基于SciMAT的国际译学动态演化(2010—2019)分析研究

李文婷 祝朝伟

(1. 四川外国语大学 英语学院，重庆 400031；2. 四川外国语大学，重庆 400031)

0 引言

英国翻译理论家Blumczynski(2016:1)在著作《无处不在的翻译》(UbiquitousTranslation)中提出：“翻译是一个相当大的概念，大到无处不在。”“无处不在的翻译”意味着翻译研究领域在不断扩张，翻译与其他学科的边界日趋模糊。翻译研究关注的热点持续增加，论文数量呈井喷式增长。在这种情况下，有必要使用科学计量工具有效地梳理翻译研究文献。随着大型文献语料库(如Scopus、Web of Science等)、可视化软件和文本挖掘软件的使用，科学计量法被越来越多地应用于各科学领域的研究中(Chen et al., 2010: 1386，Aryadoust et al., 2019: 3)。

近年来，国内翻译研究者也开始使用科学计量法来梳理国际翻译研究的热点和前沿，如李红满(2014)借助CiteSpace对2008—2012年六种高影响力翻译学国际期刊进行可视化分析，揭示国际翻译研究的基本态势；王昱(2019)以CiteSpace为工具，以2010—2019年14本国际翻译核心期刊上刊登的文章为研究对象，考察近十年来中国学者及其文献在国际翻译界的影响力等。这些研究主要以CiteSpace为研究工具，或梳理国际翻译研究的整体发展脉络和前沿热点(李红满，2014；冯佳 等，2014；王峰 等，2017)，或揭示国际翻译学某个分支研究的发展趋势(李海霞 等，2018；王昱，2019；张汨，2019)，尚未有使用可视化工具研究探讨2010—2019年国际翻译学研究主题的动态演化路径，并据此对未来的研究热点和趋势进行预测。由于国际翻译学权威期刊是翻译研究的前沿阵地，更能及时、准确地反映近年来国际翻译研究的热点和趋势，本文使用科学计量工具SciMAT，选取了10种国际翻译学权威期刊，以这些期刊的学术论文的关键词为研究对象，对2010—2011年、2012—2013年、2014—2015年、2016—2017年、2018—2019年五个时段的研究主题及其动态演化过程进行详细分析，预测国际翻译学未来的研究前沿和趋势，为相关学者把握翻译研究未来的国际发展动态提供参考。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

本文根据2020年在Web of Science上查询到的《InCites平台期刊引证报告》(InCitesJournalCitationReports，以下简称《引证报告》)，选取了以下10种翻译学权威国际期刊作为数据来源，并按2019年去除自引的期刊影响因子从高到低排序：(1)TranslationStudies；(2)InterpreterandTranslatorTrainer；(3)TranslationandInterpretingStudies；(4)Interpreting；(5)TheTranslator；(6)Target:InternationalJournalofTranslationStudies；(7)Perspectives:StudiesinTranslationTheoryandPractice；(8)LinguisticaAntverpiensiaNewSeries:ThemesinTranslationStudies；(9)AcrossLanguagesandCultures；(10)Babel:InternationalJournalofTranslation(见图1)。

