Психология художественного творчества - [49]

Поэтому и формула F дает 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 промежуток от 2,5 до 3,5 необходим и достаточен 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 звучаний 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, 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. Это значит, что 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 этого слова тоже оценивается как «хорошее». Сопоставив эти 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, машина легко сопоставляет их с вычисленными ею оценками фонетической значимости тех же слов и делает вывод о сходстве или различии сравниваемых аспектов. Такой способ сопоставления точен и объективен.

Но 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 машиной 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 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