国内话语分析研究热点与主题演变

○ 窦文娜

(北京建筑大学 人文学院，北京 102616)

随着科研工具技术水平的提升，基于大数据的文献计量学可视化技术实现了对某一科研领域整体研究状态的宏观分析。CiteSpace可视化软件由美国德雷塞尔大学陈超美教授开发，是协助科研人员进行大规模文献分析的有力工具。相较于传统文献综述研究工具，CiteSpace可视化软件在分析文章的数量上实现了突破，分析基数可达数千篇。该软件根据特定词频对所有选定的文章进行关键词、作者以及作者机构的共被引关系进行统计，增强了文献综述数据来源的客观性。与此同时，通过颜色深浅和线条的粗细实现对数据库的可视化分析，从视觉上更加便于研究人员从纷繁的数据中发现并梳理规律。因此，本文采用CiteSpace 软件进行可视化分析，考察我国近20年入选中国知网核心数据库的期刊上发表的话语分析相关论文，以呈现国内话语分析研究热点与主题演变，为理清其发展脉络和阶段性研究特点提供参考。

一、文献综述

自美国语言学家 Harris于 20世纪 50年代初提出话语分析(discourse analysis)这一研究方向，话语分析就成为语言学领域重要的研究议题。经历半个多世纪的发展，我国学者的话语分析研究现状以及发展态势如何，值得深入梳理。徐赳赳总结了早期话语分析的历史背景、形成与发展，分析聚焦国外研究动态[1]。朱永生从出版论文专著等研究成果数量视角，论述出国内外话语分析发展历经萌芽、起步和发展三个阶段，同时确定了话语分析定义、任务和对象以及van Dijk和 M.A.K. Halliday对话语分析理论建构的重大贡献[2]。苗兴伟从话语分析与语言学研究、认知语言学和社会文化的关系角度，梳理了国外相关研究热点[3]。除此之外，也有研究对批评话语分析、多模态话语分析和生态话语分析等进行专题式综述[4-6]。

以上关于话语分析的回顾或时间久远，缺乏对最新研究成果的融入；或偏重国外相关研究，忽略了对国内话语分析研究动态的关注；抑或偏重介绍话语分析的某个特定研究领域。因此，有必要对我国话语分析的整体研究动态和最新研究进展进行梳理。

二、研究设计

(一)研究问题

本研究将回答以下问题：(1)近20年国内话语分析研究热点是什么？(2)近20年国内话语分析主题如何演变？

(二)数据来源

表1 1998-2020年国内话语分析研究整体发文趋势

以“话语分析”或含“语篇分析”为检索词，在中国知网核心数据库(包括三个子数据库：核心期刊、CSSCI和CSCD)中进行检索，时间设置为1998-2020年。为保证检索结果可靠性，检索过程由两名研究者分别独立完成后进行核实汇总，最终得到有效文献2181篇。检索时间为2020年8月3日。在此期间国内话语分析研究整体发文趋势如表1 所示。

(三)数据分析

首先，采用可视化软件CiteSpace 5.6. R1绘制关键词共现图谱，图谱中生成节点257个，关系线385条。节点大小反映关键词出现频率高低；关系线粗细，反映关键词间共现关系强弱。据此可以在海量文献中准确提取能够表达研究核心话题的关键词，从而有效识别出检索文献中的研究热点。提取排名前16的高频关键词，如表2所示。

表2 核心期刊论文中前16高频词

其次，基于关键词共现图谱进行聚类分析，运用LLR算法绘制国内话语分析关键词聚类图谱。该图谱的网络模块化指标Q值为0.8436，聚类结构显著；该谱图的网络同质性指标S值为0.5232，聚类结构具有较好匹配度(如表3)。

表3 国内话语分析研究关键词聚类模块

最后，在关键词聚类图谱基础上绘制Timezone时区图，设置年份为标记点，时间切片为1，计算关键词在每个时间切片中出现的频次，可以有效凸显话语分析研究主题的演变过程。同时结合关键词突现词(Burst Term)图谱，如图1所示，可从大量主题词中探索出某一时间段内频次变化最高的词，体现各演变阶段内研究主题的阶段性特征。

