余一驕

(華中師范大學(xué)語(yǔ)言學(xué)系，湖北武漢，430079)

一、前 言

微信是當(dāng)前國(guó)內(nèi)最具影響力的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)，每天都有數(shù)以億計(jì)的中國(guó)人在微信中聊天、互動(dòng)。微信中產(chǎn)生了大量的漢語(yǔ)會(huì)話文本，這些文本既不屬于正式的書(shū)面語(yǔ)，又不同于傳統(tǒng)的漢語(yǔ)口語(yǔ)。微信好友大多是生活中的熟人或朋友，因此微信言語(yǔ)交際模式與網(wǎng)絡(luò)論壇、博客、微博的言語(yǔ)交際模式存在顯著差異。微信語(yǔ)言具有哪些特征，將會(huì)對(duì)漢語(yǔ)未來(lái)的使用習(xí)慣產(chǎn)生何種影響，越來(lái)越受到學(xué)術(shù)界的關(guān)注。最近五年已有多篇論文討論過(guò)微信語(yǔ)言的風(fēng)格，已有的研究具有以下特點(diǎn)：第一，對(duì)微信新聞標(biāo)題的語(yǔ)言特色研究較多，但對(duì)會(huì)話文本的研究較少[1]。第二，關(guān)注如何提高微信文本的受追捧程度，或如何縮小微信謠言的傳播范圍，而對(duì)語(yǔ)言風(fēng)格的研究較少[2]。第三，對(duì)少量微信文本進(jìn)行主觀考察的居多，卻對(duì)大樣本語(yǔ)料進(jìn)行定量統(tǒng)計(jì)的極少。我們僅查閱到一篇論文使用了LIWC(Linguistic Inquiry and Word Count)軟件對(duì)7116篇新聞文本進(jìn)行了詞頻統(tǒng)計(jì)，但該文未對(duì)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和過(guò)程作詳細(xì)說(shuō)明[3]。

關(guān)于微信語(yǔ)言的研究，有必要在以下兩個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn)：第一，要加強(qiáng)對(duì)微信文本會(huì)話的語(yǔ)言風(fēng)格考察。如今主要的研究對(duì)象是微信新聞，但微信新聞大多是由專業(yè)寫(xiě)手撰寫(xiě)，從作者向讀者單向傳播。微信新聞的語(yǔ)言風(fēng)格只能反映新聞寫(xiě)作者的語(yǔ)言風(fēng)格，難以代表數(shù)億微信用戶的漢語(yǔ)使用風(fēng)格。第二，利用專門(mén)的計(jì)算機(jī)軟件對(duì)大規(guī)模的微信語(yǔ)料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，根據(jù)定量的統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)分析其語(yǔ)言風(fēng)格。語(yǔ)料少雖有利于語(yǔ)言研究者對(duì)其進(jìn)行深度分析，但不利于全面、客觀地描述微信語(yǔ)言的特點(diǎn)。

本文致力于建立大規(guī)模微信文本會(huì)話語(yǔ)料庫(kù)，利用中文文本語(yǔ)言風(fēng)格分析軟件來(lái)統(tǒng)計(jì)語(yǔ)料，最終實(shí)現(xiàn)定量地描述微信會(huì)話的語(yǔ)言特征。本文結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分介紹語(yǔ)料采集與統(tǒng)計(jì)方法；第三部分分析會(huì)話方式、會(huì)話長(zhǎng)度的統(tǒng)計(jì)結(jié)果；第四部分研究該語(yǔ)料庫(kù)的高頻字及其覆蓋率；第五部分對(duì)高頻詞統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行分析；第六部分總結(jié)全文。

