Словообразовательный анализ терминологии кибернетики в английском и русском языках: сопоставительный аспект

В эпоху стремительного научно-технического прогресса и беспрецедентного развития информационных технологий, кибернетика стала одной из наиболее динамично развивающихся областей знания. Это развитие неизбежно сопровождается «терминологическим взрывом» — лавинообразным появлением новых понятий и, соответственно, новых терминов для их обозначения. Эти термины, представляющие собой лингвистические маркеры инноваций, активно формируются, изменяются и адаптируются в разных языках, становясь неотъемлемой частью профессиональной коммуникации. Понимание принципов их образования и функционирования является ключевым для эффективного обмена знаниями, перевода и унификации терминологических систем.

Данное исследование ставит своей целью систематизировать принципы словообразовательного анализа терминологии кибернетики на материале английского и русского языков, а также выявить их сходства и различия. Мы проанализируем, каким образом два столь разных языка справляются с задачей номинации новых реалий, какие словообразовательные модели оказываются наиболее продуктивными и как экстралингвистические факторы формируют их лексическое пространство. Работа будет построена следующим образом: сначала мы углубимся в теоретические основы терминоведения и словообразовательного анализа, затем последовательно рассмотрим словообразовательные модели в английской и русской кибернетической терминологии, проведем их сопоставительный анализ, исследуем процессы заимствования и адаптации, и, наконец, оценим роль экстралингвистических факторов.

Теоретические основы словообразовательного анализа и терминоведения

Любое глубокое погружение в специфику языка начинается с четкого определения его базовых единиц. В контексте специальных областей знания, таких как кибернетика, этими единицами выступают термины, которые не просто называют, но и фиксируют сложные научные понятия. Понимание их природы и механизмов формирования требует обращения к фундаментальным положениям терминоведения и словообразования. Разве не это является отправной точкой для любого серьезного исследования?

Понятие термина, терминологии и терминосистемы

Терминоведение, как самостоятельная лингвистическая дисциплина, возникло на пересечении лексикологии и логики, унаследовав от первой методы описания общеупотребительной лексики, а от второй — принципы систематизации понятий. В основе терминоведения лежит изучение термина — лексической единицы языка для специальных целей, которая служит для точного наименования строго определенного понятия в конкретной области знания или деятельности. В.М. Лейчик определяет термин как лексическую единицу, обозначающую общее — конкретное или абстрактное понятие теории специальной области знаний или деятельности.

Совокупность таких терминов, используемых в определенной сфере, формирует терминологию. Она характеризуется рядом лингвистических признаков, среди которых наиболее важными являются функция коммуникативного обслуживания профессионально-трудовых нужд, многообразие простых и составных терминов, а также сложная система отношений между этими элементами.

Однако терминология не всегда представляет собой хаотичный набор слов. Когда она достигает определенного уровня систематизации, отражая логическую структуру понятийной системы, мы говорим о терминосистеме. Классики терминоведения, такие как С.В. Гринев-Гриневич, подчеркивали, что термины взаимосвязаны понятиями науки и отражают её внутреннюю логику. Задача терминолога, таким образом, заключается в упорядочении стихийно сложившейся терминологии, доводя её до уровня терминосистемы, где каждый термин занимает своё строго определённое место. Это означает, что без целенаправленной работы по систематизации термины могут оставаться разрозненными и затруднять точный обмен информацией.

Словообразование как лингвистическая дисциплина и методы анализа

Словообразование — это раздел языкознания, изучающий способы и средства образования новых слов, а также структуру уже существующих производных слов. В рамках синхронного подхода, оно рассматривает словообразовательную систему как отражение современного языкового сознания.

Словообразовательный анализ — это ключевой инструмент для изучения терминологии. Его цели многогранны:

1. Установление связи производного слова с производящим: Выявление исходного слова (мотиватора) и элемента, который послужил для образования нового слова (дериватора). Например, в термине «программатор» очевидна связь с глаголом «программировать».
2. Определение способа выражения словообразовательного значения: Идентификация конкретного морфемного средства или синтаксической конструкции, с помощью которой было образовано новое слово.

Предметом словообразовательного анализа всегда является производное слово — то есть слово, образованное от другого слова или словосочетания. Основными понятиями при этом выступают:

• Способ словообразования: Общая модель или механизм, с помощью которого образуются новые слова (например, суффиксация, словосложение).
• Словообразовательный тип: Совокупность слов, образованных одним и тем же способом с использованием одних и тех же средств и имеющих одно и то же словообразовательное значение.
• Словообразовательное значение: Смысл, который добавляется к значению производящего слова в результате словообразования (например, «исполнитель действия», «носитель признака»).

