Respectus Philologicus eISSN 2335-2388
2026, no. 50 (55), pp. 22–29 DOI: http://doi.org/10.15388/RESPECTUS.2026.50.2
Marcin Pawlicki
Uniwersytet Jana Kochanowskiego w Kielcach, Instytut Literaturoznawstwa i Językoznawstwa
Jan Kochanowski University of Kielce, Institute of Literary Studies and Linguistics
Ul. Uniwersytecka 17, 25-406 Kielce, Polska
Email: marcin.pawlicki@ujk.edu.pl
ORCID ID: https://orcid.org/0000-0003-3731-0443
Zainteresowania badawcze: psycholingwistyka, pragmatyka, komunikacja cyfrowa, algospeak i dyskurs mediowany algorytmicznie, lingwistyczne markery stanów psychicznych, język i poznanie, strategie komunikacyjne, manipulacja i perswazja językowa, komunikacja niewerbalna, komunikacja w ASD
Research interests: psycholinguistics, pragmatics, digital communication, algospeak and algorithm-mediated discourse, linguistic markers of mental states, language and cognition, communication strategies, linguistic manipulation and persuasion, nonverbal communication, communication in ASD
Streszczenie. Autor proponuje pragmatyczne ujęcie efektów działania algorytmów platform społecznościowych jako funkcjonalnego, ukrytego adresata aktu mowy. Punktem wyjścia rozważań jest przegląd badań nad moderacją algorytmiczną, świadomością algorytmiczną użytkowników, algorytmicznym adresatem oraz zjawiskiem algomowy (algospeak). W pierwszej części tekstu omówiono ustalenia dotyczące moderacji treści i strategii zwiększania widoczności wypowiedzi. W części drugiej rozwinięto tezę, że algorytm nie jest uczestnikiem komunikacji w sensie psychologicznym, ale stanowi pragmatycznie relewantną instancję odbiorczą, której przewidywana reakcja wpływa na formę wypowiedzi. Analiza przykładów algomowy pokazuje, że są one nie tylko przejawem kreatywności językowej, lecz także strategiami komunikacyjnymi kierowanymi jednocześnie do użytkowników i algorytmów. Wnioski wskazują na potrzebę rewizji klasycznych kategorii pragmatycznych w badaniach komunikacji platformowej.
Słowa kluczowe: algospeak; algomowa; akt mowy; pragmatyka; moderacja algorytmiczna; adresat algorytmiczny; media społecznościowe; filologia cyfrowa.
Abstract. The article proposes a pragmatic account of how social media platform algorithms operate as functional, hidden addressee of speech act. It begins with a review of research on algorithmic content moderation, users’ algorithmic awareness, the concept of the algorithmic addressee, and the phenomenon of algospeak. The first part discusses key findings concerning content moderation and strategies used to increase the visibility of online content. The second part develops the central argument that, while algorithms are not participants in communication in any psychological or intentional sense, they nevertheless constitute pragmatically relevant recipient entities whose anticipated responses shape the form of users’ utterances. An analysis of examples of algospeak demonstrates that these linguistic practices are not merely manifestations of linguistic creativity but also communicative strategies directed simultaneously at human users and algorithms. The article concludes by arguing for a reconsideration of classical pragmatic categories in the study of platform-mediated communication.
Keywords: algospeak; speech acts; pragmatics; algorithmic content moderation; algorithmic addressee; social media discourse; digital philology.
Submitted 05 June 2026 / Accepted 14 August 2026
Įteikta 2026 06 05 / Priimta 2026 08 14
Copyright © 2026 Marcin Pawlicki. Published by Vilnius University Press. This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License CC BY 4.0, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium provided the original author and source are credited.
Rozwój mediów społecznościowych znacząco zmienił sposób komunikacji międzyludzkiej. Największe platformy internetowe: TikTok, YouTube, Instagram, Facebook czy X nie są neutralnymi kanałami dystrybucji, a ich działanie opiera się na złożonych systemach rekomendacyjnych, klasyfikacyjnych i moderacyjnych, które filtrują treści i aktywnie decydują o ich widzialności i zasięgu. W konsekwencji współczesny użytkownik formułuje wypowiedź nie tylko dla ludzkich odbiorców, ale też dla technicznego systemu, który pośredniczy w jej dotarciu do tych odbiorców i może ją w każdej chwili wzmocnić, ograniczyć lub zniszczyć.