二、語(yǔ)料采集及統(tǒng)計(jì)方法

微信會(huì)話主要分為微信群和微信好友兩種類型。微信群支持多人共享會(huì)話，微信好友則是一對(duì)一會(huì)話，私密性強(qiáng)。有些微信群中的成員具有真實(shí)的社交聯(lián)系，例如親友群、同事群、同學(xué)群、班級(jí)家長(zhǎng)群等；有些群則是因關(guān)注某個(gè)特定的話題而建立的，例如追日劇群、出國(guó)英語(yǔ)考試群等，該類群成員之間的社交聯(lián)系不如前者緊密。微信群中的發(fā)言者需要為自己的不當(dāng)言論承擔(dān)后果，通常多數(shù)微信群會(huì)話者發(fā)言前要考慮自己的表述是否恰當(dāng)。不同微信好友的會(huì)話風(fēng)格與會(huì)話者之間的關(guān)系、個(gè)人的語(yǔ)言習(xí)慣緊密相關(guān)。例如情侶之間的會(huì)話未必以文本方式為主，而是有較多的語(yǔ)音、視頻會(huì)話?？紤]到兩類會(huì)話都很普遍，我們既采集微信群會(huì)話文本，也采集微信好友會(huì)話文本。

在2015年11月～2016年5月之間，兩位微信文本會(huì)話采集者先后加入了42個(gè)微信群。這42個(gè)微信群包括同學(xué)群、親友群、同事群、日劇群、出國(guó)英語(yǔ)考試群等。微信群中的成員所處地理位置分布較廣，但以原籍湖北、河南、湖南等省的人為主。群成員受教育水平差異較大，但受過(guò)高等教育的人比例最高。由于微信好友會(huì)話的私密性太強(qiáng)，本文研究中僅采集到來(lái)自23對(duì)微信好友的會(huì)話語(yǔ)料。微信好友中的會(huì)話者都受過(guò)高等教育，年齡主要分布在20～30歲之間。

我們采用同步助手軟件，把智能手機(jī)中的原始微信聊天記錄導(dǎo)入到計(jì)算機(jī)中，并將其轉(zhuǎn)換為T(mén)XT格式的文本文件。同步助手軟件轉(zhuǎn)換的聊天記錄包括會(huì)話時(shí)間、發(fā)言者、會(huì)話方式、狀態(tài)(接受/發(fā)送)、會(huì)話內(nèi)容等多項(xiàng)信息。由于本文的研究重點(diǎn)是會(huì)話方式與會(huì)話內(nèi)容，因此我們開(kāi)發(fā)了專門(mén)的Java程序，對(duì)微信會(huì)話記錄進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理包括以下三方面：第一，刪除非文本方式的會(huì)話記錄，例如圖像方式會(huì)話、視頻方式會(huì)話、語(yǔ)音方式會(huì)話等；第二，刪除發(fā)言時(shí)間、發(fā)言者、狀態(tài)等不必要的信息；第三，刪除不做處理的英文字母串或阿拉伯?dāng)?shù)字串，如手機(jī)號(hào)碼、郵箱地址等。

本文研究中所采集的原始微信會(huì)話語(yǔ)料超過(guò)57.6M個(gè)字節(jié)，因數(shù)據(jù)量大，難以用因特網(wǎng)上免費(fèi)提供的字、詞統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。我們?cè)谥形奈谋窘y(tǒng)計(jì)方面具有較長(zhǎng)的研究經(jīng)歷和技術(shù)積累，獨(dú)立開(kāi)發(fā)了中文文本統(tǒng)計(jì)與檢索軟件[4]，因此本文研究中的微信語(yǔ)料字統(tǒng)計(jì)、分詞、詞統(tǒng)計(jì)、互信息計(jì)算等均使用該軟件來(lái)完成。

