學術期刊論文方法部分體裁結構的比較研究*

劉 輝

(黑龍江大學，哈爾濱 150080)

1 引言

Miller曾指出應當區分體裁與形式，“形式是一個可用于體系各個層面的通用術語，體裁是特指某一層面的形式，融合較低層面的形式與典型內容”(Miller 1994:31)。這一觀點表明體裁具有體系性并且包括形式與內容兩個方面。顯然，體裁分析框架下的學術體裁研究也應當從形式與內容入手。學術論文方法部分在形式上由不同的語步(moves)和話目(steps)構成，如數據收集(data collection)和數據分析(data analysis)等；各個語步及話目在內容上又具有不同的交際目的和文本功能。實際上，構成體裁結構的語步和話目猶如構成句子的詞匯和短語，體現的是構成宏觀語篇結構的各個單位之間的“同現”或“共存”關系。因此，本文主要統計分析學術期刊論文方法部分宏觀語步結構和微觀語步—話目的具體分布情況，旨在深化對該部分體裁結構的認識，明確各個學科群和學科之間的聯系與區別，進一步揭示方法部分的文本建構規律。

2 研究方法

2.1 數據收集

本文所用語料均來自筆者自建的“學術期刊方法部分語料庫”(劉輝 2016:62)。該語料庫收集SCI，SSCI和A&HCI學術檢索系統中20個常見學科(分為純科學、應用科學、生命科學、社會科學和人文科學5個學科群)的3,000個語料樣本，總形符數(token)為2,728,583。筆者首先利用SPSS 22.0采用兩步隨機法隨機獲得30個序數。隨后在該語料庫的20個學科中分別提取30個語料樣本，構建一個方法部分體裁結構子語料庫。該子語料庫形符數為503,831，句子數量為23,134，語料樣本數為600。

2.2 數據分析

在充分考慮學科群與學科方法部分結構差異的基礎上，結合Nwogu(1997)、Lim(2006)、Yang(2004)和吳寧(2008)等學者的分類框架，本文將方法部分分為3個語步，分別是背景信息(以下簡稱M1)、描述研究對象(以下簡稱M2)和介紹分析方法(以下簡稱M3)。其中，M1既是語步也是話目，其體裁功能是介紹研究目的與問題等背景信息。雖然它不包含特定話目，但統計時仍然計算為一個話目；M2包括介紹研究對象及其分類(以下簡稱S21)、介紹數據收集標準與分類(以下簡稱S22)和描述數據收集過程(以下簡稱S23)3個話目；M3包括確立分析框架與標準(以下簡稱S31)、介紹變量分類與控制(以下簡稱S32)和描述分析過程(以下簡稱S33)3個話目。須要指出，本文的語步和話目總量上少于Lim和楊瑞英等的分類。這些學者的研究對象大多為醫學、管理學和語言學等單一學科，可以進行較為細致的劃分。本文的分析對象為20個學科，還包含5個學科群的上位分類，學科分類體系相對復雜。因此，語步—話目結構不宜過細，以免影響學科與學科群之間的相互比較與分析。

筆者依照該框架對600個語料樣本的語步和話目進行人工標注，賦值后再根據檢驗條件檢驗不同學科群與學科的語步或話目的分布情況。根據統計結果，本文涉及的各個變量分布均符合獨立樣本Kruskal-Wallis 檢驗的標準(顯著性水平為0.05)。

3 結果與討論

3.1 整體特征

筆者首先以學科群為單位，統計宏觀語步、語步總體和話目總體的分布情況，目的在于觀察方法部分體裁結構的整體分布規律。

3.11 宏觀語步結構

本文中的宏觀語步結構指語步同語步之間的組合結構。這種結構的上限是方法部分本身，下限是一個單獨語步。對宏觀語步結構的統計與分析有助于了解方法部分文本建構的整體規律。在全部語料樣本中共劃分出600個宏觀語步結構，具體結果參見表1。

