大學生英語定題演講文本與非限時議論文語體差異分析

衛志強

馬鞍山職業技術學院應用外語系，安徽馬鞍山，243031

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大學生英語定題演講文本與非限時議論文語體差異分析

衛志強

馬鞍山職業技術學院應用外語系，安徽馬鞍山，243031

為深入分析大學生定題演講文本與非限時議論文語體傾向性差異，自建中國大學生定題演講語料庫。以SWECCL2.0中的非限時議論文為參照，選擇MAT1.1軟件為語料賦碼，運用Biber語體多維分析法對比兩類語料。結果顯示：兩者在文本類型方面一致，但在交互性、敘事性、說服性及抽象性四維度上差異顯著。與非限時作文相比，定題演講顯著少用現在時態、第三人稱代詞、動詞不定式、否定詞“not(n’t)”、可能型和義務型情態動詞，顯著多用過去及完成時態、一、二人稱代詞和分詞。指出不同類文本間語體差異比較有助于增強語體意識，提高寫作質量。

定題演講；非限時議論文；語體；傾向性

1　相關研究與問題提出

定題演講文本和非限時議論文存在語體可比性。Biber等認為文本語言特征(Linguistic features)反映情境特征(Situation)，文本特征為實現特定情境下的交際目的服務，情境特征主要涉及受眾、交際渠道、時空共享、語言準備和交際目的五個方面[1]4-7。中國大學生定題演講文本和非限時議論文在情境要素上既有差異也有共性，兩者在前三個方面區別明顯。由于大部分演講詞屬于議論范疇，有明確的觀點和論據支撐[2]。演講者一般都希望聽眾能同意自己的觀點、主張與立場，以取得共識并激發他們采取實際行動[3]。因此定題演講文本與非限時議論文在后兩個方面存在一致性。鑒于兩者在情境特征方面的不同點多于相同點，本文將以大學生非限時議論文為參照，考察學生定題演講語體特征，根據兩者間情境差異，分析定題演講所要實現的語體交際功能。

Petch-Tyson分析了四種不同語言背景的英語學習者和英語本族語者議論文語料中的第一、二人稱代詞、閱讀/寫作情境指代、強調詞及模糊詞的使用[4]，并認為以這四項語言特征為內容的作者/讀者顯性程度(Writer/reader Visibility)可以較好區分口頭和書面語言。Biber在口筆語語域變異研究中(Variation across speech and writing)，對LLC口語料庫和LOB書面語料庫中67種語言特征進行標注。基于某些語言特征頻繁共現于某一語域之中，Biber對語言特征數據進行因子分析，共抽取6個主要因子，即交互性(維度1)、敘事性(維度2)、指稱明確與情境依賴性(維度3)、顯性勸說程度(維度4)、信息抽象度(維度5)、即席信息組織精密度(維度6)[5]79-97，據此他創立了語體多維分析法。此法能夠全面反映了文本語體概貌。

目前，國內關于語體類實證研究多基于Petch-Tyson 框架。吳謹等以詞頻和詞匯密度考察中國學生口語和筆語語體特征，發現學生兩類語體中詞匯的使用差異不明顯，但多傾向使用混合語體[6]。紀小凌借鑒作者/讀者顯現度框架，考察英語專業學生四級和八級考試議論文的詞匯豐富度，以數據表征學生議論文語體使用的正式度，發現語體正式度與作文得分有正相關，作文得分與詞匯豐富度成正比，與作者/讀者顯現度成反比[7]。另外，還有部分學者借鑒語體多維分析法進行研究，如潘王番以LOCNESS語料庫中美國大學生議論文語料為標準，考察中國非英語專業大學生英文作文的語體特征，發現與美國學習者的議論文相比，中國大學生書面語交互性、說服性強，信息性、敘事性、指代明確性、抽象性偏弱，且有明顯“口語化”傾向[8]；江進林等運用MTA語料庫軟件分析商務英語與通用英語間的語體差異，發現商務英語有較強的交互性和勸說性，通用英語有較強的信息性和敘述性。語體多維分析可有效區分兩類文體[9]。

國內關于大學生演講類文本的語體研究并不多見，僅見于琴妹等的一項研究[10]，該項目借鑒文秋芳的研究[11]，分析了演講文本中14項語體特征，顯然這難以反映演講文本語體特征全貌。本文在自建大學生定題演講庫的基礎上，運用前述Biber語體多維分析方法[9]61-78，從6個維度入手，全面考察兩類文體間的語體差異性。