三、會(huì)話方式與長(zhǎng)度

中國(guó)、日本、韓國(guó)的網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言“顏文字”雖然均起源于英語(yǔ)中的表情符(emoticon)表達(dá)方式，但很快就有了顯著區(qū)別，其原因是三國(guó)的民眾都將英語(yǔ)表情符的表達(dá)方式和本國(guó)的文字進(jìn)行了靈活的組合[5]。隨著網(wǎng)絡(luò)通信帶寬的增加，網(wǎng)絡(luò)終端設(shè)備的計(jì)算和存儲(chǔ)能力增強(qiáng)，網(wǎng)絡(luò)會(huì)話方式變得愈加豐富。近二十年來(lái)，中國(guó)網(wǎng)民在網(wǎng)絡(luò)會(huì)話過(guò)程中，從只能輸入純粹的中英文字符，過(guò)渡到可輸入豐富的“火星文”、圖像、動(dòng)畫(huà)等多種類型的信息。微信更是提供了文本、圖像、動(dòng)畫(huà)表情、視頻、網(wǎng)頁(yè)鏈接等十多種網(wǎng)絡(luò)會(huì)話模式。

表1 各種會(huì)話方式所占會(huì)話次數(shù)的比例

本文研究的微信語(yǔ)料共包括475262次不同方式的會(huì)話，表1列出了十二種會(huì)話方式所占會(huì)話次數(shù)比例(本文所有的比例數(shù)據(jù)，都對(duì)小數(shù)點(diǎn)后第三位數(shù)據(jù)做了四舍五入處理)。文本會(huì)話一共是394261次，占總次數(shù)的82.96%，是最主要的會(huì)話方式。值得指出的是：微信軟件把純粹由微信所提供的表情符組成的會(huì)話歸為文本方式的會(huì)話。動(dòng)畫(huà)表情、圖片分別是第二、第三高頻使用的會(huì)話方式。使用動(dòng)畫(huà)表情方式，大多是為了夸張、頑皮或戲謔地表達(dá)自己喜歡或厭惡、支持或反對(duì)的態(tài)度。選擇圖片方式進(jìn)行會(huì)話的原因則較為復(fù)雜，例如有些圖片能傳達(dá)文本不能表達(dá)或難以表達(dá)的信息，有些圖片能起到驚悚或吸引其他人注意力的效果。是否選擇語(yǔ)音方式進(jìn)行會(huì)話，既與會(huì)話人之間的親密程度相關(guān)，也與發(fā)言者是否便于輸入文字相關(guān)。通常關(guān)系越親密的人，使用語(yǔ)音方式的概率越高；所處環(huán)境不便于打字或手寫(xiě)輸入，則使用語(yǔ)音方式的概率較高。總之，微信強(qiáng)大的信息輸入功能，使得文本會(huì)話不再是唯一選擇，可以預(yù)見(jiàn)未來(lái)文本會(huì)話所占比例會(huì)進(jìn)一步降低。

394261次微信文本發(fā)言共使用了2525301個(gè)漢字，因此，平均每次文本發(fā)言僅包含6.4個(gè)漢字。若是用一次發(fā)言所包含的漢字?jǐn)?shù)量來(lái)簡(jiǎn)單地度量文本會(huì)話的長(zhǎng)度，可知微信會(huì)話大多是很簡(jiǎn)短的。表2列出了在39.4萬(wàn)余次的文本會(huì)話中，不同長(zhǎng)度發(fā)言的次數(shù)、比例分布情況。根據(jù)表2左半部分所列數(shù)據(jù)可知，70.83%的發(fā)言所包括的漢字?jǐn)?shù)不超過(guò)7個(gè)。微信會(huì)話如此簡(jiǎn)短，存在主客觀兩個(gè)方面的原因。首先，網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)交流的環(huán)境決定了發(fā)言者必須高頻使用一些簡(jiǎn)短的句子，例如會(huì)話剛開(kāi)始時(shí)，用“你好”或者“大家好”來(lái)打招呼；確認(rèn)信息時(shí)，用“好的”或“行”來(lái)表明態(tài)度；用“再見(jiàn)”、“拜拜”來(lái)終止會(huì)話。其次，微信用戶似乎不大樂(lè)意寫(xiě)長(zhǎng)句子，而是用多個(gè)短句來(lái)描述一件事情或某種觀點(diǎn)。微信會(huì)話中，大家更趨向于以較快的速度發(fā)出一條訊息，以減少對(duì)方的等待時(shí)間。所以，一旦有個(gè)相對(duì)獨(dú)立的句子，用戶就會(huì)立即發(fā)送出去。出于這種心態(tài)，本來(lái)可以用一個(gè)較長(zhǎng)的句子來(lái)完整表達(dá)的會(huì)話，最終被分解成了多條簡(jiǎn)短的訊息。

