郑咏滟 李铖超

摘 要：基于文本计量法，通过自下而上的数据驱动方式对三语习得领域既有实证研究进行分析，探究该领域研究主题及发展趋势。研究结果表明，现有研究聚焦“学习者个体差异”“学习者中介语语言系统”及“学习环境”三类话题；研究主题内部子话题存在差异；发展阶段可分为探索期、发展期及加速期，每个阶段内部研究主题、理论框架及研究方法各有侧重。最后对未来三语习得研究提出展望。

关键词：三语习得；文本计量法；文本挖掘；数据驱动

中图分类号： H09

文献标识码：A

文章编号：1672-335X（2024）03-0112-13

DOI：10.16497/j.cnki.1672-335X.202403010

一、引言

随着应用语言学领域出现“多语转向”，［1］三语习得的复杂性和重要性愈发凸显。三语或多语习得指学习者习得除母语及二语之外的一门或多门语言。［2］该领域的一个核心议题是学习者已有语言体系（母语或二语）如何影响三语发展及新习得的三语如何反向影响已有语言系统。［3］［4］对此，虽然学界基于生成语言学视角（如母语因素假说、类型优先模型等）和功能语言学视角提出诸多理论模型（如概念迁移框架、复杂适应系统原则等），［5］但就此问题尚未达成共识。目前三语习得综述主要关注理论建构，［6］［7］仅有一项就三语加工领域的实证研究进行综述。［8］本研究拓宽研究领域，从整体上对三语习得既有实证研究开展系统性回顾，一方面梳理三语习得的研究主题与发展趋势；另一方面对未来三语习得研究提出建议，为开展有中国特色的三语习得研究提供参考。鉴于此，本研究响应施雅倩、雷蕾倡导的以问题驱动和数据驱动为代表的“语言数字人文”对语言研究的范式转移，［9］创造性地使用文本计量法对三语习得既有实证研究进行分析，旨在回答以下研究问题：

（1）三语习得实证研究主要围绕哪些主题展开？每类研究主题下包含哪些子话题？

（2）1987—2022年间三语习得实证研究呈现何种发展趋势？在不同时间阶段呈现何种特点？

二、研究方法

（一）文献检索流程

本研究参照PRISMA制定文献筛选流程，［10］详见图1。检索数据库为Web of Science核心子集，检索时间设定为1987—2022年。1987年，Ringbom出版专著《第一语言在外语学习中的应用》，成为三语习得研究正式开始的标志。［11］文章类型确定为经同行评议并使用英文发表的实证研究论文（Article），删除了“社论”“书评”“会议报告”“综述”“书章”等非实证研究文献。学科门类设置为Linguistics，Educational Research， Psychology Experimental。根据检索目标最大化原则，［8］检索指令设置为multilingual* OR trilingual* OR L3 OR third language OR cross-linguistic in third language，并限定为主题（topic）。在主题内容筛选环节，两位研究者对文献语言筛选后余留的5655篇文献进行独立筛选，相互讨论不一致之处并达成统一（Kappa=0.82，p<.01）。最终纳入摘要文本359篇，共计61118词。

（二）文本计量法

文本计量法作为一种计算机辅助质性内容分析法（Computer-assisted Qualitative Content Analysis，CQCA），［12］可对文本进行多维度分析，挖掘文本潜在主题，有效避免采用自上而下范式的分析中可能存在的研究者主观偏差。［13］本研究采用开源软件IRaMuTeQ对所收集摘要做文本计量分析。该软件通过对文本进行语言学处理（词形还原、段落标注等），根据词频建立列联表，并对文本进行词典序分析（lexicographic analysis）和聚类分析（cluster analysis），展现文本内部结构及关系。本研究将操作语言设定为英语，具体分析步骤如下。

第一，根据IRaMuTeQ操作手册，［14］对语料进行元语言编码（meta-language coding）。本研究将每篇摘要作为独立语段进行编码，变量设定为发表年份（year），并为每篇摘要添加命令行。图2为一段语料编码示例。

