公益众筹文本的叙事性对捐赠说服的影响*

游 浚，周旭东

(重庆邮电大学 经济管理学院，重庆 400065)

公益众筹为公益捐款提供了互联网筹资途径，吸引了更多的公众参与。至2020年底，中国公益众筹平台“腾讯乐捐”已为超过9万个项目筹资117亿元，超过4亿人次参与。与传统慈善项目的线下实地考查调研、面对面项目展示不同，公益众筹基于网络平台，通过文本介绍公益众筹项目说服公众或组织捐款。尽管近年来公益众筹快速发展，但仍有超过60%的众筹捐款项目失败。因此，研究文本如何提高公益众筹捐款具有重要的理论与实践意义。

国内公益众筹筹款包括注册、发起、审核、募款、执行、结项6个步骤。发起者实名注册后，将项目具体情况以文字介绍并配图上传至公益平台，平台审核通过后开始募集善款。一个个项目形成一个个“公益文本”， 众筹参与者即捐赠者通过阅读“公益文本”来决定是否捐赠，影响捐赠者主观判断的一个重要因素是“文本”的说服性[1]。例如，当刺激捐赠者想象他们处于受赠者的环境时，可以增加捐赠额；而激发捐赠者捐赠后的积极幻想(positive fantasies)则可以增加捐赠参与[2]。文本的叙事性是指文本在语言表达中采用的技巧和策略，叙事性对于文本说服至关重要[1]。公益众筹文本的叙述由用户产生内容，发起者可以采用任意的叙事方式对项目进行描述，不同的叙事性会导致不同的说服效果。

现有关于公益说服文本的研究，主要关注求助内容的真实性、企业赞助信息、捐赠者利己/利他思考等[2]，鲜有文献系统研究如何通过文本的叙事变化来提高捐赠说服。而现有关于文本说服的研究，主要研究了情感词词频、图片数量、文本长度、文本时效性等[1,3-4]，极少研究如何通过文本叙事性来提高说服力。现有关于叙事性的研究，多是定性分析文本的叙事性，或者以一个文本为样本进行案例分析[5]，尚无对大型文本数据的叙事性开展定量研究。

基于此，区别于以往文献，本文将研究大型数字语料库中公益众筹文本的叙事性，理解这一语言特征如何随文本的连续变化而变化。具体包括以下三方面：第一，从研究视角来看，拟聚焦公益众筹文本叙事性本身；第二，从研究内容来看，本文拟从叙事内容与叙事话语两个维度，研究其对捐赠说服的影响；第三，从研究方法来看，本文拟定量研究叙事性在文本中的变化，更细致地研究公益众筹文本的叙事变化。

一、 理论背景与研究假设

(一)叙事性与叙事说服

托多罗夫在1969年提出了叙事学这一概念，叙事学即叙事工作或者讲文本的科学。在不同的文学作品中，对叙事性的定义有很多。在传播和叙事说服领域，叙事性的定义有许多共同的内容。学者们审视各种叙事性定义中反复出现的主题，如Hinyard和Kreuter提出：“叙事性是任何具有可识别的开头、中间和结尾的连贯一致的故事，它提供了关于场景、人物和冲突的信息；提出了未解答的问题或未解决的冲突，并提供了解决方案。”[6]其他学者也对叙事性进行了类似的概念化研究。例如，Green和Brock提出，“叙事性的叙述需要一个故事，提出未解答的问题，呈现未解决的冲突，或描绘尚未完成的活动；人物可能会遇到危机，然后解决一个或多个危机。一条故事线，有开头、中间和结尾，是可以识别的”[7]。综上所述，本文认为叙事性是一个逐步发展的故事，在不同事件的时间中展开冲突并给予解决。

语言的叙事性包括叙事内容和叙事话语。叙事内容反映了人物生活的事件线性顺序，即描述谁做了什么、在哪里、何时以及为什么做[8]。叙事话语指文本如何被讲述，即笔者运用文学手段来扩展叙事内容[9]，如在文本情节的过程中加入情感的变化和调整事件的顺序以创造戏剧性。

