Scen2 представлены как все возможные варианты отношений между M1 и M2. Это вызвано тем, что на самом деле, сценарии Scen1 и Scen2 связывают не модели M1 и M2, а модель М3, то есть допущение о связи M1 и M2, полученное благодаря упрощению модели 'Чечни'.

В данном случае сокращение признаковой модели использовано для демонстрации связи признаковых моделей M1 и M2 – с получением модели М3('M1 связано с M2'). К модели М3 применена демонстрация "эквивалентности моделей альтернативных сценариев". Цель приёма состоит в том, чтобы показать, что при всех возможных вариантах 'Масхадов не может быть стороной в переговорах'.

 

Ограничение набора признаковых моделей может быть применено к структуре р-сценариев, в этом случае адресант представит "упрощенное" представление того, как связаны между собой денотаты текста. В нашем материале – в примерах [0130] и [0131] – упрощение структур р-сценариев направлено на фальсификацию сценария внешнего адресанта. Благодаря опущению некоторых моделей и упрощению структуры р-сценариев адресант может представить сценарий внешнего адресанта (Scen.eAnt) как наивный сценарий типа А (Scen(наивн-А).eAnt:M.Ant), указывающий на обман со стороны внешнего адресанта.

[0130] Итак, для того, чтобы улучшить инфраструктуру автохозяйства гэ Москвы, банку "Менатеп" дают сто двадцать миллионов долларов. Банк "Менатеп", по замыслу мэрии, должен улучшать инфраструктуру до самого двухтысячного года. Но деньги уходят за одну неделю. И в долларах. И все срочными платежами.

В данном случае адресант представляет как не соответствующие друг другу сценарии Scen1('банк должен улучшать структуру автохозяйства города Москвы до 2000 года').eAnt('группа Лужкова') и Scen2('деньги переводятся за одну неделю'). Несоответствие демонстрируется на основании упрощения 'деньги должны переводиться пропорционально сроку'. Демонстрация несоответствия позволяет сместить сценарий Scen1 и представить его как наивный-А сценарий внешнего адресанта (Scen1'(наивн-А).eAnt('группа Лужкова')), то есть указать, что 'группа Лужкова' сообщает адресату сценарий Scen1 для того, чтобы скрыть другой сценарий – увод денег за рубеж в собственных целях. Сценарий Scen1'(наивн-А) активизирует д-сценарии ОБМАН2(ContrG('группа Лужкова'), AtG, Scen1'(наивн-А), 'присвоение денег') и ПРИСВ1(ContrG('группа Лужкова'), AtG, 'деньги, переводимые банку "Менатеп"').

 

[0131] 1Казалось бы, банку не с руки заниматься развитием автохозяйства гэ Москвы. 2Банк, как представляется, скорее финансовое учреждение. 3Но предположим, речь идет о необычном банке.

В данном примере адресант использует упрощение сценария Scen1('правительство Москвы переводит деньги на развитие автохозяйства через банк'). Из сценария Scen1 исключается признаковая модель 'правительство Москвы', в результате чего банк оказывается представлен как субъект сценария Scen2('развитие автохозяйства'): Scen3('банк развивает автохозяйство').eAnt('группа Лужкова'):M.Ant. Сценарий Scen3 легко фальсифицируем адресатом, поскольку признаковая модель банка не соответствует признаковой модели для субъекта сценария Scen2. Дополнительно это подчеркивается в предложении (2): адресант уточняет признаковую модель 'банк', фиксируя в её составе признаки 'финансовое учреждение', что должно подчеркивать несоответствие модели 'банк' субъекту сценария Scen2. Указанное несоответствие дополняет сценарий Scen3 признаком ‘наивн-А’, что активизирует д-сценарии ОБМАН2(ContrG('группа Лужкова'), AtG, Scen3, 'группа Лужкова ворует деньги') и ПРИСВ1(ContrG('группа Лужкова'), AtG, 'деньги, переводимые банку').

В данном примере сокращение набора признаковых моделей и устранение признаковой модели 'правительство Москвы' как субъекта сценария Scen2 позволяет приписать контргруппе сценарий Scen3, который легко фальсифицируется адресатом, что приводит к активизации д-сценариев ОБМАН и ПРИСВ.

 

Материал данного параграфа показывает, что упрощение может быть применено следующим образом. Во-первых, может быть сокращено множество учитываемых признаковых моделей (пример [0038]). Во-вторых, упрощение существенных признаков может привести адресата к отождествлению различных признаковых моделей – как в примере [0110]. В третьих, для модификации признаковой модели может быть использовано сокращение множества значений для некоторого признака (пример [0038]). В свою очередь, полученные в результате этих преобразований признаковые модели могут влиять на выбор адресатом р-сценариев и приводить адресата к признаковой модели, активизирующей какой-либо д-сценарий.

В дополнение к рассмотренным случаям – механизм сокращения набора признаков и упрощения моделей используется в примерах [0239], [0224] и [0091].