Исследование ментального лексикона опирается на следующие методологические принципы:

  • системный характер когниции, предполагающий взаимосвязь и взаимодействие всех компонентов когнитивной системы человека, в том числе профессионального и обыденно-практического компонентов знания;
  • динамическая природа когниции и ментального лексикона как части когнитивной системы, способность ее перестраиваться в зависимости от контекста функционирования (варьирование социальных параметры индивида, ситуации общения, состояния предактивации, предшествующей информации и т.п.);
  • междисциплинарность когнитивных исследований и опора на языковые факты при анализе когниции;
  • экспериментальный подход к изучению когнитивных структур и ментального лексикона;
  • квантитативный характер создаваемых моделей с опорой на вероятностно-статистические методы и методы математического моделирования, применяемые на всех этапах исследования;
  • сетевая организация научного исследования в ИС «Семограф», позволяющая осуществлять полный цикл исследования, включая сбор материала, обработку и экспертный анализ данных, статистический анализ, построение моделей, основанных на принципах редактируемой визуализации.

Методы сбора данных:

  • направленный ассоциативный эксперимент с неограниченным количеством реакций (метод перечисления в рамках заданной предметной области);
  • свободный ассоциативный эксперимент, выполняемый на материале стимулов, выявленных на этапе анализа результатов направленного ассоциативного эксперимента, и репрезентирующих разные сегменты ментального лексикона;
  • эксперимент по выявлению актуального лексикона.

Методы анализа данных:

  • методы многоуровневой классификации и полевого анализа позволяют создать распределенную по классификационным уровням структуру, в которой устанавливаются разные типы семантических отношений между ее единицами и узлами;
  • методы фреймового и графосемантического моделирования, направленные на выявление и визуализацию семантических структур ментального лексикона;
  • методы математического моделирования и вероятностно-статистические методы (корреляционный анализ, кластерный анализ, методы многомерного шкалирования и др.).