内容分析法在外语教学中的应用研究

陆少兵，陈坚林

(1. 上海电机学院 外国语学院，上海 201306；2. 上海外国语大学 外语战略研究中心，上海 200083)

陈坚林，上海外国语大学外语战略研究中心教授，博士，主要从事语言政策和规划研究。

一、引言

教学研究中，需要使用不同的研究方法，以确保研究的科学性。量化和质性研究是常见的两种类型。质性研究在解释社会现象、探讨动力机制和影响因素方面优势明显。

访谈法和问卷法是教学研究常用的数据收集方法。问卷收集的定量数据有成熟的方法进行分析处理，然而访谈收集的质性语料却缺少科学、有效的分析方法。大多采用传统方法来处理，如人工统计或用Excel来统计、检索关键词。有的采用话语分析法[1]、个案分析法[2]或扎根理论[3]来分析访谈语料。研究者需要逐句逐段分析语料，反复阅读，多次检索，深度挖掘；或者对多个个案提炼出的范畴进行自下而上的层层归类，以及建构模型。传统分析方法适用于规模较小的访谈语料，其对于规模较大的访谈语料而言，不仅费时、低效，而且无法掌握数据全貌和特征；关键词的选择也大多取决于研究者的个人判断，而非基于全要素信息，因此得出的结论不一定客观、科学。简言之，访谈话语的分析受到研究者自身经验、研究视角的影响，不同研究者会有不同的阐释和解读；加之研究过程难以复制、结果难以重现，故而研究结论难以验证、推广。

缺乏可靠、高效的访谈分析方法，无疑影响教学研究的客观性、科学性，也制约了研究的深度。因此，如何科学、高效地分析访谈话语就成为质性研究的一大难点。无论采用话语分析、个案分析、扎根理论，还是使用Excel检索关键词，访谈分析中的一个关键步骤就是建立访谈分析编码表。有了科学的访谈分析编码表，就有了分析框架。它就像一个使用手册或指南，使整个访谈话语的分析有了可靠的路径和依据。

二、质性研究的新思路

质性研究的新思路就是汲取量化分析的优点，将访谈话语等质性数据量化处理。借助语料库语言学研究工具，利用检索、统计技术对访谈语料进行量化分析，这种方法就是内容分析法。运用内容分析法对访谈话语进行分析的研究已比较成熟，但在外语教学研究领域还不常见。以“内容分析法”为关键词，在中国知网检索，截至2016年10月，有关外国语言文学领域的文献只有18篇。这18篇文献中仅有7篇发表于中文核心或CSSCI期刊。

对这18篇文献进行进一步分析发现，有些研究虽有内容分析法之名，但所选样本规模较小，采用人工统计，实则使用的是话语分析、文本分析或语篇分析方法。有的研究混淆了文献计量法和内容分析法，二者存在较大差异。外语学科领域内容分析法主要用于对研究文献进行梳理分析[4][5]，其次是教材分析[6][7][8]，将内容分析法用于对访谈话语分析处理的仅有1例。[9]

内容分析法的优点在于，通过将质性数据量化处理，利用话语分析软件对语料进行检索，结合统计分析技术，直观、科学地呈现访谈话语的特征和规律，能够避免盲人摸象、以偏概全的情况。话语分析法紧密结合具体语境和情景，对说话人言语行为的动机和意图进行推理、分析。理想的情形是在对整个访谈话语特征、规律和全貌有效把握的前提下，根据研究需要或研究问题进行深入、细致的话语分析，揭示说话人的深层动机或心理动因。

运用内容分析法处理访谈话语，需要借助话语分析软件和语料库语言学的研究成果。AntConc是由日本早稻田大学的Laurence Anthony用Perl 5.8 程序语言编写开发的一款跨平台语料分析软件。该软件兼容性好，可跨平台在Windows、OSX 和Linux系统下运行，具有词语检索、词表生成、主题词计算、词语搭配和词族提取等多种功能。目前大量应用案例集中于英语语料的分析，利用该软件分析汉语语料的研究并不多。

三、内容分析法在访谈分析中的运用

访谈分析框架的构建，通常由研究者根据个人经验和判断进行选择、归纳、分类。使用AntConc软件，可以轻松实现对整个访谈语篇进行词类全信息统计。再结合研究问题，在对高频关键词进行语义聚类处理基础上，可以初步构建起访谈话语分析框架，对整个访谈语料进行高效、便捷的分析。下文将结合具体研究，介绍如何在外语教学研究中使用语料分析软件和内容分析法分析汉语访谈话语。

1.研究对象及数据来源

为了解上海地区英语学习者的学习观念和自主学习行为特点，研究者先后进入上海五所学校，联系任课教师，征得教师和学生同意，在上课前或下课前15分钟发放调查问卷，进行现场问卷调查。问卷回收后，研究者随即从学生中征集志愿者，进行大约1小时的集体访谈。访谈采用半结构式，使用了访谈问题清单。访谈前，征得受访学生同意，进行现场录音，同时辅以要点笔记。整个访谈调查共进行了五次，有53人参加。录音超过5小时，转写成文本，合计约4.4万字。为保证转写质量，又请独立人士根据录音对转写文本进行了审校。

