基于CiteSpace的我国手语翻译研究热点与趋势分析

郑小菲 申仁洪 李冲梅

［摘 要］ 为了解我国手语翻译的研究热点及趋势，采用CiteSpace软件对相关文献进行分析，结果显示，该领域研究文献数量呈现波动上升的态势；研究热点为手语翻译职业化、手语语言学、聋教育、手势识别与翻译技术及手语翻译的应急管理应用研究；研究趋势为通用手语的规范化发展及推广、手语翻译职业化发展、电视新闻手语翻译及基于人工智能的手语识别与翻译。

［关键词］ 手语翻译；手语识别；职业化；CiteSpace

［中图分类号］ G762

一、引言

手语是聋人使用的语言，是用手形动作辅之以表情姿势、由符号构成的比较稳定的表达系统，是一种靠动作/视觉交际的语言，是聋人生活、工作、交流的重要语言［1］。手语翻译是指口语与手语之间或手语与手语之间互译的活动［2］。目前，我国有8500多万残疾人，其中聋人有2054万，手语翻译为聋人与听人的沟通和交流搭建了桥梁。《国家中长期语言文字事业改革和发展规划纲要（2012—2020年）》提出“研制手语翻译员等级标准”“为听力残疾人提供国家通用手语翻译服务”［3］。由此可见，国家非常重视聋人的信息无障碍建设，手语翻译在保障聋人无障碍获取信息中也发挥着重要作用［4］。另外，手语翻译涉及计算机视觉、仿真、语言学、模式识别和机器学习等多学科，在智能场景识别、手语视频检索等领域有着较为广泛的研究和应用前景［5］。

综上所述，手语翻译的研究可以帮助两千多万聋人更好地与健听人交流和沟通，融入主流社会；有利于促进我国信息无障碍建设；有利于促进解决多学科的交叉问题。因此，手语翻译的研究具有重要的现实意义。基于此，本研究借助CiteSpace工具对1989—2022年我国手语翻译的研究热点及趋势进行研究，为后续研究提供参考依据。

二、研究方法

（一）研究工具

本文选用美国陈超美教授基于JAVA平台开发的CiteSpace软件（CiteSpace6.1.R3版本）对我国1989—2022年手语翻译的相关文献进行可视化分析。该软件通过绘制多元、分时、动态的可视化图谱，可以探索出学科演化的潜在动力机制与发展的动态前沿，为未来研究提供进一步指导［6］。本文通过该软件对所得数据进行多次分析，绘制出我国手语翻译研究领域的知识图谱，进而确定30多年来我国手语翻译领域的发文量、研究热点与趋势等，以期为后续研究提供方向。

（二）数据来源

通过阅读文献发现，在20世纪90年代左右，我国台湾地区最早出现“手语翻译”这一称谓。在此之前，一般人多以“手语老师”来称呼手语翻译者［7］。查阅知网文献和相关数据发现，1989年开始有与手语翻译相关的文章发表，因此本研究确定将1989年作为起始年。为了更加全面地搜集国内关于手语翻译的研究结果，选用中国知网数据库，对1989—2022年的手语翻译文献进行可视化分析，以此更好地反映我国手语翻译相关研究的走向。将“手语翻译”设定为主题，共检索到474篇文献。在此基础上，进行人工筛查，删除报纸文献、会议记录、与主题无关文献，最终确定有效文献435篇。截止日期为2022年12月15日。

三、我国手语翻译研究的整体态势

一个领域研究结果的多少是衡量该领域研究热度的重要指标。从中国知网有关手语翻译的现有文献来看，1989年开始出现手语翻译相关文献，但之后很长一段时间内文献数量都较少，2006年曾减少到个位数，直到2007年手语翻译被确定为一种职业后，论文高达20篇，2010年又减少到个位数，但仍有学者继续关注。虽然在1989—2022年间该领域的研究成果不断波动，发文量时高时低，但总体而言，发文量呈现出波动上升的趋势（见图1）。

