Теория и методика обучения и воспитания (по областям и уровням образования) | Мир педагогики и психологии №06 (119) Июнь 2026

Контаминация как продуктивный словообразовательный механизм в английской ИТ- лексике: структурный и семантический анализ на материале неологизмов

Табуева Ирина Николаевна
Старший преподаватель каф. ИНО Поволжский государственный университет телекоммуникации и информатики, РФ, г. Самара, i.tabueva@psuti.ru
Фроловичев Ярослав Павлович
Студент каф. ИСТ, Поволжский государственный университет телекоммуникации и информатики, РФ, г. Самара, iarfrolov@yandex.ru

Аннотация: В условиях цифровой трансформации английский язык пополняется новыми лексическими единицами. Особенно интенсивно этот процесс протекает в сфере информационных технологий, где контаминация занимает ключевое место. Анализ 163 ИТ-неологизмов, зафиксированных в 2025 году в словарях Wiktionary и Cambridge Dictionary, показывает, что почти каждый третий новый термин (30,1%) создается по механизму контаминации. Наиболее распространенной структурной моделью оказывается схема «Начало первого + конец второго» (67,3%), тогда как семантический сдвиг порождает эффект интерференции — возникновение нового качества, не выводимого из суммы исходных значений. В статье предлагаются пути адаптации этих наблюдений для целей преподавания: формирование лексической компетенции на уровнях B2-C1 через работу с контаминантами, включая упражнения на восстановление исходных слов, анализ интерференционных смыслов и продуктивное использование.
Ключевые слова: английский язык, методика преподавания, лексическая компетенция, неологизмы, информационные технологии, контаминация, словообразование.

Tabueva Irina Nikolaevna
Senior Tutor, Department of Foreign Languages, Volga Region State University of Telecommunications and Informatics, Russia, Samara
Frolovichev Yaroslav Pavlovich
Student of the Department of IST Volga Region State University of Telecommunications and Informatics, Russia, Samara

Abstract: In the context of digital transformation, the English language is being enriched with new lexical items. This process is particularly intense in the field of information technology, where word borrowing plays a key role. An analysis of 163 IT neologisms recorded in 2025 in the Wiktionary and Cambridge Dictionary shows that nearly one in three new terms (30.1%) is created through the mechanism of contamination. The most common structural model turns out to be the “beginning of the first + end of the second” pattern (67.3%), whereas the semantic shift generates an interference effect—the emergence of a new quality that cannot be derived from the sum of the original meanings. The article proposes ways to adapt these observations for teaching purposes: developing lexical competence at the B2–C1 levels through work with contaminants, including exercises on reconstructing the original words, analyzing inter-word meanings, and productive use.
Keywords: English language, teaching methodology, lexical competence, neologisms, information technology, blending, word formation

Вводная часть и новизна.

Цифровые технологии развиваются с такой скоростью, что языковая система оказывается перед необходимостью номинации новых феноменов. В этих условиях особую ценность приобретают словообразовательные механизмы, позволяющие передавать сложное содержание в сжатой языковой форме. Контаминация (блендинг) — способ создания слова путем соединения усеченных фрагментов двух или более исходных терминов — долгое время рассматривались в англистике как игровой или периферийный приём, сопоставимый со «словами-чемоданами». Однако, как показывает анализ лексики информационно-технической сферы, в цифровую эпоху этот механизм превратился в один из главных инструментов лексической номинации.

Актуальность проблемы обусловлена тем, что существующие учебно-методические комплексы по английскому языку преимущественно сосредоточены на аффиксации, словосложении и конверсии, практически игнорируя контаминацию [1]. Следствием этого становится неподготовленность студентов к восприятию актуальной лексики, с которой они неизбежно сталкиваются при чтении технологических блогов, просмотре новостных выпусков и участии в профессиональных дискуссиях на английском языке. Е.В. Шаповаленко отмечает, что в интернет-коммуникации контаминация перешла из разряда случайных игровых приемов в продуктивную модель номинации [1]. В свою очередь В.О. Суханова и А.А. Безрукова подчеркивают, что анализ словообразовательных процессов в медиадискурсе невозможен без учёта гибридных моделей, к числу которых относиться и блендинг [2]; а Н.А. Лаврова связывает распространение контаминантов с их особым воздействующим потенциалом [3].

