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中美主播跨洋對話的態度資源分析

2020-07-04 02:12:52王欣欣
山東青年 2020年5期

王欣欣

摘要:

以劉欣在中美主播跨洋對話中的語言為語料,在評價理論視角下,基于態度資源,以定性與定量相結合的方法,分析劉欣在中美主播跨洋對話中態度資源構建的話語意義。研究發現,劉欣運用了大量的正面詞匯,向美國民眾傳達了一個積極向上,負責任的大國形象,其中情感資源占比最少,判斷資源次之,鑒賞資源最多。通過對語篇中態度資源的深入分析,人們能夠更加深入地理解評價理論在語篇中所揭示的人際意義。

關鍵詞:評價理論;態度資源;劉欣;中美主播跨洋對話

1.引言

2019年5月30日早8點,中國國際電視臺(CGTN)女主播劉欣應邀以嘉賓身份,與美國福克斯商業頻道(Fox Business)女主播翠西·里根(Trish Regan)進行了一場衛星連線直播辯論。兩國主播這場史無前例的隔空約辯毫無疑問迅速引起各方關注,成為了中美兩國媒體關注的焦點。雙方唇槍舌戰了近17分鐘,這場辯論涉及了公平貿易、知識產權、華為、關稅、中國發展中國家地位等話題。本文從評價理論的態度資源來揭露劉欣在中美主播約辯中是如何巧妙地運用語言來建構一個積極向上的中國國家形象。

2.理論基礎

系統功能語言學具有無法通過分析文本或話語中的詞匯資源來闡釋作/讀者或說/聽者對事態的觀點和立場的缺陷,而20世紀90年代,馬丁等一些學者提出了評價理論就很好地彌補了這一不足[1]。作為系統功能語言學中人際功能的拓展與延伸,評價理論由態度,介入和級差三大子系統構成。其中,態度資源主要關注說/寫者或語言涉及的人對論及的對象的態度,包括人與物,是評價理論的核心系統[2]。態度資源又可以分為情感,判斷和鑒賞三個方面。情感是用以表達情感反應的資源[3]。判斷是根據各種不同的標準來評價行為的資源[3]。鑒賞是表達事物價值,包括自然現象和符號現象的價值的資源[4]。在首場中美主播辯論中,據劉欣語音文本轉寫可知,態度資源所占比例較大,故筆者以態度資源為描寫層,以語料庫為分析工具,對劉欣在首次中美電視直播辯論中的文本進行分析。

3.劉欣在首次中美主播辯論中的態度資源剖析

本文從詞匯層面出發,以態度資源為描寫層,重點探討劉欣是如何運用詞匯資源向美國民眾傳達積極的態度和情感的。對劉欣在辯論中的情感,判斷和鑒賞三個資源的分布進行數據統計,然后對數據進行定性的分析,目的在于揭示劉欣在首次中美主播辯論中運用態度資源的策略與技巧,挖掘其隱含的人際意義。

3.1態度資源的分布特點

經過分析與統計,劉欣在首場中美主播辯論中的態度資源分布情況如表1所示。由表1可知,整篇文本共有態度資源60個,其中情感資源6個(10%),判斷資源16個(26.7%),鑒賞資源38個(63.3%)。情感資源最少,表明劉欣在辯論中不以個人情感為基礎,一切以事實為依據。鑒賞資源旨在對客觀事物或現象進行評價,具有較強的客觀性和說服力,大量鑒賞資源的使用說明劉欣在辯論中更關注中國的國家行為帶來的社會價值。劉欣在中美主播辯論中共說了79句話,其不同態度資源所占比例如下:

3.2劉欣首次中美主播辯論中的情感資源分析

Martin和White(2005)指出,情感可以是肯定的,也可以是否定的。劉欣在辯論中就運用了肯定的情感資源來表達自己的情感與立場,如下例:

1.Thank you Trish, thank you... its a great opportunity for me, unprecedented, I never dreamed...

劉欣開場對翠西的邀約表示真誠的感謝,用“great opportunity”(很好的機會),“unprecedented”(前所未有的),“never dreamed”(從沒想過)等正面詞匯表達強烈的情感,珍惜這次前所未有的機會,劉欣謙虛地稱自己從未想過能有這樣的機會跟跟美國的廣大觀眾進行交流,體現了自己的專業素養和風度,展現出自信,不卑不亢,禮貌的大國風范。

3.3劉欣首次中美主播辯論中的判斷資源分析

判斷可分為社會尊嚴和社會約束。兩者都包括正面含義和負面含義,但不同的是前者與行為規范、做事才干和堅忍不拔有關,通常不涉及法律含義,而后者則與是否真實可靠、行為是否正當有關,通常涉及法律意義[1]。請看下面兩個例子:

2. ...? small, but overall its very big. So we can do a lot of big things...We are the world's biggest contributor ...