2　研究設計

2.1研究問題

(1)中國學生定題演講文本與非限時議論文在6個維度上呈現何種特點？兩者各維度得分是否有顯著差異？

2.2研究語料

本研究語料來源兩處：(1)自建大學生定題演講語料庫。收集近10年來全國性大學生演講決賽階段定題演講稿240篇，語料容量為107094詞次。平均每篇定題演講的型符數為446.23詞次。所有演講均圍繞開放式主題展開，如2010-2012年“外研社”杯定題演講題目分別為“What is my top concern?”“A word that has changed the world”“What we cannot afford to lose?”(2)議論文語料取自《中國學生英語口筆語語料庫》中筆語部分(WECCL2.0)[12]。該部分共收納全國不同區域、不同類型院校學生英文作文4950篇。考慮到演講參賽選手多為大學二、三年級英語專業或非專業學生，為了使兩類語料具備相對可比性，使用《中國學生英語口筆語語料庫》自帶的SubCorpus Generator語料軟件提取出二、三年級學生非限時議論文1645篇，隨機抽樣360篇作為對比語料。對比語料容量為96037詞次，議論文平均長度266.77詞。

2.3方法與步驟

第一步：用MAT1.1(Multidimensional Analysis Tagger)語料庫軟件[13]為兩類語料67類語言特征賦碼。

第二步：運用MAT自帶的分析功能分析并統計已賦碼文本，分別生成兩類語料各5份數據文件。

第三步：從第二步所得的數據文件中抽取Corpus_Statistics.txt和Dimensions.txt兩份，對Corpus_Statistics.txt中分屬于6個維度的語言特征數據進行整理。

第四步：將第三步中整理所得數據輸入SPSS17.0，作獨立樣本T檢驗。

3)γCa/γCl系數。由表3的γCa/γCl系數結果可知，所有的水樣的γCa/γCl都較大。充分說明了榆林市礦區第四系潛水含水層水動力條件較好，更新循環較好，導致Cl-含量相對較低。

Corpus_Statistics.txt記錄語料6維度分值，Dimensions.txt描述語料中67種語言特征的每100形符頻率。MAT軟件可為輸入語料提供兩類賦碼方案，鑒于本研究的焦點在于弄清語料中67種語言特征的變化規律，故只選擇VASW賦碼方案。基于Biber口筆語語域變異研究的描述統計數據，針對該統計數據中每1000形符出現頻率大于1的語言特征，MAT自動收集它們的Z分數并用于計算維度分。本研究中待分析文本長度都較短，遵從該軟件使用手冊中的建議，選用Zscore correction選項，使維度分的計算更加科學。

3　研究結果

兩類文本各6個語體維度和每個維度下的語言特征是基本分析單元。遵循從整體到局部的一般分析原則，先呈現兩類文本維度性描述和差異比較數據，然后分析文本間語體使用的異同。圖1反映了定題演講文與非限時議論文6個語體維度上的平均得分和基本趨勢。

圖1　定題演講文本與非限時議論文維度分值

由圖1可知，定題演講文在維度1、2、6上的得分小于0，其中維度2得分最低(-1.264417)，維度3最高(3.829125)。非限時議論文維度1得分最高(5.24425)，維度2最低(-2.317333)，其中得分小于0的有維度2和維度6。從全局來看，兩條折線間交叉出現兩次。兩折線的走勢一致，都為“降—升—降”，一定意義上展示出兩者語體風格方面的相似性。語料分析中生成的另一份文件Text_types.png也證明，與定題演講文本和非限時議論文最為接近的文體類型同為介入型勸導(Involved persuasion)。

由表1可知，除指代明確性、語言精密性2個維度外(P=0.062;P=0.282)，定題演講文本與非限時議論文在其他4個維度上均顯現出非常顯著差異。定題演講文本只在敘事性方面強于非限時議論文，其他5維度均較弱。

表1　定題演講文本與非限時議論文維度差異性檢驗

注：DT表示定題演講文本，FX表示非限時議論文。

在Biber口筆語變異研究中，交互性維度下共涵蓋28個語言特征[5]89。本研究定題演講文本和非限時議論文在其中17個特征上的差異達到顯著程度。表2列舉了兩類語料間差異最大的11個特征。不難看出，定題演講文本在現在時、“not(n’t)”、強調詞和可能性情態動詞的使用頻率上不及非限時議論文。在其余各項特征上，定題演講文本超過非限時議論文。

表2　交互性維度語言特征差異比較

表3顯示，定題演講文本中頻繁使用過去時和完成時，第三人稱代詞使用的頻率小于非限時議論文，而現在分詞短語使用的頻率顯著高于非限時議論文。公眾動詞與合成否定兩庫間差異不顯著。

