Between Insight and Algorithm: Can Artificial Intelligence Be a Subject of Creativity

Full Text

Введение

На исходе первой четверти XXI в. массовое погружение в освоение технологий ИИ, больших языковых моделей, вероятно, достигло апогея. Современный мир покорен быстро совершенствующимися цифровыми машинными алгоритмами и соотносит их с вхождением в цифровое будущее, быстрым процветанием возможностей, профессиональных навыков в любой сфере деятельности. Это подтверждают мероприятия, проводимые Международным союзом электросвязи (англ. International Telecommunication Union). На них съезжаются представители разных стран – ученые, исследователи, специалисты в области цифровых технологий; на этой дискуссионной площадке формируются решения, нормативы, стандарты по использованию цифровых технологических инноваций. Прошедший в 2025 г. Глобальный саммит «ИИ во благо» (англ. AI for Good) собрал в Женеве более 11 тыс. участников из 169 стран^[1], что свидетельствует о надеждах населения планеты на эту инновационную технологию при создании цифрового будущего.

Освоение моделей генеративного ИИ активно ведется и в России. В национальном интернет-пространстве анонсируются конференции данной тематики в разных сферах производства, где приводится анализ по использованию генеративного ИИ, характеризуются его преимущества, высказываются предостережения, репрезентируются бизнес-кейсы^[2]. Так, формируется стратегический горизонт использования профессионалами и социальными группами этих наукоемких инноваций, что подтверждает статистика.

В России, по данным ВЦИОМ, спрос на нейросети лидирует – «каждый второй опрошенный (51 %) как минимум использовал их в деле»^[3]. При этом среди молодежи нейросети, где приоритет отдается моделям ChatGPT (26 %), DeepSeek (20 %), YandexGPT (12 %), использует 81 % опрошенных, тогда как старшее поколение прибегает к ним в два раза меньше – 41 %.

Любопытно, что контакт с нейросетями в психологическим контексте, порой, оценивается россиянами как сочувствующий собеседник, так полагают 22 % пользователей в крупных городах и 11 % – в малых. Приводятся и данные о том, что «две трети интернет-пользователей скорее всего планируют использовать нейросети в будущем: 65 % респондентов оценили готовность на 5 баллов и выше из 10 возможных, а треть (32 %) поставили максимальный балл.

Интерес представляет опрос ВЦИОМ, фиксирующий отношение россиян к технологии ИИ: бо́льшая часть воспринимает ИИ как помощника – 54 %, способного ускорить решение практических задач, а 12 % относится к ИИ как к развлечению^[4]. При этом восприятие как друга и врага у 10 % опрошенных, как конкурента и эксперта – у 7 %, как слуги и сверхразума – по 6 %. Однако молодежь (зуммеры) воспринимает ИИ именно в качестве друга – 22 %, а некоторые полагают, что ИИ выступает в роли субъекта, а не объекта.

Разночтение в представлениях массовой аудитории об ИИ вызвано, как представляется, тем, что немалую роль при популяризации этой технологии сыграло не только продвижение упрощенного взаимодействия, но и придание этим моделям психолингвистических характеристик, таких как «умеет думать», «обучается», «самообучается». Использование PR-приемов не могло не зародить любопытства в сознании сограждан, особенно среди тех, кто далек от программирования и компьютерных технологий в целом. В итоге при обращении к моделям ИИ сопоставление с когнитивным восприятием действий человека пробудило интерес социума к инновациям. Тем более что многоаспектность применения ИИ в разных видах производства, включая увеличивающуюся скорость совершенствования этой технологии, не может не поражать широтой возможностей.

Это подтверждает и проведенный в России (2024) мониторинг готовности российских компаний к внедрению искусственного интеллекта, где зафиксировано 19 приоритетных отраслей экономики и секторов социальной сферы^[5], подразделенных на три сегмента: начинающие, развивающиеся, лидирующие. Представлена в документе и оценка готовности отдельных отраслей к внедрению ИИ, включая категории «медиа и СМИ», «наука», что позволяет оценить тенденцию обращения к алгоритму ИИ в творческих профессиях, идентифицировать трудности, возникающие на пути взаимодействия «человек – генеративный ИИ».