表1 學科群宏觀語步結構統計表①

統計結果顯示M1同其它語步結合后才能出現在方法部分，表明它是一個帶有附屬性質的語步結構，在文本建構時僅具有輔助性的語篇功能。M2雖然可以單獨構成方法部分，但是其出現頻率僅占全部宏觀結構的4.7%，并不具備代表性。其中，該語步在社會科學和人文科學分布較多，在其它3個學科群分布較少。這表明M2在純科學、應用科學和生命科學中僅是方法部分的非核心語步。M3在宏觀結構中的出現頻率較高，為202次，在全部宏觀結構中的出現比率為33.7%，在單獨語步構成的宏觀結構中頻率最高。多語步組合的宏觀結構中，M1—M2、M1—M3和M1—M2—M3的出現頻率較低，在宏觀結構中的合計比率為4.7%。顯然，這些宏觀結構同M2具有相同的性質，都是方法部分語步宏觀結構的“非典型”結構。M2—M3是多語步宏觀結構中使用頻率最高的組合形式，出現頻率為342次，所占比率為57%，表明它是方法部分語步宏觀結構的主要構成形式。就具體學科群而言，處于學科連續統兩端的純科學和人文科學在最主要的兩個宏觀結構中(M3和M2—M3)的使用情況與其它3個學科群之間存在較為明顯的區別，M3的使用頻率高，M2—M3的使用頻率低；應用科學宏觀語步結構體現出一定程度的融合趨勢：M3的使用頻率降低，M2—M3的使用頻率增高，但仍存在少量的其它類型宏觀結構；生命科學與社會科學在M3和M2—M3的使用頻率上較為接近，但是依靠M1—M2—M3和M2這樣的“非典型“結構依然可以保持學科群的區別性。

3.12 語步總體分布

在全部600個語料樣本中，筆者共劃分出977個單獨語步，具體結果參見表2。

表2 學科群單獨語步統計表

統計結果表明全部學科群中M3的使用頻率最高，為570次，比率為58.3%；M2的使用頻率較低，為379次，比率為38.8%；M1的使用頻率最低，只有28次，比率僅為2.87%。這表明在方法部分的語步結構中，“介紹分析方法”是大多數語料樣本的主體結構，而“描述研究對象”和“介紹背景信息”則是可選結構。就學科群而言，純科學和人文科學中M3的出現頻率明顯高于其它3個學科群。其中，純科學中對M1的使用頻率達到20次，占全部M1使用頻率的71.4%。然而這一語步在其它學科群中的使用頻率卻非常低，表明純科學建構方法部分時將潛在受眾設定為學科背景知識相差較大的群體。這一發現同Swales(1990：141)的研究結果相吻合。此外，應用科學中M2和M3的使用頻率呈現出一種過渡趨勢，M2的使用頻率增加，M3的使用頻率減少。生命科學M2和M3的使用頻率較為接近，表明該學科群對研究對象與分析方法的關注程度較為接近。社會科學在上述兩個語步的選擇上同生命科學較為相似，仍體現出兩者并重的態勢。人文科學中M3和M2的使用頻率分別為74.6%和23.9%，注重思辨和內省的學科傳統使得哲學、歷史和文學較少采用量化研究方法，因此M2的使用頻率較低。

3.13 話目總體分布

根據本文的分類，筆者在全部600個語料樣本中共劃分出1,700個話目，具體結果參見表3。

統計結果顯示S11在全部學科群中的出現頻率最低，僅為28次。由于它同時也是M1，僅作為統計用途，因此不是分析的重點，也不進行話目分布特征的詳細分析。在剩余的6個話目中，S31的使用頻率最高，共467次，占全部話目總數的27.5%；S32的使用頻率最低，共75次，占全部話目總數的4.4%；其余話目的的使用頻率在1.6%至24.6%之間。這表明方法部分話目結構中的首要內容是描述數據分析框架和數據分析過程，其次是介紹數據收集標準和數據收集過程。此外，各學科群在話目的整體分布上也具有明顯差別，例如，純科學、應用科學和生命科學在S33的使用上明顯高于社會科學和人文科學。就具體學科群而言，生命科學的話目數量最多，人文科學的最少。此外，每個學科群都存在一些使用頻率較高的話目結構，例如，人文科學中的S31和純科學中的S33，表明不同學科群在建構方法部分的文本時會根據不同的交際目的使用不同的話目結構。