Важно помнить, что для корректного анализа необходимо правильно определить производящее слово или основу, а также приводить слова к начальной форме.

Методологические подходы в терминоведении и системный анализ

Терминоведение, будучи междисциплинарной областью, активно заимствует и адаптирует методы из других наук. Его тесная связь с лексикологией проявляется в использовании методов описания и анализа общеупотребительной лексики. С семантикой терминоведение связано через изучение семантического своеобразия терминов, их однозначности и точности в рамках определённой предметной области.

Одним из наиболее эффективных подходов в терминоведении является системный анализ, базирующийся на Общей теории систем (ОТС). ОТС — это междисциплинарное направление, изучающее универсальные принципы функционирования и развития систем различной природы: технических, биологических, социальных. В рамках системного подхода, объект исследования (в данном случае — терминология) рассматривается как комплекс взаимосвязанных элементов.

Применение системного подхода в терминоведении:

• Терминология как система: Терминология представляется не как случайный набор слов, а как упорядоченная система, элементы которой (термины) находятся в определённых отношениях друг с другом, отражая системность понятий соответствующей области знания.
• Классификация понятий: Методы ОТС используются для выявления систем понятий, их классификации и определения содержания, что напрямую влияет на выбор адекватных способов их именования.
• Математические методы: Для анализа терминосистем активно применяются различные математические методы:
  • Теория вероятностей и математическая статистика для изучения частотности использования терминов и словообразовательных моделей.
  • Теория множеств и математическая логика для формализации отношений между терминами и понятиями.
  • Метод когнитивного моделирования значения для анализа содержательного аспекта терминов.

Например, в рамках системного подхода, терминология кибернетики рассматривается как динамическая, открытая система, постоянно пополняющаяся и изменяющаяся под влиянием развития самой науки и технологий. Задача терминолога заключается в том, чтобы не только описать эту систему, но и способствовать её упорядочению, переходу от стихийно сложившейся терминологии к логически выстроенной терминосистеме.

Словообразовательные модели и способы в английской терминологии кибернетики

Английский язык, являясь lingua franca современной науки и технологий, играет ключевую роль в формировании кибернетической терминологии. Его словообразовательный аппарат обладает высокой гибкостью и продуктивностью, позволяя быстро создавать новые термины для обозначения стремительно появляющихся концепций и устройств. Основные способы пополнения научно-технической лексики в английском языке включают морфологический, синтаксический и семантический, каждый из которых имеет свои особенности и продуктивность.

Морфологические способы терминообразования

Морфологические способы образования терминов связаны с внутренним строением слова и включают аффиксацию (префиксацию и суффиксацию) и словосложение.

Аффиксация — это присоединение словообразовательных аффиксов (префиксов и суффиксов) к основе слова.

• Суффиксация: Присоединение суффиксов является весьма продуктивным способом, особенно для образования названий лиц, действий, процессов, качеств и состояний.
  • Суффиксы -er, -or традиционно используются для обозначения деятелей или устройств: compiler (компилятор), monitor (монитор), processor (процессор).
  • Суффиксы -ist, -ian часто встречаются в названиях специалистов и научных направлений: cyberneticist (кибернетик), linguist (лингвист, часто в контексте computational linguist).
  • Суффиксы -ness, -ity образуют существительные от прилагательных, обозначающие свойства: digitalness (цифровизация, цифровое свойство), connectivity (связность, возможность подключения).
  • Суффикс -ment часто образует существительные от глаголов, обозначающие результат или процесс: development (разработка), management (управление).
  • Суффикс -ion обозначает действие, процесс или его результат: computation (вычисление), simulation (моделирование), encryption (шифрование).
• Префиксация: Присоединение префиксов также активно используется для уточнения значения или создания новых концепций. Особенно заметна продуктивность префикса nano- в современных высокотехнологичных областях, смежных с кибернетикой: nanodevice (наноустройство), nanoscale (наноразмер), nanobeam (нанолуч), nanomotor (наномотор), nanosystem (наносистема), nano-oscillator (наноосциллятор), nanoseconds (наносекунды), nano-stirrer model (модель наносмесителя), nanoporous (нанопористый). Эти примеры показывают, как префикс nano- позволяет легко создавать новые термины, указывающие на уменьшенные размеры или масштабы объектов в области передовых технологий.

