移動CMC中的數(shù)字話語句法復(fù)雜度研究

翁克山 趙海虹

(1. 海南醫(yī)學院 外語部，海南 海口 571199；2. 海南瓊臺師范學院 外語系，海南 ?？?571127)

1.0 引言

計算機中介通信(computer-mediated communication，簡稱CMC)是信息通信技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物，其形式多樣，有基于Web1.0技術(shù)的電子郵件、電子白板、公告欄等信息傳遞式CMC，基于Web2.0技術(shù)的維客、博客、創(chuàng)客等雙向互動式CMC，也有基于移動計算終端和無線網(wǎng)絡(luò)的即時信息、飛信、微信、移動QQ、移動博客、Google環(huán)聊、whatsapp等移動式CMC。數(shù)字話語(digital discourse)是基于CMC的意義構(gòu)建過程(Adesanmi, 2012)，因此也被稱為計算機中介話語(computer-mediated discourse，簡稱CMD)。

CMC兼有通信功能和社會關(guān)系中介功能，因而對其產(chǎn)出的數(shù)字話語進行語體特征分析研究，具有社會語言學意義(Grigoryan,2015:1)。對用戶在CMC中產(chǎn)出的數(shù)字話語的特征、形式與功能三個體現(xiàn)語言技能發(fā)展的變量進行分析研究，可了解CMC中的意義構(gòu)建、語言習得以及語用和交際技能發(fā)展(陸小飛、許琪，2016：309)。本研究旨在分析移動CMC中的數(shù)字話語的句法復(fù)雜度，以評鑒移動CMC對二語習得的影響。

2.0 理據(jù)

2.1 移動CMC及其數(shù)字話語

CMC雖為通信目的而生，但在社會建構(gòu)主義理論引導(dǎo)下，被大量應(yīng)用于協(xié)作學習目的，促進了計算機輔助協(xié)作學習的發(fā)展。CMC也被大規(guī)模應(yīng)用于二語習得領(lǐng)域，尤其是協(xié)作語言學習目的(Sotillo,2000)，成為計算機輔助語言學習的重要構(gòu)成。數(shù)字話語是CMC中輸出的內(nèi)容，其誕生進一步充實語言新概念，促進部分傳統(tǒng)語言概念的重新定義以及語言應(yīng)用模式的重新構(gòu)建(Grigoryan,2015)，因而拓展了社會語言學研究范疇，具有重要的社會語言學意義。從語料庫語言學視角看，數(shù)字話語作為現(xiàn)代生活中的重要會話形式，大大充實了語言學數(shù)據(jù)庫(Schmied,2012:43)，促進了語言文化的繁榮。

與傳統(tǒng)CMC不同，移動CMC具有顯著的即時性和移動性，導(dǎo)致其產(chǎn)出的數(shù)字話語具有簡短、混雜、多媒介輸出的語體風格，因此移動CMC數(shù)字話語研究與傳統(tǒng)CMC數(shù)字話語研究，既有共性，也存在差異。迄今，基于語言學或社會語言學視角的數(shù)字話語分析研究，已有二十余年歷史(如Herring,1996; Farnia & Karimi,2019)，但這類研究大部分關(guān)注的是傳統(tǒng)社交網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)字話語語體特征(如Hirotani,2009;Hsu,2016;Hwang & Palmer,2015)。針對移動CMC中的數(shù)字話語語體特征的研究仍舊單薄(如溫仁百，2012；武建國等，2018)，論述這種數(shù)字話語在二語習得中的作用的著作尤其匱乏(如Vandergriff，2016；韓大偉、初勝華，2014)，且語言學視角下的研究仍舊不足。

