宋曉舟

（1.福建師范大學 外國語學院，福州 350007；2.福建工程學院 人文學院，福州 350118）

一、引 言

翻譯的研究早已超越了一門學科的限制，成為了一門交叉學科［1］。語料庫的出現(xiàn)不僅為語言研究者們提供了一種新的研究方法，同時也提供了一種新的思維方式［2］。在1993年Mona Baker率先將語料庫運用在翻譯研究后，各國學者開始了對語料庫翻譯學的研究，二十年來碩果累累［3］。在這二十年中，語料庫翻譯學經(jīng)歷了從研究途徑到方法論，再到一種新研究范式的發(fā)展過程，取得了可觀的成績［4］?！罢Z料庫翻譯研究出現(xiàn)在翻譯研究發(fā)展的關(guān)鍵時刻……整個翻譯研究中的各種爭論都在語料庫翻譯研究中得到了反映?！保?］

對語料庫翻譯學進行知識結(jié)構(gòu)的梳理對了解該領(lǐng)域的發(fā)展動態(tài)具有極高的價值。但是由于國際語料庫翻譯學的研究結(jié)合了語料庫語言學和翻譯學，研究文獻的來源復(fù)雜，傳統(tǒng)的文獻回顧方式很難理清這其中的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。因此，本研究將應(yīng)用美國德雷塞爾大學（Drexel University）陳超美教授開發(fā)的CiteSpaceⅢ（版本：3.9.R6.64－bit）可視化圖譜分析工具進行分析［6］。該工具是將科學計量學信息可視化方法、文獻計量法和數(shù)據(jù)挖掘算法集成起來，可實現(xiàn)在引文數(shù)據(jù)中根據(jù)提取模式來設(shè)置交互式可視化工具，建立“引文”與“共引”節(jié)點之間的關(guān)聯(lián)性繪制可視化網(wǎng)絡(luò)圖譜信息［6］。因此，利用此軟件繪制出語料庫翻譯學的知識圖譜，將有助于研究者們更加準確地從龐雜的資料中篩選出有價值的信息。

二、研究方法

1.數(shù)據(jù)來源

本研究將所需的數(shù)據(jù)定位于美國科學情報研究所（Institute for Scientific Information）所編制的Web of Science（簡稱WoS）核心數(shù)據(jù)庫中SSCI（社會科學引文索引）、A＆HCI（人文科學引文索引）和CPCI－SSH（社會科學及人文科學會議錄索引）所收錄的學術(shù)論文（截止至2014年）。借助可視化分析工具CiteSpaceⅢ進行語料庫翻譯學的定量與定性研究。具體通過以下兩個步驟來完成數(shù)據(jù)的采集和編輯：

首先是精確檢索：為了加強數(shù)據(jù)檢索的準確性，本研究采用交集（AND）和并集（OR）為檢索邏輯關(guān)系，在WoS核心數(shù)據(jù)庫中，以主題詞（Topic）＝“translat＊AND corpus OR corpora”進行精確定位檢索，共得到1 053條檢索結(jié)果。

其次是數(shù)據(jù)精煉：將研究文獻類型定位于“Article”，因此去除其他類型文獻（note，discussion，review 等）和研究領(lǐng)域定位于“Language Linguistics”和“Linguistics”，進一步精煉，最終得到439條文獻材料為本研究分析的元數(shù)據(jù)，以純文本的TXT 格式導出。

2.CiteSpaceⅢ參數(shù)設(shè)置與節(jié)點分析

根據(jù)WoS核心數(shù)據(jù)庫下載的數(shù)據(jù)顯示，語料庫翻譯學最早的文獻出自于1993年。因此，本研究將CiteSpaceⅢ中的時間分區(qū)（Time Slicing）設(shè)置為1993－2014年，以1年為切分閾值對所有數(shù)據(jù)中的標題、摘要和關(guān)鍵詞進行分析。為了全面顯示出每年關(guān)于語料庫翻譯學研究的每個文獻之間的共被引關(guān)系、文獻的核心度和最具代表性的前沿文獻，提取語料庫翻譯學研究的熱門關(guān)鍵詞、核心文獻及其所在的國家和機構(gòu)，本研究將其文獻共被引頻次定位在以1年為時間切片，提取每個時間切片區(qū)域中所有的學術(shù)論文。因此將Top N 的閾值設(shè)定為50，Pruning算法選擇最小網(wǎng)格分割的形式（Minimum Spanning Tree）將每個時間分區(qū)提取網(wǎng)絡(luò)的時間細化。視覺可視化效果選擇為靜態(tài)（Cluster View Static）顯示最終的網(wǎng)絡(luò)圖譜效果。

