Войти
В области социолингвистика, социальная сеть описывает структуру конкретное речевое сообщество. Социальные сети состоят из «паутины связей» (Lesley Milroy ) между людьми, и структура сети будет варьироваться в зависимости от типов связей, из которых она состоит. Теория социальных сетей (используемая социолингвистами) утверждает, что социальные сети и взаимодействие между членами внутри сетей являются движущей силой языковых изменений.
Очень простая социальная сеть. Черные линии представляют связи между людьми. Ключевым участником социальной сети является якорь или центральный человек. От этого якоря связи разной силы исходят наружу к другим людям, с которыми якорь напрямую связан. Эти люди представлены точками. Участники сети, независимо от их положения, также могут называться действующими лицами или членами.
Есть несколько способов описать структуру социальной сети. Среди них плотность, центральность близости членов, множественность и порядки. Эти метрики измеряют различные способы подключения внутри сети, и при совместном использовании они дают полную картину структуры конкретной сети.
Социальная сеть определяется как «свободная» или «тесная» в зависимости от того, насколько ее участники связаны друг с другом, что измеряется такими факторами, как плотность и мультиплексность. Эта мера ограниченности важна для изучения социально мотивированных языковых изменений, поскольку теснота социальной сети коррелирует с отсутствием инноваций в речевых привычках населения. И наоборот, свободная сеть более склонна к лингвистическим инновациям.
Плотность данной социальной сети определяется путем деления количества всех существующих связей между участниками на количество потенциальных связей внутри одного и того же набора субъектов. Чем выше полученное число, тем более плотная сеть. Плотные сети чаще всего встречаются в небольших стабильных сообществах с небольшим количеством внешних контактов и высокой степенью социальной сплоченности. Слабые социальные сети, напротив, более склонны к развитию в более крупных, нестабильных сообществах, которые имеют много внешних контактов и демонстрируют относительное отсутствие социальной сплоченности.
Центральное значение близости членов имеет измерение того, насколько близок отдельный субъект ко всем другим участникам сообщества. Актер с высокой степенью близости к центру является центральным участником и поэтому часто взаимодействует с другими членами сети. Центральный член сети, как правило, находится под давлением, чтобы поддерживать нормы этой сети, в то время как периферийный член сети (тот, у кого низкий балл центральности близости) не сталкивается с таким давлением. Следовательно, центральные члены данной сети, как правило, не первые участники, принимающие лингвистические инновации, потому что они социально мотивированы говорить в соответствии с ранее существовавшими нормами в сети.
Мультиплексность количество отдельных социальных связей между любыми двумя акторами. Это было определено как «взаимодействие обменов внутри и между отношениями». Единственная связь между людьми, такая как совместное рабочее место, - это униплексные отношения. Связь между людьми мультиплексируется, когда эти люди взаимодействуют в нескольких социальных контекстах. Например, А - начальник Б, и у них нет никаких отношений вне работы, поэтому их отношения униплексные. Тем не менее, C является одновременно коллегой и соседом B, поэтому отношения между B и C являются мультиплексными, поскольку они взаимодействуют друг с другом в различных социальных ролях.
Заказы - это способ определения места докладчика в социальной сети. Актеры классифицируются по трем различным зонам.
Визуализация метода выборки снежного кома, показывающая две зоны выборки. Зона первого порядка содержит 7 особей (черные узлы). Зона второго порядка содержит людей, которые имеют прямой контакт с людьми в зоне первого порядка. Кружками обозначены границы зон. в зависимости от силы их связи с определенным актором. Чем ближе индивидуум к центральному члену, тем более влиятельным он будет в их сети. Социальные сети теории языковых изменений ищут корреляцию между порядком говорящего и использованием престижных или непрестижных языковых вариантов.
Зона первого порядка состоит из всех людей, которые напрямую связаны с любым данным человеком. Зона первого порядка может также называться «межличностной средой» или «соседством». Член сети первого порядка - это субъект, который имеет большое количество прямых подключений к центру сети.
