王 慧 曲長(zhǎng)亮

大連外國(guó)語(yǔ)大學(xué) 大 連 116044 中 國(guó)

一、引言

韻律是口頭話語(yǔ)中連續(xù)音節(jié)通過(guò)音高、音長(zhǎng)和音響等聲學(xué)特征體現(xiàn)的語(yǔ)調(diào)、重音等超音段語(yǔ)音特征的總稱(chēng)（Cruttenden，1997：16）。在十九世紀(jì)中后期，韻律就已得到語(yǔ)音學(xué)家的關(guān)注。Sweet（1877：91）指出，聲音組中的音節(jié)由不同程度的力量所發(fā)出，這種相對(duì)力量就是重音；重音最重要的特征是節(jié)奏性，也就是強(qiáng)弱重音交替的這種趨勢(shì)。而在語(yǔ)調(diào)方面，他提到語(yǔ)調(diào)的三種基本類(lèi)型，即平調(diào)、升調(diào)和降調(diào)，可傳達(dá)不同的情感，如升調(diào)可表示疑問(wèn)，降調(diào)可表示命令（Sweet，1902：69）。雖然在上述研究中Sweet未正式給出韻律的定義，但其中已有大量對(duì)語(yǔ)調(diào)、重音、音高等韻律特征的介紹，由此可見(jiàn)韻律對(duì)語(yǔ)音分析的重要性。在后續(xù)的語(yǔ)音和音系研究中，韻律也受到了諸多關(guān)注，取得豐碩成果。基于此，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于韻律的研究也不斷深入，但少有文章對(duì)相關(guān)成果進(jìn)行梳理和總結(jié)。因此，本文利用可視化軟件CiteSpace，以中國(guó)知網(wǎng)為數(shù)據(jù)來(lái)源，收集英語(yǔ)韻律相關(guān)文獻(xiàn)，對(duì)國(guó)內(nèi)英語(yǔ)韻律研究的基本現(xiàn)狀、研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析，以期為今后相關(guān)領(lǐng)域研究提供參考。

二、研究方法

1. 研究工具

CiteSpace軟件是一款用于計(jì)量和分析科學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的信息可視化軟件，能夠?qū)⒁粋€(gè)知識(shí)領(lǐng)域來(lái)龍去脈的演進(jìn)歷程集中展現(xiàn)在一幅引文網(wǎng)絡(luò)圖譜上，并且能根據(jù)關(guān)鍵字自動(dòng)標(biāo)識(shí)出研究前沿來(lái)（陳悅等，2015：242）。本文利用CiteSpace 6.2.R4軟件制作了作者共現(xiàn)圖譜、機(jī)構(gòu)共現(xiàn)圖譜、關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜、關(guān)鍵詞突現(xiàn)表和關(guān)鍵詞聚類(lèi)圖譜。此外，還利用Excel制作了年發(fā)文量折線圖。

2. 數(shù)據(jù)提取和處理

本文以“中國(guó)知網(wǎng)”為數(shù)據(jù)來(lái)源，以“英語(yǔ)韻律”“英語(yǔ)重音”“英語(yǔ)語(yǔ)調(diào)”“英語(yǔ)節(jié)奏”為主題詞進(jìn)行檢索，來(lái)源類(lèi)別選擇“CSSCI”，檢索的時(shí)間跨度為2000-2022年。為確保文章的相關(guān)性，經(jīng)人工篩選，剔除了與主題詞無(wú)關(guān)的文獻(xiàn)，最終共獲得文獻(xiàn)107篇，隨后以Refworks格式導(dǎo)出，用CiteSpace 6.2.R4進(jìn)行可視化分析。

三、研究動(dòng)態(tài)分析

1. 發(fā)文量分析

根據(jù)所收集的文獻(xiàn)整理得到2000-2022年間的年發(fā)文量折線圖（見(jiàn)圖1）。觀察圖片可知，國(guó)內(nèi)韻律研究在2000年至2003年尚處于起步階段，相關(guān)論文較少，但自2004年起，發(fā)文量逐年增加，總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)。2008-2010年處于發(fā)文量高峰階段，發(fā)文數(shù)量是近二十年里之最。2011-2019年，發(fā)文量有所下降，但總體來(lái)看處于平穩(wěn)狀態(tài)。2020-2022年間發(fā)文量則處于大幅波動(dòng)狀態(tài)，2020年無(wú)相關(guān)文章發(fā)表，2022年僅有2篇文章發(fā)表。