Algorytmizację komunikacji internetowej można opisać jako pojawienie się nowego, ukrytego adresata aktu mowy. Algorytm nie jest oczywiście odbiorcą w sensie psychologicznym – nie posiada świadomości, intencji ani kompetencji hermeneutycznej. Pełni jednak rolę instancji, której przewidywana reakcja decyduje o dalszym losie wypowiedzi: jej rozpowszechnieniu, demonetyzacji, ukryciu lub usunięciu. Takie pośrednictwo radykalnie zmienia warunki pragmatyczne komunikacji, ponieważ nadawca musi uwzględniać zarówno to, co zrozumie człowiek, jak i to, jak wypowiedź zostanie rozpoznana i oceniona przez system klasyfikujący.
Ten artykuł ma dwa główne cele. Po pierwsze – uporządkowanie i dokonanie krytycznej syntezy literatury dotyczącej algorytmicznej moderacji, tzw. wyobrażeń algorytmicznych oraz algomowy. Po drugie – zaproponowanie własnego ujęcia teoretycznego, w którym algorytm zostaje potraktowany jako ukryty funkcjonalny adresat pragmatyczny. Teza ta nie przypisuje algorytmowi świadomości ani w żaden sposób go nie psychologizuje. Utrzymuje natomiast, że w praktyce komunikacyjnej nadawcy zachowują się tak, jakby algorytm był jedną z kluczowych instancji odbiorczych – ponieważ przewidują jego reakcję i podporządkowują jej kształt wypowiedzi.
Klasyczna teoria aktów mowy J. L. Austina i Johna R. Searle’a mówi, że wypowiedź językowa jest również działaniem, a nie tylko przekazem informacji semantycznej. Akt mowy posiada wymiary lokucyjny – wypowiedzenie, illokucyjny – działanie z pewnym zamiarem poprzez wypowiedź oraz perlokucyjny – skutek wywołany u odbiorcy (Austin, 1975, s. 94–108; Searle, 1969, s. 22–24). W tradycyjnym ujęciu odbiorcą jest człowiek dysponujący kompetencją językową, społeczną i kulturową.
W komunikacji na platformach społecznościowych to założenie wymaga istotnego uzupełnienia, ponieważ obok odbiorcy ludzkiego pojawia się instancja klasyfikacyjna, która nie interpretuje wypowiedzi w sensie hermeneutycznym, lecz rozpoznaje wzorce językowe, wizualne (czasami również akustyczne, szczególnie biorąc pod uwagę coraz częstszą komunikację głosową) i metadane. Jak słusznie zauważają Gorwa, Binns i Katzenbach (2020, s. 2–4), algorytmiczna moderacja to systemy podejmujące decyzje zarządcze (z trzech głównych możliwych: usunięcie treści; ograniczenie praw konta danego użytkownika włącznie z usunięciem; obniżenie zasięgu postów) na podstawie predykcji i dopasowania wzorców. Algorytm nie jest więc biernym kanałem; jest aktywnym regulatorem warunków przyjęcia lub odrzucenia komunikatu.
Kluczowe dla analizy zawartej w tym artykule są pojęcia algorithmic imaginary (Bucher, 2017, s. 34–38) oraz visibility game1 (Cotter, 2019, s. 896–899). Użytkownicy nie muszą znać rzeczywistej architektury systemu informatycznego odpowiedzialnego za platformy społecznościowe – wystarczy, że obserwują skutki swoich działań i na tej podstawie konstruują wyobrażenia na temat działania algorytmu (Klug, Steen, Yurechko, 2023). Przyjęcie przez algorytm staje się warunkiem powodzenia aktu mowy: wypowiedź jest skuteczna dopiero przy spełnieniu dwóch warunków – gdy zostanie zrozumiana przez człowieka i gdy zostanie „przepuszczona” lub wzmocniona przez system.
W tym kontekście zasadne staje się wprowadzenie kategorii adresata algorytmicznego – potencjalnego zbioru odbiorców konstruowanego, segmentowanego i przewidywanego przez infrastrukturę platformy z narzuceniem wpisanych w algorytm zasad (np. zakazem wypowiedzi na określony temat). Nadawca zwraca się do ludzi nie bezpośrednio, ale poprzez warstwę techniczną, której działanie musi antycypować. Powstaje zatem sytuacja podwójnej adresacji.