在最終顯示的可視化網(wǎng)格中，每個節(jié)點（N）代表1個作者／機構(gòu)／國家／被引的文獻，連線（E）代表節(jié)點之間的共被引的數(shù)量連接線，共同組合形成一個龐大的共被引網(wǎng)絡(luò)體系［7］。節(jié)點越大表示關(guān)鍵詞／文獻被引的頻次越高，采用國家／研究機構(gòu)進行分析時，則表示所發(fā)表的文獻頻次越多。帶有紫色圓圈標記的節(jié)點表明該節(jié)點是關(guān)鍵節(jié)點，紫色線框越粗其中心權(quán)重值越高。關(guān)鍵節(jié)點是共被引網(wǎng)絡(luò)圖譜中連接2個及以上不同的聚類的過渡點或橋梁，且是中心權(quán)重值和共被引頻次較高的節(jié)點［6］。其代表了一個研究方向（聚類，Cluster）向另一個研究方向（聚類）的躍遷，具有指引研究方向演變過程的作用。

三、結(jié)果與分析

1.語料庫翻譯學研究力量分布

（1）發(fā)文量年份分布 下頁圖1顯示，第一篇語料庫翻譯學的論文出現(xiàn)于1993年，在隨后的10年發(fā)展并不迅速，而2009年是語料庫翻譯學研究的轉(zhuǎn)折點，發(fā)表的論文數(shù)目開始呈顯著的上升趨勢，從2008年的25篇激增至2009年的63篇，隨后雖然數(shù)目略有下降，但已基本趨于平穩(wěn)。

圖1 語料庫翻譯學的年發(fā)文量分布圖

（2）發(fā)文量國家機構(gòu)分布及作者 語料庫翻譯學的分布在全球呈不平衡態(tài)勢。表1顯示，令人意外的是，作為語料庫翻譯學的發(fā)源地英國并不是這一領(lǐng)域的最高產(chǎn)國，西班牙后來居上，成為這一領(lǐng)域最高產(chǎn)的國家，發(fā)文量高達64篇。而英國屈居第二，發(fā)文量為49篇。歐洲已經(jīng)成為語料庫翻譯學的研究重鎮(zhèn)，排名前10位的國家有6個都來自于歐洲，其他的4個國家則分別是美國、中國、南非和加拿大。中國學者共發(fā)文27篇，排名第5，也是語料庫翻譯學研究的中堅力量之一。這一領(lǐng)域最高產(chǎn)的作者是Miguel A.Jimenez－Crespo，發(fā)文量為6篇。Jimenez－Crespo博士是美國羅格斯大學（Rugers University）翻譯專業(yè)的副教授，他主要研究領(lǐng)域為翻譯研究、語料庫語言學與翻譯研究、口譯研究及本地化研究。根據(jù)谷歌學術(shù)的數(shù)據(jù)，他的所有文章被引數(shù)量高達128次，可以說是目前國際語料庫翻譯學領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物之一。發(fā)文量為4篇的學者共有7位，他們分別來自6個不同的國家：西班牙、匈牙利、以色列、美國、英國和德國，其中來自西班牙的作者有2位。而這也與高產(chǎn)國的排名基本相同，說明每個國家都有領(lǐng)跑學者，且學者們的實力分布均衡。

表1 語料庫翻譯學研究最高產(chǎn)的10個國家和排名前10位作者

下頁表2展示了語料庫翻譯學研究發(fā)文量排名前10位的科研機構(gòu)（共12所），其中比利時的根特大學排名第一，西班牙的大學共有4所上榜，這與西班牙發(fā)文量位于全球第一的地位相吻合，也說明西班牙大學的研究實力分布均衡。美國也有2所高校上榜，分別是羅格斯大學和馬里蘭大學。匈牙利和以色列這兩個國家的總發(fā)文量雖未進入前10名，卻各自有一所大學上榜。反之，雖然中國的總發(fā)文量位居全球第五，但沒有一所中國研究機構(gòu)上榜，這說明中國的研究相對分散，并沒有形成很好的研究團隊。

表2 語料庫翻譯學研究排名前10位的研究機構(gòu)