人们在阅读一个文本时，文本中的信息常常会影响其态度、信念等，使其逐渐和文本中明确表达或隐含的态度、信念等相一致，即叙事说服[10]。叙事通过与叙事中人物的共鸣来吸引读者，从而增强叙事的说服性[11]。许多研究表明，阅读或听故事可以改变人们对叙事主题、对整个世界的看法和态度，并诱导人们产生与叙事中所含信息一致的行为[12]。叙事说服之所以可以改变人们的态度和信念，是因为叙事信息(即故事)可以引发一种叙事传输状态，这种状态在改变人们态度和信念上具有强大的力量[13]。

(二)叙事内容

叙事内容由人物、动作，有因果线索的完整情节和有发生不同故事的特定的场景等构成[14]，这些元素用不同的方式组合成一个个不同的文本。

人物：叙事文本中的人物是促使事件、情节发生的驱动元素。在公益众筹文本中，人物常常是文本的中心。例如，“留守儿童的秘密信箱”项目中对人物的描述：小琪是石垭子村小学的三年级学生。生母在她很小的时候就离开了，父亲又成家生了个妹妹，父亲和继母去了深圳打工， 家里只有婆婆，太公和小琪三个人。每天上学的山路要走近两小时，学校要求三年级以下的孩子要家长接送，驼着背，一瘸一拐的婆婆便每天来回两次。

情节：情节是按照因果逻辑组织起来的一系列事件，是作者从自己的视角看到的客观现实世界，通常带有作者自己的思想感情。例如，电话那头传来妈妈的声音：“宝贝，好好听老师和爷爷奶奶的话，好好学习，妈妈过段时间回来看你……”孩子放下电话的那一刻开始，就期盼着那一天的到来。一个月、两个月、三个月……每个晚上都会有太阳的梦境出现，爸爸妈妈回来，自己飞奔着扑向爸爸妈妈的怀里……

场景：叙述内容中具体描写的人物有一系列的行为，与人物当时所处的具体环境组合形成一个个特定的场景。例如：海拔3 700米高原的一所乡村民职学校开学了。结束了上午的文化课学习，简单午饭后占尕吉老师带着音乐舞蹈班的孩子们来到简陋的操场，开始了舞蹈课的热身准备。中午暖和时，校园摇身一变，成为最好的天然洗衣晾衣场。缺乏娱乐设备，聪明的孩子们就拿腰带做跳绳，也是乐趣无穷。

事件：事件由所叙述的人物行为及其后果构成，对一个个人物、行为及其后果的叙述构成了一个个的事件。例如：我的孩子被学校推荐参加了由心语志愿者协会组织的青少年团体活动，孩子每次参加完活动回来要兴奋好几天，她给我讲志愿者哥哥带她去了自然博物馆、带她去了海洋馆，她看到了鲨鱼、看到了大象骨头，等等。从那以后孩子总是问我，志愿者哥哥下次什么时候来啊？我长大了也要当志愿者。

由于文本包含了人物从最初的事件状态到后来状态的转变[15]，因此必须包含一些基本的结构元素。叙事内容包括三个要素：人物情感、认知意识的场景[16]、事件的时间嵌入[17]。

1.情感意识场景与认知意识场景的影响

情感意识场景是指文本在多大程度上回顾了有关人物表达情感的初始事件，进而导致后续事件；认知意识场景是指文本在多大程度上回顾了有关人物表达思想的初始事件，进而导致后续事件。当人们阅读不同的文本时，他们在精神上对文本所描述的世界的痴迷程度有所不同，这是由于不同的故事中所蕴含的情感意识场景和认知意识场景不同[18]。读者会根据笔者的描述做出更多推理，体会角色从而达到移情的效果[19]。为了达到叙事说服的效果，读者必须在心理上适应叙述者或角色的意图和主观体验[20]。例如，他们也有梦想，也对学习各种知识充满了渴望，却因为自身特殊的情况，从小就随父母奔波于各地医院和康复机构，无法与其他小伙伴一起进入普通幼儿园或小学，一起快乐地成长；有的甚至过早踏入社会，或是被关在家里照料，失去了与其他小朋友共享同一片蓝天的机会。在公益文本的描述中，情感和认知是文本效果的核心成分[21]，情感意识和认知意识场景的增加会使文本更具说服力。因此，提出以下假设：