W klasycznej pragmatyce Grice’a komunikacja opiera się na zasadzie współpracy i maksymach konwersacyjnych (Grice, 1975, s. 45–47). W warunkach platform społecznościowych zasada ta ulega przekształceniu. Nadawca często nie dąży do maksymalnej przejrzystości wobec wszystkich odbiorców. Jego celem jest równoczesne zachowanie czytelności dla wybranej publiczności ludzkiej i częściowe zaciemnienie komunikatu wobec systemu automatycznej detekcji.
Algomowa stanowi szczególny przypadek pragmatycznej dwuwarstwowości. Na ludzkim poziomie komunikat pozostaje rozpoznawalny dzięki kontekstowi i konwencjom społecznym; na poziomie algorytmicznym ma uniknąć jednoznacznego dopasowania do słów lub wzorców uznawanych za zakazane lub ryzykowne. Jest to strategia skierowana do dwóch różnych instancji odbiorczych, a nie zwykła gra językowa.
Główna propozycja artykułu brzmi następująco: algorytm można traktować jako ukrytego adresata aktu mowy, ponieważ spełnia trzy następujące warunki funkcjonalne: (1) nadawca stara się przewidywać jego reakcję jako instancji reagującej na wypowiedź; (2) jego reakcja decyduje o powodzeniu lub niepowodzeniu aktu komunikacyjnego; (3) nadawca modyfikuje formę wypowiedzi ze względu na tę przewidywaną reakcję. Jest to adresat pragmatyczny – taki, wobec którego projektuje się działanie językowe, nie osobowy.
Strategie algomowy rzadko występują w izolacji – tworzą złożone, multimodalne układy. Poniższy podział ma charakter autorskiej syntezy i rekategoryzacji, opracowanej z uwzględnieniem istniejących typologii i strategii opisanych w literaturze anglojęzycznej (Calhoun i Fawcett, 2023; Fillies i Paschke, 2024; Willenberg, 2024; Fillies, Robertson, Hancock, 2026, preprint), uzupełnionej przykładami odnotowanymi przez autora w polskojęzycznym dyskursie mediów społecznościowych2. Wyżej wymienione strategie można uporządkować w następujące grupy:
1. Modyfikacje graficzno-ortograficzne i fonetyczne (rekategoryzacja Steen, Yurechko, Klug oraz Calhoun i Fawcett – u nich w kilku podkategoriach mowa o zamianach semantycznych i fonetycznych) – s€x, s3x, segz, g@y, pr0n, s*icide, @ss, shadow*an (Steen, Yurechko, Klug, 2023; Calhoun i Fawcett, 2023). Cel: próba oszukania automatycznego dopasowania słowa kluczowego przy zachowaniu czytelności dla człowieka.
2. Eufemizmy algorytmiczne i zamienniki leksykalne (kategoria częściowo – w przypadku zamienników leksykalnych – odpowiada lexical replacement u Calhoun i Fawcett; termin „eufemizmy algorytmiczne” jest autorski) – unalive zamiast suicide/kill, grape zamiast rape, corn zamiast porn, accountant zamiast sex worker (Steen, Yurechko, Klug, 2023; Calhoun, Fawcett, 2023), kek$/keks zamiast seks hummus zamiast Hamas, niebieska platforma zamiast OnlyFans, tutka zamiast prostytutka, PDF zamiast pedofil (materiał własny). Mają one charakter grzecznościowy i, przede wszystkim, techniczny – zmniejszają ryzyko automatycznej detekcji. Przez eufemizmy algorytmiczne rozumiem takie substytucje leksykalne, które nie służą wyłącznie złagodzeniu treści tabuizowanej wobec odbiorcy ludzkiego, lecz przede wszystkim zmniejszeniu ryzyka automatycznej detekcji, ograniczenia zasięgu, demonetyzacji lub usunięcia wypowiedzi.
3. Kodowanie wizualne (kategoria odpowiadająca opisywanym w literaturze reprezentacjom obrazowym i substytucjom intersemiotycznym, np. u Steen, Yurechko, Klug 2023) – 🍑, 🍆(materiał własny), emoji zastępujące słowa lub całe frazy. Przesunięcie znaczenia z poziomu leksykalnego na semiotyczny.