2. 核心作者和高產(chǎn)機(jī)構(gòu)

在CiteSpace中將節(jié)點(diǎn)類(lèi)型設(shè)置為“作者”，詞頻顯示閾值設(shè)為2，其余設(shè)置為默認(rèn)項(xiàng)，最終得到作者共現(xiàn)圖譜（見(jiàn)圖2），共125個(gè)節(jié)點(diǎn)，83條連線，圖譜中作者名字的字體大小和發(fā)文數(shù)量呈正相關(guān)。根據(jù)普賴(lài)斯公式計(jì)算（邱均平，1988：190），本文將發(fā)文量在3篇及以上的作者定為核心作者。

圖2 作者共現(xiàn)圖譜

根據(jù)CitesSpace發(fā)文量統(tǒng)計(jì)結(jié)果得到，核心作者共8位。發(fā)文量最高的作者為陳樺，發(fā)文量為12篇，首次發(fā)文年份為2006年。發(fā)文量并列第二的作者為許希明、楊軍、蔣紅柳和陳曉湘，發(fā)文量為4篇，首次發(fā)文年份分別為2011年、2006年和2009年。發(fā)文量并列第三的學(xué)者有畢冉、穆鳳英和孫欣平，首次發(fā)文年份均為2008年。此外，結(jié)合作者共現(xiàn)圖譜可發(fā)現(xiàn)，核心作者之間一定程度上已形成了合作網(wǎng)絡(luò)，例如陳樺、畢冉和孫欣平，以及穆鳳英、夏志華和高薇。其他學(xué)者之間也有聯(lián)系，形成了小規(guī)模的合作網(wǎng)絡(luò)，但發(fā)文數(shù)量較低，本文在此暫不具體展示。

機(jī)構(gòu)的知識(shí)圖譜可以幫助讀者了解在某一研究領(lǐng)域中哪些機(jī)構(gòu)有較大的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)和影響力（陳悅等人，2015：248）。在CiteSpace中將節(jié)點(diǎn)類(lèi)型設(shè)置為“機(jī)構(gòu)”，詞頻閾值設(shè)為2，其余設(shè)置為默認(rèn)項(xiàng)，最終得到如圖3的機(jī)構(gòu)共現(xiàn)圖譜，圖上共110個(gè)節(jié)點(diǎn)，38條連線，機(jī)構(gòu)字體大小與發(fā)文量成正相關(guān)。

圖3 機(jī)構(gòu)共現(xiàn)圖譜

根據(jù)圖3可知，發(fā)文量排在前列的有南通大學(xué)、南京大學(xué)、中國(guó)社會(huì)科學(xué)院、湖南大學(xué)和江蘇師范大學(xué)等。各個(gè)機(jī)構(gòu)之間的聯(lián)系并不是特別密切，主要聯(lián)系存在于發(fā)文排名前幾的高校，如南通大學(xué)和南京大學(xué)之間。其他高校之間雖然也有合作，但發(fā)文量較少?？傮w來(lái)看，國(guó)內(nèi)高校在韻律研究領(lǐng)域尚未形成較大的合作網(wǎng)絡(luò)。

四、研究熱點(diǎn)分析

CiteSpace可通過(guò)詞頻統(tǒng)計(jì)、關(guān)鍵詞突現(xiàn)和關(guān)鍵詞聚類(lèi)的方法對(duì)某一領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)進(jìn)行探索。關(guān)鍵詞是對(duì)文章的高度概括和提煉，通過(guò)統(tǒng)計(jì)文獻(xiàn)中關(guān)鍵詞的頻次分布，可獲取某領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和動(dòng)向。關(guān)鍵詞突現(xiàn)是指某一段時(shí)間里某個(gè)關(guān)鍵詞的頻次明顯增加，該項(xiàng)算法可了解某一領(lǐng)域研究動(dòng)向的轉(zhuǎn)變。關(guān)鍵詞聚類(lèi)則是按照相關(guān)算法將文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類(lèi)，能夠反映某領(lǐng)域形成的研究類(lèi)團(tuán)。

