二語(yǔ)習(xí)得研究熱點(diǎn)可視化分析及其啟示

李海霞，何高大

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二語(yǔ)習(xí)得研究熱點(diǎn)可視化分析及其啟示

李海霞，何高大

（中山火炬職業(yè)技術(shù)學(xué)院 公共課教學(xué)部，廣東中山 528436；廣東白云學(xué)院 外國(guó)語(yǔ)學(xué)院，廣東 廣州 510450）

借助Citespace軟件，運(yùn)用可視化知識(shí)圖譜法分析2010-2017年間收錄于Web of Science的5 211篇發(fā)表在十大SSCI語(yǔ)言學(xué)期刊的二語(yǔ)習(xí)得研究文獻(xiàn)。國(guó)際二語(yǔ)習(xí)得研究重心已向生物學(xué)、醫(yī)學(xué)和云計(jì)算等領(lǐng)域漂移，在習(xí)得中介、習(xí)得者內(nèi)部因素、習(xí)得內(nèi)容和習(xí)得者外部因素四個(gè)研究范疇出現(xiàn)了糾錯(cuò)反饋、神經(jīng)纖維瘤型、內(nèi)存檢查、跨語(yǔ)言遷移等39個(gè)研究熱點(diǎn)，其中，腦神經(jīng)科學(xué)、智能算法與程序、語(yǔ)言與言語(yǔ)習(xí)得理論、語(yǔ)言學(xué)習(xí)者、言語(yǔ)產(chǎn)出與語(yǔ)言發(fā)展是SLA研究前沿主題。

二語(yǔ)習(xí)得；可視化分析；熱點(diǎn)追蹤

一、引言

二語(yǔ)習(xí)得（second language acquisition，SLA）作為一門獨(dú)立學(xué)科自20世紀(jì)60年代末問(wèn)世迄今近50年來(lái)，受到眾多專家學(xué)者的關(guān)注，研究成果推陳出新。國(guó)內(nèi)學(xué)者王立非、江進(jìn)林（2012：2）通過(guò)選取4種國(guó)際權(quán)威二語(yǔ)習(xí)得學(xué)術(shù)期刊論文建立語(yǔ)料庫(kù)，采用詞頻統(tǒng)計(jì)法和內(nèi)容分析法統(tǒng)計(jì)分析了2000-2009年國(guó)際二語(yǔ)習(xí)得研究熱點(diǎn)和趨勢(shì)。該研究對(duì)其后國(guó)內(nèi)SLA研究具有重要的指導(dǎo)意義。然而時(shí)隔8年，國(guó)內(nèi)再也沒(méi)有出現(xiàn)類似統(tǒng)計(jì)分析文獻(xiàn)，國(guó)際上二語(yǔ)習(xí)得研究熱點(diǎn)和研究視角卻發(fā)生了極大的轉(zhuǎn)變：課堂教學(xué)研究以教師媒介轉(zhuǎn)變?yōu)橐匀藱C(jī)互動(dòng)與計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)媒介；習(xí)得者內(nèi)部因素從共性研究轉(zhuǎn)向特性研究；習(xí)得者外部因素從微觀研究轉(zhuǎn)為宏觀研究，從教育視角轉(zhuǎn)變?yōu)樯鐣?huì)文化視角和新技術(shù)視角。本文擬用國(guó)際上先進(jìn)的可視化分析軟件Citespace，以科學(xué)知識(shí)圖譜分析2010-2017年間國(guó)際相關(guān)文獻(xiàn)，追蹤熱點(diǎn)，探明發(fā)展動(dòng)態(tài)，以期為國(guó)內(nèi)二語(yǔ)習(xí)得研究提供一定的借鑒和啟示。

二、研究方法與步驟

本研究數(shù)據(jù)來(lái)源于Web of Science（WoS）核心期刊引文索引數(shù)據(jù)庫(kù)，依據(jù)2016年SSCI語(yǔ)言學(xué)期刊影響因子排名順序，選取TOP10語(yǔ)言學(xué)權(quán)威國(guó)際期刊（見(jiàn)表1）2010-2017年間二語(yǔ)習(xí)得研究文獻(xiàn)作為研究對(duì)象來(lái)源，數(shù)據(jù)截止時(shí)間為2017年11月2日，5 711篇研究文獻(xiàn)經(jīng)Citespace軟件數(shù)據(jù)去重后得到5 211篇期刊文章，145 950條參考文獻(xiàn)。

表1 二語(yǔ)習(xí)得研究國(guó)際權(quán)威期刊列表（按2016年影響因子排名）

本文包括三個(gè)研究主題：（1）2010-2017年國(guó)際SLA研究領(lǐng)域；（2）2010-2017年國(guó)際SLA研究熱點(diǎn)及其變化；（3）國(guó)際SLA研究前沿和趨勢(shì)。本研究采用可視化分析軟件Citespace為數(shù)據(jù)分析工具，以引文分析法分析研究對(duì)象的引用和被引現(xiàn)象，以知識(shí)圖譜呈現(xiàn)國(guó)際二語(yǔ)習(xí)得研究現(xiàn)狀，解析其研究熱點(diǎn)和研究趨勢(shì)。

研究遵循由整體到局部、由淺入深的分析原則，從SLA研究領(lǐng)域入手，分析近8年來(lái)SLA研究的學(xué)科分類及其變化；然后以關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)和被引文獻(xiàn)的研究主題為基礎(chǔ)，分析國(guó)際2010-2017年國(guó)際SLA主要研究熱點(diǎn)以及熱點(diǎn)在時(shí)間上的遷移變化；最后以被引文獻(xiàn)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，結(jié)合文獻(xiàn)和關(guān)鍵詞的突發(fā)性分析，探尋SLA研究前沿。