Новизна исследования состоит в том, что оно впервые предлагает педагогическую интерпретацию структурных и семантических особенностей контаминации, выявленных на материале 163 ИТ-неологизмов 2025 года. В отличие от предшествующих работ, носивших исключительно таксономический характер, здесь разрабатываются конкретные методические подходы к формированию лексической компетенции, обеспечивающие успешное распознавание, понимание и употребление контаминантов в речи. Таким образом, в работе решается научная задача перевода теоретических сведений о контаминации в практическую плоскость иноязычного образования.

Цель исследования

Цель работы — разработать методические подходы к преподаванию лексики, позволяющие учащимся (уровни B2-C1) успешно распознавать, понимать и использовать контаминанты в устной и письменной речи.

Данные о методике исследования

Материалом исследования послужил корпус из 163 лексических единиц, отобранных по единому критерию: их референтная отнесённость к сфере информационных технологий, интернет-коммуникации или цифровым поведенческим практикам. Отбор единиц осуществлялся на основе данных открытых лексикографических источников (разделы неологизмов), с последующей верификацией каждой единицы по нескольким словарям для обеспечения достоверности материала. Временные рамки (2025 год) гарантируют синхронность и актуальность отобранных неологизмов.

Методика анализа включает три последовательные операции:

- определение словообразовательной модели для каждой единицы с подсчётом частотности разных способов;

- структурная типологизация контаминантов, а именно выделение способов соединения фрагментов.

- семантический анализ с применением метода компонентного анализа для выявления тех смысловых компонентов, которые возникают только в результате контаминации и отсутствуют у каждого из исходных слов по отдельности

Для интерпретации полученных данных привлекались как зарубежные источники (оценки Бауэра, Либер и Плага о средней доле контаминации в общеупотребительной лексике — 5-7% [4]; методические рекомендации Нэйшена о работе с неологизмами [5]), так и работы российских авторов, анализирующих смежные явления на материале русского языка. Количественные и структурные характеристики, приводимые в настоящей статье, получены автором самостоятельно в ходе сплошной выборки и последующего анализа.

Экспериментальная часть, анализ и обобщение собственных данных

Количественное распределение способов словообразования. Из 163 отобранных неологизмов 49 (30,1%) образованы путем контаминации. Для сопоставления: аффиксальным путем создано 34 единицы (20,9%), словосложением — 30 единиц (18,4%), брендонимами — 19 единиц (11,7%), аббревиатурами и акронимами — 12 единиц (7,4%), семантическим сдвигом — 9 единиц (5,5%), конверсией — 6 единиц (3,9%), меметическими образованиями — 4 единицы (2,5%). Таким образом, в ИТ-сегменте английской лексики частота использования контаминации оказывается примерно в четыре-пять раз выше «нормального» уровня (5-7% по данным Бауэра, Либер и Плага [4]). Схожие тенденции, хотя и на ином языковом материале, фиксируют Н.В.Перфильева и Ху Пэйпэй: доля контаминантов-заимствований растет пропорционально развитию интернет-технологий [6].

Структурная типология контаминантов. Среди 49 выявленных единиц выделяются три типа соединения фрагментов, различающихся степенью сохранности исходного материала. В основу классификации положена типология, предложенная П.С. Дроновым, разграничивающим полное усечение и частичное наложение компонентов [7]:

- Первый тип (удержание начала первого слова и окончание второго) является самым многочисленным: 33 случая (67,3%). Типичные примеры — infodemic (information + epidemic), phubbing (phone + snubbing), techxiety (technology + anxiety), а также zoombombing (zoom + bombing).

Второй тип — наложение общих сегментов (overlap) — встретился в 9 единицах (18,4%). Пример: edutainment (education + entertainment), где общая последовательность «tain» одновременно завершает первое слово (education → educa+tain) и начинает второе (entertainment → tain + ment).

Третий тип — удержание лишь начальных фрагментов обоих исходных слов — зафиксирован в 7 случаях (14,3%): socmed (social + media), fintech (financial + technology). Преобладание первой модели объясняется когнитивным принципом экономии усилий при сохранении максимальной узнаваемости: начало слова несет высокую различительную нагрузку, а окончание маркирует грамматическую принадлежность. Аналогичные структурные предпочтения, по данным Н.В Перфильевой и Ху Пэйпэй, характерны для заимствуемых контаминантов [6]; Л.Л. Фёдорова на материале Глоссария новых слов 2023-2025 гг. [10].