Важно отметить, что, несмотря на свою продуктивность, аффиксация в английском языке порой уступает по частотности и доле образования новых терминов конверсии и словосложению. Это значит, что другие механизмы играют не менее, а иногда и более значимую роль.

Синтаксические и семантические способы

Наряду с морфологическими, в английской кибернетической терминологии широко представлены синтаксические и семантические способы терминообразования, которые часто оказываются даже более продуктивными.

Синтаксический способ (словосочетания)
Этот способ заключается в образовании терминов путём объединения двух и более существующих слов в устойчивые словосочетания. Такие термины-словосочетания являются наиболее репрезентативным типом в англоязычной научно-технической лексике.

• Двухкомпонентные терминологические сочетания: data processing (обработка данных), artificial intelligence (искусственный интеллект), neural network (нейронная сеть), cloud computing (облачные вычисления).
• Трехкомпонентные сочетания: random access memory (оперативная память), user interface design (проектирование пользовательского интерфейса).
• Многокомпонентные терминологические сочетания: Встречаются также более сложные структуры, состоящие из четырех и более элементов, например, object-oriented programming language (объектно-ориентированный язык программирования), distributed denial of service attack (распределенная атака типа «отказ в обслуживании»).

Исследования терминологии, например, в области материаловедения, показывают, что синтаксический способ и словосложение являются наиболее продуктивными, что также характерно и для кибернетики. Обширная терминология компьютерной лингвистики также подтверждает доминирование сложных терминов-словосочетаний.

Семантический способ
Семантический способ предполагает изменение значения уже существующего слова, которое, сохраняя свою форму, приобретает специализированный смысл в новой области. Примеры в кибернетике:

• mouse (мышь) — из названия животного превратилось в термин, обозначающий компьютерное устройство.
• web (паутина) — стало обозначать глобальную сеть Интернет (World Wide Web).
• bug (жук) — приобрело значение «ошибка в программе».

Таблица 1: Продуктивность словообразовательных способов в английской кибернетической терминологии

Способ словообразования	Характеристика	Примеры
Синтаксический	Образование терминов путём объединения слов (словосочетания). Наиболее продуктивный способ.	artificial intelligence, neural network, data processing, cloud computing, random access memory, user interface design, object-oriented programming language.
Морфологический	Образование новых слов с помощью аффиксов.	compiler, monitor, processor (-er, -or) cyberneticist, linguist (-ist, -ian) connectivity, digitalness (-ity, -ness) development, management (-ment) computation, encryption (-ion)
	Префиксация	nanodevice, nanosystem, nanoseconds (префикс nano-)
Семантический	Присвоение нового, специализированного значения существующему слову.	mouse, web, bug.

Эти данные показывают, что английский язык эффективно использует свои внутренние ресурсы для создания обширной и детализированной кибернетической терминологии, опираясь преимущественно на синтаксические и морфологические механизмы.

Словообразовательные модели и способы в русской терминологии кибернетики

Русский язык, как и английский, активно участвует в процессе формирования кибернетической терминологии, приспосабливая свои словообразовательные ресурсы к потребностям новой научной области. Язык науки, взяв за основу существующие в русском языке способы и модели словопроизводства, отрабатывает свою словообразовательную подсистему, подчинив ее требованиям и функциям терминологической лексики.

Основные способы терминообразования в русском языке

В русском языке существует несколько основных способов терминообразования, которые, по классификации В.П. Даниленко, можно разделить на три группы: семантический, синтаксический и морфологический. К ним также добавляются заимствование и аббревиация, играющие значительную роль в пополнении терминологического фонда, особенно в такой динамичной сфере, как кибернетика.