表2 不同長(zhǎng)度的文本會(huì)話次數(shù)與比例分布

語(yǔ)料中全體會(huì)話者的母語(yǔ)都是漢語(yǔ)，表2卻顯示有21715次文本會(huì)話(占文本會(huì)話次數(shù)的5.51%)沒(méi)有使用漢字。細(xì)致考察這21715次會(huì)話，發(fā)現(xiàn)這些非漢語(yǔ)表達(dá)的會(huì)話主要分為四種類型：第一，有8347次會(huì)話是純粹利用微信表情符來(lái)進(jìn)行會(huì)話；第二，用英文單詞、英語(yǔ)句子打招呼或表示肯定或否定，例如OK、Bye、hi、baby、perfect、I love you等；第三，使用英語(yǔ)網(wǎng)絡(luò)詞，如“THX”(表示thanks)，或中國(guó)人創(chuàng)造的網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言字母詞、數(shù)字詞等，例如2B、6666666等；第四，對(duì)其它人所提問(wèn)題的有效回答，例如阿拉伯?dāng)?shù)字形式的手機(jī)號(hào)碼、QQ號(hào)碼，英文字母和數(shù)字混合的郵箱地址、網(wǎng)頁(yè)地址等。第四類會(huì)話與用戶的語(yǔ)言使用習(xí)慣無(wú)關(guān)。從積極的角度來(lái)看，如今受過(guò)高等教育的年輕人對(duì)語(yǔ)言使用的態(tài)度越來(lái)越開(kāi)放和包容，能做到漢語(yǔ)、外語(yǔ)、表情符融合使用。但另一方面，中外文、表情符混雜使用，且缺乏明確的語(yǔ)法規(guī)則，這對(duì)漢語(yǔ)的純潔性具有負(fù)面影響。

四、漢字頻次及覆蓋率分析

北京大學(xué)開(kāi)發(fā)的CCL中文語(yǔ)料庫(kù)是有重大影響的書(shū)面語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)。它的語(yǔ)料規(guī)模大(現(xiàn)代漢語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)近5.1億個(gè)漢字)、來(lái)源廣泛、代表性強(qiáng)，且公布了該語(yǔ)料庫(kù)的漢字頻次數(shù)據(jù)[6]。CCL語(yǔ)料庫(kù)能比較全面、定量地反映現(xiàn)代漢語(yǔ)書(shū)面語(yǔ)的漢字頻次使用特征。以下通過(guò)與北京大學(xué)CCL語(yǔ)料庫(kù)的漢字頻次統(tǒng)計(jì)結(jié)果做對(duì)比，來(lái)分析微信會(huì)話中的漢字頻次特征。

微信文本會(huì)話語(yǔ)料庫(kù)共包括2525301個(gè)漢字，4957種不同的漢字。CCL語(yǔ)料庫(kù)中共出現(xiàn)了10645種不同的漢字。表3列出了微信會(huì)話語(yǔ)料庫(kù)與CCL語(yǔ)料庫(kù)的高頻字集對(duì)比結(jié)果?！暗摹?、“一”、“是”、“了”、“不”、“有”等6種漢字是微信語(yǔ)料庫(kù)和CCL語(yǔ)料庫(kù)共同的最高頻的10種字，因此兩個(gè)語(yǔ)料庫(kù)最高頻10種漢字集的重合率為6/10=60%。從表3中的重合率數(shù)據(jù)可知，兩個(gè)語(yǔ)料庫(kù)的最高頻漢字集有較大區(qū)別。對(duì)比兩組覆蓋率數(shù)據(jù)可知，微信語(yǔ)料庫(kù)最高頻的10種、20種、50種、100種、200種漢字的覆蓋率都顯著高于CCL語(yǔ)料庫(kù)。在微信語(yǔ)料中，有581種漢字(占字種數(shù)的11.72%)僅出現(xiàn)了1次，388種漢字(占字種數(shù)的7.83%)僅出現(xiàn)2次，有1857種漢字(占字種數(shù)的37.46%)的使用頻次低于10次。因此，微信中的漢字使用更集中。

