XLIX Международная научная филологическая конференция, посвященная памяти Людмилы Алексеевны Вербицкой (1936-2019).

Речами тих да сердцем лих: к вопросу о прагматических маркерах в речи интровертов

Дарья Александровна Горбунова
Докладчик
аспирант
Санкт-Петербургский государственный университет

Ключевые слова, аннотация

Психолингвистика, прагматический маркер, психотип, разговорная речь, интроверт, экстраверт, речевой корпус.

Тезисы

В Большом психологическом словаре интроверсия описывается как «склонность избегать социальных контактов (некоммуникабельность, необщительность), стремление к уединению, ориентация не на внешний, а на внутренний мир (чувств, мыслей, образов)». Однако склонность к уединению все же не позволяет интроверту избегать речевого взаимодействия, а значит, его психоэмоциональные состояния будут так или иначе отражаться на его речевом поведении.
С точки зрения психолингвистики, наиболее показательными в речевом поведении говорящего являются условно-речевые единицы звучащего текста. В результате процессов грамматикализации и прагматикализации такие единицы проходят путь от самостоятельных единиц языка (лексем, словосочетаний, предложений) — к прагматическим маркерам (ПМ): это самое, (я) не знаю, (...) скажем (...), (я) (не) думаю (что) и др. — и начинают выполнять в речи огромное количество различных функций, отражая тем самым психологическое состояние говорящего в данный момент времени. В докладе рассматривается функциональное распределение прагматических маркеров в речи интровертов с целью выявления признаков, важных для статистического прогнозирования (определения объективной вероятности) психологического типа «интроверт». Материалом для исследования послужил подкорпус, включающий речь 7 информантов-интровертов (22000 токенов, 290 контекстов). Источником материала стал корпус «Один речевой день». Психологический тип информантов был определен автоматически, на основании сопоставления результатов двух психологических тестов. Для анализа материала подкорпуса был использован язык программирования Python 3.6, среда разработки Jupyter Notebook, а также библиотеки Pandas и Numpy.