图1 突现词图谱

三、国内话语分析研究热点

根据表2显示，首先，作为检索词“话语分析”和“语篇分析”出现频率最高，分别为371、188次，检索词同义词“话语”“话语研究”和“语篇”出现频次分别是78、39、36；其次，聚焦话语分析研究方法的关键词有“批评话语分析”“批评性话语分析” “批判话语分析”“多模态”“多模态话语分析”“多模态话语”和“语料库”，出现频次依次是106、26、24、27、22、13和42次；最后，体现从语言学视角进行话语分析的关键词有 “意识形态”“隐喻”“系统功能语言学”和“生态语言学”，出现频次分别为89、19、48和17次。

结合表3已形成的10个聚类，依次对相关文献进行研读。结果发现：国内话语分析热点话题集中体现在研究方法维度，具体围绕批评话语分析、基于语料库的话语分析和多模态话语分析三方面展开。

(一)批评话语分析

批评话语分析在1979年由Fowler等在其著作《语言与控制》(LanguageandControl)中首次提出，旨在揭露语言形式和意识形态之间的相互作用，以及语言对社会结构和权力之间的关系[7]。现有国内研究主要聚焦理论模式建构和新闻语篇两个视角。首先，从理论概念出发，以“话语观”为切入点，梳理批评话语分析研究新动态，进而论述批评话语分析研究的新模式[8-9]。其次，对西方媒体涉华“新闻语篇”进行实例分析，大多数侧重论述英文语篇，阐释批评性话语分析方法实践应用的同时，揭露话语中所显露的西方意识形态[10-11]。

(二)基于语料库的话语分析

语料库语言学是20世纪50年代，Chomsky 革命以来语言学领域在方法论方面最卓越的贡献之一[12]。国内相关研究热点聚焦两个层面。就理论研究层面而言，针对话语分析和语料库语言学均对现实生活中真实语言进行研究这一特点，研究者梳理语料库话语分析产生背景、国内外现阶段发展，从而构建该分析方法的典型研究范式[13]。就实证研究层面而言，国内基于语料库的话语分析研究热点已经从“教育教学”向“新闻传媒”“政治文化”视角转变。首先，通过自建小型英语课堂会话语料库，对英语教师话语进行分析，进而剖析话语中所体现的认知思维导向和教育教学功能[14]。其次，依托已有的大型语料库，对特定词语如“中国梦”“一带一路”等进行检索，从实证角度探索媒体所代表国家对中国文化的解读、评价以及话语建构[15-16]。语料库的应用是在计算机人工智能发展背景下对话语分析展开大规模性研究的有力手段，与话语分析的结合，也实现了语料库语言学从“词汇”“语法”“小句”到“篇章”研究层面的拓展。

(三)多模态话语分析

话语意义的构成包括语言因素和非语言因素(伴语言特征、身体特征和非身体特征等)，通过多种感官进行交际所产生的话语就是多模态话语[17]。国内最早涉及该领域是胡壮麟的“社会符号学研究中的多模态化”[18]，为后续理论发展奠定了坚实基础。我国多模态话语分析主要围绕三个视角展开。从单一理论视角，对多模态话语分析理论基础、研究途径及发展前景进行探讨[2][19]；从认知语言学与系统功能语言学相结合视角，对多模态隐喻进行论证[20]；从多模态语料库研究视角，探索不同体裁下多模态话语意义建构的过程[21-22]。但由于语料标注等技术性问题，制约了语料库的规模，致使相关研究成果在适用性上有一定局限性。

四、国内话语分析主题演变

根据图1显示，共出现7个突现的关键词，分别为语篇、语篇分析、衔接、批评话语分析、意识形态、多模态话语分析和生态语言学。同时结合表1和表2，对相关文献进行梳理。研究发现：在整体发文量呈显著增长趋势下，我国话语分析经历了“发展期”“融合期”“创新期”三个阶段。

(一)发展期(1998-2007年)

国内有关话语分析研究初期主要围绕理论基础展开讨论，从文体学依次向系统功能语言学和认知语言学演变。早期话语分析多从文学视角，基于文体学相关理论对话语进行探索式研究[23]。

