Model reprezentacji aktorów społecznych van Leeuwena. Podejście korpusowe

Victoria Kamasa^*

Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu

Justyna Tomczak-Boczko^*

Uniwersytet Szczeciński

Van Leeuwen’s Social Actors Network: The Corpus Approach

Wprowadzenie

Sposoby reprezentowania aktorów społecznych znajdują się w centrum zainteresowania wielu badań nad zagadnieniami istotnymi z punktu widzenia analiz socjologicznych: na przykład Theo van Leeuwen (2008) bada reprezentację przeciwników migracji w Australii, Zofia Trafas i Victoria Kamasa (2025) opisują, jak dyskursywnie konstruuje się OSOBY W DRODZE^[1] przekraczające granice polsko-białoruską bądź polsko-ukraińską, a Emilia Zimnica-Kuzioła (2025) pochyla się nad reprezentacją osób chorych na Alzheimera w filmach im poświęconych. Ramy teoretycznej do odpowiedzi na te i podobne pytania badawcze dostarcza między innymi model reprezentacji aktorów społecznych (MRAS, ang. Social Actor Network) Theo van Leeuwena (2008). Autor oferuje w nim użyteczny zestaw narzędzi teoretycznych pozwalających wielowymiarowo opisywać dyskursywne praktyki prezentowania aktorów społecznych.

Społecznie zorientowane badania dyskursu sięgają również coraz częściej po duże zbiory tekstów, nazywane korpusami. Hubert Plisiecki i Agnieszka Kwiatkowska (2024) przyglądają się konstruowaniu pojęcia demokracji w polskich debatach parlamentarnych, Magdalena Jaszczyk-Grzyb, Anna Szczepaniak-Kozak i Sylwia Adamczak-Krysztofowicz (2023) badają mowę nienawiści w postach na Facebooku, a Sławomir Mandes i Agnieszka Karlińska (2024) analizują dokumenty Konferencji Episkopatu Polski. Badania takie pozwalają uzupełnić klasyczne badania jakościowe informacjami o wzorcach i regularnościach, pochodzącymi ze zbiorów danych na tyle dużych, że ich pełna analiza jakościowa przekracza zwykle możliwości zespołów badawczych.

Ten artykuł jest próbą połączenia tych dwóch podejść. Przedstawimy w nim główne założenia MRAS, a następnie omówimy większość z proponowanych przez Theo van Leeuwena kategorii służących do opisu sposobów reprezentowania aktorów. Opis uzupełnimy przykładami użycia tych kategorii w zorientowanych społecznie badaniach nad dyskursem. Następnie zaprezentujemy ich operacjonalizację w języku CQL umożliwiającym przeszukiwanie korpusów językowych w takich narzędziach, jak Sketch Engine (Kilgarriff i in., 2004; 2014; http://www.sketchengine.eu) czy Korpusomat (Kieraś, Kobyliński, Ogrodniczuk, 2018; Kieraś, Kobyliński, 2021; https://korpusomat.pl/). Zaproponowane operacjonalizacje zilustrujemy przykładami z badań nad reprezentacją Osób w drodze w polskiej prasie.

Notatka metodologiczna

Przedstawiając przykłady wykorzystania zaproponowanych zapytań CQL, posługujemy się korpusem OSOBY W DRODZE. Korpus ten został stworzony na potrzeby badania i porównania reprezentacji Osób w drodze przekraczających wschodnie granice Polski. Zawiera on artykuły prasowe z pierwszych czterech miesięcy kryzysu humanitarnego na granicy polsko-białoruskiej (7.08.2021–7.12.2021) oraz takiego samego okresu po pełnoskalowej inwazji Rosji na Ukrainę (24.02.2022–24.06.2022). Znajdują się w nim artykuły zarówno z gazet codziennych, jak i z tygodników. Korpus został stworzony dzięki uprzejmości firmy monitorującej media PSMM Monitoring & More, która dostarczyła zbiór artykułów związanych z badanymi zagadnieniami. Łącznie korpus zawiera blisko 9 milionów tokenów^[2], stanowi więc zbiór, którego bezpośrednia analiza jakościowa jest niemożliwa.

Aby zapewnić względną uniwersalność proponowanych rozwiązań, testowałyśmy je również na innych korpusach: dotyczącym tematu ograniczenia prawa do azylu w Polsce, obejmujących debaty parlamentarne z 2025 roku, oraz dotyczącym kryzysu uchodźczego na granicach Polski w okresie od września 2021 do kwietnia 2022 roku (Tomczak-Boczko, Gołębiowska, Górny, 2023). Ze względu na niewielkie rozmiary tych korpusów mogłyśmy zweryfikować skuteczność proponowanych rozwiązań.

Narzędziem, które posłużyło nam do poszukiwania poszczególnych sposobów reprezentowania Osób w drodze w opisanym korpusie, była platforma Sketch Engine^[3]. Wykorzystywałyśmy narzędzie Concordance, wyszukiwanie zaawansowane za pomocą CQL (ang. Corpus Query Language). Corpus Query Language jest językiem służącym do konstruowania złożonych zapytań, umożliwiających przeszukiwanie korpusów w celu znalezienia przykładów (zdań bądź fraz) spełniających określone warunki (Jakubíček i in., 2010) – przykładowo: wszystkich zdań zawierających równocześnie określenia „migrant” i „uchodźca”, niezależnie od ich miejsca w zdaniu i kolejności względem siebie.

Konstruując opisywane poniżej zapytania, poszukiwałyśmy kompromisu między ujęciem całościowym a ograniczeniem liczby uzyskiwanych przykładów. Zależało nam zatem, by zapytanie znajdowało możliwie jak najwięcej zdań zawierających określonego typu reprezentację aktorów społecznych. Równocześnie ważne było, by na liście z wynikami znajdowało się stosunkowo mało zdań niepasujących do poszukiwanego typu reprezentacji. Jednak ze względu na automatyczny, oparty na wzorcach językowych sposób przeszukiwania danych niemożliwe było pełne osiągnięcie wymienionych celów. Tak więc proponowane wyszukiwania nie dostarczają wszystkich przykładów określonego typu reprezentacji, a na przygotowanych za ich pomocą listach zdań znajdziemy również z pewnością przykłady niezwiązane z poszukiwaną reprezentacją.