集体访谈效率高、效果好，但若运用不当也可能彼此抑制，无法确保每位参与者拥有相同话语权。此外，由于集体访谈在学校进行，教师的影响和受访者彼此相识也可能会对访谈内容的真实性造成一定影响。为弥补以上可能的缺陷和不足，研究者又选取受访者进行在线访谈。根据问卷上自愿留下的联系方式联系其本人，通过社交软件进行在线交流。研究者联系了25人，最后答应并成功进行在线访谈者有16人，其中女生9名，男生7名。这些在线访谈经过转写整理，大约1万字，归入一个文档，作为个人在线访谈数据。

2.内容分析法流程

研究中一个最大的难题就是如何处理、分析这些以访谈数据为代表的质性数据。解决思路是采用内容分析法，将非定量的文献材料转化为定量的数据，并依据这些数据对文献内容进行定量分析，揭示数据内在的关联，做出基于事实的判断和推论。定量是内容分析法区别于话语分析法以及其他传统分析方法的显著特征，是达到“精确”和“客观”的一种必要手段。量化处理就是把样本信息转化为机器软件可识别处理的数据化形式的过程。具体而言就是运用统计学方法对类目(categories 或dimensions)和分析单元 (items或tokens) 出现的频数 (frequency) 进行计量，通过频数、百分比、卡方分析、相关分析以及T-test等揭示访谈数据的特征。定量并不排斥解释，在得到一组说明或展示样本特征的数据后，需要对这组数据进行解释，即说明数据的意义。在定量分析基础上对数据的深入分析与阐释，可以避免数据解释的随意性和主观性，使结论更科学、客观。

遵循定量与定性分析相结合的研究思路，借助话语分析软件，用数理统计方法，对文本特征进行梳理，在关键词检索、统计的基础上，结合上下文语境和研究问题，能够进一步深入挖掘文本内容。内容分析法一般包括“确定研究总体和研究目标、选择分析单位、设计分析维度、抽样和量化分析材料、进行评判记录和分析推论”六部分。整个访谈数据的分析过程按以下步骤进行：

(1)对访谈转录文本进行分词处理，形成机器、软件可自动识别的语料；

(2)将预处理的访谈数据输入话语分析软件，进行处理；

(3)根据词频检索表，对高频词按照语义进行分类(categorization)，参照问卷量表维度，形成编码表维度，亦即分析类目；

(4)选择典型高频词作为检索关键词，即访谈话语分析单元(analysis items)；

(5)建立访谈话语分析编码体系，即确定编码表并进行界定；

(6)基于话语分析软件的检索、统计结果，根据访谈话语编码表，对量化处理后的数据进行分析、解读，展示其特点、趋势和规律；

(7)在对关键词定位基础上，进行话语分析，推断受访对象的态度和心理；

(8)结合内容分析、话语分析，进一步解读、阐释，并与定量分析相互比照。

3.访谈话语的预处理

由访谈录音转写而来的文本是数据分析的基础，对大量数据进行内容分析，仅靠人工进行审读、标注、统计、分析尚且不足，需要借助软件。包括AntConc在内的话语分析软件，只能识别、处理英语等西方语言，不能直接识别、处理汉语。汉语以“字”为基本书写单位，词语之间没有明显的区分标记。在对汉语语料进行分析前，需要对其进行词语切分和词性标注处理，只有计算机软件才能识别、处理，这个过程就是分词(parsing)。如果没有好的中文词法分析系统，汉语语料分析的正确率会受到很大影响。分词工作量大，完全靠手工进行词性标注和词语切分无法想象。为此，中科院计算所研发了“汉语自动智能分词系统”(ICTCLAS)。这款软件可以很好地对汉语语篇智能分词，在国内外相关软件评测中表现最佳。本研究使用的是中科院计算所研发的32位Windows版ICTCLAS5.0(2011版)。将文本导入分词软件，进行分词处理，可得到分词后的文本。

4.访谈分析编码表的构建

将非定量的文献资料转化为定量的数据，关键是要对访谈数据赋予计算机可以识别的代码，即编码。编码根据多个分类标准对访谈资料进行归纳总结，它是一个从访谈资料中逐渐提炼概念的过程，即用简短的词组或词语来概括访谈资料中的人物、事件、概念和主题等。[10]一系列的编码构成一个编码体系，形成编码表。有了编码表，话语分析软件就可以开展进一步的统计分析,因此编制编码表是内容分析法的核心。

分析维度又称分析类目，是根据研究需要将资料内容进行分类的标准，它是编码的基础。设计分析类目，一可采用现成的分析维度系统，二可根据研究目标自行设计。本研究根据研究目标和问卷量表编制因素，自行设计分析维度系统。分析维度应遵循以下原则：(1)分类完全、彻底，适用于所有分析材料；(2)分类标准一致，即从众多属性中选取一个作为分类依据；(3)分类层次明确、清晰，逐级展开，不能出现层次混淆、重叠；(4)兼顾后期数据处理的需要。据此，可按照以下步骤设计分析维度，进行测试、调整，确定编码表。

