Proceedings 2001

Особенности компьютерного жаргона как специфической подсистемы русского языка

О. И. Ермакова

МГУ

erm@df.ru

Компьютерный жаргон – живой и неоднородный по составу пласт лексики русского языка, имеющий ряд особенностей, на которых хотелось бы остановиться в данной работе. Эти особенности касаются:

• различий в знании/незнании слов разными носителями;
• функциональной неоднородности слов;
• подвижности, то есть большой скорости изменения состава лексики.

Материалом для исследования послужил корпус слов и словосочетаний компьютерного жаргона (около 1000 единиц), собранный из различных устных, письменных и электронных источников и подвергнутый тщательному отбору и анализу. Было проведено, в частности, экспериментальное исследование – опрос носителей компьютерного жаргона, с целью выяснить известность слов и соотнести ее с социальными характеристиками информантов[1]. Полученные данные, а также некоторые лингвистические и экстралингвистические параметры слов были занесены в компьютерную базу данных для последующей обработки. В настоящей работе рассматриваются отдельные результаты проведенного анализа и приводятся предварительные количественные данные.

 

1. Различия в знании/незнании слов

1.1. Степень известности слов была определена по результатам опроса, в котором информантам предлагалось оценить свое знание, как активное, так и пассивное, лексики компьютерного жаргона. Для измерения полученных в ходе опроса данных была введена интервальная шкала и подсчитан показатель известности для каждого слова.

Если расположить возможные ответы информантов на шкале от 0 до 10 и присвоить им некоторые числовые значения в соответствии с «удельным весом» каждого варианта ответа, то можно вычислить для каждого слова коэффициент, который будет соответствовать его степени известности, например: аппликуха(от англ. application ‘прикладная программа’) – 1,4; авишный (‘имеющий формат avi’) – 3,9; чатиться (от англ. chat ‘беседовать по сети’) – 5,4; мама(‘материнская плата’) – 6,4; сидюк (‘CD‑ROM’) – 7,8; винчестер (‘жесткий диск’) – 9,8. Конечно, выводы, основанные на такого рода подсчетах, не могут отражать точного распределения значения коэффициента для каждого слова. Они носят не абсолютный, а относительный характер и лишь указывают на определенные тенденции в употребительности слов.

Распределение слов на три группы по степени известности (в соответствии со значением коэффициента известности К, принимающего числовые значения в пределах от 0 до 10)[2] представлено в следующей таблице.

Таблица 1

Степень известности		Количество слов
I	7 ≤ K ≤ 10	15 %
II	3 ≤ K < 7	44 %
III	0,5 ≤ K < 3	41 %

 

1.2. Как видно из таблицы 1, количество слов, известных большинству носителей жаргона (группа I)[3] относительно невелико. Слова этой группы проникают в разговорную речь и научно-техническую литературу, постепенно входят в состав общеупотребительной лексики русского языка.

В то же время количество слов в группах II и III, то есть слов, известных одной части носителей и неизвестных другой, достаточно велико. Это может быть объяснено целым рядом причин.

Во-первых, знание/незнание слов связано с уровнем компетентности носителей жаргона. Компьютеры используют в своей деятельности не только специалисты, но и простые пользователи. Понятно, что уровень знания соответствующей лексики непосредственно зависит от уровня владения компьютерными технологиями, а также от необходимости номинации «компьютерных понятий» и общения на «компьютерные темы».

С другой стороны, на знание и использование лексики жаргона могут оказывать влияние некоторые социальные параметры, в первую очередь, возраст[4]. Люди младшего поколения более спокойно относятся к использованию ненормативной жаргонной лексики и более широко употребляют компьютерный жаргон.

Результаты опроса, подтверждающие связь знания слов с уровнем компетентности и возрастом информантов представлены на следующей гистограмме (коэффициент знания слов для каждого информанта в соответствии с ответом по каждому слову может принимать значения от 0 до 10).