Główne założenia MRAS

Punktem wyjścia dla rozważań prowadzonych w ramach MRAS jest rozróżnienie pomiędzy praktykami społecznymi a ich reprezentacją w dyskursie, osadzone w teorii rekontekstualizacji Basila Bernsteina. Jest to więc różnica pomiędzy robieniem (ang. doing it) a mówieniem o tym (ang. talking about it). Ta sama praktyka społeczna (ang. doing it) może być opisywana na różne sposoby, co z kolei może prowadzić do wielu różnych reprezentacji dyskursywnych. Istotne jest również założenie, „że wszystkie teksty, wszystkie przedstawienia świata i tego, co się w nim dzieje, jakkolwiek abstrakcyjne, należy interpretować jako przedstawienia praktyk społecznych” (van Leeuwen, 2008: 5). W związku z tym praktyką społeczną, która może ulec rekontekstualizacji, są zarówno działania niejęzykowe, jak na przykład ubieranie się lub zjedzenie śniadania, jak i sekwencja językowa, na przykład mowa inauguracyjna prezydenta USA (van Leeuwen, 2008: 6, 12).

Pierwszą i podstawową transformacją praktyki społecznej jest więc zastąpienie jej rzeczywistych elementów ich odpowiednikami semiotycznymi. Wówczas mają miejsce kolejne transformacje, na przykład ten sam element może pojawiać się wielokrotnie lub być uzupełniony o subiektywne reakcje uczestników, co prowadzi do różnorodnych dyskursów dotyczących tej samej praktyki. Różne rekontekstualizacje tej samej praktyki mogą też odmiennie konstruować jej cele, legitymizować ją czy oceniać.

Konsekwencją procesu rekontekstulizacji jest między innymi to, że pewne praktyki społeczne bądź ich elementy stają się mniej (lub bardziej) widoczne od innych, a „proces ten rzadko jest czytelny dla uczestników tych praktyk” (Tomczak-Boczko, 2023: 489). Dlatego Theo van Leeuwen jako zadanie badacza wyznacza poszukiwanie „podobieństwa między tym, co jest powiedziane i zapisane na temat danego aspektu rzeczywistości w różnych tekstach krążących w tym samym kontekście” w celu „złożenia układanki”, jaką są rekonstruowane dyskursy (van Leeuwen, 2009: 163). Tak wyznaczone badanie wskazuje na wykorzystanie metod korpusowych jako odpowiedniej metodologii badawczej, ponieważ to właśnie one umożliwiają analizę dużej liczby tekstów związanych z tym samym kontekstem.

Wśród elementów praktyki społecznej, które mogą podlegać rekontekstualizacji van Leeuwen wymienia między innymi uczestników, działania, czas, lokalizacje czy zasoby (van Leeuwen, 2008: 7–12). Tym pierwszym poświęca swój model rekonstrukcji aktorów społecznych, w którym dokonuje opisu i systematyzacji sposobów reprezentacji aktorów społecznych w dyskursie. Zaproponowane przez niego kategorie analityczne są przedmiotem tego opracowania.

Dyskursywne reprezentacje aktorów społecznych

Proponowany przez Theo van Leeuwena opis sposobów reprezentacji aktorów społecznych opiera się na rozgałęziających się dychotomiach (rycina 1). W centrum każdej z tych dychotomii znajduje się inny aspekt rekontekstualizacji uczestników praktyk społecznych. Kolejne rozgałęzienia pozwalają zauważyć wewnętrzne zróżnicowanie poszczególnych kategorii. Taki sposób prezentacji wiąże się jednak z tym, że kategorie te są definiowane przede wszystkim w opozycji do siebie (na przykład w parze włączenie i wyłączenie). W konsekwencji mogą one nie być jednoznaczne i nie wykluczać się wzajemnie, a bardziej złożone relacje między kategoriami nie zostały przez van Leeuwena opisane. Może to prowadzić do wątpliwości interpretacyjnych, widocznych zresztą w literaturze przedmiotu wykorzystującej MRAS. Co więcej, kategorie te nie są rozłączne, a więc ten sam fragment dyskursu może być uznany za przykład różnych opisanych poniżej typów reprezentacji.

Włączenie i wyłączenie^[4]

Dychotomia ta odnosi się do sposobu uwzględniania aktorów społecznych w opisie poszczególnych wydarzeń. I tak włączenie (ang. inclusion) oznacza taki opis wydarzenia, w którym badani aktorzy społeczni są obecni. Kategoria ta jest stosunkowo rzadko przywoływana w analizach, ponieważ wydaje się, że dopiero wyłączenie wskazuje na celowość praktyk dyskursywnych. Jednak, jak wskazuje van Leeuwen, również włączanie pewnych aktorów warte jest analizy. Analizując opowiadania dla dzieci dotyczące pierwszego dnia w szkole, van Leeuwen wskazuje, że w opowiadaniach skierowanych na rynek masowy pojawiają się osoby ze szkolnego personelu pomocniczego, ale wykluczeniu podlega dyrektor, podczas gdy w opowiadaniach z innego segmentu wydawniczego („ekskluzywnego”) włączane są tylko osoby uczące i kierujące placówkami (van Leeuwen, 2008: 29).