三、研究領(lǐng)域

圖1是WoS主題搜索后得到的5 711篇研究文獻(xiàn)的歸類統(tǒng)計(jì)，圖中顯示共有47個(gè)研究領(lǐng)域，排列前10的分別是：語(yǔ)言學(xué)（linguistics）、心理學(xué)實(shí)驗(yàn)（psychology experimental）、教育/教育研究（education/educational research）、語(yǔ)言語(yǔ)言學(xué)（language linguistics）、聽(tīng)力學(xué)/言語(yǔ)語(yǔ)言病理學(xué)（audiology/speech language pathology）、神經(jīng)科學(xué)（neurosciences）、心理學(xué)（psychology）、康復(fù)學(xué)（rehabilitation）、專門教育（education special）、計(jì)算機(jī)科學(xué)/人工智能（computer science/artificial intelligence）。Citespace的研究期刊雙圖疊加功能可直觀顯示研究論文分布、引文軌跡和重心漂移等信息，信息顯示SLA引文期刊點(diǎn)陣集中出現(xiàn)在心理、健康、教育、經(jīng)濟(jì)、政治等學(xué)科領(lǐng)域，被引文獻(xiàn)期刊在分子學(xué)、生物學(xué)、基因?qū)W3個(gè)領(lǐng)域的軌跡發(fā)射最為強(qiáng)勁，其次是心理、健康、教育、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)，再次是云計(jì)算、數(shù)學(xué)和機(jī)械領(lǐng)域，且國(guó)際SLA研究重心逐漸向生物學(xué)、醫(yī)學(xué)和云計(jì)算等領(lǐng)域漂移。SLA與其他研究領(lǐng)域的交叉發(fā)展，得益于國(guó)外學(xué)者對(duì)二語(yǔ)習(xí)得的多學(xué)科或交叉學(xué)科的屬性定位，借助當(dāng)今計(jì)算機(jī)的高速發(fā)展和人工智能算法的廣泛應(yīng)用，將研究觸角延伸到各個(gè)領(lǐng)域，呈現(xiàn)研究多元化和動(dòng)態(tài)化趨勢(shì)。

圖1 WoS收錄SLA文獻(xiàn)研究領(lǐng)域分布

筆者在中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）中以二語(yǔ)習(xí)得為主題，搜索到1 450篇核心期刊論文，圖2是CNKI收錄SLA研究文獻(xiàn)研究領(lǐng)域分布圖，排列前10的分別是：外國(guó)語(yǔ)言文學(xué)、中國(guó)語(yǔ)言文學(xué)、高等教育、教育理論與教育管理、心理學(xué)、中等教育、成人教育與特殊教育、計(jì)算機(jī)軟件及計(jì)算機(jī)應(yīng)用、學(xué)前教育、圖書(shū)情報(bào)與數(shù)字圖書(shū)館?？梢?jiàn)國(guó)內(nèi)研究還基本集中在各級(jí)各類教育領(lǐng)域，在經(jīng)濟(jì)、政治、生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、云計(jì)算等領(lǐng)域的相關(guān)研究稀少，跟不上國(guó)外研究的步伐。原因在于國(guó)內(nèi)學(xué)界接觸二語(yǔ)習(xí)得理論和研究本晚于國(guó)外十多年，學(xué)者對(duì)二語(yǔ)習(xí)得研究的定位還未達(dá)成共識(shí)，大多還停留在以語(yǔ)言學(xué)研究為中心，忽略了對(duì)二語(yǔ)習(xí)得復(fù)雜性的認(rèn)識(shí)，嚴(yán)重影響了SLA跨學(xué)科融合研究的發(fā)展。

圖2 CNKI收錄SLA文獻(xiàn)研究領(lǐng)域分布

四、研究熱點(diǎn)

1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

Citespace的關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析是對(duì)數(shù)據(jù)集中作者提供的關(guān)鍵詞分析（包含WoS的DE和ID兩個(gè)知識(shí)單元），可體現(xiàn)某個(gè)領(lǐng)域中學(xué)者共同關(guān)注的研究熱點(diǎn)。設(shè)置軟件的節(jié)點(diǎn)類型Keyword，取每個(gè)時(shí)間切片的Top100，連線強(qiáng)度選擇Cosine，使用MST+Pruning the merged network+Pruning the sliced networks的網(wǎng)絡(luò)剪裁方式得到5 211條記錄，選擇可視化圖像得到2010-2017年二語(yǔ)習(xí)得的關(guān)鍵詞共詞網(wǎng)絡(luò)如圖3所示，關(guān)鍵詞共詞網(wǎng)絡(luò)聚類如圖4所示。圖3顯示關(guān)鍵詞共詞網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)203個(gè)，連線1 188條，表明國(guó)際SLA研究網(wǎng)絡(luò)分布廣，結(jié)構(gòu)緊密。本研究選取引用頻次100或以上的關(guān)鍵詞并根據(jù)引文計(jì)數(shù)排名得到68個(gè)SLA關(guān)鍵詞，表2列出了這些關(guān)鍵詞的引用頻次和中心性。排名前20的分別為language（語(yǔ)言），English（英語(yǔ)），children（兒童），comprehension（理解），working memory（工作記憶），perception（知覺(jué)），speech（言語(yǔ)），bilingualism（雙語(yǔ)制），learner（學(xué)習(xí)者），second language acquisition（第二語(yǔ)言習(xí)得），representation（表征），model（范例），Spanish（西班牙語(yǔ)），recognition（認(rèn)知），memory（記憶），knowledge（知識(shí)），information（信息），fmri（功能性磁共振成像），lexical access（詞匯存?。瑅ocabulary（詞匯），speech perception（言語(yǔ)知覺(jué)）。