表3 學科群話目總體分布統計表

3.2 M2話目分布特征

筆者分別以學科群和學科為單位，統計M2話目總體的分布情況，統計結果參見表4。

3.21 學科群M2話目分布

生命科學S21分布最多，為43次，純科學與人文科學最少，均為11次；生命科學S22分布最多，為100次，純科學最少，為25次；生命科學S23分布最多，為100次，人文科學最少，為29次。檢驗結果顯示，S21、S22和S23這3個變量分布的P值均為0.000，均小于0.05(卡方值分別為48.009、141.327和156.415)，表明它們在不同學科群間的分布存在顯著差異。組間成對比較結果顯示，在S21的分布上，除純科學與人文科學、純科學與應用科學、人文科學與應用科學和社會科學與生命科學外，其它學科群相互之間均存在顯著差別；在S22的分布上，除純科學與人文科學、社會科學與應用科學外，其它學科群相互之間均具有顯著差異；在S23的分布上，除人文科學與純科學、社會科學與生命科學外，其它學科群相互之間均存在顯著差異。M2中3個話目的總體分布情況表明，生命科學與社會科學注重對研究對象的描述，純科學、應用科學和人文科學這3個學科群對潛在讀者的學科背景知識存在較高預設，因而在方法部分上不對研究對象做過多描述與解釋。

表4 學科群與學科M2分布統計表

3.22 純科學M2話目分布

化學中S21出現的頻次最多，共11次，其它3個學科S21均沒有出現；化學中S22出現的頻次最多，共14次，數學與統計學最少，均為1次；化學中S23出現的頻次最多，為20次，統計學最低，僅為1次。檢驗結果顯示，S21、S22和S23分布的P值均為0.000，均小于0.05，(卡方值分別為36.028、24.602和39.352)，表明它們在4個學科之間的分布存在顯著差異。組間成對比較結果顯示，在S21的分布上，除數學與化學、統計學與化學以及物理學與化學外，其它學科相互之間均不存在顯著差異；在S22的分布上，除數學與化學、物理學與化學外，其它學科相互之間均沒有顯著差異；在S23的分布上，除統計學與數學、物理學與化學外，其它學科相互之間均不存在顯著差異。3個話目在純科學各個學科之間的分布呈現出較為明顯的規律性。其中，S21在本學科群中的總體分布頻率較低，并且僅在化學中出現，表明該變量不是各學科建構方法部分的必要條件，僅作為可選話目發揮輔助性的語篇功能。S22和S23的整體分布規律則較為接近。

3.23 應用科學M2話目分布

工程學和應用機械中S21出現的頻次最多，均為4次，材料學最低，為2次；材料學中S22出現的頻次最多，為20次，計算機最少，為9次；材料學中S23出現的頻次最多，為19次，計算機最少，為8次。檢驗結果顯示，S21在工程學、應用機械、材料學和計算機4個學科之間分布的P值為0.816，大于0.05(卡方值為0.941)，表明該變量在不同學科間的分布不具有顯著差別；S22和S23在4個學科中分布的P值分別為0.024和0.035，均小于0.05(卡方值分別為9.420和8.583)，表明兩個變量在不同學科間的分布存在顯著差異。組間成對比較結果顯示，在S22和S23的分布上，除計算機與材料學外，其它學科相互之間均不存在顯著差異。其中，S21作為可選話目雖然使用頻率較低，但是在4個學科中的分布較為接近，表明它在應用科學中具有較為一致的文本功能。S22和S23在應用科學中的整體分布較為接近，說明它們更傾向于以組合形式出現在M2中。此外，在S21、S22和S23的整體分布上，計算機科學同其它3個學科之間存在一定程度差別，體現出明顯的非典型學科的特征，表明話目結構的選擇和使用依然受到學科特性的影響。