Przyjmujemy, że wykładnikiem językowym zachodzenia włączenia jest pojawienie się nazwy badanych aktorów społecznych w okolicy czasownika wskazującego, o jakie działanie chodzi. Dla określenia „migrant” tego typu wyniki uzyskamy, stosując następujące zapytanie w języku CQL^[5]:

(meet [lemma="migrant"] [tag="fin.*|bedzie.*|aglt.*|praet.*|impt.*"] -3 3)[6]

Dla badanego przez nas korpusu uzyskałyśmy następujące przykłady^[7] (2836, 316,4 pmt^[8]):

Już przytoczone tu przykłady wskazują, że zaproponowane zapytanie będzie dostarczało bardzo szerokiego materiału. Jednak zgodnie z MRAS wszystkie kolejne typy reprezentacji są podtypami włączenia, co umożliwi dalsze zawężanie efektów wyszukiwania.

Po drugiej stronie tej dychotomii znajduje się wyłączenie (ang. exclusion), a więc pominięcie wybranych aktorów w opisie wydarzenia. Wśród jego wyrazistych przykładów znajdziemy: „atak spowodował paniczną ucieczkę” (Peled-Elhanan, 2010: 393), czy „zgwałcili mnie”, „krzyczą na mnie” (Tomczak-Boczko, 2023: 496). W przeprowadzonych dotychczas badaniach ten typ reprezentacji dotyczył sprawców przemocy wobec kobiet i osób nieheteronormatywnych w Meksyku (Tomczak-Boczko, 2023), wobec kobiet i mężczyzn w Subsaharyjskiej Afryce (Akinseye, 2024; 2025) czy wobec uczestników zamieszek w Izraelu (Peled-Elhanan, 2010). Wyłączenie może zatem prowadzić na przykład do usuwania z pola widzenia sprawcy wydarzeń ocenianych negatywnie.

Theo van Leeuwen proponuje tutaj dalsze rozróżnienie na supresję (ang. suppression) i odsuwanie na dalszy plan (ang. backgrounding). O pierwszej mówimy w przypadku, gdy udział badanych aktorów w praktyce społecznej zostaje całkowicie pominięty, a w tekście nie pojawia się żadne odniesienie do nich. Jak wskazuje cytowany autor, ustalenie, kogo pominięto, jest bardzo trudne i możliwe właściwie jedynie dzięki porównaniu różnych opisów tego samego wydarzenia. Tym samym analiza supresji musi pozostać domeną badań jakościowych.

W przypadku umieszczenia w tle aktorzy nie są bezpośrednio przypisywani do opisywanego działania, jednak ich obecność zostaje wspomniana w innych częściach tekstu, co umożliwia wyciągnięcie wniosków o ich zaangażowaniu. Również tutaj niełatwo określić językowe wykładniki tego sposobu reprezentacji. Przyjęłyśmy jednak, że za wskaźnik może tu służyć pojawienie się bezosobowej formy czasownika w sąsiedztwie nazwy określającej badanych aktorów społecznych:

[lemma="migrant"][]{0,30}[tag="imps.*"]

Dzięki temu uzyskałyśmy następujące przykłady (324, 35,15 pmt):

Jak pokazują przytoczone przykłady, zaproponowane wyszukiwanie nie pozwala ustalić, w jakich przypadkach umieszcza się w tle migrantów. Umożliwia natomiast przybliżoną odpowiedź na pytanie, kogo umieszcza się w tle, kiedy mowa o migrantach.

Aktywizacja i pasywizacja

Ta dychotomia, określana przez Theo van Leeuwena jako przypisanie ról (ang. role allocation), związana jest z rolą, jaką pełnią aktorzy w praktyce społecznej. W przypadku aktywizacji badani aktorzy reprezentowani są jako siła sprawcza: „Złodzieje pobili sprzedawcę w delikatesach po tym, jak ukradli bukiety kwiatów” (Tessuto, 2017: 109–110), „bo mnie wkurzyła i ją spoliczkowałem” (Tomczak-Boczko, 2023: 492). Również w tym przypadku cytowane badania związane były z przemocą i przestępstwami, jednak ten typ reprezentacji dotyczył nie tylko sprawców, ale także ofiar (Tomczak-Boczko, 2023) czy organów ścigania (Tessuto, 2017).

Za językowy wykładnik aktywizacji uznałyśmy wystąpienie określenia badanych aktorów społecznych w roli podmiotu w zdaniu:

(meet [lemma="migrant" & tag="subst.*.nom.*"] [tag="fin.*|praet.*|impt.*"& lemma!="zostać|być"] -5 5)

z następującymi przykładami z badanego korpusu (758, 84,57 pmt):

Z kolei z pasywizacją (ang. passivation) mamy do czynienia, jeśli uczestnicy praktyk społecznych prezentowani są jako poddawani określonym działaniom: „Przemoc domowa – 340 mężów zostało pobitych przez żony w ciągu jednego roku – rząd Lagos” (Akinseye, 2024: 246–249), „Według statystyk ISEE co piąta osoba LGBTIQ została zmuszona do wizyty u lekarza po ujawnieniu swojej tożsamości LGBT […]” (Nguyen, Clancy, 2025: 12). Konsekwencją tej reprezentacji może być na przykład konstruowanie wybranych aktorów jako biernych i pozbawionych sprawczości, na co wskazał Ingo Winkler (2011), pisząc o pracownikach korporacji.

Za językowy wykładnik pasywizacji przyjęłyśmy występowanie badanej grupy aktorów społecznych w roli podmiotów zdań w stronie biernej:

<s/> containing (meet [lemma = "migrant" & tag="subst.*.nom.*"] [tag = "ppas.**.*.*.*.m1.*.aff"] -8 8) containing [lemma="być|zostać"]

co prowadzi do uzyskania następujących przykładów (122, 16,62 pmt):

Personalizacja i depersonalizacja

Personalizacja (ang. personalisation) to typ reprezentacji, w którym uczestnicy praktyk społecznych przedstawiani są jako ludzie. Theo van Leeuwen (2008) używa tej kategorii głównie jako tła dla przedstawienia depersonalizacji, a w dalszej części swojego tekstu szczegółowo opisuje jej podtypy, dla których proponujemy szczegółowe zapytania.

