Малиновку, например, мож-
но описать такими признаками: имеет крылья, двуногая, имеет красную
грудку, гнездится на деревьях, любит червей, неприрученная, предвеща-
ет весну. Некоторые из этих признаков являются определяющими (кры-
лья, ноги, красная грудка), тогда как другие - только характерные
черты малиновки (гнездится на деревьях, любит есть червей, неприру-
ченная и предвещает весну). Смит и др. предполагают, что значение лек-
сической единицы можно представить в виде набора существенных, или
определяющих аспектов слова (определяющих признаков), а также дру-
гих признаков, являющихся только случайными, или характерными ас-
пектами (характерных признаков).
Рассмотрим пример "Летучая мышь есть птица". Хотя наличие кры-
льев - это определяющий признак птиц, строго говоря, летучая мышь -
это не птица. Но вместе с тем летучая мышь летает, имеет крылья и
выглядит в чем-то похожей на птицу; так что, грубо говоря, летучая мышь
есть птица. Такие термины как "грубо говоря" или "в принципе" или
"видимо является" - это все примеры лингвистических ограждений,
которые мы обычно используем для расширения объема понятияй. Как
показано в Табл.7.2, "истинное утверждение" будет идентифицировано
на основе как определяющих, так и характерных признаков; утвержде-
ние, сделанное "в принципе", - на основе определяющих, но не характер-
ных признаков; и утверждение "грубо говоря" - на основе характерных,
но не определяющих признаков6. Оценка высказывания (например, "Ма-
"Smith et al. (1974).
Табл. 7.2. Примеры лингвистических ограждений.
: Признаки, обозначенные:
словом-предикатом
(Ис
утверж-
дение)
Говоря в
принципе
Ограждение Утверждение
Малиновка есть птица
Воробей есть птица
Попугайчик есть птица
Чстинное
Курица есть птица
Утка есть птица
Гусь есть птица

i - QftpfUHf-. /"Харюк- . ляющие торные+ + + + + ++ -+ -+ -
Грубо
говоря
Летучая мышь есть птица
Бабочка есть птица
Моль есть птица
Семантическая организация памяти
227
линовка есть птица") в контексте двух типов признаков основана на более
важных (определяющих) признаках, чем на второстепенных (характерных).
Первая стадия оценки высказывания включает сравнение как опреде-
ляющих, так и характерных признаков двух лексических категорий ("ма-
линовка" и "птица"). Если имеет место значительное пересечение, то оце-
нивается достоверность утверждения; если же пересечения нет (или оно
очень незначительное), то утверждение признается недостоверным. Если
есть некоторое пересечение, активируется поиск второго уровня, при ко-
тором проводится конкретное сравнение двух лексических единиц на ос-
нове их общих определяющих признаков.
Эмпирическое свидетельство в пользу этой модели представили Рипс
и др. (1973), собравшие оценки близости экземпляров их категориаль-
ным названиям (т.е. насколько например слову "птица" близки слова
курица, утка, кардинал и малиновка). Испытуемым давали стандартное
слово и группу слов для сравнения, и они оценивали степень их близости
по четырехбалльной шкале. Затем эти данные были преобразованы в гра-
фическое представление семантической удаленности, т.е. существитель-
ные, близкие по семантическому показателю располагались ближе на гра-
фической репрезентации, причем графика была двухмерной. Пример тако-
го шкалирования представлен на Рис.7.5. Заметно разительное сходство
между этими данными и данными Бусфилда (Рис.7.1), приведенными выше.
Распределение птиц почти идентично бусфилдовским данным свободного
воспроизведения, собранным почти за 30 лет до эксперимента Рипса и др.,
и подтверждает как саму методику, так и стабильность категорий во вре-
мени. Рипс и др. полагают, что их данные отражают то, насколько пересе-
каются семантические признаки у различных слов.
На основе результатов своего шкалирования Рипс и др. попробовали
предсказывать время реакции при оценке сходства существительных.
Испытуемым предлагалось указать как можно быстрее, относятся ли оба
слова предъявленной пары (например, орел и ястреб) к одной категории
(например, птиц). Результаты показали, что семантическая удаленность
предсказывает время реакции. Рош провела исследование, основываясь
на этой же логике: одни представители категории могут более типичными,
чем другие. Нож и винтовка, например,- это более типичные образцы
Рис. 7.5. Пример шкалиро-
вания птиц. Адаптировано
из: Rips, Shoben, and Smith
11973J.
Высокая:

jpsУтка
: :::;,.:?Гусь о о
;" [. 0
<Я,Курица
if-> -:.ЙiijUи?.о ";11Животное оГолубь Попугай 00 оПопу-
ГаИЧНК
<ПТИЦА Малиновка
Яw ll0 Ястреб ООрел0 0у- - --Воробей Сойка 00 vКардинал
Память
228
оружия, чем пушка и дубина, а кулак и цепь подходят еще меньше. Рош
полагала, что поскольку степень типичности объектов для своей катего-
рии различна, может возникать тенденция к формированию прототипа той
или иной категории. Рассмотрим категорию птиц. Большинство людей
согласятся, что малиновка - более подходящий экземпляр птицы, чем
страус и курица. Когда мы употребляем слово "птица", мы вообще имеем
в виду что-то близкое прототипу птицы, например,- как в нашем слу-
чае - что-то вроде малиновки. С цель проверить эту идею Рош (Rosch,
1977) предъявляла испытуемым предложения, содержащие названия ка-
тегорий (например, птицы, фрукты). Вот примеры таких предложений:
Я видел, как птица летит на юг.
Птицы едят червей.
Птица сидела на дереве.
Я слышал, как птицы щебечут на моем подоконнике.
Затем Рош заменяла название категории словом, обозначающим экземп-
ляр этой категории (например, "птица" заменялась на малиновку, орла,
страуса или курицу), и просила испытуемых оценить осмысленность полу-
чившегося предложения.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239