1. Семантический способ: Заключается в изменении значения уже существующего общеупотребительного слова, которое приобретает специализированный, терминологический смысл.
   • Мотивированность: Использование общеупотребительных слов для обозначения новых понятий. Например, слово «кран» в общеупотребительном языке обозначает водопроводный кран, но в технике оно же может обозначать механизм для подъема грузов. В кибернетике таким примером может служить «память» (компьютера), «окно» (интерфейса).
   • Метафоричность: Перенос значения по сходству. Например, «мышь» (компьютерный манипулятор), «корзина» (для удаленных файлов), «облако» (технологии cloud computing).
2. Синтаксический способ: Образование терминов путём соединения нескольких слов в словосочетания. Этот способ часто является наиболее продуктивным в научно-технической терминологии.
   • Наиболее частотным средством терминообразования в русском языке в этой сфере является сочетание «существительное + прилагательное»: искусственный интеллект, нейронная сеть, цифровая трансформация, большие данные, машинное обучение.
3. Морфологический способ: Создание новых слов с помощью аффиксов или путем сложения основ.
   • Суффиксация: Присоединение суффиксов к основе слова. Примеры из смежных технических областей: «валик», «датчик», «двигатель» (суффиксы -ик, -чик, -тель). В кибернетике это могут быть: программатор, манипулятор, контроллер.
   • Префиксально-суффиксальный способ: Одновременное присоединение префикса и суффикса. Например, «заглушка» (за-глуш-к-а). В кибернетике: перезагрузка (пере-загруз-к-а).
   • Словосложение: Объединение двух и более основ в одно слово. Например, авиагоризонт, автопилот, воздухозаборник. В кибернетике: видеокарта, микропроцессор, киберпространство.
4. Заимствование: Прямое или опосредованное заимствование терминов из других языков, преимущественно из английского.
5. Аббревиация: Сокращение слов и словосочетаний.

Продуктивность словообразовательных моделей

Анализ продуктивности различных словообразовательных моделей в русском языке, в частности на примере русской технической авиационной терминологии, позволяет сделать выводы, применимые и к кибернетике.

• Синтаксический способ является самым продуктивным. Это объясняется стремлением к точности и однозначности, которые достигаются путем детализации понятия через развернутое словосочетание. Так, сочетание «существительное + прилагательное» доминирует, что позволяет создавать термины типа виртуальная реальность, облачное хранилище, глубокое обучение.
• Морфологический способ занимает второе место по продуктивности. Суффиксация особенно активна в образовании названий устройств, процессов и абстрактных понятий. Например, кодировщик (от кодировать), вычисление (от вычислять), шифрование (от шифровать).
• Заимствование также играет очень значительную роль, особенно в таких быстроразвивающихся областях, как кибернетика, где многие концепции приходят из англоязычной среды.
• Семантический способ и аббревиация дополняют картину, хотя их продуктивность может быть ниже, чем у синтаксического и морфологического способов.

Таблица 2: Продуктивность словообразовательных способов в русской кибернетической терминологии

Способ словообразования	Характеристика	Примеры
Синтаксический	Самый продуктивный. Сочетания слов, часто «существительное + прилагательное».	искусственный интеллект, нейронная сеть, цифровая трансформация, большие данные, машинное обучение, виртуальная реальность, облачное хранилище, глубокое обучение.
Морфологический	Второй по продуктивности. Включает суффиксацию, префиксально-суффиксальный способ, словосложение.	программатор, манипулятор, контроллер (суффиксация) перезагрузка (префиксально-суффиксальный) видеокарта, микропроцессор, киберпространство (словосложение)
Заимствование	Прямое или опосредованное заимствование из других языков, в основном английского.	компьютер, интернет, процессор, робот (из английского)
Семантический	Изменение значения общеупотребительного слова, метафорический перенос.	память (компьютера), окно (интерфейса), мышь (манипулятор), корзина (для файлов), облако (технологии).
Аббревиация	Сокращение слов и словосочетаний.	ЭВМ (электронно-вычислительная машина), ИИ (искусственный интеллект), ПО (программное обеспечение), ЦПУ (центральное процессорное устройство), ОЗУ (оперативное запоминающее устройство).

Таким образом, русский язык демонстрирует гибкость и адаптивность своего словообразовательного механизма, активно используя как внутренние ресурсы, так и внешние заимствования для формирования адекватной и функциональной кибернетической терминологии.

Сопоставительный анализ словообразовательных процессов английской и русской кибернетической терминологии

Сопоставительный анализ словообразовательных процессов в английской и русской кибернетической терминологии позволяет выявить универсальные тенденции в формировании научной лексики и специфические особенности, обусловленные грамматическим строем и историей развития каждого языка. Наука, по своей природе, стремится к семантической унификации систем терминов одной и той же области знания в разных языках, чтобы обеспечить однозначность и точность передачи информации.

Сходства и общие тенденции

Несмотря на различия в языковых системах, в процессах терминообразования английского и русского языков наблюдаются значительные сходства, особенно в контексте кибернетики, где английский часто выступает доминирующим языком-источником.

