Журавлев А.П. - Звук и смысл. Книга для внеклассного чтения учащихся старших классов Издание 2е, исправленное и дополненное
 Скачать 2.12 Mb.
|
|
38 очень важно для языка: в нашей памяти должно храниться огромное количество форм слов и их значений, причем мы должны мгновенно вспоминать значения любой словесной формы и форму любого значения, иначе мы просто не сможем оперировать языком. Конечно, бывают иногда заминки — мы помним, как звучит слово, но забыли его значение или мучительно вспоминаем название какого-то предмета. Ничего удивительного — язык предъявляет жесткие требования к работе всех отделов мышления, создавая для него значительные нагрузки. И в этой ситуации подсказка со стороны формы или содержания всегда кстати — она облегчает запоминание. Не заглядывая на с. 37, скажите: как обозначается буква Т в морской флажковой сигнализации? Уверен, что все вспомнят. А теперь Ю? Едва ли хоть кто-нибудь ответит правильно. Почему? В первом случае форма знака соответствует содержанию: фигура сигнальщика напоминает букву Т. Поэтому всегда есть подсказка, и знак запоминается сразу и навсегда. А во втором случае стремление формы к соответствию с содержанием не реализовано, потому что букву Ю, пожалуй, невозможно изобразить фигурой человека. Знак поневоле становится немотивированным (произвольным). Запомнить его трудно, а забывается он легко, поскольку мотивировочной подсказки нет. Итак, слову необходима мотивированность, поэтому язык развил несколько ее типов. Самая распространенная — морфологическая мотивированность, или грамматическое значение. Оно присуще каждому слову без исключения. И если мы даже не знаем значения слова, то по его морфологической форме можем все же высказать об этом значении кое-какие суждения. Академик Л. В. Щерба для иллюстрации своих лекций по грамматическому значению придумал смешную «фразу»: «Глокая куздра штеко_ будланула бокра и кур- дячит бокрёнка».Вы, конечно, читали об этом в «Слове о словах» Л. В. Успенского. «Слова» этой «фразы» лишены понятийного значения, но тем не менее мы, в общем, довольно хорошо представляем, о чем идет речь: некое существо женского рода как-то так что-то сделало с существом мужского рода и продолжает что-то вытворять с его детенышем. И эта информация поставляется нам только морфологическими формами «слов», в чем легко убедиться, если разрушить форму, убрав подчеркнутые морфологические оформители — вот теперь получившийся набор звуков действительно бессмыслен. Морфологическая мотивировка помогает легко понимать значение даже неизвестного нам слова, если мы знаем, что означают составляющие этого слова (корни, приставки, суффиксы, окончания). Если известно, что такое стена и газета, то мы без дополнительных объяснений поймем, что такое стенгазета. Мы легко понимаем слова, построенные из известных нам морфологических «кирпичиков»: пар-о-ход, при-шел, пере-ход-и-ть и т. п. Еще один тип мотивированности — смысловой. Зная, что такое нос собаки, мы сразу сообразим, что такое нос корабля, потому что в первом случае это передняя, заостренная часть морды живот- 39 ного, а во втором — тоже передняя и тоже заостренная часть судна. Вы говорите: «Я учусь в X классе. У нас просторный, светлый класс. Наш класс очень дружный». И едва ли замечаете, что одно и то же слово класс употребили в трех разных значениях: «ступень обучения», «комната для занятий в школе» и «группа учеников». Смысловая мотивировка здесь так сильна, что переносы значения кажутся совершенно естественными. И такими переносами наполнен весь язык. Ручка — это не только «маленькая рука», как подсказывает морфологическая мотивировка, это и любое приспособление, которое держат в руке или за которое берутся рукой: шариковая ручка, ручка двери. Человек идет, поезд идет, время идет, дождь идет — все это разные значения слова идет, но любое из них можно объяснить, исходя из первоначального «передвигаться пешком»: поезд движется, передвигается; время протекает, тоже как бы движется из прошлого в будущее; дождь выпадает, его капли движутся сверху вниз, как бы приходят на землю. ЗНАЧЕНИЕ И ЗВУЧАНИЕ То, что смысловая и морфологическая мотивированность существуют, очевидно. Тут не о чем спорить и нечего доказывать. Но с третьим типом мотивированности — фонетическим — все гораздо