大數據在生態語言學的應用

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摘要:生態不可避免地成為21世紀的核心議題，而作為生態學與語言學的結合，生態語言學也應運而生，受到諸多學者們關注和研究。本文通過收集整理國內外生態語言學研究的文獻，比對隱喻與非隱喻兩個研究范式，即語言的生態學和環境的語言學，分析其發展前景以及現存問題，探討大數據應用于生態語言學研究的前景與挑戰。

關鍵詞:生態語言學;隱喻;非隱喻;大數據

一、生態語言學的產生

作為生態學與語言學的結合，生態語言學受到國內外諸多學者關注，成為研究熱點。斯提布于2004年搭建了國際生態語言學學會框架，并于2017年1月正式成立國際生態語言學學會組織，會員1000多人，這其中包括國內的黃國文教授和何偉教授。即便如此，至今生態語言學的研究尚未成熟。目前，對該課題包含的術語的界定以及研究內容、范圍和方法尚未形成明確統一的說法。當下，生態語言學的研究主要分為兩個方向:一個是把生態語言學理解為“語言的生態學”，語言被視為生態系統的一部分;另一個方向是把它理解為“環境的語言學”，其研究內容為語言如何作用于生態［1］。生態語言學的復雜性使得研究存在諸多困難，而傳統的研究方法存在較大的局限性，大數據的發展給生態語言學的研究帶來了明朗的前景，也帶來了挑戰。

