Исходя из свойства институциональности политического дискурса, Е.И. Шейгал разграничивает два подхода к его пониманию Там же. С. 35. В узком понимании он ограничен формами общения, которые относятся к институциональным (например, инаугурационная речь, указ, партийная программа и прочее). При широком понимании учитываются и неинституциональные факторы - мемуары политиков, слухи, лозунги.
Узкое понимание политического дискурса (по трактовке Е.И. Шейгал) будем считать основополагающим в данной работе, так как исследование ограничено рамками правительственной коммуникации, что означает строгую институциональность исследуемого дискурса.
Более детально свойство институциональности дискурса раскрывает в своей работе В. Карасик, акцентируя внимание на том, что в плане содержания дискурс «связан с использованием языка в социальном контексте» Карасик В.И. Языковой круг: личность, концепты, дискурс. Волгоград: Перемена. 2002. С. 319. Исследователь рассматривает взаимосвязь дискурса и принадлежности людей к какой-либо социальной группе с точки зрения социолингвистики, выделяя институциональное общение и, как следствие, институциональные разновидности дискурса (например, политический, религиозный, научный).
В. Карасик утверждает: «институциональность носит градуальный характер» Там же. С. 322, то есть в каждом институциональном дискурсе есть ядро, включающее в себя коммуникацию базовой пары участников. Таким образом, можем предположить, что для политического дискурса ядром является коммуникация между политиком и гражданином, а в свою очередь, в гражданском дискурсе - между гражданином и политиком, что свидетельствует о релевантности выбранных в рамках настоящего исследования институциональных разновидностей дискурсов.
Суммируя вышеперечисленные определения и характеристики термина «политический дискурс» можно сделать вывод о том, что институциональность данного языкового явления включает в себя постановку конкретной цели (к примеру, борьба за власть, ее сохранение и удержание), исходя из понимания ценностей, которые воплощает и продвигает в общество данный институт. Так, в политическом дискурсе социальные проблемы конструируются через призму угрозы значимым ценностям, а лингвисты-исследователи изучают и анализируют их репрезентации.
Обращаясь к термину «гражданский дискурс» в первую очередь определим его взаимосвязь с «гражданским обществом». В параграфе 1.1 настоящего исследования было выявлено, что основным условием существования гражданского общества является его функционирование в публичной среде.
В.П. Степаненко подчерчивает, что именно в публичном пространстве гражданского общества взаимодействуют противоречивые культурные коды, дискурсы и практики демократического общества, а гражданское общество, в свою очередь, отражает «хрупкость социальных институтов в процессах публичной репрезентации общей культуры, ценностей и истории» Степаненко В.П. Гражданское общество как дискурс и социальный нормативный порядок в социологии Джеффри Александера // Социология: теория, методы, маркетинг, 2006, 2. С. 10. В данном утверждении видна не только прямая взаимосвязь гражданского общества с демократическим устройством, но и значимость гражданского дискурса в артикуляции и обсуждении социальных проблем.
Д.Льюис акцентирует внимание на том, что гражданское общество продуцирует дискурс, который мобилизует коллективную деятельность, а активисты с помощью данного дискурса могут внести изменения в политическую среду Lewis D. (2001). Civil Society in Non-Western Contexts: Reflections on the `Usefulness' of a Concept. Civil society working paper 13, London: London School of Economics. P.11.
Таким образом, существование гражданского общества возможно лишь при условии, что граждане принимают активное участие в формировании соответствующего дискурса и публично выражают утверждения-требования. Отметим также, что логичным будет считать, что репрезентации тех или иных проблем в гражданском дискурсе должны отличаться от тех, что формируются во властном политическом дискурсе. Соответственно, характеристики дискурса также будут отличаться - к примеру, на тексты гражданского дискурса не накладывается жесткая регламентация, как на правительственные.
Переходя к взаимодействию политического и гражданского дискурсов, выделим исследование финских ученых Кристера Пурсиайнен и Хейкии Патомяки, придерживающихся дискурсивного подхода к изучению гражданского общества. В их работе дискурс гражданского общества в России изучался через призму политических и научных дискуссий на тему государства, гражданского общества и отношений с Западом. Дополнительно Пурсиайнен К. и Патомяки Х. проанализировали развитие дискурса российского гражданского общества и сделали вывод о том, что в конце 1990-х годов в России лидирующим стало понимание гражданского общества как партнера государства, в отличие от времен перестройки, когда гражданское общество являлось противодействующей государству силой. Исследователи заключили, что дискурс российского гражданского общества включает в себя понимание государства как органа, ведущего строгий контроль за социальным развитием; демократия является лишь формальной, а гражданское общество выступает в качестве помощника государства. Данная работа является значимой для настоящего исследования, так как сравнительный анализ репрезентаций проблемы бедности в политическом и гражданском дискурсе с применением корпусных методов позволит сделать вывод о том, сохранилось ли в современном российском гражданском обществе его понимание, предложенное и доказанное Пурсиайненом К. и Патомяки Х.
