微博与门户网站新闻语体的计量对比

时间:2024-01-06 点赞:47547 浏览:94817 作者原创标记本站原创

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摘 要:微博新闻与门户网站新闻同属于网络新闻语体,二者的词汇密度均在80%以上,拟声词和叹词的总比值都很低,而陈述句的总比值都很高.二者的不同之处是微博新闻比门户网站新闻更倾向于书面语体.微博新闻的词汇密度、平均词长、成语的总比值均高于门户网站新闻,词型例比、3字及3字以下词的总比值、惯用语的总比值均低于门户网站新闻,11个词类的词型使用频率远不及门户网站新闻均衡,多用长句,句长分布比门户网站新闻更集中、更接近,而破碎度和直接引语的数量均低于门户网站新闻.

关 键 词:微博新闻;门户网站新闻;语体;计量;对比

中图分类号:G20文献标识码:A文章编号:1003-1502(2014)04-0107-05

一、引言

微博新闻是由微博平台认证的企业、机构、媒体等非个人组织发布的新闻.在微博新闻中,不仅有文字,还可以有图片、视频、网络链接等.一般来说,每篇微博新闻的字数限制在140字内.门户网站新闻是以各大门户网站名义发布的新闻.与微博新闻一样,门户网站新闻中也可以有文字、图片、视频、网络链接等.然而与微博新闻不同的是,门户网站新闻并没有篇幅上的限制.

计量语体分析就是采用计量的方法来研究语体.计量语体分析“隐含着对比的原则,因为任何‘量’在语体研究中作用的发挥和大小,取决于与另外一个或几个量的对比”.[1]虽然微博新闻和门户网站新闻都属于网络新闻,但是由于它们在传播方式、目的以及受众等方面不尽相同,所以二者在语体上也存在着一些差异.本文在真实语料的基础上,采用计量的方法对微博新闻与门户网站新闻进行对比分析,探讨它们在语体上的差异.

二、语料及研究方法

本文语料包括微博新闻样本和门户网站新闻样本两部分.微博新闻样本选自新浪新闻中心微博的“头条新闻”,我们随机选取了其中的100篇原创新闻为样本(共12381字),组建了微博新闻文本语料集合,命名为GFWB.门户网站新闻样本选自中国广播网、中国新闻网、新华网等门户网站,我们随机抽样选取了其中的100篇原创新闻为样本(共142382字),组建了门户网站新闻文本语料集合,命名为MHWZ.

在获取样本之后,我们采用中国传媒大学“有声媒体语言资源网传媒语料库”的在线分词标注系统,①按照粗颗粒度②对GFWB和MHWZ进行切词和词语标注,提取出词汇层面和语法层面语体标记的数据;在数据分析的基础上,我们探讨了微博新闻与门户网站新闻语体上的差异.

三、词汇层面上的差异

我们选取词汇密度(lexicaldensity)、词型例比(typeandtokenratio)、词长、缩略语、成语和惯用语,作为微博新闻与门户网站新闻词汇层面的语体标记.

(一)词汇密度

学者Ure[2]将词汇密度定义为文本实词数与文本词汇总数之比.她的研究表明,英语口头语体的词汇密度在40%以下,书面语体的词汇密度高于口头语体.词汇密度的计算公式如下:

词汇密度等于(公式1)

按照公式1,我们计算出GFWB的词汇密度为82.06%,MHWZ的词汇密度为80.87%.微博新闻的词汇密度略高于门户网站新闻.一般来说,词汇密度越大,书面化程度就越高.

(二)词型例比

词型例比是词例数(type)与词型数(token)之比.词型例比越低,词汇就越丰富,“书面语体一般比较舒展、严密,词汇量也较口语丰富”.[3]词型例比的计算公式如下:

词型例比等于(公式2)

按照公式2,我们计算出GFWB中的词型例比为2.47,MHWZ中的词型例比为7.22.微博新闻中的词型例比明显低于门户网站新闻.也就是说,在词数相同的情况下,微博新闻中的词汇比门户网站新闻更丰富.

(三)词长

我们在词长这部分主要分析了平均词长和词长分布.

平均词长是总字数与总词数之比.书面语体的平均词长高于口头语体.平均词长的计算公式如下:

平均词长等于(公式3)

按照公式3,我们计算出GFWB的平均词长为1.82,MHWZ中的平均词长为1.68.微博新闻的平均词长略高于门户网站新闻.

