学术期刊论文方法部分体裁结构的比较研究*

刘 辉

(黑龙江大学，哈尔滨 150080)

1 引言

Miller曾指出应当区分体裁与形式，“形式是一个可用于体系各个层面的通用术语，体裁是特指某一层面的形式，融合较低层面的形式与典型内容”(Miller 1994:31)。这一观点表明体裁具有体系性并且包括形式与内容两个方面。显然，体裁分析框架下的学术体裁研究也应当从形式与内容入手。学术论文方法部分在形式上由不同的语步(moves)和话目(steps)构成，如数据收集(data collection)和数据分析(data analysis)等；各个语步及话目在内容上又具有不同的交际目的和文本功能。实际上，构成体裁结构的语步和话目犹如构成句子的词汇和短语，体现的是构成宏观语篇结构的各个单位之间的“同现”或“共存”关系。因此，本文主要统计分析学术期刊论文方法部分宏观语步结构和微观语步—话目的具体分布情况，旨在深化对该部分体裁结构的认识，明确各个学科群和学科之间的联系与区别，进一步揭示方法部分的文本建构规律。

2 研究方法

2.1 数据收集

本文所用语料均来自笔者自建的“学术期刊方法部分语料库”(刘辉 2016:62)。该语料库收集SCI，SSCI和A&HCI学术检索系统中20个常见学科(分为纯科学、应用科学、生命科学、社会科学和人文科学5个学科群)的3,000个语料样本，总形符数(token)为2,728,583。笔者首先利用SPSS 22.0采用两步随机法随机获得30个序数。随后在该语料库的20个学科中分别提取30个语料样本，构建一个方法部分体裁结构子语料库。该子语料库形符数为503,831，句子数量为23,134，语料样本数为600。

2.2 数据分析

在充分考虑学科群与学科方法部分结构差异的基础上，结合Nwogu(1997)、Lim(2006)、Yang(2004)和吴宁(2008)等学者的分类框架，本文将方法部分分为3个语步，分别是背景信息(以下简称M1)、描述研究对象(以下简称M2)和介绍分析方法(以下简称M3)。其中，M1既是语步也是话目，其体裁功能是介绍研究目的与问题等背景信息。虽然它不包含特定话目，但统计时仍然计算为一个话目；M2包括介绍研究对象及其分类(以下简称S21)、介绍数据收集标准与分类(以下简称S22)和描述数据收集过程(以下简称S23)3个话目；M3包括确立分析框架与标准(以下简称S31)、介绍变量分类与控制(以下简称S32)和描述分析过程(以下简称S33)3个话目。须要指出，本文的语步和话目总量上少于Lim和杨瑞英等的分类。这些学者的研究对象大多为医学、管理学和语言学等单一学科，可以进行较为细致的划分。本文的分析对象为20个学科，还包含5个学科群的上位分类，学科分类体系相对复杂。因此，语步—话目结构不宜过细，以免影响学科与学科群之间的相互比较与分析。

笔者依照该框架对600个语料样本的语步和话目进行人工标注，赋值后再根据检验条件检验不同学科群与学科的语步或话目的分布情况。根据统计结果，本文涉及的各个变量分布均符合独立样本Kruskal-Wallis 检验的标准(显著性水平为0.05)。

3 结果与讨论

3.1 整体特征

笔者首先以学科群为单位，统计宏观语步、语步总体和话目总体的分布情况，目的在于观察方法部分体裁结构的整体分布规律。

3.11 宏观语步结构

本文中的宏观语步结构指语步同语步之间的组合结构。这种结构的上限是方法部分本身，下限是一个单独语步。对宏观语步结构的统计与分析有助于了解方法部分文本建构的整体规律。在全部语料样本中共划分出600个宏观语步结构，具体结果参见表1。