2.2 句法復(fù)雜度

Ellis & Barkhuizen(2005:140)指出，特征、形式和功能是分析二語技能發(fā)展的三個主要變量，其中特征變量包含復(fù)雜度、精準度和流利度。復(fù)雜度是顯現(xiàn)于語言產(chǎn)出中的形式范疇及復(fù)雜程度(Ortega,2003:494)，是與二語學習者的語言水平、語言發(fā)展過程及寫作質(zhì)量存在相關(guān)的構(gòu)念(葛文山，2002；陸小飛、許琪，2016)，也是學習者二語整體發(fā)展的重要成分(Lu,2010:474)。二語學習中的句法復(fù)雜度經(jīng)常表現(xiàn)為產(chǎn)出單元或句法結(jié)構(gòu)的多樣化程度與復(fù)雜程度(Ortega,2003;Wolfe-Quintero,et al.,1998)，可用于分析書面語輸出和口語輸出(Chen & Zechner,2011;Lu,2010)。本研究以句法復(fù)雜度分析移動CMC中兼有書面語和口語特征的數(shù)字話語。

迄今已有不少二語習得研究嘗試從不同視角測評二語學習者語言輸出的句法復(fù)雜度。例如，F(xiàn)oster & Skehan(1996)以句法模式的變異及其闡釋來評估句法復(fù)雜度，Wolfe-Quintero等(1998)以復(fù)雜程度各異的多種結(jié)構(gòu)來衡量，Ortega(2003)則以語言產(chǎn)出中出現(xiàn)的形式范疇以及形式復(fù)雜度來衡量。Lu(2010)將句法復(fù)雜度的常用分析量度歸入4個維度——產(chǎn)出結(jié)構(gòu)的長度、從屬結(jié)構(gòu)量、并列結(jié)構(gòu)量和特別結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度，并且指出這些維度下的各種量度經(jīng)常以頻次、比例和指數(shù)的形式出現(xiàn)在句法復(fù)雜度研究中。

大部分二語習得領(lǐng)域的句法復(fù)雜度研究僅觀測少數(shù)維度與量度，國內(nèi)研究尤其如此(陸小飛、許琪，2016)。Foster & Skehan(1996)僅觀測語法結(jié)構(gòu)維度，以從屬結(jié)構(gòu)量這一量度進行句法復(fù)雜度分析。Hsu(2016)分析受試語音博客時，僅采用平均每個T單元包含的分句數(shù)量、T單元的平均長度、分句的平均長度以及修正性類符-型符比例4個量度。Bulté & Housen(2018)研究二語學習者寫作復(fù)雜度的歷時變化時，觀測的維度達4個之多，但也僅涉及T單元長度、從屬分句-分句之比、分句-句子之比、分句長度、名詞長度5個量度。Mao & Jiang(2017)在研究續(xù)寫任務(wù)對二語學習者寫作復(fù)雜度的影響時，采用量度達7個之多，但這這些量度僅涉及產(chǎn)出結(jié)構(gòu)長度、并列結(jié)構(gòu)、復(fù)雜度三個維度。

然而句法復(fù)雜度是一個多維構(gòu)念，每個維度都包含多個量度(Lu,2010;陸小飛、許琪，2016)，觀測維度和量度過少會造成句法復(fù)雜度分析的諸多缺陷，使研究結(jié)論的可靠性受到影響。Gaies(1980)的研究表明，僅僅以T單元長度作為衡量句法復(fù)雜度的量度，將無法解釋句子中出現(xiàn)的復(fù)雜并列結(jié)構(gòu)。近年隨著句法復(fù)雜度研究的深入，尤其是受語料庫語言學發(fā)展的促進，觀測的維度和量度正逐漸增多，以提升研究結(jié)果的可靠性。如雷蕾(2017)在分析英語學習者和本族語者碩博士論文句法復(fù)雜度時，采用了產(chǎn)出結(jié)構(gòu)長度、從屬結(jié)構(gòu)、并列結(jié)構(gòu)、短語復(fù)雜度4個維度下多達10個量度，屬覆蓋面較廣的句法復(fù)雜度分析研究。辛聲、李麗霞(2020)的研究中組合應(yīng)用了基于句長、從句、并列結(jié)構(gòu)、名詞短語、動詞短語等5個句法結(jié)構(gòu)的14個量度，以避免指標單一的缺陷。