Зона второго порядка - это группа любых лиц, которые связаны по меньшей мере с одним действующим лицом в зоне первого порядка. Однако акторы в зоне второго порядка не связаны напрямую с центральным членом сети. Член второго порядка имеет слабое или непрямое соединение с сетью и может быть подключен только к определенному члену сети.
Зона третьего порядка состоит из недавно наблюдаемых особей, не связанных напрямую с зоной первого порядка. Члены третьего порядка могут быть связаны с актерами в зоне второго порядка, но не первого. Они являются периферийными членами сети и часто являются субъектами с наименьшей степенью близости членов, поскольку они могут не часто контактировать с другими членами сети.
Социальные сети используются в социолингвистике для объяснения языковых вариаций с точки зрения норм сообщества, а не широких категорий, таких как пол или раса. Вместо того чтобы сосредотачиваться на социальных характеристиках говорящих, анализ социальных сетей концентрируется на отношениях между говорящими, а затем рассматривает языковые изменения в свете этих отношений. В попытке отойти от вариационной социолингвистики, концепция социальной сети была использована для изучения связей между силой сетевых связей и использованием лингвистического варианта. Это позволяет исследователям создать точную картину использования языка сообществом, не прибегая к стереотипной классификации.
Концепция социальных сетей применима как на макро, так и на микроуровне. Социальные сети работают в таких больших сообществах, как национальные государства, или в таких маленьких, как служба онлайн-знакомств. Их также можно применить к близким социальным группам, таким как дружба, семья или район. Поскольку даже самая маленькая из сетей содержит огромное количество потенциальных связей между участниками, социолингвисты обычно изучают только небольшие сети, чтобы полевые исследования были управляемыми. Фактически, даже при изучении небольших сетей социолингвисты полагаются на показатели, описанные в предыдущем разделе, вместо того, чтобы отображать сеть, одно соединение за раз. Один из способов отобразить общую структуру сети - присвоить каждому выступающему шкалу силы. Например, в исследовании социальных сетей Лесли Милроя в Белфасте, Северная Ирландия, исследователи измерили пять социальных переменных, которые вместе сформировали шкалу силы для каждого члена сети:
Оценка силы сети позволяет измерять сетевые паттерны людей и проверять возможные связи с лингвистическими паттернами.
В последние годы, компьютерное моделирование и моделирование были использованы для изучения социальных сетей с более широкой точки зрения. Поскольку предыдущие исследования социальных сетей были сосредоточены на индивидуальных связях, размер сетей был ограничен, чтобы исследователь мог лично работать с испытуемыми. С появлением передовых методов компьютерного моделирования социолингвисты смогли изучать лингвистическое поведение больших сетей людей в течение длительных периодов времени без неудобств индивидуальной работы с тысячами субъектов.
Достижения в области компьютерного моделирования и технологии моделирования были использованы для изучения социальных сетей в более широком масштабе, как с большим количеством участников, так и в течение более длительного периода времени. Предыдущие исследования социальных сетей должны были детально исследовать отдельные связи, и поэтому приходилось ограничивать размер задействованных сетей. Лингвисты, работающие в этой области, также не смогли точно определить причины языковых изменений, потому что они имеют тенденцию происходить медленно в течение длительного периода времени в масштабах, выходящих за рамки отдельного исследовательского проекта. С развитием компьютерного моделирования социолингвисты получили возможность изучать лингвистическое поведение больших сетей без огромных затрат времени, необходимых для индивидуальной работы с тысячами субъектов в долгосрочной перспективе. Новаторским исследованием в этой области было Fagyal et al. в 2011 году.
Поскольку социальные сети исследуют силы, влияющие на индивидуальное поведение, а не просто приписывают лингвистические различия социальному классу, теория языковых изменений, основанная на социальных сетях, может объяснять лингвистическое поведение глубже, чем вариационистская социолингвистика. Два основных вывода теории социальных сетей заключаются в том, что плотные (сильно взаимосвязанные) сети устойчивы к изменениям и что большая часть языковых изменений инициируется слабыми звеньями - людьми, которые не имеют централизованного подключения к рассматриваемой сети. Хотя большинство социолингвистов, работающих с социальными сетями, согласны с этими выводами, развернулись споры о том, какие участники сети являются основными движущими силами языковых изменений. Результатом этих дебатов стали две теории: теория сильной связи и теория слабой связи.