表3 微信語(yǔ)料庫(kù)與CCL語(yǔ)料庫(kù)的高頻字對(duì)比

由表3所列的微信語(yǔ)料高頻獨(dú)有字，可知微信會(huì)話用字具有以下三個(gè)特點(diǎn)。

第一，部分口語(yǔ)交際常用字頻次極高。表3顯示“我”、“你”、“好”、“哈”等字的頻次位于前10名?！肮弊衷谖⑿耪Z(yǔ)料中頻次排序第4，而在CCL中排名第698，二者相差694位?！肮弊衷谖⑿艜?huì)話語(yǔ)言中的使用既高頻又不符合常規(guī)。在CCL語(yǔ)料庫(kù)中，檢索到“哈”字連續(xù)使用的最長(zhǎng)串是8個(gè)“哈”字連用(僅4條語(yǔ)料)。CCL中比例最高的是“哈哈”或“哈”。在被統(tǒng)計(jì)的微信文本會(huì)話語(yǔ)料庫(kù)中，十個(gè)或十個(gè)以上的“哈”字連用的現(xiàn)象出現(xiàn)了數(shù)百次，最長(zhǎng)的竟然達(dá)到了89個(gè)“哈”字連用。數(shù)十個(gè)“哈”字連用的例子，在傳統(tǒng)的語(yǔ)料庫(kù)系統(tǒng)中極為罕見(jiàn)。

第二，涉及日常生活的漢字頻次高，涉及國(guó)家、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、政治等領(lǐng)域的漢字頻次低?！八?、“愛(ài)”、“吃”、“群”、“紅”、“包”屬于微信中最高頻的100種漢字?！肮ぁ薄ⅰ皣?guó)”、“政”、“民”屬于CCL語(yǔ)料庫(kù)中最高頻的100種漢字，而在微信中卻排在第268名之后，“政”字更是位于第1605名。有研究者認(rèn)為中國(guó)政府執(zhí)行的網(wǎng)絡(luò)信息過(guò)濾政策，對(duì)網(wǎng)絡(luò)用戶的語(yǔ)言產(chǎn)生了極大影響[7]。在39.4萬(wàn)余次的文本會(huì)話中，很少涉及國(guó)內(nèi)外政治、經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的討論，眾多的討論主題持續(xù)集中在娛樂(lè)、美食、購(gòu)物、學(xué)習(xí)、考試等方面。年輕人更關(guān)注個(gè)人生活，可能才是導(dǎo)致“工”、“國(guó)”、“政”、“民”等字低頻出現(xiàn)的主要原因。

第三，有些代表性的網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)高頻字，在微信語(yǔ)料庫(kù)中的頻次并不高。例如，“囧”字是具有代表性的網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)高頻字，但在微信會(huì)話語(yǔ)料中，它僅出現(xiàn)22次，字頻排序?yàn)榈?603位。我們用多種品牌的智能手機(jī)做過(guò)測(cè)試，無(wú)論是手寫(xiě)收入，還是拼音輸入，都能快速輸入“囧”字。因此，輸入法不是導(dǎo)致“囧”字使用較少的主要原因。微信軟件提供了表示尷尬、困窘、汗顏的表情符，該類表情符被高頻使用。隨著表情符和表情包的流行，微信用戶逐漸用更生動(dòng)、形象的表情符和表情包取代了曾經(jīng)的“顏文字”——“囧”。

