Риторическая аргументация в научно-популярном дискурсе: особенности и перспективы

Марина Николаевна Вольф

doi:10.21638/spbu17.2020.301

Авторы

Марина Николаевна Вольф Институт философии и права Сибирского отделения Российской академии наук

DOI:

https://doi.org/10.21638/spbu17.2020.301

Аннотация

Характер научно-популярного дискурса в последние десятилетия приобретает убеждающую функцию, при этом он адресован аудитории, не всегда лояльной науке. Возникают новые требования к написанию научно-популярного текста — он должен содержать аргументы, зависимые от целевой аудитории. Необходимость широкого овладения навыком написания аргументированных научно-популярных текстов сопряжена с вопросами понимания того, насколько успешно реализована их функция по убеждению аудитории, и экспликации технологий, которые помогут сделать их убедительными, включая создание подборки типовых базовых аргументов. Мы полагаем, что для изучения аргументационной специфики научно популярной литературы могут использоваться методы компьютерного анализа, применяемые в вычислительной риторике, а наиболее продуктивным подходом к аргументации в научно-популярном тексте должна быть риторическая аргументация, поскольку только она задает способы взаимодействия с аудиторией. Однако имеются сдерживающие факторы для развития такого направления, затрудняющие поиск и аннотирование аргументации в научно-популярном тексте, а именно: неоднозначное понимание аргумента и аргументации, моделирование различных аргументов в зависимости от понимания их структуры и функции и, наконец, моделирование целевой аудитории. Обнаружение аргументов в тексте возможно через лингвистические маркеры, но существует проблема установления границ аргумента. Выявление внутренней структуры соотношений текстовых сегментов ее решает, однако аннотирование текста чувствительно к определенным способам моделирования аргументации. На основе базовой модели аргумента Тулмина показаны специфика моделирования риторической аргументации и ее зависимость от целевой аудитории. Обосновывается, что концепция универсальной аудитории с трудом может быть адаптирована к практическим задачам, и предлагаются критерии, согласующиеся с форматом истин и форматом ценностей аудитории, выполнение которых могло бы приблизить целевую аудиторию к универсальной. Демонстрируются особенности прагма-диалектического подхода, которые, несмотря на его популярность в вычислительной риторике, не позволяют в полной мере адаптировать его к научно-популярному дискурсу.

Ключевые слова:

научно-популярный дискурс, модели аргументации, риторическая аргументация, аннотирование текстов, моделирование, аудитория

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Библиографические ссылки

Литература/References

1. Simons, H. W. (ed.) (1990), The rhetorical turn: Invention and persuasion in the conduct of inquiry, Chicago: University of Chicago Press.

2. Russian National Corpus (2019). Available at: http://www.ruscorpora.ru/ (accessed: 16.02.2019).

3. Lippi, M. and Torroni, P. (2016), Argumentation Mining: State of the Art and Emerging Trends, ACM Transactions on Internet Technology (TOIT), vol. 16 (2), pp. 1–25, https://doi.org/10.1145/2850417.

4. Bench-Capon, T., Freeman, J., Hohmann, H. and Prakken, H. (2004), Computational models, argumentation theories and legal practice, in Reed, Ch. (ed.), Argumentation Machines. New Frontiers in Argument and computation, Springer Science + Business Media Dordrecht, pp. 85–120, https://doi.org/10.1007/978-94-017-0431-1.

5. Eemeren, F. H. van (ed.) (2001), Crucial Concepts in Argumentation Theory. Amsterdam: Sic Sat.

6. Davidson, D. (1993), On the Very Idea of a Conceptual Scheme, in Dadidson, D. Analiticheskaia filosofiia. Izbrannye teksty. Moscow: Izdatelstvo MSU Publ., pр. 144–159. (In Russian)

7. Mercier, H. and Sperber, D. (2011), Why do humans reason? Arguments for an argumentative theory, Behavioral and Brain Sciences, vol. 34 (2), рр. 57–74, https://doi.org/10.1017/S0140525X10000968.

8. Eckle-Kohler, J., Kluge, R. and Gurevych, I. (2015), On the role of discourse markers for discriminating claims and premises in argumentative discourse, Proceedings of the 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language, Lisbon, Portugal, 17–21 September, pp. 2236–2242, https://doi.org/10.18653/v1/D15-1267.

9. Perelman, Ch. and Olbrechts-Tyteca, L. (1971), The New Rhetoric: A Treatise on Argumentation. Notre Dame: University of Notre Dame Press.

10. Dung, Phan Minh (1995), On the Acceptability of Arguments and its Fundamental Role in Nonmonotonic Reasoning, Logic Programming and n-Person Games, Artificial Intelligence, vol. 77, iss. 2, pp. 321–358, https://doi.org/10.1016/0004-3702(94)00041-X.

11. Toulmin, S. (2003), The uses of argument. Updated edition. Cambridge: Cambridge University Press.

12. Perelman, Ch. and Olbrechts-Tyteca, L. (1958), Traité de l’argumentation. La nouvelle rhétorique. Paris: Presses Universitaires de France.

13. Groarke, L., Tindale, C. and Fisher, L. (1997), Good reasoning matters!: a constructive approach to critical thinking, Oxford: Oxford University Press.

14. Tindale, C. (1999), Acts of arguing, a rhetorical model of argument. Albany, N.Y.: State University Press of New York.

15. Tindale, C. (2015), The philosophy of argument and audience reception. Cambridge: Cambridge University Press, https://doi.org/10.1017/CBO9781316181645.

16. Grasso, F. (2003), A mental model for a rhetorical arguer, in Schmalhofer, F., Young, R. and Katz, G. (eds), Proceedings of the European cognitive science society conference. New Jersey: Lawrence Erlbaum.

17. Kjeldsen, J. E. (2018), Audience Analysis and Reception Studies of Rhetoric, in Kjeldsen, J. E. (ed.), Rhetorical Audience Studies and Reception of Rhetoric: Exploring Audiences Empirically, London: Palgrave Macmillan, pp. 2–4, https://doi.org/10.1007/978-3-319-61618-6.

18. Gross, A. (1999), A theory of the rhetorical audience: reflections on Chaim Perelman, Quarterly Journal of Speech, vol. 85, iss. 2, pp. 203–211, https://doi.org/10.1080/00335639909384254.

19. Bentahar, J., Moulin, B. and Bélanger, M. (2010), A taxonomy of argumentation models used for knowledge representation, Artificial Intelligence Review, vol. 33, iss. 3, pp. 211–259, https://doi.org/10.1007/s10462-010-9154-1.

20. Reed, Ch. (ed.) (2004), Argumentation Machines. New Frontiers in Argument and computation. Dordrecht: Springer Science + Business Media, https://doi.org/10.1007/978-94-017-0431-1.

21. Crosswhite, J., Fox J., Reed, Ch. etc. (2004), Computational models of rhetorical argument, in Reed, Ch. (ed.), Argumentation Machines. New Frontiers in Argument and computation. Dordrecht: Springer Science + Business Media, pp. 175–210, https://doi.org/10.1007/978-94-017-0431-1.