表1 学科群宏观语步结构统计表①

统计结果显示M1同其它语步结合后才能出现在方法部分，表明它是一个带有附属性质的语步结构，在文本建构时仅具有辅助性的语篇功能。M2虽然可以单独构成方法部分，但是其出现频率仅占全部宏观结构的4.7%，并不具备代表性。其中，该语步在社会科学和人文科学分布较多，在其它3个学科群分布较少。这表明M2在纯科学、应用科学和生命科学中仅是方法部分的非核心语步。M3在宏观结构中的出现频率较高，为202次，在全部宏观结构中的出现比率为33.7%，在单独语步构成的宏观结构中频率最高。多语步组合的宏观结构中，M1—M2、M1—M3和M1—M2—M3的出现频率较低，在宏观结构中的合计比率为4.7%。显然，这些宏观结构同M2具有相同的性质，都是方法部分语步宏观结构的“非典型”结构。M2—M3是多语步宏观结构中使用频率最高的组合形式，出现频率为342次，所占比率为57%，表明它是方法部分语步宏观结构的主要构成形式。就具体学科群而言，处于学科连续统两端的纯科学和人文科学在最主要的两个宏观结构中(M3和M2—M3)的使用情况与其它3个学科群之间存在较为明显的区别，M3的使用频率高，M2—M3的使用频率低；应用科学宏观语步结构体现出一定程度的融合趋势：M3的使用频率降低，M2—M3的使用频率增高，但仍存在少量的其它类型宏观结构；生命科学与社会科学在M3和M2—M3的使用频率上较为接近，但是依靠M1—M2—M3和M2这样的“非典型“结构依然可以保持学科群的区别性。

3.12 语步总体分布

在全部600个语料样本中，笔者共划分出977个单独语步，具体结果参见表2。

表2 学科群单独语步统计表

统计结果表明全部学科群中M3的使用频率最高，为570次，比率为58.3%；M2的使用频率较低，为379次，比率为38.8%；M1的使用频率最低，只有28次，比率仅为2.87%。这表明在方法部分的语步结构中，“介绍分析方法”是大多数语料样本的主体结构，而“描述研究对象”和“介绍背景信息”则是可选结构。就学科群而言，纯科学和人文科学中M3的出现频率明显高于其它3个学科群。其中，纯科学中对M1的使用频率达到20次，占全部M1使用频率的71.4%。然而这一语步在其它学科群中的使用频率却非常低，表明纯科学建构方法部分时将潜在受众设定为学科背景知识相差较大的群体。这一发现同Swales(1990：141)的研究结果相吻合。此外，应用科学中M2和M3的使用频率呈现出一种过渡趋势，M2的使用频率增加，M3的使用频率减少。生命科学M2和M3的使用频率较为接近，表明该学科群对研究对象与分析方法的关注程度较为接近。社会科学在上述两个语步的选择上同生命科学较为相似，仍体现出两者并重的态势。人文科学中M3和M2的使用频率分别为74.6%和23.9%，注重思辨和内省的学科传统使得哲学、历史和文学较少采用量化研究方法，因此M2的使用频率较低。

3.13 话目总体分布

根据本文的分类，笔者在全部600个语料样本中共划分出1,700个话目，具体结果参见表3。

统计结果显示S11在全部学科群中的出现频率最低，仅为28次。由于它同时也是M1，仅作为统计用途，因此不是分析的重点，也不进行话目分布特征的详细分析。在剩余的6个话目中，S31的使用频率最高，共467次，占全部话目总数的27.5%；S32的使用频率最低，共75次，占全部话目总数的4.4%；其余话目的的使用频率在1.6%至24.6%之间。这表明方法部分话目结构中的首要内容是描述数据分析框架和数据分析过程，其次是介绍数据收集标准和数据收集过程。此外，各学科群在话目的整体分布上也具有明显差别，例如，纯科学、应用科学和生命科学在S33的使用上明显高于社会科学和人文科学。就具体学科群而言，生命科学的话目数量最多，人文科学的最少。此外，每个学科群都存在一些使用频率较高的话目结构，例如，人文科学中的S31和纯科学中的S33，表明不同学科群在建构方法部分的文本时会根据不同的交际目的使用不同的话目结构。