H1：公益文本所描绘的情感意识场景越丰富，捐赠说服就越强。

H2：公益文本所描绘的认知意识场景越丰富，捐赠说服就越强。

2.时间嵌入的影响

时间嵌入由两个方面的内容组成：一是事件按时间的推移发生变化，通常事件会随着时间的不同经历不同的阶段，会有开始、发展变化、不同的结局等。二是因果逻辑：人物和事件之间有多维的联系，这些联系之间存在一定的因果关系，形成了事件发生的因果逻辑。而时间与内容的结合使读者能够整合一个个信息。有时，尽管文本因果逻辑不正确，但时间的说明可以使读者形成对文本因果逻辑的理解。例如，这里也是她的母校，一年前从青海民大毕业的她，带着感恩的心回到母校教书。“我很感恩我的母校！”占尕吉老师不无动情地说：“学校多年坚持免费招收周边地区的双困学生(家境贫困，文化基础薄弱)，去年学校考取大学的学生有19个，我特别为他们骄傲。”在公益众筹文本中，时间这一必要的叙事内容元素使文本具有可想象的事件序列，使读者更能够体会作者表达的观点，从而达到说服捐赠者的目的。因此，提出以下假设：

H3：公益文本的内容在时间上的嵌入度越高，捐赠说服就越强。

(三)叙事话语

话语指叙述方式，即怎么说。可通过有效运用语言劝说或影响某些特定受众。从认知叙事学角度来讲，叙事话语引导读者进行叙事理解，促使读者采取一定的认知策略，同时也探讨叙事如何再现人物对事件的感知和体验。

在公益众筹领域，求助者可通过文字使捐赠者产生因果逻辑推断。例如，在写作中增加情感的摄入、调整事件的发生顺序等，从而增加文本的说服性。叙事学家已经确定了两个关键的叙事话语元素：体裁和戏剧性[22]。

1.体裁的影响

Miller认为体裁不仅仅是一种针对书面文体的概念，也不仅仅是分析语言现象时的客观对象，同时还是进行口头交流时的工具和手段[23]。它是一种可辨认的、体系化和同质化的、自然分节的言语行为[24]。由于公益故事中含有较多的情感变化，本文使用了Gergen开发的情感体裁分类法[25]。在此方法中，文本体裁分为情感平稳型和情感波动型。情感平稳型指故事的情绪既不上升也不下降；情感波动型指故事的情绪有上升下降交替的现象。Vonnegut认为，故事可以根据情感的变化绘制情感变化曲线，随故事情节发展而变化的情感比没有交替变化的更加引人入胜[26]，也就是说，在公益故事的叙述过程中，情感发生变化的文本比没有情感变化的文本更有吸引力。例如，一个人的世界是寒冷的，有人关爱的世界才是温暖的。为了使这些孩子不会离我们越来越远，让他们那柔弱的生命重新焕发出灿烂的生机……这种有情感变化的文本更能将捐赠者带入情境。因此，提出以下假设：

H4：与情感平稳型体裁相比，情感波动性体裁具有更强的捐赠说服。

2.戏剧性的影响

戏剧性是一种叙事话语元素，从故事中的怪异或曲折中产生[27]。悬念在公益众筹非虚构写作中起到类似留白的作用，打乱了原本的叙事路线，引入未知的情节，吸引人们思考，激发人们继续阅读的兴趣。戏剧性中的悬念是一个错位与复位的过程，即错位原有的叙事逻辑后再进行复位。戏剧性是冲突设置的常用手段，而悬念是戏剧性最重要的方法之一[28]。Brewer和Lichtenstein根据故事的引导情绪：惊讶或好奇区分出不同的事件顺序[29]。惊讶和好奇所造成戏剧性效果是不一样的。惊讶是事件按时间顺序叙述慢慢向情感高潮发展；好奇随情感高潮而开启，并刺激读者与叙事世界互动。它们的区别在于故事中的情感高潮在前还是在后。在互联网上，用户常常面临信息过载的情况。在公益众筹平台上，每天都有大量的项目上线，为了达到吸引读者的目的，作者会有选择地对所发生事件的陈述内容进行排序，如果故事开篇有强烈的情感波动，就容易吸引读者的好奇心，引发读者联想到自身的实际而沉浸其中。例如，在石垭子村小学门口见到小琪的时候，她兴奋地扑上来，拉着志愿者的手不放，从婆婆的背篓里拿出三四斤枣子要送给我们。他们很愿意与志愿者老师亲近，跟小伙伴争抢着，希望得到志愿者老师的注意。在课堂上，在活动中几乎一直想要站在老师面前，拉着老师的手，希望老师听她讲话。因此，提出以下假设：