сложнее. Поскольку мы, как правило, не осознаем фонетической значимости, то, естественно, не можем сознавать и фонетической мотивированности слова. Нужны специальные доказательства того, что звучание и значение слова стремятся к взаимному соответствию. Такие доказательства как раз и можно получить, вычисляя фонетическую значимость слов по формуле Fи сопоставляя затем полученные результаты с признаковым аспектом значения тех же слов. Конечно, чтобы доказательства были убедительными, нужно «просчитать» многие тысячи слов, потому что в огромных лексических запасах языка всегда можно подобрать десяток-другой примеров для подтверждения любой гипотезы. Только большой материал выявит какие-то общеязыковые тенденции. И здесь на выручку приходит электронно-вычислительная техника, с помощью которой мы вычислили фонетическую значимость десятков тысяч слов (пока только существительных). Давайте познакомимся поближе с работой компьютера. Слова для расчета берутся в «звукобуквенном» виде, т. е. из звуковых характеристик учитывается только мягкость согласных и ударение. Мягкость согласных компьютер определяет сам по простому правилу: согласные, которые могут быть мягкими и твердыми, смягчаются перед И, Е, Ё, Ю, Я и мягким знаком. А вот место ударения нужно каким-либо способом указать, например с помощью апострофа. Так что слова вводятся в компьютер в обычном печатном виде, только с отметкой об ударении. Конечно, «звукобуквенная» форма слова отличается от звуковой. 40 Например, слово любовь мы произносим как [л'убоф'], но с такой формой записи нам почему-то трудно согласиться, не так ли? Все же нам кажется, что после Л' звучит не совсем У, а на конце слова — не совсем Ф'. Это происходит потому, что на восприятие этого слова в сознании влияет его буквенная форма. Ведь пишется Ю, а не У. И мы помним, что Ю оценивается по шкалам вовсе не так, как У. На конце слова пишется ВЬ, а в других его формах (любви, любовью) звучит вовсе не Ф', а В'. Поэтому нам покажется, пожалуй, более подходящей формой Л'ЮБОВ'. Именно в таком виде рассчитает это слово компьютер по формуле F. «Лексикон» компьютера, его словарный запас — это хранящийся в памяти список шкал. Так что описать фонетическую значимость слова компьютер может только с помощью прилагательных, задающих шкалы. По каждой шкале он рассчитывает фонетическую значимость очередного слова и сам выбирает характеристики этой значимости. Чтобы пояснить, как он это делает, вспомним, что означают показатели F. Если, например, после вычислений оказалось, что звуковая форма слова апельсин получила по шкале «большой — маленький» оценку 3,5 (т. е. F = 3,5), а слово арбуз — оценку 2,2, то это значит, что на шкале слова расположились так: Мы условились считать, что нейтральная зона шкалы занимает расстояние от 2,5 до 3,5. Поэтому все величины F, которые попадают в зоны от 2,5 и меньше и от 3,5 и больше, считаются значимыми. Оценка 2,2 меньше, чем 2,5, следовательно, она значима и обозначает, что звуковая форма слова арбуз построена в среднем из «больших» звуков. Другими словами, фонетическая значимость слова арбуз может быть охарактеризована по этой шкале признаком «большой». Оценка 3,5 тоже значима, следовательно, для звуковой формы слова апельсин формула Fдает признак «маленький». Оценки для слов вальс, ива, лицо попадают в нейтральную зону (2,6; 3,0; 3,4), поэтому по данной шкале звуковым формам этих слов нельзя приписать никакого признака, они «никакие». Вы скажете, что между оценками 2,6 и 3,4 все же большое различие, почему же мы одинаково считаем звучание слов вальс и лицо по данной шкале «никаким»? Возможно, что различие оценок в этом случае и отражает какие-то тенденции. Но не будем забывать того, что и средние оценки звуков в таблице 1 и частотности звуков в таблице 2 — величины вероятностные, т. е. подверженные случайным колебаниям. Ведь если 41  провести повторный эксперимент по измерению фонетической значимости звуков, то средние оценки не обязательно во всех случаях получатся точно такими же, как в таблице 1. Некоторые из них точно повторят прежние, другие окажутся близкими, но не точно такими же. То же и с частотностями. Какие бы большие объемы текстов мы ни брали для вычисления средних частотностей звуков, все же при каждом новом измерении будут получаться хотя