四、我国手语翻译研究的热点分析

（一）关键词共现分析

关键词是一篇文章核心内容的凝练，可以较准确地反映该领域的研究热点；中介中心性是一项衡量该领域学科特性的指标，在CiteSpace中，中介中心性超过0.1的节点称为关键节点，代表其重要程度较高［8］。而关键词的频次和中心性均是衡量一个主题重要性的关键指标。因此，本研究采用CiteSpace对手语翻译研究文献中出现的关键词的被引频次和中心性进行分析，以了解1989—2022年我国手语翻译领域的研究热点。由图2、表1可知，“手语翻译”“手语”两个关键词的频次较高，且中心性均大于0.1。另外，聋哑人、手势识别、手语识别、翻译等关键词的频次较高，这些关键词也反映出我国手语翻译领域较为关注的热点。

（二）关键词聚类分析

关键词聚类可以将共现知识图谱中复杂的连线关系进行分析，以形成当前手语翻译的主要研究领域［9］。通过对手语翻译相关的文献进行聚类分析发现，图谱中一共出现了525个关键词，主要有27个聚类。Modularity即聚类模块值（Q值）为0.719，一般认为Q>0.3意味着聚类结构显著；Silhouette即聚类平均轮廓值（S值）为0.9645，一般认为S>0.7意味着聚类是令人信服的。由此可见，所得聚类结构是显著的，聚类结果是令人信服的［10］。为了更深入地探讨我国手语翻译的研究热点，在聚类分析的基础上剔除较小聚类后形成了高频关键词聚类图谱，如图3所示。选取聚类中效果最明显的前12类，统计得到如下关键词（见表2）：手语翻译、手语、聋哑人、听障者、机器翻译、手语识别、聋教育、劳动和社会保障部、职业化、关键帧、应急管理、日常监管。这些关键词侧重点不同，有关注手语翻譯的，也有关注手语识别的；关注的群体有所差异，有关注聋哑人的，也有关注健听人的。将上述热点聚类词分类后进一步探究手语翻译研究领域的热点。

通过对关键词进行共现分析和聚类分析，可以发现我国手语翻译研究的热点所在。

第一，手语翻译职业的发展。根据图3和表2可知，手语翻译聚类规模最大，聚类中有“手语翻译”“口译”等关键词。2007年1月11日，劳动和社会保障部将手语翻译员作为一项新职业；2009年，人力资源和社会保障部又制定了手语翻译员的职业标准［11］。手语翻译员职业的确立与发展，与社会的需求紧密相关，残联、聋人协会、高等院校及电视新闻对手语翻译的需求都较大，这也进一步推动了对手语翻译的研究。

第二，手语语言学的发展。根据图3和表2可知，手语及其他聚类中出现“手语”“翻译”“汉语”“汉语语言”等关键词。传统语言学认为，声音是语言的重要外壳［12］，没有发音器官的声音就不是语言，而手语是有声语言的手势表达，所以不是一门独立的语言。但在20世纪60年代，美国学者斯多基提出，手语是独立的语言［13］。我国相关研究也证实了这一点。2011年，在“国家通用手语标准研究”重大课题研究中，以普通语言学和手语语言学为指导，对手语句法进行了研究，结果也证实了手语是一门独立的自然语言［14］。手语语言地位的确立及手语语言学的发展，是手语翻译发展的前提。

第三，聋教育的发展。根据图3和表2可知，聋教育的聚类中有“聋教育”“聋人手语”“特殊教育”等关键词。聋教育研究主要集中在特殊教育学校手语使用情况调查、双语教学的推广两个方面。在手语使用情况方面，聋校教师对通用手语的认知较片面，在课堂教学中使用通用手语存在诸多不当现象，而且聋生习惯使用自然手语和中国手语，对国家通用手语的接受度较低，这样极不利于聋校教学工作的有效开展。在双语教学推广方面，目前我国聋校仍然较多地采用“口语为主，手语为辅”的教学方式，在我国广泛推广双语教学还面临着手语地位仍有争议、聋人教师队伍有待壮大、父母观念有所局限、双语教材有待开发等诸多困境［15］。

第四，手势识别及翻译技术的发展。根据图3和表2可知，在手势识别及机器翻译聚类中出现了“手势识别”“手语识别”“人机交互”“数据手套”“机器翻译”等关键词，这表明手语识别及翻译技术的发展是手语翻譯的研究热点之一。有效的手语识别和翻译技术有利于促进聋人与健听人的沟通，而传统的手语识别及翻译技术都有自身适用的范围，比如模板匹配方法主要适用于小词汇表孤立词的识别，隐马尔可夫模型是概率统计中最具代表性的方法，神经网络主要适用于静态手势的识别。而目前采用较多的是基于深度学习的手语识别技术，其改变了传统识别及翻译技术信息冗余、运算模糊、精确度不高的问题，比如卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络及多种方法融合的手语识别技术［16］。

