刘文宇， 李 珂

(大连理工大学 外国语学院，辽宁 大连 116024)

“青岛大虾事件”微博语篇的批评性话语分析

刘文宇， 李 珂

(大连理工大学 外国语学院，辽宁 大连 116024)

借助语料库检索工具与舆情图悦软件，以“青岛大虾事件”微博语篇为例，从批评性话语分析的视角研究网络语篇特点以及暴力语言背后的意识形态。分析结果显示：微博网民的语言呈现出碎片化与段子化等特点；网民负面情绪所针对的客体主要为事件当事方，此外，对社会的担忧以及对政府职能部门的质疑、反对与愤怒等情绪也较为突出；网民通过使用隐喻、文本互文、表情图片与网络流行语，将其情感直接传递给其他网民，从而影响舆论场的整体态度；“标签化”与“污名化”现象在舆论场中较为普遍，网民在类似热点事件讨论中，习惯于以狂欢方式给事件当事群体或个人贴上标签。这种不顾事实给事情定性的标签化现象，呈现出网络暴力倾向。

批评性话语分析；隐喻；意识形态；“青岛大虾事件”；污名化

一、引 言

批评性话语分析(Critical Discourse Analysis，简称CDA)是一种定性的研究方法，旨在探究并阐明话语是如何建构社会现实、维持与重构社会现状的*FAIRCLOUGH N， WODAK R.Critical discourse analysis[C]∥VAN DIJK T A.Discourse as social interaction.London：Sage，1997：258-284.。利用CDA，可以揭示书面或口语文本如何建构社会关系、身份与权力，分析话语在社会过程中如何生成、创造意义，维持社会现实从而达到解决社会问题的目的*HASTINGS A. Connecting linguistic structures and social Practices：a discursive approach to social policy analysis [J]. Journal of society policy, 1998,27(2):191-211.。

自提出以来，CDA常因其分析时所表现出的主观性而饱受争议。研究文本多被认为数量过小，缺乏代表性，话语解释缺少客观性和系统性*FOWLER N.On critical linguistics[C]∥CALDAS-COULTHARD C R，COULTHARD M. Texts and practices：readings in critical discourse analysis.London：Routledge，1996：3-14.。在此背景下，侧重量性分析的语料库语言学方法被引入批评性话语分析，其优势在于研究成果更可信、更具有说服力。语料库研究通常采用自下而上或者数据驱动的信息处理方式，由语料库软件驱动分析，借助词汇索引行以及搭配强度，观察词汇形式和语法结构，解释突出的语言特征，探索话语的内在意义。但语料来源仍局限于传统媒体，对数字化新媒体重视不够。

中国互联网信息中心数据显示，截至2015年6月，中国微博用户已达2.04亿。微博作为国内最受欢迎的社交平台之一，时刻承载着海量的信息交换*刘丛，谢耘耕，万旋傲.微博情绪与微博传播力的关系硏究——基于24起公共事件相关微博的实证分析[J].新闻与传播研究，2015(9)：92-106.。微博用户大部分为普通民众，其微博信息大多取材于普通民众的生活，它将声音、表情、肢体语言为主体的人际传播与以文字、视觉图像为主体的大众传播合为一体，模拟恢复现实情景，实现了主体对时间尤其是空间的延伸，有利于增加信任，促成判断*郭海霞.新型社交网络信息传播特点和模型分析[J].现代情报，2012(1)：56-59.。微博使得普通民众在公共事件发展中得以发挥强大推动作用，公众在微博平台上情绪的表达被看作是现实社会动向的风向标。从宏观上讲，网络公众情绪既可能受到现实社会发生的经济、文化、政治事件等的影响，反之也有可能对现实会产生一系列蝴蝶效应*BOLLEN J PEPE A， MAO H. Modeling public mood and emotion：twitter sentiment and socio-economic phenomena，Paper presented in proceedings of ICWSM，2011，July，Barcelona，Spain.。究其根源，微博口语化、随意化、草根化的评论背后是复杂的意识形态。值得注意的是，网络语言暴力随之而生并日益加剧，出现了网络污名化、网络攻击、网络欺凌、人肉搜索、网络骚扰等现象，如何遏制网络语言暴力引发普遍关注。