Z kolei depersonalizacja (ang. impersonalisation) jest działaniem dyskursywnym, w którym uczestników praktyk społecznych pozbawia się wymiaru ludzkiego, zamiast tego reprezentując ich za pomocą abstrakcyjnych lub konkretnych rzeczowników, które nie zawierają wśród swoich cech semantycznych cechy „ludzki”. Do przykładów należą tutaj: słowo „problemy”, używane do określenia imigrantów (van Leeuwen, 2008: 46), występujące samodzielnie przymiotniki typu „niewykwalifikowani”, „nielegalni”, „czarni” (Reisigl, 2010: 44) czy określenia miejsc: „cały ryneczek się śmieje” (Tomczak-Boczko, 2025: 243), „Jest to prawdopodobnie główna przyczyna możliwej do uniknięcia ślepoty w aborygeńskiej Australii” (Bednarek, 2020: 11).

Depersonalizacja może być realizowana przez bardzo różnorodne środki językowe, tym samym w dużym stopniu umyka możliwościom opartym na wzorcach zapytań korpusowych. Do pewnego stopnia pomocne mogą tu być jednak wskazówki leksykalne. I tak w przypadku abstrakcji, a więc zastępowania określenia uczestników praktyk społecznych pojęciami abstrakcyjnymi, możemy posłużyć się wskazówkami derywacyjnymi:

[lemma=".*migra.*" & tag="subs.*" & lemma!=".*migrant"]

Dla badanego przez nas korpusu (2 001, 223,24 pmt):

Druga możliwość wyszukiwania oparta jest na założeniu, że depersonalizacje występować będą w podobnym kontekście co personalizacje. Jeśli ten warunek jest spełniony, możemy skorzystać z narzędzia Thesaurus w poszukiwaniu rzeczowników nieodnoszących się do ludzi, a podzielających możliwie dużą liczbę kolokacji ze słowem określającym badaną przez nas grupę społeczną. W przypadku analizowanych przez nas danych uzyskałyśmy w ten sposób określenia „migracja” i „grupa”.

Uszczegółowienie i generyzacja

Jako podtyp personalizacji uszczegółowienie (ang. specification) to taki sposób rekontekstualizacji aktorów społecznych, w którym przedstawiani są oni jako konkretne jednostki. Podobnie jak wspomniana wyżej personalizacja, uszczegółowienie dzieli się na kolejne podtypy, które szczegółowo omawiamy niżej.

Po drugiej stronie omawianej dychotomii znajduje się generyzacja (ang. genericisation) – reprezentacja uczestników praktyk społecznych jako grup, w tym szczególnie grup jednolitych: „Wszystkie kobiety, z którymi rozmawiałam […]” (Kabgani, 2013: 70). Autor sugeruje, że tego rodzaju generyzacja wiąże się z negatywną konstrukcją muzułmanek jako osób pozbawionych zdolności krytycznego myślenia.

Idąc za podanym przykładem, uznałyśmy, że w przypadku generyzacji chcemy się skupić na przykładach, w których podkreślono jedność grupy, czego wykładnikami językowymi są określenia „każdy” i „wszyscy”:

1:[lemma="wszystek|każdy"][]{0,3}2:[lemma="migrant"]&1.gender=2.gender&1.number=2.number

Uzyskałyśmy następujące przykłady (27, 3,01 pmt):

Indywidualizacja i asymilacja

Będąca podtypem uszczegółowienia indywidualizacja (ang. individualisation) to rodzaj reprezentacji polegający na przedstawianiu uczestników praktyk społecznych jako jednostek. Przykłady z literatury przedmiotu wskazują jednak, że kategoria ta bywa rozumiana bardzo różnie i utożsamiana albo z nominacją (Roohani, 2014), albo z identyfikacją relacyjną (Salami, Ghajarieh, 2016). Sam Theo van Leeuwen wskazuje z kolei, że językowo ten typ reprezentacji demonstruje się przez użycie liczby pojedynczej rzeczowników określających badaną grupę i to właśnie taką interpretację zdecydowałyśmy się zastosować w zaproponowanym przez nas zapytaniu:

[lemma="migrant"& tag="subst:sg.*"]

Pozwala to uzyskać następujące przykłady (130, 14,5 pmt):

Asymilacja (ang. assimilation) z kolei wiąże się z reprezentacją zbiorową, a językowo łączy z użyciem liczby mnogiej tego samego rzeczownika: „Pielęgniarki odegrały ważną rolę w walce z nową falą epidemii koronawirusa” (Gong i in., 2023: 12) czy „Żonaci mężczyźni cierpią wykorzystywani seksualnie w milczeniu” (Akinseye, 2024: 252). Cytowani autorzy wskazują, że ten typ reprezentacji może przyczyniać się do budowania dyskursywnego poczucia wspólnego doświadczenia czy wspólnego wysiłku osób, których dotyczy.

Przykłady asymilacji odnajdziemy, posługując się zapytaniem:

[lemma="migrant"& tag="subst.pl.*"]

które prowadzi do uzyskania następujących przykładów (5 055,563,97 pmt):

Autor MRAS proponuje tu dalsze rozróżnienie na dwa typy asymilacji. Pierwszym z nich jest agregacja (ang. aggregation), czyli taka reprezentacja, w której uczestnicy są w jakiś sposób liczeni bądź prezentowani z perspektywy statystyk. Przyjęłyśmy, że na poziomie językowym będzie się to demonstrować przez obecność liczebników poprzedzających określenie badanej grupy:

[tag="num.*.*.m1|n.*"][]{0,3}[lemma="migrant"]

Pozwala to uzyskać następujące przykłady (536, 59,9 pmt):

Drugim typem asymilacji jest kolektywizacja (ang. collectivisation), która obejmie wszystkie pozostałe przykłady reprezentacji tego typu.