图1 2019年10种翻译学权威国际期刊去除自引后的影响因子排序图

《引证报告》曾由汤森路透公司出版，现为科睿唯安公司(Clarivate Analytics)(1)2016年10月3日，欧尼克公司(Onex)与霸菱亚洲投资基金完成了对汤森路透知识产权与科技业务的收购后，新独立出来的公司被命名为科睿唯安(Clarivate Analytics)。的年度出版物，可以通过Web of Science核心合集数据库访问。《引证报告》通过对参考文献的标引和统计，使用量化的统计信息来评价全球领先的学术期刊影响因子和学科影响力，是一种国际上权威的多学科期刊评价工具，主要评价指标包括期刊影响因子、即年指数、被引用半衰期、分区情况等，其中最重要的评价指标是期刊影响因子。根据《引证报告》的说明，期刊影响因子本质上是“该刊物的论文被引次数与论文总数之比”。例如：某刊物在1980年的期刊影响因子是该刊物在1980年被全部SCI源刊物引证该刊1978—1979年发表论文的次数与该刊1978—1979年所发表的全部论文数之比(Glänzel et al., 2002: 173)。这种科学计量法的指示器最有争议的一个方面在于期刊自引也被纳入期刊影响因子的计算。如果期刊要求投稿作者引用该期刊最近刊登的论文，影响因子就可以被提高(Campanario, 2010: 2572)。因此，为了遏制期刊通过提高自引量人为操作影响因子的行为, 美国汤森路透在1997年版的《引证报告》里加入了期刊总被引频次中的自引率 (RSC, TC) 和影响因子构成中的自引率 (RSC, IF) (刘雪立，2018: 99)。

为使研究结论更加客观科学，本文在选取高影响力翻译学国际期刊时参考了《引证报告》去除自引期刊影响因子的做法，即某刊物在某年的影响因子等于该刊物前两年(Y-1年和Y-2年)所发表的论文被Y年所有源刊物引用的次数(去掉该刊物自引的次数)与该刊物前两年(Y-1年和Y-2年)所发表的论文总量之比，确保排除期刊自引的利益因素，以此客观地反映期刊的影响力。

为了用科学计量法更为客观地分析国际翻译学近年来的研究热点和趋势，本文以上述10种翻译学权威国际期刊的名称为检索词，时间限定为2010—2019年，文献类型限定为学术论文，排除了书评和社论材料，在Web of Science核心合集数据库中进行检索，最终得到有效学术论文1799篇，各期刊学术论文的数量、所占比重及分区情况如表1所示：

表1 10种翻译学权威国际期刊学术论文数量、所占比重及分区情况(2010—2019年)

1.2 研究方法与工具

本文以聚类分析和时序分析为研究方法，以2010—2019年发表在10种翻译学权威国际期刊上的学术论文为来源数据，选取作者关键词(Author’s words)、来源关键词(Source’s words)和补充词(Added Words)为分析单元，以SciMAT知识图谱可视化工具绘制国际翻译学在不同时段的关键词演化图、聚类战略图和主题演化路径图，通过可视化分析的方式研究国际翻译学近十年的热点和趋势。

SciMAT由西班牙格拉纳达大学(Universidad de Granada)开发，在纵向框架内执行科学绘图分析，为分析者提供执行科学绘图工作流程所有步骤所需的各种模块。与其他可视化工具相比，SciMAT还具有以下三种独特的优势：(1)强大的预处理模块可以清洗原始的文献数据；(2)广泛使用文献计量法，支持使用H指数，g指数，hg指数，q2指数进行数据分析，让研究者能更快找到某专门研究领域中不同聚类或演化区域的兴趣(影响)之所在；(3)便捷的向导工具可以设置科学绘图分析的不同步骤(Cobo et al.,2012: 1610)。

此外，数据的预处理直接关系到最终分析质量的优劣，而SciMAT的数据预处理功能特别强大。与CiteSpace和VOSviewer相比，SciMAT不仅可以进行去重处理，自动合并关键词的单复数，检查拼写错误，还可以通过手动方式清洗数据。除了功能强大的数据预处理能力外，SciMAT是知识图谱可视化工具中进行纵向时序分析的最佳软件。它的时间序列呈现方式简捷，使用户可以轻松判定特定领域的发展过程，迅速研判起关键作用的作者或文献(肖明 等，2012: 68)。CiteSapce虽然也有时序分析方法，但它是通过“突发词检测”算法来探索研究前沿，所面临的最大挑战是时效性。而SciMAT基于时序分析的聚类战略图使用横轴(中心度)和纵轴(密度)对聚类类团进行定位，通过对类团的中心度和密度进行分析，一定程度上能预测出类团在未来的时段图中所处的位置，判断研究的演化趋势，从而弥补CiteSpace的不足。