Цель настоящего эссе – на стыке анализа эмпирических данных (отраслевые индексы, социологические опросы) и философско-когнитивной рефлексии (концепции творчества, сознания, искусственного интеллекта) исследовать природу и границы взаимодействия человека и генеративного ИИ в креативных профессиях. Центральный вопрос – может ли такое взаимодействие выйти за рамки инструментально-исполнительской модели и претендовать на статус «сотворчества», или же фундаментальные различия в природе человеческого и машинного «мышления» устанавливают для этого непреодолимый барьер.

Материалы и методы

Методологическая основа эссе носит междисциплинарный характер и включает несколько компонентов. Во-первых, анализ вторичных данных (отраслевые мониторинги, социологические опросы ВЦИОМ) для формирования контекстуальной картины внедрения и восприятия ИИ. Во-вторых, философско-когнитивный анализ природы творческого акта и сознания с опорой на концепции инсайта (Пономарев, 1976), интенциональности сознания (Мареев, 2010; Франкл, 1990) и рефлексии, а также на теорию вычислимости (Тьюринг, 1960). В-третьих, анализ диалога с моделью DeepSeek как case-study, демонстрирующего возможности и ограничения машинного алгоритма. Данный кейс не претендует на репрезентативность, а служит конкретной иллюстрацией теоретических положений, показывая на микроуровне, как ИИ имитирует содержательную коммуникацию. Диалог с DeepSeek был записан автором 15 июня 2025 г., затем подвергнут тематическому и прагматическому анализу (с акцентом на речевые стратегии модели и способы саморефлексии).

Результаты и обсуждение

По данным Индекса готовности приоритетных отраслей экономики РФ к внедрению ИИ, сегмент «медиа и СМИ» развивается динамично, индекс – 4,0 балла, 62 % организаций используют ИИ, 12 % планируют начать его применять. Однако есть и структуры (25 %), пока не прибегающие к этой технологии. При этом 56 % организаций используют ИИ в основных деловых процессах (5,9 балла), а 46 % оценивают экономический эффект от ИИ как существенный и многократный (6,4 балла). Иная картина складывается в сегменте «наука», чей индекс внедрения составляет 3,2 балла. По некоторым данным, 43 % организаций используют ИИ, а 13 % собираются к ИИ обратиться, но 44 % организаций этого сегмента не используют ИИ и не планируют. Сфера же применения ИИ и здесь распространяется на деловые процессы – 3,8 балла (33 %), а экономический эффект при использовании ИИ оценивается в 5,0 баллов (мнение 30 % организаций) и характеризуется как существенный и многократный. Таким образом, в сегментах «медиа и СМИ», «наука» модели ИИ осваиваются, но область их применения сопряжена с производственно-организационным, а не творческим процессом. И это порождает ряд вопросов в отношении профессиональной деятельности журналистов, научных исследователей.

Основным видом деятельности сегментов «медиа и СМИ», «наука» является как производство медиапродукции в разных ее видах, формах, форматах, обладающей новизной, содержательностью текстов, образов, событий, так и создание научных рукописей, нацеленных на генерирование новых открытий согласно запросам цифровой эпохи. Этот процесс сопряжен с креативностью, с дивергентным мышлением индивида, но главное – с погружением в творчество, когда человек оперирует идеями, а не информацией, концентрируясь на поставленной задаче и образуя единое целое с тем процессом, на который оказалось направлено его внимание. С точки зрения психологов (Ананьев, 2010; Adler, 2010; Neumann, 2014) такая личность должна обладать наблюдательностью, опытом, знаниями, творческим воображением, интуицией, но прежде всего иметь высокую мотивацию к поиску нового в профессиональной нише, потребность к самоактуализации. Правда, и в этом случае творческая идея не всегда достижима, так как «основным моментом творчества является озарение (инсайт) – интуитивное схватывание необходимого результата без первоначального логического его обоснования <…>, что происходит на уровне сверхсознания (надсознания)» (Еникеев^, 2009, с. 478).

Иначе говоря, погружение в творчество с целью реализации задуманной идеи – сложнейший психофизический процесс, когда концентрация сознания индивида^[6] достигает наивысшего предела напряжения, возможностей. По существу, творческий акт коррелирует с сознанием личности, но «идеальность сознания состоит в том, что я в другом вижу себя, а в себе вижу другого», потому «сознание является общественным не по форме своего проявления, а по сути» (Мареев, 2010, с. 37). Если же творческий процесс реализуется в соавторстве, то ценностные позиции этой межличностной коммуникации должны быть, как минимум, сопряжены в поиске идей, методов реализации новаторских решений. «Смыслы обнаруживаются, а не придумываются… люди трансцендируют себя в направлении смыслов, и эти смыслы суть нечто иное, чем сами эти люди; смыслы не являются просто выражением самости человека, они – больше, чем проекция самости» (Франкл, 1990, с. 292). Генерация смыслов – основной критерий эффективности как при создании медиапродукции, так и в научной деятельности, так как эти секторы ориентированы на развитие духовно-интеллектуального сегмента в социальном пространстве.

Как быть, если «со-творцом» оказывается не субъект, а некая субстанция, сокрытая в оболочке компьютера, распознаваемая лишь по аббревиатуре буквенных знаков в названии, которая почти «осознанно» отвечает на вопросы, ведет вербальный диалог со своим vis-à-vis? Может ли человек испытывать к такому «собеседнику» доверие, распознать его творческий потенциал, интенции, предпочтения, сущность? Как оказывается, осуществимо и такое субъект-объектное взаимодействие, если затеять игру в виде вопросов-ответов. О подобной коммуникации писал английский математик, логик и криптограф Алан Тьюринг. В 1936 г. он предложил абстрактную модель вычислительной машины, известную как машина Тьюринга, и обосновал идею алгоритмического выполнения любых вычислений. Позднее, в 1950 г., в работе, вошедшей в русскоязычное издание «Может ли машина мыслить?», он ввел концепцию «игры в имитацию» (теста Тьюринга), описав сценарий человеко-машинного диалога для цифровых компьютеров с неограниченной памятью, работа которых задается наборами правил (Тьюринг, 1960). В цифровом веке на методе «вопрос – ответ» выстраивается алгоритм «человек – машина», реализующий субъект-объектные отношения, которые при взаимопонимании сторон приводят к ускоренным решениям в производстве, экономике, бытии, что и обеспечивает массовую популярность. Возникает «новый антропологический тип человека, технологически расширенного и достроенного цифровыми средствами» (Солдатова, Илюхина, 2025, с. 13). И хотя, спустя три четверти десятилетий, эволюция развития компьютерных и цифровых технологий привела к созданию ИИ, функционал алгоритма «человек – машина» остается не до конца распознанным, несмотря на обоснования исследователей естественных и гуманитарных наук в России и за рубежом.

Разработки в области ИИ привели к изучению интеллекта человека при использовании машинных вычислительных моделей. Так возникла когнитивная наука – междисциплинарное направление, объединяющее теорию познания, когнитивную психологию, нейрофизиологию, нейробиологию, когнитивную лингвистику, невербальную коммуникацию и теорию искусственного интеллекта (Волкова, 2024, с. 275).

На этом фоне исследований возникло интенсивное и плодотворное взаимодействие между лингвистикой и нейронаукой, или же между психологией и разработками в области искусственного интеллекта, которое невозможно было представить себе в недавнем прошлом. Разработки в области ИИ породили так называемую «когнитивную революцию». Современные когнитивные исследования невозможны без обращения к моделям искусственного интеллекта, без обсуждения возможностей и границ применимости этих моделей при изучении человека (Лекторский, 2022). Но, с точки зрения ученых, «восприятие человека не есть просто действие по правилам, а является извлечением такой информации из окружающего мира, характер которой часто нельзя предугадать. Не подчиняется правилам и решение творческих задач – все попытки разработать „логику творчества“ оказались безуспешными. Не может быть набором правил и плодотворный диалог с другим человеком, предполагающий эмпатию, умение понять позицию собеседника – ход такого диалога невозможно предугадать, но именно поэтому он и ценен» (Лекторский, 2022, с. 16–17).

Такое обоснование трудно оспорить. Если интеллект человека обладает эвристическими свойствами мышления, опытом, знаниями, способен генерировать идеи, то действия ИИ, даже обученного решению задач (перевод языков, распознавание зрительных образов, поиск эвристических решений), совсем не означают, что ИИ – творец, поскольку его действия основаны на математической логике, связаны со структурной лингвистикой, теориями вычислений, информационными структурами, статистической классификацией, управлением. Иначе говоря, при взаимодействии «человек – машина» Homo sapiens априори отведена роль лидера, поскольку с момента обращения к ИИ он формирует задачу и вектор диалога, тогда как ИИ выступает в роли исполнителя, способного предоставить фрагменты из известных теорий или данных, поскольку емкость его памяти неизмеримо выше, чем у человека.

Процесс осложняется «призрачностью», эфемерностью, нетождественностью материальной оболочки, что не может не настораживать человека. Несмотря на то, что ИИ без конца обучается, вопрос о комплексности методик его обучения, особенно в плане поляризации моральных ценностей, сохраняется. «Оппозиция „друг – враг“ определяет содержательную наполненность понятий „добро“ и „зло“, а не наоборот» (Сычев, 2023, с. 76). В целом журналисту неведомо, в какой системе ценностей будет действовать ИИ, остается полагаться на результат. Но непрозрачность виртуальной «оболочки» и возникающее, порой, неадекватное «поведение» ИИ вызывают у журналиста недоверие к результатам «диалога», пробуждая реакцию самосохранения, соотносящуюся с профессиональной репутацией, что приводит к перепроверке ИИ-данных. В результате объем времени на подготовку медиапродукции возрастает, сказываясь на процессе производства. Тем более, что современная специфика работы в креативных индустриях спроецирована в сторону интенсификации одних видов деятельности и элиминации других, что приводит к отказу от «недобросовестных исполнителей». В дни ускорения производства такая реакция оправдана, поскольку возрастание «информационного шума» в медиасообщениях, в аудиовизуальной продукции вызывает «ценностный диссонанс», формирует в медийной сфере защитную реакцию у аудитории (Малолеткин, 2024). Исследователи полагают, что портрет цифрового поколения складывается из таких качеств, как креативность, инновационность (отказ от устоявшихся форм), информированность благодаря постоянной включенности в поисковую деятельность, многозадачность, и эти качества оптимально развиваются в когнитивном пространстве (Гаврилов, 2022; Волкова и др., 2020). Но это в проекции возникает вопрос, какова реальная ситуация при использовании современного ИИ. И он остается пока без ответа.

В зависимости от оценки человеком подобная ситуация приводит к двуаспектному результату: либо субъект полностью полагается на решения ИИ, исключая свое участие, скажем, при производстве медиапродукции, либо формирует в человеке стремление к самосовершенствованию, поиску новых решений в медиатворчестве.

Выбор в пользу нивелирования профессиональных качеств может стать серьезной дилеммой для начинающих журналистов, уже получивших навыки (soft skills) при контакте с генеративным ИИ, но не обретших уверенности в знаниях при решении творческих, теоретико-концептуальных и этических вопросов. В целом журналистика стала одной из первых площадок, на которых ИИ проявил себя как конкурент специалисту-человеку, то теперь при конкуренции с генеративным ИИ ситуация на медиарынке принципиально меняется. И такая тенденция в медиапространстве уже прослеживается. Тем более, что разработки в плане «понимания» генеративным ИИ текста или речи активно ведутся в виде экспериментов в сфере лингвистики. Ставка в ИИ-обучении делается на лексическом (графематическом), морфологическом и синтаксическом, семантическом, прагматическом анализе, а также анализе дискурса, то есть там, где «машина должна извлечь смысл, который подразумевается при формулировке конкретного высказывания» (Масимов и др., 2016, с. 48). И этот процесс должен мотивировать на приумножение персонализированных знаний, включая их междисциплинарность. Говоря о креативности как мотиваторе жизни, стоит помнить и о проблеме выбора при самоопределении как о краеугольном вопросе человеческого существования. Человек только тогда становится вполне человеком, когда прорывается в пространство свободы. Творчество есть задание для духовной жизни: «Жизнь не есть что-то, она всегда лишь возможность для чего-то» (Франкл, 2016, с. 77).