圖3 2010-2017年國(guó)際SLA關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

圖4 2010-2017年國(guó)際SLA關(guān)鍵詞共詞網(wǎng)絡(luò)聚類

表2 2010-2017年國(guó)際SLA關(guān)鍵詞Top 68

續(xù)表

序號(hào)關(guān)鍵詞引用頻次中心性 序號(hào)關(guān)鍵詞引用頻次中心性 5comprehension理解384007 39student學(xué)生142006 6working memory工作記憶34100640adult成年人141001 7perception知覺(jué)34000941brain potential大腦潛能141001 8speech言語(yǔ)33900842language production語(yǔ)言產(chǎn)出141002 9bilingualism雙語(yǔ)制33300843classroom課堂140002 10learner學(xué)習(xí)者31700244speech production言語(yǔ)產(chǎn)出139001 11second language acquisition二語(yǔ)習(xí)得279045foreign language外國(guó)語(yǔ)言139002 12representation表征26700646eye movement 眼動(dòng)137005 13model模范，范例26200247discourse語(yǔ)篇136006 14Spanish西班牙語(yǔ)25800248task任務(wù)135002 15recognition認(rèn)知23800649language comprehension語(yǔ)言理解133002 16memory記憶23700350event related potential事件相關(guān)電位133003 17knowledge知識(shí)22600451time course時(shí)相，時(shí)程132002 18information信息22600752performance語(yǔ)言運(yùn)用，語(yǔ)言行為129002 19fmri功能性磁共振成像21100753word recognition單詞識(shí)別128002 20lexical access詞匯存取20700654short term memory短期記憶128002 21vocabulary詞匯19700455grammar語(yǔ)法123002 22speech perception言語(yǔ)知覺(jué)19700456ERP ERP 系統(tǒng)123001 23individual difference個(gè)體差異19500457French法語(yǔ)117002 24brain大腦19400458meta-analysis元分析1140 25word單詞19200159phonology音位112002 26speaker說(shuō)話者19000460constraint約束108002 27proficiency水平18100261phonological awareness音韻意識(shí)104008 28frequency頻率17600362infant 嬰兒104004 29context上下文17000563visual word recognition視覺(jué)詞識(shí)別104003 30language acquisition語(yǔ)言習(xí)得166064awareness意識(shí)102001 31instruction教學(xué)16200165fluency流利101002 32sentence comprehension句子理解16100766complexity復(fù)雜性100001 33age年齡15900267spoken word recognition口語(yǔ)詞識(shí)別100003 34bilingual兼通雙語(yǔ)者15900468interference 干擾100005

表2中出現(xiàn)了語(yǔ)言習(xí)得、語(yǔ)言、英語(yǔ)語(yǔ)言、兒童、理解等詞義不具體、特點(diǎn)不突出的高頻關(guān)鍵詞，用Citespace軟件聚類后得到圖4，如標(biāo)簽所示，節(jié)點(diǎn)203個(gè)，連線102條，Modularity Q（MQ）和Silhouette（MS）值分別是0.871 6和0.394 1，MQ和MS是呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模塊度和同質(zhì)性的兩個(gè)重要指標(biāo)。MQ接近最大值1，表明國(guó)際SLA關(guān)鍵詞共詞網(wǎng)絡(luò)聚類結(jié)構(gòu)良好，MS值略低，但考慮到研究數(shù)量眾多，其網(wǎng)絡(luò)同質(zhì)性處于中等水平。圖4呈現(xiàn)了21個(gè)關(guān)鍵詞共現(xiàn)聚類，如圖所示，分別是#0 corrective feedback（糾錯(cuò)反饋），#1 neurofibromatosis type（神經(jīng)纖維瘤型），#2 examining storage（內(nèi)存檢查），#3 cross-language transfer（跨語(yǔ)言遷移），#4 context-specific recognition（特定語(yǔ)境識(shí)別），#5 working memory（工作記憶），#6 language control（語(yǔ)言控制），#7 international teaching assistant（國(guó)際助教），#8 equal access（等精度存?。?，#9 speech segmentation（語(yǔ)音切分），#10 bilingual advantage（雙語(yǔ)優(yōu)勢(shì)），#11 phonological effect（音韻效應(yīng)），#12 language comprehension（語(yǔ)言理解），#13 novel word learning（新詞學(xué)習(xí)），#14 second language secondary-school classroom（L2中學(xué)教室），#15 cross modal L2 acquisition（交叉式二語(yǔ)習(xí)得），#16 establishing coherence relation（建立連貫關(guān)系），#17 synchronous computer-mediated communication（計(jì)算機(jī)介導(dǎo)同步交際），#18 background factor（背景因素），#19 adult survivor（成人幸存者），#20 grammatical category-specific（特定語(yǔ)法范疇）。這些聚類在很大程度上反映了國(guó)外SLA近年來(lái)的研究熱點(diǎn)。

