內(nèi)容分析法在外語教學(xué)中的應(yīng)用研究

陸少兵，陳堅林

(1. 上海電機學(xué)院 外國語學(xué)院，上海 201306；2. 上海外國語大學(xué) 外語戰(zhàn)略研究中心，上海 200083)

陳堅林，上海外國語大學(xué)外語戰(zhàn)略研究中心教授，博士，主要從事語言政策和規(guī)劃研究。

一、引言

教學(xué)研究中，需要使用不同的研究方法，以確保研究的科學(xué)性。量化和質(zhì)性研究是常見的兩種類型。質(zhì)性研究在解釋社會現(xiàn)象、探討動力機制和影響因素方面優(yōu)勢明顯。

訪談法和問卷法是教學(xué)研究常用的數(shù)據(jù)收集方法。問卷收集的定量數(shù)據(jù)有成熟的方法進行分析處理，然而訪談收集的質(zhì)性語料卻缺少科學(xué)、有效的分析方法。大多采用傳統(tǒng)方法來處理，如人工統(tǒng)計或用Excel來統(tǒng)計、檢索關(guān)鍵詞。有的采用話語分析法[1]、個案分析法[2]或扎根理論[3]來分析訪談?wù)Z料。研究者需要逐句逐段分析語料，反復(fù)閱讀，多次檢索，深度挖掘；或者對多個個案提煉出的范疇進行自下而上的層層歸類，以及建構(gòu)模型。傳統(tǒng)分析方法適用于規(guī)模較小的訪談?wù)Z料，其對于規(guī)模較大的訪談?wù)Z料而言，不僅費時、低效，而且無法掌握數(shù)據(jù)全貌和特征；關(guān)鍵詞的選擇也大多取決于研究者的個人判斷，而非基于全要素信息，因此得出的結(jié)論不一定客觀、科學(xué)。簡言之，訪談話語的分析受到研究者自身經(jīng)驗、研究視角的影響，不同研究者會有不同的闡釋和解讀；加之研究過程難以復(fù)制、結(jié)果難以重現(xiàn)，故而研究結(jié)論難以驗證、推廣。

缺乏可靠、高效的訪談分析方法，無疑影響教學(xué)研究的客觀性、科學(xué)性，也制約了研究的深度。因此，如何科學(xué)、高效地分析訪談話語就成為質(zhì)性研究的一大難點。無論采用話語分析、個案分析、扎根理論，還是使用Excel檢索關(guān)鍵詞，訪談分析中的一個關(guān)鍵步驟就是建立訪談分析編碼表。有了科學(xué)的訪談分析編碼表，就有了分析框架。它就像一個使用手冊或指南，使整個訪談話語的分析有了可靠的路徑和依據(jù)。

二、質(zhì)性研究的新思路

質(zhì)性研究的新思路就是汲取量化分析的優(yōu)點，將訪談話語等質(zhì)性數(shù)據(jù)量化處理。借助語料庫語言學(xué)研究工具，利用檢索、統(tǒng)計技術(shù)對訪談?wù)Z料進行量化分析，這種方法就是內(nèi)容分析法。運用內(nèi)容分析法對訪談話語進行分析的研究已比較成熟，但在外語教學(xué)研究領(lǐng)域還不常見。以“內(nèi)容分析法”為關(guān)鍵詞，在中國知網(wǎng)檢索，截至2016年10月，有關(guān)外國語言文學(xué)領(lǐng)域的文獻只有18篇。這18篇文獻中僅有7篇發(fā)表于中文核心或CSSCI期刊。

對這18篇文獻進行進一步分析發(fā)現(xiàn)，有些研究雖有內(nèi)容分析法之名，但所選樣本規(guī)模較小，采用人工統(tǒng)計，實則使用的是話語分析、文本分析或語篇分析方法。有的研究混淆了文獻計量法和內(nèi)容分析法，二者存在較大差異。外語學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)容分析法主要用于對研究文獻進行梳理分析[4][5]，其次是教材分析[6][7][8]，將內(nèi)容分析法用于對訪談話語分析處理的僅有1例。[9]

內(nèi)容分析法的優(yōu)點在于，通過將質(zhì)性數(shù)據(jù)量化處理，利用話語分析軟件對語料進行檢索，結(jié)合統(tǒng)計分析技術(shù)，直觀、科學(xué)地呈現(xiàn)訪談話語的特征和規(guī)律，能夠避免盲人摸象、以偏概全的情況。話語分析法緊密結(jié)合具體語境和情景，對說話人言語行為的動機和意圖進行推理、分析。理想的情形是在對整個訪談話語特征、規(guī)律和全貌有效把握的前提下，根據(jù)研究需要或研究問題進行深入、細(xì)致的話語分析，揭示說話人的深層動機或心理動因。

