Discourse as Data

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出版者:Sage Pubns
作者:Wetherell, Margaret (EDT)/ Taylor, Stephanie (EDT)/ Yates, Simeon J. (EDT)
出品人:
页数:344
译者:
出版时间:2001-5
价格:$ 170.63
装帧:HRD
isbn号码:9780761971573
丛书系列:
图书标签:
  • ICC
  • 话语分析
  • methodology
  • 676
  • discourse
  • data
  • analysis
  • linguistics
  • corpus
  • studies
  • language
  • use
  • technology
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具体描述

'A highly effective introduction which gives readers a clear sense of how to analyze discourse data and then employ the analytic approaches in their own research' - David Silverman, Goldsmith's College, University of London. This workbook will be invaluable for students across the social sciences who need to learn how to analyze discourse. Using a step-by-step approach, students are introduced to the principal range of methods for analyzing different types of text, taken through key analytic concepts, offered specimen analyses and given the opportunity to try out analytic concepts on new data. "Discourse as Data" is organized around eight chapters, six of which are related to the domains covered in the Reader, and top and tailed by two chapters which set up common methodological issues in discourse research relevant to all approaches (such as transcription and the application and the critical evaluation of discourse research).Though the text will be a perfect companion to the simultaneously published Reader, its broad coverage, combined with didactic, practical guidance should make this important reading for any student or researcher wishing to learn more about discourse analysis. This book will be ideal as a teaching tool, and an invaluable aid on discourse analysis courses, which have a practical content, most notably within the fields of psychology, cultural and media studies, sociology and linguistics. This book is a course reader for The Open University course Discourse Analysis (D843).

《论述作为数据》 这是一本关于如何将人类语言,特别是论述,转化为可分析数据,并从中发掘深刻见解的开创性著作。作者深入探讨了语言的细微之处,展示了如何超越传统的定性分析,利用现代计算工具和统计方法,对海量文本数据进行量化研究。本书不仅为学者、研究人员提供了强有力的理论框架和实操指南,也为任何希望从文本中获得更深层次理解的读者打开了一扇新的大门。 核心内容概述: 本书的核心在于“论述作为数据”这一概念的提出和系统阐释。作者认为,语言并非仅仅是信息的载体,更是一种可以被测量、计数、比较和模式识别的“数据”。通过将构成论述的词语、句子、篇章结构、语用语境等要素转化为可量化的特征,我们可以对文本进行前所未有的深入分析。 主要研究方向与方法: 文本预处理与量化: 书中详细介绍了如何对原始文本进行清洗、分词、词性标注、句法分析等一系列预处理步骤。重点在于将这些文本单位转化为数值表示,例如词频、TF-IDF(词频-逆文档频率)、词向量模型(如Word2Vec、GloVe)等。这些技术使得计算机能够“理解”和处理语言的含义和关系。 论述的维度构建: 作者提出构建论述的多个维度,以捕捉语言的复杂性。这包括: 主题建模: 利用LDA(潜在狄利克雷分配)等算法,从大量文本中识别出潜在的主题,并分析不同主题在不同文本中的分布情况。 情感分析: 评估文本所表达的情感色彩,如积极、消极、中性,以及更细致的情绪分类。 风格分析: 识别和量化作者的写作风格,如句子长度、词汇复杂度、用词偏好等。 论证结构分析: 探索文本中论点、证据、反驳等构成论证逻辑的要素,并尝试将其结构化和量化。 语用与语境分析: 关注语言在特定语境下的使用方式,如说话者的意图、听众的影响、社交语境等,并探索如何捕捉这些信息。 数据驱动的论述研究: 本书强调如何利用量化后的论述数据来回答重要的学术问题。例如: 社会科学领域: 分析政治演讲、社交媒体讨论、新闻报道等,以理解社会现象、公共舆论的形成与演变。 文学研究领域: 探索文学作品的风格演变、作者的创作模式、文学主题的流变等。 传播学领域: 研究信息传播的路径、内容变化、受众反应等。 语言学领域: 探究语言结构、语义演变、语言变异等。 新兴技术与前沿应用: 书中还涵盖了与深度学习相关的最新进展,例如Transformer模型(如BERT、GPT系列)在理解复杂论述和生成文本方面的能力。同时,也探讨了这些技术在实际应用中的潜力,如智能客服、内容推荐、舆情监测等。 本书的价值与创新: 《论述作为数据》提供了一个全新的视角来审视语言研究。它弥合了传统人文社科与计算科学之间的鸿沟,为研究者提供了一套系统化的方法论,能够应对日益增长的海量文本数据。本书的创新之处在于: 理论与实践的结合: 既提供了扎实的理论基础,又包含丰富的实践指导和案例分析,让读者能够快速上手。 跨学科的视野: 适用于社会学、政治学、传播学、语言学、文学、信息科学等多个领域的研究者。 前瞻性的视角: 关注最新技术的发展,并探讨其在论述数据分析中的应用潜力。 解锁隐藏的洞察: 帮助读者从看似杂乱无章的文本数据中发现模式、趋势和深层含义,从而获得对人类思想、文化和社会运作机制更深刻的理解。 适合读者: 本书适合任何对人类语言的运作机制感到好奇,并希望掌握利用现代计算工具从文本中提取知识的研究者、学生和专业人士。无论您是想在学术研究中引入新的分析方法,还是希望提升您在特定领域的文本洞察能力,《论述作为数据》都将为您提供宝贵的指导和启发。它将教会您如何将“言语”转化为“数据”,并从中挖掘出前所未有的知识宝藏。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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《Discourse as Data》这本书,给我的第一感觉是它提供了一种全新的“看”世界的方式。我一直对社会现象背后的逻辑充满好奇,但常常受限于我所拥有的分析工具,难以深入挖掘。而这本书的书名,恰恰点中了我的痛点——如何将那些看似无形、主观的话语,转化为可供量化、分析的“数据”?作者以一种极为清晰且富有说服力的方式,向我展示了这条道路。我尤其被书中关于“词嵌入”和“话题模型”的介绍所吸引。想象一下,我们可以为每一个词语赋予一个多维度的向量,捕捉它与其他词语之间的语义关系;或者能够从大量的文本中,自动提取出隐藏的主题和话题。这对我来说,就像是获得了一双能够“看穿”语言的眼睛,能够识别出那些隐藏在字里行间的深层联系和模式。我开始思考,如果我能够运用这些方法,去分析我所关注的某个领域,比如政治演讲中的修辞策略,或者社交媒体上关于某个社会议题的讨论,我是否能够发现一些前人未曾注意到的规律?这本书不仅是一本学术著作,更像是一次关于如何更好地理解人类社会,以及语言在其中扮演的关键角色的思想探索。