我们对所有语料进行清理、汇总并按照如上格式添加命令行进行切分后，以.txt文档格式保存并导入IRaMuTeQ软件。

第二，词典序分析（lexicographic analysis）。该步骤对语料中所有词汇进行词形还原（lemmatization）后进行统计分析。IRaMuTeQ将语料切分为文本段（text segments），文本段是统计分析的基本单位。根据英文学术文章的平均句长，［15］将文本段长度（text segment size）设置为27个单词。表1展现了语料总体概览。

第三，层次递减聚类法（Hierarchical Descending Classification，HDC），亦称“Reinert分析法”。［16］该方法通過计算词汇之间的连接强度（association strength），构建列联表，通过算法将其分类，由此产生了不同类别或词汇集合（lexical worlds），［17］并使用聚类柱状图将结果可视化。卡方值越高说明该单词与该类连接强度越高，［18］可作为代表本类的主题词。对应因子分析法（Factorial Correspondence Analyses，FCA）将层次递减聚类法的结果可视化，呈现不同类别之间的语义距离（semantic distance）。层次递减聚类法和对应因子分析法属于同一操作步骤。

第四，质性内容分析。基于聚类分析自动生成的典型文本段（typical text segments）及相应的文本段值（text segment value），可帮助研究者筛选典型文本段进行质性分析。结合研究内容，研究者可以对每一聚类主题进行命名概括，促成了量化—质性分析的有机融合。

（三）文獻编码与分析框架

由于文本计量法无法对每类主题下涵盖的子话题进行深入分析，需对文献进行人工编码，深入剖析每类主题下的子话题，所以，参照系统性文献综述的编码体系，［19］讨论并确定编码原则，进行编码校准。每篇文章均由两位作者进行独立编码归类，再由第一作者逐一检查，对异议之处进行讨论，确定最终编码方案及分析框架（图3）。两名作者之间的编码一致性（inter-rater agreement）均值在0.90以上。

对研究问题一采用层次递减聚类法和质性内容分析归纳出三语习得实证研究主题，再使用人工编码框架剖析每类主题下的子话题。对研究问题二使用一套《变点分析软件》（Change-Point Analyzer）描绘三语习得实证研究发展趋势，［20］该软件通过一系列自展输入引导程序，确认观察到的变化是否具有统计学意义。［21］再结合研究主题、理论视角及研究方法梳理不同时间段呈现何种特点。

三、结果与讨论

（一）三语习得研究主题

使用层次递减聚类法在2535个文本段总数中聚类出2456个文本段数（聚类准确率达96.88%），结果显示聚为四类（图4）。表2列出每个聚类下连结度最高的前10个核心词及卡方值。对应因子分析（图5）体现出四个聚类之间的语义距离。

聚类一覆盖16.1%的文本，主要是学习者个体差异相关话题。综合所有核心词语义，依据文本段卡方值，筛选文本段值最高的段落作为典型文本进行质性分析（典型文本中的核心词已用粗体标出）。［22］［23］［24］

例1：Learners of multiple foreign languages developed unique motivational systems in which the interrelationships of multiple motivations were dynamic and complex. （χ2=334.94， 摘自Siridetkoon & Dewaele， 2018）

例2：This study not only adds to the growing body of research on language learning motivation within the framework of multiple future self-concepts but also sheds light on multilingual motivation in the Gulf context as it concerns school-going adolescents. （χ2=271.23， 摘自 Calafato & Tang， 2019）

例3：Research in multilingualism has shown that bilinguals have enhanced executive function， however， this with many other areas in multilingualism have been questioned like their non-verbal reasoning or their metacognitive ability.（ χ2=249.35， 摘自Soleimani & Rahmanian，2018）

以上三类文本段突出的关键词包括多外语、多语制、动机等。可见，本类研究围绕多语学习动机和认知优势。例1和例2从三语动机角度切入探究三语习得情况，发现不同的动机系统处在动态交互中，二语学习动机会阻碍三语学习动机发展，［22］但是三语学习动机强度在男性和女性中间也存在显著差异，且外部因素刺激了三语学习动机体系发展。［23］例3侧重考察双语（多语）者所特有的认知优势。Soleimani & Rahmanian认为三语者在元认知加工任务中反应时最短，准确率最高，具有更强的元认知加工能力。［24］因此，本类主题可命名为学习者个体差异。