基于此，本文尝试以批评性话语分析为理论框架，采用语料库研究方法对相关微博语料进行分析，进而全方位描述和阐释微博语篇。

二、案例选取

近年来，因投诉无门，消费者转而借助微博舆论力量，推动事件得以处理的现象日益增多。2015年10月4日，两名游客在青岛善德烧烤店用餐时，分别点了一份虾，之前问明是“38元一份”，结账时老板却按“38元一只”收费。顾客挨宰后因投诉无门将此事发布到了微博，网民的大量跟帖、转发随后引起网络大V和人民日报、环球时报等媒体官方微博的关注。随后，该事件被设置成话题并被推到热点首页。舆论领袖的转发评论对事件进行了“定性”，按只计价被热炒，大虾事件上升到青岛服务业的整体事件。之后，“青岛大虾事件”经网民恶搞、渲染、放大、段子化之后，变成了整个山东的公共事件。此事件让青岛旅游形象在短时间内受到了重创，甚至殃及山东的整体旅游形象。为了确保该研究的信度，作者邀请了公共管理学科背景、传播学背景、语言学背景的学者，就案例的典型性进行讨论，明确该事件是2015年网络典型事件，事件本身具有周期短、讨论热烈的特点，适合对其进行意识形态分析。

本研究以“青岛大虾事件”为检索词，在新浪微博中搜索与“青岛大虾事件”相关的微博，之后，考虑到微博综合影响力排名以及舆论热度，选取最早转载“青岛大虾事件”的官方微博为研究平台，即以青岛交通广播FM897官方微博于2015年10月5日09：45发布的一条主贴(青岛又见宰客大排档 蒜蓉大虾38元一只 [怒])为事件语境，分层选取对主贴发出的3719条评论(跟帖)作为语料，尝试利用语料库软件和批评性话语分析工具对该微博语篇做国民意识形态分析。

三、研究方法

选取“青岛大虾事件”的微博评论为语料，字符总数为16 278。借助谷尼舆情图悦picdata.cn热词分析工具，生成表1、图1与图2。借助Antconc3.4.3(Laurence Anthony，2015)软件，建成一个小型语料库。继而利用软件以“青岛(人)、山东(人)”为共同检索词在语料库中进行检索，获得词语搭配强度表(表2)以及与“青岛(人)、山东(人)”相关的索引行(表3)。为了解该事件微博语篇中的语用意义和潜在态度，研究重点分析跟词语搭配相关的语义偏好、语义韵特征。其中，语义偏好是指词语应用的语义环境；语义韵主要表达词语潜在态度的和语用的意义，作为语料库语言学的一个重要研究对象，指的是在语言使用过程中，一个词的周围搭配词往往形成一个特定的语义类，具有相同的情感意义*SINCLAIR J MCH.Trust the text[C]∥ Language，Corpus and Discourse.London：Routledge，2004：141-148.。语义韵揭示了语言使用中的一个重要原则“搭配和谐”，并在很大程度上拓展了词汇研究的范畴。同时，在语料分析过程中，整合系统功能语言学、认知语言学、三维框架理论对文本进行批判性解读。

四、结果与讨论

(一)热词分析

谷尼舆情图悦picdata.cn热词分析显示：微博语料中排名前三的热词分别是“青岛”“不见”与“老板”。网民针对“青岛涉事老板不见了”展开热议，“警察”“领导”“政府”“物价局”“工商”“局长”等构成了网民情绪客体。“青岛大虾”事件暴露出快速发展的旅游业背后暗藏隐患。消费者权益得不到保护，欺客、宰客事件众多等，该类事件共同折射出国内旅游市场不规范等现状。与此同时，“微博”一词的高频使用表明：网民认识到“微博”平台在舆论热点事件处理过程中的角色与重要性。此次“青岛大虾事件”中的“消费者”因向相关“政府部门”投诉无门，而将事件诉诸微博，让微博倒逼着使事件得到了严肃处理。其中网民的“围观”评论是微博媒体平台内容传播与情绪扩散的关键环节之一，亦是触发微博网民情绪共振的核心机制之一。