本研究將以多種句法結(jié)構(gòu)以及基于句法結(jié)構(gòu)的多種量度，對移動CMC中的數(shù)字話語句法復(fù)雜度進行分析，并以此評判移動CMC促進二語習得的潛能。具體研究問題為：

(1) 移動CMC的數(shù)字話語有何句法結(jié)構(gòu)特征？影響句法結(jié)構(gòu)特征的因素有哪些？

(2) 移動CMC的數(shù)字話語有怎樣的量度特征？影響量度特征的因素有哪些？

(3) 移動CMC的數(shù)字話語句法復(fù)雜度與傳統(tǒng)寫作的對比如何？

3.0 研究方法

3.1 研究設(shè)計

受試為某高校正在學習研究生英語的研一研究生，年齡23至38歲，男生15人，女生20人。受試以自愿組合分成7個小組，要求每組5名成員，每組必須有男女生搭配，并且不能全部組員來自同一專業(yè)。該研究生英語課程以混合教學模式實施教學：以課堂授課為主體，以移動式計算機輔助協(xié)作學習(M-CSCL)為輔助教學手段。整個課程共為受試設(shè)置6次基于微信的M-CSCL學習任務(wù)，含翻譯、寫作和討論論壇各2次。研究以受試第2次討論論壇中輸出的短信息為數(shù)字話語語料來源，對其進行句法復(fù)雜度分析。本次論壇起止時間與課堂授課時間一致，持續(xù)2節(jié)課共90分鐘。論壇主題為“Mobile communication devices and our life”，設(shè)信息型、論證型、設(shè)想型和建議型4類問題引子：

(1) For what purposes do you think people invent mobile communication devices?

(2) Some people argue that these mobile devices hinder, rather than facilitate, their life. What do you think?

(3) What do you think about the statement “With or without mobile communication devices, life still goes on”?

(4) If one day an unprecedented disaster were to destroy all mobile devices, what would you suggest people do to keep a modern life?

3.2 測量工具

本研究以句法結(jié)構(gòu)和基于句法結(jié)構(gòu)的量度兩個基本概念(Lu,2010,2011)，對移動CMC的數(shù)字話語進行句法復(fù)雜度分析。首先構(gòu)建適用本研究的句法結(jié)構(gòu)工具和量度工具，以此為依據(jù)識別語料中的結(jié)構(gòu)和量度，并統(tǒng)計其輸出頻次和占比。

3.2.1 句法結(jié)構(gòu)工具

句法結(jié)構(gòu)工具(表1)以Lu(2010)的“二語寫作句法復(fù)雜度分析工具”中的結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，即單詞(W)、句子(S)、分句(C)、從屬分句(DC)、T-單元(T)、復(fù)雜T-單元(CT)、并列(CP)、復(fù)雜名詞(CN)和動詞(VP)9種結(jié)構(gòu)，其中句子、T單元、復(fù)雜T單元和從句屬于高復(fù)雜度結(jié)構(gòu)，其它屬于低復(fù)雜度結(jié)構(gòu)。結(jié)合語料中發(fā)現(xiàn)的新結(jié)構(gòu)，本研究的句法結(jié)構(gòu)工具增加了獨立語言碎片(SAF)、非語言符號(NVS)和短信息(M)3種結(jié)構(gòu)：語言碎片在特定語境下能夠獨立使用并具有交際功能，非語言符號具有輔助交際和娛樂功能(耿敬北、陳子娟，2016：35)，短信息則涵蓋了其它11種結(jié)構(gòu)。

表1 移動CMC數(shù)字話語句法復(fù)雜度結(jié)構(gòu)工具

句法結(jié)構(gòu)分析如圖1所示，該案例的結(jié)構(gòu)量統(tǒng)計結(jié)果為：S結(jié)構(gòu)1個，T結(jié)構(gòu)1個，CT結(jié)構(gòu)1個，C結(jié)構(gòu)2個，DC結(jié)構(gòu)1個，VP結(jié)構(gòu)2個，CN結(jié)構(gòu)5個，CP結(jié)構(gòu)1個。有些結(jié)構(gòu)同時兼多種句法結(jié)構(gòu)功能，屬多重功能結(jié)構(gòu)。如表1中的案例“Mobile devices are easy to carry”既是1個句子(S)，也是1個分句(C)，同時也是1個T-單元(T)。對于多重功能結(jié)構(gòu)，例如既是分句也是從屬分句的結(jié)構(gòu)，在統(tǒng)計結(jié)構(gòu)量時，將其算作1個分句單位計入分句總量，同時也將其算作1個從屬分句單位計入從屬分句總量。