1. Продуктивность синтаксического способа: В обоих языках синтаксический способ, то есть образование терминов в виде словосочетаний, является наиболее продуктивным. Это универсальная тенденция для научно-технической терминологии, поскольку сложные понятия часто требуют развернутого описания.
   • Английский: artificial intelligence, neural network, data processing.
   • Русский: искусственный интеллект, нейронная сеть, обработка данных.

   В обоих случаях мы видим стремление к точности через составные единицы.

2. Активное использование морфологических способов: Суффиксация и префиксация также широко представлены в обоих языках.
   • Суффиксация: В английском языке продуктивны суффиксы -er, -or, -ist, -ion (processor, compiler, simulation). В русском языке используются аналогичные суффиксы для обозначения деятелей и процессов: -тор (процессор, компилятор), -ение (вычисление, программирование). Сопоставительный анализ военных и военно-технических терминов в русском и персидском языках также подтверждает, что суффиксальный способ является самым продуктивным среди морфологических в обоих языках, что указывает на его универсальность.
   • Префиксация: В английском языке активно используются префиксы типа nano- для обозначения масштаба. В русском языке префиксы также играют важную роль, например, гипер-, супер-, меж-, кибер- (гиперссылка, кибербезопасность).
3. Стремление к унификации: Термины одного классификационного ряда, по возможности, должны быть образованы по одной словообразовательной модели, будь то слово-термин или термин-словосочетание. Это стремление к системности и единообразию наблюдается в обоих языках, что облегчает перевод и понимание.
4. Роль заимствования: В условиях глобализации и доминирования английского языка в ИТ-сфере, заимствование является мощным источником пополнения терминологии в русском языке. Многие английские термины проникают в русский язык либо в исходном виде (компьютер, интернет, хакер), либо путем калькирования (интерфейс → интерфейс, software → программное обеспечение).

Различия в продуктивности и реализации моделей

Несмотря на общие тенденции, существуют и существенные различия в продуктивности и реализации словообразовательных моделей, которые коренятся в типологических особенностях английского и русского языков.

1. Структура синтаксических сочетаний:
   • В русском языке наиболее частотным средством терминообразования в синтаксическом способе является сочетание «существительное + прилагательное» (глобальная сеть, машинный перевод, цифровое кочевничество). Это связано с богатой морфологией русского языка, позволяющей прилагательным точно определять существительные.
   • В английском языке доминируют сочетания из существительных (существительное + существительное) или существительное + причастие (data mining, network security, processing unit). Это отражает аналитический характер английского языка.
2. Продуктивность конверсии: В английском языке конверсия (переход слова из одной части речи в другую без изменения формы) является высокопродуктивным способом образования новых слов и терминов (to Google – гуглить, print – распечатка). В русском языке этот способ представлен значительно слабее.
3. Доля аббревиации: Хотя аббревиация активна в обоих языках, в английской кибернетической терминологии она часто используется для создания лаконичных форм, которые затем заимствуются русским языком (RAM, CPU, AI). Русский язык также активно формирует аббревиатуры (ЭВМ, ПО, ИИ), но часто они являются результатом сокращения уже переведенных или адаптированных словосочетаний.
4. Специфика морфологических аффиксов: Хотя суффиксация и префиксация существуют в обоих языках, наборы продуктивных аффиксов и их частотность могут различаться. Например, префикс nano- чрезвычайно продуктивен в английском для формирования новых концепций, тогда как в русском его аналоги не всегда столь же распространены в прямой префиксации, предпочитая заимствование или описательные конструкции.

Таблица 3: Сравнительная продуктивность словообразовательных способов в английской и русской кибернетической терминологии

Способ словообразования	Английский язык	Русский язык
Синтаксический	Высокая. Преобладают сочетания существительных или существительное + причастие.	Высокая. Преобладают сочетания «существительное + прилагательное».
Морфологический	Высокая. Активная суффиксация (-er, -or, -ist, -ion), префиксация (nano-).	Высокая. Активная суффиксация (-тор, -ение), словосложение.
Конверсия	Высокая продуктивность.	Низкая продуктивность.
Заимствование	Источник терминов для многих языков.	Активное заимствование из английского языка.
Аббревиация	Высокая. Широко используется для создания лаконичных форм.	Высокая. Сокращение как оригинальных, так и заимствованных словосочетаний.
Семантический	Умеренная. Перенос значений общеупотребительных слов в специализированный контекст.	Умеренная. Перенос значений общеупотребительных слов, метафоры.