受到系统功能语言学理论和衔接理论的影响，国内研究开始关注话语分析实证研究。基于系统功能语言学理论开展的实证研究聚焦探讨话语分析对英语教学的促进作用[24]。而基于衔接理论，国内研究集中在对语篇衔接与连贯关系以及衔接形式与意义等问题上展开讨论[25-26]。

随着认知语言学的兴起，国内话语分析研究就此从两个维度开展深入探讨。其一，以van Dijk提出的采用宏观结构和微观结构对话语进行分析为基础,聚焦对新闻语篇进行深入剖析[27]；其二，以Lakoff, G. 和 M. Johnson论述的隐喻的话语连贯功能为起点，国内研究开始关注隐喻的语篇功能[28]。现阶段研究重点论证话语分析相关理论并基于各自理论进行尝试性实证研究，为后续话语分析研究奠定了理论基础。

(二)融合期(2008-2015年)

随着研究理论的成熟和科学技术的不断发展，现阶段话语分析相关研究在核心论文发表数量上攀升明显。研读检索文献，国内话语分析研究主题从深度和广度两个层面展现了融合的态势。就研究深度而言，现阶段国内研究者逐渐从关注语言本身，向同时结合产生话语的非语言因素对语言进行综合性分析转变，从而实现对所研究话语的多维度思考，这使得多模态话语分析在现阶段得到充分的发展。但是大多数研究主要围绕多模态话语分析框架的建构[17][29]，针对单个语篇进行实证研究占主体[30]。

与此同时，随着研究者逐渐从对话语的形式结构向关注话语产生的历史背景和交际功能转变，进而催生了批评话语分析的形成[7]。大多数文献围绕批评话语分析的目标、原则和方法等进行评述[4][31]。研究显示，聚焦意识形态研究的批评话语分析呈现从针对英文文本中分析西方媒体涉华意识形态研究向基于中文文本构建中国形象研究转向的趋势[32-33]。

就研究广度而言，随着计算机水平的提升，语料库的应用为实现大规模文本分析成为可能。此阶段国内研究集中论证语料库语言学和认知语言学相融合的可行性[34-35]。这种融合态势不仅拓宽了话语分析的范围，更为话语分析未来发展起到引领作用。

(三)创新期(2016年至今)

首先，我国话语分析在研究方法上相互融合为大量开展话语分析实证研究提供巨大的推动力，其中多模态认知批评视角为当今话语分析提供新的方向[36]。除此之外，“批评多模态话语研究”和“多模态批评话语研究”逐渐成为话语研究的新兴领域[37]。

其次，随着人类社会的迅猛发展和生活水平的日益提高，人们越来越多的关注自身与自然、环境、资源等生态因素之间的关系，由此，生态学研究逐步和学科领域进行交叉，生态语言学就是生态学和语言学交叉而形成的新兴学科[38]。我国基于生态语言学的话语分析主要集中对生态话语分析研究范式和理论建构的研究[39]，鲜有研究从实证角度深入探索，这也是未来研究探索的方向。

最后，随着计算机水平不断提升，依托人工智能对大规模语料进行主题计算和情感计算的研究逐渐拓宽了话语分析的研究途径[40-41]。国内现有研究对于语篇层面的语义计算理论还是相对薄弱，但是也有少量研究开始关注特定语篇的可计算特征，奠定了计算话语研究理论的形成与发展。因此，话语的计算研究为成为AI时代背景下现代话语分析提供了新路径[42]。

五、结 语

纵观我国话语分析研究近20年发展历程，解析研究热点集中在批评话语分析、基于语料库的话语分析和多模态话语分析三个方面。在整体发文量逐年递增的态势下，主要经历了三个演变阶段，在发展期，以文体学、系统功能语言学和认知语言学为代表为话语分析研究提供坚实的理论基础；在融合期，话语分析研究方法相互融合，聚焦语料库语言学和认知语言学相结合展开理论与实证研究，极大激发了话语分析的研究维度；在创新期，话语分析研究方法融合态势逐渐向批评话语分析与多模态话语分析的结合进行转变。与此同时，生态话语分析和计算话语分析的产生与发展，体现出我国话语分析研究多视角跨学科的主题演变趋势。这种趋势突出了人们越来越意识到话语分析对于探索人类社会发展进程中的价值，彰显了话语分析在研究语言、社会、文化和环境之间关系中所起到的重要作用。