我们还对GFWB和MHWZ中的词长分布进行了统计,见下表:

从表1来看,GFWB中1字词和2字词的总比值略低于MHWZ,而3字词以上(含3字词)的总比值却高于MHWZ.GFWB和MHWZ中3字及3字以下词的总比值分别是0.95698和0.98174.这说明微博新闻更倾向于使用3字及3字以上的词,门户网站新闻则更倾向于使用3字及3字以下的词.“词长在一定程度上代表了语言单位的复杂性”.[4]邓耀臣、冯志伟的研究表明,“音节数较少(小于等于3)的词汇在口语体中的平均使用频数明显高于书面语体”.

(四)缩略语、成语和惯用语

缩略语是“从已相对稳固了的较复杂的词或短语中抽取其主要成分,形成简短的词语,表示与原词语相同的意义”.[5]“成语是指历史上沿用下来或群众中长期流传、见解精辟并含有特定意义的固定短语”.[6]“惯用语是口语中形成的表达一种习惯含义的固定词组”.[6](143)

我们对GFWB和MHWZ中缩略语、成语和惯用语的总比值进行了统计.总比值代表某类词语在语料中所占的比重.词语的总比值越高,使用频次就越高.GFWB和MHWZ中的缩略语、成语和惯用语的总比值见下表:

根据表2中的数据,我们计算出GFWB中缩略语的总比值比MHWZ高79.11%,成语的总比值比MHWZ高5.52%,而惯用语的总比值则比MHWZ低3.81%.③微博新闻中缩略语的总比值较高,这是由于受篇幅所限,微博新闻在语言上力求简练.而缩略语形式短小,恰恰符合了微博新闻篇幅上的要求.

微博新闻中成语的总比值高于门户网站新闻,而惯用语的总比值则低于门户网站.通常,成语多用于书面语体;惯用语多用于口头语体.

四、语法层面上的差异

我们选取词类、句长、破碎度和句类,作为微博新闻与门户网站新闻语法层面的语体标记.

词类

按照朱德熙(1982)词类划分标准,[7]我们将GFWB和MHWZ中的词划分为17个类别.我们对这17个词类进行了t-检验(置信区间取95%).检验结果表明,GFWB中的代词、方位词、介词、连词、语气词、助词与MHWZ并无统计学意义上的差异,这6个词类在GFWB和MHWZ中的均值、总比值都很接近.也就是说,在词数相同的前提下,这6个词类的词型丰富程度在GFWB和MHWZ中相差无几,也许与这6个词类都属于封闭性词类④有关.检验结果还表明,GFWB与MHWZ中名词、处所词、时间词、区别词、数词、量词、动词、形容词、副词、拟声词、叹词的数据具有统计学意义上的差异.我们对GFWB和MHWZ中的这11个词类的总比值、均值和标准差进行了统计,见下表:

从表3来看,虽然名词、处所词、时间词、区别词、数词、量词、动词、形容词、副词、拟声词、叹词这11个词类的总比值差异较小,但是它们的均值差异较大.在总比值差异较小的情况下,均值越大,词型就越少.由此可知,微博新闻中这11个词类的词型丰富度均不及门户网站新闻.

值得注意的是,拟声词和叹词在GFWB中的总比值均为0,也就是说,在微博新闻中未出现拟声词和叹词.拟声词和叹词在MHWZ中的总比值分别为0.0044和0.0033.可以说,微博新闻和门户网站新闻中拟声词和叹词的总比值都很低.这也许是因为拟声词和叹词多用于口头语体和文艺语体,而微博新闻和门户网站新闻都属于新闻语体的缘故.我们对MHWZ中拟声词和叹词的分布情况进行了进一步考察,发现它们大多出现在直接引语中.


GFWB中11个词类的标准差均高于MHWZ.标准差反映了词型使用频率的离散程度,标准差越大,词型使用频率波动就越大.这表明GFWB中这11个词类的词型使用频率远不如MHWZ均衡,GFWB中11个词类的词频差距要比MHWZ大很多.词频差异越大,话题就越集中.这说明微博新闻的话题比门户网站新闻的话题更集中.人们大多认为书面语体中的话题相对固定,口头语体中的话题则往往不够集中.