聚类二覆盖29.4%的文本，与学习者中介语语言系统相关。例4、例5和例6分别是该聚类下文本段值最高的三段文本。［25］［26］［27］

例4：Previous research has shown that surface typological similarity is an important factor at early stages of acquisition. Our study investigates whether structural similarity can override this strong factor at later stages of child third language acquisition. （χ2=448.95， 摘自Kolb et al.， 2022）。

例5： In addition， our data cross different proficiency levels show that factors such as the learning situation （learning or unlearning）， word frequency and form-meaning relationship can influence the success of acquisition of a specific property in the L3. （χ2=426.1， 摘自Guo & Yuan，2020）。

例6： The main goal of this study is to investigate whether the acquisition of relative clauses （RCs） in L3 English is influenced by language internal factors.（χ2=396.99，摘自Feijoo & Mayo，2021）。

以上文本段关键词包括类型相似性、结构相似性、习得早期阶段等，可见本类研究涉及三语语言系统习得过程。例4和例6以句法为切入点探究三语习得过程，证实在三语习得晚期语言结构相似性成为影响语际迁移的主要因素，［25］同时目标语句法结构影响了三语句法产出，但学习者理解能力受先前语言知识影响。［27］例5则从词汇层面切入考察三语习得效果。Guo & Yuan提出三语习得初期的语际迁移是由语言结构相似性引起的，并非由语言习得顺序决定的。［26］综上所述，本类主题可概括为学习者中介语语言系统。

聚类三覆盖22.4%的文本，主要与学习环境相关。例7、例8和例9分别筛选了文本段值最高的段落。［28］［29］［30］

例7：The sample included 267 Russian （L1） speaking students drawn from 18 Israeli high schools. Students' AP level was assessed via AP tests in L2 and L3.（χ2=809.2，摘自Haim， 2018）。

例8：The present study seeks to contribute to this line of research by comparing the acquisition of English as an L3 by Catalan/Spanish bilingual high school students in an immersion program with the acquisition of English by Spanish monolinguals. （χ2=699.61， 摘自Sanz， 2000） 。

例9：The results showed no overall significant effect of the intervention， but a positive effect on IE among the students with the highest level of IL3S prior to the intervention.（ χ2=686.56，摘自Hahlin，& Granfeldt，2021）。

上述文本段关键词涵盖学校、沉浸项目、教学干预等，说明本类聚焦不同维度的环境因素对三语习得的影响。例7主要考察学校教学环境对三语习得效果的影响，表明学校提供的社会心理支持及教学环境促进了学习者三语水平提升。［28］例8侧重语言沉浸项目对三语习得的影响，证实参与沉浸式项目的学习者具有较强的三语读写能力。［29］例9以教学干预为切入点考察如何增强三语学习动机，证实教学干预促进了三语发展。［30］因此，本类主题可概括为学习环境。

聚类四覆盖32.1%的文本，主要与研究方法相关。例10、例11和例12为文本段值最高的段落。［31］［32］［33］

例10 ：Native speakers of Spanish with different proficiencies in L2 English and L3 Dutch and a control group of Dutch native speakers participated in a Dutch word-learning task involving minimal and nonminimal word pairs. （χ2=644.48，摘自Escudero et al.， 2013）。

例11：In total， 18 Mexican learners， six American speakers， five Russian speakers and six Mexican speakers performed a delayed word repetition task and a sentence completion task. （χ2=601.52，摘自Barkov et al.， 2022）。

例12：Trilinguals with Dutch as their native and dominant language， English as their second language （L2）， and French as their third language （M） performed a word association task （Experiment 1） or a lexical decision task （Experiments 2 and 3） in L1.（ χ2=598.96，摘自van Hell & Dijkstra， 2002）。

以上文本段关键词包括本族语者、控制组、任务等，说明本类中心内容为三语习得研究所采取的常用方法。上述三个研究均采用群组量化的方法进行截面研究，考察三语语际迁移。例10通过三语词汇学习任务证实学习者二语对三语的促进性作用。［31］例11使用延时词汇重复任务和句子填充测试发现三语未对母语产生语际迁移。［32］例12采用词汇联想任务和词义判断任务揭示三语词汇并未阻碍母语词汇加工。［33］

对应因子分析结果与层次递减聚类结果一脉相承，不同颜色表示不同聚类。可以发现前三类语义距离较近，聚类四与前三类相对较远。因此，可以将前三类概括为三语习得的研究内容，聚类四为研究方法。

