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第一节
ECM(事件域认知模型)

申克和阿贝尔森(Schank & Abelson 1975),托尔米(Talmy 1985,1988),蓝纳克(Langacker 1987,1991),雷柯夫(Lakoff 1987),庞塞和桑伯克(Panther & Thornberg 1999)等建构了多个理论模型,以解释人类的认知规律,详析其内在机制,进一步充实和丰富了CL的研究内容,指明了可行的研究方向,但也存在诸多不足,例如:

(1)分析建立在单一层面之上,且主要建构了线性序列的思维模式,忽视了事件内部要素之间的层级性;

(2)分析主要针对动态性场景和事件,忽视了静态性场景或事体,或对其论述不祥;

(3)分析主要为解释句法构式的成因,而没能,或很少将其扩展到语言的其它层面,这与CL总体目标(试用几种基本认知方式来统一解释语言各层面的诸多现象)不符。

我们基于这些不足提出了“事件域认知模型”(Event-domain Cognitive Model,简称ECM)的分析方法,以作弥补。

图13.1

言语行为论者认为,人们交际的基本单位不是词、词组或句,而是“言语行为”,我们基于ECM提出“以事件域为单位来体认世界,形成记忆模块,储存于心智中”的观点,与言语行为论者不谋而合。如当我们在谈到某个人(包括某事、某概念)时,常将他(它)们与对应的事件关联起来,不免要涉及他做过的事,讲过的话,留下的印象,这些都形成了一个一个的事件域,它们相互交织在一起,形成一个记忆网络储存于心智之中。

更为重要的是,人类还可在体认事件的基础上逐步概括出事件的抽象性概念结构,这就是我们所说的“认知模型”(Cognitive Model)。自从有了语言之后,就基于此形成了语言中的种种表达,这就是我们(2007)所说的最高层面的语法化,也是人所特有的本质性特征。

一个基本事件域EVENT(简称E)包括两大要素:

(1)行为(Action);

(2)事体(Being)。

第(1)可包括“动态性行为”和“静态性行为”,前者就是人们所说的动作,后者包括“存在、处于、判断”等行为。

这里所说的“行为”具有抽象性和概括性特征,是一个类概念或上义概念,可由很多具体的“子行为”或“子动作”构成,即为图13.1中在Action下所列的“A 1 ,A 2 ……A n ”。一个行为或支行为还包含若干分类性信息或特征C,这就为语法中的状语等成分留下了存在空间。

同样,这里的“事体”也具有概括性和上义性,它可由很多相关个体构成,在图13.1中的Being下方列出了“B 1 ,B 2 ……B n ”。事体可包括“参与人、事物、场景、工具”等,也可包括“抽象、虚拟”的概念。根据认知语言学家所提出的认知隐喻理论,儿童是在对具体事体认识的基础上逐步掌握了抽象和虚拟的概念的。一个上义事体或具体事体可包含若干分类性信息或特征D,这就为语法中的定语等成为提供了表述位置。

从图13.1还可见,事件域从上至下可分出三个层次,它们环环相扣,互相配合,构成了我们对一个事件域的基本认识,现小结如下:

第一层级:一个事件E主要包括:动作要素A以及事体要素B;

第二层级:A和B有若干子要素:A 1 ,A 2 ……A n 、B 1 ,B 2 ……B;

第三层级:各个子要素又包含若干个下属信息,如图中C和D。

后现代哲学和体认语言学都反对经典范畴论中的“二元论”(Dualism)。维特根斯坦(Wittgenstein 1953)针锋相对地提出了“家族相似性”(Family Resemblance),后经美国心理学家罗丝(Rosch 1974,1975)等更名为“原型范畴论”(Prototype Theory of Category),至此它就作为后现代社科研究中的一条重要理论而广为流传。该理论认为,二分法仅是一个理想化模式而已,主要适用于自然科学;而社科界的范畴常常是一刀切不下去的,因此其范畴的边界具有模糊性,内部成员地位也不相等,这从上面所分出的三个层次便可见一斑。范畴边界的模糊性通过图13.1中外框的虚线来表示,因为一个事件域可能与另一事件域难以明显区分,它们常互有交叉。

我们认为,ECM不仅符合人们正常的体认规律,兼顾到线性和层级性分析,也适用于动态和静态场景,它还可用以解释概念结构和句法构式的成因,适用于语言多个层面:词汇化、词法、句法、语义、交际,还可用以说明如下现象:缺省交际、脚本理论、时段分析、间接言语行为、事体命名、词性转换、词义变化、反义同词等。同时,ECM还可为转喻方式从理论上和应用上做出合理而又明晰的解释,为其提供一个统一的体认基础(参见王寅2005,2007)。

因此,ECM具有较强的解释力,不失为人类一种有效的体认方式,这又为CL和体认语言学强调解释语言须用统一模式提供了一个有效的分析工具,它也适用于翻译的认知研究。 mtYVvZu53SgyraOcQTx1aLsCZAq+fx23XAvAXQ1DdkvENdnqZtGT0e7R4qWyoUVK

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