第五，手语翻译的应急管理应用研究。在应急管理聚类中出现“应急管理”“疫情信息”“灾害应急”“应急服务”等关键词。针对突发事件，盲文手语语言应急能力是国家应急语言能力的重要组成部分［17］。《国家中长期语言文字事业改革和发展规划纲要（2012—2020年）》和《国家语言文字事业“十三五”发展规划》都明确指出，要“提升国家语言应急服务和语言援助服务能力”［18］。2015年世界聋人联合会提倡要帮助聋人在自然灾害或紧急事件中获取信息。在2020年新冠疫情暴发期间，中国首位聋人语言学博士郑璇指出，要保障特殊人群的语言沟通权利，推动手语翻译专业化和职业化，做好手语应急人才储备工作［19］。

五、我国手语翻译研究前沿分析

突现词（Burst Term）是指频次出现突增，因其可以准确地反映出词频时间分布和动态变化特征，因此更易揭示研究的前沿领域。在CiteSpace中通过对主题词进行突现分析，1989—2022年间共突现出“聋人手语”“帕特森”“聋教育”“孤残儿童”“新职业”“职业化”等16个主题，具体见图4。

由图4可知，“Strength”表示的是突现的强度，数值大小代表着突现强度的大小，数值越大，突现强度越高，也越可能成为该领域的研究前沿。根据图4对突现强度进行排序，其中突现强度最高的是“聋人手语”，紧接着是“职业化”“孤残儿童”“聋哑人”“帕特森”等，据此可以推测出我国手语翻译研究的未来发展趋势。

（一）通用手语的规范化发展及推广研究

图4中出现的“聋人手语”“中国手语”等突现关键词预示着手语的规范化发展及推广是未来手语的发展方向。2011年，《中国残疾人事业“十二五”发展纲要》提出，“将手语、盲文研究与推广工作纳入国家语言文字工作规划，建立手语、盲文研究机构，规范、推广国家通用手语、通用盲文”［20］。2012年，《国家中长期语言文字事业改革和发展规划纲要（2012—2020年）》再一次提出，“推广使用国家通用手语、盲文”［21］。2015年，《国家手语和盲文规范化行动计划（2015—2020年）》明确提出要在2017年颁布《国家通用手语方案》［22］。2021年，中国政策语言报告中也明确指出了国家通用手语研究的方向及目标［23］。

（二）手语翻译职业化发展的研究

图4中出现“新职业”“职业化”等突现关键词，这也预示着手语职业化未来的发展方向。从2007年手语翻译被确认为新职业到制定出手语翻译的职业标准，这些都极大地促进了聋人与健听人之间的交流和合作。但在2017年初，手语翻译并未被列入《国家职业资格目录》中，导致该职业无法获得国家认定的职业技能等级证书。2018年，《国家通用手语常用词表》正式发布，使得原先依照《中国手语》制定的手语翻译标准也暂停使用。由此可见，我国手语翻译事实上还处于“准职业化”阶段［24］。

（三）电视新闻手语翻译的研究

图4中出现的“千手观音”“电视新闻”“十九大”等关键词也见证着电视新闻手语翻译的发展。电视新闻手语是聋人了解国家政策法规的重要途径，也是我国无障碍建设的重要工作［25］。从2005年春晚《千手观音》、2008年奥运会和残奥会到2017年十九大周晔手语直播大会报告，手语翻译逐渐进入公众视野。电视新闻手语翻译在新闻传播过程中发挥着积极的社会作用，有力地促进了聋人沟通无障碍环境的建设，有利于聋人和听人和谐相处和手语职业的发展，是社会文明进步的具体体现。但电视新闻手语翻译在传播信息过程中还存在手语翻译人员专业化程度不够、社会对手语翻译劳动的复杂程度认识不足、手语翻译人员的劳动报酬不够合理等问题［26］。