二、生態語言學研究的發展

黃國文［2］提出，生態語言學研究的任務是研究語言的生態因素以及生態與語言之間的關系，進而揭示語言與環境的相互作用。斯提布在接受北京外國語大學何偉教授的訪談時提到，科技的進步導致全球化，而全球化導致全球范圍內的消費主義，人類進入了“人類世”(也就是以人類為主的新時代)。在這個時代，人類與生態系統之間的關系變得尤其重要，因為這個關系是人類生命得以持續的關鍵。斯提布認為，從本質上說，生態語言學研究包括質疑那些支撐我們當前不可持續發展的文明的故事、揭露那些不起作用、正在導致生態毀滅和社會不公的故事以及探索更適用于我們當今世界的故事［3］。史蒂文森和菲爾把生態語言學定義為研究人類(作為個體、群體、種群和物種)為了創造一個更大的可以支撐他們生存的生態而利用環境的過程與活動以及研究這些過程與活動的社會與生態系統的局限［4］?？偠灾?，生態語言學的研究包含語言與生態環境的關系以及語言與語言環境的關系。(一)生態語言學的兩個研究范式。關于生態語言學，有隱喻和非隱喻兩種說法。豪根［5］最先提出語言生態的“隱喻”說法，把語言和語言環境的關系類比為生物與生物的生存環境之間的生態關系，將語言環境比喻成生物生態環境。根據豪根的說法，語言生態學研究的是“某一特定的語言與該語言環境的相互作用”。諸多學者認可豪根語言生態的“隱喻”說法，稱之為“豪根模式”，并開始進行語言生態研究?！昂栏Ｊ健闭J為，語言生態的研究焦點應當包括語言如何產生、發展、滅亡、語言的多樣化以及如何保護瀕危語言等，如研究強勢語(如英語)的國家化甚至國際化、一些少數民族的語言瀕危甚至接近消失、方言的邊緣化甚至消失以及互聯網通用語的一體化發展態勢等問題。張丹［6］指出，語言發展的基礎是良好的文化生態環境，只有良好的文化生態環境才能確保語言的良性發展進而促進語言生態的平衡。只有確保語言生態平衡，才能保證文化生態的平衡，進而確保人類社會得以可持續發展。20世紀90年代，全球生態危機進一步加劇，全球變暖、環境污染、物種滅亡等生態問題為人類的生存前景敲響了警鐘，有學者開始超越“豪根模式”，于是，“非隱喻”視角應運而生。韓禮德從生物的視角探討生態與語言之間的關系，提出語言作為人類生存的重要組成部分，是人類用來反映現實、構建世界的重要工具，語言在環境保護與環境惡化的問題上起到一定作用，并從系統功能語言學的視角解釋生態環境存在的問題［7］。這一模式被稱為“韓禮德模式”，它強調的是語言學家的社會責任，提醒語言學家要記住自己在環境保護方面能做哪些工作和貢獻。語言對人類行為的影響是不可忽視的，學者需要用批判的眼光鼓勵、促進生態和諧的語言，反思和批判人們對自然的征服剝削以及對自然資源的榨取。斯提布與韓禮德觀點一致，認為生態語言學的目標是揭示我們信奉和實踐的故事，這些故事或許值得鼓勵、推崇和發揚，或許需要改進然后理解地接受，或許應該要質疑、批判并抵制。他們把這些故事歸類為有益性話語(如富有正能量的詩歌)、中性話語(如我們日常的多數語篇)以及破壞性話語(如鼓勵人們奢華消費的廣告語)。對這三類話語的區分取決于分析者的生態哲學，包括分析者的意識形態、價值觀、世界觀、受教育情況以及成長環境等。“豪根模式”和“韓禮德模式”都是語言學與生態學結合的產物，二者都代表了生態語言學研究的途徑、方法和研究領域，既有所不同又彼此相關。菲爾特意使用了“SustainingLanguage”這個帶有雙關語的表達來涵蓋生態語言學的兩個研究范式。一方面，“SustainingLanguage”可理解為“可持續發展的語言”，表明生態語言學的任務之一是保留語言的多樣性;另一方面，“SustainingLanguage”可理解為“可以維持我們的生命的語言(languagewhichsus-tainslife)”，表明生態語言學的另一任務是研究語言如何影響人類活動，以保護我們賴以生存的生態系統。菲爾收集的論文既包括某種特定的語言形式對生態系統的影響，也包括“語言生態(languagee-cology)”，也就是語言多樣性的保護，這兩類論文有區別也有關聯，尤其是“語言生態”方面的文章強調了語言多樣性和生物多樣性的關聯。(二)生態語言學存在的問題。目前，生態語言學還存在一大問題，即研究方法問題。生態語言學的主要研究方法是生態話語分析，包括廣告、環保、資源、能源、生態旅游、氣候變化和可持續性等話語分析。斯提布指出，批評話語分析、認知語言學、評價理論、身份識別理論、系統功能語言學和多模態話語分析等都是有用的生態語言學研究理論。目前的生態語言學研究有強大的理論支持，但是，在具體的調查方式和手段上還是存在問題。梅德明指出，目前而言，語言生態學調查主要依賴于實地考察，鎖定用于案例研究的某一個目標語言，尤其是某個土著語言或瀕危語言，通過記錄“實時”語料庫，分析、歸檔，然后形成報告或參加會議交流。梅德明認為，這種傳統方法和手段相對片面，只看到樹木看不到樹林，不能全面、實時地研究某地區乃至全世界的語言生態，無法精確地理解語言的功能變化和結構變化，因此，無法為制定語言政策提供科學依據，如語言教育政策的制定和語言保護政策的制定［8］。生態語言學的研究需要一些新的轉變:研究手段上，可以利用先進的科技手段和研究方法以彌補定性研究的缺陷;研究對象上，則需要利用新科技大批量收集真實的語言素材，如研究瀕危語言可以利用大數據整理統計全球語言的現狀及發展趨勢。

