徐 鵬

（安徽工程大學(xué) 外國語學(xué)院，安徽 蕪湖 241000）

“語域”是不同情境之下各種語言變體的總稱.某一特定的情境會對應(yīng)著某些特定語言項(xiàng)目的高頻或者低頻的共現(xiàn)，因而構(gòu)成了某一特定的語域[1].近幾十年，語域變異已然成為了語言學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究部分.研究者通過描述小撮語言特征來確立語域特點(diǎn)，或通過比較視角分析語言變異模式.然而因技術(shù)限制，大部分研究均采用微觀的方法考察有限的核心詞匯或語法特征，鮮有全面綜合的方法來考察語域變異.隨著語料庫語言學(xué)的興起和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，給話語研究開辟了新的可能和發(fā)展方向.

1 多維度分析法的簡介

語料庫技術(shù)的發(fā)展使得語言數(shù)據(jù)可以被大規(guī)模地收集起來進(jìn)行自動(dòng)、系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析.為了彌補(bǔ)傳統(tǒng)語域變異研究僅著眼于少數(shù)語言特征在方法上的不足，Douglas Biber借助計(jì)算機(jī)通過對文本進(jìn)行多變量統(tǒng)計(jì)，創(chuàng)立了多維度分析法（Multi-dimensional Analysis）.該方法的核心思想在于利用自動(dòng)識別技術(shù)采集標(biāo)準(zhǔn)語料庫中的語言特征（詞匯及語法特征）的出現(xiàn)頻率，再通過因子分析的方法確立這些特征之間的共現(xiàn)模式，進(jìn)而揭露藏身背后的功能維度.再依賴這些維度及其讀值對語域進(jìn)行全方位的描述.具體操作分為八個(gè)步驟：①基于前人研究，搜集文本，建立目標(biāo)語料庫；②確立所要考察的語言特征及功能；③開發(fā)相關(guān)軟件進(jìn)行自動(dòng)語法附碼標(biāo)注；④檢查語料庫文本標(biāo)注情況；⑤用軟件統(tǒng)計(jì)相關(guān)語言特征頻數(shù)；⑥用因子分析共現(xiàn)特征；⑦對因子進(jìn)行功能性解釋；⑧計(jì)算各文本的維度分值以及各語域的平均維度分值，進(jìn)而比較分析[1].

2 多維度分析法的應(yīng)用

多維度分析法憑借自身技術(shù)上的優(yōu)勢，自誕生以來被廣泛應(yīng)用到文體學(xué)、社會語言學(xué)、語言習(xí)得等眾多領(lǐng)域.具體而言，主要在口筆語體分析、文本類型研究、跨語言比較、歷時(shí)語言變異、特殊語域變異，方言變異、中介語研究七個(gè)方面有著顯著的表現(xiàn).

2.1 口筆語體差異研究

多維度分析法為Douglas Biber1984年在其博士畢業(yè)論文中首創(chuàng)，1988年通過出版《口語與書面語語體變異》正式確立了模型框架.該方法起源于對英語書面語和口語的變異研究.口語和筆語分屬不同的體系,且子語域眾多，難以一刀切地用某單一維度來劃分.歷史上為了衡量口語和筆語各語域的區(qū)分度，研究者也創(chuàng)建了不同的衡量標(biāo)準(zhǔn)（維度），比如正式/非正式，互動(dòng)性/非互動(dòng)，普通/專業(yè)，即興/非即興等.由于標(biāo)尺（維度）的設(shè)立具有隨意性，因而導(dǎo)致了口筆語差異研究結(jié)論較為混亂，難以達(dá)成一致.為了彌補(bǔ)這些維度描述不足的缺陷，Biber從語言特征共現(xiàn)入手，采用自下而上的文本驅(qū)動(dòng)的方法，通過從LOB和London-Lund Corpus兩個(gè)語料庫中選取了涵蓋23種口筆語的481個(gè)文本，提取了67個(gè)語言特征，通過對這些特征進(jìn)行因子分析，根據(jù)不同特征的因子載荷，歸納出六個(gè)維度，分別為：交互性/信息性，敘述性/非敘述性，所指明確/所指依賴場景，勸誘性/非勸誘性，抽象性/非抽象性，即席信息詳述.通過比較每個(gè)子語域的分值，驗(yàn)證了口筆語沒有單一絕對的分割界限[2].例如，同為口語體裁，交談和演講在交互性上有很大的差異；私人信件是筆語，卻如口語體裁般地顯示出很大的交互性和場景依賴性.因此，Biber的口筆語研究具有里程碑的意義，第一次全面揭示了口筆語對立的全貌.這次建立的維度也被稱為1988年模型.