3.24 生命科學M2話目分布

公共健康中S21、S22和S23的出現頻次均最高，分別為19次、28次和28次；生物學均最低，分別為4次、20次和20次。結果顯示，S21、S22和S23分布的P值分別為0.000、0.029和0.029，均小于0.05(卡方值分別為21.097、9.044和9.044)，表明它們在醫學、公共健康、生物學和農學4個學科中的分布存在顯著差異。組間成對比較結果顯示，在S21的分布上，除生物學與醫學、生物學與公共健康以及農學與公共健康外，其它學科相互之間均不具有顯著差異；在S22和S23的分布上，除生物學與公共健康外，其它學科相互之間也不存在顯著差異。生命科學各個變量的分布均呈現出明顯的規律性。其中，S21在本學科群中的分布頻率達到43次，在5個學科群中最高，表明生命科學對受眾背景知識的預設較低，在文本建構時對研究對象與分類等信息的描述較為詳細。S22與S23在各個學科的分布呈現出較高的吻合度，表明它們作為M2的核心語步在不同學科中均發揮重要的語篇組織功能。

3.25 社會科學M2話目分布

心理學中S21出現的頻次最多，為27次，在社會學中沒有出現；心理學中S22出現的頻次最多，為23次，社會學最低，為15次；心理學中S23出現的頻次最多，為27次，商務與經濟學最少，為20次。檢驗結果顯示，S21在社會學、商務與經濟學、法學和心理學4個學科中分布的P值為0.000，小于0.05(卡方值為 82.151)，表明它在不同學科間的分布存在顯著差異；S22和S23分布的P值分別為0.097和0.094，均大于0.05(卡方值分別為6.311和6.403)，表明它們在各學科的分布不具有明顯差別。組間成對比較結果顯示，在S21的分布上，除社會學與心理學、法學與心理學、心理學和商務與經濟學外，其它學科相互之間均不存在顯著差異。社會科學M23個變量的分布表現出明顯的獨特性。其中，作為純科學、應用科學和生命科學的可選話目，S21在心理學中出現超高頻分布，表明它對心理學方法部分的文本建構具有重要價值，是該學科的核心話目之一。此外，S22和S23的整體分布規律依然較為一致，表明它們的組合是社會科學文本建構的重要方式。

3.26 人文科學M2話目分布

語言學中S21、S22和S23的出現頻次均最多，分別為10次、23次和27次，哲學和歷史均沒有出現。檢驗結果顯示，S21、S22和S23在哲學、歷史、文學和語言學4個學科中分布的P值均為0.000，均小于0.005(卡方值分別為28.088、68.765和94.289)，表明它們在各學科之間的分布均存在顯著差異。組間成對比較結果顯示，除哲學與語言學、歷史與語言學和文學與語言學外，其它學科相互之間均不存在顯著差異。3個變量在人文科學各學科的分布具有相同的規律——話目總量較少，并且分布極不平衡。它們均集中高頻分布于語言學這一學科中，在其它3個學科中分布較少。這主要是哲學、歷史和文學3個學科方法部分的“隱性”特征決定的。3個學科中的很多樣本長度均較短，大多為幾個句子，很難構成更為復雜的語篇結構。相比之下，語言學具有較為豐富的話目結構，體現出明顯的非典型性。