圖5是CNKI對(duì)全部檢索文獻(xiàn)進(jìn)行的關(guān)鍵詞計(jì)量分析，呈現(xiàn)的20個(gè)關(guān)鍵詞分別是二語(yǔ)習(xí)得、中介語(yǔ)、第二語(yǔ)言習(xí)得、習(xí)得、普通語(yǔ)法、母語(yǔ)遷移、輸入、詞匯習(xí)得、動(dòng)態(tài)系統(tǒng)理論、三語(yǔ)習(xí)得、語(yǔ)言遷移、二語(yǔ)詞匯習(xí)得、英語(yǔ)教學(xué)、實(shí)證研究、輸出、語(yǔ)言習(xí)得、認(rèn)知、研究方法、個(gè)體差異。與國(guó)外研究關(guān)鍵詞對(duì)比，我們發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)學(xué)界著重宏觀研究，如二語(yǔ)習(xí)得、普通語(yǔ)法、研究方法，而國(guó)外學(xué)界更關(guān)注微觀研究，如交叉式二語(yǔ)習(xí)得、特定語(yǔ)法范疇、計(jì)算機(jī)介導(dǎo)同步交際等；國(guó)內(nèi)關(guān)注離線式語(yǔ)言學(xué)本體研究，如母語(yǔ)遷移、三語(yǔ)習(xí)得，國(guó)外更關(guān)注新領(lǐng)域、新技術(shù)、新視角，如神經(jīng)學(xué)領(lǐng)域的神經(jīng)纖維瘤型、借助fmri和ERP技術(shù)的語(yǔ)言控制、基于社會(huì)學(xué)視角的特定語(yǔ)境識(shí)別等。筆者通過(guò)對(duì)比國(guó)內(nèi)外合作機(jī)構(gòu)和合作作者發(fā)現(xiàn)，研究團(tuán)隊(duì)的差異是研究差距的主要原因，國(guó)內(nèi)缺乏跨學(xué)科或多學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)，導(dǎo)致研究方法和手段不能與時(shí)俱進(jìn)，研究?jī)?nèi)容不能細(xì)分。

2 研究主題分析

同一個(gè)研究領(lǐng)域的學(xué)者共同關(guān)注的研究話題，也是追蹤該領(lǐng)域研究熱點(diǎn)的一種方式。在Citespace中選擇節(jié)點(diǎn)類型為共被引文獻(xiàn)（cited reference）和主題（term），主題呈現(xiàn)方式（term type）選擇名詞性術(shù)語(yǔ)（noun phrases），點(diǎn)擊cluster得到103個(gè)自然聚類，為達(dá)到可視化目的，過(guò)濾小聚類后得到圖6。圖中按詞頻大小呈現(xiàn)了0～19號(hào)研究聚類、并采用LLR算法從施引文獻(xiàn)標(biāo)題、摘要和關(guān)鍵詞里提取名詞性術(shù)語(yǔ)為文獻(xiàn)主題命名。得到了20個(gè)研究主題，它們分別為#0 Spanish heritage speaker（西班牙繼承語(yǔ)習(xí)得者）， #1 bilingual advantage（雙語(yǔ)優(yōu)勢(shì)），#2 verb processing（動(dòng)詞處理），#3 corrective feedback（糾錯(cuò)反饋），#4 erp study（ERP研究），#5 sentence processing（句處理），#6 motion event（位移事件），#7 distribution-based learning（基于語(yǔ)言單位分布的學(xué)習(xí)），#8 stammering information programme（口吃信息編序），#9 lexical status（詞匯地位），#10 experience shape（體驗(yàn)形式），#11 positive evidence（正向證據(jù)），#12 phonological awareness（音韻意識(shí)）， #13 relative language exposure（相關(guān)語(yǔ)言接觸），#14 L3 brazilian portuguese（L3巴西葡萄牙語(yǔ)），#15 new direction（新方向），#16 response exclusion（排斥反應(yīng)），#17 L2 lexicon（L2詞匯），#18 morphological awareness（形態(tài)學(xué)意識(shí)），#19 explaining L1-L2 difference（解釋L1-L2差異）。

圖5 CNKI收錄SLA研究文獻(xiàn)關(guān)鍵詞計(jì)量分析

圖6 2010-2017年國(guó)際SLA共被引文獻(xiàn)主題聚類

Citespace中的關(guān)鍵詞和研究主題是兩種表征研究熱點(diǎn)的方式，對(duì)比21個(gè)SLA關(guān)鍵詞聚類和20個(gè)SLA研究主題發(fā)現(xiàn)，雙語(yǔ)優(yōu)勢(shì)和糾錯(cuò)反饋這2個(gè)研究熱點(diǎn)完全重合。因此，我們最終獲得的SLA研究熱點(diǎn)共39個(gè)，在借鑒王立非和江進(jìn)林（2012：4-5）對(duì)SLA研究熱點(diǎn)分類基礎(chǔ)上，根據(jù)熱詞含量的多寡，我們將這些熱點(diǎn)分為四類：習(xí)得中介、習(xí)得者內(nèi)部因素、習(xí)得內(nèi)容和習(xí)得者外部因素。習(xí)得中介具體由跨語(yǔ)言遷移、特定語(yǔ)境識(shí)別、語(yǔ)音切分、國(guó)際助教、體驗(yàn)形式、工作記憶、L2中學(xué)教室、交叉式二語(yǔ)習(xí)得、計(jì)算機(jī)介導(dǎo)同步交際、ERP研究、建立連貫關(guān)系、解釋L1-L2差異、基于語(yǔ)言單位分布的學(xué)習(xí)、內(nèi)存檢查、等精度存取共15個(gè)熱點(diǎn)構(gòu)成?？梢?jiàn)2010-2017年SLA習(xí)得中介研究?jī)?nèi)容由過(guò)去的課堂教學(xué)形式擴(kuò)展到了教學(xué)方法和手段，由過(guò)去以教師為媒介擴(kuò)展到以人機(jī)互動(dòng)為媒介。習(xí)得者內(nèi)部因素包括神經(jīng)纖維瘤型、成人幸存者、L3巴西葡萄牙語(yǔ)、西班牙繼承語(yǔ)習(xí)得者，雙語(yǔ)優(yōu)勢(shì)、口吃信息編序、音韻意識(shí)、排斥反應(yīng)、形態(tài)學(xué)意識(shí)、語(yǔ)言控制等10個(gè)。學(xué)者王立非和江進(jìn)林（2012：5）曾指出2000-2009年國(guó)際SLA研究設(shè)計(jì)重視與本族語(yǔ)者的對(duì)比，而2010-2017年的SLA研究的這10個(gè)熱詞表明，雖然音韻意識(shí)、形態(tài)學(xué)意識(shí)、語(yǔ)言控制等二語(yǔ)習(xí)得者的共性研究依舊是關(guān)注點(diǎn)，但研究者們更加重視特殊二語(yǔ)習(xí)得者的研究，如神經(jīng)纖維瘤型學(xué)習(xí)者、繼承語(yǔ)習(xí)得者、雙語(yǔ)優(yōu)勢(shì)者、口吃者等，體現(xiàn)了習(xí)得者內(nèi)部因素研究從共性向特性的轉(zhuǎn)變。王立非和江進(jìn)林（2012：6）在其定量分析中發(fā)現(xiàn)，詞匯習(xí)得一直是2000-2009年SLA研究熱點(diǎn)。通過(guò)Citespace統(tǒng)計(jì)分析文獻(xiàn)關(guān)鍵詞和主題發(fā)現(xiàn)，2010-2017年SLA在習(xí)得內(nèi)容研究上包括新詞學(xué)習(xí)、動(dòng)詞處理、詞匯地位、L2詞匯、句處理、位移事件、特定語(yǔ)法范疇、音韻效應(yīng)、語(yǔ)言理解等研究熱點(diǎn)，這些熱詞代表SLA研究在習(xí)得內(nèi)容上，由詞匯延伸到了句子、語(yǔ)法、語(yǔ)音和語(yǔ)篇。習(xí)得者外部因素包括糾錯(cuò)反饋、背景因素、正向證據(jù)、相關(guān)語(yǔ)言接觸和新方向。從中可見(jiàn)習(xí)得者外部因素的研究從微觀到宏觀受到關(guān)注，而且其社會(huì)文化和新技術(shù)（新方向）視角日趨明顯。