圖1 句法復(fù)雜度結(jié)構(gòu)分析示例

3.2.2 量度工具

量度工具的設(shè)計以句法結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)。本研究設(shè)計的量度工具，結(jié)合了Lu(2010)“二語寫作句法復(fù)雜度分析工具”中的5個維度下的14個量度和Sotillo(2000)“在線論壇句法復(fù)雜度測量工具”中的短信息復(fù)雜度維度的3個量度，以及本研究根據(jù)語料發(fā)現(xiàn)設(shè)計的短信息復(fù)雜度維度下的3個量度，總計6個維度20個量度(表2)。其中產(chǎn)出結(jié)構(gòu)、從屬結(jié)構(gòu)以及并列結(jié)構(gòu)這3個維度下的量度為最常用量度(Ortega, 2003)。

表2 移動CMC數(shù)字話語句法復(fù)雜度量度工具

維度量度量度定義量度來源3.句子復(fù)雜度(Sentencecomplexity)分句-句子之比(C/S)平均每個句子包含的分句量Lu(2010)4.從屬結(jié)構(gòu)(Subordination)分句-T單元之比(C/T)平均每個T單元包含的分句量Lu(2010)從屬分句-T單元之比(DC/T)平均每個T單元包含的從屬分句量Lu(2010)從屬分句-分句之比(DC/C)從屬分句占分句總數(shù)的比例Lu(2010)復(fù)雜T單元-T單元之比(CT/T)復(fù)雜T單元占T單元總數(shù)的比例Lu(2010)5.并列結(jié)構(gòu)(Coordination)并列短語-分句之比(CP/C)平均每個分句包含的并列短語量Lu(2010)并列短語-T單元之比(CP/T)平均每個T單元包含的并列短語量Lu(2010)T單元-句子比例(T/S)平均每個句子包含的T單元量Lu(2010)6.特別結(jié)構(gòu)(Particularstructure)復(fù)雜名詞-分句之比(CN/C)平均每個分句包含的復(fù)雜名詞量Lu(2010)復(fù)雜名詞-T單元之比(CN/T)平均每個T單元包含的復(fù)雜名詞量Lu(2010)動詞短語-T單元之比(VP/T)平均每個T單元包含的動詞短語量Lu(2010)

3.3 數(shù)據(jù)分析方法

借助這2套工具，研究對收集的語料實施以下分析：

① 識別、統(tǒng)計移動CMC數(shù)字話語中的各種句法結(jié)構(gòu)，并對各種結(jié)構(gòu)的輸出頻次進行對比，嘗試以句法結(jié)構(gòu)分析這種數(shù)字話語的句法復(fù)雜度；

② 識別、統(tǒng)計移動CMC數(shù)字話語中的各種量度，并對各種量度的輸出頻次進行對比，嘗試以量度分析這種數(shù)字話語的句法復(fù)雜度；

③ 分析各種句法結(jié)構(gòu)之間的相關(guān)性，以了解影響高、低復(fù)雜度句法結(jié)構(gòu)輸出的因素；

④ 分析各維度下的量度之間的相關(guān)性，以了解影響量度輸出的因素；

⑤ 對比移動CMC數(shù)字話語與傳統(tǒng)寫作的句法復(fù)雜度，為了解這種數(shù)字話語的句法復(fù)雜度提供參照。

4.0 研究發(fā)現(xiàn)

