摘 要：《薛兆豐的北大經(jīng)濟學(xué)課》，截至2019年9月10日，該課程的訂閱人數(shù)已突破42萬，成為全球最大的經(jīng)濟學(xué)課堂。此次研究所用語料庫源于該課程的講稿，通過對這三個部分的用詞進行對比分析，我們發(fā)現(xiàn)該課程講稿有三大用詞特色，基于這三大用詞特色，本文將揭示這門課取得巨大成功背后的用詞因素。同時，還將薛老師的教法學(xué)概括為“舉例式教學(xué)法”，并提出該教學(xué)模式下的用詞范式。

關(guān)鍵詞：用詞特征;量化分析;語義密度;舉例式教學(xué)法

在學(xué)界，以語料庫技術(shù)輔助我們針對某些持續(xù)性熱點事件進行話語分析一直是該領(lǐng)域關(guān)注的話題之一，本文以“Corpus-assisted Discourse Analysis”為關(guān)鍵詞在“Web of Science”數(shù)據(jù)庫中做主題檢索，可以總結(jié)出該領(lǐng)域兩條清晰的研究軌跡，一條是自2006年開始的，針對“語料庫輔助話語分析的可行性”，其基礎(chǔ)理論以及“研究范式”等相關(guān)話題展開的研究，比如，Partington首先用語料庫輔助話語分析來做隱喻的相關(guān)話題研究，再到Brookes，Wang分別就語料庫輔助話語分析的研究范式和相關(guān)理論發(fā)展開展過相關(guān)研究;第二條路徑是應(yīng)用型研究，而它也是目前論文產(chǎn)出最多的路徑，這條路徑還可分為兩個階段，第一階段，它的特點是以某些影響范圍廣的爆點或持續(xù)性熱點事件的話語為研究對象，輔之以傳統(tǒng)的語料庫分析手段進行話語分析，最后得出一系列與政治，文化相關(guān)的結(jié)論。這一階段的文章主要以“事件選取”和“闡釋方式”為研究核心;而第二階段則以Wang & Liu （2017）的文章為開端，他們的關(guān)注重點則在于“事件選取”與“闡釋手段的創(chuàng)新”，他們將計量的相關(guān)手段引入到語料庫中，并完全以定量手段來處理和分析文本。而本文將以MATTR，AntConC，QUITA等文本計量分析軟件為數(shù)據(jù)收集之基礎(chǔ)，以Maton的語義密度理論為數(shù)據(jù)闡釋之核心，重點關(guān)注講稿中的用詞特征，最后試圖回答本研究的核心問題：“薛老師是如何通過用詞來實現(xiàn)良好的教學(xué)效果？”

一、數(shù)據(jù)與方法

（一）語料來源

本文語料均來自于“得到app”《薛兆豐的北大經(jīng)濟學(xué)課》這一專欄，一共39個文本，其中導(dǎo)論部分：4篇;每周問答：7篇;正課：28篇。為了保證所選文本均為薛老師在課中所講文字，因此每章的標(biāo)題均未記入語料庫中。

（二）方法

本文采用了Segtag漢語分詞軟件，MATTR，AntConC文本計量軟件，QUITA文本計量分析軟件和語言密度分析范式這四種方法主要從詞的層面來分析薛老師講稿的語言特征。首先，本文用Segtag漢語分詞軟件對語料進行了分詞和詞性標(biāo)注，這是進行下一步文本計量與分析的基礎(chǔ)。 分詞完成之后，本文將使用AntConC文本計量軟件找到這三個文稿中各自的詞頻信息與其搭配情況;接著使用QUITA文本計量分析軟件中的TTR（型例比）， h-point（秩頻分布），R1（詞匯豐富度），RRmc（相對重復(fù)率）與Hapax Percentage（單現(xiàn)率）這些指標(biāo)去測量講稿中導(dǎo)論，正課和每周問答這三個部分各自的指標(biāo)，并基于這些指標(biāo)來判斷每一部分的詞匯豐富程度，文本的用詞風(fēng)格等信息（劉海濤，2017）。

基于AntConC與QUITA文本計量分析軟件，我們可以篩選出重要的詞頻信息并實現(xiàn)對文本各個部分宏觀語言特征的準(zhǔn)確把握，然后我們需要使用語言密度分析范式這個定性方法來幫助我們分析某些具體詞是如何影響教學(xué)效果的。詞組標(biāo)注可以分為三個部分，分別為內(nèi)嵌，類別和方位三種形式，其中，“內(nèi)嵌”語義密度高于“類別”，“類別”高于“方位”。最后基于用詞特征提煉出“舉例式教學(xué)法”模式下的用詞范式。

二、結(jié)果與討論

首先，基于AntConC文本計量軟件針對整個語料庫進行描述統(tǒng)計，我們主要關(guān)注整個文本專業(yè)詞匯的使用情況。本文將高頻詞定義為詞表中詞頻超過50的詞，得出該文本中經(jīng)濟學(xué)常用術(shù)語表，如表1所示，高頻經(jīng)濟學(xué)術(shù)語總數(shù)不足10個，從第20位才開始出現(xiàn)，且較為基礎(chǔ)，淺顯易懂;以上特點說明課程中涉及的專業(yè)詞匯少且難度低，適合經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域的入門學(xué)習(xí)者。