1. 關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜分析

在CiteSpace中，節(jié)點(diǎn)類(lèi)型選擇“關(guān)鍵詞”，時(shí)間切片設(shè)置為1年，時(shí)間區(qū)間設(shè)置為2000年1月至2022年12月，詞頻閾值設(shè)置為4，最終得到圖4的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，圖上共235個(gè)節(jié)點(diǎn)，202條連線，關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)大小和關(guān)鍵詞頻次成正相關(guān)。此外還根據(jù)CiteSpace的統(tǒng)計(jì)結(jié)果得到關(guān)鍵詞詞頻數(shù)。

圖4 關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

從上圖可知，頻次較高的關(guān)鍵詞有“英語(yǔ)語(yǔ)調(diào)”“韻律”“韻律特征”“語(yǔ)調(diào)”“音段”“重音”“錯(cuò)誤分析”和“韻律焦點(diǎn)”等。其中語(yǔ)調(diào)相關(guān)的關(guān)鍵詞頻次占比最高，“英語(yǔ)語(yǔ)調(diào)”頻次為8次，“語(yǔ)調(diào)”為7次，與這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)相連接的關(guān)鍵詞有“語(yǔ)篇功能”“信息傳遞”“認(rèn)知接口”“功能研究”和“語(yǔ)音實(shí)驗(yàn)”等，可見(jiàn)語(yǔ)調(diào)研究主要從語(yǔ)篇功能和信息傳遞角度展開(kāi)，采用語(yǔ)音實(shí)驗(yàn)的方式，分析音高等相關(guān)聲學(xué)參數(shù)。與韻律相關(guān)的關(guān)鍵詞頻次占比位居第二，“韻律特征”頻次為6次，“韻律”為4次，這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)主要與“口語(yǔ)語(yǔ)篇”“英語(yǔ)口語(yǔ)”“程式語(yǔ)”“自我修復(fù)”“音高”和“音長(zhǎng)”等關(guān)鍵詞連接。關(guān)鍵詞頻次并列第三的有“節(jié)奏”“中介語(yǔ)”“二語(yǔ)習(xí)得”“重音”和“朗讀”，均為4次。

2. 關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析

本文利用CiteSpace的Burstness功能對(duì)關(guān)鍵詞的突發(fā)性進(jìn)行檢測(cè)，最終選取了15個(gè)突發(fā)性關(guān)鍵詞進(jìn)行展示(見(jiàn)圖5)。

圖5 關(guān)鍵詞突現(xiàn)

從圖5可知，在2000-2010年間，語(yǔ)調(diào)和節(jié)奏是主要的研究對(duì)象，且研究熱度持續(xù)非常之久。在此期間，還有停頓、重音、信息傳遞、邊界調(diào)的相關(guān)研究數(shù)量激增，但是持續(xù)時(shí)間相對(duì)較短。在2010-2015年間，突現(xiàn)的關(guān)鍵詞有中介語(yǔ)、韻律特征、英語(yǔ)語(yǔ)音、韻律習(xí)得和英語(yǔ)口語(yǔ)。這一階段的研究不再關(guān)注單個(gè)的韻律特征，如語(yǔ)調(diào)、重音等，而是從韻律這個(gè)大范圍關(guān)注學(xué)習(xí)者的習(xí)得情況。2015-2022年間，研究熱度較高且持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)的是韻律遷移、產(chǎn)出、二語(yǔ)水平和音段相關(guān)研究。該階段主要研究的是影響中國(guó)英語(yǔ)學(xué)習(xí)者韻律產(chǎn)出的因素，較多關(guān)注母語(yǔ)背景對(duì)韻律產(chǎn)出的遷移作用，以及不同二語(yǔ)水平對(duì)韻律產(chǎn)出和感知的影響。這幾個(gè)關(guān)鍵詞的熱度持續(xù)至2022年，在未來(lái)幾年很有可能繼續(xù)成為研究的熱點(diǎn)。

3. 關(guān)鍵詞聚類(lèi)分析

CiteSpace依據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和聚類(lèi)的清晰度，提供了模塊值（Q值）和平均輪廓值（S值），其可作為評(píng)判圖譜繪制效果的依據(jù)。一般Q值大于0.3就意味著劃分出來(lái)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)是顯著的，當(dāng)S值在0.5以上，聚類(lèi)一般認(rèn)為是合理的（陳悅等人，2015：249）。本研究在CiteSpace中采用對(duì)數(shù)似然比（LLR）算法，得到圖6，S=0.9907，Q=0.8733，其中共包含12個(gè)聚類(lèi)，因篇幅有限，本文在此只詳細(xì)介紹前6個(gè)聚類(lèi)。