Nieokreślenie i określenie

Kolejne dwa typy personalizacji związane są ze stopniem i sposobem, w jaki tożsamość uczestników praktyk społecznych jest sprecyzowana. Określenie (ang. determination) wiąże się z wyraźną identyfikacją aktora lub grupy aktorów. Podobnie jak w przypadku uszczegółowienia dzieli się ono na kolejne podtypy, które umożliwiają wyszukiwanie jego przykładów. Określenie może mieć konkretne cele: analizując japońskie informacje prasowe na temat ruchu MeToo, Jiayu Zhang, Chengzhi Sun i Ying Hu (2022) zauważają, że ofiary molestowania seksualnego są inaczej przedstawiane w zależności od ich pochodzenia. W przypadku cudzoziemek podawano ich nazwiska i imiona: „Baiq Nuril Maknun, jako twarz indonezyjskiego ruchu #MeToo, była reprezentowana przez swoje prawdziwe imię i nazwisko, będąc przedstawiana jako odważna kobieta, która odważyła się powiedzieć ‘nie’” (Zhang, Sun, Hu, 2022: 4).

Nieokreślenie (ang. indetermination) jest z kolei typem reprezentacji, w którym tożsamość uczestników praktyk społecznych pozostaje nieznana, co Theo van Leeuwen wiąże z tym, że „nie jest uznawana za istotną dla odbiorcy” (van Leeuwen, 2008: 40). Aktorzy przedstawiani są jako anonimowe jednostki bądź grupy takich jednostek. Cytowani wyżej autorzy stwierdzają, że „zdecydowana większość japońskich ofiar jest przedstawiana jako nieokreślone, anonimowe osoby lub grupy, takie jak 16-letnia dziewczyna i około 60 kobiet” (Zhang, Sun, Hu, 2022: 4). Skrajnym przykładem nieokreślenia jest sposób wizualnej prezentacji byłych członków włoskiej Camorry: są oni przedstawiani od tyłu, bez żadnych szczegółów umożliwiających ich identyfikację (Caliendo, 2017).

Na poziomie językowym nieokreślenie może wyrażać się co najmniej na dwa sposoby:

1. Poprzez wyrażanie nieokreślenia przeznaczonymi do tego środkami leksykalnymi, takimi jak „jakiś” czy „którykolwiek”. Tego typu przykłady uzyskamy, używając następującego zapytania:
   [lemma="jakiś|któryś|którykolwiek|jakikolwiek"][]{0,2}[lemma="migrant"]
   Na przykład (11, 1.23 pmt):

   

2. Poprzez zastąpienie nazwy grupy określeniem „ktoś” lub podobnymi. Aby uniknąć bardzo dużej liczby mało istotnych przypadków, zdecydowałyśmy się tutaj na zawężenie kontekstu w taki sposób, by w pobliżu słowa „ktoś” znajdowało się określenie badanej grupy. W tym przypadku wyszukiwanie odbywa się w dwóch krokach. Po pierwsze, używamy po kolei następujących zapytań:
   1. [lemma="ktoś"]
   2. ( [lemma="wszyscy" & tag="subst.*"] | [lemma="niektóry|wiele|niewiele|żaden"& gender="m1" & tag="adj.*"] ) [tag!="subst.*" & tag!="adj.*" & lemma!="z"& tag!="ger.*"]{0,2} within <s/>

   Następnie dla tak wybranych konkordancji wybieramy opcję filtruj i w zaawansowanych ustawieniach wybieramy CQL: [lemma="migrant"], a odległość ustawiamy na 20 tokenów w każdą stronę.

   Pozwoliło to uzyskać następujące przykłady (95, 10,6 pmt):

   

Połączenie i rozdzielenie

Połączenie i rozdzielenie są podtypami określenia i odnoszą się do prezentowania aktorów społecznych jako grup. W przeciwieństwie do opisanych wyżej typów reprezentacji tutaj mamy do czynienia z grupami, którym nie jest nadawana jedna wspólna nazwa.

W przypadku połączenia (ang. association) aktorzy są więc wymieniani jako element większej grupy, którą coś łączy: „Dzisiaj niech Bóg nam będzie miłosierny – ataki na małżeństwo i rodzinę stają się z każdym dniem coraz silniejsze i coraz bardziej radykalne […]” (Kamasa, 2013: 146). W analizie tego typu reprezentacji istotne jest nie tylko to, z jakimi innymi grupami dochodzi do połączenia, ale także to, co jest jego podstawą.

Przyjęłyśmy, że w polszczyźnie tego typu połączenia charakteryzuje pojawienie się nazwy badanej grupy, spójnika „i” oraz kolejnego rzeczownika określającego inną grupę społeczną^[9], co uzyskamy, stosując zapytania:

1. [tag = "subst.*"] [tag!="prep.*|qub.*"]{0,3}[lemma = "i"] [lemma = "migrant"]within <s/>
2. [lemma = "migrant"] [tag!="prep.*|qub.*"]{0,3}[lemma = "i"] [tag = "subst.*"]within <s/>

Dzięki temu wyszukiwaniu uzyskałyśmy następujące przykłady (48, 8.9 pmt):

Rozdzielenie (ang. dissociation) jest z kolei takim sposobem reprezentacji, w którym grupa zostaje rozwiązana bądź podzielona na mniejsze części. Podawane przez autora teorii przykłady tej relacji odnoszą się do prostego rozłączenia wcześniej połączonej grupy. Jednak John Trent (2012) mówi o rozłączeniu w kontekście dystansowania się jednego aktora społecznego od innych. Takie podejście uznajemy za szczególnie istotne, a jego wyrazistym przykładem jest pochodzące z badanego korpusu stwierdzenie: „Nie mamy do czynienia z ekonomicznymi migrantami, tylko z autentycznymi uchodźcami”. Tego typu przypadki znajdziemy pośród wyników zapytania (69, 7,7 pmt):

((meet(meet 1:[lemma = "migrant"] 2:[tag="subst.*"] -8 8) [lemma="nie"]-5 5)& 1.case=2. case &1.number=2.number within <s/>)

Pozwoliło to odnaleźć między innymi następujące przykłady:

1. „Nie przyjęła się też narzucana przez Łukaszenkę narracja, że to są uchodźcy z Afganistanu, a nie głównie nielegalni migranci o podłożu ekonomicznym”;
2. „I wydzwanianie do nauczycieli – dlaczego robią to dla żołnierzy, a nie dla migrantów”;
3. „Nawet niektórzy księża deklarują, że oni będą się modlić nie za migrantów, ale wyłącznie za polskie wojsko i o ochronę granic”.