（四）基于人工智能的手语识别及翻译的研究

图4中出现“人工智能”“手语识别”“神经网络”“翻译”等关键词，表明基于人工智能的手语识别及翻译将是未来一段时间的研究趋势。在计算机技术和人工智能的发展下，手语识别及翻译技术得到进一步发展，主要表现在视频特征提取方面。相比传统手工特征模型，卷积神经网络在视频特征的分类、分割上更高效，但依旧需要改进并思考如何进一步优化，最终实现实时的手语识别［27］。

六、结论与建议

（一）结论

通过CiteSpace软件对CNKI中1989—2022年手语翻译领域相关文献进行分析，现从以下几个方面进行总结。

第一，从文献发文量来看，从1989到2022年，手语翻译研究呈现出波动上升的趋势。

第二，从研究热点来看，手语翻译的研究热点主要集中在手语翻译、手语、聋教育、职业化、手语识别、应急管理等方面。结合文献的阅读，具体可以概括为五大主题：一是手语翻译职业的发展；二是手语语言学的发展；三是聋教育的发展；四是手势识别及翻译技术的发展；五是手语翻译的应急管理应用研究。

第三，从研究趋势来看，手语翻译主要集中在聋人手语、中国手语、聋教育、新职业、职业化、手语识别、电视新闻等领域，具体体现在通用手语的规范化发展及推广研究、手语翻译职业化发展的研究、电视新闻手语翻译的研究及基于人工智能的手语识别及翻译研究四大研究领域。

（二）建议

1.加强对手语翻译研究的关注度

从手语翻译的发文量来看，虽整体呈上升趋势，但年度发文量及发文总量都较少，对手语翻译研究的关注度有待进一步加强。如可以加强手语语言法律地位的研究，这涉及手语翻译合法性的问题；手语翻译涉及听觉和视觉两种转码形式，虽然它符合翻译的一般规律，但又有其自身的独特性，因此可以加强对手语翻译与翻译界融合问题的研究等［28］。

2.加强通用手语的规范化发展与推广研究

通用手语的规范化发展与推广以及聋人对通用手语的接受需要一个过程，这也决定了手语翻译专业认证标准中通用手语的使用也需要一个过程［29］。因此，需要政府、社会各界齐心协力，加快通用手语规范化发展与推广，尽快制定《通用手语》下的手语翻译职业标准，助推手语翻译真正实现“职业化”。

3.加强手语翻译职业化发展的研究

虽然手语翻译员在2007年就被确立为一项新职业，但并未出台相应的行业准则和职业行为规范，也没有统一的从业资格认定标准，导致手语翻译职业化存在很多问题，如缺乏高水平的手语翻译员，缺乏专业的培训机构，手语翻译员的薪资水平较低，与有声语言的翻译员差距大，等等［30］。因此，在推动手语翻译职业化发展方面，在服务体系、人才质量、薪酬水平、大众认知上等都有待进一步研究和发展［31］。

4.加强电视新闻手语翻译的研究

目前我国电视新闻手语翻译的发展存在诸多问题，如手语翻译人员专业化程度不够，播送画面太小，不易看清手语主持的“表情”，未能凸显手语主持的主体地位，等等。因此，仍需加强电视新闻手语翻译的研究，解决目前存在的一系列问题。

5.加强人工智能下手语翻译及识别的研究

无论是基于传统的手语识别及翻译技术的改良，还是现代基于深度学习、人工智能的手语识别及翻译技术，都应加强手语识别及翻译技术的实地运用和推广研究，让其造福于更多的聋人，为他们的学习、工作和生活带来更多的便利。

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Analysis of Hotspots and Trends of Sign Language Translation Research in China Based on CiteSpace

ZHENG Xiaofei1 SHEN Renhong2 LI Chongmei1

（1.Hefei Institute of Advanced Studies， Anhui Normal University Hefei 231200;

2.School of Educational Sciences， Chongqing Normal University Chongqing 401331）

Abstract：In order to analyze the research hotspots and trends of sign language translation in China， the article uses CiteSpace software to analyze relevant literatures. The research results show that the number of research literatures in this field shows a fluctuating upward trend; the researches focus on professionalization of sign language translation， sign language linguistics， deaf education， gesture recognition and translation technology， and emergency management of sign language translation; research trends include standardized development and promotion of common sign language， professional development of sign language translation， TV news sign language translation and artificial intelligence-based sign language recognition and translation.

Key words：sign language interpretation; sign language recognition; professionalization; CiteSpace

（特约编校 史玉凤）