评价理论视角下的网络话语态度资源研究：基于知乎的语料

柯蓝

【摘 要】本文基于评价理论下的态度系统，采用定量分析为主，结合定性分析的模式对选取自知乎的语料进行分析。分析后发现：在回答比较型的评价类问题时，作者倾向于使用判断资源，避免情感资源;同时正向态度资源比例更高，反向评价资源高的回答更容易触发系统的反对机制。

【关键词】价理论;态度系统

中图分类号：H0-0     文献标志码：A            文章编号：1007-0125（2019）03-0206-03

对话的目的可以是传递信息，或讲述故事，或动员听众，甚至兼而有之。这些功能的实现都是建立在听众和演讲者形成话语共同体的基础上的，而有针对性地根据读者立场实施语言策略是重要的一环。有鉴于此，本文研究了知乎上的部分高票答案，探讨有效的语言策略如何诱发读者共鸣，使他们产生同情心、同理心等正向情绪反应，对态度对象发生积极的态度变化，进而关注和接受说服者的观点或提议，最终实现语言使用者所预设的交际目的。

一、理论基础

Halliday认为语言存在三大元功能（metafunction）： 概念功能（ideational），人际功能（interpersonal）和语篇功能（textual）。就人际功能而言，语言使用者在处理人际关系的过程中，会运用大量的不同的评估性资源，这些语言资源构成特定的沟通策略，以求达到特定的沟通效果，如团结立场，结盟，消除信誉，产生共情等。Martin和White在Halliday的系统功能语言学（Systemic Functional Linguistics，下文简称SFL）框架下发展出了评价理论（Appraisal Theory）。

作为人际功能在SFL下的延伸和发展，评价理论（见Martin， 2000;White， 2003;Martin & White， 2005）透过系统化，组织化语言评估范式，为语篇分析提供了较为科学系统的理论模型。评价系统本身可以细分为三个二级系统：态度系统（attitude），介入系统（engagement）和级差系统（graduation）。

（一）態度系统关注于语言使用者的情感，可进一步细分为三个三级系统：情感（affect，解释情感反应的资源），判断（judgement，评定行为的资源）和鉴赏（appreciation，解释现象价值的资源）。态度在很大程度上是评价系统的焦点（付瑶，2015）。

（二）介入系统涉及表达方式，以及围绕话语评价语气所起的作用。介入通过援引，报告，承认，避开，反驳和肯定等方式把说话者或者作者置于某种价值态度。介入系统至少包括投射（projection），情态（modality），让步（concession）和副词（adverbials）等语言资源。此外，话语策略可以细分为自言（mono-gloss）和借言（hetero-gloss）两种。

（三）级差系统建立在态度系统和介入系统的基础上，是对两者程度的划分。级差系统可以细分为语势（force）和聚焦（focus）两种。语势面对的是可分级的语言资源，分为强语势和弱语势两种;聚焦则关注难以分级的语言资源，策略为明显和模糊两种。

评价理论的提出使得国内外语言学界关注语篇中评价功能的研究呈现百花齐放的姿态，在应用层面，Hood（2000，2006）分别从Sinclair（1981）提出的语篇分析的自主（Autonomous）和互动（Interactive）两个层面以及评价的态度韵律这两个角度，对评价的说服机制进行了较为深入的分析。她认为说服性语篇中的评价研究既要考虑评价资源的出现姿态（Status）和正负级（Value），也要考虑到语篇分析的两个层面。张滟（2006，2008）从评价体裁，刘世铸（2007）从态度划分体系，张跃伟（2005）从介入系统角度研究了学术语篇的互动特征，张大群（2010）从学术语篇中评价的组篇功能等角度，对评价的说服机制进行了分析和研究。他们认为，评价说服功能具有跨体裁性，且显性评价对于学术语篇的劝说力有强大的构建作用。这些研究都表明了评价理论可以为语言的劝说机制的研究提供新的视野。

二、研究设计

本文研究语料选取自知乎网。知乎网是以问答为基础，融合社交网络服务（Social Networking Services）和用户原创内容（User Generated Content）的平台。该网站注册用户超过1.6亿（截止至2018年5月），已经成为国内规模最大，发展最完备的问答社区，其问答内容涵盖各行各业，社会各个领域。与其他社交媒体不一样的地方是，知乎上的回答排序，不仅基于赞成数，反对票也占很大的权重。虽然其答案排序机制发生过一定的改变，但无论是旧版算法（基于加权赞同数与加权反对数之差）还是新版算法（基于加权赞同数和加权反对数之比），对答案的反对票都会起到真实有效的逆向筛选作用。基于此算法，该网站上排名靠前的答案一般而言具备两个特征：较多的赞成票和更低比例的反对票。相比起其他社交网站，知乎上的意见表达有着独特的语言特征，有较强的研究价值。

