Север и рынок. 2023, № 3.

СЕВЕР И РЫНОК: формирование экономического порядка. 2023. № 3. С. 61-77. Sever i rynok: formirovanie ekonomicheskogo poryadka [The North and the Market: Forming the Economic Order], 2023, no. 3, pp. 61-77. СТРАТЕГИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ РЕГИОНАМИ И ОТРАСЛЯМИ СЕВЕРА И АРКТИКИ Институтом русского языка им. В.В. Виноградова РАН осуществляется регулярное обновление орфографического академического ресурса «Академос»15. Ключевая работа ведется по кодификации и разметке слов, которые ранее не были внесены в него. Так, например, в 2021 г. в словарь было добавлено 163 слова16. Также Институтом лингвистических исследований РАН на основе мониторинга российских аудио и текстовых источников из СМИ и Интернета ежегодно выпускается перечень неологизмов для обновления этого словаря. Здесь также ключевая работа сконцентрирована на кодификации (фиксируется написание слова, его значения и сочетания с другими словами), в среднем в словарь ежегодно попадает 350­ 450 слов. Используемый нами словарь также требуется пополнять новыми словами. Целесообразность включения в словарь того или иного слова мы определяем по частоте встречаемости его в Национальном корпусе русского языка17. За последний год в словарь добавлено более 600 новых слов, например: аквабиокультура, атомфлот, библиобус, биопродукт, биоудобрение, брендинг, ветрогенератор, ветроэлектростанция, кайтинг, краудсорсинг, ледолазание, мазутозависимость, марикультура, неонатология, оленеемкость, онлайн-образование, слабонаселенный, уберизация и др. Часть слов не вошла в словарь ввиду их крайне редкой встречаемости, например: аэротрополис, берегообрушение, биорефайнинг, ветшание, геологоэкономический, депопулирующий, зернохранение, знаниевый, институциализация, лофт-пространство, медиаобразование, многолетнемерзлый, негазифицированность, обезлюдивание, патоморфологический, рискориентированный, слабозаселенный, тригенерация, трудоустраиваемость, фитопродукция, черноземновидный, эдемогеноз, эксплораториум. Также за рамками словаря осталось множество названий мелких сел, деревень и поселков, значительная часть которых опознается автоматически. Не попало в словарь большое количество названий фирм и проектов. 3. Многозначность терминов В данной работе обсуждаются вопросы углубленного анализа текста. А для этого, прежде всего, необходимо снять семантическую неоднозначность выбранных ранее терминов. Следует отметить, что при составлении исходного словаря В. А. Тузова [30] (и при его дальнейшем развитии и пополнении) использовался тот 15 URL: https://orfo.ruslang.ru/ (дата обращения: 27.05.2023). 16 Гальчева А. Попали в переплет: кто и как пополняет словари в XXI веке // Аналитический портал «РБК». 2022. же интернет-ресурс «Академос». Однако при определении значений того или иного слова (при выборе соответствующего класса классификатора) применялся принцип возможности автоматической определенности. Конкретно это означает, что надо выбирать такие классы (значения), чтобы парсер мог определять их хотя бы теоретически. Но значение того или иного слова может быть определено только при его взаимодействии с каким-то другим словом (например, с расположенным слева прилагательным или справа существительным в родительном или творительном падеже). А это приводит к тому, что количество значений слова в словаре Тузова во многих случаях меньше, чем втолковом словаре. Так, в частности, из отобранных нами ранее терминов неоднозначными являются следующие (табл. 4). Однако если внимательно исследовать наш текст, то можно обнаружить, что из приведенных здесь возможных значений отобранных терминов встречаются далеко не все значения. Те, которые встречаются, отмечены знаком «+». Интересно также, что некоторые термины в контексте могут обозначать нечто иное, лежащее вне приведенных здесь их значений. Таковы, например, словосочетания прилагательных со словом ОБРАЗОВАНИЕ, которые имеют другие значения и соответственно относятся к другим классам (табл. 5). Результаты визуализации: концентрация смысла После определения классов слов и структуры связи мы все-таки обладаем достаточно большим массивом данных, которые нуждаются в обобщении и визуализации. Подробнее о специфике визуализации как инструменте для подготовки и реализации документов стратегического планирования изложено в работе С. Дюр [DQhr, 34]. В этом отношении большой интерес представляет инструмент построения облака слов, отражающего не только наиболее частотные слова, но и степень их связанности между собой, путём синтаксического (за счет окончаний) и семантического анализа (логическая связанность и развитие мысли в предложениях и абзацах). Примеры облаков представлены ниже. Они были построены на основе пермутационных выводов, полученных на предыдущем этапе. Построение облаков слов на отдельных тематических фрагментах, а не на всем тексте целиком позволяет концентрированно увидеть конкретные смыслы. Как инструментальное средство использовался интернет-ресурс открытого доступа Word it Out18. В основе интерпретации результатов лежат два параметра: размер слова на рисунке определяет частоту его упоминания в тексте URL: https://trends.rbc.ru/trends/social/62692c049a79477f7f55ca05 (дата обращения: 20.05.2023). 17URL: http://ruscorpora.ru (дата обращения: 27.05.2023). 18URL: https://worditout.com/ (дата обращения: 27.05.2023). © Рослякова Н. А., Митрофанова И. В., Каневский Е. А., Боярский К. К., 2023 70