В этой статье мы утверждаем, что за нейтральными словосочетаниями вроде it was found that или in the presence of скрывается живая динамика научного дискурса. Лексические связки — не просто шаблоны, а маркеры академической речи, с помощью которых авторы выстраивают доверие, структурируют аргументацию и вступают в диалог с научным сообществом. На основе корпусного анализа тезисов магистрантов и аспирантов естественных факультетов МГУ мы выявили частотность и функциональные роли трёх- и четырёхсловных связок, классифицировав их по таксономии Д. Байбера и соавторов (2004). Особое внимание уделено тому, как эти конструкции работают в руках неносителей языка, так как для них освоение «языка науки» становится не просто лингвистической, а социокультурной задачей. Результаты показали, что лексические связки — это не фон, а фасад академического текста, через который читатель сразу узнаёт, насколько уверенно автор говорит «на языке науки». Именно поэтому такие данные могут стать основой для преподавания академического письма в курсах ESP и EAP — не как набора правил, а как ключа к легитимности в международном научном сообществе последние годы академический дискурс активно трансформируется, что особенно заметно на примере научных тезисов.
1. Введение
Научный дискурс — один из наиболее устойчивых и регулярных типов речевой деятельности, где, по словам Н.Д.Арутюновой, «особое значение имеет точность, логичность и стилистическая выдержанность научного текста...» [1, С. 13-15, 25-27]. Данное определение существенно упрощает использование научного дискурса в анализе научных текстов. Анализ, в свою очередь, используется для выявления закономерностей, проверки гипотез и систематизации характерных особенностей различных научных текстов. Этот процесс особенно важен при наличии большого количества данных. Для автоматизированного анализа научного текста возможно и желательно применение корпусных методов анализа, т.е. использование большого количества научных текстов, содержащих различные термины и специфические обороты речи. В настоящем исследовании мы делаем попытку выявить и проанализировать лексические связки, типичные для научного дискурса. В англоязычной лингвистике понятие lexical bundles («лексические связки») впервые было системно введено и описано в крупномасштабном исследовании Дугласа Байбера [7]. В начале 2000-х годов российские лингвисты начали использовать новый термин «лексические связки (пучки)» [4], который обозначает словосочетания, состоящие из двух и более слов. Подобные словосочетания часто встречаются в научных текстах, и играют довольно важную роль в тексте.
2. Обзор литературы
Основополагающими работами в этой области стали исследования Д. Байбера и его последователей
[7][8][10][12][2, С. 7][14][3][6][12]
В последние десятилетия в исследовательской среде заметно возрос интерес к такому аспекту изучения академического английского, как английский для исследовательских целей. В 2020 году была опубликована работа Ли и Флауедью [8, С.153-168], в которой авторы рассматривают явление «публикуйся или погибни» и утверждают, что, без публикационной активности на английском языке молодым ученым очень сложно донести свои идеи до широкой научной общественности, англоязычные публикации имеют эффект вовлеченности авторов в глобальную науку; однако в публикации 2022 года Флауедью с другим соавтором показывает, заявки, написанные на английском неносителями, для кого английский является дополнительным языком (EAL)., демонстрируют ключевые различия по сравнению с англоязычными текстами [5]. В частности, авторы анализируют синтаксическую сложность аннотаций английских исследовательских статей, опубликованных в международных рецензируемых журналах, и делают вывод, что тексты, написанные неносителями, как правило, принимаются к публикации медленнее [5, С. 83]. Российские молодые ученые-биологи достаточно много пишут и публикуют на английском языке, часто в соавторстве с более опытными коллегами и коллегами, аффилированными с зарубежными университетами и исследовательскими центрами.
3. Методы и принципы исследования
Методологически исследование базируется на сочетании количественного и качественного подходов, в частности, использовалось программное обеспечение AntConc 3.2.4w
[5][9]————————
Все тезисы были загружены, вручную добавлены в отдельный текстовый (.txt) файл для каждой аннотации и проверены на точность. В дальнейшем была проведена работа по выявлению и анализу сложности текста с точки зрения синтаксиса: длина слов и словосочетаний, количество сложных предложений, количество подчинённых предложений, уровень сложности фраз и выражений, структура и сложность предложений вообще. Полученные данные были помещены в таблицу Excel и совместно с программным обеспечением SPSS были использованы для статистического анализа текста.
Программа AntConc 3.2.4w позволила выделить наиболее частые трёх- и четырёхсловные лексические связки. Для отбора лексических связок мы использовали следующие критерии отбора: (1) частотность ≥ 20 раз на 100 тыс. слов; (2) встречаемость не менее чем в трёх разных текстах; (3) исключение собственных имён и тематически специфичных выражений. Полученные связки мы разделили на три основные группы, согласно таксономия Байбера: связки позиций, которые передают отношение автора к информации; организаторы дискурса, структурирующие текст; референтные выражения.
4. Основные результаты
Основные результаты
Распределение лексических связок по категориям
| Категория | Общая частота (%) | Пример | Кол-во вхождений (2018) | Доля в 2018 (%) | Частота на 100 000 слов (2018) | Кол-во вхождений (2025) | Доля в 2025 (%) | Частота на 100 000 слов (2025) |
| Связки позиций | 45 | it was found that | 9 | 42,9 | 26 | 17 | 47,2 | 38 |
| Организаторы дискурса | 35 | was conducted on | 7 | 33,3 | 21 | 13 | 36,1 | 28 |
| Референтные выражения | 20 | in the presence of | 5 | 23,8 | 15 | 6 | 16,7 | 13 |
| Итого | 100 | - | 21 | 100 | 62 | 36 | 100 | 79 |
Из——
5. Обсуждение
Анализ результатов показал, что авторы тезисов наиболее часто используют лексические связки позиций (45%), что свидетельствует о стремлении авторов к выражению своей позиции через принятые в научной среде формулы объективности:
Особый интерес представляет динамика использования лексических связок по годам (2018–2025). Наблюдается устойчивый рост частотности связок позиций — с 26 до 38 вхождений на 100 000 слов. Это может указывать на растущее стремление авторов выстраивать формально корректные академические позиции, возможно, под влиянием усиления требований со стороны научного сообщества и преподавателей академического письма. Организаторы дискурса также демонстрируют умеренный рост (с 21 до 28), что говорит о повышении структурированности тезисов. В то же время референтные выражения немного снижаются (с 15 до 13), что, вероятно, связано с упрощением или стандартизацией описания методов и условий в тезисах.
Таким образом, выявленная динамика отражает постепенную интернализацию норм академического дискурса со стороны российских магистрантов и аспирантов, особенно в части выражения авторской позиции и логической организации текста.
Полученные результаты не вполне согласуются с данными исследователей В. Кортес и Д. Салазар, которые отмечают доминирование референтных выражений в академическом письме
[10][14][11]
6. Заключение
Перспективы дальнейших исследований видятся в расширении корпуса за счёт полнотекстовых публикаций, сопоставлении русскоязычных и англоязычных тезисов по тем же параметрам, а также в применении методов машинного обучения для автоматического выявления стилистических сдвигов. Такой подход позволит не только фиксировать изменения, но и прогнозировать будущие тенденции в академическом дискурсе.
The additional file for this article can be found as follows:
Further description of analytic pipeline and patient demographic information. DOI: