VERBAL CODE OF ENGLISH-LANGUAGE INTERNET MEMES: A LINGUISTIC ANALYSIS
VERBAL CODE OF ENGLISH-LANGUAGE INTERNET MEMES: A LINGUISTIC ANALYSIS
Abstract
The article analyses the verbal component of English-language Internet memes. In the context of hypermedia, accessibility and globalisation of the digital environment, memes become an important communication tool that communicates cultural codes and collective meanings. The aim of the study is to identify the features of the verbal component of English-language Internet memes in the context of their functioning as a genre of new media. A methodology for analysing the studied texts was developed, focusing on the parameters of assessing readability, lexical diversity, use of frequent lexemes, syntactic complexity and additional load in the form of emotional signs. The proposed methodology for analysing short polycoded texts can be used for further linguistic studies of the Internet space.
1. Введение
В условиях стремительного развития цифровой коммуникации и глобального распространения интернет-мемов как самостоятельного жанра новых медиа возрастает необходимость лингвистического анализа их вербальной составляющей. Мемы оказывают значительное влияние на повседневное общение, трансляцию культурных кодов и формирование коллективного восприятия. Целью данной статьи является исследование особенностей вербальной (текстовой) части англоязычных (британских и американских) интернет-мемов, как жанра новых медиа. Новизна работы заключается в попытке разработки и апробации подхода к лингвистическому анализу интернет-мемов, адаптированного к их жанровым и структурным особенностям, таким как краткость, гипермедийность и ориентированность на массовое потребление. В частности, предлагаются оценка по параметрам удобочитаемости, лексического разнообразия, частотных слов, синтаксических особенностей и дополнительной текстовой нагрузки интернет-мемов. Работа вносит вклад в развитие лингвистических исследований в области интернет-коммуникации, а также исследований новых медиа, предлагая подход, адаптированный к условиям полимодальных текстов и интернет-дискурса. Методику, предложенную в данной статье, можно использовать и/или адаптировать для анализа других наборов поликодовых изображений, а также интернет-мемов, созданных на других языках.
Появившийся в конце XX века термин «новые медиа» является точкой перехода пользователей к новой коммуникативной среде — интернету. С.Г. Носовец отмечает следующие особенности, которые отличают новые медиа от предыдущих форм массовой коммуникации:
1) наличие интернета, как технологической и коммуникативной среды существования новых медиа;
2) новые формы интерактивности (соцсети, подписка, RSS-рассылка и др.);
3) конвергенция (например, наличие поля «комментарии» для быстрого взаимодействия аудиторий);
4) гипермедийность (креолизованность и мультимедийность электронной коммуникации);
5) доступность;
6) мгновенность .
Новые медиа быстрее, доступнее, активнее, а также позволяют пользователю принимать непосредственное участие в их создании . Несмотря на появление группы черт, которые мы можем обозначить, как «оперативные» характеристики новых медиа (конвергенция, доступность, мгновенность), главной особенностью медиа, все же, остается черта коммуникации, в дополнение которой мы склонны отнести черту глобализации — глобализационные процессы, сделавшие локальные (и общие) СМИ доступнее для большего круга лиц, благодаря распространению интернета и информации в нем .
Одним из самых популярных феноменов новых медиа и интернет-дискурса является интернет-мем. Под ним мы понимаем:
а) креолизованный (полимодальный) текст ;
б) «информационные продукты (часто, но необязательно юмористического характера), возникающие как результат коллаборации множества пользователей в новых цифровых медиа; это продукты, часто поликодовые, для которых сущностно важно, что они функционируют не по-отдельности как самостоятельные единицы, а как элементы конститутивной системы: имитативно воспроизводятся и вирусно распространяются, подвергаясь разнообразным трансформациям формы и содержания так, что, в итоге, их циркуляция в медиа создает разделяемый лингвокультурным сообществом культурный опыт» .
Начало изучения интернет-мемов поставило вопрос о возможности их рассмотрения в качестве самостоятельных речевых жанров интернет-коммуникации. Как и другие жанры, интернет-мем в качестве формы организации речи должен обладать необходимым набором характеристик. Сегодня исследователи выделяют множество жанров интернет-коммуникации, среди которых могут рассматриваться, на первый взгляд, привычные для интернет-пространства формы онлайн-коммуникации — чат, форум, блог и др.; так и неочевидные — твиттинг , социальная сеть (генерализированно) , интернет-рецензия и др.
С точки зрения медиа, Т.Г. Добросклонская относит к функционально-жанровым типам текста такие единицы, как новости, комментарий, публицистика (авторские тематические материалы), реклама . Интернет-дискурс, в свою очередь, обладая такими признаками, как бимодальность (синхронная и асинхронная форма общения), презентационность (самопрезентация пользователей в сети), поликодовость, лингвокреативность, ювенилизация (влияние молодежного поведения на массовую культуру) и интерактивность, позволяет рассматривать «традиционные» функционально-жанровые типы медиатекстов в новом ключе, так как они трансформируются под воздействием цифровой среды. Например, новости в интернет-дискурсе становятся более динамичными, часто сопровождаются мультимедийными элементами (видео, аудио, инфографика), а их подача адаптируется под то или иное онлайн-пространство (сайт, социальная сеть и др.). Благодаря комментариям пользователи могут вступить в дискуссию или сами стать источником информации. Публицистика приобретает черты блогосферы, где автор выражает личную позицию в формате, сочетающем элементы других нарративных жанров. Реклама, в свою очередь, способна интегрироваться в пользовательский контент, становясь нативной, персонализированной и порой незаметной, но при этом более эффективной. Следовательно, интернет-дискурс не только расширяет рамки традиционных жанров, но и способствует формированию новых, гибридных форм коммуникации.
Мем, будучи одним из гибридных жанров интернет-пространства, обладает несколькими ключевыми особенностями, которые делают его уникальным объектом исследования. Во-первых, он является полимодальным текстом, который сочетает вербальные и невербальные элементы, что делает его гибким и адаптивным в различных контекстах (например, мем-изображение или мем-картинка) . Во-вторых, мемы способны быстро распространяться среди пользователей интернета, благодаря своей виральности, что способствует их популярности и исчезновению с такой же скоростью . В-третьих, интернет-мемы могут не только развлекать, но и выполнять различные функции, включая политическую, рекламную и информационную , . В-четвертых, они отражают культурные и эмоциональные особенности сообществ, ссылаясь на общие культурные значения и ассоциации . Наконец, мемы обладают способностью возникать спонтанно, подобно фольклорным жанрам, не требуя редактуры и не имея цензуры . Данные особенности позволяют мемам функционировать как речевой жанр, объединяющий элементы массовой коммуникации, культурного обмена и адаптации к цифровому контексту, в том числе и возможности быть частью жанров интернет-коммуникации (чаты, комментарии, новости, социальные сети, твиттинг и др.)
Если жанры новых медиа характеризуются гипермедийностью, доступностью, мгновенностью и глобализацией, то для успешного функционирования они также должны обладать простотой восприятия, в том числе и в вербальном аспекте. Следовательно, интернет-мем как жанр новых медиа должен быть легким для понимания: использовать простые языковые средства, содержать реалии, понятные усредненному интернет-пользователю, а также не быть перегруженными дополнительными знаками.
2. Дизайн исследования
Хотя интернет-мемы как особый тип текстов уже стали предметом многочисленных исследований, вопрос сложности их вербальной части до сих пор остается мало разработанным. Существующие подходы преимущественно фокусируются на содержании, жанровых характеристиках или функциях мемов, в то время как аспект сложности систематически ускользает из поля зрения. Для восполнения этого пробела мы обратились к методикам, применяемым при анализе длинных, традиционных текстов — таких как научные статьи, художественные произведения и публицистика — и попробовали адаптировать их к специфике мемов.
В процессе подбора методик для комплексного анализа вербальной части англоязычных интернет-мемов, мы столкнулись с рядом трудностей. Поскольку объем текста в интернет-мемах, как правило, невелик, что определяется визуально, мы не смогли использовать набор методик для подсчета показателя удобочитаемости текста (например, FRES + SMOG + MTLD). Метрики SMOG и MTLD для корректного итогового показателя требуют тексты, которые многократно превышают размеры вербальной части любого интернет-мема , . Дополнительно мы столкнулись с трудностями в виде подсчета таких параметров, как «Уникальные слова» и «Количество простых и сложных предложений». В первом случае нам было необходимо провести два этапа: лемматизацию, а затем подсчет каждого слова в тексте интернет-мема. Мы исключали каждую повторяющуюся лемму в исследуемой единице, чтобы найти точный показатель уникальности. Во втором случае, мы использовали функцию макроса в Microsoft Excel для поиска в текстах конструкций Subject + Verb, а также наличие причастий (Participle), причастий прошедшего времени (Past Participle), сочинительных союзов (Coordinating Conjunction), подчинительных союзов (Subordinating Conjunction), и герундия (Gerund). Второй случай осложнялся также тем, что количество предложений при одинаковом количестве самих изображений, в конечном итоге отличался по количеству в пользу американских интернет-мемов. Следовательно, сравнение может показаться необъективным ввиду использования американскими интернет-мемами большего количества предложений в среднем на одну единицу. Тем не менее в процессе подбора и адаптации методик для анализа вербальной составляющей англоязычных интернет-мемов нами была проведена значительная работа, направленная на преодоление методологических ограничений, обусловленных краткостью и структурной спецификой исследуемого материала. Мы предложили собственный подход к оценке уникальности лексики и синтаксической сложности, адаптировав существующие инструменты под особенности текстов интернет-мемов. Представленная методика может служить основой для дальнейших исследований в области лингвистики и новых медиа, а также быть усовершенствована и дополнена в будущем другими исследователями.
Отбор интернет-мемов американской и британской лингвокультур проводился по ключевым словам в выбранных социальных сетях: X (заблокирована на территории Российской Федерации), Reddit и в социальной сети X (заблокирована на территории Российской Федерации), для поиска страниц, посвященных американским и английским интернет-мемам использовались настройки местоположения («Great Britain»). Формулировки поисковых запросов формулировались словосочетанием прилагательное-топоним + слово «meme(s)»: british meme, british memes, united kingdom meme, united kingdom memes, uk meme, uk memes, great britain meme, great britain memes, gb meme, gb memes, english meme, english memes. Аналогичным образом осуществлялся поиск американских онлайн-сообществ, деятельностью которых является публикация интернет-мемов: united states meme, united states memes, us meme, us memes, american meme, american memes. Отбор сообществ осуществлялся, прежде всего, исходя из критерия популярности, то есть количества подписчиков у страницы (сообщества). Так как мы исследуем поликодовые (мультимодальные) тексты, то при отборе мы отдавали приоритет мемам в формате изображений. В таблице 1 можно увидеть следующие вводные параметры:
Таблица 1 - Социальные сети, выбранные для поиска исследуемых единиц
Социальная сеть | Название страницы (сообщества) | Количество подписчиков (на момент исследования) |
X* (UK) | Great British Memes (@GreatBritMemes) | 17,8K |
X* (UK) | British Banter (@UKMemes2025) | 16,7K |
X* (US) | 9GAG (@9GAG) | 16,7M |
X* (US) | memes (@memescentrai) | 84,1K |
Reddit (UK) | Okmatewanker (r/okmatewanker) | 340K |
Reddit (UK) | British Memes (r/BritishMemes) | 46K |
Reddit (US) | Memes (r/memes) | 35M |
Reddit (US) | Dank Memes (r/dankmemes) | 5,9M |
Из каждого сообщества социальной сети были отобраны 125 интернет-мемов. Общий пул единиц составил 1000 изображений. С целью исключения субъективизма при выборе исследуемых интернет-мемов, была сделана случайная выборка с помощью LLM ChatGPT 4o. Так как языковая модель не имеет возможности выгружать изображения с запрашиваемых веб-страниц, мы просили предоставить ее ссылки на посты с помощью следующего промпта: «Сделай случайную выборку изображений из онлайн-сообщества [название сообщества] социальной сети [название социальной сети] и предоставь их в виде ссылок». Дополнительно, были использованы инструменты разработчика социальных сетей – X Developer и Reddit for Developers соответственно.
Материалом исследования выступила вербальная (текстовая) часть отобранных единиц. Чтобы максимально полно проанализировать текстовую составляющую интернет-мема, мы учитывали вербальный контент не только на самом изображении (вложенном медиа), но и в его ближайшем контексте — в тексте поста. В качестве анализа единиц применялся количественный анализ, на основе таких данных, как индекс Флеша (Flesch reading ease scale — FRES) и коэффициент лексического разнообразия (Type Token Ratio) , а также сопутствующие вычисления, включающие лексический анализ, синтаксический анализ и анализ дополнительной нагрузки предложений. Дополнительно использовались такие инструменты, как Microsoft Excel и Google Colab в связке с Python-модулем spaCy — библиотекой с открытым исходным кодом для продвинутой обработки естественного языка .
3. Анализ полученных результатов
3.1. Индекс Флеша (Flesch Reading Ease Scale — FRES)
Индекс Флеша (Flesch Reading Ease Score) — один из показателей удобочитаемости текста. Он используется для оценки того, насколько легко воспринимается текст. Индекс рассчитывается на основе средней длины предложений и количества слогов в словах с помощью следующей формулы (для английского языка) [18]: 206.835 − 1.015 × (общее количество слов / общее количество предложений) — 84.6 × (общее количество слогов / общее количество слов)
Для использования формулы индекса Флеша были подсчитаны такие параметры, как количество слов на единицу мема, количество предложений на единицу мема и количество слогов на единицу мема. Таблица 2 показывает средние значения по заданным параметрам (в среднем):
Таблица 2 - Значения параметров количества слов, предложений и слогов для выявления значения индекса Флеша
Параметр (среднее значение на единицу) | US-мемы | UK-мемы |
Количество слов | 15,37 | 14,63 |
Количество предложений | 2,5 | 2,44 |
Количество слогов | 27,3 | 29,1 |
Как видно из таблицы, в англоязычных интернет-мемах выбор лексики формирует более высокую когнитивную нагрузку на реципиента, что проявляется в большем числе слогов при относительно меньшем количестве слов в тексте. Показатели «Количество слов» и «Количество предложений» находятся и в американских, и в британских интернет-мемах в примерно одинаковом диапазоне.
Интернет-мемы зачастую состоят из одного или нескольких предложений. Так как интернет-дискурс и новые медиа характеризуются быстротой коммуникации, это отражается и в знаковом пространстве, в котором пренебрегают пунктуационными знаками (например, игнорируются знаки завершения предложения — точки, восклицательные и вопросительные знаки). Поэтому при анализе текстов интернет-мемов за единицу предложения мы брали текст, расположенный на каждой отдельной строчке. Среднее значение индекса Флеша по американским и английским текстам интернет-мемов показало следующие значения (см. табл. 3):
Таблица 3 - Значение индекса Флеша
Параметр (среднее значение на единицу) | US-мемы | UK-мемы |
FRES | 51,56 | 53,57 |
Оба показателя соответствуют категории умеренно сложных текстов (50-60 — Fairly Difficult), что достаточно неочевидно для данных поликодовых текстов, несмотря на их, казалось бы, на первый взгляд простоту. Хотя мемы и имеют короткие предложения и простые слова, их сложность в контексте и многозначность действительно может снизить индекс удобочитаемости. Информация, представленная в мемах, часто содержит более глубокий смысл, чем это может показаться на первый взгляд; для её полного восприятия требуется учитывать как культурные отсылки к внешним социальным и историческим явлениям, так и специфические отсылки к самой культуре интернет-мемов, сложившейся в онлайн-сообществе.
3.2. Коэффициент лексического разнообразия TTR (Type Token Ratio)
Как и при анализе индекса Флеша, мы высчитывали коэффициент лексического разнообразия Type Token Ratio по тексту каждого интернет-мема. При расчете TTR используется соответствующая формула —количество уникальных слов / общее количество слов :
Так как мы уже знаем количество слов в каждом тексте интернет-мема из расчета индекса Флеша, мы дополнительно рассчитали количество уникальных слов. При расчете уникальных слов важно понимать, что за уникальные слова мы принимаем лексемы, встречающиеся в тексте каждого интернет-мема только один раз. На каждую единицу текста мы получили следующие значения, по уникальным словам (см. табл. 4):
Таблица 4 - Значение параметра «Уникальные слова» для выявления значения TTR
Параметр (среднее значение на единицу) | US-memes | UK-memes |
Уникальные слова | 14,27 | 13,6 |
Показатель уникальных слов в американских интернет-мемах, что может говорить о том, что в сравнении с британской культурой, американские интернет-мемы несколько креативнее, с точки зрения лексической составляющей.
Получив показатель уникальных слов, мы можем увидеть итоговый показатель коэффициента лексического разнообразия (см. табл. 5):
Таблица 5 - Значение TTR
Параметр (среднее значение на единицу) | US-memes | UK-memes |
TTR | 0,94 | 0,95 |
Здесь можно увидеть, что оба корпуса мемов демонстрируют высокий уровень лексической вариативности. И американские, и британские интернет-мемы содержат разнообразную лексику, что может свидетельствовать о наличии языковой игры и лексем с культурной кодировкой, требующей наличие фоновых знаний.
3.3. Частотные слова
Благодаря параметру частотных слов, мы можем увидеть культурно-маркированную функцию отдельных лексем. Они могут отражать устойчивые тематики, ценностные приоритеты, социальные установки и даже стереотипы, характерные для конкретной лингвокультуры. В Таблице 6 представлен список из частотных лексем-существительных и их количество в американском и британском дискурсе интернет-мемов:
Таблица 6 - Значения параметра «Частотные слова»
Параметр (количество) | US-мемы | UK-мемы |
Частотные слова | people — 34 memes / meme — 29 time — 27 reddit — 21 home — 17 mom — 16 friend — 15 someone — 15 cat — 14 brain — 14 work — 13 f*ck — 13 life — 12 guys — 12 day — 11 sh*t — 11 youtube — 10 | british — 37 year / years — 26 people — 24 time — 19 tea — 17 uk — 15 someone — 11 water — 11 mate — 10 home — 10 bit — 10 work — 10 house — 10 right — 10 |
Анализ частотных слов позволяет сделать несколько выводов, относительно лингвокультурного наполнения интернет-мемов.
Так, лексика американских мемов ориентирована на цифровую идентичность и медиапространство (Reddit, Youtube, memes), как часть американской повседневности и культурного самовыражения. Дополнительно, использование имен собственных (названий социальных сетей), может быть использовано как социально-культурные маркеры — дихотомии «свой-чужой» — для пользователей соответствующих платформ и погруженных в их контекст и дискурс. Наличие таких слов, как mom, friend, guys, someone указывает на ориентацию социума на широкий спектр личных отношений, как родственных, так и дружеских и приятельских, что говорит о ценности коммуникации как таковой для американского социума. Присутствие табуированной, ненормативной лексики в американских интернет-мемах нормализовано — мы видим в частотных словах такие лексемы, как f*ck и sh*t. Это говорит о снижении речевых барьеров, а также о практике свободного выражения эмоций в американской медийной культуре. Наконец, в выборке частотных слов американских интернет-мемов можно увидеть бытовые ценности, отражающие саморазвитие, границы между работой и личной жизнью, выраженные в виде лексем brain, work, life, time.