表3　敘事性維度語言特征差異比較

在說服性維度下(表4)，預測和義務兩類情態動詞在定題演講文本中使用較少，義務情態動詞顯著偏少(P=0.000)。結合表2，可知三類情態動詞在定題演講文本中的使用都少于非限時議論文。這三類情態動詞在定題演講文本中使用頻率排序為：可能性(0.9137)>預測性(0.6775) >義務性(0.2154)。此外，定題演講文本中動詞不定式與條件從句也顯著少于非限時議論文(P=0.007;P=0.000)，說服動詞和分裂輔助句明顯多于非限時議論文(P=0.016;P=0.001)。

表4　說服性維度語言特征差異比較

表5表明，被動句在定題演講文本中比在非限時議論文少，且差異顯著；但是，無論定題演講或是非限時議論文，無主語型都是被動句的首選。與非限時議論文相比，定題演講文本傾向多用過去分詞，過去分詞作為后置定語也很普遍(0.1058>0.0419)。定題演講文本中兩類連接副詞的使用也少于非限時議論文。綜合來看，以上6個語言特征中，定題演講文本顯著少用、顯著多用、與非限時議論文相差不明顯的各為2項。

表5　抽象性維度語言特征差異比較

4　分析與討論

大學生定題演講文本與非限時議論文在交互性、敘事性、說服性、抽象性維度上差異顯著，定題演講文本維度1得分低于零，表明具有一定的信息性。事實上，演講者總是圍繞主題表明自己的觀點和態度，向受眾傳遞一定量的信息，進而達到說服聽眾、引發共鳴之目的。敘事維度上定題演講文本優于非限時議論文，顯示出演講者更善于從具體例證出發，從側面傳遞信息，以具體事例說服人，以情感人，將抽象性說理寓于案例的講述以及由此而引發的真實情感的表達中。這也一定程度上降低了演講的抽象程度。演講作為一種無反饋的單向交流方式，必須提高溝通的效率，抽象程度高顯然不利于演講者與受眾間的互動。而在說服性維度上，定題演講文本不及非限時議論文，可能是和非限時議論文相比，演講詞的說服力并不體現在語言表層，演講者試圖通過信息內容的傳達、情感交流等渠道間接達到這一目的。

綜合來看，具體語言特征存在如下規律:

(1)定題演講文本顯著少用現在時態，顯著多用過去時態和完成時態。信息類文體雖可用現在時態進行寫作，但總體上說，該類文體中動詞比例偏低[6]101-120。由于定題演講文本要提前準備，作者在舉例和敘述時只能參照已發生或親身經歷過的事件，所以多用過去時和完成時。

(2)定題演講文本中第一、二人稱顯著多用，第三人稱顯著少用。這一特點與口頭談話類似。作為一種面對面的交流方式，演講有明確的受眾群體。演講者使用第一人稱代詞可以表達個人立場、情感與態度。而在非限時議論文中，寫作者和讀者間不能共時空，同時讀者又具有不確定性，故較少使用“you”“your”等詞。

(3)與非限時議論文相比，定題演講文本中三類情態動詞也較少使用。可能性、義務性情態動詞顯著少用，究其原因，可能是義務性情態動詞(如must、should)都含有濃重的強制意味，不利于演講雙方良好關系的維系。可能性情態動詞(如can、may)語氣不夠堅定，不足以維護演講者積極的個人形象。情態動詞在日常會話中較為常見[14]92-96。但本研究發現中國大學生的非限時作文中情態動詞較為普遍，說明中國大學生英文寫作缺乏語體意識。

(4)定題演講文本顯著多用現在分詞和過去分詞(包括前置過去分詞和后置過去分詞)，而顯著少用不定式。不定式結構句法位置相對固定，多位于句末。兩類分詞短語的位置靈活多變。Thomson認為現在分詞短語與主句之間的粘和度不甚緊密，它的使用可增加描寫的生動程度[15]。與之相反，過去分詞能降低對動作施加者的強調，彰顯動作接受者，增加文本的抽象程度與正式程度。

(5)定題演講文本中顯著少用否定詞“not(n’t)”。合成否定(如no+noun/adjective;neither…nor)在兩類語料間差異不顯著。總體上看，定題演講文本中否定結構的頻率低于非限時議論文，這可能是出于演講創作中對消極意義的有意回避。此外，“not(n’t)”表示完全否定，語氣程度較強，使用合成性否定則可以有助于緩和語氣。而且合成否定的文學意味更強，多用于文學敘事類文體中。

不僅如此，定題演講文本中還較少使用被動語態、條件從句、連接性副詞、強調詞，而較多使用“Wh-”問句、說服性動詞和非短語型“and”。

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(責任編輯：胡永近)

10.3969/j.issn.1673-2006.2016.10.022

2016-07-19

衛志強(1983-)，安徽合肥人，碩士，講師，主要研究方向：應用語言學、二語習得。

H311.9

A

1673-2006(2016)10-0085-05