在研究范围上，由于对注册用户上亿的大型问答网站的所有话题进行全局宏观研究并不具备可行性;与此同时不同话题的语境，不同群体的语言习惯都千差万别，研究的结论往往只适用于特定群体在特定话题下的语言分析。因此本文在构建语料库时，选择“饭圈”话题下的特定问题中排名前三的答案作为研究对象。问题为比较型疑问句：“ABC三位中谁的发展潜力最大？”就ABC三位偶像的发展势头进行比较和分析。

选择“饭圈”话题下的这个问题有三方面的考量。其一，“饭圈”这一话题属于“娱乐圈”的子话题，具有低门槛、无专业知识、参与度较高等特征，该类话题中的语料其赞同/反对数较高，评论互动较多，相比起冷门话题取样更广。 其二，与一般意义上的娱乐话题不同，国内的追星群体存在着一定的组织性，同一个明星的追随者在兴趣和利益上具有相似性，关系更为紧密，构成了利益共同体，而这种这种组织上的一体性又透过其内部通行的“行话”得以强化（“饭圈”就是这种行话的其中一个例子，“饭”音译自fan，取追随者之意），这些行话非圈子内部人员不容易理解，是有效界定群体边界的语言学参数。其三，也是最重要一点，这类题目下面的语料有着更高的研究价值。如前文所述，“饭圈”话题下相当多的回答都有着既定立场，而不同明星的追随者，其立场往往不一致，甚至是冲突的，此等冲突在知乎的答案筛选机制下又得到了进一步放大，哪怕拥有最多赞成票的答案，也有可能因为收获了过多的反对而被筛选掉。因此，在该话题下排名靠前的答案，都有着相似的语言策略：既要起到表明立场，确定共同体边界作用;又要虚化冲突，避免招来过多的反对。

基于上述观察，本文以评价理论的态度系统为切入角度，重点研究作者在构建网络话语共同体的过程中，如何选择态度资源。

三、数据分析

本研究采用定量分析为主，结合定性分析的模式对语料进行分析。在筛选收集到符合条件的语料后，本文对所有语料中表达态度的词汇、语法结构、表达方式进行标注，继而统计已标注的态度资源，分析内容包括资源的语义潜势和其所属类别，对比分析各种态度资源在语料中出现的频率，比例和分布的特征。在语料分类统计完毕后，进行话语分析，研究在强势反制机制作用下，SNS平台的观点表达会呈现出何种特征并以此提出话语策略。数据统计如下：

表一 语料的态度资源比例

从表格中我们可以得出三个结论：就态度资源的类型而言，语料中的判断资源最多，鉴赏资源其次，不同的作者在行文中均甚少诉诸情感资源;就态度资源的潜势而言，赞赏性态度资源比例极大，批评性态度资源比例低于日常对话标准;就态度资源的作用而言，批评性评价资源比例高的语料更容易触发系统的反对机制，在赞同数领先的情况下，排名靠后。

（一）情感意义分析

语料中使用情感，判断和鉴赏资源的比例依次合计为8.3%，61%和30.7%，说明在阐述比较型问题的看法上，诉诸个人感受并非优先选项，作者更倾向于使用判断资源和鉴赏资源。

情感评价是心理活动表达的一部分，表达情感的方式往往会透过归属性关系过程的句式，参与者是有意识地，有目地进行评价的，一般而言情感资源会伴随着诸如“感觉”“觉得”“感受到”等动词，如：

例1：（摄影师）拍完（照片）以后一直感慨他太好了。（+滿意性）

例2：我感觉他让人如沐春风。（+愉悦性）

语料中有限的情感资源，都集中在人的行为和品质的反应，若进一步细分，语料中的情感资源集中在品质类情感，一般而言以带有情感特征的属性形容词和名词体现，如例1（感慨+他+太好了），这类情感资源的表达伴随着心态的变化，而心态的变化又通常需要外在的行为变化来体现，如例2（他+让+人+如沐春风）。

（二）判断意义分析

与情感资源的稀缺相比，语料中大量运用了判断意义资源。与情感意义资源不同，判断意义是伦理性的，即作出判断过程中，作者会依据所处的社会准则对被评价者的行为作出赞扬或批判。判断可以分为社会评判和社会约束两个方面，前者分为态势性、能力性和可靠性三种，分别面向判断对象的行为是否符合常态，能力是否出众以及做事是否可靠三个命题，而社会约束则从真诚性和恰当性两个角度判断目标为人是否真诚，行为是否妥当。经过分析可知，语料中的判断资源，集中在对判断对象的态势性、能力性和可靠性的展开，如：