三、大數據科學對生態語言學研究造成的影響

近年來，信息化進程不斷推進，“大數據”開始改變人類的生活方式和思維方式，并形成了新的研究范式。大數據被定義為以體量大、處理時效高速性和信息類型多樣性和價值密度低為特征的信息集合。隨著信息技術的發展，過去十幾年里產生的數據量比以往三千年的數據量還要多，而這個巨大的數據“寶藏”就是“未來的新石油”。大數據的發展給生態語言學研究帶來了新的契機。語言學家應該看重“大數據”這個時代特征，關心數據驅動的語言研究方向，或者說應該關心大數據如何解決語言學問題，發現那些大數據時代之前沒有注意到或無法研究的語言規律，因此，大數據為生態語言學家提供了一種研究范式和一種觀察研究對象的工具與方法。大數據帶來的信息風暴如同一場革命，正在改變我們生活、工作和思維方式，帶來了重大的時代轉型。大數據有三個要素:整體數據而非隨機樣本;混雜性而非精確性;相關性而非因果關系，這三個要素影響了人類的思維方式?！白寯祿f話”的思維方式代替了傳統的思維方式。在大數據時代，宇宙沒有中心，只有統一法則，形成的不再是點對點的線性因果關系，而是點對面的網狀相關關系。在這個網狀相關關系里，沒有邊緣，沒有中心，周而復始，互為因果。用大數據思維思考世界，那么世界的均衡不是永恒的，變化是不可避免的，平衡的生態系統是暫時的，多樣化的生態系統在不斷變化。用大數據的概念來看待語言生態，是以循環理論和網格的整體觀來對待語言和語言數據。大數據的三大要素也影響了生態語言學的研究方式，因為這三大要素正是目前語言生態調查所需要的。前文提及的當前生態語言學研究面臨的問題之一就是傳統的田野調查或個案研究遭遇挑戰，無法全面、實時地考察地區乃至全世界的語言生態。目前，生態語言學研究主要從生態視角對環境與氣候相關生態問題的語篇進行話語分析，揭示話語中違反生態的意識形態，或者研究某些瀕臨滅絕的語言，如穆爾豪斯勒對太平洋圈的語言生態情況進行調查，重點調查了皮欽語和克里奧語的語言系統、演變過程和現狀。那么，大數據為我們今后的相關研究提供了全球語言生態的全樣本，這個全樣本更深入而真實地反映了語言的一些本質特征，如語言的概率性。這個全世界語言生態的全樣本還能幫助生態語言學家研究人類的語言規律和認知規律之間的關系，看到國際通用語與國家通用語乃至地區方言和混合語言之間互動的混雜性，讓我們得以全面、實時、動態地考察語言生態。大數據給生態語言學研究帶來了樂觀前景，也帶來了挑戰。從體量大、信息類型多樣性、處理時效高速性和價值密度低的“4V”特征來看，前三個“V”對生態語言學的研究都具有積極意義，價值密度低這個“V”則對解讀、應用和管理數據的研究技術人員提出了較高的要求，語言數據信息體系的建設、語言數據技術的研發和計量語言學的發展迫在眉睫。

四、結語

生態語言學的發展符合語言、學科以及社會發展的趨勢，但是，經歷幾十年的探索，生態語言學尚未建立起完整的學科體系，國內外學者就這門學科的概念、研究內容與研究方法還未形成一致的認識，存在隱喻的“豪根模式”與非隱喻的“韓禮德模式”兩個有差異又相關聯的研究范式。傳統的研究方法無法全面、科學、實時的方式考察區域乃至全球的語言生態以及語言對生態的影響，而大數據的發展帶來了新的契機，有希望實現生態語言學研究科學化。同時，大數據也對生態語言學研究帶來了挑戰，因此，大量的技術支持迫在眉睫。

參考文獻

［1］辛志英，黃國文．系統功能語言學與生態話語分析［J］．外語教學，2013，(3):7－10．

［2］黃國文．生態語言學的興起與發展［J］．中國外語，2016，(1):8－12．

［3］StibbeA．AnEcolinguisticApproachtoCriticalDiscourseStudies［J］．CriticalDiscourseStudies，2014，(1):117－128．

［4］SteffensenVS，FillA．Ecolinguistics:theStateoftheArtandFutureHorizons［J］．LanguageSciences，2014，(41):6－25．

［5］HaugenE．TheEcologyofLanguage［M］．PaloAlto:Stan-fordUniversityPress，1972．15－22．

［6］張丹．生態語言學研究綜述［J］．語言研究(學術綜合版)，2017，(4):123－125．

［7］Halliday，MAK．NewWaysofMeaning:aChallengetoAp-pliedLinguistics［J］．JournalofAppliedLinguistics，1990，(13):37．

［8］梅德明．大數據時代語言生態研究［J］．外語電化教學，2014，(1):3－10．

作者:吳藝娜 單位:廈門大學