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《应用语言学中的数据收集研究方法》介评

2023-01-05褚文秀

英语知识 2022年4期
关键词:语言学语料库研究者

王 颖 褚文秀

(东北师范大学外国语学院,吉林长春)

1.引言

在应用语言学研究中,许多学者已出版的相关书目大多探讨了研究设计或研究方法(如Drnyei, 2007;Paltridge & Phakiti, 2010;Mckinley & Rose, 2020等),专门针对数据收集的具体方法的论著较少。MicKinley等编写的Data Collection Research Methods in Applied Linguistics弥补了这个不足,系统分析了应用语言学中常用的数据收集方法,为研究者更有效地进行数据收集,提升研究的可信度提供了有益参考。

2.主要内容

本书由五部分组成:研究方法的总体回顾(第1章),直接从被试获取数据的方法(第2~5章),间接通过被试自我报告的方式收集数据的方法(第6~9章),收集语篇数据的方法(第10~11章)和数据收集方法的有效性和创新性问题(第12章)。

第一部分系统回顾了常用的研究方法,加深了读者对研究设计、数据收集、数据分析等方面的认识。本章重点区分了研究设计和数据收集,即前者强调研究的方法结构和方案(如调查研究);而后者强调收集数据的方法(通常包括问卷、访谈、测试等)。

第二部分介绍了直接从被试获取数据的四种方法。第2章介绍了语言获取任务法(Language Elicitation Tasks),重点探讨了语言输出任务(Language Production Tasks)和实验启发式任务(Experimental Elicitation Tasks),以探索被试头脑中储存的语言知识和加工过程。第3章探讨了即时反思法(Introspective Protocols)和事后回顾法(Retrospective Protocols)。在应用语言学研究中,即时反思法通过使被试在完成某项任务过程中表达自己的想法、解释自己的行为来收集数据;而事后回顾法强调在被试完成某项任务之后,使他们对自己的想法和行为进行解释来获取数据。第4章介绍了测试法(Tests or Measures),探讨了一些主要的测试类型,如心理测试(Psychometric Measures)。本章还指出了在使用测试法过程中需要注意的一些问题,如首先收集与测试相关的信息,其次测试方法的选择要考虑其真实性、互动性、功能性和实践性。此外,研究者还需考虑测试的有效性和可靠性,比如在测试过程中需要采取一致的评分标准。第5章阐释了观察法(Observations)的定义以及归纳推理(Reasoning)、研究者角色、自我观察、实地记录、观察类型和观察计划等概念,并指出研究者间接参与的观察方法,如研究者本身不在观察现场,可能导致观察的信息受限,因而有必要综合运用多种方式进行观察。

第三部分介绍了间接通过被试自我报告的方式获取数据的四种方法。第6章回顾了访谈法(Interviews),指出该方法用于调查被试的经历、身份、态度和信念等。在实际访谈过程中,研究者需要明确访谈对象、访谈目的、访谈时间等因素,还需要遵循一些伦理原则,如获得受访者的同意,保护受访者的隐私等。第7章首先从定义上区分了日志(Journal)、日记(Diary)和记录(Log)的含义,然后指出在其使用过程中需要考虑可能遇到的问题,如被试投资的时间、记忆和读写能力可能影响数据的可靠性和有效性。第8章探讨了问卷法(Questionnaires)相关概念,如原始问卷(Original Questionnaires)和有效问卷(Validated Questionnaires),并在问卷题目类型、题目数量、抽样方法的选择、预期的样本大小等方面作了简要说明。第9章关注焦点小组方法(Focus Groups),探讨了其抽样、同质或异质小组(Homogeneous or Heterogeneous Groups)、小组规模,区分了焦点小组中的引导人(Moderator)和访谈法中的采访者,即前者不一定是研究者本人,其主要任务是引导被试进行不同的话题讨论,而不是参与话题讨论;而后者是研究者本人,通过与被试的交谈直接参与数据收集过程。本章还指出,用焦点小组收集数据过程中,引导人应该注意数据饱和度,并进行视频录制,以便研究者更好地分析从每个被试获取的数据。

第四部分介绍了收集语篇数据的两种重要方法。第10章聚焦文献数据收集法(Document Data Collection),指出文献是一种书面文本,如报纸、书信、邮件,具有可读性和信息传递性,是一种重要的获得二手资源的数据收集方法。本章进一步介绍了两种具体类型,即系统综述(Systematic Reviews)和元分析(Meta-analyses),前者旨在通过一定标准评价已有研究发现,而后者旨在再次分析研究中获得的信息,通过大规模数据的分析得出最可靠的研究发现。第11章分析了语料库的建构和使用(Constructing and Using Corpora)。本章首先介绍了语料库的基本定义,其次回顾了与语料库相关的重要概念,如通用语料库(General Corpora)、专业语料库(Specialized Corpora)等。此外,还探讨了语料库的建构和使用问题,如语料获取、相关技术支持等。