и близкие, но не совпадающие с таблицей 2 результаты. Поэтому и формула Fдает величины не абсолютные, а вероятностные. В таком случае каждой из этих величин нужно обеспечить простор для возможных колебаний. Зоны шкалы и создают такой простор. Вот мы и считаем, что расстояние от 2,6 до 3,4 необходимо и достаточно для случайных колебаний «нейтральной точки» (3,0), а если отклонения выйдут за эти границы, они перестанут быть случайными — окажутся значимыми. Отсюда легко вывести четкое правило для машины: если для некоторого слова по данной шкале F≤2,5, то для характеристики фонетической значимости слова выбирается первый антоним шкалы, если F≥3,5 — второй. По этому правилу машина отбирает из своего лексикона признаки и печатает их с указанием соответствующих величин F. Например, результат анализа фонетической значимости слова бык выглядит так: БЫК — большой (2,0), грубый (4,0), мужественный (4,0), темный (3,5), сильный (2,4), громкий (2,3), могучий (2,2). Поскольку этот набор характеризует содержательность звуковой формы, а не значение слова, то нет надобности, скажем, согласовывать признаки со словами в роде или числе. И если для слова белка по шкале «быстрый — медленный» F=2,4, то соответствующий признак приписывается слову в форме «быстрый», а не «быстрая», потому что это признак звучания комплекса б' — е — л — к — а, но не зверька под названием «белка». Однако понятно, что результаты такого «автоматического» анализа имеют смысл только в том случае, если полученные характеристики содержательности звучания слов сопоставляются с характеристиками признакового аспекта их значения. Такую, казалось бы, «сознательную» часть работы тоже может выполнить электронно-вычислительная машина, если, конечно, мы дадим ей необходимую информацию о признаковых аспектах значений слов, причем информация должна быть выражена количественно. А для этого необходимо измерить признаковое значение слов. И желательно получить результаты измерения в тех же единицах, в которых уже измерена фонетическая значимость слов. А что это за единицы? Во всех наших измерениях такими единицами являются деления шкал. Так, может быть, измерять признаковые значения слов на тех же признаковых шкалах? Оказывается, вполне возможно. Например, мы задаем информантам шкалу «хороший — плохой» в точно таком же виде, как для измерения значимости звуков (очень хороший — 1, хороший — 2, никакой — 3, 42 плохой — 4, очень плохой — 5), и предлагаем для оценки не звуки, а слова. Информанты, понятно, будут реагировать отнюдь не на звучание, а на значение слов, и мы измерим как раз то, что хотели,— признаковый аспект значения. Причем средние оценки будут получены в тех же единицах шкалы, что и для звуков! Так, по ответам информантов средняя оценка для слова дом составляет 2,2. Значит, в коллективном сознании носителей языка со словом дом связано представление о чем-то хорошем. Показатель фонетической значимости звукового комплекса того же слова (F) оказывается равным 2,3, т. е. звучание слова тоже оценивается как «хорошее». Сопоставив две цифры (2,2 и 2,3), можно уверенно сказать, что по этому признаку звучание и значение слова дом находятся в соответствии. Имея в своей памяти оценки признакового значения слов, компьютер легко сопоставляет их с вычисленными им оценками фонетической значимости тех же слов и делает вывод о сходстве или различии сравниваемых аспектов. Такой способ сопоставления точен и объективен. Но в этой книжке у нас с вами несколько иная задача. Мы хотим обнаружить фонетическую мотивированность слов, проследить за взаимоотношениями между их звучаниями и значениями, и готовые «машинные» ответы мало нам в этом помогут. Будет гораздо нагляднее, если мы станем оперировать не цифрами, а непосредственно содержательными характеристиками звучания и значения. Для этого достаточно взять выданные компьютером характеристики фонетической значимости и устанавливать их соответствие (или несоответствие) признаковому значению слов интуитивно, по своему разумению. Ведь в большинстве случаев мы достаточно ясно осознаем признаковые значения. Действительно, кто будет спорить, что дом — это, в общем-то, что-то хорошее, а хам — плохое, что мимоза — нежная, а гангстер — грубый, что птица — быстрая, а удав — медленный? Здесь, конечно, есть