2.2 文本類型研究

多維度分析法因口筆語語域分析而建立，并取得了成功.這項(xiàng)研究為其他多維度應(yīng)用奠定了基礎(chǔ).多維度分析法另一個(gè)應(yīng)用在于社會語言學(xué)上的文本類型研究.文本類型研究和語域研究一個(gè)重要的區(qū)別在于，語域（Register）是一個(gè)根據(jù)文本外部特征（如情境，目的等）而劃分歸類的概念，而文本類型（Text Type）是根據(jù)語言相似度為基礎(chǔ)劃分歸類的概念.同類型的文本未必來源于同樣的情境.Biber使用自己1988年的維度模型，測量數(shù)據(jù)庫中各文本在維度坐標(biāo)上的分值，再通過聚類分析（Cluster Analysis）將文本分為八大類型：親密人際互動(dòng)類、信息互動(dòng)類、科學(xué)說明類、知識說明類、想象記敘類、通用記敘說明類、情境報(bào)道類、參與型說服類[3].Biber認(rèn)為這樣的基于統(tǒng)計(jì)模型的劃分更加精確，補(bǔ)充了傳統(tǒng)功能劃分的記敘、議論、描寫、說明四大分類法，以及常規(guī)體裁分類法的不足.

2.3 跨語言研究

除了文本類型研究外，多維度分析法還被應(yīng)用于更廣范圍的跨語言研究.用該方法分析索馬里語、朝鮮語、圖瓦盧語、西班牙語時(shí)[4-9]，亦生成了類似英語中的信息性、交互性、敘事性、態(tài)度場各功能方面的對立維度.尤其是關(guān)乎到口/筆語對立和敘事性/非敘事性對立，在各種語言中都有類似的存在.其他維度側(cè)重點(diǎn)稍有不同，比如在圖魯語中，交際性的維度最突出，而態(tài)度場的維度略顯次要[7]；在朝鮮語中態(tài)度場和信息核的維度同等重要[6].研究支撐了這樣的一個(gè)猜測：不同語言是有共性的，英語中創(chuàng)立的維度也可以在其他語言中同樣存在.

2.4 歷時(shí)語言變異研究

歷時(shí)語言變異研究最大的貢獻(xiàn)在于揭示語言變化的規(guī)律.Biber和Finegan選用了1988年模型中與口筆語相關(guān)的三個(gè)維度分析了四百年來小說、散文、私信三個(gè)體裁的文本，揭示了隨著時(shí)間的推移各體裁在文體風(fēng)格上的歷史演變，即從早期17-18世紀(jì)的書面語化逐漸變得越來越口語化，交互性、場景依賴程度更強(qiáng)[10].之后在2001年，二人更深度全面地挖掘了ARCHER語料庫中跨域四百年10個(gè)語域1 037個(gè)文本，進(jìn)一步指出諸如書信、小說、日記等部分筆語語域發(fā)生了口語化的演變，而科學(xué)、醫(yī)學(xué)、法律等專業(yè)的語言卻變得越來越抽象化和專門化，顯示出與通用英語不同的變化走向[11].除此之外，Atkinson對《倫敦皇家學(xué)院哲學(xué)學(xué)報(bào)》三百年的科學(xué)文章的分析[12]，以及Westin和Geisler對《泰晤士報(bào)》《衛(wèi)報(bào)》等英國媒體中評論的追蹤考察，都是較為成功的多維度模型歷時(shí)考察運(yùn)用的典范[13].

