Кластерный подход к описанию молодежного сленга в интернет-коммуникации

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель исследования – обосновать эффективность кластерного подхода к классификации и систематизации молодежного сленга в современной интернет-коммуникации. Работа выполнена на материале данных русскоязычных социальных сетей «Вконтакте» и «Телеграм». Для достижения поставленной цели были использованы следующие методы: текстуальный и дефиниционный анализ, контент анализ и тематическая классификация. Были выделены основные тематические кластеры и субкластеры, объединяющие молодежную сленговую лексику по смыслу, контексту употребления и эмоциональной окраске в единую систему, что позволило установить закономерности формирования и функционирования молодежного сленга в современной русской лингвокультуре.

Об авторах

Юлия Вячеславовна Картавцева

Кубанский государственный технологический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: kartav-yuliya@mail.ru

старший преподаватель кафедры русского языка
Института фундаментальных наук Кубанского государственного технологического университета

Россия

Зайнета Руслановна Хачмафова

Адыгейский государственный университет

Email: zaineta@nextmail.ru

доктор филологически наук, профессор, заведующий кафедрой французской и немецкой филологии

Россия

Список литературы

  1. Зимарева, О. Л., Песина С. А. Кластерный анализ семантической структуры полисемантов в свете инвариантной теории // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Теория языка. Семиотика. Семантика. 2019. Т. 10. № 4. С. 860–870.
  2. Tang L. Linguistic politeness in social networks // Synthese. 2024. Vol. 203. №. 6. P. 204. doi: 10.1007/s11229-024-04642-8.
  3. Курочкина М. А., Кушнерук С. Л. Лингвокогнитивные маркеры потери идентичности личности в эпоху социальных сетей // Когнитивные исследования языка. 2023. № 3–1 (54). С. 360–365.
  4. Guseynova I. A., Gorozhanov A. I., Kudinova E. S. Translation genius and social networks // Science Journal of Volgograd State University. Linguistics. 2021. Vol. 20. № 3. P. 55–64. doi: 10.15688/jvolsu2.2021.3.5.
  5. Камалидин К. Э. Язык и стиль общения в социальных сетях «Вконтакте» и «Wechat» // Мир науки, культуры, образования. 2024. № 2 (105). С. 384–386. doi: 10.24412/1991-5497-2024-2105-384-386.
  6. Хомяков В. А. Нестандартная лексика в структуре английского языка национального периода: автореф. дис. ... д-ра филол. наук. Л., 1980.
  7. Розина Р. И. Категориальный сдвиг актантов в семантической деривации // Вопросы языкознания. 2002. № 2. С. 3–15.
  8. Орлова Н. О. Сленг vs жаргон: проблема дефиниции // Ярославский педагогический вестник. 2004. № 3 (40). С. 36–39.
  9. Хроленко А. Т. Основы лингвокультурологии. 5-е изд. М.: ФЛИНТА, 2009.
  10. Комалова Л. Р. Типология мультилингвальной вербализации эмоционального состояния «агрессия»: на материале разносистемных данных корпусной лингвистики: дис. ... д-ра филол. наук. М., 2016.
  11. Власюк О. И. Кластеры служебных слов во фразе: типичные морфолого-семантические модели соединений и их просодическая структура // Лингвистика, лингводидактика, лингвокультурология: актуальные вопросы и перспективы развития: материалы II Международной научно-практической конференции, Минск, 1–2 марта 2018 года / отв. ред. О. Г Прохоренко. Минск: Белорусский государственный университет, 2018. С. 8–11.
  12. Булыга Ф. С., Курейчик В. М. Алгоритмы агломеративной кластеризации применительно к задачам анализа лингвистической экспертной информации // Известия ЮФУ. Технические науки. 2021. № 6 (223). С. 73–88.
  13. Буянова Л. Ю. Кластер как категориально-классификационная структура систематизации терминов: репрезентативно-интегративный аспект // Когнитивные исследования языка. 2023. № 1 (52). С. 147–152.
  14. Хорошева Н. В., Мадей Е. Д. Актуализация эмотивных смысловв переводах пьес А.П. Чехова: кластерный подход // Язык и культура. 2023. № 63. С. 77–99.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).