五、高頻詞統(tǒng)計(jì)與分析

由于CCL沒(méi)有公布詞頻統(tǒng)計(jì)結(jié)果，故無(wú)法將微信文本會(huì)話語(yǔ)料的詞頻統(tǒng)計(jì)結(jié)果與之對(duì)比。但在2011年至2013年期間，我們?cè)_(kāi)發(fā)了一個(gè)約4.86億字規(guī)模，包括現(xiàn)當(dāng)代文學(xué)、新聞報(bào)道、政府公文、網(wǎng)絡(luò)小說(shuō)、法律法規(guī)的現(xiàn)代漢語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)CICI。我們使用同一個(gè)軟件對(duì)微信語(yǔ)料和CICI語(yǔ)料進(jìn)行了分詞處理和詞頻統(tǒng)計(jì)。

表4列出了微信語(yǔ)料庫(kù)和CICI語(yǔ)料庫(kù)的高頻詞對(duì)比情況。由表4第二列所示的一組重合率數(shù)據(jù)可知，兩個(gè)語(yǔ)料庫(kù)最高頻詞的重合率約為60%，因此二者的高頻詞集合差異明顯。在兩個(gè)語(yǔ)料庫(kù)的最高頻300種詞中，“的”、“了”等單音節(jié)詞重合較多，雙音節(jié)詞重合數(shù)量較少，沒(méi)有重合的三音節(jié)詞?！盀槭裁础痹谖⑿耪Z(yǔ)料中的詞頻排序是第130名，在CICI語(yǔ)料中的排序是第367名，僅有“為什么”這一個(gè)三音節(jié)詞的詞頻排序同時(shí)位于兩個(gè)語(yǔ)料庫(kù)的前1000名?！盀槭裁础薄ⅰ安畈欢唷?、“一會(huì)兒”、“怎么樣”、“沒(méi)什么”、“干什么”6種三音節(jié)詞的詞頻排名都在兩個(gè)語(yǔ)料庫(kù)的前2000名之內(nèi)。

表4 微信語(yǔ)料庫(kù)與CICI語(yǔ)料庫(kù)的高頻詞對(duì)比

新詞新語(yǔ)是網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言研究的核心問(wèn)題。本文既關(guān)心微信會(huì)話中高頻使用的網(wǎng)絡(luò)新詞新語(yǔ)，也關(guān)心微信語(yǔ)料中產(chǎn)生了哪些新詞新語(yǔ)。詞頻統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示：部分網(wǎng)絡(luò)詞語(yǔ)在微信中頻繁出現(xiàn)，例如“寶寶”、“臥槽”、“約炮”、“尼瑪”、“我擦”等。“寶寶”的頻次為2884；“臥槽”出現(xiàn)853次；“約炮”出現(xiàn)257次；“尼瑪”出現(xiàn)253次；“我擦”出現(xiàn)154次?！皩殞殹痹臼菍?duì)小孩兒的愛(ài)稱。而近年來(lái)網(wǎng)絡(luò)用戶不分男女老少，喜歡自稱“寶寶”或互稱“寶寶”?！皩殞殹钡念l次在微信語(yǔ)料中排名第100，“本寶寶”、“群主寶寶”、“嚇?biāo)缹殞殹钡仁褂妙l繁，而作為本義使用的較少。由此可知，微信會(huì)話中賣(mài)萌化的語(yǔ)言風(fēng)格十分強(qiáng)烈。但值得注意的是：微信語(yǔ)言和微博語(yǔ)言的高頻網(wǎng)絡(luò)熱詞不太一致。例如，“歐巴”、“歐巴?！薄ⅰ疤}莉”、“草泥馬”等典型的微博熱詞在微信會(huì)話語(yǔ)料庫(kù)中的頻次卻并不高。“歐巴”出現(xiàn)22次；“草泥馬”出現(xiàn)18次；“蘿莉”出現(xiàn)15次；“歐巴桑”出現(xiàn)1次。由此可知，把微博語(yǔ)言和微信語(yǔ)言籠統(tǒng)地歸為微語(yǔ)言進(jìn)行研究，不利于描述二者的細(xì)微區(qū)別。

