Details

This study explores naming patterns in Turkish and Russian financial discourse through a distant reading approach, using the speeches of the Central Bank Governors of Turkiye and Russia as representative material. Conducted within the framework of digital humanities, the research demonstrates the potential of the distant reading approach for contrastive linguistic analysis. At the first stage, a small, representative corpus was compiled in Turkish and Russian using BootCat tools. At the second stage, the corpora were analyzed with Voyant Tools, which enabled the visualization of the most frequent lexical units used to name financial phenomena in both languages and the relations among these units. At the third stage, Igor Mel'cuk's Meaning-Text Theory was applied to interpret the lexical relations between the visualized units. The focus was placed on two naming patterns: Phenomenon{Attribute} and Phenomenon{Action/State}, examined comparatively in Turkish and Russian. The results indicate that Turkish financial discourse often employs borrowings and calques, whereas Russian discourse favors lexicalized forms and secondary naming patterns for financial and economic phenomena. Although these observations are limited to the selected material, the findings highlight the pedagogical and methodological value of data-driven analysis. The study underscores the potential of digital visualization tools for linguistic inquiry and advocates for the development of applied resources, such as annotated corpora, for the Turkish-Russian language pair.

Настоящее исследование посвящено анализу моделей языковой номинации в турецком и русском финансовом дискурсе на примере выступлений руководителей Центральных банков Турции и России с применением подхода "дальнего чтения". Исследование проведено в рамках парадигмы цифровых гуманитарных наук и демонстрирует потенциал дальнего чтения для контрастивного лингвистического анализа. На первом этапе исследования был создан репрезентативный корпус турецких и русских текстов с помощью инструмента BootCat. На втором этапе текстовые данные анализировались с помощью Voyant Tools, что позволило визуализировать наиболее частотные лексические единицы, кодирующие финансовые явления в обоих языках, а также их лексические связи. На третьем этапе для интерпретации выявленных лексических связей авторы обратились к теории "Смысл-Текст" И. Мельчука. Основное внимание было уделено двум моделям номинации: Явление{Признак} и Явление{Действие/Состояние}, которые были сопоставлены в турецком и русском языках. Результаты показали, что турецкий финансовый дискурс чаще использует заимствования и кальки, тогда как для русского дискурса характерны лексикализованные формы и вторичные модели номинации явлений, связанных с финансами и экономикой. Несмотря на ограниченность исследуемого материала, результаты исследования подчеркивают прикладную и методологическую значимость анализа в парадигме дальнего чтения. В статье обосновывается значимость инструментов визуализации для лингвистических исследований и подчеркивается необходимость разработки прикладных ресурсов, в том числе аннотированных корпусов, для турецко-русской языковой пары.

Terra Linguistica. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2022-. — Электрон. журнал. — Периодичность: 4 раза в год. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование).

Terra Linguistica. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2022-. Т. 17, № 1 : Языковая политика и динамика языковых явлений, 2026. — 1 файл (4,72 Мб). — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/j26-184.pdf>.