運用內(nèi)容分析法處理訪談話語，需要借助話語分析軟件和語料庫語言學(xué)的研究成果。AntConc是由日本早稻田大學(xué)的Laurence Anthony用Perl 5.8 程序語言編寫開發(fā)的一款跨平臺語料分析軟件。該軟件兼容性好，可跨平臺在Windows、OSX 和Linux系統(tǒng)下運行，具有詞語檢索、詞表生成、主題詞計算、詞語搭配和詞族提取等多種功能。目前大量應(yīng)用案例集中于英語語料的分析，利用該軟件分析漢語語料的研究并不多。

三、內(nèi)容分析法在訪談分析中的運用

訪談分析框架的構(gòu)建，通常由研究者根據(jù)個人經(jīng)驗和判斷進行選擇、歸納、分類。使用AntConc軟件，可以輕松實現(xiàn)對整個訪談?wù)Z篇進行詞類全信息統(tǒng)計。再結(jié)合研究問題，在對高頻關(guān)鍵詞進行語義聚類處理基礎(chǔ)上，可以初步構(gòu)建起訪談話語分析框架，對整個訪談?wù)Z料進行高效、便捷的分析。下文將結(jié)合具體研究，介紹如何在外語教學(xué)研究中使用語料分析軟件和內(nèi)容分析法分析漢語訪談話語。

1.研究對象及數(shù)據(jù)來源

為了解上海地區(qū)英語學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)觀念和自主學(xué)習(xí)行為特點，研究者先后進入上海五所學(xué)校，聯(lián)系任課教師，征得教師和學(xué)生同意，在上課前或下課前15分鐘發(fā)放調(diào)查問卷，進行現(xiàn)場問卷調(diào)查。問卷回收后，研究者隨即從學(xué)生中征集志愿者，進行大約1小時的集體訪談。訪談采用半結(jié)構(gòu)式，使用了訪談問題清單。訪談前，征得受訪學(xué)生同意，進行現(xiàn)場錄音，同時輔以要點筆記。整個訪談?wù){(diào)查共進行了五次，有53人參加。錄音超過5小時，轉(zhuǎn)寫成文本，合計約4.4萬字。為保證轉(zhuǎn)寫質(zhì)量，又請獨立人士根據(jù)錄音對轉(zhuǎn)寫文本進行了審校。

集體訪談效率高、效果好，但若運用不當(dāng)也可能彼此抑制，無法確保每位參與者擁有相同話語權(quán)。此外，由于集體訪談在學(xué)校進行，教師的影響和受訪者彼此相識也可能會對訪談內(nèi)容的真實性造成一定影響。為彌補以上可能的缺陷和不足，研究者又選取受訪者進行在線訪談。根據(jù)問卷上自愿留下的聯(lián)系方式聯(lián)系其本人，通過社交軟件進行在線交流。研究者聯(lián)系了25人，最后答應(yīng)并成功進行在線訪談?wù)哂?6人，其中女生9名，男生7名。這些在線訪談經(jīng)過轉(zhuǎn)寫整理，大約1萬字，歸入一個文檔，作為個人在線訪談數(shù)據(jù)。

2.內(nèi)容分析法流程

研究中一個最大的難題就是如何處理、分析這些以訪談數(shù)據(jù)為代表的質(zhì)性數(shù)據(jù)。解決思路是采用內(nèi)容分析法，將非定量的文獻材料轉(zhuǎn)化為定量的數(shù)據(jù)，并依據(jù)這些數(shù)據(jù)對文獻內(nèi)容進行定量分析，揭示數(shù)據(jù)內(nèi)在的關(guān)聯(lián)，做出基于事實的判斷和推論。定量是內(nèi)容分析法區(qū)別于話語分析法以及其他傳統(tǒng)分析方法的顯著特征，是達到“精確”和“客觀”的一種必要手段。量化處理就是把樣本信息轉(zhuǎn)化為機器軟件可識別處理的數(shù)據(jù)化形式的過程。具體而言就是運用統(tǒng)計學(xué)方法對類目(categories 或dimensions)和分析單元 (items或tokens) 出現(xiàn)的頻數(shù) (frequency) 進行計量，通過頻數(shù)、百分比、卡方分析、相關(guān)分析以及T-test等揭示訪談數(shù)據(jù)的特征。定量并不排斥解釋，在得到一組說明或展示樣本特征的數(shù)據(jù)后，需要對這組數(shù)據(jù)進行解釋，即說明數(shù)據(jù)的意義。在定量分析基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)的深入分析與闡釋，可以避免數(shù)據(jù)解釋的隨意性和主觀性，使結(jié)論更科學(xué)、客觀。

