积极话语分析视角下政治语料态度资源的比较研究——大连外国语大学大学学生创新创业训练计划项目资助

(整期优先)网络出版时间:2020-11-09
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积极话语分析视角下政治语料态度资源的比较研究——大连外国语大学大学学生创新创业训练计划项目资助

丁子原 杨檬 战佳弘

大连外国语大学 辽宁大连 116044


摘要:本研究选取2016年《中国政府工作报告》英译文本和《美国国情咨文》,借助UAM语料库标记工具对两个文本中的态度资源进行统计与比较分析,对比两者的语言特征及在态度资源上呈现的语言特点。研究结果显示两国的该政治语料中,积极词汇的使用频率都大于甚至远大于消极词汇的使用频率。而在相同类型词汇比较中,鉴赏类词汇、情感类词汇和判定类词汇的使用中,中国的政府工作报告的积极词汇比例要大于美国国情咨文。


关键词:积极话语分析;评价理论;语料库比较;政治文献


1.引言

中国的政府工作报告和美国的国情咨文,本质上都是回顾过去一年政府工作以及提出未来规划的政府语料,是分析两国政府态度的权威文献。中国政府工作报告的特点是全面客观、突出重点、富有新意、文风朴实,主要面向对象是全体中国公民。美国国情咨文是经历了起源、初期、中断恢复、变革四个阶段后形成的美国“政府工作报告”,如今其主要面向对象是美国选民和更广泛的海外听众。本研究通过对比这两个政治语料的态度资源,研究其态度资源的分布情况,分析态度资源分布差异的原因,从而理解中美两国面对政治的不同态度及其原因,提高对于大国关系的正确认知。


  1. 理论基础

(1)积极话语分析。1979年,英国East Amglia大学的语言学家和文学评论家倡导“批评语言学”(critical linguistics)的研究,在学术界产生巨大影响[1]。批评话语分析主要通过分析语篇的特点,以“揭露”、“批判”、“否定”的态度进行揭示话语立场,其分析主要持批判的态度,重视批评[2]。迄今为止, 批评话语分析的最大贡献是通过解剖大量而具体的真实语料,以客观的语言证据和详尽的分析,向人们揭示话语与权力之间的紧密关系,达到对现有社会制度进行解构的目的。然而,这种方法和动机在有些语言学家看来是过于消极的[3]

积极话语分析由Martin教授首次提出,主张积极改革并解决社会不平等现象,以“友善”、“宽松”、“和谐”的态度,以“肯定”与“否定”相结合的方法进行语言分析,引导分析走向积极的结果[2],旨在从正面积极角度揭示话语隐含的意识形态意义,进而从建设性角度引导读者采取正面友好的态度分析话语,为建设和谐社会提供有益指导[4]

(2)评价理论。积极话语分析的理论框架主要是评价理论(Appraisal theory)。评价理论起源于传统系统功能语言学对人际意义的研究,并在此研究的基础上发展起来,它关注的是说话人如何在语篇中建立自己的态度立场。Martin和Rose在Working with Discourse一书里,对评价理论框架进行了系统性阐述。“评价理论是关于评价的,即话语中所协商的各种态度、所涉及的情感强度以及表明价值和联盟读者的各种方式”。而后他们又深入阐述了评价理论的三个部分:态度、介入、极差[5]。态度系统是评价理论的核心系统,分为情感、评判和鉴赏三个子系统,是指发话者通过运用各种表达情感、感受、态度等词汇,引导听者与发话者产生情感共鸣,进而保持相同或相似的立场[5]。情感表示说话者对人或事物的情感反应和倾向,评判指依据特定的社会规范对人类行为作出评价,鉴赏是依据美学原则和其他的社会价值观对事物或产品作出评价[6]


  1. 中美政府报告中的态度资源分析

(1)研究对象

本研究收集的语料主要为2015年-2019年的中国政府工作报告和美国国情咨文、部分外交部发言稿以及部分政府语料,本文主要引用2016年的中国政府工作报告和美国国情咨文,使用UAM语料库进行了手动标记,对比分析两个文本中态度资源的差异和特点。