Jego efektem jest natomiast również bardzo wiele zdań niezwiązanych z analizowanym typem reprezentacji^[10], a więc zawęża ono nasze pole poszukiwań, ale nadal wymaga szczegółowej analizy jakościowej.

Nominacja i kategoryzacja

Kolejnym podtypem określenia jest nominacja (ang. nomination), czyli taki typ reprezentacji, w którym uczestnicy praktyk społecznych określani są za pomocą indywidualnych i jednoznacznie powiązanych z nimi etykiet językowych: „Shagufta, 25-letnia redaktorka muzułmańskiego magazynu Q News […]” (Kabgani, 2013: 75). Ten typ reprezentacji wskazuje między innymi, jacy aktorzy społeczni są dostatecznie ważni, by podawać ich dokładne dane. Zwracają na to uwagę między innymi Rahman Sahragard i G. Davatgarzadeh (2010), uznając częstą nominację (sławnych) kobiet w podręcznikach za wskaźnik inkluzywności tych tekstów.

Na poziomie językowym nominacja będzie reprezentowana przez użycie nazw własnych, takich jak imię i nazwisko, dla określenia poszczególnych uczestników praktyk społecznych. Niestety, Sketch Engine nie umożliwia przeszukiwania korpusów pod tym kątem. Pomocne natomiast może być tu narzędzie Anonymizer (Oleksy, Ropiak, Walkowiak, 2021), którego pierwotnym przeznaczeniem jest anonimizacja zebranych danych. Po przeprowadzeniu anonimizacji na analizowanych przez nas danych uzyskamy nową wersję korpusu, w której wszystkie nazwy własne osób zostaną zastąpione frazą [OSOBA]. W następnej kolejności już w Sketch Engine możemy wyszukać wszystkie zdania z tą frazą:

[word="."][word="OSOBA"][word="."]

Dla przykładowej próbki danych uzyskałyśmy następujące przykłady^[11]:

Pozyskane przykłady demonstrują, że uzyskamy dzięki temu listę wszystkich zdań, w których wystąpiły nazwy własne osób. Wyłonienie tych, które odnoszą się do badanej przez nas grupy aktorów społecznych, pozostanie domeną analizy jakościowej.

Kategoryzacja (ang. categorisation) to z kolei taki typ dyskursywnej konstrukcji uczestników praktyk społecznych, w którym przedstawia się ich poprzez cechy lub funkcje wspólne dla nich i dla innych aktorów społecznych. Theo van Leeuwen zauważa, że taki typ reprezentacji tworzy ogólny obraz grupy i może prowadzić do niwelowania indywidualnych różnic między jej członkami. Autor modelu reprezentacji aktorów społecznych proponuje dalszy podział kategoryzacji na podtypy: funkcjonalizację, identyfikację i ocenę.

Funkcjonalizacja, identyfikacja i ocena

Funkcjonalizacja (ang. functionalisation) wiąże z prezentowaniem aktorów społecznych z perspektywy ich działań, jak na przykład wykonywanego zawodu czy pełnionej roli społecznej: „Van Kerkhove, epidemiolog ze Stanów Zjednoczonych, pochwaliła chińską infrastrukturę zdrowia publicznego […]” (Gong i in., 2023: 13). Istotne jest tu więc pytanie, kogo i ze względu na jakie działanie funkcjonalizuje się w badanym dyskursie.

Założyłyśmy, że na poziomie językowym funkcjonalizacja będzie wiązać się z pojawieniem się wyrazów wskazujących wykonywany zawód bądź pełnioną rolę społeczną. Niestety, Sketch Engine nie umożliwia zgeneralizowanego wyszukiwania takich określeń, konieczne jest zatem posłużenie się jakąś ich listą. Z pomocą może przyjść tutaj lista kluczowych rzeczowników, na której wyszukamy takie nazwy pojawiające się w badanym materiale, bądź Słowosieć (Dziob, Piasecki, Rudnicka, 2019), w której pod hiperonimem „człowiek ze względu na swoje zajęcie” znajdziemy długą listę słów, których użycie będzie się wiązać z funkcjonalizacją. Dodatkowo przyjęłyśmy także, że typowo nazwa taka będzie występować bezpośrednio po imieniu bądź nazwisku^[12]:

1:[tag="subst.sg.*"][]{0,1}[lemma=","] 2:[lemma="nauczyciel|lekarz|murarz|fryzjer"]& 1.case=2.case

W przypadku analizowanego przez nas materiału pozwoliło to uzyskać następujące wyniki (101, 11,27 pmt):

Jak widać, przytoczone przykłady nie odnoszą się bezpośrednio do badanej przez nas grupy aktorów społecznych. Pozwalają natomiast częściowo odpowiedzieć na pytanie, kto jest funkcjonalizowany w badanym dyskursie.

Identyfikacja (ang. identification) jest z kolei rodzajem reprezentacji, w którym na pierwszy plan wysuwają się różne typy tożsamości uczestników praktyk społecznych. Theo van Leeuwen wyróżnia trzy podtypy identyfikacji:

1. ze względu na podstawowe kategorie używane w danym społeczeństwie (klasyfikacja – ang. classification): użycie tytułów Mr., Mrs. czy Miss, które nie tylko identyfikują aktorów społecznych ze względu na płeć, ale również wskazują stan cywilny kobiet (Salami, Ghajarieh, 2016);
2. ze względu na cechy fizyczne (identyfikacja fizyczna – ang. physical identification): „brodacze” (Krendel, McGlashan, Koller, 2022: 9);
3. ze względu na relacje (identyfikacja relacyjna – ang. relational identification): „To jest jego matka. Nazywa się Zahra” (Salami, Ghajarieh 2016: 75).