2 数据预处理

2.1 划分研究区间

研究者首先导入2010—2019年发表在10种翻译学权威国际期刊上的学术论文数据(书评和社论材料除外)，数据格式为txt文本，记录内容为“全记录与引用的参考文献”，数量共计1799篇，使用SciMAT的分区工具Periods Manager按年份将数据分为五个时段：2010—2011年、2012—2013年、2014—2015年、2016—2017年和2018—2019年。这种分区方式可以利用SciMAT特有的关键词演化图、聚类战略图和主题演化路径图的绘制功能，更直观地勾勒出翻译学科的研究热点和发展趋势。

2.2 清洗数据

通过SciMAT的自动清洗功能，合并关键词的单复数；同时通过手动清洗功能删掉意义比较笼统、可能影响分析结果的关键词“翻译(TRANSLATION)”。

2.3 参数选择

同时选定五个时段，设置分析单元为词(作者关键词、来源关键词和补充词)，根据绘图效果的最优化，确定五个时段的数据缩减方法均为频率缩减, 默认最小频率为1；选择矩阵类型为共现，网络缩减中边值缩减的默认最小值为1；选择标准化方法为关联强度；选择聚类方法为简单中心算法，设置网络最大值为10，最小值为2；选择绘图方式为核心绘图(选用默认值1)；评估聚类质量的指标选择总引用量；演化图和覆盖图均选择关联强度。

3 结果与发现

通过SciMAT软件的运算，得到以下三种可视化图谱：关键词演化图、聚类战略图和主题演化路径图。

3.1 关键词演化的发现

图2 国际翻译学研究关键词演化图(2010—2019年)

图2为2010—2019年国际翻译学研究关键词演化图，展示了这十年间关键词新生与消亡的情况，从左到右依次为2010—2011年、2012—2013年、2014—2015年、2016—2017年和2018—2019年五个时段。图2中向上的箭头表示消亡的关键词，向下的箭头表示新生的关键词，水平的箭头表示从上一阶段到下一阶段保留的关键词。

2012—2013年与2010—2011年相比，保留词23个，新生词26个，消亡词32个，消亡词略多于新生词，可见这个时段的翻译研究发展较为缓慢。2014—2015年与2012—2013年相比，保留词25个，新生词37个，消亡词24个；而2016—2017年与2014—2015年相比，保留词为44个，新生词41个，消亡词18个。2014—2015年和2016—2017年这两个时段的新生词与消亡词相比，新生词增加的比例明显加大，可见这两个时段的翻译研究相当活跃。2018—2019年与2016—2017年相比，保留词57个，新生词31个，消亡词28个，新生词略多于消亡词，可见新生词增速放慢。总体看来，除2010—2011年以外，其余四个时段的新生词都多于消亡词，下一时段的保留词都比上一时段多，可见翻译学科近年来总体上处于生机勃勃的发展阶段。

2010—2019年十年间，每个时段都保留下来的关键词有：评估(ASSESSMENT)、意识形态(IDEOLOGY)、口译员(INTERPRETERS)、语言(LANGUAGE)、隐喻(METAPHOR)、叙述(NARRATIVE)、副文本(PARATEXT)、技巧(SKILLS)、翻译能力(TRANSLATION-COMPETENCE)、翻译策略(TRANSLATION-STRATEGIES)、翻译共性(TRANSLATION-UNIVERSALS)和译者(TRANSLATOR)，可见这些关键词是近十年来翻译研究持续的热点。部分关键词除了在个别时段消失以外，其余时段都保留下来了，典型的例子是：模型(MODEL)、动机(MOTIVATION)、技术(TECHNOLOGY)和规范(NORMS)除了在2012—2013年消失外，其余时段都在关键词之列。这些关键词短暂消失后又很快重返关键词之列，究其原因，可能是由于国际翻译学权威期刊学术论文的延时影响以及学者的自省式研究所导致。仅在2018—2019年新生的关键词有艺术博物馆(ART-MUSEUM)、边缘领域(BORDERLAND)、文学名著(CLASSICS)、印度的(INDIC)、标准化(NORMALISATION)、政治新闻会议(POLITICAL-PRESS-CONFERENCE)、代表作品集(PORTFOLIO)、短篇故事(SHORT-STORIES)和十四行诗(SONNET)，这些新生关键词代表了未来可能成为热点的研究话题，均值得关注。