Семантический анализ и эффект интерференции. При аффиксации или словосложении значение производного слова, как правило, прозрачно выводится из значений составляющих. Контаминация же порождает качественно иной феномен: интерференцию — появление смыслов и коннотаций, отсутствующих у каждого из исходных слов по отдельности. Как пишет Н.А. Лаврова, неожиданное соединение фрагментов создает эффект привлечения, приковывания внимания реципиента и рождая оценочный компонент [3]. Рассмотрим на примере doomscrolling. Это слово обозначает не просто «пролистывание новостей» (scrolling) и не просто «обреченность» (doom), а специфическое психологические состояние: компульсивное поглощение негативной информации с нарастающей тревогой и ощущением невозможности остановиться. В структуре значения появляются интерференционные семы — (компульсивность) и (негативная оценка) — которых нет ни у одного из исходных слов. В.И. Шаховский называет подобные единицы «креатемами» и подчеркивает, что они служат носителями концентрированных негативных смыслов, получая наиболее яркое выражение именно в интернет-коммуникации [9]. В другом примере - likejacking – контаминация порождает не просто описание действия, а его пренебрежительно-ироничную оценку. Это оценочная нагрузка настолько существенна, что контаминацию можно считать предпочтительным инструментом для критической номинации цифровых явлений. В русскоязычном интернете, как показывает Е.В. Шаповаленко, аналогичную функцию выполняют оценочные новообразования, маркирующие переход коммуникации в игровую или агрессивную тональность [1].

Тематический профиль неологизмов. Почти половина корпуса (74 единицы, 45,4%) связана с социальными сетями и формами онлайн-поведения. Собственно технологическая сфера (искусственный интеллект, программное и аппаратное обеспечение) охватывает 43 единицы (26,4%). Оставшиеся единицы распределяются между цифровой экономикой (18 единиц, 11,0%), критикой цифрового общества (14 единиц, 8,6%) и меметической поп-культурой (14 единиц, 8,6%). За этими цифрами стоит не просто статистика: язык фиксирует не любые изменения, а те, которые сообщество полагает наиболее значимыми. Данные 2025 года свидетельствуют об антропологическом повороте: в фокусе цифровой неологизации оказывается не техника, а человек перед экраном — его тревоги, уязвимости, новые социальные роли, способы взаимодействия и манипуляции. О.Ю. Корниенко обосновывает, что методы социолингвистического анализа позволяют трактовать всплеск контаминированной лексики как языковой ответ на социально-политическую напряженность и появление новых фобий [11].

Системный характер контаминации и её высокая частотность в ИТ-лексике делают её полноценным объектом лексической работы на продвинутых этапах(B2-C1). Как отмечает Нейшен, неологизмы требуют особых приемов, отличных от работы с устоявшейся лексикой [5]. В российской методической традиции, по мнению Н.А. Лавровой, включению контаминантов препятствует их окказиональный статус, однако анализ ИТ-лексики демонстрирует необходимость преодоления этого стереотипа [8]. Исходя из полученных данных, целесообразно выстроить следующую последовательность упражнений, отражающую этапы формирования лексической компетенции узнавание → понимание → продукция.

На этапе узнавания эффективны задания на идентификацию исходных слов в контаминанте (например, doomscrolling → doom + scrolling) или на соединение стрелками контаминанта и соответствующей пары исходных лексем.

На этапе понимания акцент делается на осмысление семантической интерференции. Здесь работают задания множественного выбора, где из нескольких определений только одно верно передаёт интерференционные смыслы и оценочные нюансы, а остальные представляют собой механическую сумму значений или слишком узкое толкование. Полезно также просить учащихся письменно объяснить, почему автор текста предпочел контаминацию описательному обороту — какие дополнительные смыслы возникли благодаря такому выбору.

На этапе продукции уместны: 1) упражнения на завершение предложений с использованием предложенных контаминантов; 2) творческие задания на создание собственных контаминаций для гипотетических цифровых явлений (например, «как назвать привычку бесконечно переключаться между приложениями?»); 3) дискуссионные задания, обсуждающие уместность использования контаминантов в различных коммуникативных ситуациях.

В качестве аутентичного материала могут привлекаться технологические блоги, новостные заметки из онлайн-версий газет, а также B2 достаточно сохранить 3-5 контаминантов, снабдив их контекстуальными подсказками, но не заменяя на синонимы.