3 研究熱點(diǎn)變化

圖7和8分別是國(guó)際SLA研究關(guān)鍵詞和共被引文獻(xiàn)研究主題的時(shí)間線圖譜，呈現(xiàn)了各熱點(diǎn)研究?jī)?nèi)容在時(shí)間上的變化。結(jié)合圖7和8可以發(fā)現(xiàn)形態(tài)學(xué)意識(shí)研究在2007年，詞匯地位、體驗(yàn)形式研究在2009年后基本消失。內(nèi)存檢查、工作記憶、語(yǔ)言控制、等精度存取、新詞學(xué)習(xí)從2010-2017年是被持續(xù)關(guān)注的熱點(diǎn)內(nèi)容，神經(jīng)纖維瘤型、特定語(yǔ)境識(shí)別、動(dòng)詞處理研究持續(xù)到2016年，糾錯(cuò)反饋、跨語(yǔ)言遷移、國(guó)際助教、雙語(yǔ)優(yōu)勢(shì)、句處理研究持續(xù)到2015年，語(yǔ)音切分、西班牙繼承語(yǔ)習(xí)得者、ERP研究、相關(guān)語(yǔ)言接觸、建立連貫關(guān)系、新方向、L2詞匯、解釋L1-L2差異、交叉式二語(yǔ)習(xí)得、L3巴西葡萄牙語(yǔ)等10個(gè)研究熱點(diǎn)持續(xù)到2013年，正向證據(jù)、口吃信息編序、位移事件研究持續(xù)到2012年，音韻效應(yīng)/音韻意識(shí)研究持續(xù)到2011年，基于語(yǔ)言單位分布的學(xué)習(xí)、排斥反應(yīng)等研究持續(xù)到2010年，而計(jì)算機(jī)介導(dǎo)同步交際、背景因素、成人幸存者、特定語(yǔ)法范疇研究在2017年才嶄露頭角。

圖7 2010-2017年國(guó)際SLA研究關(guān)鍵詞時(shí)間線

圖8 2010-2017年國(guó)際SLA共被引文獻(xiàn)主題詞時(shí)間線

五、研究前沿分析

Citespace軟件的共被引文獻(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析和突發(fā)性術(shù)語(yǔ)提取可以反映某一領(lǐng)域的研究前沿。研究過(guò)程中，節(jié)點(diǎn)類型選擇Cited Reference，取每個(gè)時(shí)間切片的Top100，連線強(qiáng)度選擇Cosine，使用不剪裁方式得到5 178條文獻(xiàn)記錄，參考文獻(xiàn)145 337條。

1 共被引頻次分析

圖9是2010-2017年國(guó)際SLA共被引文獻(xiàn)圖譜，其中，節(jié)點(diǎn)714個(gè)，連線2 098條，節(jié)點(diǎn)由大小不同、顏色各異的年輪構(gòu)成，節(jié)點(diǎn)大小代表文獻(xiàn)被引頻次的高低，而年輪厚度代表該文獻(xiàn)在某一時(shí)間分區(qū)內(nèi)被引用頻次，年輪越厚，被引頻次越高。Citespace可按被引頻次的高低導(dǎo)出SLA文獻(xiàn)信息，筆者通過(guò)研讀相關(guān)文獻(xiàn)，了解國(guó)際SLA研究前沿內(nèi)容，由于篇幅局限，以下僅介紹共被引頻次排名前5的文獻(xiàn)。