表1 “青岛大虾事件”微博评论(字符总数16 278)中排名前40的高频词列表

注：第三栏权重是通过“图悦”软件分析取得的，权重值越大，说明在语料中越重要

图1 热词词频

图2 热词权重

序号搭配强度/%词语搭配序号搭配强度/%词语搭配序号搭配强度/%词语搭配16.53垃圾165.13宰客313.63商家26.44挨宰175.12餐饮业323.51应该36.18丢人184.96不敢333.35处罚46.01好客194.91旅游343.27他们55.86公安204.86黑名单352.86呵呵65.86文明214.63青岛市362.61部门75.86名声224.63鄙视372.22罚款85.86抹黑234.56山东382.12曝光95.77环境244.44笑话392.08九万105.53取消254.12大排档401.99领导115.44黑暗263.86管理125.44抵制273.79青岛135.27旅游业283.74经济145.18建议293.64老板155.16中国303.63海鲜

(二)“青岛(人)、山东(人)”相关词语搭配分析

借助AntConc3.4.3工具生成与“青岛(人)、山东(人)”相关的排名前40的词语搭配列表，见表2。

如表2所示，上述词语搭配可以归结为4类：(1)表达动作行为的词(挨宰，6.44%；抹黑，5.86%；取消，5.53%；抵制，5.44%；建议，5.18%；宰客，5.13%；处罚，3.35%；罚款，2.22%；曝光，2.12%)；(2)表达网民微博情绪的词(垃圾，6.53%；丢人，6.18%；黑暗，5.44%；鄙视，4.63%；笑话，4.44%；呵呵，2.86%)；(3)与网民情绪客体相关的词语表达(领导，1.99%；老板，3.64%；公安，5.86%；中国，5.16%；青岛，3.79% ；青岛市，4.63%；山东，4.56%)；(4)与该事件主题相关的词语表达(九万，2.08%；海鲜，3.63%；大排档，4.12%；黑名单，4.86%；旅游，4.91%；餐饮业，5.12%；旅游业，5.27%；环境，5.77%；名声，5.86%；文明，5.86%)。列表中共有10个动词搭配，其中6个为物质动作过程：“抹黑”“取消”“抵制”“建议”“宰客”“处罚”，用以描述网民情绪客体的行为动作；3个心理过程：“呵呵”“鄙视”“丢人”。“呵呵”原指微笑和开心的笑，是笑声的拟声词。在互联网迅速发展特别是聊天工具和自媒体平台的普及发展情况下，“呵呵”这个词被网民更多地用来表达敷衍、嘲笑、无奈、哀伤等心理状态。

由表2可知，“青岛大虾事件”使青岛城市形象与“好客山东”形象皆受到了重创。在信息化高度发达的当下，微博等新媒体是城市对外展示自身形象的重要窗口，而重大舆情事件则是城市网络形象的转折点。舆情事件本是危中有机，关键取决于当地政府的处置方式。如果处置得当，城市良好形象会借机得以扩散；反之，其良好形象则可能毁于一旦。如此看来，“青岛大虾事件”当属后者。