2.5 特殊語域變異研究

多維度分析法運(yùn)用最廣泛的當(dāng)屬特殊語言變異研究.一系列特殊語域變異研究表明了即便在某一具體語域的內(nèi)部，也同樣存在著強(qiáng)烈的變異.Biber專門建立了T2K-SWAL語料庫，先后對大學(xué)校園語言進(jìn)行了詳細(xì)的考察.用1988年模型，Biber分析了大學(xué)里口語（師生會面、課堂管理、學(xué)生團(tuán)體、教學(xué)語言等）和書面語（課本、校園寫作、課程包等）的語體特征，發(fā)現(xiàn)大學(xué)語言中內(nèi)部各子語域的口筆語差異較為顯著，且呈罕見極化趨勢[14].為了驗(yàn)證是否背后隱藏有新的維度，Biber升級了模型，提取了包含立場標(biāo)記詞和詞束在內(nèi)的129個(gè)語言特征，重新進(jìn)行因子分析，用新的維度模型更精確地比較了大學(xué)校園語言跨學(xué)科、跨語域的差異[15].Biber[16]等研究比較了醫(yī)學(xué)論文導(dǎo)論、方法、結(jié)果、討論四個(gè)不同話語目的的結(jié)構(gòu)之間的語言差異，揭示醫(yī)學(xué)論文內(nèi)部語言變異機(jī)制，指出語域的概念應(yīng)當(dāng)是一個(gè)連續(xù)統(tǒng)的構(gòu)建，在不同的層面可以無限細(xì)分，語域劃分越細(xì)，話語目的等非語言因素的變化對語域內(nèi)部的變異影響就越小.Gray[17]從理論、質(zhì)性、量性角度給學(xué)術(shù)文本做了分類，用多維度方法描繪了此三大類研究在六門學(xué)科中的文本變異情況.此外Susan Conrad[18]對生物和歷史兩個(gè)學(xué)科的語言特征的比較也是早期學(xué)術(shù)英語多維度研究的代表之一.雷秀云[19]等探討了學(xué)術(shù)英語和其他書面英語的不同；桂詩春[20]專門對英語語言學(xué)語體進(jìn)行了詳細(xì)的詞匯分析和語法分析.姜武生[21]對學(xué)術(shù)交流電子郵件語言特征進(jìn)行了研究.而江進(jìn)林、許家金對商務(wù)英語語域特征的分析表明，多維度分析法能有效區(qū)分商務(wù)英語和通用英語，且能較客觀地描摹商務(wù)英語的宏觀、微觀語言特征[22].

2.6 方言變異研究

語域變異拋開說話人籍貫、年齡、性別、地位等外部變量，以文本為研究對象，側(cè)重分析情境因素對語言特征的影響，通過語言特征來鑒別語域.舉例來說，任何一個(gè)兩千詞左右的對話文本都可以體現(xiàn)對話語域的特征，而不必考慮說話者是誰.因?yàn)榭疾斓氖乔榫皼Q定的語域特征，而非某說話人群體的語言特征[23].而方言變異研究和語域變異研究的一個(gè)重要區(qū)別在于，方言變異引入了說話者的變量，強(qiáng)調(diào)了情境功能之外說話主體的影響.雖然多維度模型的初衷對象是語域變異，但在方言變異研究的應(yīng)用上也同樣取得了成功.Rey[24]用多維度模型通過考察電視科幻片三十年來男女對話風(fēng)格，揭示了傳統(tǒng)的語言性別化特征越來越模糊.除性別外，在地理分布上，Helt[25]考證美語口語與英語口語相比，具有更高的互動(dòng)性，隨意性和抽象性，符合人們的常規(guī)認(rèn)知.Friginal[26]在考察電話中心的語料上，除了傳統(tǒng)的跨語域?qū)Ρ?，亦按照說話人身份、性別、工作年限、語言熟練度等多變量進(jìn)行分組比較，比較結(jié)果表明，方言變異的程度竟然超越了語域變異，為傳統(tǒng)社會語言學(xué)的研究提供了有力的支撐.這些成功的研究打破了傳統(tǒng)社會語言學(xué)者在“方言變異”研究方法上依然試圖通過局限的幾個(gè)語言特征和語料來描寫整個(gè)變異規(guī)則的限制，正如之前部分學(xué)者Erwin-Tripp，Hymes也發(fā)現(xiàn)語言特征之間存在著共現(xiàn)關(guān)系，能夠構(gòu)建某語域的鮮明特征[27-28]，但苦于技術(shù)短板無法驗(yàn)證.至此，以大型語料庫技術(shù)為基礎(chǔ)的多維度文本變異研究大大地充實(shí)、增強(qiáng)了傳統(tǒng)社會語言學(xué)的研究能力，豐富了學(xué)術(shù)內(nèi)容和成果.

