Empirický výskum porozumenia metafore

V kognitívnej literárnej vede (KLV) metafora nie je “ozdobným” či špecifickým prvkom jazykového prejavu, ale je súčasťou všeobecnej architektúry ľudskej kognície. Vyskytuje sa naprieč viacerými modalitami, nielen v jazyku. Možno ju vyjadriť gestom, hudbou, tancom, maľbou, architektúrou, reklamou, filmom atď. Na konceptuálnej úrovni sa zovšeobecňujúco definuje ako jav, v ktorom je abstraktnejšia entita, cieľová doména (Target Domain) opísaná pomocou zdrojovej entity (Source Domain), ktorá je hmotnejšia či kognitívne prístupnejšia, priamejšia, jasnejšia. V lingvistickej oblasti je pre zdrojovú doménu zaužívaný termín vehiculum a pre cieľ topik/tenor. Súčasná teória konceptuálnej metafory (Conceptual Metaphor Theory, CMT) zdôrazňuje vzájomnú interakciu zúčastnených domén. Metaforické a metonymické procesy vo veľkej miere štruktúrujú a systemizujú reprezentácie skutočnosti, získané zmyslovým vnímaním, ako napríklad konceptualizácie, prototypy, kategórie, schémy, scenáre a podobne.  

     Výskum metafory má v KLV niekoľko rozvrhov výskumu. Diferencuje sa medzi výskumom konceptuálnej metafory a výskumom literárnej (poetickej) metafory, pričom sa však potvrdzuje, že poetická metafora je do veľkej miery osnovaná na konceptuálnych metaforách.

     Teóriu konceptuálnej metafory predstavili George Lakoff a Mark Johnson v práci Metaphors we live by (1980). Autori tvrdia, že konceptuálne metafory sa formujú prostredníctvom interakcií človeka s okolitým svetom. Následne slúžia ako nástroj reprezentácie reality aj orientovania sa v nej. Skúmajú sa preto vplyvy senzoriky, motoriky, lokomócie, vnímania seba i priestoru pri fungovaní metaforických procesov (Ramachandran, 2013).

     Nadväzujúcou oblasťou výskumu je projekcia alebo mapovanie významov emergujúcich v metaforických procesoch, čo ide ruka v ruke s procesmi interpretácie (Fauconnier, 2006; Bowdle ‒ Gentner, 2005; Turner, 1996; , Lakoff ‒ Johnson, 1999). K najvýznamnejším spôsobom analýzy analogického myslenia patrí diagram priestoru podobnosti (similarity space diagram) kognitívnych psychologičiek D. Gentnerovej a L. Smithovej (2013). Ich „štvorec vzťahujúcich sa podobností“ zahŕňa tak faktory podobnosti (analógia, úplná podobnosť, vonkajšia podobnosť), ako aj antinómiu (Gentner ‒ Smith, 2013). Empirický výskum potvrdzuje, že binárne opozície nie sú pri analyzovaní a kategorizovaní metafor dostatočnými nástrojmi a vhodnejšie je uvažovať o stupni a kvalite metaforickosti (porov. Kuzmíková, 2018). Na základe empirických dát sa kriticky prehodnocuje teória CMT (Lakoff, 1993), hypotéza o kategorizácii atribútov (attribute categorization hypothesis, McGlone, 1996), model konceptuálneho mapovania (the conceptual mapping model, Ahrens et al., 2003) či neurálna teória metafory (Lakoff, 2008).

     Okrem experimentálneho výskumu sa rozmáhajú aj diskurzívne prístupy k metafore (Discourse approaches to metaphor) (napr. Cameron ‒  Maslen, 2010; Semino ‒ Demjén, 2016) a multimodálna analýza (Multimodal discourse analysis) (napr. Forceville ‒ Urios-Aparisi, 2009; Hampe, 2017). Analýza metaforickosti má tri úrovne: sémantickú, diskurzívnu a kontextovú, ale študujú sa vo vzájomnej previazanosti, pretože lingvistický výraz nie je metaforický sám osebe, ale závisí od toho, ako je použitý, aký je jeho kontext a ako ho vníma a klasifikuje recipient. 

