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中美网络论坛中的批评性言语行为探究——基于谷歌退出中国事件评论的语料分析

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List of Tables

Chapter I Introduction

1.1 Research Background

1.2 General Description and Purpose of Present Study

1.3 Significance of Present Study

1.4 Layout of Present Study

Chapter II Literature Review

2.1 Definition of Key Terms

2.2 Previous Studies on Speech Act Theory and Cross-cultural Communication

2.3 Present Research at Home and Abroad

2.4 Summary

Chapter III Theoretical Framework

3.1 Speech Act Theory

3.2 Politeness Principle

3.3 Hofstede’s Five Dimensions

3.4 Network Analysis Framework

Chapter IV Design of Present Study

4.1 Research Questions

4.2 Instrument

4.3 Corpus Building

4.4 Research Findings

Chapter V Discussion

5.1 Discussion on the Findings of Question One

5.2 Discussion on the Findings of Question Two

5.3 Discussion on the Findings of Question Three

5.4 Summary

Chapter VI Conclusion

6.1 Conclusion on the Proposed Three Research Questions

6.2 Limitations of the Study

6.3 Suggestions for Further Research

参考文献

Appendix One The Configuration of Research Data

Appendix Two The Profile of Criticism Strategies’ Adoption

致谢

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摘要

言语行为的研究是跨文化语用学的重要课题之一。其中对比研究中西文化规范下的请求、威胁、赞扬等言语行为不胜枚举,并且取得了丰硕的成果。相比之下,研究批评性言语行为的成果屈指可数,尤其是在当今网络文化迅猛发展的情况下,网络批评言语行为的研究便存在着很大的研究空间与实用价值。人们在网络交际中实现批评意图的形式特征,批评策略选择的异同,影响人们对批评言语行为策略选择的因素,这些都是本文作者探讨的问题。
  基于特定言语行为反映特定文化的观点,本研究旨在通过收集整理中美两国网络论坛中网友对于谷歌退出中国事件的批评性言语建立真实的语料库,从跨文化语用学的角度,以言语行为理论、面子论、以及网络批评言语行为的分析框架为支撑,分析了人民网、天涯社区论坛、大洋网、纽约时报、华盛顿邮报及今日美国等网站论坛中,2010年1月23日至2010年4月23日有关谷歌退出中国事件的2000条网友评论。首先,中国网民对谷歌的去留持模糊态度,其批评言语以句子为主。相反,美国网民则赞同退出,其批评言语以段落为主。中美两国网民都钟爱直接批评和讽刺两种批评策略,然而美国网民使用这两种策略的频率要远远高于中国网民。其次,根据频率对比和卡方检验结果,两国网民都较少使用的批评策略为祝愿、暗示、批评中的赞扬和自我批评。再次,中美两国网民在提醒、说教、讽刺、命令、侮辱和质疑策略的使用上存在显著差异。最后,中国网民使用批评策略的种类相对单一,而美国网民侧重于综合多种批评策略。
  语言是文化的载体,中美两国网民批评策略使用上的差异归根结底是由中西方文化的价值观、文化标准上的差异所造成的。传统的中国文化受集体主义思想和社会等级的影响,他们希望保住他人的“面子”,保持和谐。然而,美国人却愿意正视、讨论和批评有争议的问题,坚持己见、尊重事实,并不在意是否保住他人的“面子”。但是在当今多元文化并存,网络文化不断扩张的全球化背景下,中西方文化相互碰撞、相互融合。因此在语料分析中发现,中美两国网民都较多使用批评言语中的直接批评策略,而美国网民则更多地综合运用多种批评策略,实现批评意图。
  最后,本文得出的结论不是一个终结,而是试探性的,后续的研究需要根据相同话题,收集尽可能多的原生语料,建立大容量的真实语料库以获取更有价值的成果。

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