表3 学科群话目总体分布统计表

3.2 M2话目分布特征

笔者分别以学科群和学科为单位，统计M2话目总体的分布情况，统计结果参见表4。

3.21 学科群M2话目分布

生命科学S21分布最多，为43次，纯科学与人文科学最少，均为11次；生命科学S22分布最多，为100次，纯科学最少，为25次；生命科学S23分布最多，为100次，人文科学最少，为29次。检验结果显示，S21、S22和S23这3个变量分布的P值均为0.000，均小于0.05(卡方值分别为48.009、141.327和156.415)，表明它们在不同学科群间的分布存在显著差异。组间成对比较结果显示，在S21的分布上，除纯科学与人文科学、纯科学与应用科学、人文科学与应用科学和社会科学与生命科学外，其它学科群相互之间均存在显著差别；在S22的分布上，除纯科学与人文科学、社会科学与应用科学外，其它学科群相互之间均具有显著差异；在S23的分布上，除人文科学与纯科学、社会科学与生命科学外，其它学科群相互之间均存在显著差异。M2中3个话目的总体分布情况表明，生命科学与社会科学注重对研究对象的描述，纯科学、应用科学和人文科学这3个学科群对潜在读者的学科背景知识存在较高预设，因而在方法部分上不对研究对象做过多描述与解释。

表4 学科群与学科M2分布统计表

3.22 纯科学M2话目分布

化学中S21出现的频次最多，共11次，其它3个学科S21均没有出现；化学中S22出现的频次最多，共14次，数学与统计学最少，均为1次；化学中S23出现的频次最多，为20次，统计学最低，仅为1次。检验结果显示，S21、S22和S23分布的P值均为0.000，均小于0.05，(卡方值分别为36.028、24.602和39.352)，表明它们在4个学科之间的分布存在显著差异。组间成对比较结果显示，在S21的分布上，除数学与化学、统计学与化学以及物理学与化学外，其它学科相互之间均不存在显著差异；在S22的分布上，除数学与化学、物理学与化学外，其它学科相互之间均没有显著差异；在S23的分布上，除统计学与数学、物理学与化学外，其它学科相互之间均不存在显著差异。3个话目在纯科学各个学科之间的分布呈现出较为明显的规律性。其中，S21在本学科群中的总体分布频率较低，并且仅在化学中出现，表明该变量不是各学科建构方法部分的必要条件，仅作为可选话目发挥辅助性的语篇功能。S22和S23的整体分布规律则较为接近。

3.23 应用科学M2话目分布

工程学和应用机械中S21出现的频次最多，均为4次，材料学最低，为2次；材料学中S22出现的频次最多，为20次，计算机最少，为9次；材料学中S23出现的频次最多，为19次，计算机最少，为8次。检验结果显示，S21在工程学、应用机械、材料学和计算机4个学科之间分布的P值为0.816，大于0.05(卡方值为0.941)，表明该变量在不同学科间的分布不具有显著差别；S22和S23在4个学科中分布的P值分别为0.024和0.035，均小于0.05(卡方值分别为9.420和8.583)，表明两个变量在不同学科间的分布存在显著差异。组间成对比较结果显示，在S22和S23的分布上，除计算机与材料学外，其它学科相互之间均不存在显著差异。其中，S21作为可选话目虽然使用频率较低，但是在4个学科中的分布较为接近，表明它在应用科学中具有较为一致的文本功能。S22和S23在应用科学中的整体分布较为接近，说明它们更倾向于以组合形式出现在M2中。此外，在S21、S22和S23的整体分布上，计算机科学同其它3个学科之间存在一定程度差别，体现出明显的非典型学科的特征，表明话目结构的选择和使用依然受到学科特性的影响。