3.2研究主题演化状态的发现

SciMAT绘制的聚类战略图可以直观地展示五个时段研究主题的演化状态(见图3)。节点表示聚类主题，数字表示文献总被引量。数字越大，说明该主题受关注程度越高，研究热度越大。各图的横轴为中心度(Centrality)，代表与其他主题的关联强度，中心值越大，在研究领域中越处于中心地位。纵轴为密度(Density)，代表主题内部关键词之间的关联程度，密度值越大，内部联系越紧密，主题演化越成熟(刘艳华等，2018: 137)。

图3 五个时段国际翻译学研究主题的聚类战略图

结合聚类质量计量指标(文献总被引数)和各节点的聚类网络图，对五个时段研究主题演化状态的分析结果如下：

(1) 2010—2011年有五个聚类主题：语言(LANGUAGE)、转换(SHIFT)、评估(ASSESSMENT)、叙事(NARRATIVE)和法庭口译员(COURT-INTERPRETER)。右上象限包括“语言”和“转换”两大类团，是中心度高、成熟度高的核心主题。其中“语言”类团最大，包含关键词“模式”“认知能力”“角色”“任务”“天赋”“口译员”和“社区口译员”，处于中心度高、成熟度较高的位置，未来可能会是持续关注的热点；“转换”类团包含关键词“翻译共性”“关联词”“省略”和“文本”，处于中心度较高、成熟度很高的位置，可见该研究处于比较饱和的状态。右下象限的“叙事”类团包含的关键词是“隐喻”“意识形态”“规范”“声音”和“网络”，处于中心度较高、成熟度较低的位置，说明研究的可发展空间较大。左上象限的“社区口译员”类团仅包含关键词“踪迹”，处于中心度较低、成熟度较高的位置，可见该主题研究热度较低，发展比较稳定。左下象限的“评估”类团仅包含关键词“责任”，处于中心度较低、成熟度较低的位置，但总被引次数较高，多达43次，对后期的影响较大，可见是很有潜力的研究主题。

(2)2012—2013年有七个聚类主题：评估(ASSESSMENT)、移民(IMMIGRANT)、不对称(ASYMMETRY)、口译员(INTERPRETER)、能力(COMPETENCE)、隐喻(METAPHOR)和叹词(INTERJECTION)。对比2010—2011年的聚类战略图，可见“评估”类团从左下象限基本进入右下象限，中心度变高，成熟度也略为上升，表明该主题研究热度有所提高。值得注意的是，该主题的关键词仍只有一个，只不过从上一时段的“责任”变为“系统”，可见该主题研究的范围比较局限。右上象限包括“隐喻”类团，中心度高、成熟度较高，显现出良好的发展态势，不过目前的总被引次数仅两次，影响力还比较小。右下象限除“评估”类团外，还包括“口译员”和“叹词”两个类团，处于中心度较高、成熟度较低的位置，具有一定的发展潜力。其中，“口译员”类团所包含的关键词仍是“踪迹”，而“叹词”类团包含的关键词是“翻译策略”。左上象限的三个类团中心度和成熟度均成正比，从“移民”“不对称”到“能力”，中心度和成熟度都逐渐升高。