Таким образом, сопоставительный анализ показывает, что оба языка успешно справляются с задачей формирования кибернетической терминологии, используя схожие макро-стратегии (синтаксический и морфологический способы), но реализуя их по-разному, в соответствии со своей грамматической и лексической спецификой.

Заимствование и адаптация кибернетической терминологии

В условиях глобализации и доминирующей роли английского языка в сфере информационных технологий и кибернетики, процессы заимствования и адаптации играют одну из ключевых ролей в формировании терминологических систем других языков, включая русский. Термины могут образовываться не только путём терминологизации слов общеупотребительной лексики или создания новых единиц из морфем, но и через прямое заимствование или калькирование иноязычных элементов.

Механизмы заимствования и терминологизации:

1. Прямое заимствование: Многие англоязычные термины проникают в русский язык без существенных изменений формы, лишь с фонетической и графической адаптацией. Примерами являются компьютер (computer), интернет (internet), файл (file), браузер (browser), процессор (processor). Эти термины часто сохраняют свою исходную словообразовательную структуру.
2. Калькирование: Создание нового термина в русском языке путём дословного перевода морфем или частей английского термина. Например, software → программное обеспечение, hardware → аппаратное обеспечение, firewall → брандмауэр (хотя и здесь есть варианты заимствования файрвол).
3. Терминологизация общеупотребительной лексики: Слова, ранее не имевшие специального значения, приобретают его в контексте кибернетики. Этот процесс может происходить как с исконно русскими словами (окно, папка, корзина, мышь), так и с заимствованными, которые затем получают специализированное значение (драйвер — водитель → программа).

Роль английского языка как источника терминов:
Бурное развитие ИТ-сферы в англоязычных странах привело к «терминологическому взрыву», где большинство новых понятий изначально номинировались на английском языке. Это сделало английский язык основным донором для кибернетической терминологии по всему миру. Многие инновации, такие как blockchain, machine learning, virtual reality, сначала получают англоязычные наименования, а затем распространяются по другим языкам.

Процессы адаптации в русском языке:
При заимствовании происходит не только фонетическая и графическая адаптация, но и морфологическая. Заимствованные слова часто встраиваются в русскую словообразовательную систему, приобретая русские аффиксы.

• Аффиксация заимствований: Например, от заимствованного глагола сканировать образуются сканер, сканирование. От гуглить (от Google) образуется гугление. В разговорной речи встречаются примеры типа «океюшки» от английского «okay», что демонстрирует активное использование русских суффиксов для адаптации иноязычных элементов.
• Гибридные образования: Иногда новые термины образуются путём соединения заимствованной основы с русскими аффиксами или другими словами: веб-страница (web + страница), кибербезопасность (cyber + безопасность).

Аббревиация как частотный способ:
В условиях быстрого потока информации и стремления к экономии речевых усилий, аббревиация становится одним из наиболее частотных способов образования новых терминов, особенно в компьютерной сфере и информационных сетях.

• В английском языке: RAM (Random Access Memory), CPU (Central Processing Unit), AI (Artificial Intelligence), HTML (HyperText Markup Language).
• В русском языке: ЭВМ (электронно-вычислительная машина), ПО (программное обеспечение), ИИ (искусственный интеллект), ОЗУ (оперативное запоминающее устройство).

Аббревиации часто возникают из многокомпонентных словосочетаний, позволяя упростить и ускорить коммуникацию. Этот процесс подтверждает «закон экономии речевых усилий», который приводит к усечению терминов и стремлению к краткости, что особенно актуально в динамичной сфере кибернетики.

Таким образом, заимствование и адаптация являются неотъемлемой частью терминообразования в кибернетике, обеспечивая пополнение лексического фонда русского языка новыми, актуальными понятиями, при этом интегрируя их в существующую языковую систему.

Роль экстралингвистических факторов в формировании и изменении кибернетической терминологии

Язык, и особенно его специализированные подсистемы, такие как терминология, никогда не существует в вакууме. Он находится в постоянном взаимодействии с внешним миром, отражая его изменения. Экстралингвистические факторы — это внешние по отношению к языковой системе явления, которые оказывают существенное влияние на её формирование, развитие и трансформацию. В контексте кибернетической терминологии эти факторы играют решающую роль, определяя не только появление новых слов, но и эволюцию словообразовательных моделей.