определенная опасность. Например, слово бокс получило «хорошую» оценку звучания (F = 2,4). А как эта оценка соотносится с признаковым значением? Хороший это вид спорта или плохой? Мнения могут разделиться. Одним бокс нравится, другие смотреть не могут. В этом случае целесообразнее всего такую шкалу просто не учитывать, поскольку признаковое значение по ней выражено нечетко. Зато относительно шкал «женственный — мужественный» или «быстрый — медленный» разногласий, пожалуй, не будет, и то, что звуковая форма слова бокс получила по этим шкалам оценки «мужественный» (4,1) и «быстрый» (2,2), единодушно будет признано как свидетельство соответствия звучания и значения. Может возникнуть еще и такая ситуация. Слово арбуз получило такие характеристики звучания: «большой» (2,2), «мужественный» (3,9), «сильный» (2,4), «громкий» (2,2), «могучий» (2,3). Но с 43 признаковым значением этого слова можно соотнести лишь первую характеристику: хотя арбузы бывают и большие, и маленькие, все же в нашем представлении арбуз — это скорее что-то большое, чем маленькое. Остальными характеристиками и противоположными им арбуз обладать не может. Он не может быть мужественным или женственным, сильным или слабым, громким или тихим, могучим или хилым. Поэтому здесь нет основания говорить ни о соответствиях, ни о противоречиях звучания и значения по этим признакам. Они просто безразличны для арбуза. Другими словами, совершенно неважно, какие оценки получит этот звуковой комплекс по таким признакам — получи он любые оценки, это все равно не будет свидетельствовать ни о противоречиях, ни о соответствиях звучания значению. В тех случаях, когда для значения слова выданные машиной признаки «безразличны», их также не следует учитывать, важно обратить внимание лишь на существенные для признакового значения характеристики. Попробуем проанализировать таким способом отношения между звучаниями и значениями слов на простом и наглядном материале, а именно на словах, называющих какое-либо звучание или звучащий предмет: рык, шорох, писк, барабан, свирель и т. п. Ясно, что звуковая форма таких слов непременно должна соответствовать характеру называемого звучания. Машина просто «обязана» выдать для звуковой формы слова рев признак «громкий», а для слова тишь — «тихий». Иначе не может быть. И если бы вдруг получилось наоборот (рев — «тихий», а тишь — «громкий»), нам пришлось бы заключить, что или вся наша система анализа фонетической значимости неправильна, или звучания и значения слов не связаны между собой никакими отношениями. Что ж, давайте посмотрим. Вот характеристики звучания слов, выданные компьютером по существенным для данных слов шкалам.
Да, все так, как и должно было быть: и рев — «громкий», и тишь — «тихий». И во всех остальных случаях результаты весьма показательны. Не правда ли, когда читаешь признаки, полученные для этих слов, невольно создается иллюзия, что это признаки значений, а не звучаний? Настолько точно, настолько явно их звучания соответствуют значениям! Звуковая форма здесь, конечно, небезразлична к содержанию, не произвольна, напротив, она своим звучанием подчеркивает, поддерживает, буквально выражает содержание. Интересно, что соответствия звучания и значения обнаруживаются не только по линии «звуковых» признаков типа «громкий — тихий», но и по другим признакам, которые описывают звучание образно. Например, звуковой комплекс треск получил характеристики «шероховатый» и «угловатый». И хотя звук не может иметь осязательных или линейных признаков, тем не менее согласитесь, что сухой, резкий, прерывистый треск не назовешь гладким, плавным, округлым, это действительно какой-то шершавый, ломаный звук. Или звучание слова свирель. Оно получило единственную характеристику — «светлый». И хотя это не «звуковой», а «зрительный» признак, все же звучание свирели действительно представляется нам светлым. Итак, фонетическая мотивированность явно существует и вместе со смысловой и морфологической мотивированностью обеспечивает тесную взаимосвязь между содержанием и формой слова. Правда, «звуковые» слова — это лишь небольшая и специфическая группа лексики. Собственно говоря, неудивительно, что на таком материале получены хорошие результаты. Так и должно было быть. А вот как поведут себя обычные слова? Обнаружится ли у них |