Культурные коды аутентичной / сгенерированной народной сказки

Обложка
  • Авторы: Евсеев О.В1
  • Учреждения:
    1. Центр иностранных языковых и коммуникативных технологий, Тюменский государственный университет
  • Выпуск: № 9 (2025)
  • Страницы: 141-146
  • Раздел: Статьи
  • URL: https://journals.rcsi.science/2541-8459/article/view/371303
  • ID: 371303

Цитировать

Полный текст

Аннотация

в статье рассмотрен культурный код в русских народных сказках и их искусственно сгенерированных аналогах при помощи большой языковой модели GigaChat. Цель исследования – выявить и проанализировать способы репрезентации культурных кодов в аутентичных и сгенерированных сказках. Для достижения поставленной цели был проведен структурно-семантический и контент-анализ, направленный на выявление дифференциальных признаков двух видов сказки по трём взаимосвязанным параметрам: реализация сюжетных элементов; репрезентация культурных кодов; специфика использования языковых средств. Результаты исследования показали, что существуют культурные коды, получающие особые формы репрезентации в народных и сгенерированных сказках: архаичные реалии, суеверия и религиозные обряды, социальная сатира. Данные коды выражены как рядом сюжетных особенностей: абсурдом, моралью, конфликтами, юмором, так и языковыми средствами: архаизмами, глагольной динамикой, описаниями и звукоподражанием. В результате происходит упрощение культурных кодов: миф заменяется на волшебство, которое не имеет отношения к обрядам / обычаям / табу / суевериям, присущим русскому народу; социальная критика подменяется идеализацией социальных ролей; происходит упрощение и чрезмерное расшифровывание сказочных уроков и морали, направленных на воспитание младшего поколения старшим.

Об авторах

О. В Евсеев

Центр иностранных языковых и коммуникативных технологий, Тюменский государственный университет

Список литературы

  1. Балич Н.Л. Этнокультурные практики – основа воспроизводства культурного кода восточных славян // Социологический альманах. 2017. № 8. С. 193 – 207.
  2. Белинский В.Г. Полное собрание сочинений. Т. 5. Спб.: Типография М. М. Стасюлевича, 1901. 593 с.
  3. Богатырева Ж.В., Куземина Е.Ф. Значение функциональной специфики сказки в становлении личности // Вестник Академии права и управления. 2015. С. 241 – 246.
  4. Букина Н.В. Культурный код как язык культуры // Вестник ЧитГУ. 2008. № 2 (47). С. 69 – 73.
  5. Данилов А.Н. Программирующая роль культуры в теории социальной эволюции // Социологические исследования. 2023. № 2. С. 63 – 71.
  6. Идразова Э.С.А. Общая характеристика сказок и их особенности // Lingua-Universum. 2014. № 6. С. 42 – 45.
  7. Клименкова А.M. Культурные коды как факторы формирования ценностных ориентаций // Вестник РУДН. Серия: Социология. 2013. № 2. С. 5 – 12.
  8. Котляров И.В. Культурный код: к новой системе ценностей (социально-философские тренды) // Мир науки. Социология, филология, культурология. 2022. Т. 13. № 3. URL: https://sfk-mn.ru/PDF/48SCSK322.pdf (дата обращения: 25.03.2025)
  9. Новиков Н.В. Сатира в русской волшебной сказке записи XIX – начала XX века // Русский фольклор: материалы и исследования. М.; Л., 1957. Т. 2. С. 40 – 61.
  10. Худяков И.А. Великорусские сказки. М.: Издание К. Солдатенкова и Н. Щепкина, 1860. 148 с.
  11. Bhandari P., Brennan H. Trustworthiness of Children Stories Generated by Large Language Models // The 16th International Natural Language Generation Conference. Prague, 2023. P. 352 – 361.
  12. Bianchi F., Zou J. Large Language Models are Vulnerable to Bait-and-Switch Attacks for Generating Harmful Content // arXiv. 2024. 9 p. URL: https://arxiv.org/abs/2402.13926 (дата обращения: 07.03.2025)
  13. Boonstra L. Prompt Engineering. 2025. 68 p. URL: https://www.kaggle.com/whitepaper-prompt-engineering (дата обращения: 25.03.2025)
  14. Fiske J. Television Culture. L.: Routledge, 2010. P. 424.
  15. GigaChat [Электронный ресурс]. URL: https://giga.chat/gigachat/ (дата обращения: 25.03.2025)
  16. Jurafsky D., Martin J.H. Speech and Language Processing. 2025. P. 591. URL: https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ed3book.pdf (дата обращения: 25.03.2025)
  17. Makridis G., Oikonomou A., Koukos V. FairyLandAI: Personalized Fairy Tales utilizing ChatGPT and DALLE-3 // arXiv. 2024. 11 pp. URL: https://arxiv.org/abs/2407.09467 (дата обращения: 25.03.2025)
  18. Wang R. et al. Role Prompting Guided Domain Adaptation with General Capability Preserve for Large Language Models // Findings of the Association for Computational Linguistics: NAACL. 2024. P. 2243 – 2255, Mexico City. URL: https://aclanthology.org/2024.findings-naacl.145/ (дата обращения: 25.03.2025)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).