Поэтому и формула F дает величины не абсолютные, а вероятностные. В таком случае каждой из этих величин нужно обеспечить простор для возможных колебаний. Зоны шкалы и создают такой простор. Вот мы и считаем, что промежуток от 2,5 до 3,5 необходим и достаточен для случайных колебаний «нейтральной точки» (3,0), а если отклонения выйдут за эти границы, они перестанут быть случайными — окажутся значимыми.
Отсюда легко вывести четкое правило для машины: если для некоторого слова по данной шкале F<2,5, то для характеристики фонетической значимости слова выбирается первый антоним шкалы, если F>3,5 — второй. По этому правилу машина отбирает из своего лексикона признаки и печатает их с указанием соответствующих величин F. Например, результат анализа фонетической значимости слова бык выглядит так: БЫК — большой (2,0), грубый (4,0), мужественный (4,0), темный (3,5), сильный (2,4), громкий (2,3), могучий (2,2).
Поскольку этот набор характеризует содержательность звуковой формы, а не значение слова, то нет надобности, скажем, согласовывать признаки со словами в роде или числе. И если для слова белка по шкале «быстрый — медленный» F=2,4, то соответствующий признак приписывается слову в форме «быстрый», а не «быстрая», потому что это признак звучания комплекса б'-е-л-к-а, но не зверька под названием «белка».
Однако понятно, что результаты такого «автоматического» анализа имеют смысл только в том случае, если полученные характеристики содержательности звучаний слов сопоставляются с характеристиками признакового аспекта их значения.
Такую, казалось бы, «сознательную» часть работы тоже может выполнить электронно-вычислительная машина, если, конечно, мы дадим ей необходимую информацию о признаковых аспектах значений слов, причем информация должна быть выражена количественно. А для этого необходимо измерить признаковое значение слов. И желательно получить результаты измерения в тех же единицах, в которых уже измерена фонетическая значимость слов.
А что это за единицы? Во всех наших измерениях такими единицами являются деления шкал. Так, может быть, измерять признаковые значения слов на тех же признаковых шкалах? Оказывается, вполне возможно. Например, мы задаем информантам шкалу «хороший—плохой» в точно таком же виде, как для измерения значимости звуков (очень хороший — 1, хороший — 2, никакой — 3, плохой — 4, очень плохой — 5), и предлагаем для оценки не звуки, а слова. Информанты, понятно, будут реагировать отнюдь не на звучание, а на значение слов, и мы измерим как раз то, что хотели, — признаковый аспект значения. Причем средние оценки будут получены в тех же единицах шкалы, что и для звуков!