    Na komunikačnej úrovni sa v rámci Steenovej teórie deliberatívnej a nedeliberatívnej metafory (zámernej a nezámernej metafory) (Deliberate metaphor theory, Steen, 2015) venuje pozornosť aj produkcii metafory, čiže tomu, ako producent (spisovateľ) označuje to, čo chce komunikovať prijímateľovi (čitateľovi). Skúma sa aktivácia („activation“, Mūller, 2008, s. 190), pozornosť („attention“, Mūller, 2008, s. 207), vyznačenie („marking“, Goatly, 2011, s. 180) či signalizácia („signalling“, Goatly, 2011, s. 178 ‒ 179)  v spojitosti s tým, či má deliberatívna metafora za cieľ ohodnotenie, vysvetlenie, edukáciu alebo estetizáciu. DMT rieši úlohu metaforického vyjadrovania na rôznych úrovniach mentálnej architektúry a od CMT sa líši najmä orientáciou na inovatívnosť metafory, sleduje nové nahliadanie na určitú cieľovú doménu, respektíve topik. Empirický výskum deliberatívnej metafory si vyžiadal vytvorenie Deliberate Metaphor Identification Procedure (DMIP) a následne aj kritiku toho, či termín deliberatívnosť je vhodný na pomenovanie procesov, ktoré majú pritiahnuť pozornosť čitateľa/recipienta (Gibbs, 2015).

     V komunikačnom rámci sa skúma aj historická a diachronická perspektíva metafor. Tento typ výskumu sťažujú kultúrne rozdiely a nadväzný problém, spočívajúci v tom, ako určiť relevantné dáta v súvislosti s dávnou a súčasnou obraznosťou a možnou dezinterpretáciou nielen starších metafor, ale aj výrazov, ktoré v dobovom diskurze boli myslené doslovne, no dnešný človek ich chápe metaforicky (Di Biase-Dyson ‒ Egg, 2020).

     Kognitívne, lingvistické, kultúrne a sociálne faktory sa berú do úvahy aj vo výskumoch, ktoré riešia tvorivosť metafor, ich vyjadrenie a pochopenie. Rozlišuje sa tu medzi kreativitou ako procesom a konečným kreatívnym výsledkom (Gibbs, 2017). Experimentálne sa skúma najmä akceptovanie tvorivej metaforickosti na strane recipienta, jej produkčný, interakčný, negociačný a emočný rozmer. Emočná rezonancia pomáha identifikovať domény, ktoré sú relevantné pre vytvorenie takej metafory, ktorá rieši určitý komunikačný problém, situáciu (Lubart ‒ Getz, 1997, s. 285).

     Osobitne treba zmieniť výskumy a experimenty, založené na digitálnych technológiách, digitálnych zdrojoch a archívoch. Digitálne databázy a strojové učenie umožňujú vyhľadávať a analyzovať metafory v myslení (kde formujú konceptuálne štruktúry), jazyku, imaginácii a komunikácii (Bolognesi, Brdar, Despot, 2019). Pri identifikácii metafor v jazyku sa od roku 2007 uplatňuje Metaphor Identification Procedure (MIP) a jej variant MIPVU (Steen et al., 2010). Na metaforu v diskurze sa dá použiť metaphor-led discourse analysis (Cameron ‒ Maslen, 2010). Špeciálnymi experimentálnymi metódami sa zisťujú neurálne spojenia medzi zdrojovou a cieľovou doménou (napr. Gibbs, 2006; Harmon-Jones ‒ Gable ‒Price, 2011; Zhong ‒ Leonardelli, 2008). Zdokonaľujú sa metódy pre poloautomatickú analýzu korpusov (Gries, 2014) a na získavanie zbierok neštruktúrovaných ligvistických dát (tzv. Big Data), pričom technologický pokrok umožňuje vytvárať rozsiahle úložiská figuratívneho jazyka a myslenia. Rozvíjajú sa aj počítačové nástroje na automatické určovanie, interpretovanie a generovanie metafor (Veale ‒ Shutova ‒ Beigman Klebanov, 2016). Väčšina databáz (ich charakteristiku pozri in Bolognesi, Brdar, Despot, 2019, s. 6‒8) je voľne dostupná a využíva sa v mnohých projektoch a experimentoch. Vďaka internetovým a počítačovým nástrojom sa oproti minulosti  môže na experimentoch zúčastňovať rádovo viac participantov, takže výsledky majú väčšiu váhu pri odhaľovaní toho, ako sa gramatické štruktúry, rámce (frames), metonymické štruktúry a metaforické mapovanie navzájom splietajú do komplexných systémov. Tu už vstupuje do hry aj medzi-jazykové porovnávanie, ktoré vzhľadom na premisu embodimentu, vtelesnenia mysle, hľadá jednak rovnaké konceptuálne štruktúry v rôznych jazykoch, ale aj ontologické rozdiely.