(2)态度资源分布与分析

(表12016年中国政府工作报告鉴赏类词汇态度资源分布

类型

词汇总数

积极词汇

积极词汇频率

消极词汇

消极词汇频率

鉴赏类

133

109

81.96%

24

18.04%


在表1中我们可以看出,中国政府工作报告中的鉴赏类积极词汇数量占比高达81.96%,消极词汇仅为18.04%。中国政府工作报告的积极鉴赏类词汇大多体现在对未来建设的规划,和对过去工作的总结。例如:Every one of us has an obligation to protect the environment -- we call on every member of society to act and contribute to the building of a beautiful China.这句话中,“beautiful”是一个积极鉴赏词汇,体现出政府在做出未来规划时,对建设美丽中国的重视程度,让人民感受到建设美丽中国的重要性。

而负面鉴赏类词汇则用于指出欠缺,提出当今工作的不足,例如:This means that we need to reduce ineffective and lower-end supply while increasing effective and medium- and high-end supply.“ineffective”作为一个消极鉴赏词汇,强调减少无效低端供应的重要性,变相提出我国当前仍然存在的问题,并且表明希望社会在今后建设中,加强对减少无效低端供应的重视程度。


表(22016年美国国情咨文鉴赏类词汇态度资源分布

类型

词汇总数

积极词汇

积极词汇频率

消极词汇

消极词汇频率

鉴赏类

30

23

76.6%

7

23.4%

在表2中我们可以看出,美国国情咨文的积极词汇使用率(76.6%)仍高于消极词汇的使用率(23.4%),但是低于中国政府工作报告中积极词汇使用率5.86%。美国国情咨文中的正面鉴赏类词汇多用于修饰国家,例如:And although none of these trends are unique to America, they do offend our uniquely American belief that everybody who works hard should get a fair shot.其中“unique”是一个积极鉴赏词汇,本句强调虽然这种趋势不是美国独有,但是美国的做法为了指出让每个努力工作的人都能得到公平的机会,以此来引起社会上人们的共鸣。

而消极鉴赏类词汇多用于表劝诫一类的句子,例如:What I'm asking for is hard. It's easier to be cynical.本句中“cynical”是一个消极鉴赏词汇,表明一个人想要愤世嫉俗是很容易的,用来告诫人们,不要因为小事而变得消极,而是要用正确的眼光,以及自己的思考去看待问题。


表(32016年中国政府工作报告判定类词汇态度资源分布

类型

词汇总数

积极词汇

积极词汇频率

消极词汇

消极词汇频率

判定类

202

154

76.23%

48

23.77%


表3显示,中国政府工作报告中的判定类积极词汇数量占比为76.23%,消极词汇为23.77%。中国政府工作报告的判定类积极词汇经常用于对人民的鼓励。例如:Our future can be secured only through hard work.“secured”是一个积极判定词汇,表示保障未来生活的安全要通过我们的努力,呼吁人民奋发向上,要共同为创建美好未来而奋斗。而判定类消极词汇主要用于对人民的警示,例如:A comprehensive analysis of all factors shows that China will face more and tougher problems and challenges in its development this year.“problem”是一个消极判定词汇,即我们仍然面临着许多问题和挑战,告诫大家不要掉以轻心,随时随地都要学会发现问题,才能建立正确的发展观。


表(42016年美国国情咨文判定类词汇态度资源分布

类型

词汇总数

积极词汇

积极词汇频率

消极词汇

消极词汇频率

判定类

55

34

61.81%

21

38.19%


从表4中可以看出,美国国情咨文的判定类积极词汇使用率为61.81%,判定类消极词汇使用率为38.19%。美国国情咨文中的积极词汇也可以用于表达消极态度,例如:Optimistic that unarmed truth and unconditional love will have the final world.“unconditional”是一个积极判定词汇,但这句话运用积极的词汇来提出警示:不要盲目乐观,告诫人们要以多重眼光看待这个世界。而消极词汇也可以表示非消极的态度,例如:I know some of you are antsy to get back to Iowa. “antsy”是一个消极判定词汇,但是在这句话里并不含有消极意思,这句话被用在国情咨文的开头,仅作为寒暄,并不带有过多感情色彩,这表明,并非任何消极词汇都带有消极情感,反之,任何积极词汇也并非都体现积极情感。