句长

“长句中有较多的修辞成分,所以使用长句,就能够更准确、更严密地表达思想.也正是因为长句容量大,就可以对事物做详尽的描述”,[8]而短句“形体较小,字数较少,结构较简单等明白易懂,简洁有力,明快活泼”.[8]长句多用于书面语体,短句多用于口头语体.我们对GFWB和MHWZ中的句长分别进行了统计,见以下图表:

图1显示,在GFWB中,31至40字的句长所占比值最高;而在MHWZ中,则是11至20字的句长所占比值最高.GFWB句长的众数为38,MHWZ句长的众数仅为11.这些数据都表明微博新闻中的句子更长,更倾向于使用长句.

从表4来看,GFWB的标准差比MHWZ低7.7247,方差低352.701.标准差越低,句长分布越聚集;而方差越低,则说明句长分布越趋于平均值.这表明GFWB的句长比MHWZ更集中,且多接近句长平均值37.9365字(见图1).由此可见,在微博新闻中,句长分布整齐,结构相同或相似的句子数量较多,而“句长相近、结构相似”的句子大多出现于书面语体中.

破碎度

“破碎度,是指一句话中停顿次数,即一句话的零散程度”.[9]阚明刚的研究表明,书面语体的破碎度要低于口头语体.破碎度计算公式如下:

破碎度等于(公式4)

我们将“句中停顿总次数”理解为句内点号的数量,将“语料中总句数”理解为句末点号的数量.根据黄伯荣和廖序东关于点号的划分标准和公式4,[10]我们计算出GFWB的破碎度为2.6,MHWZ的破碎度为2.9,即微博新闻的破碎度略低于门户网站新闻.通常书面语体的语言较为流畅,其破碎度往往低于口头语体.

句类

“句类是句子按照不同语气功能划分出来的类型.一般分为陈述句、疑问句、祈使句和感叹句”.[9]我们对GFWB和MHWZ句类的总比值进行了统计,见表5.

从表5来看,无论是在GFWB中,还是在MHWZ中,陈述句的总比值都远远高于疑问句、祈使句和感叹句.微博新闻与门户网站新闻都属于网络新闻语体,网络新闻的主要功能是传递信息、陈述事实,所以在微博新闻与门户网站新闻中,陈述句的数量比疑问句、感叹句和祈使句多.

表5中的数据还表明,GFWB中疑问句、感叹句和祈使句的总比值与MHWZ有较大差异.根据表5,我们计算出GFWB中疑问句总比值比MHWZ低49.76%,感叹句总比值比MHWZ低52.94%,祈使句总比值比MHWZ低85.13%.⑤我们发现这三个句类大多出现在直接引语中.显而易见,上述差异是由于微博新闻中的直接引语数量较少,门户网站新闻中直接引语数量较多而形成的.

结语

通过对微博新闻语体和门户网站新闻语体进行计量对比分析,我们得出以下几点结论:

第一,微博新闻与门户网站新闻都属于网络新闻语体,二者书面化程度都很高.微博新闻和门户网站新闻的词汇密度均在80%以上;拟声词、叹词的总比值都很低;而陈述句的总比值都很高.

第二,微博新闻比门户网站新闻更倾向于书面语体.微博新闻的

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词汇密度、平均词长、成语的总比值均高于门户网站新闻;微博新闻中的词型例比、3字及3字以下词的总比值、惯用语的总比值均低于门户网站新闻;微博新闻中11个词类的词型使用频率远不及门户网站新闻均衡,即微博新闻的话题更集中;微博新闻中多用长句,句长分布比门户网站新闻更集中,也更接近;微博新闻中的破碎度低于门户网站新闻,直接引语的数量少于门户网站新闻.本文的不足之处主要有以下两点:第一,由于受到语言处理工具的限制,我们未能提取出语体的所有标记,因而我们所揭示的微博新闻语体与门户网站新闻语体的差异,只不过是冰山一角而已.第二,我们所选用的语料样本数量有限,这在一定程度上影响了统计数据的准确性.

今后,我们将扩大语料规模,探索出自动提取语体标记的方法,为语体研究尽绵薄之力.

注释:

①http://ling.cuc.edu./cucseg/

②粗颗粒度与细颗粒度切分标准请参看《面向语言监测的自动分词标注规范研究报告》.

③计算公式为:差异等于×100%

④封闭性词类(closed-classword)的成员数目有限,变化较少,一般可以穷尽列举.

⑤计算公式为:差异等于×100%

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