1.3. Как показывает гистограмма, коэффициент знания слов не превышает значение 7 ни для одной группы информантов. Иными словами, среди носителей компьютерного жаргона нет людей, которые знали и употребляли бы всю лексику. Это связано с разновидностями используемых аппаратных средств, операционных систем и конкретных программ, то есть с различными реалиями, с которыми людям приходится работать. Таким образом, слова компьютерного жаргона можно разбить на пересекающиеся классы, в соответствии с тем, какая подгруппа носителей использует те или иные слова. Число таких «поджаргонов» очень велико, поскольку зависит от конкретной профессиональной специализации.

В качестве примера рассмотрим множество слов, известных специалистам по ремонту компьютеров. Оно будет включать слова, составляющие общую лексическую базу большинства носителей жаргона, например, мег (‘мегабайт’), кликнуть (от англ. click ‘щелкнуть мышью’), софт (от англ. soft(were)‘программное обеспечение’), струйник (‘струйный принтер’), и слова, специфичные для данной подгруппы, то есть известные только специалистам по ремонту компьютеров, например, иза (англ. ISA ‘тип разъема для подключения карт’), димм (англ. DIMM ‘модуль памяти’), джампер (от англ. jumper ‘переключатель на платах или задней панели компьютера’), верёвка (‘кабель’).

 

2. Функциональная неоднородность слов

Лексика компьютерного жаргона неоднородна в функционально-стилистическом плане. Одни слова близки к терминам, другие же обладают яркой эмоциональной окрашенностью. Первые возникают в связи с необходимостью выразить какое-либо понятие и выполняют в основном номинативную функцию, для вторых же на первое место выходит функция экспрессивная.

2.1. Слова-термины составляют почти 17 % от общего числа слов. Это, в основном, наименования различных программ, команд, устройств и т. п., связанных с компьютерами, например, тоссер (от англ. tosser ‘программа для работы с электронной почтой’), кэш (от англ. cache ‘быстродействующая буферная память, используемая для хранения копии наиболее часто используемых областей оперативной памяти’), броузер (от англ. browser ‘средство просмотра web-страниц’). В редких случаях терминами могут стать глаголы: сжать (файл) (‘уменьшить объем файла с помощью программы-архиватора’) и прилагательные: онлайновый (режим) (от англ. on-line ‘режим работы с непосредственным доступом к сети’), фрэймовая (страница) (от англ. frame‘web‑страница, создаваемая с помощью кадров’). Возникновение терминов связано с необходимостью выразить соответствующее понятие, и их употребительность зависит исключительно от значимости денотата для той или иной группы людей.

2.2. Экспрессивно окрашенные слова составляют почти 50 % от общего числа слов. Появление коннотативного значения может быть обусловлено различными семантическими и словообразовательными процессами, придающими словам разную степень экспрессивной окраски:

• метафорический перенос значений, например: мозги (‘оперативная память’), холодный ресэт (‘перезапуск компьютера с выключением питания’), разрезать (диск) (‘разделить физический жесткий диск на несколько логических’);
• суффиксация: софт‑ина (от англ. software ‘программное обеспечение’), демонстр‑уха (‘демонстрационная программа’), слим‑ак (‘корпус компьютера slim’);
• «игровое» словообразование на основе каламбурных сближений с уже существующими словами русского языка, приводящие к паронимической аттракции:полуось (‘операционная система OS/2’), подмышка (‘коврик для мыши’), винт (‘жесткий диск, винчестер’), аська (от ICQ ‘программа для передачи коротких сообщений между пользователями в сети’);
• нарочитое искажение фонетического облика слова: хацкер (от англ. hacker ‘хакер’), компутер (от англ. computer ‘компьютер’)[5];
• заимствование слов из других жаргонов и просторечия: глючить (‘работать с ошибками, о компьютерной программе’), приблуда (‘программа, работающая совместно с какой-либо другой программой’), рюхнуть (‘удалить с компьютера’).

