一门没有公式的经济学课

摘 要：《薛兆丰的北大经济学课》，截至2019年9月10日，该课程的订阅人数已突破42万，成为全球最大的经济学课堂。此次研究所用语料库源于该课程的讲稿，通过对这三个部分的用词进行对比分析，我们发现该课程讲稿有三大用词特色，基于这三大用词特色，本文将揭示这门课取得巨大成功背后的用词因素。同时，还将薛老师的教法学概括为“举例式教学法”，并提出该教学模式下的用词范式。

关键词：用词特征;量化分析;语义密度;举例式教学法

在学界，以语料库技术辅助我们针对某些持续性热点事件进行话语分析一直是该领域关注的话题之一，本文以“Corpus-assisted Discourse Analysis”为关键词在“Web of Science”数据库中做主题检索，可以总结出该领域两条清晰的研究轨迹，一条是自2006年开始的，针对“语料库辅助话语分析的可行性”，其基础理论以及“研究范式”等相关话题展开的研究，比如，Partington首先用语料库辅助话语分析来做隐喻的相关话题研究，再到Brookes，Wang分别就语料库辅助话语分析的研究范式和相关理论发展开展过相关研究;第二条路径是应用型研究，而它也是目前论文产出最多的路径，这条路径还可分为两个阶段，第一阶段，它的特点是以某些影响范围广的爆点或持续性热点事件的话语为研究对象，辅之以传统的语料库分析手段进行话语分析，最后得出一系列与政治，文化相关的结论。这一阶段的文章主要以“事件选取”和“阐释方式”为研究核心;而第二阶段则以Wang & Liu （2017）的文章为开端，他们的关注重点则在于“事件选取”与“阐释手段的创新”，他们将计量的相关手段引入到语料库中，并完全以定量手段来处理和分析文本。而本文将以MATTR，AntConC，QUITA等文本计量分析软件为数据收集之基础，以Maton的语义密度理论为数据阐释之核心，重点关注讲稿中的用词特征，最后试图回答本研究的核心问题：“薛老师是如何通过用词来实现良好的教学效果？”

一、数据与方法

（一）语料来源

本文语料均来自于“得到app”《薛兆丰的北大经济学课》这一专栏，一共39个文本，其中导论部分：4篇;每周问答：7篇;正课：28篇。为了保证所选文本均为薛老师在课中所讲文字，因此每章的标题均未记入语料库中。

（二）方法

本文采用了Segtag汉语分词软件，MATTR，AntConC文本计量软件，QUITA文本计量分析软件和语言密度分析范式这四种方法主要从词的层面来分析薛老师讲稿的语言特征。首先，本文用Segtag汉语分词软件对语料进行了分词和词性标注，这是进行下一步文本计量与分析的基础。 分词完成之后，本文将使用AntConC文本计量软件找到这三个文稿中各自的词频信息与其搭配情况;接着使用QUITA文本计量分析软件中的TTR（型例比）， h-point（秩频分布），R1（词汇丰富度），RRmc（相对重复率）与Hapax Percentage（单现率）这些指标去测量讲稿中导论，正课和每周问答这三个部分各自的指标，并基于这些指标来判断每一部分的词汇丰富程度，文本的用词风格等信息（刘海涛，2017）。

基于AntConC与QUITA文本计量分析软件，我们可以筛选出重要的词频信息并实现对文本各个部分宏观语言特征的准确把握，然后我们需要使用语言密度分析范式这个定性方法来帮助我们分析某些具体词是如何影响教学效果的。词组标注可以分为三个部分，分别为内嵌，类别和方位三种形式，其中，“内嵌”语义密度高于“类别”，“类别”高于“方位”。最后基于用词特征提炼出“举例式教学法”模式下的用词范式。

二、结果与讨论

首先，基于AntConC文本计量软件针对整个语料库进行描述统计，我们主要关注整个文本专业词汇的使用情况。本文将高频词定义为词表中词频超过50的词，得出该文本中经济学常用术语表，如表1所示，高频经济学术语总数不足10个，从第20位才开始出现，且较为基础，浅显易懂;以上特点说明课程中涉及的专业词汇少且难度低，适合经济学领域的入门学习者。