圖6 關(guān)鍵詞聚類(lèi)

#0聚類(lèi)為圖譜中最大的聚類(lèi)，其標(biāo)簽為“英語(yǔ)語(yǔ)調(diào)”，該聚類(lèi)包含30個(gè)關(guān)鍵詞，其中高頻關(guān)鍵詞有“中介語(yǔ)”“錯(cuò)誤分析”“調(diào)核”和“性別差異”。目前語(yǔ)調(diào)研究主要利用聲學(xué)分析軟件，可視化音高運(yùn)動(dòng)，用以分析說(shuō)話人的語(yǔ)調(diào)特征，如卜友紅（2016：569）分析了中國(guó)英語(yǔ)學(xué)習(xí)者在調(diào)群切分、調(diào)核位置和調(diào)型運(yùn)用三方面的情況，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者在這些方面存在功能性錯(cuò)誤。性別差異對(duì)語(yǔ)調(diào)產(chǎn)出的影響也是一個(gè)研究熱點(diǎn)，林秋茗（2011：195）以中國(guó)英語(yǔ)專(zhuān)業(yè)本科生為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)女性?xún)H在重讀上略占優(yōu)勢(shì)，其他特征上男女性之間無(wú)顯著差異，但與英語(yǔ)母語(yǔ)者相比，無(wú)論男女都存在多方面的差異。

#1聚類(lèi)標(biāo)簽為“重音”，該聚類(lèi)下包括26個(gè)關(guān)鍵詞，其中高頻關(guān)鍵詞有“節(jié)奏”“語(yǔ)調(diào)”“信息傳遞”等。郭興榮和陳曉湘（2017：188）對(duì)不同方言背景的英語(yǔ)學(xué)習(xí)者詞重音產(chǎn)出進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)兩組學(xué)生在音高、時(shí)長(zhǎng)、音強(qiáng)和元音弱化方面與母語(yǔ)者有顯著差異。而在重音感知方面，蔡晨（2021：100）發(fā)現(xiàn)可通過(guò)采用混合式教學(xué)幫助學(xué)生提升重音感知準(zhǔn)確性

#2聚類(lèi)標(biāo)簽為“語(yǔ)速”，該聚類(lèi)下包括22個(gè)關(guān)鍵詞，其中高頻關(guān)鍵詞有“韻律特征”“韻律”“音高”等。李?lèi)?ài)軍（2010：28）收集了快中慢三種語(yǔ)速的句子錄音，分析語(yǔ)速對(duì)英語(yǔ)句子韻律特征的影響。而在其他研究當(dāng)中，語(yǔ)速則被當(dāng)作一項(xiàng)韻律特征進(jìn)行分析，如夏志華（2013：398）從話題結(jié)構(gòu)的角度出發(fā)，分析了中國(guó)英語(yǔ)學(xué)習(xí)者即興演講在音高、音長(zhǎng)和語(yǔ)速這三方面的特征，以此考察學(xué)習(xí)者口語(yǔ)韻律與話題結(jié)構(gòu)的匹配度。

#3聚類(lèi)標(biāo)簽為“音段”，包括19個(gè)關(guān)鍵詞，其中高頻關(guān)鍵詞有“縱深研究”“合成語(yǔ)音”“變化趨勢(shì)”和“超音段”。該聚類(lèi)多數(shù)研究采用語(yǔ)音合成技術(shù)，何家勇等人(2019：71)研究了音段和韻律對(duì)語(yǔ)音可理解度的影響，發(fā)現(xiàn)相較于超音段特征，音段錯(cuò)誤更會(huì)阻礙中國(guó)英語(yǔ)學(xué)習(xí)者的語(yǔ)音可理解度。白佳芳（2022：23）考察了音段和韻律對(duì)英漢口譯的影響，發(fā)現(xiàn)音段和超音段的離變會(huì)增加英語(yǔ)口譯的難度，且音段離變帶來(lái)的影響更大。