Это исследование продемонстрировало, что актеры предпочитали подражать другим (более престижным) актерам, которые воплощали желаемые социальные атрибуты, особенно «крутизну», на примере городских студентов. Это имитация желаемых качеств указывает на то, что сильно связанные агенты ведут изменения, распространяя нормы через членов сети. В своем исследовании норм речи в средних школах Детройта она отмечает, что пригородная молодежь перенимала речевые черты городской молодежи (включая дифтонгированные и заниженные [i]).
Проведенное Лабовым в 1986 году исследование речевых сообществ в Филадельфии (термин, использовавшийся до того, как «социальные сети» стали широко распространенными), продемонстрировало, что агентами языковых изменений были лидеры речевых сообществ. Актеры с высоким уровнем престижа в лингвистике руководили использованием этих форм и закрепляли их как нормы внутри сообщества. Затем члены этой сети использовали формы, нормализованные в сети за пределами сети, и постоянное использование привело к широкому принятию этих речевых норм.
Исследование Такеши Сибаты 1960 г. Дети начальной школы решительно поддерживают точку зрения, что инсайдеры или лидеры в социальных сетях способствуют изменению языка. Он взял интервью у нескольких учеников начальной школы и научил их некоторым словам, придуманным им для этого исследования. Научив студентов этим словам и сказав им научить других студентов этим словам, он вернулся через неделю, чтобы увидеть результаты. Несколько детей, которые были популярны, дружелюбны, веселы, активны в классе, были основными людьми, которые распространяли эти слова. Будучи центрами своих соответствующих сетей, эти дети действовали как надежные лидеры языковых изменений.
Исследование Лабовым 1966 года афроамериканского диалекта английского языка в Южном Гарлеме, выяснилось, что акторы второго порядка в афроамериканских социальных сетях были инициаторами языковых изменений в своих сообществах. Хотя эти акторы второго порядка, или «ламы», не пользовались большим уважением у лидеров речевой сети, они имели связи с другими сетями и были источниками новых языковых переменных. Это исследование послужило основой теории слабой связи, предложенной Милроем и Милроем.
Карта центральной части Белфаста В этом исследовании Милроя и Милроя изучается местный английский язык, на котором говорят - город Белфаст в 1970-х годах в трех общинах рабочего класса в Белфасте: в районе Баллимакарретт, в районе Хаммера и в районе Клонард. Милрой принимал участие в жизни каждого сообщества как знакомый или «друг друга», исследуя корреляцию между интеграцией людей в сообщество и тем, как эти люди говорят.
Каждому изучаемому человеку была присвоена оценка силы сети, основанная на знании этим человеком других людей в сообществе, на рабочем месте и во время досуга, чтобы получить оценку от 1 до 5, где 5 - самая высокая сила сети. Гол'. Из пяти переменных одна измеряла плотность, а остальные четыре измеряли мультиплексность.
Использование каждым человеком фонологических переменных (ai), (a), (l), (th), (ʌ), (e), которые были явно индексирующими для городского речевого сообщества Белфаста, тогда было измеряется. Независимыми переменными для этого исследования были возраст, пол и местоположение. Эти лингвистические переменные составили зависимую переменную исследования и были проанализированы в отношении сетевой структуры и фона каждого отдельного говорящего. Отклонение от регионального стандарта определялось плотностью и множественностью социальных сетей, в которые интегрированы спикеры.
Исследователи обнаружили, что высокий показатель надежности сети коррелировал с использованием разговорных форм, и, следовательно, на использование местных вариантов сильно влиял уровень интеграции в сеть. Вывод исследования состоял в том, что сплоченные сети важны для поддержания диалекта.
В этом исследовании 1987 года, также проведенном Милроем, изучалась переменная [u] и ее связь с идентичностью рабочего класса. Исследователи обнаружили, что субъекты с самой слабой привязкой к идентичности сообщества, скорее всего, использовали переменную [u], возможно, как способ укрепить свои связи с сетью.