H5：在公益文本中，情感高潮靠前描述的文本比情感高潮靠后描述的文本具有更强的捐款说服。

综上，本研究构建捐赠说服概念模型如图1所示。

图1 捐赠说服概念模型

二、 研究方法

(一)研究对象及数据源

大多数公益众筹项目，尤其是疾病类项目，受社交因素影响较大，在媒体介入、引导社交舆情时，对项目的转发次数有极大影响。为了减轻社交因素的影响，本研究选取了平台上教育助学类项目文本作为研究对象。本研究的文本数据源于国内最大的公益众筹网站——“腾讯乐捐”。

“腾讯乐捐”平台是一个适合研究项目文本叙事性影响捐赠者行为的良好场景。首先，腾讯乐捐平台的信息标准化程度较高，对所有已结项的项目都进行了整理和分类，且所有捐赠者能接触到的项目信息完全相同。“腾讯乐捐”平台公布的项目的信息包括：项目类型、发起人介绍、困境现状、筹集目标、筹集时长、执行方等，点击具体项目可以看到每个项目的进展和结项报告。这些信息或者为连续型的数值变量，或者为取值固定的分类变量，信息标准化程度较高。其次，每一个出资者在进行行为决策时，可以利用的信息集均为网站公布的有关项目的信息，不存在信息差异。因此，使用“腾讯乐捐”平台的公益众筹项目数据有助于减少低标准化信息或异质信息对研究结果的干扰。“腾讯乐捐”对众筹项目的审核非常严格，对项目的披露公开透明，可以排除很多干扰因素。例如，所有项目都有图片和文字说明，并对筹款的去向进行了非常详细的说明，因此，本文对捐赠者决策的研究也就不再考虑项目后续的披露情况。再次，“腾讯乐捐”平台公益众筹项目的数据包括捐赠人次，我们可将捐赠人次作为捐赠者被说服的代理变量。最后，该网站是民政部指定的首批慈善组织互联网教育募捐平台，对项目的发起有严格的流程规定和审批，数据的真实性有较好保证。

本研究数据采集分为两步：一是抓取已经筹资成功的项目列表，形成初始项目列表；二是根据项目列表采集项目内容(如发起方、发布日期、筹资金额、目标、人次等)。本研究以Python为脚本语言，MySQL为数据库，抓取相关的项目信息，共获取了12 000余个教育助学类项目。经过数据处理，最终保留有效教育助学类文本样本共计9 192个。

(二)文本处理

1.文本预处理

文本预处理是文本处理前的准备工作，主要包括分词、去停用词等。本文使用Python下的 Jieba分词工具进行分词，结合哈尔滨工业大学停用词表与百度停用词表进行去停用词。

2.词典准备

本文以C-LIWC词典、大连理工中文情感词汇本体库以及HowNet(知网)作为基础词典。这三种词典是文本情感分析领域应用最多的词典。

C-LIWC词典是在LIWC基础上形成的词典。Pennebaker等人研究的LIWC软件(linguistic inquiry and word count)用于对文本描述中的单词进行分析。其核心包含约4 500个从社会学、健康学以及心理学方面挖掘的情绪和认知的单词。LIWC是英文情绪分析研究应用的重要词典[30]。台湾科技大学人文社会学科研究人员根据中文特性将LIWC词典翻译为中文版本,其中包含语言特性30类(副词、介词等)、心理特性42类(正向情绪词、负向情绪词等)，共有72个类别，总计6 862个词。词典中每个词都有一个或多个类别属性。

大连理工中文情感词汇本体库词典包含正向情感词11 229个，负向情感词10 782个，共计27 466个情感词。由于程度副词和否定词会影响情感词的情感强度或极性，除了基础情感词典外，选用知网的程度副词词典和否定词词典。其中，程度副词词典包含219个程度副词，这些词分为六个等级：“超”“极其”“很”“较”“稍”“欠”。为计算程度副词对情感词强度改变的倍数，赋予6个等级相应权重，分别为3、2.5、2、1.5、1、0.5；否定词词典含有82个否定词。

(三)变量测量

1.文本说服性

现有文献指出，在教育助学类项目中，捐赠人次数是衡量捐赠效果的重要指标[2]。因此，本研究选取项目的捐赠人次作为说服性测量的标准。捐赠的人次越多，说明该项目的捐赠说服越强。