（二）三语习得研究主题下的子话题

参照编码方案（图3），学习者个体差异可分为三类子话题：第一，学习者心理因素；第二，学习者认知优势；第三，学习者社会因素。首先，学习者心理因素主要包括三语动机发展、积极心理因素及学习者语言感知及投入研究。三语动机发展主要采用“二语动机自我系统”及“复杂动态系统理论”为理论框架探讨多语学习者二语及三语动机系统的交互作用，［34］［35］研究发现，多语者发展了独有的动机系统，不同动机系统交互变化，与环境不断互动，共存于多语自我系统内部。积极心理因素主要以“五维幸福感理论”及扩展理论“EMPATHICS”“控制—价值理论”为理论框架，［36］［37］［38］具体包括三语学习焦虑、三语交际焦虑、三语学习无聊及愉悦等方面。研究表明，随着学习者外语水平的提升，在与本族语者交际过程中会感觉更加自信，交际焦虑也随之降低，学习者会经历更高程度的主观幸福感。学习者感知研究主要以“心理类型”（psychotypology）为理论框架，［39］提出对语言心理类型的感知影响了学习者语言选择，成为三语学习的内在驱动力。投入作为三语习得的重要心理因素，促进了学习者二语及三语读写能力提升。其次，三语习得的认知优势主要包括元语言意识、工作记忆和语言学能。以“多语动态模型”“语言学能综合体理论”及“执行工作記忆”为理论框架，［40］［41］［42］表明多语者具有更强的元语言意识，更高的语言学能，工作记忆容量更大。三语社会因素研究主要以“投资模型”为理论框架，［43］关注三语者语言学习身份建构过程及语言身份与语言学习之间的交互关系，证实三语者语言身份建构影响了语言投资，促进了三语学习进程。

学习者中介语语言系统分为两类子话题：第一，生成语言学视角下的三语语言层面语际迁移；第二，“聚焦多语制”（focus on multilingualism）视角下的整体语言库存。［44］这两个研究视角体现了三语习得研究的范式转移。首先，生成语言学视角下的三语语际迁移聚焦三语语音、词汇、短语及句法特征习得。这类研究通常只关注某一种语言的发展（如三语），将学习者目标语与本族语者产出对比，揭示语际迁移现象，在不同层面验证一些三语习得模型的合理性，如“二语地位模型”“累计强化模型”“类型优先模型”及“语言相近模型”等。［45］［46］［47］［48］存在三种相互对立的发现：由于语言类型相似及目标语水平较高，二语与三语相互促进；由于母语和二语的负迁移、三语水平较弱，母语、二语和三语之间相互阻碍；随着目标语水平提升，二语和三语共同对母语产生抑制作用。此外，“聚焦多语制”视角下的整体语言库存主要探讨三语者如何运用整体语言库存完成书面语写作任务，研究证实多语者语言系统相互关联，在写作中灵活运用整体语言库存，实现语言资源灵活配置，形成个体所特有的复杂多语动态系统。［44］

三语学习环境指学习者所在的外部环境因素，语言学习并不是孤立存在的，而是与时空连续体处在动态交互中。［49］环境因素可分为宏观、中观和微观三个维度。宏观环境因素聚焦社会环境，包括国外留学环境、沉浸式语言学习项目及多语教育项目等。社会条件既促进了三语发展，也塑造了三语学习者的语言景观。沉浸式学习项目、多语教育项目及国外留学环境中的社会经济资源、目标语大量输入、与本族语者交流互动及文化沉浸共同促进三语学习。中观环境因素主要指学校层面的因素，包括教学干预、教师信念及学习条件。适当的教学干预（如超语教学实践）可以提升学习者三语交际敏感性，促进三语发展。教师多语教学信念有助于塑造学生对于三语习得的态度，影响学习者行为。语言之间相似的学习条件是决定语言学习成效的重要驱动力，兩门语言学习情境越接近，学习成效越高。微观环境因素指语言层面因素，分为语言内部因素和语言外部因素。语言背景知识及与三语类型相似的二语学习经历等语言内部因素可以提升学习者认知能力，推进三语习得进程。语言外部因素主要包括任务复杂度、检索记忆实践和正确反馈等，这些因素在不同层面预测了三语习得效果。