被引頻次最高的是Mixed-effects Modeling with Crossed Random Effects for Subjects and Items（Baayen, Davidson & Bates，2008：390-412），被引173次，文章介紹了分析反復(fù)測(cè)量受試者和項(xiàng)目交叉隨機(jī)效應(yīng)數(shù)據(jù)的混合效應(yīng)模型建模。該模型較之于傳統(tǒng)的準(zhǔn)F測(cè)試法、受試者分析法、隨機(jī)回歸法等統(tǒng)計(jì)分析方法，其最大優(yōu)勢(shì)在于具有處理高度復(fù)雜的大數(shù)據(jù)集能力，可允許研究員同時(shí)考慮所有影響數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的因素，不僅包括心理語(yǔ)言學(xué)實(shí)驗(yàn)中標(biāo)準(zhǔn)的固定影響因素，還包括項(xiàng)目變量（如頻率、復(fù)雜度等）和受試者變量（如年齡、性別等）?；旌闲?yīng)建模對(duì)神經(jīng)影像學(xué)研究、眼球運(yùn)動(dòng)研究、自然語(yǔ)料庫(kù)數(shù)據(jù)分析等具有極大促進(jìn)作用。

圖9 2010-2017年國(guó)際SLA共被引文獻(xiàn)圖譜

排名第二的文獻(xiàn)是Categorical Data Analysis: Away from ANOVAs（Transformation or Not）and Towards Logit Mixed Models（Jaeger，2008：434），被引頻次134，文章反對(duì)在結(jié)果變量數(shù)據(jù)分類分析中使用方差分析（ANOVAs），并用案例研究證明采用混合logit模型作為替代的優(yōu)勢(shì)，作者認(rèn)為，該模型綜合了邏輯回歸與隨機(jī)效應(yīng)的優(yōu)勢(shì)，既具有回歸模型的多樣性，又避免了其雜散效應(yīng)。

（Baayen，2008）被引128次，排名第三，這是一本深受語(yǔ)言學(xué)家歡迎的語(yǔ)言數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析教科書(shū)。該書(shū)介紹了R統(tǒng)計(jì)計(jì)算編程環(huán)境中數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的基本原理和方法。書(shū)中采用一系列真實(shí)數(shù)據(jù)集，指導(dǎo)讀者分析語(yǔ)音數(shù)據(jù)，構(gòu)建系統(tǒng)進(jìn)化樹(shù)，量化語(yǔ)料庫(kù)中的語(yǔ)域變體，并用最先進(jìn)的模型分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

Random Effects Structure for Confirmatory Hypothesis Testing: Keep It Maximal（Barr，Levy & Scheepers，2013：255-278），被引頻次126，排名第四，文章提出雖然LMEMs（線性混合模型）已經(jīng)被廣泛使用，但目前基本沒(méi)有針對(duì)正確使用該模型的明晰標(biāo)準(zhǔn)。文章通過(guò)大量的蒙特卡羅模擬對(duì)比研究發(fā)現(xiàn)，使用LMEMs進(jìn)行有效統(tǒng)計(jì)需要盡可能使用最大的隨機(jī)效應(yīng)結(jié)構(gòu)，否則將給統(tǒng)計(jì)結(jié)果帶來(lái)致命的錯(cuò)誤。

排名第五的文獻(xiàn)是The Cortical Organization of Speech Processing（Hickok & Poeppel，2007），被引頻次77，文章認(rèn)為語(yǔ)音處理機(jī)能神經(jīng)解剖學(xué)研究幾十年來(lái)難以定性的主要障礙是：在考察與語(yǔ)音相關(guān)任務(wù)效果時(shí)，未考慮語(yǔ)言加工這一因素。作者整合語(yǔ)言學(xué)、心理語(yǔ)言學(xué)、工作記憶、神經(jīng)心理學(xué)等相關(guān)理論和經(jīng)驗(yàn)，提出了語(yǔ)言加工的雙流模型，其基本內(nèi)容包括：聽(tīng)覺(jué)語(yǔ)言加工由兩個(gè)平行加工流完成：腹側(cè)流和背側(cè)流。其中，腹側(cè)流發(fā)出加工言語(yǔ)理解信號(hào)，背側(cè)流由大腦左半球控制，具有聽(tīng)覺(jué)運(yùn)動(dòng)整合功能，把聽(tīng)覺(jué)言語(yǔ)信號(hào)轉(zhuǎn)換為發(fā)音表征，向大腦額葉發(fā)音網(wǎng)絡(luò)發(fā)出語(yǔ)音發(fā)音信號(hào)（Hickok & Poeppel，2007：393；汪潔等，2017：838-841）。

2 突發(fā)性分析

同領(lǐng)域研究者興趣激增也是反映研究前沿的信息指標(biāo)之一，因而他們共同使用的研究術(shù)語(yǔ)和引文網(wǎng)絡(luò)是該領(lǐng)域研究動(dòng)態(tài)的綜合表征。Citespace可通過(guò)突發(fā)性檢測(cè)來(lái)提取近年來(lái)某一研究領(lǐng)域激增的關(guān)鍵詞和引文（Chen，2006：359-377）。圖10是按激增強(qiáng)度排列的2010-2017年國(guó)際SLA研究突發(fā)性檢測(cè)信息，其中左圖呈現(xiàn)了近八年來(lái)引文激增的Top25文獻(xiàn)，右圖為同一時(shí)間段引用激增的Top25關(guān)鍵詞。