4. Kodowanie multimodalne (rekategoryzacja oparta na ujęciu multimodalnym Steen, Yurechko i Kluga oraz Willenberg; autorski charakter ma zebranie i uporządkowanie poszczególnych środków w obrębie jednej klasy analitycznej) – modyfikacja gestów, mimiki, kadrowania, napisów na ekranie, hashtagu, miniatury, dźwięku oraz celowe pomijanie słów w nagraniu głosowym – np. słowo „samobójstwo” jest wyciszane przez autorów na YouTubie (Steen, Yurechko, Klug, 2023, s. 6–8).
5. Transliteracja, homoglify i przełączanie kodów – zapis słowa z użyciem znaków wizualnie identycznych z innych alfabetów, utrudniający automatyczne dopasowanie wzorca przy zachowaniu pełnej czytelności (np. samobójstwo z „a” z cyrylicy) oraz użycie obcojęzycznego zamiennika w wypowiedzi polskojęzycznej – przejmowane przez polskich użytkowników unalive, seggs czy grape wplatane w polskie zdania (materiał własny). Przełączanie kodu służy unikaniu wykrycia, ponieważ systemy automatycznej detekcji wykazują wyraźnie niższą skuteczność wobec treści mieszanych językowo i transliterowanych. Samo mieszanie języków jest w Internecie zjawiskiem szerszym i przybiera np. takie formy: To jest totalnie cringe, Mam taki vibe, Nie spoileruj, Zbanowali mi konto (materiał własny).
6. Kamuflaż kontekstualny i metadyskursywne „oswajanie” algorytmu – dodawanie fraz nie próbujcie tego w domu, no hate, obejrzyj do końca, tylko opinia, materiał historyczny (materiał własny). Sygnały te nie służą głównie człowiekowi, ale maszynie.
Wszystkie te praktyki łączy jedna właściwość – są projektowane z myślą o dwóch nierównorzędnych odbiorcach. Człowiek ma odczytać znaczenie możliwie poprawnie; algorytm ma nie zareagować sankcją. W ten sposób powstaje konflikt między komunikatywnością a wykrywalnością – im bardziej komunikat jest jawny, tym większe ryzyko interwencji algorytmu, a im silniej zakodowany, tym większe ryzyko niezrozumienia przez odbiorcę ludzkiego.
Najważniejszy wkład niniejszego artykułu w teorię badań nad dyskursem internetowym polega na przesunięciu uwagi z opisu form algomowy na jej status pragmatyczny. Jeśli użytkownik zapisuje „s€x” zamiast „sex” lub dodaje neutralizujący podpis do obrazu, to wykonuje działanie komunikacyjne wobec przewidywanej instancji odbiorczej. Zmienia nie tylko formę znaku, ale również relację między nadawcą a odbiorcą i warunkami powodzenia wypowiedzi.
W klasycznym akcie mowy powodzenie komunikacji zależy od rozpoznania intencji i konwencji przez uczestników. W mediach społecznościowych dochodzi dodatkowy warunek: wypowiedź musi przejść przez system klasyfikacji, aby w ogóle mogła wywołać zamierzony skutek społeczny. Algorytm nie „rozumie” wypowiedzi jak człowiek, mimo to jego działanie może przerwać drogę między intencją nadawcy a skutkiem perlokucyjnym wobec odbiorców ludzkich. Właśnie dlatego staje się funkcjonalnym adresatem pragmatycznym.
Takie ujęcie pozwala odróżnić algomowę od tradycyjnych żargonów i form językowego oporu (Stano, 2022), które m.in. ukrywają sens przed grupą zewnętrzną. Algomowa ukrywa lub przekształca tylko te elementy, które mogłyby zostać niekorzystnie odczytane przez algorytm – przy jednoczesnym zachowaniu czytelności dla odbiorców ludzkich.
Wpływ algorytmu jako ukrytego adresata wykracza daleko poza unikanie zakazanych słów. U użytkowników komunikacji w mediach społecznościowych powoduje: nadmierną ostrożność stylistyczną i asekuracyjne formuły metadyskursywne; wzmocnienie tzw. clickbaitów i języka silnie emocjonalnego (systemy rekomendacyjne premiują uwagę i czas oglądania); standaryzację schematów wypowiedzi; zmiany rytmu zdań, długości tytułów, struktury nagłówków i sposobu ujawniania puenty.