(3)2014—2015年有12个聚类主题：微历史(MICROHISTORY)、语言(LANGUAGE)、角色(ROLE)、情绪(EMOTION)、能力(COMPETENCE)、外国囚犯(FOREIGN-PRISONER)、冗长(REDUNDANCY)、少数民族语言(MINORITY-LANGUAGES)、翻译策略(TRANSLATION-STRATEGIES)、修订(REVISION)、经验(EXPERIENCE)和网络(NETWORKS)，这一时段新揭示的主题较多。对比之前两个时段，可见“语言”类团在本时段回归聚类战略图，而且还排名第二(总被引次数为38次)，这与2014年国际翻译日的主题“语言权力：一切人权之基础”(Language Rights: Essential to All Human Rights)正好契合。位于右上象限的“少数民族语言”“修订”和“网络”三个类团是高中心度、高成熟度的主题。右下象限包括“微历史”“能力”和“经验”类团的大部分，中心度高、成熟度低，是极具发展潜力的类团。其中，“能力”类团包含了丰富的关键词，如“翻译能力”“动机”“天赋”和“法律”等。左上象限包括“语言”“情绪”和“外国囚犯”类团的大部分，中心度较低、成熟度较高，研究热度可能会减退。左下象限包括“角色”“冗长”和“翻译策略”类团，处于中心度低、成熟度低的位置，属于新兴方向，也有被边缘化的可能。

(4)2016—2017年有14个聚类主题：语言(LANGUAGE)、能力(COMPETENCE)、意识形态(IDEOLOGY)、语料库研究(CORPUS-STUDIES)、翻译策略(TRANSLATION-STRATEGIES)、微历史(MICROHISTORY)、辅助(AID)、话语标记(DISCOURSE-MARKERS)、注释(ANNOTATION)、双关(PUN)、叙事(NARRATIVE)、叹词(INTERJECTION)、比较研究(COMPARRATIVE-STUDY)和视角(PERSPECTIVE)。右下象限包括“语言”“能力”“意识形态”“翻译策略”“微历史”“注释”以及“视角”类团的大部分，处于中心度高、成熟度低的位置，是亟待发展的主题。其中，“语言”类团包含的关键词非常丰富，如“字幕”“电影”“口译员”“手语”“原型”“插图”等，可见语言研究的范围正在不断地拓展。左上象限的“双关”和“叙事”类团中心度低、成熟度很高，是被边缘化的、稳定的主题。“辅助”“比较研究”和“语料库研究”类团的中心度略低、成熟度略高，尚有较大的发展空间。“话语标记”和“叹词”中心度较低、成熟度较高，发展空间比较有限。

(5)2018—2019年有19个聚类主题：语言(LANGUAGE)、知觉(PERCEPTIONS)、辅助(AID)、转换(SHIFT)、移民(IMMIGRANT)、模态(MODALITY)、意识形态(IDEOLOGY)、经验(EXPERIENCE)、天赋(APTITUDE)、手语(SIGNED-LANGUAGE)、警察访谈(POLICE-INTERVIEW)、法庭口译员(COURT-INTERPRETER)、视角(PERSPECTIVES)、方言(DIALECT)、标题(TITLE)、本土文学(INDIGENOUS-LITERATURE)、经典(CLASSICS)、差异(DIFFERENCE)和副文本(PARATEXT)。这一时期的研究主题最为丰富，研究分支也更加细化，在之前阶段曾一度消失的类团如“转换”“移民”“经验”“法庭口译员”等又重返聚类战略图。“语言”仍然保持为第一大类团，包含的关键词为“动机”“冗长”“学生口译员”“字幕”“禁忌”“城市”“口译策略”“隐喻”和“迁移”，研究内容更加丰富，研究分支更为细化。而2019年国际翻译日的主题“培养本土语言，提高文化对话”(Fostering Indigenous Languages Enhances Intercultural Dialogue)也验证了人们对语言问题的持续关注。右上象限包括“差异”和“转换”类团，是翻译研究领域发展成熟的中心主题。右下象限的类团“语言”“知觉”“经验”和“警察访谈”处于中心度很高、成熟度较低的位置，是未来研究的热点主题。“知觉”类团包含关键词“技巧”“译者”“挑战”“术语”和“模式”；“经验”类团包含关键词“翻译实践”和“任务”；“警察访谈”仅包含一个关键词“文本”。类团“天赋”“手语”“副文本”和“意识形态”的大部分处于中心度较高、成熟度低的位置，还有较大的发展空间。左上象限的类团“方言”“移民”“视角”“辅助”和“法庭口译员”处于中心度较低、成熟度高的位置，属于研究领域中比较成熟的问题；而类团“模态”“标题”和“本土文学”处于中心度低、成熟度较高的位置，属于比较边缘化的主题。

