TY - JOUR AU - Лариса Бутакова PY - 2019/07/01 Y2 - 2024/03/29 TI - АВТОРОВЕДЧЕСКАЯ ЭКСПЕРТИЗА: ТРУДНОСТИ ИДЕНТИФИКАЦИИ JF - Юрислингвистика JA - ЮЛ VL - 0 IS - 12 (23) SE - Лингвоэкспертология DO - 10.14258/leglin(2019)1205 UR - http://legallinguistics.ru/article/view/%282019%291205 AB - В статье рассматривается автороведческая лингвистическая судебная как один из типов экспертиз, представляющих сложность в силу субъек-тивных (сложно-сти задач, поставленных перед экспертом, отсутствие опыта проведения иссле-дований подобного рода, отсутствие единооб-разной методики исследования и пр.) и объективных (незначительный объем сравниваемого материала, его недо-статочное количество, отсут-ствие образца, однозначно принадлежащего опре-деленному лицу, раз-ножанровость, разнообъемность, стилевая неоднородность сравниваемых речевых произведений, разница материальных носителей и пр.) при-чин. Автор анализирует разные подходы и требования к данному тип экспертного исследования, обусловленные юридическими и лингвистическими методолого-методическими основами, делает вывод о необходимости выработать отчетливое понимание того, что есть автор как текстовая величина в теории текста, линг-вистике и речеведении, какие параметры речи наиболее полно отражают лич-ность автора, как выявить эту личность в ситуации анализа речевого произве-дения определенного типа, жанра, объема, с помощью чего добиться качества выводов, как различить автора ‒ человека и «автора ‒программу» (в ситуации анализа виртуальной коммуникации) и пр. Предлагается учесть достижения лингви-стов, работавших над категорией автора как текстовой величиной художественного и нехудожестсвенного текста.В качестве перспективы развития экспертизы авто-роведческого типа предлагается применение на новом уровне параметров, предло-женных А. А. Леонтьемв, А. М. Шахнаровичем, В. И. Батовым, - метода атрибуции речевого произведения на основе не формальных характеристик письменной речи, а их субъективных образов с помощью психолингвистических и математико-статистических процедур, дополненных для массива текстов квантитативным подходом. ER -