3.24 生命科学M2话目分布

公共健康中S21、S22和S23的出现频次均最高，分别为19次、28次和28次；生物学均最低，分别为4次、20次和20次。结果显示，S21、S22和S23分布的P值分别为0.000、0.029和0.029，均小于0.05(卡方值分别为21.097、9.044和9.044)，表明它们在医学、公共健康、生物学和农学4个学科中的分布存在显著差异。组间成对比较结果显示，在S21的分布上，除生物学与医学、生物学与公共健康以及农学与公共健康外，其它学科相互之间均不具有显著差异；在S22和S23的分布上，除生物学与公共健康外，其它学科相互之间也不存在显著差异。生命科学各个变量的分布均呈现出明显的规律性。其中，S21在本学科群中的分布频率达到43次，在5个学科群中最高，表明生命科学对受众背景知识的预设较低，在文本建构时对研究对象与分类等信息的描述较为详细。S22与S23在各个学科的分布呈现出较高的吻合度，表明它们作为M2的核心语步在不同学科中均发挥重要的语篇组织功能。

3.25 社会科学M2话目分布

心理学中S21出现的频次最多，为27次，在社会学中没有出现；心理学中S22出现的频次最多，为23次，社会学最低，为15次；心理学中S23出现的频次最多，为27次，商务与经济学最少，为20次。检验结果显示，S21在社会学、商务与经济学、法学和心理学4个学科中分布的P值为0.000，小于0.05(卡方值为 82.151)，表明它在不同学科间的分布存在显著差异；S22和S23分布的P值分别为0.097和0.094，均大于0.05(卡方值分别为6.311和6.403)，表明它们在各学科的分布不具有明显差别。组间成对比较结果显示，在S21的分布上，除社会学与心理学、法学与心理学、心理学和商务与经济学外，其它学科相互之间均不存在显著差异。社会科学M23个变量的分布表现出明显的独特性。其中，作为纯科学、应用科学和生命科学的可选话目，S21在心理学中出现超高频分布，表明它对心理学方法部分的文本建构具有重要价值，是该学科的核心话目之一。此外，S22和S23的整体分布规律依然较为一致，表明它们的组合是社会科学文本建构的重要方式。

3.26 人文科学M2话目分布

语言学中S21、S22和S23的出现频次均最多，分别为10次、23次和27次，哲学和历史均没有出现。检验结果显示，S21、S22和S23在哲学、历史、文学和语言学4个学科中分布的P值均为0.000，均小于0.005(卡方值分别为28.088、68.765和94.289)，表明它们在各学科之间的分布均存在显著差异。组间成对比较结果显示，除哲学与语言学、历史与语言学和文学与语言学外，其它学科相互之间均不存在显著差异。3个变量在人文科学各学科的分布具有相同的规律——话目总量较少，并且分布极不平衡。它们均集中高频分布于语言学这一学科中，在其它3个学科中分布较少。这主要是哲学、历史和文学3个学科方法部分的“隐性”特征决定的。3个学科中的很多样本长度均较短，大多为几个句子，很难构成更为复杂的语篇结构。相比之下，语言学具有较为丰富的话目结构，体现出明显的非典型性。

3.3 M3话目分布特征

笔者同样分别以学科群和学科为单位，统计M3话目总体的分布情况统计结果参见表5。

表5 学科群与学科M3分布统计表

3.31 学科群M3话目分布

生命科学中S31出现的频次最多，为105次，纯科学最少，为87次；生命科学中S32出现的频次最多，为25次，而在人文科学中没有出现；纯科学中S33出现的频次最多，为115次，人文科学最少，为17次。检验结果显示，S31、S32和S33在5个学科群中分布的P值分别为0.003、0.000和0.000，均小于0.05(卡方值分别为18.754、29.056和255.683)，表明它们在各个学科群之间的分布具有显著差异。组间成对比较结果显示，在S31的分布上，除应用科学与生命科学外，其它学科群相互之间均不存在明显差异；在S32的分布上，除人文科学与社会科学、人文科学与纯科学、人文科学与生命科学外，其它学科群相互之间均不存在显著差异；在S33的分布上，除应用科学与生命科学、应用科学与纯科学、生命科学与纯科学外，其它学科群相互之间均具有显著差异。M3话目的总体分布表明，S31和S33的出现频次较高，它们在纯科学、应用科学、生命科学和社会科学中的分布均体现出相对一致的规律，说明它们是建构M3的必选话目。而S32在上述4个学科群中的出现频次均较低，说明它是一个可选话目。此外，人文科学中S33的出现频次较低，S32没有出现，与其它学科群的话目分布规律存在较大差别。实际上，人文科学中S31的高频分布在很大程度上缓解因S33分布不足对语步结构造成的影响。由此可见，S31与S33之间不仅存在同现关系，在一定条件下也可以呈现互补分布。

