Semantic differentiation in the linguistic examination of trademarks

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

INTRODUCTION. The controversial issues of trademark examination are considered. The analysis of the ways of comparing single-word and compound commercial designations is given. A universal method for identifying a strong element in a composite designation has not yet been developed. The purpose of the study is to identify the semantic potential of non-identical concepts: a strong element and the main word in the phrase of a trademark or commercial designation.MATERIALS AND METHODS. Using a specific example from the experience of conducting linguistic examinations (comparison of the WHITE AURORA and AVRORA designations), the methodology for identifying a strong element of a composite designation is illustrated and the origins of typical errors in determining a strong element are analyzed. When developing the mentioned methodology, it is proposed to be guided by the following considerations: the concept of a strong element of designation and the main word of the corresponding phrase are concepts that are not common; the method of identifying a strong element in a phrase differs from the method of identifying the main word in a phrase; the phenomenon of a strong element correlates with the linguistic idea of a strong and weak lexical position in the text; a strong element can be located both in the first and second place in a phrase, including a trademark or other commercial designation.RESULTS AND DISCUSSION. It is shown that due to the semantic potential of a strong element of a composite designation, it becomes possible to transfer to the consumer the necessary information about the object of nomination. That is why the definition of an element bearing the main disti nguishing features must be carried out in the context of a situation or a communicative task. Based on the material of a specific example of linguistic expertise, it is shown that the element white of the designation WHITE AURORA in the context of the provision of dental services and dental care services can be interpreted as a strong element. This becomes a serious factor preventing the appearance of confusingly similar designations for WHITE AURORA on the one hand, and AVRORA on the other.CONCLUSION. Semantic differentiation is the main criterion for distinguishing strong and weak elements in the linguistic examination of trademarks. The very concept of a “strong element” of a designation can be considered a relative concept; the definition of an element bearing the main semantic features must be carried out in the context of a situation or a communicative task.

About the authors

M. E. Novichihina

Voronezh State University

Author for correspondence.
Email: novichihiname@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0401-2688

Dr. habil (Philology), Professor, Professor of Public Relations, Advertising and Design Department

1 Universitetskaya Sq., Voronezh, 394018, Russian Federation

References

  1. Dzyuba M.S. Tambov ergonyms dating back to the word “wolf”. Neofilologiya = Neophilology, 2022, vol. 8, no. 3 (31), pp. 507-511. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/2587-6953-2022-8-3-507-511, https://elibrary.ru/fvnesc
  2. Sterlikov D.A. Features of Network video content naming. Neofilologiya = Neophilology, 2023, vol. 9, no. 4 (36), pp. 970-978. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/2587-6953-2023-9-4-970-978, https://elibrary.ru/atdadu
  3. Tishkina N.I. Features of promotion of confectionery brands in new media. Neofilologiya = Neophilology, 2022, vol. 8, no. 4 (32), pp. 832-839. (In Russ.) https://doi.org/10.20310/2587-6953-2022-8-4-832-839, https://elibrary.ru/ubjajd
  4. Sokolova T.P. Naming examination as a special kind of forensic linguistic examination. Medialingvistika = Media Linguistics, 2019, vol. 6, no. 2, pp. 196-207. (In Russ.) https://doi.org/10.21638/spbu22.2019.204, https://elibrary.ru/zzhspb
  5. Novichikhina M.E. Tovarnyi znak: voprosy funktsionirovaniya i lingvisticheskoi ehkspertizy [Trademark: Issues of Functioning and Linguistic Expertise]. Voronezh, Kvarta Publ., 2019, 108 p. (In Russ.) https://elibrary.ru/yutjpv
  6. Kuznetsova I.E. Linguistic expertise of verbal designations. Acta linguistica Petropolitana. Trudy instituta ling-visticheskikh issledovanii = Acta Linguistica Petropolitana. Transactions of the Institute for Linguistic Studies, 2015, vol. 11, no. 3, pp. 670-682. (In Russ.) https://elibrary.ru/vlfhgj
  7. Krassa S.I. The procedure of determining degree of similarity between оbjects in linguistic examination. Yuris-lingvistika = Legal Linguistic, 2023, no. 27 (38), pp. 106-110. (In Russ.) https://doi.org/10.14258/leglin(2023)2719, https://elibrary.ru/jtpprd
  8. Dudareva Ya.A. Similarity of linguistic signs to the point of confusion and linguo-personological similarity of texts (on the material of political accounts in social networks in the Russian language). Kul’tura i tekst = Cul-ture and Text, 2022, no. 1 (48), pp. 199-211. (In Russ.) https://doi.org/10.37386/2305-4077-2022-1-199-211, https://elibrary.ru/gbvzif
  9. Sternin I.A. Osnovy lingvokriminalistiki [Fundamentals of Linguocriminalism]. Voronezh, Voronezh State Uni-versity Publishing House, 2018, 304 p. (In Russ.) https://elibrary.ru/jkwlvm
  10. Novichikhina M.E. Concerning some difficult cases of trademark linguistic expert examination. Vestnik Voro-nezhskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Filologiya. Zhurnalistika = Proceedings of Voronezh State University. Series: Philology. Journalism, 2012, no. 1, pp. 221-227. (In Russ.) https://elibrary.ru/oytedp
  11. Novichikhina M.E. Criteria for selecting key elements of a compound commercial name in the linguistic expert examination of a trademark. Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya 2. Yazykoznanie = Science Journal of Volgograd State University. Linguistics, 2022, vol. 21, no. 4, pp. 133-141. (In Russ.) https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2022.4.10, https://elibrary.ru/trrvmw
  12. Novichikhina M.E. Eshche raz ob opredelenii sil’nogo ehlementa v sostavnom oboznachenii (po materialam odnoi lingvisticheskoi ehkspertizy [Once again, about the definition of a strong element in a composite designa-tion (based on the materials of a linguistic expertise]. Teoriya yazyka i mezhkul’turnaya kommunikatsiya = Theory of Language and Intercultural Communication, 2023, no. 1 (48), pp. 292-301. (In Russ.) https://elibrary.ru/puuxpr
  13. Baranov A.N., Grunchenko O.M. Semantic similarity as one of the aspects of linguistic analysis of trademarks in the field of forensic linguistics. Acta Linguistica Petropolitana. Trudy instituta lingvisticheskikh issledovanii = Acta Linguistica Petropolitana. Transactions of the Institute for Linguistic Studies, 2019, vol. 1, no. 5, pp. 17-41. (In Russ.) https://doi.org/10.30842/alp2306573715102, https://elibrary.ru/sgzlzk
  14. Knyazev Yu.P. Grammaticheskaya semantika: Russkii yazyk v tipologicheskoi perspective [Grammatical Semantics: The Russian Language in a Typological Perspective], Moscow, Languages of Slavic Cultures Publishing House, 2007, 704 p. (In Russ.) https://elibrary.ru/rbahbd
  15. Khodzhabekyan M.S., Avramenko A.A., Sokolova V.O. Osnovnye vidy i tipy otnoshenii leksicheskikh edinits v leksiko-semanticheskoi sisteme yazyka [The main types and varieties of relations of lexical units in the lexico-semantic system of the language]. Voprosy nauki i obrazovaniya = Issues of Science and Education, 2018, no. 5 (17), pp. 78-80. (In Russ.) https://elibrary.ru/yxibqx

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».