表(52016年中国政府工作报告情感类词汇态度资源分布

类型

词汇总数

积极词汇

积极词汇频率

消极词汇

消极词汇频率

情感类

54

52

96.29%

2

3.71%


在表5中可以看出,中国政府工作报告中的情感类积极词汇数量占比为96.29%,是三种积极词汇频率使用的最高比率,消极词汇为3.71%,是三种消极词汇使用频率的最低比率,例如:We will fully implement the Party’s basic policy on religion, regulate religious affairs in accordance with the law, promote harmonious relations between religions, see that religious leaders and believes are actively involved in promoting economic and social development.其中“involved”是一个积极情感词汇,在这里表达对宗教人员参与建设美好社会的积极态度,也体现了我国的多元化发展。消极类情感类词汇可用于对整体特点的描述,例如:In 2015,world economic growth fell to its lowest rate in six years.其中“lowest”是一个消极情感词汇,描述了世界经济的增长趋势,用于表现近六年来经济增长的持续低迷状态。


表(62016年美国国情咨文情感类词汇态度资源分布


词汇总数

积极词汇

积极词汇频率

消极词汇

消极词汇频率

情感类

19

14

73.68%

5

26.32%


表6中的数字显示,美国国情咨文中的情感类积极词汇数量占比为73.68%,消极词汇为26.32%。情感类词汇可用于表明演讲者的态度。例如:That’s why I stand here confident that the State of our Union is strong.其中“confident”是一个积极情感词汇,表现了美国领导人作为演讲者对国家的自信。消极词汇则可以表明群众态度,例如:What is true-and the reason that a lot of Americans feel anxious.“anxious”是一个消极情感词汇,表现了美国群众对这一问题产生的焦虑态度。


4.结语

通过对《中国政府工作报告》的英译版本和美国的国情咨文资源态度的对比分析显示,在两国的政府报告中,中国政府习惯用“改革、发展”方面的态度词汇,美国政府习惯用“呼吁、提醒、警示”等方面的态度词汇。这可以看出,中国政府工作报告侧重于对未来发展规划的期望,注重用“积极”的词汇来表示“消极”的想法,这样更加符合中国人的思维模式,也可以增强人民对政府工作报告的理解。美国国情咨文更喜欢以展示国家能力的方法,对国家工作进行概述。对于态度的判定较为明确,用一种直来直去的语言方式让美国国民了解政府想法,即使是消极词汇,也可以产生积极效果。

从两个文本中经济建设报告的态度资源分析结果中可以看到,中国政府习惯运用数字来表明经济的发展情况,例如经济增长的比率,某一方面的经济投入量等等,运用一个直观的方式让群众理解经济发展。美国国情咨文则习惯于运用排名方式表现经济水平,例如某一方面美国处于世界第几名,或某一年美国总体经济处于世界第几名,这是为了便于受众者更直观了解美国的经济地位。

而中美政府报告的共同点是都注重对社会问题的分析。在中国政府工作报告中,政府对我国的各方面总结最后都归于对社会现状的分析,以及对社会上各行各业提出的建议。在美国国情咨文中,美国的政府发言人主要通过阐述社会发展现状来提出社会问题,并直截了当提出下一步任务的需求。中国政府工作报告和美国国情咨文的演讲方式虽然不同,但本质上都是对国家发展的总结。

综合所有数据,最明显的特征是,无论是中国政府工作报告还是美国国情咨文,积极词汇的使用都高于消极词汇,积极词汇的使用比例最低也超过了60%,最高甚至大于95%。由此看出,两国的政治发言人都更倾向于用积极的态度与民众进行交流,尽可能地避免采用消极词汇,降低消极词汇可能带来的负面影响,这也符合积极话语分析以“友善”、“宽松”、“和谐”的原则来构建话语和话语运用的策略。



参考文献:

  1. 胡壮麟.积极话语分析和批评话语分析的互补性[J].当代外语研究, 2012 (7):3-8.

  2. 陈有君,余登荣.浅析话语分析的两个视角——批评话语分析与积极话语分析的对比分析[J].名作欣赏,2017(23).

  3. 朱永生.积极话语分析:对批评话语分析的反驳与补充[J].英语研究, 2006 (4) :36-42.

  4. 刘芳芳,李永平.评价理论视域中政府工作报告的积极话语分析[J].智富时代,2019(03):126.

  5. 郭志明.评价理论框架下的积极话语分析[J].中北大学学报(社会科学版)2014.(2):78-80.

[6]马敬想,田婷婷.从态度资源看“一带一路”新闻语篇对中国形象的构建——一项基于语料库的积极话语分析[J].河南工程学院学报(社会科学版),2018,33(02):66-69.


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