3.3研究主题演化路径的发现

SciMAT绘制的主题演化路径图可以直观地呈现出2010—2019年期间国际翻译学研究主题的演化路径。图4中从左到右依次展示了2010—2011年、2012—2013年、2014—2015、2016—2017年和2018—2019年这五个时段的主题，类团间的实线说明二者有共同的主要关键词，虚线说明类团间有共同的次要关键词，虚实线的粗细代表二者之间联系的紧密程度。

图4 国际翻译学研究主题演化路径图(2010—2019年)

横向来看，各个时段的主题随着时间的推移逐渐增多，研究内容更加丰富，研究分支更加细化。2010—2019年国际翻译学研究主题在语言、评估和叙事三个方向上呈现九条演化路径：

(1)语言方向：1)语言→口译员→角色→语言→语言、辅助、手语；2)语言→口译员→角色→视角→视角、模态、知觉；3)语言→不对称→语言→语言→语言、辅助、手语；4)语言→不对称→语言→视角→视角、模态、知觉；5)语言→不对称→语言→意识形态→意识形态、经典。语言方向的演化路径图最为丰富，围绕“语言”主题，一方面从右上象限进入右下象限，再进入左下象限，大致停留在右下象限，极具发展潜力，有待于从更多的研究角度来细分；另一方面从右上象限进入左上象限，再分别进入右下象限和左上象限，研究的主题实现分流，“语言”“手语”“知觉”和“意识形态”极有可能成为未来的研究热点。(2)评估方向：1)评估→评估→语言→语言→语言、辅助、手语；2)评估→评估→语言→视角→视角、模态、知觉；3)评估→评估→语言→意识形态→意识形态、经典。围绕“评估”主题，从左下象限进入右下象限，再进入左上象限、右下象限，最后分别进入右下象限、左上象限和左下象限。在主题演化的过程中，前期发展较为单一，自2016—2017年时段开始，才有了较为丰富的分支，并于2018—2019年最终分流为未来的热点主题、稳定的主题和边缘化的主题。(3)叙事方向：叙事→隐喻→翻译策略→翻译策略→语言、本土文学、转换。围绕“叙事”主题，演化路径从右下象限到右上象限，再到左下象限、右下象限，最终发展出的分支主题分别进入右上象限、右下象限和左上象限。从这条演化路径可以看出主题的发展前期非常单一，直到2018—2019年才发展出三条分支，并各自流向不同的象限。

总体看来，2010—2019年期间，“语言”这个主题在国际翻译学研究中始终处于重要的地位，因为翻译研究始终离不开对语言的讨论，正是语言的多样性使翻译成为跨文化交际中的必然要素。同时，纵观国际翻译学研究主题的演化路径，又可见国际翻译学研究正在经历从聚焦主流到关注边缘、从结果到过程、从单模态到多模态的演变趋势。