В отличии от американских интернет-мемов, в британских интернет-мемах прослеживается культурная саморефлексия, ироничное отношение к собственной культуре и поддержка стереотипов о культуре, выражаемые лексемами British, UK, mate, tea. Отдельно стоит рассмотреть такие слова, как year, years, time, акцентирующие на временном контексте. Это может говорить о фокусе дискурса британских интернет-мемов на осмыслении происходящего в целом — прошлого, настоящего и будущего.
Обе культуры делают акцент на универсальных человеческих переживаниях. Темы работы (work), дома (home), окружения (people) отражают универсальные бытовые реалии и сценарии. Стоит отметить, что некоторые частотные лексемы могут быть рассмотрены через призму жанра интернет-мема. Например, такой лексический маркер, как cat говорит о частотном упоминании кошек как в вербальной, так и невербальной частях мемов (некоторые исследователи выделяют подобные мемы в отдельные жанровые категории — например, ЛОЛкоты (LOLcats) из классификации Р. Титулаера ).
3.4. Средняя длина предложения
Благодаря параметру «Средняя длина предложения» мы можем увидеть примерные показатели когнитивной нагрузки на реципиента (см. табл. 7). Так, норвежские исследователи Бам Бахадур Кадаят и Эвелин Эйка отмечают, что оптимальная длина предложения в веб-пространстве составляет 16–20 слов .
Таблица 7 - Значение параметра «Средняя длина предложения»
Параметр (среднее количество слов) | US-memes | UK-memes |
Средняя длина предложения | 7,7 | 7,4 |
Мы можем видеть, что средняя длина предложения в мемах обеих стран практически одинаковая. Также, средняя длина предложения находится ниже диапазона, отмеченного зарубежными исследователями, что говорит о том, что вербальная часть англоязычных мемов действительно удобочитаема. Дополнительно, это указывает на преобладание простых предложений (точное количество см. ниже), что характерно для текстов интернет-мемов. Тем не менее стоит учитывать, что, будучи поликодовым текстом, интернет-мемы обычно содержат короткие предложения, так как текстовая часть дополняется визуальной нагрузкой на реципиента.
3.5. Количество простых и сложных предложений
Параметр количества простых и сложных предложений также подтверждает небольшую когнитивную нагрузку на реципиента с точки зрения синтаксической составляющей вербальной части текста (см. табл. 8):
Таблица 8 - Значения параметра «Количество простых и сложных предложений»
Параметр (количество) | US-memes | UK-memes |
Простые предложения (Simple) | 863 | 822 |
Сложносочиненные предложения (Compound) | 248 | 199 |
Сложноподчиненные предложения (Complex) | 71 | 57 |
Сложносочиненно-подчиненное предложение (Compound-complex) | 72 | 55 |
Всего | 1251 | 1130 |
Стоит отметить несоответствие корреляции в количестве предложений всего и количества интернет-мемов в выборке. Это объясняется тем, что в качестве единицы анализа рассматривалось каждое отдельное предложение, даже если в одном интернет-меме их содержалось несколько. Здесь мы также видим, что количество простых предложений в англоязычных интернет-мемах доминирует, а также находится примерно на одном и том же уровне в двух культурах (несмотря на общее различие по количеству предложений в сторону американских интернет-мемов). Тем не менее и в американских, и в британских интернет-мемах присутствуют сложные предложения. Это может быть обусловлено наличием в выборке такого типа интернет-мема, как «текстовый мем» (интернет-мем, представляющий собой изображение, содержащее исключительно текст), экспериментами с языком, создания комических эффектов и культурных отсылок.
