陸少兵，陳堅(jiān)林

(1. 上海電機(jī)學(xué)院 外國語學(xué)院，上海 201306；2. 上海外國語大學(xué) 外語戰(zhàn)略研究中心，上海 200083)

陳堅(jiān)林，上海外國語大學(xué)外語戰(zhàn)略研究中心教授，博士，主要從事語言政策和規(guī)劃研究。

一、引言

教學(xué)研究中，需要使用不同的研究方法，以確保研究的科學(xué)性。量化和質(zhì)性研究是常見的兩種類型。質(zhì)性研究在解釋社會(huì)現(xiàn)象、探討動(dòng)力機(jī)制和影響因素方面優(yōu)勢明顯。

訪談法和問卷法是教學(xué)研究常用的數(shù)據(jù)收集方法。問卷收集的定量數(shù)據(jù)有成熟的方法進(jìn)行分析處理，然而訪談收集的質(zhì)性語料卻缺少科學(xué)、有效的分析方法。大多采用傳統(tǒng)方法來處理，如人工統(tǒng)計(jì)或用Excel來統(tǒng)計(jì)、檢索關(guān)鍵詞。有的采用話語分析法[1]、個(gè)案分析法[2]或扎根理論[3]來分析訪談?wù)Z料。研究者需要逐句逐段分析語料，反復(fù)閱讀，多次檢索，深度挖掘；或者對(duì)多個(gè)個(gè)案提煉出的范疇進(jìn)行自下而上的層層歸類，以及建構(gòu)模型。傳統(tǒng)分析方法適用于規(guī)模較小的訪談?wù)Z料，其對(duì)于規(guī)模較大的訪談?wù)Z料而言，不僅費(fèi)時(shí)、低效，而且無法掌握數(shù)據(jù)全貌和特征；關(guān)鍵詞的選擇也大多取決于研究者的個(gè)人判斷，而非基于全要素信息，因此得出的結(jié)論不一定客觀、科學(xué)。簡言之，訪談話語的分析受到研究者自身經(jīng)驗(yàn)、研究視角的影響，不同研究者會(huì)有不同的闡釋和解讀；加之研究過程難以復(fù)制、結(jié)果難以重現(xiàn)，故而研究結(jié)論難以驗(yàn)證、推廣。

缺乏可靠、高效的訪談分析方法，無疑影響教學(xué)研究的客觀性、科學(xué)性，也制約了研究的深度。因此，如何科學(xué)、高效地分析訪談話語就成為質(zhì)性研究的一大難點(diǎn)。無論采用話語分析、個(gè)案分析、扎根理論，還是使用Excel檢索關(guān)鍵詞，訪談分析中的一個(gè)關(guān)鍵步驟就是建立訪談分析編碼表。有了科學(xué)的訪談分析編碼表，就有了分析框架。它就像一個(gè)使用手冊或指南，使整個(gè)訪談話語的分析有了可靠的路徑和依據(jù)。

二、質(zhì)性研究的新思路

質(zhì)性研究的新思路就是汲取量化分析的優(yōu)點(diǎn)，將訪談話語等質(zhì)性數(shù)據(jù)量化處理。借助語料庫語言學(xué)研究工具，利用檢索、統(tǒng)計(jì)技術(shù)對(duì)訪談?wù)Z料進(jìn)行量化分析，這種方法就是內(nèi)容分析法。運(yùn)用內(nèi)容分析法對(duì)訪談話語進(jìn)行分析的研究已比較成熟，但在外語教學(xué)研究領(lǐng)域還不常見。以“內(nèi)容分析法”為關(guān)鍵詞，在中國知網(wǎng)檢索，截至2016年10月，有關(guān)外國語言文學(xué)領(lǐng)域的文獻(xiàn)只有18篇。這18篇文獻(xiàn)中僅有7篇發(fā)表于中文核心或CSSCI期刊。

對(duì)這18篇文獻(xiàn)進(jìn)行進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，有些研究雖有內(nèi)容分析法之名，但所選樣本規(guī)模較小，采用人工統(tǒng)計(jì)，實(shí)則使用的是話語分析、文本分析或語篇分析方法。有的研究混淆了文獻(xiàn)計(jì)量法和內(nèi)容分析法，二者存在較大差異。外語學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)容分析法主要用于對(duì)研究文獻(xiàn)進(jìn)行梳理分析[4][5]，其次是教材分析[6][7][8]，將內(nèi)容分析法用于對(duì)訪談話語分析處理的僅有1例。[9]