遵循定量與定性分析相結(jié)合的研究思路，借助話語分析軟件，用數(shù)理統(tǒng)計方法，對文本特征進行梳理，在關(guān)鍵詞檢索、統(tǒng)計的基礎(chǔ)上，結(jié)合上下文語境和研究問題，能夠進一步深入挖掘文本內(nèi)容。內(nèi)容分析法一般包括“確定研究總體和研究目標(biāo)、選擇分析單位、設(shè)計分析維度、抽樣和量化分析材料、進行評判記錄和分析推論”六部分。整個訪談數(shù)據(jù)的分析過程按以下步驟進行：

(1)對訪談轉(zhuǎn)錄文本進行分詞處理，形成機器、軟件可自動識別的語料；

(2)將預(yù)處理的訪談數(shù)據(jù)輸入話語分析軟件，進行處理；

(3)根據(jù)詞頻檢索表，對高頻詞按照語義進行分類(categorization)，參照問卷量表維度，形成編碼表維度，亦即分析類目；

(4)選擇典型高頻詞作為檢索關(guān)鍵詞，即訪談話語分析單元(analysis items)；

(5)建立訪談話語分析編碼體系，即確定編碼表并進行界定；

(6)基于話語分析軟件的檢索、統(tǒng)計結(jié)果，根據(jù)訪談話語編碼表，對量化處理后的數(shù)據(jù)進行分析、解讀，展示其特點、趨勢和規(guī)律；

(7)在對關(guān)鍵詞定位基礎(chǔ)上，進行話語分析，推斷受訪對象的態(tài)度和心理；

(8)結(jié)合內(nèi)容分析、話語分析，進一步解讀、闡釋，并與定量分析相互比照。

3.訪談話語的預(yù)處理

由訪談錄音轉(zhuǎn)寫而來的文本是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，對大量數(shù)據(jù)進行內(nèi)容分析，僅靠人工進行審讀、標(biāo)注、統(tǒng)計、分析尚且不足，需要借助軟件。包括AntConc在內(nèi)的話語分析軟件，只能識別、處理英語等西方語言，不能直接識別、處理漢語。漢語以“字”為基本書寫單位，詞語之間沒有明顯的區(qū)分標(biāo)記。在對漢語語料進行分析前，需要對其進行詞語切分和詞性標(biāo)注處理，只有計算機軟件才能識別、處理，這個過程就是分詞(parsing)。如果沒有好的中文詞法分析系統(tǒng)，漢語語料分析的正確率會受到很大影響。分詞工作量大，完全靠手工進行詞性標(biāo)注和詞語切分無法想象。為此，中科院計算所研發(fā)了“漢語自動智能分詞系統(tǒng)”(ICTCLAS)。這款軟件可以很好地對漢語語篇智能分詞，在國內(nèi)外相關(guān)軟件評測中表現(xiàn)最佳。本研究使用的是中科院計算所研發(fā)的32位Windows版ICTCLAS5.0(2011版)。將文本導(dǎo)入分詞軟件，進行分詞處理，可得到分詞后的文本。

4.訪談分析編碼表的構(gòu)建

將非定量的文獻資料轉(zhuǎn)化為定量的數(shù)據(jù)，關(guān)鍵是要對訪談數(shù)據(jù)賦予計算機可以識別的代碼，即編碼。編碼根據(jù)多個分類標(biāo)準(zhǔn)對訪談資料進行歸納總結(jié)，它是一個從訪談資料中逐漸提煉概念的過程，即用簡短的詞組或詞語來概括訪談資料中的人物、事件、概念和主題等。[10]一系列的編碼構(gòu)成一個編碼體系，形成編碼表。有了編碼表，話語分析軟件就可以開展進一步的統(tǒng)計分析,因此編制編碼表是內(nèi)容分析法的核心。

分析維度又稱分析類目，是根據(jù)研究需要將資料內(nèi)容進行分類的標(biāo)準(zhǔn)，它是編碼的基礎(chǔ)。設(shè)計分析類目，一可采用現(xiàn)成的分析維度系統(tǒng)，二可根據(jù)研究目標(biāo)自行設(shè)計。本研究根據(jù)研究目標(biāo)和問卷量表編制因素，自行設(shè)計分析維度系統(tǒng)。分析維度應(yīng)遵循以下原則：(1)分類完全、徹底，適用于所有分析材料；(2)分類標(biāo)準(zhǔn)一致，即從眾多屬性中選取一個作為分類依據(jù)；(3)分類層次明確、清晰，逐級展開，不能出現(xiàn)層次混淆、重疊；(4)兼顧后期數(shù)據(jù)處理的需要。據(jù)此，可按照以下步驟設(shè)計分析維度，進行測試、調(diào)整，確定編碼表。