翠西提出一個尖銳的問題:中國何時才會放棄發展中國家的身份,停止向世界銀行借錢。劉欣給出有力回擊,通過“small”(小),“big”(大),“biggest contributor”(最大的貢獻國))這些詞匯做出判斷。中國人均的數值很小的,但是總體的量又很大。堅定有力地傳達了這樣的事實:中國可以做一些大事,中國也是聯合國(五個常任理事國中)維和行動最大的貢獻方。面對這樣敏感又傲慢的問題,劉欣在平和與不卑不亢的狀態下做出回答,開誠布公地表達自己的觀點,讓美國民眾了解“總量大,人均小”的中國國情,并且向美國乃至世界人民傳達中國負責任大國的形象。

3. ..theyre very profitable...to invest in China and explore the Chinese market.

“profitable”(有利可圖的)一詞表明大部分在中國做生意的美國企業的利潤都是非常豐厚的,而“invest ”(投資),“explore”(探索)這些正面的判斷類詞匯說明真相并不是翠西所述,事實上,絕大部分美國企業愿意繼續在中國投資,并且不斷開拓中國市場。翠西犀利地指出美國企業在中國做生意,它們的知識產權、創意、辛勤勞動的成果有可能被竊取,因此美國企業將無法在中國做生意。對于這種惡意指責,劉欣以事實為依據進行闡釋,說明美國企業在中國做生意利潤豐厚,且要進一步投資和探索的真相,使美國民眾有一次全面了解事實真相的難得機會,讓他們在收看這場辯論后對中美經貿摩擦中的是非曲折有更全面公正的評判。

3.4劉欣首次中美主播辯論中的鑒賞資源分析

鑒賞屬于美學范疇,它主要是對客觀事物或現象的評價,具有較強的客觀性。在對鑒賞資源進行分析時,不僅要對文本的美學意義進行賞析,更要揭示其隱含的話語意義。如下面三個例子所示:

4....respect and show the willingness... high possibility that there could be a productive trade deal.

面對翠西提問中美談判是否能夠達成協議,劉欣運用四個正面鑒賞資源“respect”(尊敬),“willingness”(樂意),“ high possibility”(很可能)和“a productive trade deal”(有利可圖的貿易)來表明立場:只要美方愿意用公正的態度對待中方的談判團隊,拿出談判的誠意,不施加外部壓力,平等地對待中國政府,還是很有希望達成一個富有成效的貿易協定。四個正面鑒賞資源的使用表現出中國始終抱著一種開放的心態,只要美國愿意擺事實,講道理,平等對話協商,中美之間是可以進行坦誠交流,解決問題的。事實上,只要美方愿意放下偏見和傲慢,進行平等對話,中美間存在的很多問題和分歧都是可以解決的。

5. ....cooperation, if it is through mutual learning, ... fine...

例7中運用“cooperation”(合作),“mutual learning”(互相學習)和“fine”(好的)的正面鑒賞資源來回答翠西提出的尖銳問題,即華為進駐美國市場后,是否愿意與美國分享知識產權。劉欣表示如果通過合作,互相學習且支付了知識產權的費用,我們何樂而不為呢?表現出中國開闊的大國胸襟,愿意合作共贏。

6. ...dominating or the deciding role in the allocation of resources.

翠西將中國定義為一個受國家控制的資本主義體系,劉欣則用一連串數據向美國民眾傳達出這樣一個信息:中國的經濟體系是與中國國情和國家性質相符合的具有中國特色的社會主義市場經濟,與資本主義經濟制度有著本質的區別。它在資源分配上,起決定性作用。“dominating”(主導的)和“deciding”(決定性的)表現出市場經濟的重要作用,力證中國并非受國家控制的資本主義體系,不是所有的東西都是由國家控制,事實上中國是一個非常混合、非常活躍、非常開放的經濟體。

4. 結語

本文借助評價理論中的態度資源,運用定性與定量相結合的方法對劉欣中美主播跨洋對話中的文本進行細致的剖析。研究發現,劉欣使用大量正面的鑒賞資源和判斷資源來分析中國對世界做出的貢獻以及帶來的價值,向美國乃至世界人民傳達一個開放的,負責任的,具有全球化視野的大國形象,有利于增強民族自豪感。未來,對話會成為中國外宣和傳播文化軟實力的重要途徑,中國媒體人應向劉欣學習,善于運用評價理論這一富有張力的功能語言學理論,增強中國的國際傳播速度。

[參考文獻]

[1]王振華.評價系統及其運作——系統功能語言學新發展[J].外國語,2001(6).

[2]朱永生,王振華.馬丁學術思想研究[M].北京:北京大學出版社,2013.

[3]張德祿,劉世鑄. 形式與意義的范疇化——兼評《評價語言一英語的評價系統》[J].外語教學與研究,2006(6).

[4]胡壯麟,朱永生,張德祿.系統功能語言學[M].長沙:湖南教育出版社,1989.

(作者單位:商丘學院應用科技學院, 河南 開封? 475000)

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