3.32 纯科学M3话目分布特征

数学中S31的出现频次最多，为29次，化学最少，为16次；统计学中S32的出现频次最多，为10次，化学最少，仅为1次；物理学中S33的出现频次最多，为30次，化学最少，为27次。检验结果显示，S31和S32在数学、统计学、物理学和化学4个学科分布的P值分别为0.002和0.019，均小于0.05(卡方值分别为14.714和9.996)，表明上述两个变量在各学科之间的分布具有显著差异；S33在各个学科分布的P值为0.269，大于0.05(卡方值为3.932)，表明该变量在各学科间的分布不存在显著差异。组间成对比较结果显示，在S31的分布上，除化学与数学外，其它学科相互之间均不存在显著差异；在S32的分布上，除化学与统计学外，其它学科相互之间均不存在明显差别。纯科学M3中3个话目的分布具有较为明显的规律性。其中，S31和S32在数学与统计学中出现频次较高，在物理学与化学中出现频次较低，其主要原因在于数学和统计学的研究方法大多偏重演绎推理，便于对影响研究结果的各种变量进行预先控制，而物理学和化学在具体研究过程中则很难兼顾这一点。S33在各学科中分布较为均衡，没有明显的差异性。

3.33 应用科学M3话目分布特征

统计结果显示，计算机中S31的出现频次最多，为24次，材料学最少，为16次；工程学中S32的出现频次最多，为6次，应用机械和计算机最少，均为1次；应用机械中S33的出现频次最多，为29次，计算机最少，为24次。检验结果显示，S31、S32和S33在本学科群4个学科间分布的P值分别为0.113、0.084和0.141，均大于0.05(卡方值分别为5.981、6.650和5.453)，表明各学科相互之间不存在显著差异。S31与S33的总体分布频率较高，在各个学科分布也较为均衡，表明它们是应用科学M3的必选话目。S32总体出现频次较低，并且在不同学科的分布不均衡，表明该变量仅具备可选话目的功能。须要指出，S32在工程学中的出现比率达到S32总量的54.5%，在本学科群中最高。这种情况表明与应用机械、材料学和计算机相比，工程学更加注重研究变量及对变量的控制问题。此外，计算机并未表现出明显的“非典型性”，表明它在M3的文本建构中与其它3个学科之间的联系大于区别。

3.34 生命科学M3话目分布特征

医学、生物学和农学中S31的出现频次最多，均为27次，公共健康最少，为24次；医学中S32的出现频次最多，为11次，农学最少，仅为1次；公共健康中S33的出现频次最多，为30次，生物学最少，为26次。检验结果显示，S31和S33在4个学科分布的P值分别为0.564和0.244，均大于0.05(卡方值分别为2.040和4.169)，表明它们的分布不存在显著差异；S32分布的显著P值为0.006，小于0.05(卡方值为12.576)，表明该变量在不同学科的分布具有显著差异。组间成对比较结果显示，除农学与医学外，其它学科相互之间均不存在显著差异。3个话目在生命科学群最突出的特征就是高频分布。不但S31和S33两个主要话目在全部学科群中出现频率最高，而且S32这一可选话目的频率也最高。这种高频出现的现象表明，作为处于学科连续统中央的学科群，各学科占有的话目数量最为丰富，话目结构也最为复杂。此外，S32在本学科群中分布的不均衡性也是一个较明显的特征。S31和S33在生命科学各学科中的分布并不具有显著差异，而S32在一定程度上成为区分不同学科的“关键”话目。S32的这种情况表明话目的语篇功能并非一成不变，而是可以根据交际目的的需求进行相应调整。