3.3 M3話目分布特征

筆者同樣分別以學科群和學科為單位，統計M3話目總體的分布情況統計結果參見表5。

表5 學科群與學科M3分布統計表

3.31 學科群M3話目分布

生命科學中S31出現的頻次最多，為105次，純科學最少，為87次；生命科學中S32出現的頻次最多，為25次，而在人文科學中沒有出現；純科學中S33出現的頻次最多，為115次，人文科學最少，為17次。檢驗結果顯示，S31、S32和S33在5個學科群中分布的P值分別為0.003、0.000和0.000，均小于0.05(卡方值分別為18.754、29.056和255.683)，表明它們在各個學科群之間的分布具有顯著差異。組間成對比較結果顯示，在S31的分布上，除應用科學與生命科學外，其它學科群相互之間均不存在明顯差異；在S32的分布上，除人文科學與社會科學、人文科學與純科學、人文科學與生命科學外，其它學科群相互之間均不存在顯著差異；在S33的分布上，除應用科學與生命科學、應用科學與純科學、生命科學與純科學外，其它學科群相互之間均具有顯著差異。M3話目的總體分布表明，S31和S33的出現頻次較高，它們在純科學、應用科學、生命科學和社會科學中的分布均體現出相對一致的規律，說明它們是建構M3的必選話目。而S32在上述4個學科群中的出現頻次均較低，說明它是一個可選話目。此外，人文科學中S33的出現頻次較低，S32沒有出現，與其它學科群的話目分布規律存在較大差別。實際上，人文科學中S31的高頻分布在很大程度上緩解因S33分布不足對語步結構造成的影響。由此可見，S31與S33之間不僅存在同現關系，在一定條件下也可以呈現互補分布。

3.32 純科學M3話目分布特征

數學中S31的出現頻次最多，為29次，化學最少，為16次；統計學中S32的出現頻次最多，為10次，化學最少，僅為1次；物理學中S33的出現頻次最多，為30次，化學最少，為27次。檢驗結果顯示，S31和S32在數學、統計學、物理學和化學4個學科分布的P值分別為0.002和0.019，均小于0.05(卡方值分別為14.714和9.996)，表明上述兩個變量在各學科之間的分布具有顯著差異；S33在各個學科分布的P值為0.269，大于0.05(卡方值為3.932)，表明該變量在各學科間的分布不存在顯著差異。組間成對比較結果顯示，在S31的分布上，除化學與數學外，其它學科相互之間均不存在顯著差異；在S32的分布上，除化學與統計學外，其它學科相互之間均不存在明顯差別。純科學M3中3個話目的分布具有較為明顯的規律性。其中，S31和S32在數學與統計學中出現頻次較高，在物理學與化學中出現頻次較低，其主要原因在于數學和統計學的研究方法大多偏重演繹推理，便于對影響研究結果的各種變量進行預先控制，而物理學和化學在具體研究過程中則很難兼顧這一點。S33在各學科中分布較為均衡，沒有明顯的差異性。

3.33 應用科學M3話目分布特征

統計結果顯示，計算機中S31的出現頻次最多，為24次，材料學最少，為16次；工程學中S32的出現頻次最多，為6次，應用機械和計算機最少，均為1次；應用機械中S33的出現頻次最多，為29次，計算機最少，為24次。檢驗結果顯示，S31、S32和S33在本學科群4個學科間分布的P值分別為0.113、0.084和0.141，均大于0.05(卡方值分別為5.981、6.650和5.453)，表明各學科相互之間不存在顯著差異。S31與S33的總體分布頻率較高，在各個學科分布也較為均衡，表明它們是應用科學M3的必選話目。S32總體出現頻次較低，并且在不同學科的分布不均衡，表明該變量僅具備可選話目的功能。須要指出，S32在工程學中的出現比率達到S32總量的54.5%，在本學科群中最高。這種情況表明與應用機械、材料學和計算機相比，工程學更加注重研究變量及對變量的控制問題。此外，計算機并未表現出明顯的“非典型性”，表明它在M3的文本建構中與其它3個學科之間的聯系大于區別。

3.34 生命科學M3話目分布特征

醫學、生物學和農學中S31的出現頻次最多，均為27次，公共健康最少，為24次；醫學中S32的出現頻次最多，為11次，農學最少，僅為1次；公共健康中S33的出現頻次最多，為30次，生物學最少，為26次。檢驗結果顯示，S31和S33在4個學科分布的P值分別為0.564和0.244，均大于0.05(卡方值分別為2.040和4.169)，表明它們的分布不存在顯著差異；S32分布的顯著P值為0.006，小于0.05(卡方值為12.576)，表明該變量在不同學科的分布具有顯著差異。組間成對比較結果顯示，除農學與醫學外，其它學科相互之間均不存在顯著差異。3個話目在生命科學群最突出的特征就是高頻分布。不但S31和S33兩個主要話目在全部學科群中出現頻率最高，而且S32這一可選話目的頻率也最高。這種高頻出現的現象表明，作為處于學科連續統中央的學科群，各學科占有的話目數量最為豐富，話目結構也最為復雜。此外，S32在本學科群中分布的不均衡性也是一個較明顯的特征。S31和S33在生命科學各學科中的分布并不具有顯著差異，而S32在一定程度上成為區分不同學科的“關鍵”話目。S32的這種情況表明話目的語篇功能并非一成不變，而是可以根據交際目的的需求進行相應調整。