各个主题使用的研究方法有一定差异。第一，就学习者个体差异而言，三语动机主要采用群组个案结合进行截面研究，［50］少数采用群组质性进行纵向追踪。［51］三语者积极心理因素和认知能力发展大多采用群组量化进行截面研究，少数积极心理研究采用质性分析和群组混合法。［52］［53］仅有一项三语者元语言意识发展的研究采用纵向跟踪设计。［54］语言学能和工作记忆未有质性研究和追踪设计。常用数据收集工具为调查问卷、元语言意识测试，语言学能测试，操作记忆广度测试等。［55］［56］［57］学习者社会因素大多采用群组量化方法，少数采用群组质性分析。［58］第二，就学习者中介语语言系统而言，生成语言学视角下的语言迁移研究采用群组量化进行一次性数据收集，常用工具有语法可接受性判断、语义解释任务等，仅有一项研究采用了纵向设计。［59］“聚焦多语制”视角下的整体语言库存研究主要采用群组混合法进行截面研究，通过多语书面语写作收集数据。目前研究多将学习者从具体语境中抽离后进行各种测试采集数据。第三，就学习环境而言，宏观环境因素、中观环境中的教学干预及微观环境主要采用群组量化进行截面研究。中观环境中的教师信念和学习条件使用群组质性方法，通过教师口头叙述及访谈收集数据。此外，历时追踪设计尚未开展。

（三）三语习得研究发展趋势

根据文献发表年份，绘制出三语习得研究的时间趋势（图6）。总体而言，三语习得研究历年发表总量呈上升趋势，说明该领域日益受到学界关注。通过使用变点分析（图7横轴时间点对应发表年份），发现1987—2022年三语习得研究发展趋势可分为三个时间段：探索期（1990—2006）、发展期（2007—2018）、加速期（2019—2022）。变点分析表明，不同时间段发展趋势已达到统计显著水平，三语习得研究呈跳跃式发展。

在探索期，三语习得实证研究发轫于探索学习者个体差异，［60］但研究主题以学习者语言系统为主，以生成语言学为理论框架，考察学习者三语语言层面的习得情况，研究方法采用群组量化进行语言分析。

在发展期，研究主题仍聚焦学习者三语语言习得，但学习者个体差异及学习环境的研究浮现，开始关注三语者积极心理、认知优势及学习环境对语言学习的影响。以“五维幸福感理论”及扩展理论“EMPATHICS”“语言学能综合体理论”为理论框架。［36］［37］［41］学习环境研究多采用数据驱动方式，未形成代表性理论框架。研究方法则采用群组量化、群组质性进行截面研究或纵向追踪。

在加速期，三大研究主题并驾齐驱，学习环境研究发展较快。三语者动机发展、语言身份建构、元语言意识、工作记忆、整体语言库存等子话题迅速发展，主要以“复杂动态系统理论”“多语动态模型”“投资理论”“聚焦多语制”为理论框架。［35］［40］［43］［44］研究从采用单一理论、单一学科视角过渡到多重理论、跨学科甚至超学科视角。研究者不仅采用群组量化及质性方法，群组混合和群组个案结合等研究方法逐渐增多，研究方法呈现多元化趋势，但尚未使用个案质性方法进行历时追踪。

四、思考与展望

虽然三语习得研究呈现多样化趋势，但仍有大量提升空间，以下内容为结合主要议题进行展望。

（一）提倡“聚焦多语制”，关注三语者、整体语言库存与外部学习环境之间的互动

目前三语习得研究自成体系，缺乏对三语学习者与多语能力发展以及学习者与外部多语学习环境互动的整体考察。“聚焦多语制”与应用语言学多语转向中“语言与语言学习者以及社会环境整体观”相呼应，［1］［44］为多语研究提供了一个全新视角，强调多语学习者本身、学习者整体语言库存及语言使用环境三者的交互作用，有效弥补了语言相近模型、类型优先模型等三语习得理论的不足。未来研究可以“聚焦多语制”为理论框架，从多语学习者个体差异、学习者语言水平、交际及教学环境三方面入手，全面追踪多语学习者、语言系统及外部环境的动态发展过程。