內(nèi)容分析法的優(yōu)點(diǎn)在于，通過將質(zhì)性數(shù)據(jù)量化處理，利用話語分析軟件對(duì)語料進(jìn)行檢索，結(jié)合統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，直觀、科學(xué)地呈現(xiàn)訪談話語的特征和規(guī)律，能夠避免盲人摸象、以偏概全的情況。話語分析法緊密結(jié)合具體語境和情景，對(duì)說話人言語行為的動(dòng)機(jī)和意圖進(jìn)行推理、分析。理想的情形是在對(duì)整個(gè)訪談話語特征、規(guī)律和全貌有效把握的前提下，根據(jù)研究需要或研究問題進(jìn)行深入、細(xì)致的話語分析，揭示說話人的深層動(dòng)機(jī)或心理動(dòng)因。

運(yùn)用內(nèi)容分析法處理訪談話語，需要借助話語分析軟件和語料庫語言學(xué)的研究成果。AntConc是由日本早稻田大學(xué)的Laurence Anthony用Perl 5.8 程序語言編寫開發(fā)的一款跨平臺(tái)語料分析軟件。該軟件兼容性好，可跨平臺(tái)在Windows、OSX 和Linux系統(tǒng)下運(yùn)行，具有詞語檢索、詞表生成、主題詞計(jì)算、詞語搭配和詞族提取等多種功能。目前大量應(yīng)用案例集中于英語語料的分析，利用該軟件分析漢語語料的研究并不多。

三、內(nèi)容分析法在訪談分析中的運(yùn)用

訪談分析框架的構(gòu)建，通常由研究者根據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和判斷進(jìn)行選擇、歸納、分類。使用AntConc軟件，可以輕松實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)訪談?wù)Z篇進(jìn)行詞類全信息統(tǒng)計(jì)。再結(jié)合研究問題，在對(duì)高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行語義聚類處理基礎(chǔ)上，可以初步構(gòu)建起訪談話語分析框架，對(duì)整個(gè)訪談?wù)Z料進(jìn)行高效、便捷的分析。下文將結(jié)合具體研究，介紹如何在外語教學(xué)研究中使用語料分析軟件和內(nèi)容分析法分析漢語訪談話語。

1.研究對(duì)象及數(shù)據(jù)來源

為了解上海地區(qū)英語學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)觀念和自主學(xué)習(xí)行為特點(diǎn)，研究者先后進(jìn)入上海五所學(xué)校，聯(lián)系任課教師，征得教師和學(xué)生同意，在上課前或下課前15分鐘發(fā)放調(diào)查問卷，進(jìn)行現(xiàn)場問卷調(diào)查。問卷回收后，研究者隨即從學(xué)生中征集志愿者，進(jìn)行大約1小時(shí)的集體訪談。訪談采用半結(jié)構(gòu)式，使用了訪談問題清單。訪談前，征得受訪學(xué)生同意，進(jìn)行現(xiàn)場錄音，同時(shí)輔以要點(diǎn)筆記。整個(gè)訪談?wù){(diào)查共進(jìn)行了五次，有53人參加。錄音超過5小時(shí)，轉(zhuǎn)寫成文本，合計(jì)約4.4萬字。為保證轉(zhuǎn)寫質(zhì)量，又請獨(dú)立人士根據(jù)錄音對(duì)轉(zhuǎn)寫文本進(jìn)行了審校。

集體訪談效率高、效果好，但若運(yùn)用不當(dāng)也可能彼此抑制，無法確保每位參與者擁有相同話語權(quán)。此外，由于集體訪談在學(xué)校進(jìn)行，教師的影響和受訪者彼此相識(shí)也可能會(huì)對(duì)訪談內(nèi)容的真實(shí)性造成一定影響。為彌補(bǔ)以上可能的缺陷和不足，研究者又選取受訪者進(jìn)行在線訪談。根據(jù)問卷上自愿留下的聯(lián)系方式聯(lián)系其本人，通過社交軟件進(jìn)行在線交流。研究者聯(lián)系了25人，最后答應(yīng)并成功進(jìn)行在線訪談?wù)哂?6人，其中女生9名，男生7名。這些在線訪談經(jīng)過轉(zhuǎn)寫整理，大約1萬字，歸入一個(gè)文檔，作為個(gè)人在線訪談數(shù)據(jù)。