（3）聚類分析 通過聚類分析，我們可以了解全球該領(lǐng)域研究的側(cè)重點（如圖2所示）。西班牙發(fā)文量排名第一，從聚類分析中我們可以看出，他們的研究重點包括科學文獻（＃27science documentaries）和術(shù)語變化（＃0termiological variation），可以說是側(cè)重于非文學翻譯的研究，而這與排名第十的加拿大（＃9hongloumeng）形成了鮮明對比。中國的研究則集中在學生的翻譯用法方面（＃5translation students use），美國側(cè)重于理論方面的建設(shè)（＃3new framework），而德國的研究重點則在于機器翻譯部分（＃4Czech－English phrase－based machine translation），南非的研究關(guān)注譯者策略（＃7translators strategies），可以說都有自己所擅長的領(lǐng)域。

而有些總發(fā)文量雖然未進入前10名，但是它們的研究也極具特色，在圖2的聚類中凸顯出來：例如丹麥的研究側(cè)重于翻譯教學（＃11classroom teaching），日本更注重源語的影響（＃13source language effect），而荷蘭的研究重點在詞匯形態(tài)學（＃10lexical morphology）。

圖2 研究力量聚類共現(xiàn)知識圖譜

2.語料庫翻譯學知識來源分析

通過CiteSpaceⅢ對被引文獻進行運算，共得到777篇被引文獻節(jié)點和844條接點連接線，知識來源可追溯到1898年Bosworth Joseph所編著的AnAnglo－SaxonDictionary。

下頁表3顯示，所有被引用文獻中，出現(xiàn)頻率最高的為Toury于1995年所著的《描述翻譯學及其他》（DescriptiveTranslationStudiesandBeyond），且中心度高達0.4。Laviosa指出：“語料庫翻譯研究的問世主要受兩個研究領(lǐng)域的影響，一個是語料庫語言學，另一個是描寫性譯學研究”［8］，而Toury正是描寫學派的代表人士。描寫翻譯研究的核心概念在“為什么這樣翻譯”而非“如何翻譯”［9］，而Toury的這本著作構(gòu)建了描寫譯學的構(gòu)架，對描寫翻譯研究的概念作了最大程度的發(fā)展，它的出版也標志著翻譯學從規(guī)定性到描寫性的轉(zhuǎn)向。根據(jù)馮佳等的研究，這本書同樣是近二十年來國際翻譯學界引用最高的文獻，是翻譯學發(fā)展史上的標志性文獻［10］。Toury也于2012年推出了全新的修訂版。

被引排名第2、第3和第4的文獻都來自于Mona Baker教授，同時，根據(jù)CiteSpaceⅢ對被引作者的總頻次統(tǒng)計，她的總被引量也是位居所有作者之首。Mona Baker是曼徹斯特大學（The University of Manchester）的教授、翻譯研究中心主任；她是語料庫翻譯學的創(chuàng)始人之一，于1995年創(chuàng)建了世界上第一個可比語料庫（Translational English Corpus）。Baker教授在論文集Textandtechnology：In honourofJohnSinclair中發(fā)表的論文《語料庫語言學與翻譯研究——啟示與應(yīng)用》（Corpus linguistics and translation studies：Implications and applications）［3］一文在所有被引文獻中位居第2；在這篇論文中，Baker提出翻譯共性的概念，并指出翻譯共性包括顯化、消歧、簡化、合乎語法化、避免重復(fù)、凸顯目標語語言特征等［3］。翻譯共性一直是語料庫翻譯學的研究熱點，但是許多學者對翻譯共性的研究是否具有價值也存在著質(zhì)疑［4，11］。

她的另外兩篇論文《翻譯研究中的語料庫：回顧及對未來研究的建議》（Corpora in translation studies：An overview and some suggestions for future research）［12］和《基于語料庫的翻譯研究》（Corpusbased translation studies：The challenges that lie ahead）［13］也都是語料庫翻譯學中的經(jīng)典之作，后者的中心度更是高達0.42。Baker在這兩篇文章中提出了基于類比語料庫（comparable corpus）來進行翻譯共性的研究［12，13］，這不同于傳統(tǒng)的雙語對比模式，并未關(guān)注源語對譯語的影響，同樣受到了不少學者的質(zhì)疑［14－16］。Baker與她的同事Olohan合著的《翻譯英語中的that：顯化潛意識處理的證據(jù)？》（Reportingthatin translated English.Evidence for subconscious processes of explicitation？）也排名第9［17］。另外兩位上榜作者Laviosa和Kenny也均為Mona Baker的學生［8，18］，他們的文章也都是圍繞同一語言內(nèi)的翻譯共性進行研究，Kenny 更是認為“普遍性是一種總體的傾向，與譯者、語言、文體和時代無關(guān)”［18］。這充分說明了Mona Baker在語料庫翻譯學發(fā)展中的巨大影響力，但如何突破Mona Baker的研究理論和模式則成為后來者的巨大挑戰(zhàn)。