4.1 句法結(jié)構(gòu)特征

表3 句法結(jié)構(gòu)輸出描述性數(shù)據(jù)統(tǒng)計

通過表3句法結(jié)構(gòu)輸出量數(shù)據(jù)，可對7個協(xié)作小組輸出的數(shù)字話語進行句法復(fù)雜度以及基于句法復(fù)雜度的協(xié)作效能進行初步評判。首先，從詞匯輸出量和短信息輸出量判斷，5小組成員參與討論的積極性最低，整個小組僅輸出417詞匯量和26條信息。參與積極性最高的為4和7小組，分別達到1103和987詞匯量以及78和147條信息。但7小組在句子、分句、T單元和復(fù)雜T單元4項高復(fù)雜度句法結(jié)構(gòu)輸出量均高于其它小組，由此初判7小組輸出的數(shù)字話語具有最高的句法復(fù)雜度，更接近書面語。

表3數(shù)據(jù)顯示，這種數(shù)字話語中出現(xiàn)了非語言符號和獨立語言碎片，尤其是后者輸出頻次達到一定水平(M=24; SD=18.75)，而前者輸出量為所有結(jié)構(gòu)中最低(M=5.43; SD=5.09)，甚至5小組輸出量為0。與此同時，7個小組在4項高復(fù)雜度結(jié)構(gòu)上均有較高且較均衡的輸出量。以上發(fā)現(xiàn)表明這種數(shù)字話語具有一定的口語特征和非規(guī)范語言特征，但將移動CMC用于語言學習目的時，將出現(xiàn)以語言信息為主要通信介質(zhì)，非語言信息為輔助介質(zhì)的數(shù)字話語輸出模式，且能夠產(chǎn)出較高頻次的高復(fù)雜度句法結(jié)構(gòu)，表現(xiàn)出更貼近書面語的語體特征，由此推斷移動CMC具備支持語言學習的潛能——移動CMC所產(chǎn)生的每一個短信息即為一個相對完整的“語篇”，即話語片段，這種話語片段輸出量的增加將增加學習者語言技能訓(xùn)練的頻次。對受試句法能力的促進作用，尤其是以數(shù)字話語這種特殊語體形式，將進一步完善其外語句法表征系統(tǒng)(袁輝，2016：52)。

4.2 量度特征

表4數(shù)據(jù)顯示，從短信息復(fù)雜度這一維度看，平均每條短信息包含非語言符號(NVS/M)和獨立語言碎片(SAF/M)為該維度下數(shù)值最低的量度，進一步推斷這種移動CMC用于學習目的時，其產(chǎn)出的數(shù)字話語中出現(xiàn)非規(guī)范性結(jié)構(gòu)的頻次極低，表明這種移動CMC具有成為語言學習環(huán)境的嚴肅性。這一發(fā)現(xiàn)與表3有關(guān)非語言符號輸出量數(shù)據(jù)相符。另外，5小組雖然輸出短信息量和詞匯量均小于其它各組，但如果排除NVS/M和SAF/M這2項基于非規(guī)范句法結(jié)構(gòu)的量度，則該組短信息復(fù)雜度維度上的其它4個量度數(shù)值均高于其它各組，由此推斷該小組輸出的短信息復(fù)雜度高于其它小組，由此推翻先前單獨以句法結(jié)構(gòu)輸出量判斷數(shù)字話語句法復(fù)雜度的結(jié)論。

表4 量度輸出描述性數(shù)據(jù)統(tǒng)計

結(jié)構(gòu)長度、句子復(fù)雜度、特別結(jié)構(gòu)3個維度的量度數(shù)據(jù)顯示，7小組的輸出均低于其它各組，且其它維度上的量度也低于其它全部或大部分小組。但表3數(shù)據(jù)顯示，該小組在移動論壇中共輸出147條短信息，人均29.4條，遠高于其它各組。同時，該小組人均輸出的獨立語言碎片也明顯高于其它各小組。由此判斷，7小組實施的是高輸出頻次、低句法復(fù)雜度的輸出模式，具有更貼近口語的數(shù)字話語輸出。綜上可以判斷這種移動CMC具有供學生模擬口語輸出的功能，同時受試輸出頻次越高，其句法復(fù)雜度可能越低，語言規(guī)范性也可能越低。移動CMC中輸出的數(shù)字話語既具有書面語的句法結(jié)構(gòu)復(fù)雜度，同時也具有口頭語的低句法復(fù)雜度和非規(guī)范性句法結(jié)構(gòu)輸出，因此可用于寫作技能訓(xùn)練和口語模擬輸出等語言學習目的。