2.內(nèi)容分析法流程

研究中一個(gè)最大的難題就是如何處理、分析這些以訪談數(shù)據(jù)為代表的質(zhì)性數(shù)據(jù)。解決思路是采用內(nèi)容分析法，將非定量的文獻(xiàn)材料轉(zhuǎn)化為定量的數(shù)據(jù)，并依據(jù)這些數(shù)據(jù)對(duì)文獻(xiàn)內(nèi)容進(jìn)行定量分析，揭示數(shù)據(jù)內(nèi)在的關(guān)聯(lián)，做出基于事實(shí)的判斷和推論。定量是內(nèi)容分析法區(qū)別于話語分析法以及其他傳統(tǒng)分析方法的顯著特征，是達(dá)到“精確”和“客觀”的一種必要手段。量化處理就是把樣本信息轉(zhuǎn)化為機(jī)器軟件可識(shí)別處理的數(shù)據(jù)化形式的過程。具體而言就是運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)類目(categories 或dimensions)和分析單元 (items或tokens) 出現(xiàn)的頻數(shù) (frequency) 進(jìn)行計(jì)量，通過頻數(shù)、百分比、卡方分析、相關(guān)分析以及T-test等揭示訪談數(shù)據(jù)的特征。定量并不排斥解釋，在得到一組說明或展示樣本特征的數(shù)據(jù)后，需要對(duì)這組數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋，即說明數(shù)據(jù)的意義。在定量分析基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)的深入分析與闡釋，可以避免數(shù)據(jù)解釋的隨意性和主觀性，使結(jié)論更科學(xué)、客觀。

遵循定量與定性分析相結(jié)合的研究思路，借助話語分析軟件，用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，對(duì)文本特征進(jìn)行梳理，在關(guān)鍵詞檢索、統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上，結(jié)合上下文語境和研究問題，能夠進(jìn)一步深入挖掘文本內(nèi)容。內(nèi)容分析法一般包括“確定研究總體和研究目標(biāo)、選擇分析單位、設(shè)計(jì)分析維度、抽樣和量化分析材料、進(jìn)行評(píng)判記錄和分析推論”六部分。整個(gè)訪談數(shù)據(jù)的分析過程按以下步驟進(jìn)行：

(1)對(duì)訪談轉(zhuǎn)錄文本進(jìn)行分詞處理，形成機(jī)器、軟件可自動(dòng)識(shí)別的語料；

(2)將預(yù)處理的訪談數(shù)據(jù)輸入話語分析軟件，進(jìn)行處理；

(3)根據(jù)詞頻檢索表，對(duì)高頻詞按照語義進(jìn)行分類(categorization)，參照問卷量表維度，形成編碼表維度，亦即分析類目；

(4)選擇典型高頻詞作為檢索關(guān)鍵詞，即訪談話語分析單元(analysis items)；

(5)建立訪談話語分析編碼體系，即確定編碼表并進(jìn)行界定；

(6)基于話語分析軟件的檢索、統(tǒng)計(jì)結(jié)果，根據(jù)訪談話語編碼表，對(duì)量化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、解讀，展示其特點(diǎn)、趨勢和規(guī)律；