В таблице 2 представлено процентное соотношение вышеперечисленных способов формирования экспрессивно окрашенных слов.

Таблица 2

Способ образования	% от общего числа экспрессивно окрашенных слов
метафорический перенос	28
суффиксация	21
«игровое» словообразование	16
фонетические искажения	8
заимствование из других подсистем	8
другое	19

 

Степень эмоциональной окрашенности слов может быть связана и с целым рядом других причин. Как стилистически маркированные обычно воспринимаются слова, имеющие стилистически нейтральные синонимы (юзер – пользователь, флоп – дискета, болдовый – полужирный)[6]. Такие слова употребляются не просто для выражения некоторого понятия, а с целью подчеркнуть принадлежность говорящего к определенной социальной группе.

2.3. Остальные слова, занимающие промежуточное положение, могут быть охарактеризованы как профессионализмы. На необходимость исследования этого промежуточного слоя указывал еще Д. С. Лихачев: «…каждая профессиональная речь, помимо арготических слов и слов-терминов, заключает еще одну большую группу слов, знаменующих собой некоторое овладение производственным процессом. Если в разговоре с посторонними арготические слова тщательно избегаются, то эта категория слов … служит признаком профессионального отношения к явлению» [Лихачев 1964, 358]. Таких слов немногим более 30 %, хотя понятно, что границы с соседними группами достаточно размыты.

Подобные слова не являются нейтральными, однако, они выполняют, в первую очередь, номинативную функцию. Их употребление связано с необходимостью обозначить определенное явление (при отсутствии в языке полного синонима) или со стремлением к более четкому и короткому выражению понятия, например, фриварный (от англ. freeware ‘бесплатно распространяемый, о компьютерной программе’), запостить (от англ. post ‘«выставить» сообщение в сетевую конференцию’), коннектиться (от англ. connect ‘устанавливать соединение с удаленным ресурсом’), залочить (компьютер) (от англ. lock‘с помощью специальной программы сделать компьютер недоступным для использования’).

Возможно, именно стремлением к краткости (что особенно важно при общении по сети для экономии времени и денег) объясняется большое количество универбаций: операционка (‘операционная система’), доковский (‘имеющий расширение doc’), усечений[7]: комп (‘компьютер’), проц (‘процессор’), и аббревиатур: сисоп (‘системный оператор’), сисадмин (‘системный администратор’).

Интересно сравнить группу профессионализмов с группой терминов по соотношению частей речи. Если среди слов-терминов большинство составляют существительные (в основном, заимствованные из английского), то среди профессионализмов на первом месте идут глаголы, на втором прилагательные, а существительные – лишь на третьем.

Распределение слов по частям речи среди терминов и профессионализмов, которое для наглядности сравнивается с распределением частей речи в компьютерном жаргоне в целом, а также в русском языке в целом[8], представлено в таблице 3.

Таблица 3

Части речи (% от общего числа слов)	Термины	Профессио-нализмы	Компьютерный жаргон в целом	Русский язык в целом
Существительные	88 %	28 %	55 %	46 %
Прилагательные	4 %	35 %	12 %	20 %
Глаголы	8 %	37 %	29 %[9]	30 %

 

Такое соотношение частей речи среди терминов и профессионализмов может быть объяснено тем, что если заимствования-существительные, образованные от английских базовых основ без добавления аффиксов, обычно становятся терминами (если у них нет синонимов), то глаголы и прилагательные, полученные гибридным присоединением русских аффиксов к английскому термину, за редким исключением, не могут восприниматься как абсолютно нейтральные и попадают в группу профессионализмов. Ср., например: своп (от англ. swap ‘виртуальная память’) и своп‑овать (‘помещать данные в swap file’),скази (от SCSI ‘тип интерфейса передачи данных’) и сказ‑ёвый (‘имеющий интерфейс SCSI’), зип (от ZIP ‘программа для архивирования файлов’) иза‑зип‑овать (‘упаковать файл с помощью программы ZIP’).