特別結(jié)構(gòu)中的動詞短語-T單元之比(VP/T)為該維度的最高量度值，其標準差值也最低，由此推斷動詞短語在這種數(shù)字話語中輸出頻次很高，且輸出較穩(wěn)定。結(jié)合相關(guān)研究(Ortega, 2003)發(fā)現(xiàn)——對高水平語言學習者的寫作而言，短語應(yīng)用頻次的高低比分句應(yīng)用頻次的高低更能體現(xiàn)出句法復(fù)雜度，可判斷這種數(shù)字話語具有較高句法復(fù)雜度，具有促進二語習得的潛能。

縱觀表4的描述性數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)沒有任何一個小組在所有維度的量度上均低于或均高于其它組，由此判斷憑單個量度或單個維度無法客觀地評判目標數(shù)字話語的句法復(fù)雜度。量度比句法結(jié)構(gòu)更能反映數(shù)字話語的句法復(fù)雜度，而且必須是多個維度下的多個量度數(shù)據(jù)才能實施有效評價。Lu(2010: 2)指出，通過觀察學生句法復(fù)雜度的歷時變化，老師可以評判其語言技能發(fā)展，進而評判教學干預(yù)的效果。如果以本研究構(gòu)建的量度工具分析學生數(shù)字話語句法復(fù)雜度的多項量度值歷時變化，即可判斷以移動CMC促進學生語言技能，尤其寫作技能的效能。

4.3 句法結(jié)構(gòu)影響因素

表5數(shù)據(jù)顯示，句子、分句、T單元和復(fù)雜T單元4種高復(fù)雜度句法結(jié)構(gòu)的輸出頻次之間存在顯著正相關(guān)：學習者在這種移動CMC中輸出的句子越多，其中包含的分句、T單元和復(fù)雜T單元將相應(yīng)增多；分句越多則T單元越復(fù)雜；T單元越復(fù)雜則復(fù)雜T單元越復(fù)雜；復(fù)雜T單元越復(fù)雜則句子越復(fù)雜?？傊?，4種高復(fù)雜度句法結(jié)構(gòu)的輸出頻次直接影響移動CMC中的數(shù)字話語的量度，進而影響其整體句法復(fù)雜度。

部分低復(fù)雜度句法結(jié)構(gòu)也影響高復(fù)雜度句法結(jié)構(gòu)的輸出。首先，單詞、動詞短語和非語言符號這3種低復(fù)雜度結(jié)構(gòu)與4種高復(fù)雜度結(jié)構(gòu)之間均存在相關(guān)性，表明移動CMC實施過程中，詞匯輸出量越大，動詞短語輸出頻次越高，將帶動分句、句子、T單元和復(fù)雜T單元的輸出頻次提升，導(dǎo)致這種數(shù)字話語整體句法復(fù)雜度提升。4種高復(fù)雜度句法結(jié)構(gòu)的輸出頻次與非語言符號的應(yīng)用存在顯著相關(guān)，這是一種語言結(jié)構(gòu)與非語言結(jié)構(gòu)之間的相關(guān)性，其中原因值得研究。此外，從屬分句的輸出頻次直接影響分句和復(fù)雜T單元的復(fù)雜度，因此也屬于影響數(shù)字話語句法復(fù)雜度的因素。但并列短語、復(fù)雜名詞和獨立語言碎片這3種低復(fù)雜度句法結(jié)構(gòu)與高復(fù)雜度句法結(jié)構(gòu)沒有相關(guān)性，由此判斷它們對提高這種數(shù)字話語的句法復(fù)雜度沒有直接貢獻。

