Ссылаться на эту работу следует следующим образом:
П.Н.Виноградов, П.А.Яркин. Исследование коллективного экологическоего сознания посредством анализа композиционно свободных текстов // Письма в Эмиссия.Оффлайн (The Emissia.Offline Letters): электронный научный журнал. 2019. №3 (март). ART 2713. URL: http://emissia.org/offline/2019/2713htm

----------

Виноградов Павел Николаевич
кандидат психологических наук, доцент кафедры психологии развития и образования, Российский государственный педагогический университет им. А. И. Герцена, Санкт-Петербург
palvin@mail.ru

Яркин Пётр Алексеевич
кандидат психологических наук, доцент кафедры психологии развития и образования, Российский государственный педагогический университет им. А. И. Герцена, Санкт-Петербург
petr.yarkin@gmail.com

Исследование коллективного экологического сознания посредством анализа композиционно свободных текстов

Аннотация
В статье раскрывается один из методических приемов исследования коллективного экологического сознания, в основу которого положен анализ текстов, порождаемых обучающимися. Тексты эссе на заданную тему анализируются с точки зрения частоты использования тех или иных слов. Приведен пример анализа облака слов, с помощью которого можно охарактеризовать экологический дискурс, а на его основе описать содержание экологического сознания.

Ключевые слова: коллективное экологическое сознание, облако слов, экологический дискурс, частотный анализ, дистрибутивная семантика

--------

Pavel N. Vinogradov
Candidate of Psychological Sciences, Associate Professor, Department of Developmental Psychology and Education, Herzen State Pedagogical University of Russia, St. Petersburg
palvin@mail.ru

Petr A. Yarkin
Candidate of Psychological Sciences, Associate Professor, Department of Developmental Psychology and Education, Herzen State Pedagogical University of Russia, St. Petersburg
petr.yarkin@gmail.com

The study of collective ecological consciousness: analysis of compositionally free texts

Abstract.
The article reveals one of the methodological techniques for the study of collective ecological consciousness, based on the analysis of student generated texts. The texts of the essay on a given topic are analyzed in terms of the frequency of use of certain words. An example of the word cloud analysis is given, which can be used to characterize environmental discourse, and to describe on its basis the content of environmental consciousness.

Keywords: collective ecological consciousness, word cloud, ecological discourse, frequency analysis, distributive semantics

----------

Экологические проблемы, стоящие перед человечеством, являются важнейшими в перечне противоречий, задающих конфликтность современной эпохи. Человеческий фактор, являющийся важнейшим элементом такой конфликтности, связан с доминирующим типом экологического сознания. Исследование экологического сознания, как правило, производится методами, которые позволяют человеку давать социально желательные ответы. Основной задачей нашего исследования является поиск психологических и лингвистических оснований для выявления базальных конструкций группового экологического сознания средствами анализа свободно композиционных текстов. Цель - обоснование и апробация такого метода, который построен на анализе проективных конструктов экологического сознания, выраженного в текстах.

В. И. Медведев и А. А. Алдашева, проанализировав взгляды представителей различных наук, приходят к определению, которое является основополагающим для нашей работы: «Экологическое сознание - это сформированная в виде понятийного аппарата система отношений человека к его связям с внешним миром, к возможностям и последствиям изменения этих связей в интересах человека или человечества, а также распространение существующих концепций и представлений, имеющих социальную природу, на явления и объекты природы и на их взаимные связи с человеком» [1]. Ключевыми пунктами в приведенном определении для нас являются: понятийная система, проявляющая специфику экологического сознания; отражение в ней связей и отношений человека с внешним природным миром, социальный характер присвоения человеком взглядов на эти понятия и их взаимоотношения. В основу исследуемого текстового материала положена концепция Т. М. Дридзе, автора семиосоциопсихологической парадигмы, дающей принципиально новые возможности изучения и понимания взаимообращенных процессов, происходящих между человеком и его информационной средой [2]. Слово - понятие как главная номинативная единица языка во многих случаях представляет собой некую отсылку к объекту или явлению как элементу реальной действительности, связующее звено между объектом или явлением и мыслью о нем, это делает слово центром субъектно-объектного бытия вещи. Исследователь языкового содержания экологического сознания О. С. Хряпченкова показала, что «…смыслообразующие и конструктивные особенности языка способны не просто обозначать и символизировать уже имеющиеся объекты и явления социальной реальности, но и производить соответствующие им концепты». Содержание экологического сознания находит выражение в экологическом дискурсе, который понимается как совокупность текстов, в которых публично определены взаимоотношения человека и окружающей среды. [3]. В поле нашего исследования находятся свободно композиционные тексты, создаваемые студентами, которые, как показали исследования Е. П. Александрова и М. В. Воронцова, могут являться полезным диагностическим материалом. [4]. Психологическая характеристика учебных текстов нашла свое отражение в исследовании П. Н. Виноградова и П. А. Яркина [5], которое позволило выделить основные смысловые характеристики представления о природе и особенности естественнонаучных учебных текстов.

