Все эти расчеты компьютер выполнит легко, но ему для этого нужны данные об употребительности звукобукв. Те сведения, которые имелись в печати, не совсем подходили — ведь нужны данные именно о звукобуквах, а не о звуках или о буквах, да еще и отдельно по ударным и безударным гласным, да еще в какой-то нейтральной «усредненной» речи. Пришлось вести подсчеты по разным текстам, записывать на диктофоны разговорную речь в разных ситуациях. Работа большая, однообразная, изнурительная. Но что делать, других путей не было.
Забегая вперед, следует сказать, что теперь и эту работу смог бы выполнить сам компьютер. Когда мы перешли от отдельных слов к целым текстам (о чем будет рассказано ниже), компьютер все равно подсчитывал вероятности звукобукв. Не удержусь и похвастаю: компьютерные подсчеты, проведенные на гигантском материале, мало что изменили в наших данных, полученных вручную тяжелым трудом на выборках несравненно более скромного размера. Но это так, к слову, и не в укор машине. Ведь сколько времени и сил пришлось потратить на эту в общем-то подсобную, подготовительную работу! А компьютер выполнил ее походя, играючи.
Но наконец готово все. Многократно выверена, уточнена и перепроверена основная таблица, содержащая средние оценки всех русских звукобукв по 20 признаковым шкалам. Готова и таблица вероятностей звукобукв. Теперь слово за компьютером. Вот тут уж с ним вручную не потягаешься. Ручной расчет фоносемантического ореола даже для одного слова по всем шкалам — дело длинное, а печать машины стрекочет безостановочно, успевай только перфокарты загружать. А если работать с дисплеем, то время расчета — это фактически время набора слова на алфавитной клавиатуре. Иначе говоря, компьютер, как и человек, моментально «схватывает» фоносемантику слова.
Для тех, кому нравится более строгое изложение схемы вычислений, приведем формулы, по которым работает компьютер.
Если частотность (вероятность) любого (i-того) звука слова обозначить как Рi, а максимальную частотность звука в данном слове как Рmax, то коэффициент, учитывающий разницу частотностей звуков слова ki , можно вычислить как отношение:
Теперь нужно учесть место каждого звука в слове. Для этого коэффициент первого звука слова (ki) увеличим в четыре раза:
а для ударного (Куд) — в два раза:
После этих приготовлений напишем основную формулу:
где F — фонетическая содержательность слова (его фоносемантика) ;
fi — фонетическая содержательность очередного (i-того) звука слова;
ki — коэффициент для очередного (i-того) звука слова;
Σ — знак суммы.
Последняя «примерка на манекенах» показывает, что все в порядке — схема расчета в общем верна. Информанты считают, что «слово» незич звучит как нечто «маленькое» и «нежное», а фрыш — как нечто «плохое, грубое, страшное», и компьютер дает примерно те же характеристики. По мнению информантов, хифель и уршух страшное, а лимень и нитис — безопасное; компьютер того же мнения. Вробар и вакам кажутся информантам сильными, и компьютер выдал для них тот же признак.
Значит, способ расчета можно переносить и на настоящие слова. Конечно, спасительная оглядка на информантов теперь невозможна, но компьютер уже научился правильно имитировать человеческое восприятие фоносе-мантического ореола слов. Использовать эти свои умения он может разнообразно, и некоторые из возможностей мы ниже обсудим.
В результате вычислений слово по каждой шкале получает суммарную оценку фоносемантики, выраженную в единицах пягиранговой измерительной шкалы, то есть такую же оценку, как и средняя оценка содержательности отдельного звука. По суммарной оценке, опять-таки точно так же, как и по средней оценке для отдельного звука, слово получает характеристику в терминах шкалы. Например, для слова дом по шкале «хороший — плохой» компьютер получил суммарную оценку 2,3. Оценка находится в левой («хорошей») значимой зоне шкалы «хороший — плохой», поэтому компьютер выбирает для характеристики фоносемантического ореола этого слова признак «хорошее». Другими словами, по «мнению» компьютера, имитирующего наше с вами восприятие фоносемантики, звучание этого слова (точнее, его звукобуквенная форма) производит впечатление чего-то «хорошего». А для слова хам вычислена суммарная оценка 3,8. Она располагается в правой («плохой») значимой зоне шкалы, поэтому компьютер «полагает», что звучание этого слова производит впечатление чего-то «плохого». И так по всем 20 шкалам.