表3 被引用量前10名的文獻

另外值得關(guān)注的文獻是由Quirk主編，1985年出版的《英語語法大全》（AComprehensiveGrammaroftheEnglishLanguage），其被引頻率排名第10。這本書具有“客觀論證的特色”［19］，采用語料庫驗證語法例句，是具有權(quán)威性的現(xiàn)代英語語法書。許國璋先生曾經(jīng)這樣評價過這本書：“近時英國學術(shù)史上的一部力作?！保?9］同時，這本書是被引率前10名中唯一一本非翻譯類文獻，表明了語法特征也是研究者們進行翻譯研究的一個重點。

3.語料庫翻譯學研究熱點分析

文章的關(guān)鍵詞是一篇論文核心內(nèi)容的高度概括和凝結(jié)，關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率高低可以幫助我們了解這一領(lǐng)域的熱點話題。為了廓清語料庫語言學的研究熱點，我們對文章出現(xiàn)的高頻關(guān)鍵詞進行可視化分析（如圖3所示）：節(jié)點越大，則說明該關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率越高。

圖3中最大的五個節(jié)點為：翻譯（translation）、英語（English）、語料庫（corpus）、語料庫語言學（corpus linguistics）和基于語料庫的翻譯（corpus－based translation studies）。而其他的研究熱點還包括：平行語料庫（parallel corpus／corpora）、對比分析（contrastive analysis）、術(shù)語研究（terminology）、機器翻譯（machine translation）、視聽翻譯（audiovisual translation）、明晰化（explicitation）、翻譯共性（translation universals）、新聞翻譯（news translation）和文學翻譯（literary translation）等。

圖3 高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識圖譜

4.語料庫翻譯學的前沿分析

對語料庫翻譯學研究前沿的分析，可以幫助研究者們準確地把握該學科的研究前沿和最新進展，并展望未來的研究方向。通過CiteSpaceⅢ的突現(xiàn)詞（burst term）功能分析詞頻的時間分布和動態(tài)變化，提取頻次增長迅速的“突現(xiàn)詞”，可以較為準確地反映和揭示該研究領(lǐng)域的前沿研究。本研究通過CiteSpaceⅢ對語料庫翻譯學的主題詞進行突現(xiàn)詞探測，共出現(xiàn)18個突現(xiàn)詞（如圖4所示）。其中英語翻譯研究（English－translations）和中英翻譯研究（Chinese－English）突現(xiàn)次數(shù)都有5次，這說明英語仍是目前語料庫翻譯學研究的核心，而中文也慢慢開始引起國際學者的注意，這也是未來中國學者可以大展身手的領(lǐng)域。而另一方面，非洲語言（African－languages）在突現(xiàn)詞中出現(xiàn)，這也充分說明了語料庫翻譯學研究熱點的轉(zhuǎn)向。研究論文（research－articles）和科普讀物（popular－science）的出現(xiàn)則表明非文學翻譯已成為新的研究熱點；同聲傳譯（simultaneous－interpreting）的出現(xiàn)表明口譯語料庫已成為未來的熱門趨勢。另一方面，譯員培訓（translator－training）、翻譯過程（translation－process）、翻譯能力（translation－competence）的出現(xiàn)也證明了跨學科研究會成為未來語料庫翻譯學的發(fā)展方向，未來結(jié)合心理語言學、認知語言學的研究也將成為主流。

圖4 突現(xiàn)詞共現(xiàn)知識圖譜

雖然語料庫翻譯學的歷史只有短短二十年，但是由于結(jié)合了語料庫語言學和翻譯學的相關(guān)知識，不斷有新的研究方向出現(xiàn)，因此其知識結(jié)構(gòu)盤根錯節(jié)。本文借助可視化計量工具CiteSpaceⅢ對Web of Science數(shù)據(jù)庫中所收錄的439篇國際語料庫翻譯學文獻進行分析，挖掘語料庫翻譯學的研究力量分布、研究知識來源、研究熱點和前沿研究，通過可視化圖譜展示了該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、核心研究課題以及未來的研究熱點，為研究者們了解國際語料庫翻譯學的知識結(jié)構(gòu)以及國際動態(tài)提供了參考。

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