Для проверки наших предположений были проанализированы эссе студентов на тему «Экологическая психология как инструмент самопознания человека». Были получены 67 текстов со средним объемом 774 слова (медиана 696), максимум – 1985, минимум – 297 слов. Данный корпус текстов отражает коллективные особенности экологического сознания и социальные представления студентов психологов, изучавших экологическую психологию. Здесь под социальными представлениями мы понимаем форму знания, являющуюся продуктом коллективного творчества и имеющую практическую направленность, позволяющую создать общую для некоторой социальной группы реальность.

Анализ проводился в среде R version 3.5.1 [6] с использованием пакета tm version 0.7-6 [7]. Создание скрипта на языке R позволяет автоматизировать обработку и повторять анализ на других корпусах текстов. В данной работе мы рассматриваем только частотный анализ, то есть анализ встречаемости тех или иных слов в текстах студентов. Для такого анализа необходимо привести слова к нормальной форме (для существительных – именительный падеж, единственное число, для прилагательных – именительный падеж, единственное число мужского рода; для глаголов, причастий и деепричастий – глагол в инфинитиве). Эта операция проводилась автоматически с помощью морфологического анализатора Mystem [8]. Так же программа Mystem имеет функцию разметки частей речи, что позволило получить отдельные списки существительных, глаголов и прилагательных. Эти списки были отсортированы по частоте использования того или иного слова, а также по количеству текстов, где встречались эти слова. В сжатом виде наиболее частотные слова можно представить в виде облака слов, где размер шрифта отображает частоту встречаемости. На рис.1 приведены слова, которые встречаются более чем в половине текстов. Также на рисунке указана часть речи: существительное/s, прилагательное/a, наречие/adv, глагол/v. Графический вариант обработанного эмпирического материала в виде визуального словесного облака позволяет выявить ядерное содержание экологического дискурса, те слова и категории, которые с большой вероятностью будут встречаться в любом тексте на эту тему. На рисунке явно прослеживается антропоцентрическая парадигма, когда человек находится в центре, а природа его окружает. Многие авторы склоняются к тому, что в рамках такой парадигмы сложно решить основные вопросы социоприродного взаимодействия [9]

Рис.1. SEQ. Облако самых частотных слов.

К наиболее частотным словам отнесены те, которые были использованы более чем половиной авторов. Длина такого списка из существительных, прилагательных, наречий и прилагательных составила 73 слова. В этом списке выделены категории, которые принадлежат эколого-природному (9 слов) и социально-психологическому (18 слов) дискурсу . Примером первого будут слова самопознание, личность, поведение, а ко второму дискурсу будут относится среда, природа, экология. Но средний ранг выше у слов эколого-природного дискурса. Это может быть связано с тем, что авторами текстов являются студенты психологи, и ядерный компонент экологического сознания содержит только очень частотные, бытовые слова, связанные с природой. Присутствие в тезаурусе большого числа психологических категорий дает возможность позитивно оценить влияние демонстрируемых в преподавании связей на понимание психологического контекста взаимодействия с окружающей средой и видения как внешних, так и внутренних сторон этого процесса. Вместе с тем, следует отметить отсутствие глубоких качественных характеристик экологических явлений и скорее обобщенный и поверхностный их характер.

Разметка корпуса исследуемых текстов по частям речи решает две задачи. Первая задача заключается в том, чтобы очистить корпус от слов, которые не раскрывают специфику дискурса, например, союзы и предлоги. Вторая задача связана с отдельным анализом существительных, прилагательных и глаголов. То есть мы можем отдельно сконцентрировать внимание и описать основные объекты, входящие в экологическое сознание, отношение к ним, и описать возможные действия. Через анализ используемых существительных можно описать типичные объекты, связанные с данной предметной областью. Одним из самых частотных слов является слово Проблема. Эта категория присутствует многократно во многих эссе. То есть авторы текстов концентрируются скорее на сложностях, чем на решениях и позитивных примерах социо-природного взаимодействия. Прилагательные помогают раскрыть эмоциональный фон и оттенить отдельные качественные характеристики используемых объектов. В целом можно сказать, что тексты окрашены нейтрально, большинство прилагательных не несёт эмоциональной смысловой нагрузки. Это позволяет говорить о более рациональном взгляде на знания об окружающей среде в процессе изучения учебной дисциплины.

Наличие глаголов связывается с действенным характером отношений человека и окружающей среды. Среди описания действий мы можем обнаружить связь с проблематикой экологической психологии. Слова Понимать и Познавать входят в список наиболее употребительных глаголов. Наряду с этим использование слов Жить, Влиять, Относиться позволяет с одной стороны позитивно оценить их включенность в тезаурус, но относительно низкая частота их использования (только в половине текстов) ставит перед преподавателем задачу стимулирования более активной позиции студентов. Дальнейшая работа будет связана с разработкой технологий, которые позволят сравнить частоты использованных испытуемыми слов с тем, как эти слова употребляются в языке в целом, с какой частотой и в каких контекстах. Для этого будет использоваться Национальный корпус русского языка [10] и методики дистрибутивной семантики [11].