第一，根據(jù)研究問題和量表維度及因素設(shè)計編碼分析體系。整個編碼分析體系分為三層：第一層可劃分為觀念、環(huán)境、行為；第二層分別對觀念、環(huán)境、行為進行細(xì)分，如環(huán)境包含學(xué)習(xí)氛圍、師生關(guān)系、同伴關(guān)系、教學(xué)制度等；第三層繼續(xù)細(xì)化，從待分析材料中選擇與觀念、環(huán)境、行為相關(guān)的典型高頻詞。

第二，根據(jù)分析維度和對第一個訪談轉(zhuǎn)錄文本的詞頻分析，結(jié)合研究問題，選擇相關(guān)的高頻詞作為編碼表分析單元，例如“信心”包括自信、自信心、成就感等。

為確定分析單元，在確立編碼表前，需從訪談數(shù)據(jù)中抽樣，進行預(yù)分析，選定典型高頻詞。預(yù)分析選擇了上海大學(xué)和上海商學(xué)院的訪談數(shù)據(jù)，導(dǎo)入經(jīng)過分詞處理的訪談文本，選擇詞頻統(tǒng)計功能，運行AntConc軟件。從輸出結(jié)果中選取詞頻數(shù)大于2的字詞，因數(shù)量較多，統(tǒng)計結(jié)果不作贅述。

具體而言，上海大學(xué)訪談數(shù)據(jù)共有10624個字符(word tokens)，不同字詞數(shù)(word types)有989個。上海商學(xué)院小組訪談轉(zhuǎn)寫文本總字符數(shù)為7778個，不同字詞數(shù)為799個。在上海大學(xué)訪談文本中“自己”出現(xiàn)61次，“自主”出現(xiàn)16次，而“自習(xí)”“自學(xué)”加起來達到20次，其他如“同伴”“學(xué)生”“室友”“朋友”合計達到50次，“時間”出現(xiàn)36次，“計劃”“規(guī)劃”“安排”出現(xiàn)30次，“目標(biāo)”“要求”“目的”“需要”“需求”“任務(wù)”出現(xiàn)32次，“堅持”“努力”“主動”“勤奮”出現(xiàn)24次；“習(xí)慣”出現(xiàn)8次等。對這些高頻詞，根據(jù)語義進行聚類，建立訪談分析編碼分類。

自主性：自由(自己、自我、自身)、自覺(主動、被動、自愿、自發(fā)、自學(xué)、自習(xí))

自我管理：規(guī)劃(計劃、安排、設(shè)計：目標(biāo)、路徑、方法)

監(jiān)督/約束(限制、逼迫、壓力)、

執(zhí)行：執(zhí)行(力)、投入

時間管理(忙碌)、緊(張)、空閑、多、雜、碎片化

目的：目標(biāo)、考試、需求、欲望、動力、追求、決心

反思：思考、總結(jié)、回顧、回首

性格情感：拖延(拖沓、懶、惰性、懶惰、懶散)、隨意/性、興趣/喜歡)

效能感：效能感(成就感、自信、自信心、信心)

意志力：意志、毅力、堅持、耐心、控制力、自制力、自控力

環(huán)境：氛圍、師生、同伴、朋友、室友(關(guān)系)、(教學(xué))制度/體制

學(xué)校(周圍、寢室、教室、食堂、圖書館、課外(外部)

在對檢索出來的高頻詞按照語義進行歸類之后，同設(shè)計調(diào)查問卷所涉及的維度進行比對，發(fā)現(xiàn)在對高頻詞的語義歸納和分類中，出現(xiàn)了一類調(diào)查問卷維度所未涵蓋的新類目，即“環(huán)境”。該類目既包涵“關(guān)系”“氛圍”等隱形文化因素，又包括“制度”“體制”等規(guī)則因素，還涵蓋“宿舍”“圖書館”“網(wǎng)絡(luò)”等有形載體，彌補了問卷維度的不足。據(jù)此初步確定了訪談數(shù)據(jù)編碼體系中的分析維度和分析單元，設(shè)計出“訪談數(shù)據(jù)分析編碼表”(見表1)。

表1　訪談數(shù)據(jù)分析編碼表

(續(xù)表)

建立“訪談數(shù)據(jù)分析編碼表”之后，就可以把它作為研究工具，對整個訪談話語進行全面、深入的分析與解讀了。

對訪談話語分析類目和分析框架的構(gòu)建通常較為主觀，常由研究者根據(jù)個人經(jīng)驗進行選擇判斷、歸納分類。使用AntConc軟件可以高效、客觀、科學(xué)地構(gòu)建起訪談話語分析框架。話語分析軟件和內(nèi)容分析法二者相結(jié)合，為科學(xué)、高效地分析處理外語教學(xué)研究中的訪談話語提供了一條可行之道，也為質(zhì)性研究提供了一種較為科學(xué)、可靠的研究方法。

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