首先，伴随解构主义等后现代主义思潮的兴起和逆全球化浪潮的涌现，翻译研究者也从聚焦主流转向关注边缘。Snell-Hornby(2010)、Cronin(2010)、House(2013)等著名翻译理论家都在关注英语作为世界通用语对其他语种的影响及其与翻译之间的互动关系，Pym(2017: 373)提出翻译的效用之一是要维护语言的多样性，Li等(2016)描述少数族裔语言的翻译政策等，以上研究者的关注点从位于主流的英语转向位于边缘的少数族裔语种。同样值得注意的是，近年来国外的翻译研究更加注重口译方面的研究，尤其关注手语翻译。翻译研究者或以问卷调查的方式考察听障者对手语译者的工作评价(Haug et al., 2017)，或基于语料库探索手语翻译的特征(Wehrmeyer, 2019)等，研究路向多采用实证方法，而研究对象则转向处于边缘地位的手语译者及听障者。相比之下，国内在口译和实证方面的翻译研究成果还比较有限。2016年10月20日在北京第二外国语学院举办的“21世纪的中国译学研究”讲座中，国际著名翻译学期刊Perspectives的主编Valdeón就曾指出，中国翻译研究学者在国际上的显示度较低，主要体现之一就是较少关注口译和实证研究，而这正是国际翻译学术界的兴趣所在(武光军，2020：89)。

其次，翻译研究者已经意识到翻译是一种复杂的非线性的活动，如Bachmann-Medick(2009：2)提出人文学科中“对翻译过程的隐性关注”已经变得越来越普遍，因此研究者的关注点也逐渐从翻译的结果转向翻译的过程，更多地关注译者在翻译过程中如何以及为何做出相应的翻译决策。与此同时，有声思维法、眼动追踪技术、脑神经科学研究、键盘追踪软件Translog、录屏软件等方法及技术的广泛使用为翻译的过程研究提供了必要的前提条件，例如Tymoczko(2012：89)提出有关知觉的神经科学发现对于文化的翻译以及译者做出翻译决策的过程具有根本的意义。翻译的过程研究响应了对更加人性化的“译者研究”的呼唤(Chesterman, 2009：13)，也推动了翻译研究的社会学转向。这与国内的翻译研究有相似之处：“翻译社会学”在国内翻译研究中成为2010年后异军突起的一个研究主题(王峰 等，2017：87)，可谓国内翻译研究逐步与国际译学接轨的表现之一。

此外，随着信息技术的日益发达，人类进入读图时代，而翻译研究的主题也从单模态发展到多模态。Snell-Hornby(2010：368)提出“图像转向”；Munday(2010：422)指出：“翻译研究的兴趣已经拓展到诸多的符际翻译形式。”翻译研究者将目光投向图像、文字、声音等多种模态同时出现的话语形态，有的研究者提出多模态翻译研究中的新方法和新视角(Tuominen et al.,2018)，有的研究者为如何翻译带插图的技术文本提出新的认知框架(Ketola, 2016)，还有的研究者考察在政府新闻发布会上口译中的模态转换(Xin，2018)等。目前国内的多模态翻译研究也逐渐成为翻译研究者所关注的热点话题，但存在总量少、范围局限、视角单一、概念滥用等不足(陈曦 等，2020：80)。

4 结语

本文通过使用知识图谱可视化工具SciMAT对TranslationStudies等10种国际翻译学权威期刊2010—2019年的学术论文进行可视化图谱分析，梳理了2010—2011年、2012—2013年、2014—2015年、2016—2017年和2018—2019年五个时段的国际翻译学研究的关键词演化过程、研究主题的演化状态和演化路径。除2010—2011年以外，其余四个时段翻译研究主题的新生词都多于消亡词，保留词逐年增多，可见国际翻译学研究蓬勃发展的态势。

此外，本文通过聚类战略图预测“语言”“知觉”“经验”和“警察访谈”主题是未来的研究热点，而“天赋”“手语”“副文本”和“意识形态”主题尚有较大的研究空间。本文还整理出国际翻译学研究在语言、评估和叙事三个研究方向上的九条主题演化路径，并据此判断国际翻译学研究主题呈现出从聚焦主流到关注边缘、从结果到过程、从单模态到多模态的演化趋势。