Przyjęłyśmy, że na poziomie językowym dwa pierwsze podtypy identyfikacji odnajdziemy, przyglądając się przymiotnikom, za pomocą których opisywana jest badana przez nas grupa społeczna:

(1:[tag="adj.*." & lemma!="który|inny|każdy|ci|ten|wszyscy|niektóry|kolejny|jedyny|żaden|taki"][]{0,2} 2:[lemma="migrant" & tag="subst.*."] & 1.case=2.case & 1.number=2.number within <s/>)

Uzyskałyśmy następujące przykłady (573, 63,93 pmt):

Dalsza analiza, prowadząca do podziału na poszczególne kategorie, a także do eliminacji nierelewantnych przykładów, pozostaje domeną analizy jakościowej.

Dodatkowo wyszukiwanie identyfikacji fizycznej możemy wzbogacić o frazę:

[lemma="człowiek"][lemma="z|o"][]{0,1}1:[tag="adj.*"] 2:[lemma="oko|włos|głowa|ręka|noga|twarz"& tag="subst.*"]& 1.case=2.case

Z kolei przypadki klasyfikacji ze względu na wiek pomoże odnaleźć:

[lemma="kobieta"][]{0,2}[tag="num.*"][lemma="rok" & tag="subst.pl.gen.*"]|1:[lemma="..-letni" & tag="adj.*"][]{0,1}2:[lemma="kobieta" & tag="subst.*"] & 1.case=2.case

a tej ze względu na pochodzenie:

1. [lemma="migrant"][lemma="z"][tag="subst.*.gen.*"]
2. [lemma="migrant"][tag="pact.*"][lemma="z"][tag="subst.*.gen.*"]

W przypadku identyfikacji relacyjnej przyjęłyśmy, że jej wskaźnikiem językowym będzie pojawienie się przed nazwą badanej grupy zaimka dzierżawczego bądź rzeczownika w celowniku po tej nazwie:

1. [tag="ppron3.*.*.*"][]{0,1}[lemma="matka"]
2. [lemma="matka"][tag="subst.*.gen.*"]

Tak sformułowane zapytanie pozwoliło uzyskać następujące przykłady^[13] (129, 14,39 pmt):

Ostatnim podtypem klasyfikacji jest ocena (ang. appraisement), czyli używanie wobec uczestników praktyk społecznych etykiet, które odnoszą się do dobra, zła, tego, czy są oni przedmiotem miłości, czy nienawiści. Wśród przykładów oceny pojawiającej się manosferze Alexandra Krendel, Mark McGlashan i Veronika Koller (2022: 9) wymieniają: „bitch, bitches, slut, whore, whores, cuck, niceguy”^[14]. Natomiast Amy Booth zauważa, iż w dyskursie białych ekstremistów reprezentacja innych grup łączy się z jednoznacznymi ocenami, na przykład: „Tylko żałośnie głupie libertyny, komuchy i chuje tego nie rozumieją” (Booth, 2023: 4).

Na poziomie językowym wskaźnikiem oceny będą nacechowane określenia używane w stosunku do badanej grupy. W Słowosieci (Dziob, Piasecki, Rudnicka, 2019) znajdziemy hiperonimy „człowiek, którego ocenia się negatywnie” oraz „człowiek, którego ocenia się pozytywnie”, dzięki którym możemy uzyskać listę wszystkich tego typu wyrazów w polszczyźnie, a następnie użyć jej w wyszukiwaniu przykładów z wszystkimi terminami z listy. Rozwiązanie to jednak doprowadzi do uzyskania długiej listy przykładów, z których jedynie część będzie odnosić się do badanej przez nas grupy. Drugą możliwością jest wykorzystanie Thesaurusa i przeszukanie uzyskanej listy odpowiedników pod kątem nacechowanych określeń. I tak na przykład na takiej liście dla słowa „pedał” w korpusie referencyjnym plTenTen19 znajdziemy słowa „idiota” i „debil”. Na takiej liście znajdziemy jednak jedynie słowa o stosunkowo wysokich częstotliwościach, co jest znaczącym ograniczeniem tej metody. Poszukiwanie ocen w dużej mierze pozostanie zatem domeną analizy jakościowej.

Nadmierna reprezentacja

Z nadmierną reprezentacją (ang. overdetermination) mamy do czynienia w sytuacji, gdy aktorzy społeczni przedstawiani są jako uczestnicy więcej niż jednej praktyki społecznej naraz. Przykłady, które podaje w swojej książce Theo van Leeuwen, odnoszą się w większości do złożonych relacji pomiędzy poszczególnymi reprezentacjami w tekście, które przekraczają granicę zdania, a nawet akapitu. Odnajdywanie tego typu relacji musi pozostać domeną pogłębionej analizy jakościowej.

Na bardzo podstawowym i związanym z dużym uproszczeniem poziomie możemy przyjąć, że językowym wskaźnikiem nadmiernej reprezentacji będzie pojawienie się określenia analizowanej grupy społecznej jako podmiotu w zdaniach o co najmniej dwóch czasownikach. Tego typu przykłady odnajdziemy za pomocą następującego wyszukiwania (136, 15,16 pmt):

(1:[lemma="migrant" & tag="subst.*.nom.*"] []{0,10}2:[tag= "fin.*.ter.*|praet.*ter.*|impt.*ter.*"][]{1,10}3:[tag= "fin.*.ter.*|praet.*ter.*|impt.*ter.*"] within <s/>) &1.number=2.number&2.number=3.number

Natomiast również w przypadku tak uzyskanych wyników po stronie ich jakościowej analizy pozostanie określenie, czy mamy do czynienia z czasownikami wskazującymi jedną praktykę społeczną, czy więcej.

