ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕДИАТЕКСТА В ДЕЛОВОМ ЯЗЫКЕ

Актуальность данной работы обусловлена необходимостью обучения деловому языку на примере анализа медиатекста из бизнес-сферы с точки зрения прагматико-профессиональной и лингвистической направленности, а также высоким уровнем заинтересованности студентов в повышении навыков деловой коммуникации. Цель данного исследования – изучение возможности и ресурсов деловых медиатекстов в плане пополнения лексического запаса и формирования навыков текстовой аналитики, нарратологических стратегий автора через эксплицитные и имплицитные смыслы, гипертекстовые ссылки, тон высказывания. Методика данной работы основана на теоретическом осмыслении междисциплинарных исследований в области медиалингвистики, сравнительно-сопоставительном изучении делового и экономического языков, структурном и лингвистическом анализе медиатекста из сферы бизнеса, разборе тем, микротем, ключевых структурных элементов. В данной статье представлена методика анализа текста из бизнес-отрасли с целью формирования прагма-коммуникативной компетентности студентов казахстанских вузов, вырабатывались стратегии эффективной текстовой аналитики со структурированием этапов и рассмотрением реализации определенного этапа преподавателем на практике, акцентировалось внимание на эксплицитных и имплицитных компонентах, нарратологических особенностях, изучении терминологических характеристик, лексической базы для осуществления профессиональной деятельности и дальнейшей реализации в сфере делового общения. Материалы, используемые в данной работе, могут применяться для формирования новых шаблонов медиатекстовой аналитики, изучения делового языка, разработки технологий, основанных на машинном обучении, составления терминографических источников и корпусов данных для обучения студентов деловому языку, внедрения в практику автоматических механизмов для реализации текстовой аналитики, формирования этапов анализа медиатекста и разработки новых перспективных методик для реализации лингвистического обучения.

1. Karpievich, M.N., Ilyicheva, I.L. (2019) Modus multimodality of media text. –Belarus: Polessky State University, 2019 - P.19-27.

2. Gkikas, C.D., Tzafilkou, K., Theodoridis, P.K., Garmpis, A., Gkikas, M.C. (2022) How do text characteristics impact user engagement in social media posts: Modeling content readability, length, and hashtags number in Facebook.// International Journal of Information Management Data Insights. 2022. 2(1), P.30-45.

3. Kozlovska, L., Tereshchenko, S., Malevych, L., Dziuba, M., Krasnopolska, N., Tkachenko, O. (2020) The

4. Terminological Tolerance Concept for Economic Media Discourse: The Ukrainian Words vs Borrowed Words. Advances in Economics, Business and Management Research, 2020 - P.127-136.

5. Zrazhevska, N. (2022) Narrative Strategies of Modern Media Text. Social Communications: Theory and Practice, Ukraine – Vol. 14-1, N 53.

6. Oshakbayev, R. (2019) Support and development of small and medium-sized businesses in the Republic of Kazakhstan. Economy Transformation Kazakhstan. – Kazakhstan, 2020. – P.326.

7. Pierini, F. (2014) Definition and Main Features of Business English with a Special Regard to Differences with the Language of Economics. ESP Across Cultures, 2014. – P.109.

8. Dzięcioł-Pędich, A. (2014) Business English in The Eyes of Economics and Management Students at the University of Białystok.//Studies in Logic, Grammar, and Rhetoric, 2014. 38(1), P. 83-102.

9. Medinska, O. (2019) Social problems in the online publications "Ukrainian Pravda" and "20 Minutes". //Journalism in the System of Socio-Communication Activity, 2019. 1(30), P. 25-34

10. Mussagulova, A., Kalybayeva, K. (2013) Development of Business Terminology in Modern Kazakhstan. Conservation and Strengthening of the Linguistic Capital of Kazakhs. //Middle-East Journal of Scientific Research, 2013.17(3), P. 349-353.

11. Tyutebayeva, A.M. (2014) Modeling the translation of television information and news texts. // Life Science Journal, 2014.11(4), P.197 -200.

12. Arifin, A.A., Lennerfors, T.T. (2022) Ethical aspects of voice assistants: a critical discourse analysis of Indonesian media texts. //Journal of Information, Communication, and Ethics in Society, 2022. 20(1), P. 18-36.

13. Anto Arockia Rosaline, R., Parvathi, R. (2022) Deep Learning for Social Media Text Analytics. In: Research Anthology on Implementing Sentiment Analysis Across Multiple Disciplines, 2022– P. 816-835.

14. Volpe, M., Elia, A., Esposito, F. (2018) Semantic Predicates in the Business Language. In: Formalizing Natural Languages with NooJ and Its Natural Language Processing Applications, 2018. – P.108-116.

15. Akhmed-Zaki D., Mansurova M., Madiyeva G., Kadyrbek N., Kyrgyzbayeva M. (2021) Development of the information system for the Kazakh language preprocessing. //Cogent Engineering, 2021. 8 (2), P. 2-15.

16. Nechitailova, E.V. (2011) Media Text as a Tool for Developing Students Critical Thinking Skills. //Problems of Modern Education, 2011. 5, P. 89-95.