3.35 社會科學M3話目分布特征

社會學中S31的出現頻次最多，為28次，心理學最少，為16次；社會學中S32的出現頻次最多，為8次，法學最少，僅為1次；心理學中S33的出現頻次最多，為20次，商務與經濟學最少，為15次。檢驗結果顯示，S31分布的P值為0.003，小于0.05(卡方值為 14.280)，表明該變量在各學科間的分布具有顯著差異；S32和S33分布的P值分別為0.084和0.573，均大于0.05(卡方值分別為6.635和1.995)，表明它們在各學科的分布不存在顯著差異。組間成對比較結果顯示，除心理學同商務與經濟學、心理學同社會學外，其它學科相互之間均不具備顯著差異。純科學、應用科學和生命科學3個學科群中S33的分布頻率均高于S31，而社會科學中除心理學外的情況恰好相反，表明該學科群M3的建構規律同其它3個學科群不同。顯然，在社會科學中S31的文本功能更為復雜。此外，S31分布的差異性主要集中在心理學和其它學科之間，表明該學科的非典型特征在M3的建構過程中依然有所體現。

3.36 人文科學M3話目分布特征

哲學與歷史中S31的出現頻次最多，均為30次，語言學最少，為13次；各學科均沒有S32出現；語言學中S33的出現頻次最高，為15次，哲學和歷史均沒有出現。結果顯示，S31和S33在哲學、歷史、文學和語言學4個學科分布的P值均為0.000，均小于0.05(卡方值分別為50.291和42.612)，表明它們在各學科間的分布具有顯著差異；S32分布的P值為1.000，大于0.05(卡方值為0.000)，表明該變量在各學科間沒有出現。組間成對比較結果顯示，在S31與S33兩個變量上，除語言學與文學、語言學與哲學和語言學與歷史外，其它學科相互之間均不具備顯著差異。人文科學中話目分布的突出特征是總體使用頻率較低。該學科群在M3中的話目總量為118個，明顯少于其它4個學科群。其中，S31的使用頻率是S33的5.94倍，表明S31在人文科學M3的文本建構中具有決定作用。此外，S32在本學科群中沒有出現，表明它在M3的文本建構中不具備相應的語篇功能。

4 結束語

綜上所述，各學科群和學科在語步與話目的選擇上存在顯著差異。在宏觀語步結構方面，介紹分析方法(M3)和描述研究對象—介紹分析方法(M2—M3)兩個結構的使用頻率最高。在具體語步方面，M2和M3的使用頻率明顯高于M1。顯然，M2和M3是建構方法部分的必要語步。其中M2在純科學和人文科學中的應用較少，在其它3個學科群中應用較多。而M2—M3的結構在各學科群之間的分布較為均衡。就具體的話目而言，介紹數據收集標準與分類(S22)、描述數據收集過程(S23)、確立分析框架與標準(S31)和描述分析過程(S33)4個話目的使用頻率較高。進一步的統計學檢驗表明，各個話目在不同學科與學科群中的分布同樣存在顯著差異。此外，不同話目在建構語步的過程中其語篇功能并非一成不變，而是可以根據交際目的進行相應調整。顯然，在這種體裁構成的動態性特征中蘊含Firth“‘意義—形式一體’的一元論語言觀”(甄鳳超 2017：14)。針對這一問題，我們將另辟專文詳細論述。

注釋

①本文全部表格中括號內的分布比率為該語步或話目占同類型總量的百分比。

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