計(jì)算二字串或三字串的互信息大小，是自動(dòng)發(fā)現(xiàn)漢語(yǔ)新詞的有效辦法。本文研究過(guò)程中，根據(jù)N-gram串統(tǒng)計(jì)結(jié)果，計(jì)算了微信語(yǔ)料庫(kù)中全體2字串、3字串的互信息值。結(jié)果顯示：互信息高的新詞大多為人名、地名(例如街道名)、影視劇名、商品名等專屬名詞，基本上沒(méi)有發(fā)現(xiàn)頻次、互信息均很高的非專屬名詞。由此可知，微信用戶樂(lè)意在會(huì)話中使用已經(jīng)流行的網(wǎng)絡(luò)詞語(yǔ)，而不是在微信中自造新詞新語(yǔ)。微信會(huì)話的傳播范圍極為有限。用戶在微信會(huì)話中自造的新詞新語(yǔ)，既存在被對(duì)方誤解的風(fēng)險(xiǎn)，又因讀者太少，難以在網(wǎng)絡(luò)上大范圍傳播。自造新詞對(duì)凸顯發(fā)言者的個(gè)性沒(méi)有顯著效果，使用流行的網(wǎng)絡(luò)新詞新語(yǔ)不失為彰顯個(gè)性的可行途徑?？傊哳l地使用已有網(wǎng)絡(luò)新詞新語(yǔ)，而不是自創(chuàng)網(wǎng)絡(luò)新詞新語(yǔ)，是微信會(huì)話小范圍傳播語(yǔ)言與微博、博客等大范圍傳播語(yǔ)言的一個(gè)重要差異。所以研究微信語(yǔ)言時(shí)，更應(yīng)該關(guān)注微信會(huì)話中的高頻網(wǎng)絡(luò)詞語(yǔ)的種類、特點(diǎn)及其成因，而不是微信會(huì)話過(guò)程中創(chuàng)造出的新詞新語(yǔ)。

盡管微信會(huì)話大多是熟人之間的交談，但詞頻統(tǒng)計(jì)結(jié)果卻表明微信會(huì)話仍存在用語(yǔ)過(guò)于粗俗的現(xiàn)象。以包含了“逼”、“屌”等字的詞語(yǔ)的頻次數(shù)據(jù)來(lái)深入分析該現(xiàn)象。“牛逼”出現(xiàn)240次；“傻逼”出現(xiàn)205次；“裝逼”出現(xiàn)130次；“撕逼”出現(xiàn)58次；“懵逼”出現(xiàn)50次；“苦逼”出現(xiàn)33次；“逼格”出現(xiàn)27次；“逗逼”出現(xiàn)19次；“丑逼”出現(xiàn)13次；“蒙逼”出現(xiàn)9次；“媽逼”出現(xiàn)8次；“二逼”、“窮逼”各出現(xiàn)7次；“逼樣”出現(xiàn)6次；“帥逼”、“狗逼”各出現(xiàn)5次；“摳逼”出現(xiàn)4次；“慫逼”出現(xiàn)3次。在微信語(yǔ)料中，“屌絲”出現(xiàn)了83次，“很屌”、“不屌×”等格式比較常見(jiàn)。“屌”字的用法比較復(fù)雜，可以用作形容詞、名詞、動(dòng)詞。與比較熟悉的人用文字進(jìn)行交流都如此不文雅，未來(lái)有必要引導(dǎo)民眾在微信中文明、規(guī)范地使用漢語(yǔ)[8]。2017年1月我們對(duì)部分女大學(xué)生和女研究生展開(kāi)調(diào)查，想了解她們?yōu)楹问褂冒氨啤?、“屌”等字的詞語(yǔ)。不少被調(diào)查者反映：她們看到“逼”、“屌”等字時(shí)，只將其作為中性字，通常不會(huì)聯(lián)想到這涉嫌罵人或用語(yǔ)粗俗。由此可見(jiàn)，這些過(guò)去被認(rèn)為粗俗的字詞，如今在微信會(huì)話中呈現(xiàn)出了去污名化的新趨勢(shì)。