2.7 中介語研究

國內(nèi)學(xué)者更加熱衷于中國學(xué)習(xí)者書面語的中介語研究，包含了中介語對比研究[29-31]及寫作發(fā)展性研究[32-33]，普遍揭示了中國英語學(xué)習(xí)者語體意識薄弱，書面語口語化傾向明顯，且隨著年齡和英語水平的提高，語體意識逐漸增強(qiáng)，書面語口語化風(fēng)格逐漸改善.國外的研究包括Van Rooy先后采用1988年模型和新建模型考察了南非黑人英語和英語母語書面語的細(xì)微差異[34-35]，以及Aguado-Jimenez[36]等人利用多維度模型評價(jià)學(xué)生的寫作任務(wù)，通過反饋改進(jìn)學(xué)生的語言特征使用，進(jìn)而增進(jìn)學(xué)生的語域意識.口語中介語的多維度變異研究因語料的采集、轉(zhuǎn)寫難度較大，目前相對缺少.值得一提的是Connor-Linton[37]等巧妙利用多維度模型作為語言任務(wù)的效度檢測工具，來檢驗(yàn)不同語境因素和不同誘發(fā)任務(wù)狀態(tài)對口語表現(xiàn)的影響.

總結(jié)來看，多維度模型的實(shí)證研究根據(jù)模型采用可分為兩大類：①重建維度的完全型多維度研究.此類型多用于全新的具體的語域變異研究，當(dāng)懷疑存在新維度，需要補(bǔ)充新的語言特征時(shí)，即重新進(jìn)行因子分析，構(gòu)建新的維度[15,38-39]；②借用已有維度的非完全型多維度研究.此類多借用Biber1988年的維度模型去考察分析目標(biāo)話語的口筆語變異，構(gòu)建目標(biāo)語域在已有維度中的位置,如Biber[14]，雷秀云[19]等，潘璠[31]等.

3 多維度分析法的批評

如上所見，多維度研究從創(chuàng)立之初至今三十余年，以其廣泛的應(yīng)用擴(kuò)大了變異研究的視角，補(bǔ)充了傳統(tǒng)語域研究的短板.其模型也并非毫無瑕疵，由于部分設(shè)計(jì)缺乏有力的理據(jù)支撐而飽受爭議.盡管Biber不停地修改、辯護(hù)，但批評仍不絕于耳.結(jié)合前人研究以及筆者自己使用該方法分析政治文獻(xiàn)語域的反饋來看，思考主要有以下幾個(gè)方面：