第一，根据研究问题和量表维度及因素设计编码分析体系。整个编码分析体系分为三层：第一层可划分为观念、环境、行为；第二层分别对观念、环境、行为进行细分，如环境包含学习氛围、师生关系、同伴关系、教学制度等；第三层继续细化，从待分析材料中选择与观念、环境、行为相关的典型高频词。

第二，根据分析维度和对第一个访谈转录文本的词频分析，结合研究问题，选择相关的高频词作为编码表分析单元，例如“信心”包括自信、自信心、成就感等。

为确定分析单元，在确立编码表前，需从访谈数据中抽样，进行预分析，选定典型高频词。预分析选择了上海大学和上海商学院的访谈数据，导入经过分词处理的访谈文本，选择词频统计功能，运行AntConc软件。从输出结果中选取词频数大于2的字词，因数量较多，统计结果不作赘述。

具体而言，上海大学访谈数据共有10624个字符(word tokens)，不同字词数(word types)有989个。上海商学院小组访谈转写文本总字符数为7778个，不同字词数为799个。在上海大学访谈文本中“自己”出现61次，“自主”出现16次，而“自习”“自学”加起来达到20次，其他如“同伴”“学生”“室友”“朋友”合计达到50次，“时间”出现36次，“计划”“规划”“安排”出现30次，“目标”“要求”“目的”“需要”“需求”“任务”出现32次，“坚持”“努力”“主动”“勤奋”出现24次；“习惯”出现8次等。对这些高频词，根据语义进行聚类，建立访谈分析编码分类。

自主性：自由(自己、自我、自身)、自觉(主动、被动、自愿、自发、自学、自习)

自我管理：规划(计划、安排、设计：目标、路径、方法)

监督/约束(限制、逼迫、压力)、

执行：执行(力)、投入

时间管理(忙碌)、紧(张)、空闲、多、杂、碎片化

目的：目标、考试、需求、欲望、动力、追求、决心

反思：思考、总结、回顾、回首

性格情感：拖延(拖沓、懒、惰性、懒惰、懒散)、随意/性、兴趣/喜欢)

效能感：效能感(成就感、自信、自信心、信心)

意志力：意志、毅力、坚持、耐心、控制力、自制力、自控力

环境：氛围、师生、同伴、朋友、室友(关系)、(教学)制度/体制

学校(周围、寝室、教室、食堂、图书馆、课外(外部)

在对检索出来的高频词按照语义进行归类之后，同设计调查问卷所涉及的维度进行比对，发现在对高频词的语义归纳和分类中，出现了一类调查问卷维度所未涵盖的新类目，即“环境”。该类目既包涵“关系”“氛围”等隐形文化因素，又包括“制度”“体制”等规则因素，还涵盖“宿舍”“图书馆”“网络”等有形载体，弥补了问卷维度的不足。据此初步确定了访谈数据编码体系中的分析维度和分析单元，设计出“访谈数据分析编码表”(见表1)。

表1　访谈数据分析编码表

(续表)

建立“访谈数据分析编码表”之后，就可以把它作为研究工具，对整个访谈话语进行全面、深入的分析与解读了。

对访谈话语分析类目和分析框架的构建通常较为主观，常由研究者根据个人经验进行选择判断、归纳分类。使用AntConc软件可以高效、客观、科学地构建起访谈话语分析框架。话语分析软件和内容分析法二者相结合，为科学、高效地分析处理外语教学研究中的访谈话语提供了一条可行之道，也为质性研究提供了一种较为科学、可靠的研究方法。

参考文献：

[1]蒋跃,李璐. 英文电视访谈节目中模糊语言构建权势关系的分析研究[J].外语教学，2010，(1):27-30.

[2]何木叶. 学习策略生成的自传作品和访谈研究[J].宁波大学学报(教科版)，2014，(5)：69-70.

[3]钱春花, 徐剑, 胡洁雯.译者胜任力构建: 共词分析、翻译行为事件访谈与实证研究[J].外语界，2015，(4):18-19.

[4]王立非, 江进林.“十一五”期间国家社科基金外国语言学立项热点及分布分析[J]. 外语教学与研究，2011,(5):772-778.

[5]索格飞, 翁立平, 顾力行. 我国30年跨文化交际/传播教材的分析性评估(1985—2014)[J]. 外语界，2015,(3):89-94.

[6]何安平. 语料库辅助的基础英语教材分析[J].课程·教材·教法，2007，(3):44-49.

[7]朱茜, 徐锦芬. 国外优秀英语教材词汇和语法的布局、复现及练习方式[J].外语教学理论与实践，2014,(4):25-34.

[8]陈柏华, 吴月文. 高中英语教材跨学科分析——以人教版必修模块为例[J].课程·教材·教法,2012，(4):49-54.

[9]杨永建, 韩雪, 牛健, 李莹. 远程开放教育英语专业学习者完成学业的要素分析[J].远程教育杂志，2011,(6):59-65.

[10] 孙晓娥. 深度访谈研究方法的实证论析[J].西安交通大学学报(社科版),2012,(3):101-105.