Podsumowanie

Opisany w tekście model reprezentacji aktorów społecznych dostarcza spójnych, wielowymiarowych i dobrze osadzonych w literaturze narzędzi teoretycznych do analizy reprezentacji aktorów społecznych w dyskursie. Liczne zaproponowane przez Theo van Leeuwena kategorie pozwalają spojrzeć na te reprezentacje na różne sposoby. Powszechność użycia MRAS w literaturze przedmiotu umożliwia z kolei porównania zarówno między językami, jak i między różnymi typami źródeł. Uznajemy to za istotne przesłanki przemawiające za przydatnością tego modelu.

Z kolei zaproponowane tutaj operacjonalizacje pochodzących z MRAS kategorii otwierają możliwość zastosowania go do analiz dużych zbiorów tekstów, takich jak choćby Polski Korpus Parlamentarny (Ogrodniczuk, 2018) czy duże zbiory tekstów prasowych. Zastosowanie dobrze zdefiniowanych kategorii analitycznych do dużych zbiorów tekstów pozwoli na odnajdywanie wzorców i regularności, w tym na przykład najbardziej typowych sposobów kategoryzacji czy identyfikacji wybranych aktorów społecznych. Ta typowość i powtarzalność mogą zostać uznane za istotne czynniki w dalszej refleksji nad społecznym znaczeniem tych reprezentacji.

Oparcie opisanych operacjonalizacji na wzorcach leksykalno-gramatycznych charakterystycznych dla polszczyzny zapewnia ich względną uniwersalność, zarówno w odniesieniu do badanej grupy, jak i typu badanych tekstów. Z perspektywy zastosowania przedstawionych zapytań nie będzie więc ważne, czy przyglądamy się reprezentacji ojca w polskim dyskursie parlamentarnym, czy wolontariuszy z konkretnego festiwalu na zamkniętej i przeznaczonej dla nich grupie dyskusyjnej. W obu przypadkach uzyskamy podobne i porównywalne między sobą wyniki.

Ograniczenia interpretacyjne

Przy interpretacji uzyskanych za pomocą zaproponowanych metod wyników konieczna jest jednak pewna ostrożność. Pozwalają one bowiem uzyskać odpowiedź na pytanie o to, jakie mamy przykłady określonego typu reprezentacji, jeśli operacjonalizujemy ją w przyjęty sposób. Operacjonalizacje te zawierają słowo/słowa określające aktora społecznego oraz zapis językowego sposobu wyrażania badanej reprezentacji.

Po pierwsze więc, wyniki ograniczone są do tych reprezentacji, w których użyto wybranych przez nas słów. I tak na przykład, jeśli centrum naszych zapytań będzie słowo „migrant”, a przedmiotem badania reprezentacja Osób w drodze, pominiemy w analizie wszystkie inne reprezentacje tych Osób, a więc te za pomocą takich słów, jak „uchodźca”, „imigrant” czy „cudzoziemiec”, ale także te, w których odnoszono się do Osób za pomocą zaimków czy w ogóle bezosobowo.

Po drugie, pominiemy w analizie także te wszystkie przykłady, które wymykają się przyjętemu sposobowi operacjonalizacji językowej. Zwraca na to uwagę sam van Leeuwen, wskazując na brak wzajemnej jednoznaczności, a więc symetrycznego dopasowania kategorii socjologicznych i językowych. Będzie to dotyczyło szczególnie bardziej złożonych i subtelnych sposobów reprezentowania aktorów społecznych, które odnajdujemy dzięki pogłębionej analizie jakościowej. I tak poszukując przykładów rozdzielenia zaproponowanymi metodami, nie znajdziemy zdania: „Brać matki z dziećmi, a wydalać ojców czy starszych braci”, które zawiera wyraźne rozdzielenie i wydaje się istotne z punktu widzenia analizowanego dyskursu.

Zachowanie ostrożności w interpretacjach uzyskanych wyników jest szczególnie istotne w odniesieniu do relacji ilościowych między badanymi typami reprezentacji. Proponowane narzędzia nie pozwalają jednoznacznie odpowiedzieć na pytanie, czy w badanym zbiorze więcej jest pasywizacji, czy aktywizacji albo czy przeważa asymilacja, czy indywidualizacja.

Pozwalają one natomiast wskazać pewne tendencje, szczególnie jeśli obserwowane różnice są duże. Przede wszystkim umożliwiają one jednak obserwację wzorców i regularności w dużym zbiorze tekstów. Dzięki jakościowej analizie uzyskanych przykładów możemy więc wskazać, jakich grup dotyczy pojawiająca się w tekstach asymilacja, czy też w przypadku jakich działań mamy do czynienia z aktywizacją, a w przypadku jakich z pasywizacją. Dotychczasowe interpretacje opierające się na MRAS bazowały przede wszystkim na analizach jakościowych w niewielkich zbiorach tekstów. Proponowane w niniejszym artykule metody pozwolą badać również duże korpusy językowe, w tym także referencyjne, liczące na przykład 1,5 miliarda słów (Narodowy Korpus Języka Polskiego).

Proponowane metody z pewnością nie zastąpią analizy jakościowej. Mogą ją jednak wspierać i uzupełniać – po pierwsze, dostarczając fragmentów tekstów, które mogą być dalej analizowane jakościowo, po drugie, umożliwiając stawianie hipotez dotyczących powtarzających się reprezentacji, które mogą być następnie rozwijane i pogłębiane w analizie jakościowej mniejszych zbiorów tekstów o dużej wadze dla badanego tematu, po trzecie, sugerując tendencje ilościowe w odniesieniu do poczynionych na podstawie analizy jakościowej przypuszczeń. Mamy nadzieję, że zaproponowane przez nas narzędzia przyczynią się do łączenia podejścia ilościowego i jakościowego w wykorzystaniu opisanego przez Theo van Leeuwena modelu reprezentacji aktorów społecznych.