2.情感意识场景和认知意识场景

从语言学角度讲，意识由3个连续部分组成：运动(一个起始事件)、精神状态(情感或认知)和另一个运动(一个后续事件)。因此，为了衡量情感和认知意识场景的发展水平，本文将项目每一篇文本分成句子，使用C-LIWC词典的“动作”“情感历程”“认知历程”词，以及文本中句子的数量，计算每个文本中3个连续句子(每句一个单词)的运动-情感历程-运动(情感意识)和运动-认知历程-运动(认知意识)三元组的数量。使用这个数除以每篇文本的句子总数，以得到文本中情感意识和认知意识的强度。

3.时间嵌入

年代学(叙事运动)和因果关系(叙事框架)表明文本中时间嵌入的存在。本文使用C-LIWC词典来确定时间词和因果词的强度。将强度转换成一个类别变量，来表示在时间上的嵌入程度：编码为0表示既不是时间词也不是因果词，1表示为时间词或因果词，2表示既是时间词也是因果词[31]。最后，把所有得分加总再除以句子总数，以得到文本中时间嵌入程度。

4.体裁

为了揭示文本的体裁，本研究绘制出每个项目文本的情感曲线。在前面的分词后，使用大连理工大学中文情感词汇本体库词典的正向情感词和负向情感词计算出每个句子的情感得分。最后，根据文本中每个句子的情感得分算出得分之间的方差。方差越小，表示文本类型越接近平稳型；方差越大，表示文本类型越接近跌宕起伏型。

5.戏剧性

为了得到文本戏剧性，使用体裁分析中的句子情感得分进行了高潮分析[29]。通过计算每一个句子与前一个句子的情感极性的偏差来确定每篇文本中情感最极端的句子比率。比率越小，情感高潮就越早，戏剧性就越大。

6.控制变量

已有的文本研究多次表明，文本的图片数量和文本长度显著影响说服结果[1]，因此，本文将图片数量和句子数量纳入本研究作为控制变量；考虑到项目发起方包括个人、基金会或者NGO组织等多个来源，且由于基金会或者NGO是按照相关章程建立的公益组织，公众一般认为其有一定的制度保证，可信度较个人发起项目高[32]。另外，大多基金会或者NGO等公益组织已经发起并完成一些公益项目，已有一定的捐赠者基础，所以笔者将项目来源也纳入本研究作为控制变量。

发起方是基金会或NGO编码为1，发起方不是基金会或NGO编码为0。变量测度方法及方法参考文献来源如表1所示。

表1 变量测量方法

三、 数据分析

(一) 变量的描述性统计

本文采用SPSS 23数理统计软件对数据进行描述性统计与相关性检验，描述性统计如表2所示。捐赠说服变量使用捐赠人次来测量，最大值是626 859人次，表明“腾讯乐捐”这个平台受众较广，参与者众多。因变量(捐赠人次)数据分布分散，对其频数进行统计发现其呈现右偏分布，偏度为26.807。情感意识场景强度平均值为0.15，远大于认知意识场景强度数值0.04，表明作者在描绘公益项目时较多渲染了人物情感，符合常理。此外，项目来源平均值为0.47，表明有接近一半的公益项目由个人发起。

表2 变量的描述性统计

(二)变量的相关性

Pearson相关系数(r)用以测量变量线性相关程度(|r|值越大，表明线性相关程度越高)。

(1)

(1)式中：rA,B表示A和B变量线性相关程度；N为样本容量；ai和bi、¯A和¯B分别表示A和B两变量的观测值和均值；rA,B取值区间为[-1，1]，其值越接近0，变量A和B的相关性越小；若等于0，则A和B相互独立；若等于1，则变量A和B完全相关。

各变量间的相关系数如表3所示。

表3 变量的相关系数

从表3可以看出，所有自变量相关系数绝对值均小于0.22。为进一步验证自变量间是否存在共线性，本研究继续对相关系数矩阵进行秩计算，结果为8，说明该相关系数矩阵为满秩矩阵，变量之间不存在严重的共线性问题[33]。方差膨胀因子(VIF)能检验多重共线性强弱程度，结果如表4所示，所有解释变量的方差膨胀因子分布在1左右，远小于10，因此自变量不存在多重共线性。