3.6. Дополнительная нагрузка
Тексты интернет-мемов могут обладать дополнительной нагрузкой в виде игры со шрифтами и наличия эмодзи (см. табл. 9). Для выявления количественного показателя «Игра со шрифтом (CAPS LOCK)», мы искали предложения, где три и более букв подряд были употреблены в виде заглавных, чтобы не учитывать аббревиатуры (например, названий стран).
Таблица 9 - Значения параметров дополнительной нагрузки текстов интернет-мемов
Параметр (количество) | US-memes | UK-memes |
Игра со шрифтом (CAPS LOCK) | 63 | 85 |
Emoji | 13 | 44 |
Так, британские интернет-мемы используют больше эмодзи и CAPS LOCK, чем американские. Частое использование эмодзи в британских мемах может быть связано с культурной склонностью к сдержанности и иронии в языке, но тем не менее с потребностью в выражении эмоций, для чего в тексте употребляются дополнительные эмоциональные компоненты. Также, британские интернет-мемы могут чаще использовать эмодзи для компенсации отсутствия жестов и интонации в онлайн-общении, выступая эмоциональными маркерами и усиливая многослойность смысла .
4. Заключение
Анализ текстовой составляющей интернет-мемов показал, что американские и британские мемы демонстрируют схожие характеристики, но также имеют культурные различия, которые влияют на их восприятие. В частности, индекс Флеша для обоих типов мемов указывает на умеренную сложность. Следовательно, англоязычные интернет-мемы не могут быть легко восприняты читателем, даже несмотря на наличие коротких предложений и простых слов. Предположительно, контекстуальные и культурные особенности этих мемов делают их намного сложнее, чем данные единицы могут показаться на первый взгляд.
Высокий коэффициент лексического разнообразия (TTR) указывает на наличие лексической игры и культурных отсылок в интернет-мемах. Следовательно, мемы требуют наличия фоновых знаний для полного понимания.
Частотные слова в американских мемах, такие как «Reddit», «Youtube», «memes», указывают на ориентированность на цифровую культуру и медиапространство, в то время как британские мемы, включая лексемы вроде «tea», «mate» и «British», отражают культурную саморефлексию и ироничное отношение к собственной культуре. Это подтверждает, что в контексте интернет-мемов каждая культура использует свой набор лингвокультурных и социальных маркеров.
Анализ параметра средней длины предложения показал, что оба типа мемов имеют относительно короткие предложения, что является характерным для жанра интернет-мема, ориентированного на быструю коммуникацию. Кроме того, большое количество простых предложений в обеих группах указывает на склонность к низкой когнитивной нагрузке на реципиента, несмотря на культурные и контекстуальные сложности.
Использование эмодзи и шрифта в британских интернет-мемах, в частности, больший акцент на передачу эмоций через эмодзи и использование CAPS LOCK, предположительно: связано с культурными особенностями британского дискурса, где эмоциональное выражение компенсируется сдержанностью языка. Это также подчеркивает многослойность и многозначность мемов как жанра, в котором к текстовым элементам добавляется дополнительная семиотическая нагрузка с помощью дополнительных знаков с целью усиления экспрессивности. Тем не менее общее количество интернет-мемов, использующих эмодзи в качестве дополнительного эмоционального компонента в тексте не может говорить о том, что текст в исследуемых изображениях перегружен дополнительными знаками (всего ≈8,8% от всего пула интернет-мемов)
Таким образом, несмотря на внешнюю простоту интернет-мемов, они обладают значительной когнитивной и культурной нагрузкой, что подтверждается как лексическими характеристиками, так и контекстуальными элементами. Это подчеркивает важность фоновых знаний как определенной лингвокультуры, так и лингвокультуры конкретного интернет-пространства для полного понимания реципиентом мемов, что делает их важным объектом исследований в области лингвистики, журналистики, культурологии и других гуманитарных наук.