Лексические маркеры цифрового таможенного дискурса (уровень словосочетания)
https://doi.org/10.18384/2310-712x-2022-6-6-15
Аннотация
Цель. Выявить и описать инвентарь лексических единиц с цифровой семантикой, функционирующих в англоязычных таможенных текстах как манифестантах цифрового таможенного дискурса.Процедура и методы. Проанализирован корпус таможенных текстов, включающих лексические единицы с цифровой семантикой. Отбор единиц осуществлялся методом сплошной выборки. Помимо этого в исследовании использовался контент-анализ, описание, количественная и качественная интерпретация языковых фактов. Результаты. Установлено, что лексические единицы с цифровой семантикой выполняют функцию лексических маркеров цифрового таможенного дискурса как специфического подтипа институционального таможенного дискурса. Таможенная проблематика является контентообразующим ядром цифрового таможенного дискурса, периферия которого представлена лексическими единицами с цифровой семантикой, что свидетельствует о некотором взаимопроникновении таможенной и цифровой терминосистем.Теоретическая и/или практическая значимость. Предложена авторская редакция понятия «таможенный дискурс». В научный оборот введено понятие «лексическая единица с цифровой семантикой». Определена роль лексических единиц с цифровой семантикой как маркеров цифрового таможенного дискурса и средств лексической когезии. Намечены перспективы исследования таможенного дискурса для развития терминоведения, институциональной дискурсологии, когнитивистики.
Список литературы
1. Алехина Н. В. Институциональные дискурсы в лингвистическом изучении // Молодой учёный. 2020. № 41 (331). С. 64–65.
2. Биймурзаева Ф. Р. Дискурсивные особенности текстов таможенных документов (общая характеристика) // Альманах мировой науки. 2016. № 4-1 (7). С. 136–140.
3. Дейк Т. А., ван. Контекст и познание. Фреймы знаний и понимание речевых актов (перев. с англ. М. А. Дмитровской) // Дейк Т. А., ван. Язык. Познание. Коммуникация. Благовещенск: Благовещенский гуманитарный колледж им. И. А. Бодуэна де Куртенэ, 2000. С. 12–40.
4. Двойнина Е. В. Англоязычный институциональный таможенный дискурс в массмедиальном интернет-пространстве // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2021. Т. 14. № 4. С. 1143–1147. DOI: 10.30853/phil210186.
5. Карасик В. И. Дискурсология как направление коммуникативной лингвистики // Актуальные проблемы филологии и педагогической лингвистики. 2016. № 1 (21). С. 17–34.
6. Карасик В. И. О типах дискурса // Языковая личность: институциональный и персональный дискурс: сборник научных трудов. Волгоград: Перемена, 2000. С. 5–20.
7. Карасик В. И. Этнокультурные типы институционального дискурса // Этнокультурная специфика речевой деятельности: сборник обзоров. М.: ИНИОН РАН, 2000. С. 33–58 (Серия: Теория и история языкознания).
8. Караулов Ю. Н., Петров В. В. От грамматики текста к когнитивной теории дискурса // Дейк Т. А., ван. Язык. Познание. Коммуникация. Благовещенск: Благовещенский гуманитарный колледж им. И. А. Бодуэна де Куртенэ, 2000. С. 5–11.
9. Кубрякова Е. С. О понятиях дискурса и дискурсивного анализа в современной лингвистике (обзор) // Дискурс, речь, речевая деятельность: функциональные и структурные аспекты: сборник обзоров. М.: ИНИОН РАН, 2000. С. 5–13 (Серия: Теория и история языкознания).
10. Сосунова Г. А. Герменевтический метод исследования текстов французских отраслевых таможенных изданий // Языковые аспекты профессиональной коммуникации в образовательной среде: сборник материалов II Международной научно-практической конференции, Москва, 19 апреля 2017 г. / отв. ред. И. В. Кондарина. М.: РИО Российской таможенной академии, 2017. С. 108–112.
11. Шейгал Е. И. Семиотика политического дискурса: дис. … докт. филол. наук. Волгоград, 2000. 431 с.
12. Chermitti B. Establishing risk and targeting profiles using data mining: Decision trees // World Customs Journal. 2019. Vol. 13. No. 2. P. 39–58.
13. Desiderio D. Data analysis techniques for enhancing the performance of Customs // World Customs Journal. 2019. Vol. 13. No. 2. P. 17–22.
14. Grigoriou C. Revenue maximisation versus trade facilitation: the contribution of automated risk management // World Customs Journal. 2019. Vol. 13. No. 2. P. 77–90.
15. Mikuriya K., Cantens T. If algorithms dream of Customs, do customs officials dream of algorithms? A manifesto for data mobilisation in Customs // World Customs Journal. 2020. Vol. 14. No. 2. P. 3–22.
16. Mozer S. V. Digital Customs. WCO Experience: monograph. Moscow: Publishing House of the Russian Customs Academy, 2019. 266 p.
17. Zhou x. Data mining in customs risk detection with cost-sensitive classification // World Customs Journal. 2019. Vol. 13. No. 2. P. 115–130.