Как видно из приведенных примеров, между терминами и профессионализмами нет четкой границы и постепенно намечается переход наиболее употребительных профессионализмов в разряд терминов.

 

3. Подвижность состава лексики

При рассмотрении лексики компьютерного жаргона в диахроническом плане оказывается, что скорость изменения ее состава намного опережает не только скорость изменения состава лексики русского языка, но и многих профессиональных и групповых жаргонов. Подвижность лексики обусловлена, в первую очередь, экстралингвистическими причинами. Стремительное устаревание и обновление компьютерной техники и программ влечет за собой изменение в составе слов жаргона.

3.1. Проведенное анкетирование, в которое был включен вопрос о том, насколько давно респонденты пользуются компьютерами, показало, что почти 10 % слов, известных информантам, пользующимся компьютерами в течение 8-10 лет, оказались незнакомыми тем, кто начал работать на компьютере 1-3 года назад. Такие слова можно считать устаревающими, например, ега (от EGA ‘тип видеоадаптера’), жёлтая сборка (‘компьютер, собранный в одной из стран Юго-Восточной Азии’), турба (‘кнопка ускоренного режима работы процессора’), симм (от SIMM ‘модуль памяти с однорядным расположением выводов’).

3.2. Гораздо труднее определить круг неологизмов на конкретном синхронном срезе. Кроме того, если устаревание компьютерной лексики происходит главным образом за счет историзмов, то возникновение слов возможно и без появления новых денотатов.

_________

В заключение хотелось бы отметить, что компьютерный жаргон является, в некотором смысле, уникальным материалом для исследования. Благодаря новизне данного явления и быстроте происходящих в нем процессов, компьютерный жаргон позволяет рассмотреть жизнь отдельных слов от самого их появления до исчезновения, понять законы развития и функционирования этой подсистемы русского языка и, вероятно, может стать таким же объектом изучения для лингвистики, как муха дрозофила для генетики.

 

 

 

Литература

Краснова И.Е., Марченко А.Н. О некоторых проблемах профессиональной речи в социолингвистическом освещении // Теоретические проблемы социальной лингвистики. – М., 1981. С. 324-343.

Кузнецова А. И. Периферийные явления в морфологии русского языка // Проблемы теоретической и экспериментальной лингвистики. – М., 1977. С. 210-223.

Лихачев Д.С. Арготические слова профессиональной речи // Развитие грамматики и лексики современного русского языка. – М., 1964

Матыцына О. В. Элементы уголовного жаргона в современном русском разговорном узусе. Дипломная работа. – М., 1999.

[1] См. работу О. В. Матыцыной, где исследование подобного рода проводилось на материале уголовного жаргона [Матыцына, 1999].

[2] Следует отметить, что слова с коэффициентом ниже 0,5 вообще были исключены из дальнейшего рассмотрения как неизвестные большинству носителей компьютерного жаргона (такой результат должен свидетельствовать об окказиональном употреблении слов в первоисточнике и о случайном их попадании в список).

[3] Слова группы I знакомы не менее, чем 70 % опрошенных.

[4] Имеется также определенная связь между образовательным, а точнее общим культурным уровнем информантов и употреблением компьютерного жаргона. Однако этот вопрос остался за рамками данной работы.

[5] На самом деле не всегда легко определить, является ли искажение фонетического облика слова умышленным, поскольку неправильная транслитерация английских слов может быть следствием незнания английских правил чтения некоторыми людьми. К счастью, большинство пользователей компьютеров хотя бы немного знакомы с английским языком.

[6] Часто маркированными оказываются английские заимствования, а не маркированными – синонимы, образованные на почве русского языка.

[7] Впрочем, усечения и универбации вообще характерны для разговорной речи.

[8] Соотношение частей речи в русском языке взято из работы А. И. Кузнецовой [Кузнецова, 1977, с. 223]

[9] Остальные 4 % составляют устойчивые словосочетания, наречия и междометия.