3.1 特征的選擇

對于多維度分析法的批判多為設(shè)計(jì)層面的，其中最大的詬病莫過于語言特征遴選.不同多維度應(yīng)用研究中，選取的特征數(shù)不盡相同.Biber選取67個(gè)詞性、語法特征，構(gòu)建的六個(gè)維度正式確立的多維度理論體系借用廣泛，影響最深.盡管Biber強(qiáng)調(diào)語言特征遴選并非隨意：一則基于前人的研究[2]；二則盡可能地囊括所有的語言特征[40].但批評者認(rèn)為還有許多額外的語言特征沒有入選，故MDA有效性不高，并期望語言特征的遴選能夠有規(guī)則且無窮盡，指出從最初的設(shè)計(jì)上，語言特征只局限于POS附碼標(biāo)注，而沒有句法分析標(biāo)注.且更大的問題在于某些特征會承擔(dān)多樣功能性，僅靠MDA無法識別，諸如介詞短語既可以充當(dāng)名詞后置定語，也可以作為狀語修飾動(dòng)詞，甚至還可擔(dān)當(dāng)議論話語標(biāo)記.這種情況在跨語言研究中顯得尤為嚴(yán)重，因?yàn)榉怯⒄Z的語言特征和英語無論在形式和功能上均不是對等的，以英語語言特征為基礎(chǔ)來提取非英語中“所對應(yīng)”的特征，會造成有效特征的遺漏[41].

語言特征的選擇關(guān)鍵在于：一是加大語言特征的提取范圍，避免遺漏有價(jià)值的特征；Biber也同意語言特征額遴選旨在追求盡可能的綜合性，且語言特征庫是開放性的，維度也不是靜態(tài)不變的.針對不同的研究會選擇不同的特征集，從而也會產(chǎn)生不同的維度.且其本人已在開發(fā)更高級的標(biāo)注和句法分析軟件來包容更加全面的詞匯語法和句法特征[40].多數(shù)完全型多維度研究根據(jù)自身需要，將特征選擇范圍擴(kuò)大至語義、詞束、句法范疇.如肖忠華在研究世界英語時(shí)，用包括語義類在內(nèi)的109個(gè)語言特征生成九個(gè)維度，建立了增強(qiáng)型多維度模型,被證明同樣有效可行[38].

二要保證特征的“代表性”和“有效性”.正如Biber反復(fù)強(qiáng)調(diào)特征選擇是基于前人的研究，每一個(gè)特征務(wù)必對應(yīng)著相應(yīng)的交際功能，因此才能在不同的語域中出現(xiàn)，從而確保其代表性，且之后的因子分析篩查，也會將一些不能被共同因子解釋的變量（語言特征）排除在外.若原始變量之間的相關(guān)性很弱，也無法抽取出共同因子，從而保證了其有效性，如Biber關(guān)于大學(xué)語言的研究中初選的129個(gè)特征中只有90個(gè)可作為有效特征入選[15].

3.2 樣本的代表性

當(dāng)因子分析方法固定，語言特征固定，影響維度生成的就是文本的選擇.1988年的模型中最大化地覆蓋了所有的情境，Biber從Brown和LOB語料庫中選擇了481篇文本，跨越23個(gè)體裁，共計(jì)約96萬詞次.盡管如此，批評者依舊認(rèn)為樣本選擇規(guī)模不夠大，質(zhì)疑樣本是否具有代表性[42].該批評對于Biber來說有點(diǎn)冤枉.對于所有的語料庫研究，樣本選擇的代表性都是必須直面的首選問題.如何選樣才能全方位地代表真實(shí)的語言，考慮到不同的語域構(gòu)成，每種語域是否選擇同樣多的規(guī)模，語域可以無限細(xì)分，是否每種細(xì)分的語域種類都要涵蓋進(jìn)去等是語料庫學(xué)界共同面對的問題.Biber通過實(shí)證實(shí)驗(yàn)，在更小規(guī)模子語域庫上重新運(yùn)行因子分析，生成相似的維度，驗(yàn)證了原始樣本的代表性[43-45].