第五部分探讨了如何获取有效数据的一些方法并指出未来应用语言学研究应该关注在数据收集方法上的创新。第12章指出研究者可以通过三角验证(Triangulation)、重复研究(Replication)方法验证和提升数据收集方法的信度和效度。在研究中,研究者应该保持研究过程的透明度(Transparency),这在重复研究中这尤为重要。再者,在全球化以及科学发展的背景下,应用语言学研究吸收了不同学科领域的理论视角,呈现出复杂多样的特点。对此,本章指出未来的应用语言学研究者应该关注研究方法以及数据收集方法上的创新,给未来应用语言学研究指出了发展方向。

3.简要述评

本书从基本概念、实施步骤、具体案例、如何收集有效数据等方面,详细探讨了目前应用语言学中采用的数据收集方法,具有如下特点:

首先,本书深化了读者对应用语言学数据收集方法的认识,强调了其在不同研究设计中的灵活适用性。回顾以往的有关研究方法的著作,我们发现,由于成书过程中的章节安排等原因,作者们首先介绍研究方法或者研究设计,然后列举出其主要的数据收集方法,如定量研究主要通过问卷法收集数据,定性研究主要以访谈法收集数据。这种安排使研究者清晰地看到了某种研究方法或研究设计下经典的数据收集方法,但这也容易使读者对应用语言学数据收集方法的理解局限于这些经典的方法。对此,本书在第1章区分了研究设计和数据收集方法,并强调两者的紧密联系,即研究设计过程中需要选择适合的数据收集方法,指出一项研究设计可以灵活使用多种数据收集方法。在本书之后的2~11章节中,每个章节针对一种数据收集方法展开,丰富了读者对多种应用语言学数据收集方法的认识。随着应用语言学研究方法的不断更新和丰富(Choi & Richards, 2016),这些数据收集方法不仅包含一些传统的、经典的方法,还探讨了一些比较新的数据收集方法,如数据获取任务法(Data Elicitation Tasks)。这有利于读者灵活使用多种数据收集手段,获得更有效的数据。

其次,本书涵盖了应用语言学研究领域常用的数据收集方法,并通过对它们的详细介绍向读者展现这些方法如何应用在实际研究中。以往大多数有关研究方法的书籍,由于讨论焦点,篇幅的限制等原因,侧重讲解如何进行某种研究设计,对数据收集的具体操作等方面的介绍并不十分详细和具体。本书主体部分则细致地介绍了每一种数据收集方法的相关概念,向读者呈现了具体的数据收集过程,帮助读者进行具体操作。例如,在第8章,作者在介绍问卷法的基本概念和分类之后,展示了问卷法的详细操作步骤,即理论建构、编写题项、设计格式、样本大小、取样策略、形成预测问卷和正式问卷、实施调查和数据分析等。在介绍具体的实施步骤的过程中,作者也提出了一些可能出现的问题。例如,在目前数字环境和数据收集途径更加多样化的情况下,伦理问题变得更为重要(Spilioti & Tagg, 2017)。对此,本书第6章详细探讨了在访谈过程中可能出现的伦理问题。此外,本书对每一种数据收集方法都列举出了相关案例,深化了读者对数据收集方法的理解。例如,在第7章,作者提供了8项案例指出了日志、日记法在不同研究设计,如准实验研究、自传式人种志研究、调查研究的适用性。

第三,本书还重点强调了数据收集方法的可靠性和有效性问题。具体来说,作者在每一章节对如何提高数据收集方法的信度和效度进行了专门的讨论。例如,在第6章,作者提出了三种提高访谈法信度和效度的方法,即注意访谈过程中的反身性(Reflexivity),遵循访谈表(Interview Schedule)和与其他研究者合作。更重要的是,本书从宏观视角探讨了如何收集有效数据进行有效研究。第12章指出三角验证法可帮助研究者验证数据收集方法的可靠性和有效性,重复研究也是提升数据收集方法的可靠性和有效性的重要途径。本章还强调数据收集过程的透明度问题,这也是目前应用语言学研究亟待关注的问题(Larson-Halla & Plonsky, 2015)。

本书在实践层面有助于应用语言学研究者、语言教师和各层次的对语言教育感兴趣的学生灵活运用不同的数据收集方法,收集真实有效数据去解释所提出的研究问题,有效应对数据收集上遇到的各种挑战,提升研究结果的可靠性和有效性。本书在应用语言学研究方法方面,丰富了数据收集方法的研究,深化了人们对研究设计和数据收集方法的认识,为进一步理解研究数据收集手段和研究方法的关系提供了新的视角。

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