例3：（他）有资源有才华有人气（+能力性，+态势性）。

例4：（他）个人特色越来越鲜明，无可替代（+态势性）。

例5：（他做）每一件事都高度自律认真（+可靠性），并且做到最好（+能力性 ）。

例3中的“才华”和“人气”分别对应了评价对象的天资和受欢迎程度，作者认为评价对象拥有高于其他明星的欢迎度，同理，例4中的“特色越来越鲜明”和“无可替代”也是对其态势性的展开;例5中的“自律认真”则是重点说明了评价对象做事风格的稳健，属于正向评价可靠性范畴，“做到最好”表示评价对象不仅有意愿，而且有能力把事情做得比别人好，属于对其能力性的正向评价。

除了典型的判断意义外，语料中还存在着大量的非典型情况，如：

例6：他表现出了超年龄的成熟度，但又不会少年老成（+态势性）。

例7：他自己就是一道光（+能力性）。

如例6所示，在评价叙述对象气质的时候，作者用了“超年龄+成熟度”表达了评价对象的与众不同，同时“不会老成”表示了其心智的成熟并不会影响其青春的形象，属于正向的态势性描述。例7则是透过隐喻实行判断。由于隐喻的源域（他）与目标域（一道光）之间的映射是不对称的，隐喻从单纯的概念功能延展到人际功能，表达了作者对评价对象的欣赏态度，叙述者站在其追随者的角度，把评判对象比喻成一道光，文中的光是积极事物，能够温暖感染人，因此这个例子属于作者对评价对象的积极的能力评价，表明了其欣赏之情。

（三）鉴赏意义分析

与情感和判断意义有所区别，鉴赏的评价对象既不是情感，也非行为，而是过程、事物作品等客体。虽然鉴赏也可以用于评判对象为个体的情况，但此时评判者往往针对的是对象的物理、客观特性进行评判。鉴赏意义可细分为反应性、构成性和估值性。分别面向评价对象是否吸引人，是否平衡有序或通俗易懂，以及是否重要等三个命题。

作为比较型问题（ABC三位中谁的发展潜力最大？），评价对象是作为独立个体的人，因此不同的作者在组织回答时都围绕着各自的评价对象的能力、品性等主观品质开展，而这些恰恰是判断资源的范式。相比之下，具备鉴赏意义的资源不算丰富，而且也不作为主要评价手段，如：

例8：他的强势出圈会扭转路人对整个组合的审视方式（+估值性）。

例9：他拥有着庞大的路人粉群体也是有目共睹的事实（+成分性）。

在语料分析中，鉴赏意义的资源往往被背景化，作为作者观点阐述的前置内容呈现出来，其作用在于为读者提供一个相关论点的理解背景，如例8，“出圈（饭圈行话，表示影响力延伸到所在圈子以外）扭转审视方式”从侧面说明其评判对象的优秀程度，说明其行为对社会造成的影响力不可小觑，同时会给同行造成一定压力。同理，例9中的“有目共睹”，目的也并非为了说明事件本身，而是通过援引“路人粉群体庞大”这一事例，增强评判对象的态势性，即其发展潜力更大这一主题。因此鉴赏资源在语料中充当的作用是非主体性的、服务性的，用于充实正向判断意义资源。

四、结论

本文分析了知乎特定比较型问题下面的三个高票答案，发现在比较、评价对象的过程中，评价者往往倾向于诉诸评价意义的资源为主，中间透过鉴赏意义资源，为读者提供背景知识，而甚少使用更为主观的情感评价资源，这种价值取向，与我们平时所说的“讲事实，摆道理”是一致的。除此之外，透过语料分析我们还发现，在回答比较型问题的过程中，不同的作者都倾向于评价其评价对象的行为、品格等，而对于其外貌的评价出乎意料的克制，无论是从情感意义（“我觉得他很帅/吸引人”等）角度，还是鉴赏意义（“他长得很英俊/有魅力”等）角度，均未见直接的评价，在建立身份共同体的过程中，评价者均刻意回避了一些美学上具有争议的论点。这些发现都表明了网络交流中，人们更倾向于支持基于事件/行为的叙述模式，主观情感很强烈的观点在强反对机制的平台上，通常是需要虚化，甚至回避的。

参考文献：

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