3.35 社会科学M3话目分布特征

社会学中S31的出现频次最多，为28次，心理学最少，为16次；社会学中S32的出现频次最多，为8次，法学最少，仅为1次；心理学中S33的出现频次最多，为20次，商务与经济学最少，为15次。检验结果显示，S31分布的P值为0.003，小于0.05(卡方值为 14.280)，表明该变量在各学科间的分布具有显著差异；S32和S33分布的P值分别为0.084和0.573，均大于0.05(卡方值分别为6.635和1.995)，表明它们在各学科的分布不存在显著差异。组间成对比较结果显示，除心理学同商务与经济学、心理学同社会学外，其它学科相互之间均不具备显著差异。纯科学、应用科学和生命科学3个学科群中S33的分布频率均高于S31，而社会科学中除心理学外的情况恰好相反，表明该学科群M3的建构规律同其它3个学科群不同。显然，在社会科学中S31的文本功能更为复杂。此外，S31分布的差异性主要集中在心理学和其它学科之间，表明该学科的非典型特征在M3的建构过程中依然有所体现。

3.36 人文科学M3话目分布特征

哲学与历史中S31的出现频次最多，均为30次，语言学最少，为13次；各学科均没有S32出现；语言学中S33的出现频次最高，为15次，哲学和历史均没有出现。结果显示，S31和S33在哲学、历史、文学和语言学4个学科分布的P值均为0.000，均小于0.05(卡方值分别为50.291和42.612)，表明它们在各学科间的分布具有显著差异；S32分布的P值为1.000，大于0.05(卡方值为0.000)，表明该变量在各学科间没有出现。组间成对比较结果显示，在S31与S33两个变量上，除语言学与文学、语言学与哲学和语言学与历史外，其它学科相互之间均不具备显著差异。人文科学中话目分布的突出特征是总体使用频率较低。该学科群在M3中的话目总量为118个，明显少于其它4个学科群。其中，S31的使用频率是S33的5.94倍，表明S31在人文科学M3的文本建构中具有决定作用。此外，S32在本学科群中没有出现，表明它在M3的文本建构中不具备相应的语篇功能。

4 结束语

综上所述，各学科群和学科在语步与话目的选择上存在显著差异。在宏观语步结构方面，介绍分析方法(M3)和描述研究对象—介绍分析方法(M2—M3)两个结构的使用频率最高。在具体语步方面，M2和M3的使用频率明显高于M1。显然，M2和M3是建构方法部分的必要语步。其中M2在纯科学和人文科学中的应用较少，在其它3个学科群中应用较多。而M2—M3的结构在各学科群之间的分布较为均衡。就具体的话目而言，介绍数据收集标准与分类(S22)、描述数据收集过程(S23)、确立分析框架与标准(S31)和描述分析过程(S33)4个话目的使用频率较高。进一步的统计学检验表明，各个话目在不同学科与学科群中的分布同样存在显著差异。此外，不同话目在建构语步的过程中其语篇功能并非一成不变，而是可以根据交际目的进行相应调整。显然，在这种体裁构成的动态性特征中蕴含Firth“‘意义—形式一体’的一元论语言观”(甄凤超 2017：14)。针对这一问题，我们将另辟专文详细论述。

注释

①本文全部表格中括号内的分布比率为该语步或话目占同类型总量的百分比。

刘 辉.学术期刊论文方法部分的主位结构分析[J].外语学刊,2016(6).

吴 宁.英汉论文方法部分的对比分析[D].中南大学硕士学位论文,2008.

甄凤超.配价型式与意义的整合[J].外语学刊,2017(4).

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