(7)在對(duì)關(guān)鍵詞定位基礎(chǔ)上，進(jìn)行話語分析，推斷受訪對(duì)象的態(tài)度和心理；

(8)結(jié)合內(nèi)容分析、話語分析，進(jìn)一步解讀、闡釋，并與定量分析相互比照。

3.訪談話語的預(yù)處理

由訪談錄音轉(zhuǎn)寫而來的文本是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)容分析，僅靠人工進(jìn)行審讀、標(biāo)注、統(tǒng)計(jì)、分析尚且不足，需要借助軟件。包括AntConc在內(nèi)的話語分析軟件，只能識(shí)別、處理英語等西方語言，不能直接識(shí)別、處理漢語。漢語以“字”為基本書寫單位，詞語之間沒有明顯的區(qū)分標(biāo)記。在對(duì)漢語語料進(jìn)行分析前，需要對(duì)其進(jìn)行詞語切分和詞性標(biāo)注處理，只有計(jì)算機(jī)軟件才能識(shí)別、處理，這個(gè)過程就是分詞(parsing)。如果沒有好的中文詞法分析系統(tǒng)，漢語語料分析的正確率會(huì)受到很大影響。分詞工作量大，完全靠手工進(jìn)行詞性標(biāo)注和詞語切分無法想象。為此，中科院計(jì)算所研發(fā)了“漢語自動(dòng)智能分詞系統(tǒng)”(ICTCLAS)。這款軟件可以很好地對(duì)漢語語篇智能分詞，在國內(nèi)外相關(guān)軟件評(píng)測中表現(xiàn)最佳。本研究使用的是中科院計(jì)算所研發(fā)的32位Windows版ICTCLAS5.0(2011版)。將文本導(dǎo)入分詞軟件，進(jìn)行分詞處理，可得到分詞后的文本。

4.訪談分析編碼表的構(gòu)建

將非定量的文獻(xiàn)資料轉(zhuǎn)化為定量的數(shù)據(jù)，關(guān)鍵是要對(duì)訪談數(shù)據(jù)賦予計(jì)算機(jī)可以識(shí)別的代碼，即編碼。編碼根據(jù)多個(gè)分類標(biāo)準(zhǔn)對(duì)訪談資料進(jìn)行歸納總結(jié)，它是一個(gè)從訪談資料中逐漸提煉概念的過程，即用簡短的詞組或詞語來概括訪談資料中的人物、事件、概念和主題等。[10]一系列的編碼構(gòu)成一個(gè)編碼體系，形成編碼表。有了編碼表，話語分析軟件就可以開展進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)分析,因此編制編碼表是內(nèi)容分析法的核心。

分析維度又稱分析類目，是根據(jù)研究需要將資料內(nèi)容進(jìn)行分類的標(biāo)準(zhǔn)，它是編碼的基礎(chǔ)。設(shè)計(jì)分析類目，一可采用現(xiàn)成的分析維度系統(tǒng)，二可根據(jù)研究目標(biāo)自行設(shè)計(jì)。本研究根據(jù)研究目標(biāo)和問卷量表編制因素，自行設(shè)計(jì)分析維度系統(tǒng)。分析維度應(yīng)遵循以下原則：(1)分類完全、徹底，適用于所有分析材料；(2)分類標(biāo)準(zhǔn)一致，即從眾多屬性中選取一個(gè)作為分類依據(jù)；(3)分類層次明確、清晰，逐級(jí)展開，不能出現(xiàn)層次混淆、重疊；(4)兼顧后期數(shù)據(jù)處理的需要。據(jù)此，可按照以下步驟設(shè)計(jì)分析維度，進(jìn)行測試、調(diào)整，確定編碼表。

第一，根據(jù)研究問題和量表維度及因素設(shè)計(jì)編碼分析體系。整個(gè)編碼分析體系分為三層：第一層可劃分為觀念、環(huán)境、行為；第二層分別對(duì)觀念、環(huán)境、行為進(jìn)行細(xì)分，如環(huán)境包含學(xué)習(xí)氛圍、師生關(guān)系、同伴關(guān)系、教學(xué)制度等；第三層繼續(xù)細(xì)化，從待分析材料中選擇與觀念、環(huán)境、行為相關(guān)的典型高頻詞。

第二，根據(jù)分析維度和對(duì)第一個(gè)訪談轉(zhuǎn)錄文本的詞頻分析，結(jié)合研究問題，選擇相關(guān)的高頻詞作為編碼表分析單元，例如“信心”包括自信、自信心、成就感等。