В Баллимакаррете, одной из обследованных исследователями деревень, необоснованный [u] чаще всего использовался молодыми мужчинами и женщинами, которые имели слабые связи с сетями рабочего класса, но часто использовали переменные для проецирования изображения стойкости рабочего класса. Эти молодые люди часто взаимодействовали с членами других социальных сетей и, таким образом, распространяли осознание [u] через свои собственные социальные сети, что привело к принятию необоснованного [u] в большей части Белфаста. Эти результаты подтверждают теорию слабых связей изменения языка, потому что именно субъекты на периферии социальных сетей несут ответственность за распространение языковых изменений.
Одним из ключевых исследований с использованием компьютерного моделирования была работа Фагьяла, Сварупа, Эскобара, Гассера и Лаккараджуда о ролях группа инсайдеров (лидеров) и аутсайдеров (одиночек) в изменении языка. Исследователи обнаружили, что члены сети как первого, так и второго порядка (также известные как «лидеры» и «одиночки») были необходимы для того, чтобы изменения распространялись в сети предсказуемо.
В этом исследовании исследователи смоделировали социальную сеть из 900 участников, называемых узлами, которые были подключены в сеть с использованием матричного алгоритма. Затем они случайным образом назначили лингвистический вариант каждому узлу. В каждом цикле алгоритма каждый узел взаимодействовал с другим узлом, и вариант, назначенный каждому узлу, изменялся случайным образом в зависимости от того, какой вариант был у другого узла. Этот цикл повторялся 40 000 раз, и в конце каждого цикла регистрировался вариант, связанный с каждым узлом.
Результаты Fagyal et al. Исследование показало, что «в большой, социально разнородной популяции» один языковой вариант в конечном итоге стал нормой сообщества, хотя другие варианты не были полностью исключены. Однако, когда исследователи манипулировали сетью, чтобы удалить либо одиночек, либо лидеров, результаты изменились: без одиночек один вариант быстро приводил к потере всех других вариантов; а без лидеров ни один вариант не стал нормой для большинства выступающих.
Эти результаты позволили исследователям обратиться к основным дискуссиям в теории социальных сетей: будь то лидеры (или центры) или одиночки, которые несут ответственность за изменение языка. В их выводах было важно присутствие как лидеров, так и одиночек, хотя эти два типа агентов играли разные роли в процессе изменений.
Вместо того, чтобы вводить совершенно новые формы, лидеры ускоряют принятие форм, которые уже существуют в сети. И наоборот, исследователи описывают роль одиночек следующим образом: «Когда одиночки являются частью структуры населения, которая позволяет их влиянию достигать централизованно связанных узлов, они могут иметь решающее влияние на языковую систему с течением времени».
Ранее исследователи утверждали, что одиночки сохраняют старые формы, которыми пренебрегала большая община. Fagyal et al. усложняют это утверждение, предполагая, что роль одиночек в сети заключается в сохранении старых функций, а затем их повторном представлении сообществу.
Исследователи, проводившие в 2006 г. исследование цифровых социальных сетей как лингвистических социальных сетей, отмечают ценность социальных сетей как обоих лингвистические корпуса и лингвистические сети.
В исследовании пользователей Facebook, проведенном Кармен Перес-Сабатер в 2012 году, она обсуждает использование английского языка носителями и не носителями языка на университетских страницах Facebook. Исследователи классифицируют эти сообщения как модель «компьютерного общения », нового стиля общения, сочетающего в себе особенности письма и речи. Сообщения в Facebook обычно имеют определенную степень неформальности, независимо от того, являются ли пользователи носителями английского языка или нет, но носители английского языка часто имеют более высокую степень неформальности. Например, не носители языка, упомянутые в исследовании, используют отдельные буквы приветствия и приветствия, что указывает на языковую незащищенность. Выводы исследования состояли в том, что «компьютерное общение» не всегда имеет тенденцию к неформальности и что социальные сети в Интернете аналогичны невиртуальным социальным сетям.