在掌握文本的宏觀特征之后，借助AntConC文本計量軟件，根據(jù)秩頻分布規(guī)律，本文只選取名、動、形、副和代詞這五大類詞。

首先，我們來具體分析導(dǎo)論中出現(xiàn)頻次最高的5個實詞，第一二名都是代詞，根據(jù)語義密度理論，代詞的語義密度與它前面所指代詞的語義密度相近，但不完全相同。這些代詞所指詞可以分為名人名稱類，特指詞類以及泛指詞類。第一類詞屬于語義密度中的技術(shù)類詞，后兩類詞則屬于日常類詞，而名人名稱類詞往往出現(xiàn)在文章的前部，這些詞語義密度高，包含專業(yè)技術(shù)背景知識，因此理解較為困難;但另兩類詞常出現(xiàn)在文章中后部，比如商人，作者，牧師等，它們的語義密度較低，理解起來相對容易。接下來，我們來看“經(jīng)濟學(xué)”和“經(jīng)濟學(xué)家”這兩類詞，它們也屬于技術(shù)類詞匯，因此語義密度高，理解難度大，它們的出現(xiàn)位置也集中在每節(jié)課的開頭兩段。最后，我們來看“財富”，它屬于日常詞中的加固詞類，因此語義密度小于技術(shù)類詞匯但高于日常常見類詞匯。

然后，我們來分析正課中出現(xiàn)頻次最高的5個實詞及其搭配，“概念”“費用”“交易”屬于日常詞中加固類詞，語義密度較高，理解起來較為復(fù)雜，其搭配主要以定類修飾為主，如“的概念”，“成本概念”，“交易費用”，“的交易”等，它們的出現(xiàn)位置都集中在每篇文章的開頭和結(jié)尾部分。“知道”則屬于日常詞中的常見詞類，語義密度較低，它的搭配也主要以定類修飾為主，以增加語義密度，它的出現(xiàn)位置常常在每篇文章的中間部分。

結(jié)束語：

本研究運用文體分析的量化手段與語義密度分析的定性方法來對薛老師的《薛兆豐的北大經(jīng)濟學(xué)課》的講稿進行用詞研究，從而希望回答“薛老師是如何用語言上好一門不用公式的經(jīng)濟學(xué)課？”這個核心問題的，基于以上研究本文獲得如下結(jié)論：

首先，基于對薛老師講稿的文體量化分析可知，薛老師三個部分講稿的用詞難度較低，但詞匯豐富程度較高，且多以一到兩個字的字符的字或詞為主;其次，通過語義密度分析可知，第一，其講稿多用日常類詞語，且技術(shù)類詞語占比低;第二，其講稿開頭和結(jié)尾多用語義密度高的詞匯，在文中部分多用低語義密度的詞匯但卻通過三種搭配手段（定類修飾，嵌入式修飾和地點修飾）來增加其語義密度，以更好地承接開頭和結(jié)尾形成的巨大語義落差?；谶@些關(guān)于講稿語言特征的發(fā)現(xiàn)，我們總結(jié)出了薛老師“舉例式教學(xué)法”模式下的用詞范式。

在每一課引入問題時，需要使用高語義密度的詞匯來支撐高復(fù)雜度的話題，比如，使用技術(shù)類詞語或高語義密度的日常類詞語。在闡釋問題的部分，需要降低話題的復(fù)雜度，但同時又需要承接開頭的高語義密度，以防解釋部分出現(xiàn)密度的斷層，因此首先需要降低詞語的語義密度，這時可以使用一系列代詞，日常類詞語中加固類特指或者泛指類詞語。在中后部需要總結(jié)的地方，此時需要提升詞語的語義密度來支撐知識向系統(tǒng)化和復(fù)雜化發(fā)展，此時可以使用一系列詞語搭配手段，比如內(nèi)嵌式修飾，定類修飾和方位修飾，來增加詞匯的語義密度。在最后提出結(jié)論或概念的部分，為了滿足知識復(fù)雜度的要求，因此需要增加詞語的語義密度以保證“辭能達意”，這時可以仿效開頭使用一些技術(shù)類或日常詞中語義密度高的詞匯，但同時需要注意，其密度不應(yīng)過高而造成把結(jié)論過于復(fù)雜化而導(dǎo)致理解障礙的惡果。

本文關(guān)注重點在于文本詞匯的使用對于教學(xué)效果的影響，因此并沒有將文本的句法和內(nèi)容納入到考量范圍，但這兩方面對于該課程的成功同樣具有重要的影響。

參考文獻：

[1]Berger，C.， Friginal， E.， & Roberts， J.（2017）. Representations of immigrants and refugees in US K-12 school-to-home correspondence： an exploratory corpus-assisted discourse study. Corpora， 12（2）， 153-179.

[2]Brookes，G. （2014）. Patterns and Meanings in Discourse： Theory and Practice in Corpus-assisted Discourse Studies （CADS）. International Journal of Corpus Linguistics， 19（2），292-299.

[3]Discourse Studies （CADS） at work. In A. Stefanowitsch & S. T. Gries （Eds.）， Corpus-Based Approaches to Metaphor and Metonymy （Vol. 171， pp. 267-304）.

[4]劉海濤.計量語言學(xué)導(dǎo)論[M].北京：商務(wù)印書館，2017.

作者簡介：

唐熙萌（1995-），男，漢族，四川省綿陽市人，浙江大學(xué)外國語言文化與國際交流學(xué)院，2017級研究生。研究方向：外國語言學(xué)及應(yīng)用語言學(xué)。