语言政策理论与实践研究 | 更新时间:2024-09-07
国际组织语言政策研究数据驱动的新路径
郑咏滟 ,  李文纯    作者信息&出版信息
语言政策与规划研究   ·   2024年9月7日   ·   2023年 第2期  
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AI 摘要

1 引言

21世纪全球化和经济一体化推动了语言政策规划活动向超国家组织扩展。国际组织在解决全球问题中扮演重要角色,其语言政策具有国际性和组织性双重特性。Spolsky在《语言政策》中讨论了超国家组织,标志着国际组织语言政策研究成为独立领域。国际组织语言政策受实用交际价值、象征价值、全球化进程和人权等影响,需在保证组织效率和成员语言象征价值间平衡。核心问题在于语言交际的技术理性与身份认同的象征价值之间的张力。国际组织语言政策面临语言公平、沟通效率与经济成本等矛盾。De Varennes指出,国际组织语言政策目的包括透明管理、沟通效率、平等参与、语言权利与反歧视。英语单语制与多语制分别代表技术理性和象征价值。国际组织语言政策是显性与隐性语言政策的博弈,受政治经济实力、影响范围、领域优势、国际参与度、弱势语言关照、共同身份认同等因素的影响。国际组织语言政策比民族国家更敏感、复杂。当前全球博弈中国际交往的广度、深度、强度前所未有,需深化国际组织语言政策研究,认识老问题在新环境下的表现,探究构建人类命运共同体的语言解决方案。国内外学者已认识到国际组织语言政策规划研究的必要性,尽管研究刚起步,但已取得重要成果。本文将评述现有研究方法,介绍数据驱动的文本分析方法,推进语言政策研究的数智范式转型。

2 国际组织语言政策研究路径回顾与评析

回顾和评析了国际组织语言政策研究的现有路径。研究方法包括理论探讨、宏观描述性统计、政策文本分析和语料库驱动分析。理论探讨通过建立分析框架来辨析概念,如张治国提出的三维框架和张天伟对语言政策影响因素的分析。宏观描述性统计通过计数统计创建语言概览,如张治国对官方语言种类的研究和张慧玉等人对官方语言选择机制的探讨。政策文本分析通过叙事研究和内容分析挖掘语言政策的意识形态,如赵运对世界卫生组织语言政策的分析和王珑兴等人对安第斯共同体语言法律的内容分析。语料库驱动分析通过大规模语料分析揭示语言政策的隐藏规律,如Fitzsimmons-Doolan对教育语言政策文本的分析和McEntee-Atalianis等人对联合国语言政策的探讨。这些研究方法为国际组织语言政策研究提供了理论基础和实证数据,但也存在主观性强、缺乏统一分析框架等局限。未来研究可利用数据驱动的文本分析手段,如文本计量法,进一步探索语言政策的结构、关系和规律。

3 数据驱动的文本分析新路径——文本计量法

文本计量法是一种基于统计学原理和方法的定量文本分析技术,起源于20世纪70年代的法国,依托计算机功能和计算语言学的进步,通过计算工具和量化技术揭示大量文本数据背后的模式和规律。该方法认为文本具有内部结构,可以通过统计和概率计算展现这些结构和关系。文本计量法在语言政策与规划领域能够实现对语言政策文本的深度数据挖掘,提供量化见解,辅助研究者识别和抓取大量文本数据背后隐藏的模式和关系。

IRaMuTeQ是一款基于R语言和Python开发的文本计量分析软件,能够分析多种语言的文本。使用IRaMuTeQ进行文本计量分析的步骤包括建立语料库、语料切分与处理、以及进行词典序分析、层次递减聚类法、对应因子分析法和相似度分析等。这些分析方法能够揭示文本聚类、语义距离、词汇网络和文本结构,为质性内容分析和叙事文本建构提供数据基础。

在实际应用中,研究者可以构建特定主题的语料库,如联合国多语制政策文本,通过IRaMuTeQ软件进行分析,揭示联合国官方文件中与多语制相关的话语主题。通过词典序分析,研究者可以获得语料库的总体概览,包括词频、词形数等信息。层次递减聚类法和对应因子分析法能够将文本聚类并可视化展示,而相似度分析则构建文本词汇网络,突出中心词和节点词。

质性内容分析和叙事文本建构是文本计量法的最后步骤,研究者可以根据聚类分析的结果,对每一聚类的主题进行命名概括,构建叙事文本。IRaMuTeQ软件自动生成的数据可作为抽样标准,增强文本分析的可复制性。通过这种方法,研究者能够更系统地分析文本内容,减少主观性误差,并有效处理大量文本数据。

4 结语

强调了国际组织语言政策研究的重要性,指出现有理论多以民族国家为出发点,而对超国家层面的研究不足。文章提出需要在国际组织这一特殊领域进行实证研究,以推动语言规划理论的发展。总结了国际组织语言政策研究的路径,包括理论探讨、宏观描述性统计、政策文本质性分析和基于语料库的分析。特别指出文本计量法在语言政策文本分析中的应用,强调研究者需要有理论设定和分析视角。文章倡导采用数据驱动的文本计量法进行研究,以促进人文社科研究的数字人文进展,并以IRaMuTeQ软件为例展示分析步骤和结果,旨在吸引更多学者关注数据驱动的语言政策研究。

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