從左圖可以看到引文激增排列前五的文獻(xiàn)分別是：（1）（《神經(jīng)雙語(yǔ)理論》），該書(shū)批判性地評(píng)估了雙語(yǔ)神經(jīng)影像學(xué)研究，基于病理學(xué)視角，對(duì)雙語(yǔ)語(yǔ)言與思維的關(guān)系進(jìn)行了研究。所提出的雙語(yǔ)語(yǔ)言理論融合了神經(jīng)模型（言語(yǔ)交際的組成部分及其相互關(guān)系、隱性語(yǔ)言能力、元語(yǔ)言知識(shí)、語(yǔ)用學(xué)和動(dòng)機(jī)）以及一整套語(yǔ)言加工的假說(shuō)（如神經(jīng)模塊化、激活閾值、語(yǔ)言或認(rèn)知區(qū)別和直接存取假說(shuō)等）（Paradis，2004）；（2）DMDX：A Windows Display Program with Millisecond Accuracy（《DMDX：具有毫秒精度的Windows顯示程序》），DMDX是一個(gè)基于windows的語(yǔ)言加工實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)程序，借助奔騰cpu的特性和DirectX的庫(kù)例程，能提供精確定時(shí)，視頻/音頻同時(shí)輸出。文章簡(jiǎn)要概述了該程序的設(shè)計(jì)過(guò)程及測(cè)試結(jié)果（Forster & Forster，2003：116-124）；（3）Constructing a Language：A Usage-based Theory of Language Acquisition（《語(yǔ)言建構(gòu)：基于使用的語(yǔ)言習(xí)得理論》），文章否定了生成語(yǔ)言學(xué)理論對(duì)兒童語(yǔ)言習(xí)得過(guò)程的闡述，并引用大量認(rèn)知科學(xué)、語(yǔ)言學(xué)和發(fā)展心理學(xué)的實(shí)證研究案例，證明兒童學(xué)習(xí)語(yǔ)言的能力不是一種語(yǔ)言本能，而是和其他認(rèn)知能力緊密關(guān)聯(lián)，并系統(tǒng)地提出了基于使用的、以建構(gòu)式學(xué)習(xí)為中心的語(yǔ)言習(xí)得理論（Fostercohen & Tomasello，2004：1305-1306）；（4）（《第二語(yǔ)言習(xí)得和普遍語(yǔ)法》），本書(shū)重點(diǎn)探討中介語(yǔ)語(yǔ)法對(duì)第二語(yǔ)言（L2）學(xué)習(xí)者語(yǔ)言能力在多大程度上受普遍語(yǔ)法原則（UG）的制約。主要內(nèi)容包括普遍語(yǔ)法（UG）和語(yǔ)言習(xí)得的關(guān)系、L2習(xí)得的普遍語(yǔ)法原則、L2學(xué)習(xí)者初始狀態(tài)假設(shè)及評(píng)估、UG參數(shù)在中介語(yǔ)語(yǔ)法中的重新設(shè)定、中介語(yǔ)語(yǔ)法的發(fā)展和過(guò)渡、L2形態(tài)多變性以及形態(tài)與句法的接口問(wèn)題、動(dòng)詞的論元結(jié)構(gòu)及其在句法中的實(shí)現(xiàn)、最終語(yǔ)言水平恒定狀態(tài)等（White，2003）；（5）The Impact of Stuttering on the Quality of Life in Adult People Who Stutter（《口吃對(duì)成人患者生活質(zhì)量的影響》），這項(xiàng)研究使用常用的生活質(zhì)量（QOL）測(cè)量方法：簡(jiǎn)式醫(yī)學(xué)結(jié)果研究-36（SF-36），以評(píng)估口吃對(duì)成年人的影響。通過(guò)對(duì)200個(gè)成人口吃者和相同數(shù)量、年齡相仿、性別比例相當(dāng)?shù)牟豢诔猿赡耆诉M(jìn)行實(shí)驗(yàn)比較表明，口吃對(duì)生活質(zhì)量、社會(huì)功能、情緒機(jī)能和心理健康狀況都有負(fù)面影響，而且口吃程度嚴(yán)重的人可能有更高的情緒功能下降風(fēng)險(xiǎn)（Craig et al.，2009：61-71）。

圖10 2010-2017年國(guó)際SLA研究突發(fā)性檢測(cè)圖

圖10右圖顯示，突發(fā)激增的25個(gè)關(guān)鍵詞分別為form，event-related potential，translation，N400，educational objective，lexical decision task，speech production，right hemisphere，semantics，phonological awareness，discourse，Japanese，attitude，native English speaker，communication，target word，human brain，word recognition，morphology，working memory，language development，ERP，target language，second language learner，system。ERP即event-related potential（事件相關(guān)電位），它與人腦、右半球、工作記憶、N400（ERP腦電信號(hào)的組成部分）等關(guān)鍵詞組合表明腦神經(jīng)科學(xué)是SLA的研究前沿之一。form（一種數(shù)據(jù)類型），system（計(jì)算機(jī)函數(shù)），communication（通信），lexical decision task（詞匯決策任務(wù)）都是用于心理學(xué)和心理語(yǔ)言學(xué)實(shí)驗(yàn)的程序，表明計(jì)算機(jī)的智能計(jì)算和程序設(shè)計(jì)是研究前沿。目標(biāo)詞、單詞識(shí)別、語(yǔ)義學(xué)、語(yǔ)音意識(shí)、形態(tài)學(xué)、語(yǔ)篇?jiǎng)t代表從語(yǔ)言不同層面進(jìn)行SLA研究，native English speaker，second language learner，attitude表明SLA研究關(guān)注習(xí)得者本身。Japanese，target language表明以日語(yǔ)為首的目標(biāo)語(yǔ)成為SLA研究新興熱點(diǎn)。而translation，educational objective，speech production，language development說(shuō)明SLA從研究目的上注重翻譯、教育領(lǐng)域的言語(yǔ)產(chǎn)出和語(yǔ)言發(fā)展。