為確定分析單元，在確立編碼表前，需從訪談數(shù)據(jù)中抽樣，進(jìn)行預(yù)分析，選定典型高頻詞。預(yù)分析選擇了上海大學(xué)和上海商學(xué)院的訪談數(shù)據(jù)，導(dǎo)入經(jīng)過分詞處理的訪談文本，選擇詞頻統(tǒng)計(jì)功能，運(yùn)行AntConc軟件。從輸出結(jié)果中選取詞頻數(shù)大于2的字詞，因數(shù)量較多，統(tǒng)計(jì)結(jié)果不作贅述。

具體而言，上海大學(xué)訪談數(shù)據(jù)共有10624個(gè)字符(word tokens)，不同字詞數(shù)(word types)有989個(gè)。上海商學(xué)院小組訪談轉(zhuǎn)寫文本總字符數(shù)為7778個(gè)，不同字詞數(shù)為799個(gè)。在上海大學(xué)訪談文本中“自己”出現(xiàn)61次，“自主”出現(xiàn)16次，而“自習(xí)”“自學(xué)”加起來達(dá)到20次，其他如“同伴”“學(xué)生”“室友”“朋友”合計(jì)達(dá)到50次，“時(shí)間”出現(xiàn)36次，“計(jì)劃”“規(guī)劃”“安排”出現(xiàn)30次，“目標(biāo)”“要求”“目的”“需要”“需求”“任務(wù)”出現(xiàn)32次，“堅(jiān)持”“努力”“主動(dòng)”“勤奮”出現(xiàn)24次；“習(xí)慣”出現(xiàn)8次等。對(duì)這些高頻詞，根據(jù)語義進(jìn)行聚類，建立訪談分析編碼分類。

自主性：自由(自己、自我、自身)、自覺(主動(dòng)、被動(dòng)、自愿、自發(fā)、自學(xué)、自習(xí))

自我管理：規(guī)劃(計(jì)劃、安排、設(shè)計(jì)：目標(biāo)、路徑、方法)

監(jiān)督/約束(限制、逼迫、壓力)、

執(zhí)行：執(zhí)行(力)、投入

時(shí)間管理(忙碌)、緊(張)、空閑、多、雜、碎片化

目的：目標(biāo)、考試、需求、欲望、動(dòng)力、追求、決心

反思：思考、總結(jié)、回顧、回首

性格情感：拖延(拖沓、懶、惰性、懶惰、懶散)、隨意/性、興趣/喜歡)

效能感：效能感(成就感、自信、自信心、信心)

意志力：意志、毅力、堅(jiān)持、耐心、控制力、自制力、自控力

環(huán)境：氛圍、師生、同伴、朋友、室友(關(guān)系)、(教學(xué))制度/體制

學(xué)校(周圍、寢室、教室、食堂、圖書館、課外(外部)

在對(duì)檢索出來的高頻詞按照語義進(jìn)行歸類之后，同設(shè)計(jì)調(diào)查問卷所涉及的維度進(jìn)行比對(duì)，發(fā)現(xiàn)在對(duì)高頻詞的語義歸納和分類中，出現(xiàn)了一類調(diào)查問卷維度所未涵蓋的新類目，即“環(huán)境”。該類目既包涵“關(guān)系”“氛圍”等隱形文化因素，又包括“制度”“體制”等規(guī)則因素，還涵蓋“宿舍”“圖書館”“網(wǎng)絡(luò)”等有形載體，彌補(bǔ)了問卷維度的不足。據(jù)此初步確定了訪談數(shù)據(jù)編碼體系中的分析維度和分析單元，設(shè)計(jì)出“訪談數(shù)據(jù)分析編碼表”(見表1)。

表1　訪談數(shù)據(jù)分析編碼表

(續(xù)表)

建立“訪談數(shù)據(jù)分析編碼表”之后，就可以把它作為研究工具，對(duì)整個(gè)訪談話語進(jìn)行全面、深入的分析與解讀了。

對(duì)訪談話語分析類目和分析框架的構(gòu)建通常較為主觀，常由研究者根據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行選擇判斷、歸納分類。使用AntConc軟件可以高效、客觀、科學(xué)地構(gòu)建起訪談話語分析框架。話語分析軟件和內(nèi)容分析法二者相結(jié)合，為科學(xué)、高效地分析處理外語教學(xué)研究中的訪談話語提供了一條可行之道，也為質(zhì)性研究提供了一種較為科學(xué)、可靠的研究方法。

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