六、結(jié)束語(yǔ)

本文采用統(tǒng)計(jì)大規(guī)模真實(shí)文本會(huì)話語(yǔ)料的方法來(lái)研究微信語(yǔ)言的風(fēng)格。本文的研究具有以下兩個(gè)特色：第一，對(duì)39.4萬(wàn)余次文本會(huì)話、252萬(wàn)余字的真實(shí)微信文本會(huì)話語(yǔ)料進(jìn)行了定量統(tǒng)計(jì)。過(guò)去關(guān)于微信語(yǔ)言風(fēng)格研究的部分結(jié)論在大樣本統(tǒng)計(jì)分析中是不成立的，例如微信創(chuàng)造了大量的網(wǎng)絡(luò)新詞新語(yǔ)。第二，更關(guān)注普通民眾的微信文本會(huì)話的語(yǔ)言風(fēng)格，認(rèn)為文本會(huì)話語(yǔ)言風(fēng)格更深刻地反映當(dāng)前漢語(yǔ)的使用狀況。未來(lái)應(yīng)擴(kuò)大語(yǔ)料來(lái)源，對(duì)活躍的微信群進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間的觀察，更細(xì)致地考察微信會(huì)話風(fēng)格變化的歷時(shí)規(guī)律。另外，對(duì)表情符、表情包的使用模式也要做更深入的研究。

*本文系教育部人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目“基于大規(guī)模微信文本語(yǔ)料庫(kù)的漢語(yǔ)會(huì)話分析”【16YJA740047】的階段性成果。

注釋：

[1]李少丹：《微信文本標(biāo)題修辭特征與修辭過(guò)度顯現(xiàn)探析》，《福建師范大學(xué)學(xué)報(bào)》(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)2015年第3期，第70-75頁(yè);趙文雯：《新聞標(biāo)題語(yǔ)言的特點(diǎn)及規(guī)范化探究》，《新聞世界》，2016年第6期，第40～44頁(yè)。

[2]劉銳：《微信謠言元文本的召喚結(jié)構(gòu)、受眾期待視野與辟謠策略》，《情報(bào)雜志》2016年第12期，第34～41頁(yè)。

[3]何凌南、胡靈舒、李威、張志安：《“標(biāo)題黨”與“負(fù)能量”——媒體類微信公眾號(hào)的語(yǔ)言風(fēng)格分析》，《新聞戰(zhàn)線》2016年第13期，第42～47頁(yè)。

[4]余一驕、劉芹：《面向超大規(guī)模的中文文本N-gram串統(tǒng)計(jì)》，《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2014年第4期，第263～268頁(yè)。

[5]Xiangxi Liu，TheLinguisticAnalysisofChineseEmoticon，University of Massachusetts at Amherst，2015.

[6]CCL：《現(xiàn)代漢語(yǔ)語(yǔ)料》。[2003年] http://ccl.pku.edu.cn:8080/ccl_corpus/xiandai_char_info.pdf.

[7]Audrey M. Wozniak,Reiver-Crabbed Shitizens,Missing Knives,“A Sociolinguistic Analysis of Trends in Chinese Language Use Online as a Result of Censorship”，AppliedPsychologyReview，1，2015，pp.97-120.

[8]呂超男：《論微信語(yǔ)言文字應(yīng)用的規(guī)范化問(wèn)題》，《北華大學(xué)學(xué)報(bào)》(社會(huì)科學(xué)版)2016年第4期，第15～19頁(yè)。