綜合共被引頻次分析和突發(fā)性分析結(jié)果，國(guó)際SLA有五個(gè)研究前沿內(nèi)容：（1）基于病理學(xué)的腦神經(jīng)科學(xué)的研究；（2）基于計(jì)算機(jī)智能算法和程序的研究；（3）針對(duì)語(yǔ)言和語(yǔ)言習(xí)得理論的研究，語(yǔ)言包括英語(yǔ)、日語(yǔ)等，語(yǔ)言習(xí)得理論包括語(yǔ)法、語(yǔ)音、語(yǔ)義、詞匯、語(yǔ)篇、形態(tài)等；（4）針對(duì)語(yǔ)言學(xué)習(xí)者的研究，如學(xué)習(xí)態(tài)度研究；（5）翻譯和教育領(lǐng)域SLA目標(biāo)研究，如言語(yǔ)產(chǎn)出與語(yǔ)言發(fā)展等。在研究方法方面，趨向于定量和定性研究相結(jié)合，基于計(jì)算機(jī)程序的實(shí)證或?qū)嶒?yàn)研究是主流范式?？鐚W(xué)科研究方法尤其是結(jié)合腦神經(jīng)科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的研究方法快速增長(zhǎng)。

六、啟示

本文就國(guó)外二語(yǔ)習(xí)得研究領(lǐng)域和研究熱點(diǎn)進(jìn)行了可視化量化分析，發(fā)現(xiàn)國(guó)外SLA研究領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了語(yǔ)言學(xué)、心理學(xué)、教育學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、人工智能等多領(lǐng)域多元化發(fā)展，出現(xiàn)了雙語(yǔ)優(yōu)勢(shì)、糾錯(cuò)反饋、音韻效應(yīng)、相關(guān)語(yǔ)言接觸、交叉式二語(yǔ)習(xí)得等39個(gè)研究熱點(diǎn)。文章還結(jié)合文獻(xiàn)共被引頻次分析、關(guān)鍵詞和引文突發(fā)性分析，捕捉國(guó)際SLA研究最新動(dòng)態(tài)，歸納出腦神經(jīng)科學(xué)、智能算法與程序、語(yǔ)言與言語(yǔ)習(xí)得理論、語(yǔ)言學(xué)習(xí)者、言語(yǔ)產(chǎn)出與語(yǔ)言發(fā)展共五個(gè)SLA前沿研究主題。

文章研究結(jié)論對(duì)于國(guó)內(nèi)新時(shí)期二語(yǔ)習(xí)得研究的選題和開(kāi)展具有一定的啟示作用。近年來(lái)我國(guó)的SLA研究逐漸從宏觀轉(zhuǎn)向微觀，從定性轉(zhuǎn)向定量，從理論轉(zhuǎn)向?qū)嵶C，但對(duì)比國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)學(xué)界對(duì)SLA學(xué)科定位不夠明確，缺乏多學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)，導(dǎo)致研究領(lǐng)域相對(duì)比較單一，研究熱點(diǎn)集中于教育教學(xué)，不關(guān)注新領(lǐng)域、新技術(shù)的發(fā)展，研究方法和研究手段也相對(duì)落后，離國(guó)際水準(zhǔn)還有較大的差距，存在研究層面不均衡，研究視角不全面，研究深廣度欠缺等問(wèn)題。以下幾方面研究上亟需加強(qiáng)：（1）詞法、句法、語(yǔ)音、語(yǔ)義、語(yǔ)篇、語(yǔ)用之間接口問(wèn)題的研究；（2）語(yǔ)言學(xué)、心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、教育學(xué)、神經(jīng)學(xué)與智能技術(shù)等跨學(xué)科的量化分析與闡釋；（3）二語(yǔ)習(xí)得的神經(jīng)機(jī)制研究；（4）雙語(yǔ)者認(rèn)知控制神經(jīng)機(jī)制研究；（5）特殊習(xí)得群體二語(yǔ)習(xí)得實(shí)證研究；（6）跨語(yǔ)言遷移研究；（7）除英語(yǔ)外的二語(yǔ)習(xí)得研究；（8）新技術(shù)、新媒體在SLA的應(yīng)用。國(guó)內(nèi)學(xué)者需要深化多層面、多維度、多視角、多學(xué)科交叉研究，需要運(yùn)用跨學(xué)科研究方法，實(shí)現(xiàn)科學(xué)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的SLA精準(zhǔn)研究，提升我國(guó)SLA研究質(zhì)量并與國(guó)際接軌。

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Visual Analysis of Second Language Acquisition Research and Its Enlightenment

LI Hai-xia & HE Gao-da

By Citespace, this paper makes a visualization analysis of the categories, key words, topics and co-cited references of 5 211 research literature of second language acquisition (SLA) from 2010 to 2017 in top 10 SSCI linguistics journals from the Web of Science. It is found that the international SLA research focuses on biology, medicine and cloud computing. There are 39 research hotspots, such as error correction feedback, neurofibromatosis type, examining storage, cross-language transfer etc., which can be classified into four categories, i.e. acquisition intermediary, learners’ internal factors, acquisition contents and learners’ external factors. And cranial nerve science, intelligent algorithms and programs, language and speech acquisition theory, SLA learners, speech production and language development are the five forefronts of SLA research.

second language acquisition; visualization analysis; hotspots tracking

H319.3

B

1008-665X（2018）4-0066-16

2018-04-23；

2018-06-16

廣東省本科高校高等教育教學(xué)改革項(xiàng)目“大學(xué)英語(yǔ)在線考試改革的理論與實(shí)踐”（CXQX-JY201706）；廣東省廣東教育教學(xué)成果獎(jiǎng)（高等教育）培育項(xiàng)目“高職學(xué)生職業(yè)素質(zhì)的培養(yǎng)與高職公共基礎(chǔ)課程體系的 構(gòu)建”（1104）

李海霞，副教授，研究方向：外語(yǔ)教學(xué)與技術(shù) 何高大，教授，研究方向：外語(yǔ)教學(xué)與技術(shù)、翻譯學(xué)