表4 多重共线性检验

(三) 模型选择和回归结果

捐赠人次是计数变量，其分布呈现明显偏态性。

已有研究证明，当被解释变量(因变量)是计数变量而使用OLS进行估计，将可能导致非有效的、不一致甚至是有偏差的估计量[34]。而对计数变量分析的常用统计模型包括泊松回归、负二项回归和零膨胀回归模型等[35]。本研究中的因变量(捐赠人次)的方差明显大于均值，离散程度较高，服从负二项分布，且Alpha检验也显著(P<0.05)，宜采用负二项模型。

为更好地体现文本叙事性对文本说服性的影响，本研究共构建了3个模型。其中，模型1包含控制变量的负二项回归模型，模型2包含控制变量和文本叙事内容的负二项回归模型，模型3是全模型，包括叙事内容与叙事话语的负二项回归模型。模型回归结果如表5所示。

表5 回归分析结果

从表5中可以看出，模型3的对数似然值的绝对值和AIC值比模型1和模型2都要小，表明加入的变量提高了模型的拟合优度。由表5的回归结果可知：

(1)控制变量

项目来源的回归系数为0.123，P值显著(P<0.01)；图片数量的回归系数为0.029，P值显著(P<0.01)；文本句子数量的回归系数为0.001，P值显著(P<0.01)。

(2)叙事内容

情感意识场景的回归系数为0.573，P值显著(P<0.1)，表明在公益文本中，作者描绘的情感意识场景越丰富，说服力越强，故H1得到验证。认知意识场景的回归系数为1.055，P值显著(P<0.1)，表明在公益文本中，作者描绘的认知意识场景越丰富，说服力越强，故H2得到验证。时间嵌入的回归系数为2.109，P值显著(P<0.05)，表明在公益文本中，时间嵌入成分越多，说服力越强，因而H3得到验证。

(3)叙事话语

体裁的回归系数为0.015，P值显著(P<0.05)，表明在公益文本中，整体文本情感波动得越剧烈，说服力越强，故H4得到验证。戏剧性的回归系数为-0.159，P值显著(P<0.05)，表明在公益文本中，情感高潮即文本中情感波动最剧烈的地方出现得越早，说服力越强，故H5得到验证。

四、 结 论

本文基于“腾讯乐捐”9 192个教育助学类公益众筹文本，实证研究文本的叙事性对捐赠说服的影响。通过对大型文本数据进行叙事性分析，本文综合运用相关情感词典，从文本的叙事结构出发，为研究定量海量中文文本的叙事变化处理构建了一种新的思路。

本文对公益众筹项目样本进行了分析，对其文本的叙事性即叙事内容包括情感和认知意识场景、时间嵌入，以及叙事话语包括体裁和戏剧对捐款说服的影响进行了系统的研究。研究发现，文本的叙事性对公益众筹的说服有显著影响。本文的结论主要包括：(1)公益众筹的图片数量和文本长度有利于捐赠说服；公益众筹项目的发起方为基金会或NGO组织等，会有更多的公众参与捐赠。(2)叙事内容包括的情感意识场景、认知意识场景越多、时间上的嵌入度越高，捐赠说服越好；其中，时间嵌入的影响系数较大，对捐赠说服的影响较大，因此，在构建叙事内容各元素时，可首先考虑时间嵌入。(3)叙事话语包括的情感波动性越大、情感高潮越早，捐赠说服越好。由此可见，文本的体裁中情感波动大，能更好地将读者带入文本所设场景中，吸引更多的捐赠参与；而戏剧性即情感高潮越早，越能引发读者的好奇心，激发其读下去的渴望，有利于提高捐赠说服。相比于体裁，戏剧性对捐赠说服有更大的影响，因此在构建叙事话语时，若文本更具戏剧性，即早期就设置悬念等唤起读者的好奇，随着文本的叙述再满足其好奇心，将更有利于促进捐赠参与。

对公益众筹管理实践而言，公益文本应包含更多的情感历程词、认知历程词和时间词；公益文本使用情感词时，应交替使用正向情感词和负向情感词，使文本的情感变化更大；项目文本开篇时应有情感的剧烈变化，这样的文本更能吸引捐赠者。

本文的局限性体现在：第一，项目文本只选择了教育助学类，未来可对照不同的项目类型，探索在不同的项目里叙事元素的影响是否不同。第二，本文只将文本体裁分成了两类。未来可以使用更加先进的计算机语言细分文章体裁，判断文本描述应该注重的其他内容。