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5.不同学科语篇之间的差异 如上所述，多维度分析法中的因子分析法，其作用是在分析语言特征分布规律的基础上，确定语言特征的共现模式。在确定语篇中具有共现倾向的语言特征时，因子分析法对语篇所隶属的语体不予考虑。也就是说，语体差异对因子的统计识别并没有影响。但是，采用因子分析所确定的这些维度，对语体差异的研究却有很强的预测力。这是因为语言特征的共现模式（因子分析的基础）和语体差异都是以功能为基础的。 维度的确立独立于语体类别之外这一事实，说明维度可用于探索目标语料库中具有代表性的任何下位语体的变异模式。本节将通过考察不同学科之间的课堂教学话语与教科书之间的差异来说明这一点。 在这项研究中，不同学科的语篇在维度2和维度3上都存在着一些有趣的差异。在多数情况下，工程学和自然科学语篇典型的语言特征非常相似。但是，这两个学科在维度2中的平均分值⑥却表明，它们在维度2中存在着显著的差异：无论是课堂教学话语，还是教科书，工程学语篇都非常“程式化”；而自然科学语篇则最能体现“以内容为中心”的特征。这种差异说明，工程学重在应用，而自然科学则更注重理论和描写。 与维度2中的模式相比，工程学和自然科学语篇在维度3中却表现出了一定的相似性⑦，即它们都倾向于采用非叙事性的方式传递信息。它们在维度3中的负向分值都很高，无论是在课堂教学话语中，还是在教科书中，情况都是这样。在上述语篇中，维度3中的正向语言特征十分鲜见，维度3中的负向语言特征却频繁出现，如数量名词（如表示长度、数量的名词）、具体名词（指称具体实体而意义较为专业的名词，如电子）等。负向维度的高分值反映了这两个学科在交际目的上存在着有趣地交叉，即这些高度专业化的语篇都需要用具体的例子来解释复杂的数理关系。 与此相反，与教育学、人文科学和社会科学有关的语篇，则更青睐于采用“对过去事件的重构”的叙事方式。这种叙事特征在这些学科的课堂教学话语中表现得最充分，在教科书中出现得也比较频繁。 本章通过对美国高校校园口语体和书面语体的描写，介绍了如何使用多维度分析法来考察语体变异的模式，包括如何使用这种方法来研究大量语言特征的共现模式，以及各种语体及其下位语体之间的关系。 通过对那些在语篇中共同发生作用的语言特征进行分类（也就是确定分析维度），我们不仅可以发现语体之间最重要的差异，还可以发现用其它方法进行研究时，人们尚未注意的、潜在的语体变异模式。 多维度分析法最引人注目的发现，可能就是口头话语和书面话语的区别。我们的研究是针对美国高校校园中的各种语体而设计的，所选语篇样本具有不同的情景特点，如不同的交际目的、不同的情景场合、不同的互动程度等等。然而，研究结果却表明，口头话语和书面话语是语体研究最重要的维度，它决定了美国高校校园语体语言变异的总体模式。 语体变异的多维度分析可以是多种多样的。我们既可以对英语中的口语体和书面语体的变异进行考察，如会话、广播节目、新闻报道、社论、小说等；也可以对其它语言中的语体变异进行考察，如索马里语、韩语、西班牙语等等；还可以进行更具体的多维度分析，如考察求职面试、小学校园语体以及语体的历史演变模式等等。在这些研究中，多维度分析法可以确定那些与语体的重要功能或情景差异相对应的语言变异的参项。由此看来，多维度分析法是一种用来描写语体变异模式的最有效的分析方法。 本文摘译自Douglas Biber and Susan Conrad的Register,Genre and Style（Cambridge University Press 2009）的第八章。——译者 (责任编辑：admin) |