(三)语义偏好、语义韵、互文以及语料中的隐喻分析

语义韵和语义偏好能够折射出不同群体对公共事件社会的以及政治上的态度和关注焦点的差异。互文性理论认为，文本间相互参照、相互指涉，形成一个潜力无限的开放网络。用互文性理论来描述微博文本间的指涉性问题，不仅显示出了微博内部多元话语相互交织的事实，而且也呈示出了微博内容的复杂性。此外，话语中隐喻的使用能够反映出说话人的情感态度，制造一种夸张的话语氛围，同时传达出说话人的鲜明立场，从而与话语受众产生情感上的共鸣*GOATLY A. The Language of Metaphors[M].2nd.London: Routledge，2011：73-92.。基于此，本研究结合互文话语与隐喻的使用，充分观察语境中词语周围形成的语义偏好和语义韵，进而分析语篇中的意识形态。语料库的索引行工具为此提供了便利，借助AntConc3.4.3软件，我们从自建语料库中分别提取了网民对“青岛(人)、山东(人)”态度和评价的索引行。具体内容见表3。

表3 有关网民对“青岛(人)、山东(人)”态度和评价的索引行

表3显示，与“青岛(人)、山东(人)”相关的主要是消极语义韵。譬如，大多数网民认为，青岛“宰客确实太严重”“已经成为一种习惯”，是“强盗”“丢人现眼”“恶心到家了”“相关部门”“监管不力”“让人无语”“给山东抹黑”；甚至有网民提出“取消青岛文明城市称号”“将青岛拉进旅游黑名单”“全国人民抵制青岛旅游”。部分网民抱怨青岛人“很坏”“欺生怕硬”“敛财有术”“官商勾结”“给山东丢脸了”；同时有网民调侃“好客山东”摇身变成“宰客山东”，成为“笑话”，认为山东 “匪患遍地”“官场黑暗”“旅游业被彻底摧毁”等。尽管舆论场中针对青岛和山东的批判不绝于耳，仍有网民坚持认为，青岛人“热情好客”，青岛“城市美、人心更美”“大爷大妈们都很好”，呼吁人们理性看待类似问题。

通过表3，我们发现：网民通过在话语中使用“畜生”“地鼠”“强盗”等隐喻来表达自身情感态度，营造夸张效果，表明立场，进而与众多网民建立共识。具体来讲，“畜生”喻指伤天害理之人；“地鼠”喻指狡猾、活动鬼鬼祟祟之人；“强盗”即以暴力抢夺他人财物的人；“大老虎”喻指损害国家和公众利益的单位或个人或对人造成危害的事物；“水很深”喻指利益关系深不可测、错综复杂；“保护伞”喻指保护某些人或某一势力范围，使其利益不受损害或不受干涉的力量。网民通过使用带有侮辱性的贬义词语“畜生”“地鼠”表达对当事商家的谴责；将“青岛”比喻成“强盗”，表达网民对青岛宰客乱象的愤怒；而“水很深”“保护伞”则表达出网民对青岛官方政务微博反应迟缓、公权力麻痹的不满以及对政府职能部门公信力的质疑。

有网民借助电影《让子弹飞》中台词“上海就是浦东，浦东就是上海！”来仿拟“青岛就是中国，中国就是青岛！”。这一文本互文现象暗讽中国内地宰客是常态，以此表达对国内旅游业普遍存在问题的担忧。“山东招远麦当劳事件、山东临沂强拆致死” 皆为2015年影响恶劣、手段残忍的严重暴力犯罪事件，网民利用互文为“青岛大虾事件”定性并指明其对社会造成的恶劣影响。

此外，在微博评论中(如表3)，一条评论(跟帖)所要表达的情感与它所含表情图片的情感是相符的，这种情感表达多是针对消息表层意义上的态度回应*GOATLY A.The language of metaphors[M].2nd.London：Routledge，2011：73-92.。网民用表情图片如 “笑cry”“怒”“围观”“鄙视”“嘻嘻”以及网络流行语如“呵呵”“也是醉了”“不怕麻麻骂吗”“不明觉厉、细思恐极”“宝宝要生气了”等明晰地表达对青岛宰客乱象的嘲讽、失望、愤怒等负面情绪。网民通过这种具可变性、迅速性，并蕴含了感情因素的表情图片或网络流行语，直接将情感传递给其他网民，并促使舆论场整体态度发生变化，这与微博作为个人对外抒发心情、表达感情的平台特性相一致。