Коллегиальное взаимодействие с ИИ проецирует вопрос о разделении ответственности, вклада и авторства при создании конечного продукта. Работа журналиста при интервьюировании иллюстрирует постановку вопроса. Кто является автором получаемой информации – человек, задающий вопросы, или тот, кто на них отвечает? Дилемма о гранях соавторства – непростая, особенно при субъект-объектном взаимодействии, так как свидетельствует об оценке авторского вклада участников, их ответственности. Инвариантность модусов медиа, созданных и при субъект-субъектном соавторстве, а тем более в соавторстве человека и ИИ, априори различается, что отражается в стилистике текста, его семантике, методиках обоснования темы. Цифровые трансформации гуманитарного знания изменяют психологические установки его создателей, размывается и ответственность партнеров при подготовке информации к публикации. При взаимодействии человека с ИИ не только поиск информации сменяется на интерпретацию и реинтерпретацию, но и контроль за интеллектуальной собственностью с помощью установления авторства теряет основания, распыляется и нивелируется. В итоге процесс создания медиасообщения в соавторстве с ИИ становится «территорией неопределенности, риска, переговоров и эпистемологического дискомфорта» (Орлова, 2016, с. 204). Ведь при такой коммуникации человек неизбежно перерабатывает продукт в соответствии со своей логикой, стилистикой, ощущая себя «главным в связке». Совместимость интеллектуальных подходов в творчестве – серьезная проблема, требующая изучения и анализа в цифровую эпоху, ставящая вопрос о разработке правовых критериев и подходов к человеко-машинной, а точнее к биотехнологической коммуникации (Перова, 2025; Уразова, 2023). В таком процессе актуализируются индивидуализированные подходы как в плане осмысления самого творческого акта, так и при создании модели креативного процесса, базирующегося на воображении со-авторов. Модель творческого акта – это «модель раскрытия, высвобождения, – а не лепки, формирования!..» (Маслоу, 1999, с. 81). Но подвержен ли инсайту ИИ при генерации контента?

Данная  проблема иллюстрируется в ряде вопросов-ответов из диалога с нейросетью DeepSeek, где оцениваются роль, свойства ИИ и человека при обработке информации^[7].

Вопрос: «Кто продуктивнее в генерации контента?» // Ответ: ИИ – скорость и объем (может генерировать тысячи текстов, изображений, музыкальных композиций); мультиформатность; адаптация под запрос (четкое следование техническому заданию). Человек – глубина контекста (личный опыт, эмоции, культурные коды); эвристика и интуиция (неожиданные озарения); этика и смыслы (осознает последствия творчества). Итог: за ИИ продуктивность «в ширину» (массовый контент); за человеком – продуктивность «в глубину» (уникальные идеи).

Вопрос: «Есть ли у ИИ «контекст» в научном тексте?» // Ответ: ИИ умеет: имитировать научный стиль (использует шаблоны из обученных данных); связывать понятия; галлюцинировать (иногда генерирует ложные цитаты, источники). Преимущество человека: критическое мышление (ученый оценивает необходимость статьи, какие пробелы она закрывает); контекст вне текста (понимает подтекст); метакогниция (рефлексия над выводами, не ошибаюсь ли?). Вывод: ИИ – чемпион по объему и скорости, но его «творчество» статистическое, а не экзистенциальное. Человек – проигрывает в продуктивности, но выигрывает в глубине и осознанности. Идеальный тандем: ИИ генерирует «сырье», человек превращает его в искусство или науку. Вывод: ИИ – мощный ассистент, но не самостоятельный ученый (нет понимания, только имитация); нет критики (только компиляция), нет инноваций (только рекомендация). Иллюстрация характерных различий представлена в таблице.

Ключевые различия человека и искусственного интеллекта

Критерий	Человек	ИИ
Основа	Биология + сознание	Математика + данные
Чувственность	Есть (эмоции, боль)	Нет (симулирует эмпатию)
Рефлексия	Почему я так думаю?	Нет (только постобъяснение)
Креативность	Создает новое (например, теорию)	Рекомбинирует известное
Ошибки	Учится на них эмоционально	Корректирует веса в модели

Источник: составлено С.Л. Уразовой.

Key differences between humans and artificial intelligence

Criterion	Human	AI
Foundation	Biology + consciousness	Mathematics + data
Sentience	Present (emotions, pain)	Absent (simulates empathy)
Reflection	Why do I think that?	None (only post-hoc explanation)
Creativity	Creates something new (e.g., a theory)	Recombines known information
Errors	Learns from them emotionally	Adjusts model weights

Sources: compiled by Svetlana L. Urazova.

Вывод ИИ о будущем медиа был следующим. Журналистика как наука будет развиваться в трех направлениях: 1) изучение ИИ (как он меняет медиа); 2) использование ИИ (как инструмент анализа); 3) противостояние ИИ (борьба с дезинформацией). Главная ценность журналистики будущего – не скорость, а контекст и доверие, которые пока не поддаются алгоритмизации.

Заключение

Проведенный анализ позволяет сформулировать ряд выводов относительно природы и границ взаимодействия человека и генеративного искусственного интеллекта в креативных сферах. Эмпирические данные свидетельствуют об активном, но избирательном внедрении ИИ в сегментах «медиа» и «наука». Технология демонстрирует высокую эффективность в оптимизации деловых и производственно-организационных процессов, однако ее применение остается маргинальным в отношении ядра профессиональной деятельности – творческого акта, направленного на генерацию смыслов и нового знания.