1. Развитие науки и технологий:
Несомненно, ключевым экстралингвистическим фактором является сам научно-технический прогресс. Процесс терминообразования тесно связан с появлением новых научных идей, разработкой инновационной техники и созданием революционных технологических процессов.

• Появление новых реалий: Каждое новое изобретение, каждое открытие в кибернетике требует своего наименования. Появление транзисторов, затем микропроцессоров, интернета, искусственного интеллекта, блокчейна — всё это запускало волны терминообразования. Историческая справка показывает, что терминология кибернетики развивалась параллельно с зарождением и развитием кибернетики как науки.
• Изменение существующих реалий: Эволюция технологий также приводит к изменению или исчезновению терминов. Яркий пример — постепенное вытеснение термина «ЭВМ» (электронно-вычислительная машина) термином «компьютер». Это произошло не только из-за заимствования, но и из-за того, что компьютер как устройство стал более компактным, универсальным и ориентированным на пользователя, чем громоздкие ранние ЭВМ. Термин «ЭВМ» ассоциировался с большими, сложными машинами, тогда как «компьютер» стал более адекватным отражением новой, пользовательской парадигмы вычислительной техники.
• Темпоральный аспект терминологии: Терминология обладает временным аспектом. Термины могут исчезать из активного употребления из-за исчезновения обозначаемой реалии (например, «перфокарта» как основной носитель информации) или из-за замены более прозрачной или активной словообразовательной моделью.

2. Социально-культурные факторы и влияние пользователей:
Развитие кибернетики привело к её широкому распространению среди различных социальных групп, в том числе среди непрофессиональных пользователей. Это оказывает значительное влияние на формирование терминологии, особенно в русском языке.

• Языковая игра и креативность: Непрофессиональные пользователи, особенно в неформальной коммуникации, могут влиять на терминологию, привнося элементы языковой игры, метафоры, фонетические искажения и трансформации. Например, такие явления, как «гуглить», «зависать» (о компьютере), «прога» (программа) свидетельствуют о живом, динамичном процессе, где язык приспосабливается к новым реалиям.
• Стремление к краткости и выразительности: Влияние непрофессиональных пользователей часто проявляется в стремлении к краткости и большей выразительности, что стимулирует появление неологизмов и усеченных форм. Примером может служить «тонщина» (вместо «толщина» для характеристики ультратонких смартфонов), хотя это и непрямой пример из кибернетики, он иллюстрирует общую тенденцию.
• Популяризация и упрощение: Для широкого круга пользователей часто требуется ��олее понятная и доступная терминология, что может приводить к упрощению или замене сложных профессиональных терминов на более общие или метафоричные.

Таким образом, экстралингвистические факторы не просто инициируют появление новых терминов, но и активно формируют их словообразовательные модели, влияют на их продуктивность, жизнеспособность и адаптацию в различных языковых средах. Это динамичный процесс, который отражает взаимодействие науки, общества и языка.

Заключение

Исследование словообразовательного анализа терминологии в сфере кибернетики на материале английского и русского языков позволило не только систематизировать ключевые теоретические принципы терминоведения, но и выявить глубинные сходства и различия в языковых стратегиях номинации новых концепций. Мы убедились, что терминология — это не просто набор слов, а динамичная, системно организованная совокупность лексических единиц, отражающая логику понятийной системы конкретной области знания.

Фундаментальные понятия терминоведения, такие как «термин», «терминология» и «терминосистема», оказались неразрывно связанными с методологией словообразовательного анализа, позволяющей установить генетические связи между словами, определить их структуру и способ образования. Системный подход, подкрепленный математическими методами, обеспечивает целостное и глубокое изучение терминологических единиц.

Сопоставительный анализ показал, что английский и русский языки, несмотря на свои типологические различия, проявляют общие тенденции в терминообразовании кибернетики. Оба языка активно используют синтаксический и морфологический способы, демонстрируя высокую продуктивность словосочетаний и аффиксации. Однако, в реализации этих способов наблюдаются различия: английский язык тяготеет к именным сочетаниям, а русский — к сочетаниям «существительное + прилагательное». Процессы заимствования и адаптации, особенно из английского языка, играют критическую роль в пополнении русской кибернетической терминологии, при этом заимствованные единицы активно интегрируются в русскую словообразовательную систему.