Algomowa pełni przy tym funkcje ambiwalentne: może chronić grupy marginalizowane i społecznych edukatorów, lecz równie łatwo służyć obchodzeniu moderacji przez podmioty szerzące dezinformację lub nienawiść. Naukowy opis tego zjawiska wymaga więc postawy analitycznej, a nie apologetycznej czy wyłącznie krytycznej.
Z perspektywy filologicznej algomowa jest szczególnie wartościowym przedmiotem badań, ponieważ przyspiesza procesy neologizacji i wariantywności językowej; komplikuje relację znak–znaczenie (znaczenie wynika także z wiedzy o platformie i przewidywanej reakcji algorytmu); wymaga rozszerzenia metod analizy korpusowej o wymiar multimodalny i platformowy; stawia nowe wyzwania translatoryczne (jak przekładać unalive lub segz?); skłania do rewizji kategorii odbiorcy w teorii komunikacji – infrastrukturę techniczną (a w zasadzie jej przejaw w postaci algorytmu) należy traktować jako integralny element sytuacji komunikacyjnej.
W polskim kontekście obserwuje się zarówno przejmowanie angielskich zamienników (seggs), tworzenie lokalnych odpowiedników (np. dla unalive [jako eufemizm śmierci/samobójstwa]: śm*erć, s4mobójstwo, s4m0bójstw0, magik/zrobić magika; zamiast zabójstwo: z4bójstwo, z4bić), jak i opisowe konstrukcje metajęzykowe. Szczególnie interesujące są językowe hybrydy polsko-angielskie oraz wykorzystanie polskich zdrobnień i ironii jako dodatkowego kamuflażu. Badania porównawcze polsko-angielskie mogłyby ujawnić, w jakim stopniu algomowa jest zjawiskiem globalnym, a w jakim zależy od specyfiki językowej i kulturowej platformy.
Artykuł ma charakter teoretyczno-przeglądowy. W kolejnych badaniach wskazane byłoby stworzenie porównawczego korpusu algomowy (język polski, angielski, inne), analiza skuteczności poszczególnych strategii oraz badanie ich wpływu na komunikację pozaplatformową (czy formy wykształcone wobec algorytmu przechodzą do mowy potocznej?).
Przedstawiona analiza prowadzi do wniosku, że algorytm może i powinien być rozumiany jako ukryty adresat aktu mowy w dyskursie mediów społecznościowych. Nie jest adresatem osobowym ani świadomym – pełni funkcję adresata pragmatycznego; nadawca przewiduje jego reakcję, dostosowuje do niej wypowiedź i uzależnia od niej możliwość osiągnięcia zamierzonego skutku wobec odbiorców ludzkich.
Algomowa jest jednym z najbardziej widocznych przejawów tej zmiany. Modyfikacje ortograficzne, eufemizmy algorytmiczne, kodowanie multimodalne i metadyskursywne sygnały bezpieczeństwa pokazują, że użytkownicy tworzą wypowiedzi przeznaczone dla dwóch odbiorców jednocześnie. Człowiek ma odczytać sens; algorytm ma nie zareagować sankcją lub uznać treść za wartą dystrybucji.
Dla filologii oznacza to konieczność rozszerzenia pola analizy języka cyfrowego o warunki platformowe. Tekst internetowy coraz częściej nie jest już bezpośrednią wypowiedzią człowieka do człowieka, pojawia się pośrednik – algorytm, który, jako ukryty adresat aktu mowy, nie jest metaforą technologiczną; jest precyzyjnym opisem realnej, głębokiej zmiany pragmatycznej zachodzącej we współczesnym dyskursie mediów społecznościowych.
Austin, J. L., 1975. How to Do Things with Words. Oxford: Oxford University Press.
Bucher, T., 2017. The algorithmic imaginary: Exploring the ordinary affects of Facebook algorithms. Information, Communication & Society, 20 (1), pp. 30–44. https://doi.org/10.1080/1369118X.2016.1154086. Available at: <https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/1369118X.2016.1154086>. [Accessed 11 May 2026].
Calhoun, K., Fawcett, A., 2023. “They edited out her nip nops”: Linguistic innovation as textual censorship avoidance on TikTok. Language@Internet, 21, pp. 1–30. https://doi.org/10.14434/li.v21.37371. Available at: <https://scholarworks.iu.edu/journals/index.php/li/article/view/37371/39943>. [Accessed 06 May 2026].