В российской науке существует ряд работ, посвященных изучению репрезентаций проблемы бедности. Одним из примеров можно считать исследование М.З. Ярмиева на тему «Репрезентация бедности как социальной проблемы в российских СМИ: 1995 - 2005». Автор изучает семантические кластеры понятий «богатство» и «бедность» и, пользуясь методом контент-анализа, сравнивает частотность лексем, входящих в кластеры. Методы этого исследования во многом схожи с предлагаемыми в рамках данной работы, однако есть и ключевые различия. Во-первых, работа М.З. Ярмиева представляет собой исследование, направленное на выявление динамики употребления в российской прессе слов «бедность» и «богатство», а также на их соотнесенность с социальными группами. Во-вторых, автор анализирует другую функциональную разновидность дискурса - дискурс СМИ, а не сравнивает политический и гражданский дискурс.
Т.В. Дробышева проводит схожее с М.З. Ярмиевым исследование по теме «Проблемы бедности в трактовках СМИ в посткризисный период конца 90-х годов XX века». Теоретической основой является работа П. Ибарры и Д.Китсьюза о конструировании и деконструировании социальных проблем. Методику исследования автор определяет как контент-анализ на основе кодировочной матрицы и последующего анализа частотности. Работа проведена в рамках социологического поля исследования. Т.В. Дробышева делает вывод о том, что в указанный промежуток времени бедность как социальная проблема деконструируется, депроблематизируется в пределах выбранного печатного издания (газета «АиФ»).
Кроме того, Т.В. Дробышева и Т.П. Емельянова исследуют структуру и социальные представления о бедности у работников бюджетной сферы РФ. В своей работе авторы используют метод анкетирования, построенный с помощью методики шкалирования Р.Лайкерта. Анкеты были построены таким образом, чтобы выявить социально-демографические данные респондентов, уровень их благосостояния и дохода семьи, удовлетворенность ими. Затем данные обрабатывались с помощью программы SPSS с использованием частотного анализа, коэффициента ранговой корреляции Спирмена, коэффициента позитивных ответов Ж.К.Абрика. Таким образом, исходя из описания методик, видим, что данное исследование значительно отличается от работы, посвященной репрезентациям проблемы бедности в политическом и гражданском дискурсе, но при этом доказывает значимость и актуальность изучения проблемы бедности российской наукой.
Исследование Е.Д. Слободенюк «Проблема бедности в публичном дискурсе России» Слободенюк Е.Д. Проблема бедности в публичном дискурсе России. Сборник статей аспирантов, 2012.
М: Изд. дом Высшей школы экономики, 2013. С. 108-128 имеет больше корреляций с настоящей работой, так как автор анализирует не только печатные СМИ и научные публикации, но и послания Президента Федеральному собранию РФ. Е.Д. Слободенюк анализирует тексты с помощью количественных методов, используя программное обеспечение, позволяющее осуществить поиск и распределение лексем, содержащих конкретный корень (а именно «бедн-», «малоим-», «прожит-»). После этого автор проводит содержательный анализ контекстов, где встретились искомые лексемы. Таким образом, исследование Е.Д.Слободенюк можно считать междисциплинарным, кроме того, заметна схожесть в логике и порядке проведения анализа - сначала проводится автоматическая обработка, а затем данные подвергаются анализу путем качественных методов. При этом, работа, посвященная репрезентациям проблемы бедности в правительственном и гражданском дискурсе, имеет ряд отличий от работы Е.Д. Слободенюк: во-первых, в нашем исследовании анализируется правительственный, а не президентский дискурс, а также делается акцент на сравнительном аспекте политического и гражданского дискурсов, во-вторых, используются разные программы для обработки текстов.
В заключение данного параграфа отметим актуальность исследования репрезентаций проблемы бедности в правительственном и гражданском дискурсах, обусловленную, в первую очередь, значимостью проблемы бедности и ее репрезентаций, что подтверждается наличием научных работ российских ученых (М.З. Ярмиев, Т.В. Дробышева, Т.П. Емельянова, Е.Д. Слободенюк), посвященных анализу указанной проблемы. С другой стороны, методы исследования в работах данных ученых значительно отличаются - авторы используют методы анкетирования, контент-анализа, автоматическую обработку текстов, но при этом в работах корпусные методы не применяются. Кроме того, исследователи чаще анализируют иные функциональные сферы дискурса (в основном, дискурс СМИ), не делая акцент на сравнении политического и гражданского дискурса.