Оценивание лексической компетенции рекомендуется строить на трех типах заданий: распознавание контаминации в тексте с выделением исходных слов; выбор правильного определения из нескольких (с учетом интерференционных сем); самостоятельное употребление контаминанта в предложении, иллюстрирующем понимание его специфических смысловых оттенков

Выводы и рекомендации

Проведенное исследование на материале 163 ИТ-неологизмов 2025 года позволяет нам сделать следующие выводы, отвечающие на задачи, поставленные во вводной части. В словообразовательном отношении контаминация занимает лидирующую позицию среди механизмов, обслуживающих цифровую сферу: её доля (30,1%), примерно в четыре раза превышает среднестатистические показатели для общеупотребительной лексики английского языка. Это означает, что на практике игнорирование контаминации равносильно игнорированию почти трети новых терминов в данной тематической области. Лексикографическая фиксация контаминанта, как отмечает Н.А. Лаврова, служит сигналом его перехода из окказионального в узуальное состояние [8].

В структурном отношении наиболее частотной является модель «начало первого плюс конец второго (67,3% контаминантов). Именно её следует делать приоритетным объектом учебных заданий, поскольку она обеспечивает наилучшую узнаваемость исходных лексем. Как подчеркивает П.С. Дронов, разные структурные типы обладают неодинаковой продуктивностью, и для интернет-коммуникации наиболее востребованы модели с максимальной компрессией при сохранении опознаваемости компонентов [7].

В семантическом отношении контаминация порождает эффект интерференции: новое слово обозначает не сумму значений исходных компонентов, а качественно иное явление, часто наделённое оценочным зарядом, отсутствующим у каждого из составляющих слов по отдельности. Именно это свойство — способность упаковывать в одну лексему и дескриптивное содержание, и отношение говорящего — делает контаминацию предпочтительным инструментом для критической номинации сложных цифровых феноменов (от компульсивного потребления новостей до манипулятивных практик в социальных сетях).

Тематическое распределение неологизмов (45,4% - социальные сети и онлайн-поведение) фиксирует антропологический поворот: в фокусе цифровой неологизации находится не техника, а человек перед экраном. В этом смысле показательно наблюдение О.Ю. Корниенко: активизация блендинга и появление контаминированных неологизмов служат маркером социально-политических процессов [11]. Из полученных результатов вытекает необходимость пересмотреть сложившуюся практику преподавания английского языка на продвинутых уровнях. Формирование лексической компетенции должно включать систематическую работу с контаминантами — от упражнений на идентификацию исходных лексем и анализ семантической интерференции до продуктивного использования этих единиц в речи [1].

1. Шаповаленко Е.В. Словообразовательная контаминация как средство создания лингвокультурных типажей // Филологический аспект : международный научно-практический журнал. 2025. № 5 (121). С. 1–8.
2. Суханова В.О., Безрукова А.А. Типология производных, образованных сложением, в современном медиадискурсе. Самара : Самарский национальный исследовательский университет им. С.П. Королева, 2023. 145 с.
3. Лаврова Н. А. Контаминация в рамках речевого воздействия и фасцинации // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2010. №9. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kontaminatsiya-v-ramkah-rechevogo-vozdeystviya-i-fastsinatsii (дата обращения: 12.01.2026).
4. Bauer L., Lieber R., Plag I. The Oxford Reference Guide to English Morphology. Oxford : Oxford University Press, 2013. 704 с.
5. Nation I.S.P. Learning Vocabulary in Another Language. 2nd ed. Cambridge : Cambridge University Press, 2013. 624 с.
6. Перфильева Н.В., Ху Пэйпэй. Словообразовательные модели неологизмов-заимствований в русском и китайском языках // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Лингвистика. 2012. № 4. С. 69–75.
7. Дронов П.С. Словообразовательная вариантность во фразеологии // Труды Института русского языка им. В.В. Виноградова. 2025. Т. 2. № 1. С. 114–123.
8. Лаврова Н.А. Компьютерные контаминанты-термины: стилистическая принадлежность и лингвистический статус // Сибирский филологический журнал. 2010. № 1. С. 146–151.
9. Шаховский В.И. Шаховский Виктор Иванович Креатемы в модели языкового сознания русских // Вопросы психолингвистики. 2016. №2 (28). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kreatemy-v-modeli-yazykovogo-soznaniya-russkih (дата обращения: 6.12.2025).
10. Фёдорова Л.Л. Модели сложных слов в новых окказионализмах и заимствованиях (по материалам Глоссария новых слов 2023–2025 гг.) // Вестник Российского государственного гуманитарного университета. Серия «Литературоведение. Языкознание. Культурология». 2025. № 8. С. 29–46.
11. Корниенко О.Ю. Социолингвистический изоморфизм и мониторинг социально-политических процессов // Коммуникация в XXI веке: основные тренды : сборник научных трудов. М. : МАКС Пресс, 2025. С. 18–27.