4.3.1 高復(fù)雜度句法結(jié)構(gòu)影響因素

表5 句法結(jié)構(gòu)之間的相關(guān)性分析

由以上分析獲知，從句法結(jié)構(gòu)視角判斷，對移動CMC數(shù)字話語句法復(fù)雜度影響最大的是高復(fù)雜度句法結(jié)構(gòu)的輸出頻次，其次是低復(fù)雜度句法結(jié)構(gòu)中的單詞、動詞短語和從屬分句。

4.3.2 非規(guī)范句法結(jié)構(gòu)影響因素

獨立語言碎片與非語言符號是CMC中具有交際功能的非規(guī)范結(jié)構(gòu)，前者應(yīng)用頻率顯著高于后者(t=3.386；p<0.05)，進一步表明移動CMC中的數(shù)字話語以文本為主流介質(zhì)，因此探討影響?yīng)毩⒄Z言碎片應(yīng)用的因素意義更顯著。表6數(shù)據(jù)顯示，獨立語言碎片的輸出頻次只與短信息輸出量存在相關(guān)，與其它句法結(jié)構(gòu)的輸出不存在相關(guān)性，由此推斷移動CMC中非規(guī)范結(jié)構(gòu)的輸出頻次受學習者數(shù)字話語輸出量的影響，即移動CMC的數(shù)字話語輸出量越高，非規(guī)范結(jié)構(gòu)輸出頻次也隨著增多。

表6 獨立語言碎片與其它結(jié)構(gòu)相關(guān)分析

4.4 量度影響因素

由表7數(shù)據(jù)獲知，短信息復(fù)雜度、產(chǎn)出結(jié)構(gòu)長度、并列結(jié)構(gòu)三個維度的量度彼此不相影響，與其它維度也不存在相關(guān)。句子復(fù)雜度與從屬結(jié)構(gòu)這2個維度的量度之間存在高度正相關(guān)(r=.918**)，表明從屬結(jié)構(gòu)輸出頻次越高，句子將越復(fù)雜。此外，產(chǎn)出結(jié)構(gòu)長度與特別結(jié)構(gòu)之間也存在高度正相關(guān)(r=.936**)，表明這種數(shù)字話語中從句越長、句子越長或T單元越長，則出現(xiàn)名詞短語或動詞短語的頻次就會增加。從以上分析可推斷，移動CMC的數(shù)字話語在短語、分句和句子三個結(jié)構(gòu)層面上的句法復(fù)雜度彼此關(guān)聯(lián)。

表7 句法復(fù)雜度各維度之間的相關(guān)性分析

4.5 與傳統(tǒng)寫作對比

表8 移動CMC中的數(shù)字話語與傳統(tǒng)寫作的句法復(fù)雜度對比

為了給移動CMC中的數(shù)字話語句法復(fù)雜度提供參照，本研究將其6項主要量度(Lu,2011;Ortega,2003;Wolfe-Quintero,et al.,1998)與傳統(tǒng)寫作的進行了對比，結(jié)果如表8所示。所選取的傳統(tǒng)寫作6項量度數(shù)據(jù)，來自O(shè)rtega(2003:501)所綜合的21項有關(guān)ESL和EFL學習者寫作句法復(fù)雜度研究的數(shù)據(jù)均值。表中數(shù)據(jù)顯示，數(shù)字話語在句子長度、T單元長度、分句長度、分句-T單元之比、從屬分句-分句之比5項常用量度上均高于EFL學習者的寫作，僅在T單元-句子比例這1項低于后者，并且在分句長度上也高于ESL學習者。鑒于本研究的受試為國內(nèi)的EFL學習者，由此推斷移動CMC中的數(shù)字話語具有不亞于傳統(tǒng)寫作的句法復(fù)雜度，尤其在受試為EFL學習者的背景下。

另一方面，研究發(fā)現(xiàn)，在受試為L1學習者和ESL高級學習者的背景下，作為非移動CMC典型代表的博客文章在詞匯復(fù)雜度和句法復(fù)雜度上均弱于傳統(tǒng)書面寫作(Elgort, 2017)，且語義上存在冗余現(xiàn)象。結(jié)合以上移動CMC和傳統(tǒng)寫作句法復(fù)雜度對比結(jié)果，可推斷移動CMC具備產(chǎn)出句法復(fù)雜度不亞于非移動CMC(如博客、電子郵件、討論板等)的文本的潛能。