Литература

1.Медведев В.И., Алдашева A.A. Экологическое сознание. - 2-е изд., доп. - М.: Логос, 2001. - 384 с.

2.Дридзе Т.М. Текстовая деятельность в структуре социальной коммуникации. – М., 1984.

3.Хряпченкова О.С. Язык как фактор экологического сознания общества. Специальность 09.00.11 - Социальная философия. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата философских наук. Нижний Новгород , 2013. 16 с.

4.Александров Е.П., Воронцова М.В. Учебный текст и текстовая деятельность в образовательном процессе // Современные наукоемкие технологии. – 2015. – № 6. – С. 56-61;

5.Виноградов П.Н., Яркин П.А. Психологический анализ усвоения естственнонаучных текстов.В кн.: Тексты в образовательном пространстве современной высшей школы. Под ред. профессора Е.П. Александрова. Таганрог, 2007. С.9-28.

6.R Core Team (2018). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL https://www.R-project.org/. - [дата обращения 01.03.2019].

7.Ingo Feinerer, Kurt Hornik, and David Meyer (2008). Text Mining Infrastructure in R. Journal of Statistical Software 25(5): 1-54. URL: http://www.jstatsoft.org/v25/i05/. - [дата обращения 01.03.2019].

8.Segalovich I., A fast morphological algorithm with unknown word guessing induced by a dictionary for a web search engine // Proceedings of the MLMTA 2003. USA. P. 273-280.

9.Дерябо С. Д. Экологическая психология: диагностика экологического сознания / С.Д. Дерябо ; Акад. пед. и социал. наук, Моск. психол.-социал. ин-т. - М. : МПСИ, 1999

10.Национальный корпус русского языкаю [Электронный ресурс] / URL: http://www.ruscorpora.ru/ - [дата обращения 01.03.2019].

11.Kutuzov A., Kuzmenko E. (2017) WebVectors: A Toolkit for Building Web Interfaces for Vector Semantic Models. In: Ignatov D. et al. (eds) Analysis of Images, Social Networks and Texts. AIST 2016. Communications in Computer and Information Science, vol 661. Springer, Cham

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-013-00835 Психологические предпосылки этического выбора в решении задач социоприродного взаимодействия

Рекомендовано к публикации:
А.А.Ахаян, доктор педагогических наук, член Редакционной Коллегии

Literature

1.Medvedev V.I.. Aldasheva A.A. Ekologicheskoye soznaniye. - 2-e izd.. dop. - M.: Logos. 2001. - 384 s.

2.Dridze T.M. Tekstovaya deyatelnost v strukture sotsialnoy kommunikatsii. – M.. 1984.

3.Khryapchenkova O.S. Yazyk kak faktor ekologicheskogo soznaniya obshchestva. Spetsialnost 09.00.11 - Sotsialnaya filosofiya. Avtoreferat dissertatsii na soiskaniye uchenoy stepeni kandidata filosofskikh nauk. Nizhniy Novgorod . 2013. 16 s.

4.Aleksandrov E.P.. Vorontsova M.V. Uchebnyy tekst i tekstovaya deyatelnost v obrazovatelnom protsesse // Sovremennyye naukoyemkiye tekhnologii. – 2015. – № 6. – S. 56-61;

5.Vinogradov P.N.. Yarkin P.A. Psikhologicheskiy analiz usvoyeniya eststvennonauchnykh tekstov.V kn.: Teksty v obrazovatelnom prostranstve sovremennoy vysshey shkoly. Pod red. professora E.P. Aleksandrova. Taganrog. 2007. S.9-28.

6.R Core Team (2018). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. Vienna. Austria. URL https://www.R-project.org/. - [data obrashenia 01.03.2019].

7.Ingo Feinerer. Kurt Hornik. and David Meyer (2008). Text Mining Infrastructure in R. Journal of Statistical Software 25(5): 1-54. URL: http://www.jstatsoft.org/v25/i05/. - [data obrashenia 01.03.2019].

8.Segalovich I.. A fast morphological algorithm with unknown word guessing induced by a dictionary for a web search engine // Proceedings of the MLMTA 2003. USA. P. 273-280.

9.Deryabo S. D. Ekologicheskaya psikhologiya: diagnostika ekologicheskogo soznaniya / S.D. Deryabo ; Akad. ped. i sotsial. nauk. Mosk. psikhol.-sotsial. in-t. - M. : MPSI. 1999

10.Nacionalny korpusrusskogo yazyka. [Electronny resurs]. / URL: http://www.ruscorpora.ru/ - [data obrashenia 01.03.2019].