观察上述索引行列表，从类似“宰客山东”“强盗青岛”这样的语义偏好中，我们发现：“标签化”与“污名化”是网络舆论场中的普遍现象，网民在此类热点事件讨论过程中，往往习惯以狂欢方式给当事群体或个人贴上标签。这种不顾事实给事情定性的标签化现象，呈现出网络暴力倾向，在网络事件中推波助澜、误导网民。从而导致网民在舆论场中为了寻求群体认同感与情感共鸣，做出以点看面、以偏概全不够理性的评价。

此外，在表3中， 网民共使用了17个问句(反问句、疑问句)，2个“必须” 以及3个“应该”来表明青岛政府职能部门履行义务、承担责任的紧迫性。大量问句以及情态动词“必须、应该”的使用，暗示草根网民是舆论场事件的评判人与发话人、是问题的回答者；而处于社会强势地位的政府职能部门是相关动作的执行者，说明发话人与执行人的社会地位是不一样的：一边是担任仲裁者角色的网民，有较大的权力；而另一边事件中的“政府职能部门”是被评判对象，处于较低位置。网民通过这种语气来控制舆论场，推动了事件向前发展。

五、结 论

微博有助于更加便捷有效地动态了解负面社会公众舆情。在本文中，我们将语料库工具引入批评性话语分析，实现了量性与质性的有机结合。通过词汇搭配强度表、索引行列表，分析比较了语料中的语义偏好、语义韵律与隐喻、互文现象，揭示了网民是如何围绕“青岛大虾”事件进行态度表达与话语建构的。分析结果显示：(1)近年来网络整体理性有所提升，但微博用户自身的媒介素养仍需提高。微博网民语言呈现出碎片化与段子化特点，以此来达到其恶搞、渲染、放大事件，同时宣泄情绪的目的；(2)网民负面情绪所针对的客体主要为事件当事方，此外，对社会的担忧以及对政府职能部门的质疑、反对与愤怒等情绪也较为突出；(3)微博网民通过使用隐喻、文本互文、表情图片与网络流行语，将其情感直接传递给其他网民，从而影响舆论场的整体态度；(4)“标签化”与“污名化”现象在网络舆论场中较为普遍，网民在类似热点事件讨论中，习惯于以狂欢方式给事件当事群体或个人贴上标签。这种不顾事实给事情定性的标签化现象，呈现出网络暴力倾向。

〔责任编辑：李宝贵；实习编辑：李 辉〕

A critical discourse analysis of weibo discourse on “Qingdao’s Prawn Scandal”

Liu Wenyu， Li Ke

(SchoolofForeignLanguages，DalianUniversityofTechnology，Dalian116024，China)

From the perspective of critical discourse analysis，assisted by corpus linguistics software and opinion visualization software，the present study attempts to reveal the characteristics and ideology in Weibo discourse onQingdao’sPrawnScandal. The results suggest that：(1) the majority of Weibo users are inclined to complain about social problems in fragmented language to express their anger；(2) the negative emotion in Weibo mainly point to the parties involved，among which the emotions of social anxiety，doubt，dissention and fury at government functional departments are more obvious；(3)by the usage of metaphors，intertextuality，emotion characters and network catchwords，netizens transmit their emotions to others in a direct way and therefore influence the general attitude of opinion field；(4)stigmatization and labeling phenomena are common in opinion field and netizens tend to label the regions，groups and parties involved in a carnival way when they discuss social hot issues，which shows a tendency of cyber violence.

critical discourse analysis； metaphors； ideology； “Qingdao’s Prawn Scandal”； stigmatization

10.16216/j.cnki.lsxbwk.201703098

2016-11-15

国家社会科学基金一般项目“基于批评话语分析的网络语言暴力研究”(15BYY057)

刘文宇(1971- )，男，辽宁锦州人，大连理工大学教授，博士，主要从事社会语言学、认知语言学研究。

G212

A

1000-1751(2017)03-0098-07