本研究的實驗發(fā)生環(huán)境為基于現(xiàn)代信息通信技術(shù)的移動論壇，受試在參與論壇過程中，以手機或iPad等小屏幕、小觸摸屏、小鍵盤這類用戶友善性不高的工具輸出數(shù)字話語，同時受試均為EFL學習者，因此上述對比結(jié)果足以說明這種數(shù)字話語具備較高的句法復(fù)雜度，可以判斷這種移動CMC具有支持受試寫作技能訓(xùn)練的潛能。

5.0 總結(jié)與啟示

為了分析移動CMC中的數(shù)字話語句法復(fù)雜度，本研究構(gòu)建了句法結(jié)構(gòu)工具和量度工具，對收集的語料進行解碼。研究發(fā)現(xiàn)，高復(fù)雜度句法結(jié)構(gòu)彼此之間存在顯著正相關(guān)，表明高復(fù)雜度句法結(jié)構(gòu)的應(yīng)用頻次增高，就可能帶動整個數(shù)字話語高復(fù)雜度句法結(jié)構(gòu)輸出的增加。同時高復(fù)雜度句法結(jié)構(gòu)與單詞、動詞短語的輸出量存在正相關(guān)，表明單詞量越大、動詞短語越多，高復(fù)雜度句法結(jié)構(gòu)輸出的頻次也會增多。學習者在移動CMC中的輸出越多，出現(xiàn)非規(guī)范句法結(jié)構(gòu)的幾率也隨之增高。句子復(fù)雜度與從屬結(jié)構(gòu)之間以及產(chǎn)出結(jié)構(gòu)長度與特別結(jié)構(gòu)之間存在顯著正相關(guān)關(guān)系，表明句法復(fù)雜度的量度之間也相互影響，無法孤立地以一個維度或一個量度來衡量數(shù)字話語的句法復(fù)雜度。本研究還發(fā)現(xiàn)，單憑句法結(jié)構(gòu)無法客觀地評判數(shù)字話語的句法復(fù)雜度。無論是組間句法復(fù)雜度對比，還是組內(nèi)歷時對比，都必須結(jié)合涉及短語、分句、句子3種句法結(jié)構(gòu)的多個維度下的多個量度，才能實施客觀且全面的評價。

將這種數(shù)字話語的句法復(fù)雜度與傳統(tǒng)寫作的進行對比，發(fā)現(xiàn)在受試同為EFL學習者的情況下，前者在多個主要量度上表現(xiàn)出高于后者的句法復(fù)雜度，表明移動CMC具有支持EFL學習者協(xié)作學習英語的潛能，可用于具體問題解決、辯論、共同完成作品、共同對目標作品實施改進等教學設(shè)計，以及段落翻譯、協(xié)作寫作、協(xié)作閱讀、具體情境下的對話等具體學習任務(wù)。

總之，移動CMC雖原本服務(wù)于移動通信，但用于語言學習用途時，可產(chǎn)出具有較高句法復(fù)雜度的數(shù)字話語——一種以規(guī)范性語言輸出占主導(dǎo)，以非規(guī)范性語言輸出為輔的混合型話語。今天平板電腦、智能手機、多媒體播放器等移動終端在大學生群體中已經(jīng)達到人手一部甚至人手多部的普及水平，3/4G網(wǎng)絡(luò)已達到覆蓋校園的程度。大學生除了日常頻繁輸出基于即時信息、微信、移動QQ、移動博客、Google環(huán)聊等的數(shù)字話語，當中也有越來越多人在應(yīng)用國際版QQ、WhatsApp、YAHOO通、即時Englishtown和MSN等可支持移動CMC的國際通信服務(wù)。在與外國友人交流時，他們需要較好的外語技能，尤其是句法與寫作技能，同時也因這些數(shù)字話語的輸出過程能夠鍛煉其語言輸出技能及協(xié)作技能，獲得了具有通信與外語學習雙重角色的平臺。