Глава 2. Средства репрезентации проблемы бедности в дискурсе правительства РФ и в дискурсе социально-ориентированных НКО
2.1 Контент- и дискурс-анализ средств репрезентации проблемы бедности в российском правительственном дискурсе
Коллекция текстов для машинной обработки была создана на основе материалов, опубликованных на официальном сайте членов Правительства РФ.
На официальном сайте Правительства РФ основной стала вкладка «Документы» и далее «Поиск по всем документам». Для собрания коллекции текстов в поисковой строке «Заголовок или текст документа» использовались вышеупомянутые лексемы из семантического поля слова «бедность». Поиск осуществлялся поочередно по полю «Вид документа». Далее документы сортировались по датам - отбирались только входящие в промежуток 2014 - 2018 гг. Коллекция текстов включает в себя постановления и распоряжения Правительства РФ. Общий объем коллекции текстов Правительства РФ, затрагивающих проблему бедности, составил порядка 35 письменных текстов в электронном формате, общий объем которых равен 60 тысячам знаков с пробелами. Выборка представлена в двух форматах - документ Microsoft Office Word с расширением docx, а также Текстовый документ с расширением txt. Машинная обработка коллекции текстов правительственного дискурса была произведена с помощью корпус-менеджера AntConc, который разработан Dr. Laurence Anthony и направлен на проведение корпусных лингвистических исследований. Одной из функций программы является выявление наиболее частотных слов в тексте. В работе использовалась версия AntConc 3.4.4 для Windows.
Первым блоком обработки является выявление наиболее частотных слов в коллекции текстов. Для этого в AntConc использовалась вкладка Word List. Для удобства обработки результатов были составлены таблицы с наиболее частотными словами, где лексемы были объединены в смысловые блоки - кластеры. Для объединения лексем в кластеры были использованы словарные дефиниции из онлайн-версии толкового словаря Д.Н. Ушакова, а также из словаря по политологии В.Н. Коновалова Коновалов В.Н. Словарь по политологии. Ростов-на-Дону: Изд-во РГУ, 2001. 285 с..
При обработке текста были исключены стандартные стоп-слова - лексемы, короче трех символов. Данные лексемы обычно представлены предлогами, местоимениями, союзами и союзными словами, которые являются нерепрезентативными в рамках частотного анализа.
Программа AntConc отображает общую статистику текста, необходимую для суммарного подсчета лексем, а также относительной частотности каждой из них. Число слов, за исключением стоп-слов, составило 4614. Относительная частотность лексем из Таблицы 1, представленной ниже, была получена путем деления абсолютной частотности (или числа вхождений данного слова в коллекцию текстов) на общее количество слов, указанное выше. Далее каждое из чисел округлялось до трех знаков после запятой. В таблице не представлены лексемы, относительная частотность которых меньше, чем 0,001, так как данные слова нельзя отнести к категории наиболее частотных.
Также важно отметить, что в нижеприведенной Таблице 1 указана начальная форма слов, в то время как частотность отображена суммарно для всех словоформ лексемы. К примеру, в суммарную частотность лексемы «социальный» попали все падежные формы прилагательного. Для этого в программе дополнительно была использована опция Concordance, позволяющая найти в коллекции текстов вхождения слова в зависимости от его корня или основы.
В результате обработки текстов правительственного дискурса, затрагивающих тему бедности, были получены следующие результаты (см. Таблицу 1): бедность дискурс лингвистический некоммерческий
Таблица 1 Наиболее частотные лексемы правительственного дискурса, посвященного теме бедности
|
Смысловой кластер [сумма частотностей] |
Лексемы и их частотность (абсолютная/относительная) |
|
|
Государственная система [382/0,083] |
Российская (85/0,018), Федерация (85/0,018), система (48/0,01), государственный (38/0,008), государство (24/ 0,005), власть (18/0,004), сфера (17/0,004), правительство (15/0,003), политика (14/0,003), субъекты (14/0,003), Россия (13/0,002), основа (11/0,002) |
|
|
Цели и реализация проектов [219/0,047] |
Меры (35/0,008), развитие (34/0,007), цель(и) (25/0,005), число (23/0,005), предоставление (19/0,004), уровень (18/0,004), реализация (13/0,002), услуги (12/0,002), соответствие (11/0,002), средства (10/0,002), формирование (10/0,002), взаимодействие (9/0,002) |
|
|
Социальная сфера [386/0,084] |
Социальный (98/0,021), поддержка (38/0,008), граждане (31/0,007), защита (30/0,007), помощь (28/0,006), обеспечение (27/0,006), семьи (27/0,006), дети (24/0,005), женщины (21/0,005), население (15/0,003), бедность (14/0,003), бюджет (12/0,003), нуждаемость (11/0,002), получатели (10/0,002) |
|
|
Прочие сферы [122/0,026] |
Информационный (55/0,012), год (34/0,007), информация (22/0,005), проценты (11/0,002) |