在掌握文本的宏观特征之后，借助AntConC文本计量软件，根据秩频分布规律，本文只选取名、动、形、副和代词这五大类词。

首先，我们来具体分析导论中出现频次最高的5个实词，第一二名都是代词，根据语义密度理论，代词的语义密度与它前面所指代词的语义密度相近，但不完全相同。这些代词所指词可以分为名人名称类，特指词类以及泛指詞类。第一类词属于语义密度中的技术类词，后两类词则属于日常类词，而名人名称类词往往出现在文章的前部，这些词语义密度高，包含专业技术背景知识，因此理解较为困难;但另两类词常出现在文章中后部，比如商人，作者，牧师等，它们的语义密度较低，理解起来相对容易。接下来，我们来看“经济学”和“经济学家”这两类词，它们也属于技术类词汇，因此语义密度高，理解难度大，它们的出现位置也集中在每节课的开头两段。最后，我们来看“财富”，它属于日常词中的加固词类，因此语义密度小于技术类词汇但高于日常常见类词汇。

然后，我们来分析正课中出现频次最高的5个实词及其搭配，“概念”“费用”“交易”属于日常词中加固类词，语义密度较高，理解起来较为复杂，其搭配主要以定类修饰为主，如“的概念”，“成本概念”，“交易费用”，“的交易”等，它们的出现位置都集中在每篇文章的开头和结尾部分。“知道”则属于日常词中的常见词类，语义密度较低，它的搭配也主要以定类修饰为主，以增加语义密度，它的出现位置常常在每篇文章的中间部分。

结束语：

本研究运用文体分析的量化手段与语义密度分析的定性方法来对薛老师的《薛兆丰的北大经济学课》的讲稿进行用词研究，从而希望回答“薛老师是如何用语言上好一门不用公式的经济学课？”这个核心问题的，基于以上研究本文获得如下结论：

首先，基于对薛老师讲稿的文体量化分析可知，薛老师三个部分讲稿的用词难度较低，但词汇丰富程度较高，且多以一到两个字的字符的字或词为主;其次，通过语义密度分析可知，第一，其讲稿多用日常类词语，且技术类词语占比低;第二，其讲稿开头和结尾多用语义密度高的词汇，在文中部分多用低语义密度的词汇但却通过三种搭配手段（定类修饰，嵌入式修饰和地点修饰）来增加其语义密度，以更好地承接开头和结尾形成的巨大语义落差。基于这些关于讲稿语言特征的发现，我们总结出了薛老师“举例式教学法”模式下的用词范式。

在每一课引入问题时，需要使用高语义密度的词汇来支撑高复杂度的话题，比如，使用技术类词语或高语义密度的日常类词语。在阐释问题的部分，需要降低话题的复杂度，但同时又需要承接开头的高语义密度，以防解释部分出现密度的断层，因此首先需要降低词语的语义密度，这时可以使用一系列代词，日常类词语中加固类特指或者泛指类词语。在中后部需要总结的地方，此时需要提升词语的语义密度来支撑知识向系统化和复杂化发展，此时可以使用一系列词语搭配手段，比如内嵌式修饰，定类修饰和方位修饰，来增加词汇的语义密度。在最后提出结论或概念的部分，为了满足知识复杂度的要求，因此需要增加词语的语义密度以保证“辞能达意”，这时可以仿效开头使用一些技术类或日常词中语义密度高的词汇，但同时需要注意，其密度不应过高而造成把结论过于复杂化而导致理解障碍的恶果。

本文关注重点在于文本词汇的使用对于教学效果的影响，因此并没有将文本的句法和内容纳入到考量范围，但这两方面对于该课程的成功同样具有重要的影响。

参考文献：

[1]Berger，C.， Friginal， E.， & Roberts， J.（2017）. Representations of immigrants and refugees in US K-12 school-to-home correspondence： an exploratory corpus-assisted discourse study. Corpora， 12（2）， 153-179.

[2]Brookes，G. （2014）. Patterns and Meanings in Discourse： Theory and Practice in Corpus-assisted Discourse Studies （CADS）. International Journal of Corpus Linguistics， 19（2），292-299.

[3]Discourse Studies （CADS） at work. In A. Stefanowitsch & S. T. Gries （Eds.）， Corpus-Based Approaches to Metaphor and Metonymy （Vol. 171， pp. 267-304）.

[4]劉海涛.计量语言学导论[M].北京：商务印书馆，2017.

作者简介：

唐熙萌（1995-），男，汉族，四川省绵阳市人，浙江大学外国语言文化与国际交流学院，2017级研究生。研究方向：外国语言学及应用语言学。