Cotter, K., 2019. Playing the visibility game: How digital influencers and algorithms negotiate influence on Instagram. New Media & Society, 21 (4), pp. 895–913. https://doi.org/10.1177/1461444818815684. Available at: <https://kelleycotter.com/wp-content/uploads/2020/02/NMS_visibilitygame.pdf>. [Accessed 14 May 2026].
Fillies, J., Paschke, A., 2024. Simple LLM based approach to counter algospeak. In: Proceedings of the 8th Workshop on Online Abuse and Harms (WOAH 2024). Mexico City: Association for Computational Linguistics, pp. 136–145. https://doi.org/10.18653/v1/2024.woah-1.10. Available at: <https://aclanthology.org/2024.woah-1.10/>. [Accessed 15 May 2026].
Fillies, J., Robertson, R. E., Hancock, J., 2026. Algospeak, hiding in the open: The trade-off between legible meaning and detection avoidance. Preprint, arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2605.06619. [Accessed 09 May 2026].
Gorwa, R., Binns, R., Katzenbach, C., 2020. Algorithmic content moderation: Technical and political challenges in the automation of platform governance. Big Data & Society, 7 (1), pp. 1–15. https://doi.org/10.1177/2053951719897945. Available at: <https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/2053951719897945>. [Accessed 15 May 2026].
Grice, H. P., 1975. Logic and conversation. In: Eds. P. Cole, J. L. Morgan. Syntax and semantics, 3. Speech acts. New York: Academic Press, pp. 41–58.
Klug, D., Steen, E., Yurechko, K., 2023. How algorithm awareness impacts algospeak use on TikTok. In: Companion Proceedings of the ACM Web Conference 2023, pp. 234–237. https://doi.org/10.1145/3543873.3587355. Available at: <https://dl.acm.org/doi/10.1145/3543873.3587355>. [Accessed 10 May 2026].
Searle, J. R., 1969. Speech acts: An essay in the philosophy of language. Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9781139173438.
Stano, S., 2022. Linguistic guerrilla warfare 2.0: On the “forms” of online resistance. Rivista Italiana di Filosofia del Linguaggio, pp. 177–186. https://doi.org/10.4396/2022SFL13. Available at: <https://iris.unito.it/bitstream/2318/1937091/1/2023_STANO%20Simona_Linguistic%20Guerrilla%20Warfare%202.0_RIFL.pdf>. [Accessed 08 May 2026].
Steen, E., Yurechko, K., Klug, D., 2023. You can (not) say what you want: Using algospeak to contest and evade algorithmic content moderation on TikTok. Social Media + Society, 9 (3), pp. 1–13. https://doi.org/10.1177/20563051231194586. Available at: <https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/20563051231194586>. [Accessed 17 May 2026].
Willenberg, M., 2024. TW: su1(1d3 – Multimodal self-censorship on YouTube. JournaLIPP, 9, pp. 99–123. https://doi.org/10.5282/journalipp/4907. Available at: <https://lipp.ub.uni-muenchen.de/lipp/article/view/4907>. [Accessed 15 May 2026].
1 Oba te terminy nie doczekały się jeszcze powszechnych polskich odpowiedników. Pierwszy z nich, algorithmic imaginary, oznacza sposób postrzegania i rozumienia pracy algorytmów, natomiast drugi – visibility game – starania użytkowników Internetu podejmowane w celu dotarcia ich treści do jak największej grupy odbiorców. Sama algomowa (autorska próba przekładu algospeak) również nie jest jeszcze terminem żyjącym w polskim dyskursie naukowym, a nawet w szerszym kontekście (wyniki wyszukiwania w Google w momencie rozpoczęcia pisania tego artykułu pokazywały 0 wyników, obecnie pokazują zaledwie 4).
2 Część przykładów pochodzi z przywołanej literatury anglojęzycznej, natomiast pozostałe zostały odnotowane przez autora w polskojęzycznym dyskursie platform społecznościowych. Angielskie leksemy i konstrukcje są w tym dyskursie używane zarówno w formie oryginalnej, jak i w połączeniu z elementami polszczyzny.
Materiał własny obejmuje publicznie dostępne wypowiedzi odnotowane na platformach Reddit, X, Facebook i YouTube w okresie 7.10.2025–10.10.2025 r. Przy poszczególnych przykładach wskazano, czy pochodzą one z przywołanych opracowań, czy z materiału własnego. Jeżeli nie zaznaczono inaczej, dana kategoria jest autorska.