Особое внимание было уделено роли экстралингвистических факторов, таких как бурное развитие науки и технологий, а также влияние социальной среды. Именно эти факторы стимулируют появление новых терминов, обусловливают их эволюцию, исчезновение устаревших наименований (например, «ЭВМ» в пользу «компьютера») и даже модификацию словообразовательных моделей под влиянием непрофессиональных пользователей, стремящихся к краткости и выразительности. Это подчеркивает неразрывную связь языка с его социальным и технологическим контекстом.

В целом, кибернетическая терминология представляет собой живой, развивающийся организм, чутко реагирующий на изменения вовне и демонстрирующий удивительную адаптивность языковых систем. Дальнейшие исследования могут быть сосредоточены на более детальном количественном анализе продуктивности конкретных словообразовательных моделей в различных подсистемах кибернетики (например, в области искусственного интеллекта, блокчейна, кибербезопасности), а также на изучении влияния мультилингвизма на формирование и унификацию терминосистем в международном контексте.

Список использованной литературы

1. Бебчук Е.М. Морфемика и словообразование современного русского языка. Воронеж: Издательство ВГУ, 2007. 28 с.
2. Головин Б. Н., Кобрин Р. Ю. Лингвистические основы учения о терминах. М.: Высшая школа, 1987.
3. Гринев-Гриневич С. В. Терминоведение: учебное пособие. М.: Академия, 2008.
4. Зайцева Н.Н. Словообразовательная структура как свойство производного слова // Филологический аспект: международный научно-практический журнал. 2025. № 01 (117).
5. Зайцева Н.Н. Словообразование как объект изучения в лингвистической науке имеет относительный характер // Тенденции развития науки и образования. 2020. № 63-1. С. 134-136.
6. Кандрашкина О. О. Анализ способов словообразования англоязычных терминов в сфере материаловедения (на примере англоязычных научных статей) // Вестник Самарского государственного университета. 2011. № 2-1 (83). С. 136-139.
7. Кибернетика // Большая советская энциклопедия. Режим доступа: bse.chemport.ru/index.php?l1=%EA (дата обращения: 28.10.2025).
8. Кибернетика и информатика // Сборник научных трудов к 50-летию Секции кибернетики Дома ученых им. М. Горького РАН. Санкт-Петербург, 2006. 410 с.
9. Комарова З. И. Семантическая структура специального слова и ее лексикографическое описание. Свердловск, 1991.
10. Крысин Л.П. О русском языке наших дней. Режим доступа: http://www.philology.ru/linguistics2/krysin-02.htm (дата обращения: 28.10.2025).
11. Лейчик В.М. Терминоведение: Предмет, методы, структура. Изд. 3-е. М.: ЛКИ, 2007.
12. Полубоярова М. В., Попова Т. Г., Степанов С. А. Словообразование в терминологии // Политическая лингвистика. 2020. № 1 (79). С. 62-67. DOI 10.26170/pl20-01-08.
13. Птушенко А. В. Классификация терминологии. М.: Наука, 2009.
14. Русский язык и культура речи / Под ред. В.Д. Черняк. М.: Юрайт-Издат, 2013.
15. Сергевнина В.М. Из опыта системно-сопоставительного анализа словообразовательной структуры терминов в современном русском и немецком языках // Термин и слово. Горький, 1979. С. 81-87.
16. Хоссейни А., Хейдари А. Сопоставительный анализ военных и военно-технических терминов, образованных морфологическим способом, в русском и персидском (фарси) языках // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2017. № 10-1 (76). С. 176-180.
17. Хади Бахарлу, Махбубех Алияри Шорехдели, Махди Шоджаи. Основные способы и средства терминообразования в русской технической авиационной терминологии // Молодой ученый. 2016. № 11 (115). С. 1654-1660.
18. Ermetova Zh., Matyakubova N. Деривационный анализ терминов компьютерной лингвистики // Бюллетень науки и практики. 2020. Т. 6. № 4. С. 582-588. DOI 10.33619/2414-2948/53.
19. Kemmer S. Types of Word Formation Processes. Режим доступа: http://www.ruf.rice.edu/~kemmer/Words/wordtypes.html (дата обращения: 28.10.2025).
20. Web Dictionary of Cybernetics and Systems. Режим доступа: http://pespmc1.vub.ac.be/ASC/indexASC.html (дата обращения: 28.10.2025).
21. Элементы технической кибернетики / Под ред. В.С. Кудебакина. М.: Наука, 1968. 56 с.