不論是特征的選擇，亦或樣本的代表性，其背后實(shí)質(zhì)指向的是維度的通用性.在所有的完全型多維度研究中，新因子分析生成的維度，盡管部分（多為第一、二維度）與1988年模型相似，但并未發(fā)現(xiàn)全維度吻合的情況，證明維度的生成與其對應(yīng)的研究樣本息息相關(guān).對此Biber自己也承認(rèn)多維度分析法實(shí)際上是一種沒有先驗(yàn)的自下而上推導(dǎo)出來的方法，一切為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，得出的維度確實(shí)真真切切地反映了特征的共現(xiàn).“嚴(yán)格意義上說，維度只對提取它的語料庫有效”[40]，從這一句話可以看出Biber承認(rèn)了多維度生成的不一致性.

3.3 實(shí)驗(yàn)的可復(fù)制性

實(shí)驗(yàn)的可復(fù)制性包含著兩層所指：一是上文提到的維度模型的通用性；二是多維度分析法技術(shù)上的壁壘.誠然多維度的應(yīng)用研究廣泛，但大多數(shù)的多維度研究多為Biber及師承淵源團(tuán)隊(duì)所做，其他研究者因難以獲取其相關(guān)標(biāo)注統(tǒng)計(jì)軟件和數(shù)據(jù)庫，而受到工具上的制約未能復(fù)制實(shí)驗(yàn).且該方法較為繁瑣，不易操作.反觀國內(nèi)發(fā)表的相關(guān)研究文章不過十來篇.Biber強(qiáng)調(diào)自己的標(biāo)注工具并非唯一，若能保證標(biāo)注的準(zhǔn)確性，任何標(biāo)注工具均可以.長久以來，未有研究認(rèn)真檢驗(yàn)替代軟件與Biber Tagger的復(fù)制準(zhǔn)確度.直至2014年，Nini開發(fā)了多維度標(biāo)注與分析工具M(jìn)ultidimensional Analysis Tagger 1.1，直接將Biber的文本標(biāo)注、特征提取、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)全部復(fù)制實(shí)現(xiàn)且完成操作自動(dòng)化，且內(nèi)嵌斯坦福詞性附碼器（Stanford POS Tagger）,有效復(fù)制Biber1988提出的多維度分析全過程，對MDA方法的普及產(chǎn)生了巨大的推動(dòng).另外值得一提的是肖忠華和McEnery曾比較通過Wordsmith的關(guān)鍵詞分析法和MDA對同樣體裁文本分析的結(jié)果，認(rèn)為關(guān)鍵詞法雖不能完全替代MDA，但也能大體上反映各體裁的重要特征，且操作相對簡單，不失為文本分析的又一利器[46].

4 總結(jié)和展望

多維度分析法作為一種以統(tǒng)計(jì)為基礎(chǔ)的文本特征分析方法，采用代表性良好的大數(shù)據(jù)語料樣本作為研究對象，用基于計(jì)算機(jī)技術(shù)的研究手段自動(dòng)、快速、高效地處理文本，考察語體變異的整體模式，使得研究結(jié)論更具有概括性和說服性.三十年以來，其文本類型研究、語言變異研究、二語習(xí)得中介語等方面的廣泛運(yùn)用顯示出其全面、高效、客觀的強(qiáng)大優(yōu)勢.多維度分析法強(qiáng)調(diào)語言特征，重視語言特征之間的關(guān)系，對大量的語言特征進(jìn)行多維度描寫，這恰恰是傳統(tǒng)變異研究所缺乏的.多維度分析法彌補(bǔ)了傳統(tǒng)社會語言學(xué)變異研究方法上的不足，為社會語言學(xué)的研究開辟了新的視野，也將推動(dòng)社會語言學(xué)的發(fā)展.

未來，多維度分析法可以更進(jìn)一步加強(qiáng)語言特征的提取.更全面的特征提取有利于語域特征更真實(shí)地展現(xiàn).隨著計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)的發(fā)展，語言特征提取的范疇?wèi)?yīng)不斷擴(kuò)大，考察的特征應(yīng)該囊括詞性、語法、句法、語義、修辭，甚至延伸至語篇特征和語音特征.標(biāo)注、統(tǒng)計(jì)軟件則應(yīng)該簡化，早日完善共享機(jī)制，以便惠及更多的外語研究者.