#4聚類(lèi)標(biāo)簽為“輕音節(jié)”，其中包括10個(gè)關(guān)鍵詞，高頻關(guān)鍵詞有“重音節(jié)”“英語(yǔ)重音”“重音指派”等。許希明和沈家煊（2016：643）從厘清“stress”和“accent”之間的關(guān)系為出發(fā)點(diǎn)，對(duì)比了漢英重音的音系差異。許希明（2021：643）分析了音節(jié)重量與英語(yǔ)重音之間的影響，發(fā)現(xiàn)二者在音系和語(yǔ)音層面相互依存，互相影響。

#5聚類(lèi)標(biāo)簽為“突顯性”，其中包含9個(gè)關(guān)鍵詞，高頻關(guān)鍵詞有包括“韻律焦點(diǎn)”“時(shí)長(zhǎng)”等。焦點(diǎn)的韻律實(shí)現(xiàn)主要通過(guò)焦點(diǎn)詞的韻律突顯來(lái)達(dá)成，體現(xiàn)在音高、音強(qiáng)和音長(zhǎng)等方面的變化。高薇等人（2015：861）發(fā)現(xiàn)中國(guó)英語(yǔ)學(xué)習(xí)者的焦點(diǎn)韻律實(shí)現(xiàn)方式與母語(yǔ)者有明顯差距，但可通過(guò)針對(duì)性訓(xùn)練提升。劉希瑞等人（2021：887）對(duì)比了中國(guó)英語(yǔ)學(xué)習(xí)者和英語(yǔ)母語(yǔ)者的韻律焦點(diǎn)產(chǎn)出和感知，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者在焦點(diǎn)的音高運(yùn)動(dòng)方面與母語(yǔ)者相差較大，而焦點(diǎn)感知的正確度則依焦點(diǎn)的類(lèi)型不同而不同。

五、結(jié)語(yǔ)

本文利用CiteSpace軟件，以中國(guó)知網(wǎng)為數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)2000-2022年間國(guó)內(nèi)英語(yǔ)韻律研究進(jìn)行了可視化分析。首先從發(fā)文量上看，2000-2003年，韻律研究尚處于起步階段，而在2008-2010年處于發(fā)文量高峰期，此后發(fā)文量呈波動(dòng)式下降狀態(tài)。其次，從發(fā)文作者來(lái)看，雖然有較多學(xué)者對(duì)韻律研究加以關(guān)注，但核心作者數(shù)量較低，且作者之間的聯(lián)系并不密切，沒(méi)有形成大規(guī)模的合作網(wǎng)絡(luò)。在研究機(jī)構(gòu)方面，雖有較多高校對(duì)韻律開(kāi)展研究，但僅在發(fā)文量較高的高校間存在較大規(guī)模合作網(wǎng)絡(luò)，其他高校偏向獨(dú)立研究。研究熱點(diǎn)主要集中在中國(guó)英語(yǔ)學(xué)習(xí)者的語(yǔ)調(diào)和重音產(chǎn)出特征上。語(yǔ)調(diào)研究方面發(fā)現(xiàn)，中國(guó)英語(yǔ)學(xué)習(xí)者在調(diào)群切分、調(diào)核位置確定等方面存在問(wèn)題，性別差異對(duì)語(yǔ)調(diào)產(chǎn)出影響較小。而重音研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)英語(yǔ)學(xué)習(xí)者產(chǎn)出詞重音時(shí)，變化最顯著的特征為音高，這與Sweet（1902：71）提到的重音與音高之間的聯(lián)系特別密切的觀點(diǎn)相吻合。通過(guò)關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析發(fā)現(xiàn)，近幾年韻律習(xí)得影響因素研究激增，未來(lái)可能會(huì)進(jìn)一步發(fā)展成為新的研究趨勢(shì)。

本研究存在以下不足：（1）僅收集了發(fā)表在CSSCI期刊上的文章，未收集國(guó)內(nèi)其他類(lèi)型期刊的文章，具有一定局限性；（2）在檢索詞方面，僅選用了四個(gè)檢索詞，檢索不夠徹底。后續(xù)研究可在這些地方改進(jìn)，以更全面、準(zhǔn)確地反映國(guó)內(nèi)英語(yǔ)韻律研究的現(xiàn)狀和熱點(diǎn)。