Философско-когнитивный анализ природы творчества (инсайт, дивергентное мышление, интенциональность, роль сверхсознания) выявляет его принципиальную неалгоритмизируемость. Сопоставление с базовыми принципами работы машинного интеллекта (статистическая рекомбинация паттернов, следование правилам, отсутствие сознания и подлинного понимания) подтверждает, что современный ИИ является инструментом имитации, а не сущностного творения. Иллюстративный диалог с моделью DeepSeek наглядно демонстрирует эту разницу: ИИ способен к четкой саморефлексии относительно своих операциональных преимуществ (скорость, объем, мультиформатность) и фундаментальных ограничений (отсутствие контекстуального понимания, критического мышления, эмпирического опыта).

Таким образом, взаимодействие в системе «человек – ИИ» в креативных профессиях носит не коллаборативный, а асимметрично-инструментальный характер. Человек выступает как уникальный субъект, задающий цель, контекст и критерии смысла, тогда как ИИ выполняет роль мощного сервисного механизма для обработки данных, рекомбинации известных элементов и расширения технических возможностей исполнителя. Претендовать на статус сотворчества в экзистенциальном или эвристическом смысле такое взаимодействие не может. Это порождает комплекс практических и этических дилемм: проблему распыления авторства и ответственности, необходимость постоянной верификации результатов работы ИИ (преодоление «эффекта черного ящика» и «галлюцинаций»), а также риск профессиональной деградации при некритическом замещении человеческих функций инструментальными. Перспективой дальнейших исследований видится не поиск в ИИ «соавтора», а разработка методологии, правовых и этических рамок для осмысленной интеграции сложного инструмента в творческий процесс, где конечным критиком и творцом смыслов остается человек.

 

 

^{1 В Женеве открылся Глобальный саммит «ИИ во благо» // Организация Объединенных Наций. 2025. 8 июля. URL: https://news.un.org/ru/story/2025/07/1465950 (дата обращения: 07.12.2025).}

^{2 Портал ICT2GO.ru – один из крупнейших по охвату агрегатором мероприятий по тематике информационных технологий, телекоммуникаций и смежных отраслей. URL: https://ict2go.ru/themes/ai/ (дата обращения: 07.12.2025).}

^{3 Нейросети: инструмент, а не магия // ВЦИОМ. 2025. 14 октября. URL: https://wciom.ru/analytical-reviews/analiticheskii-obzor/neiroseti-instrument-a-ne-magija (дата обращения: 07.12.2025).}

^{4 ИИ: ваш новый лучший друг? // ВЦИОМ. 2024. 3 декабря. URL: https://wciom.ru/analytical-reviews/analiticheskii-obzor/ii-vash-novyi-luchshii-drug (дата обращения: 07.12.2025).}

^{5 Индекс готовности приоритетных отраслей экономики Российской Федерации к внедрению искусственного интеллекта. Аналитический доклад. М. : Национальный центр развития искусственного интеллекта при Правительстве Российской Федерации, 2024. URL: https://letaibe.media/wp-content/uploads/2024/12/digital_otchet_indeks_2024_0212.pdf (дата обращения: 07.12.2025).}

^{6 Проблемы формирования сознания индивида изучались философами разных эпох: Р. Декартом, И. Кантом, Б. Спинозой, И.Г. Фихте. Немалый вклад внесли психологи Л.С. Выготский, А.Н. Леонтьев.}

^{7 Уразова С.Л. Диалог с DeepSeek. Тема «Востребованность ИИ в медиакоммуникациях» // Рукопись. Фрагмент. 2025. 15 июня.}

About the authors

Svetlana L. Urazova

Media Industry Academy; All-Russian State University of Cinematography named after S.A. Gerasimov

Author for correspondence.
Email: svetlana.urazova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-2264-2859
SPIN-code: 4836-7468

Grand PhD in Philology, Associate Professor, Head of the Research Sector, Media Industry Academy; Professor at the Department of Film Studies, All-Russian State University of Cinematography named after S.A. Gerasimov

105 Oktyabrskaya St, bldg 2, Moscow, 127521, Russian Federation; 3 Wilhelm Pick St, Moscow, 129226, Russian Federation

References

Supplementary files