（二）关注学习者整体语言库存，突破语言个体和整体语言库存分离的困境，有效应对三语习得研究范式转移

目前三语习得研究大多以“生成语言学”为理论框架，将学习者的语言看作独立存在的系统，只关注学习者单一语言的习得过程。然而，越来越多研究发现，多语者不同语言系统并非简单叠加，而是流动的，语言系统之间相互联结且共存于社会交际中。因此，未来研究既要突破目前三语习得研究中的“单语思维”，又要关注三语学习者特有的多语优势；既要把不同的语言系统当作个体研究，又要考虑到它在整体语言库存中如何与其他语言进行互动。倘若以整体语言库存为切入点，将学习者正在习得的语言和已经习得的语言联系起来，既考虑不同语言子系统的发展轨迹，又从整体上考察学习者复杂多语系统内部不同语言之间的动态交互关系，则能突破语言个体和语言整体相分离的困境，有效应对三语习得研究范式转移。

（三）創新研究方法，打破学科壁垒，实现方法突破

目前三语习得研究多采用群组量化、群组质性、群组混合等研究方法进行截面研究，少有研究采用个案质性研究方法。今后若能采用个案质性方法进行历时追踪调查，如采用民族志研究方法收集多重数据源，则能全面描摹学习者个体差异、复杂多语系统及学习环境的互动过程。目前研究大多将学习者从具体语境中抽离进行各种测试收集实验数据。倘若基于多语课堂，以“互动能力分析框架”（interactional competence）为切入点追踪多语者在课堂环境下语言系统的自然发展过程，［61］或可窥探学习者复杂多语生态系统的建构。随着应用语言学和其他交叉学科的融合日益明显，多语习得研究不仅是跨语言的研究，也是跨学科和跨范式的研究。今后若能吸收神经学、社会学及心理学的学科知识及前沿视角，运用复杂网络建模的方式，则能全面考察学习者复杂多语系统的动态发展轨迹。

（四）利用大语言模型，开拓三语习得研究疆域，推进人类知识迭代更替

以多种语言系统为主要内容的大语言模型已将人工智能推广至全新高度，［62］基于大语言模型的生成式人工智能凭借其超强的语言学习、语言处理和加工能力在科学技术领域已经崭露头角，体现出广泛的应用价值。如何开展大语言模型或机器学习辅助语言研究亟待解决。机器学习和大语言模型训练中也存在不同语言之间的语际迁移。若能将三语习得最新研究成果运用于解释机器学习中语言迁移现象，或能实现三语习得和机器学习中语言迁移现象的三角互证，揭示语言迁移本质，从而推动人类知识迭代更替。

五、结语

本文通过对三语习得实证研究进行文本计量分析，发现三语习得研究涵盖三类主题：学习者个体差异、学习者中介语语言系统、学习环境。各类研究主题内部子话题存在差异。三语习得研究发展可分为探索期、发展期、加速期，各时间段内部研究主题、理论视角、研究方法各有侧重。文本计量法以自下而上的数据驱动方式挖掘文本潜在主题，有效避免了可能存在的主观倾向，为系统性文献综述提供了新的方法支持。诚然，本文属于使用文本计量法分析三语习得研究的首次尝试，数据量有限，未能充分展现该方法处理大量文本数据的优势。此外，囿于能力所限，所纳入文献以英语研究为主，未能对其他语种文献展开分析。未来研究可纳入其他语种文献，扩充数据量，进一步完善三语习得相关研究。

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A Textometric Analysis of Empirical Studies of Third Language Acquisition

Zheng Yongyan Li Chengchao

（College of Foreign Languages and Literature， Fudan University， Shanghai 200082， China）

Abstract： This paper provides a textometric analysis of empirical studies of third language acquisition （henceforth TLA） through adopting bottom-up data-driven approaches so as to explore topic coverage and developmental trends. The findings indicate that current research focuses on three categories of topics including learners′ individual differences， learners′ interlanguage systems and learning context. There exist significant differences about subtopics within each category of topic. Three stages significantly progress from the exploratory period， through the developmental period， and finally to the flourishing period. In addition， each stage presents their unique features in terms of topics， theoretical framework and research methodology. Finally， the article envisions the future directions of TLA.

Key words： third language acquisition; textometric; text mining; data-driven

責任编辑：王 晓