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《Discourse as Data》这本书,给我带来的震撼是层层递进的。在最开始,我以为它会是一本关于如何进行文本分析的工具书,可能会介绍一些统计模型和软件操作。然而,随着阅读的深入,我发现它所探讨的远不止于此。它触及了语言学的核心,也连接了社会学的脉络,更在某种程度上,触碰到了哲学的边界。作者似乎在引导我们思考:我们所说的话,究竟是如何塑造我们对现实的认知?我们所使用的词语,是否带有固有的立场和偏见?而当这些话语被转化为数据,我们又能否从中看到隐藏在社会结构和权力关系之下的真实运作?我特别欣赏书中对不同研究方法的介绍,从传统的文本分析到新兴的计算方法,作者都给予了充分的阐释,并对比了它们各自的优缺点。这让我认识到,理解“话语作为数据”并非单一的路径,而是需要根据具体的研究对象和问题,选择最合适的工具和视角。这本书的魅力在于,它既有严谨的理论框架,又有贴近现实的案例分析,让我既能感受到学术的深度,又能体会到知识的实用性。我开始重新审视自己每天接触到的信息,无论是新闻报道、社交媒体上的言论,还是日常的交谈,都仿佛被赋予了新的解读维度。

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《Discourse as Data》这本书,在我阅读之前,我对“话语”的理解更多是停留在文学、哲学层面,关注其意义、美学和思想性。而“数据”对我来说,则是数学、统计学领域的东西,代表着冰冷的数字和图表。这本书的出现,巧妙地将两者融为一体,在我心中激起了巨大的涟漪。作者似乎在告诉我,我们日常的沟通、交流,那些看似微不足道的言语,其实都蕴藏着巨大的信息量,并且可以被科学地提取和分析。我被书中关于“语料库构建”的介绍所深深吸引。想象一下,将海量的文本数据汇集在一起,然后通过精心设计的算法,去捕捉词语之间的关联、句子的结构、以及话语的潜在情感和立场。这就像是拥有了一双透视语言的“X射线”,能够看到那些肉眼无法察觉的深层结构。我特别关注书中关于“计算社会科学”的讨论,它让我看到了,如何将语言分析与统计学、机器学习等技术相结合,从而更有效地研究社会现象。这本书不仅为我打开了一个全新的学术领域,更让我开始重新审视自己每天所接触到的信息,思考语言背后的力量。

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《Discourse as Data》这本书,我拿到的时候,就隐隐觉得它会是一场思想的冒险。书名本身就带着一种魔力,将本应是虚无缥缈的“话语”与冰冷具体的“数据”巧妙地结合在一起,仿佛在暗示着一种全新的解读世界的方式。我是一名对社会现象充满好奇的普通读者,平日里喜欢观察人与人之间的交流,思考语言的背后隐藏着怎样的逻辑和力量。看到这本书的封面和标题,我的直觉告诉我,这绝对不是一本枯燥的学术论文集,而更像是一把能够剖析社会肌理的利器。我迫不及待地翻开第一页,期待着作者能带领我进入一个前所未有的研究领域。我特别好奇的是,如何将那些转瞬即逝、充满主观色彩的对话、演讲、文本,转化为可量化、可分析的数据?这本身就充满了挑战性和吸引力。这本书的出现,是否意味着我们能够以一种更客观、更系统的方式来理解社会现象?例如,政治家的演讲、社交媒体上的评论、新闻报道的措辞,这些都构成了我们理解世界的重要信息源,但我们往往难以把握其内在的规律和趋势。如果能将这些“话语”转化为“数据”,那么我们就能借助于强大的数据分析工具,发现隐藏在其中的模式、偏见,甚至预测未来的走向。这种想法让我兴奋不已,感觉自己即将获得一种新的“超能力”。

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当我拿到《Discourse as Data》这本书时,心中充满了好奇与期待。作为一名对社会科学领域充满兴趣的普通读者,我常常困惑于如何才能更客观、更深入地理解社会现象。而这本书的书名——“话语作为数据”——立刻抓住了我的注意力。在我看来,“话语”是人类交流中最基本、最核心的元素,它包含了思想、情感、文化和权力。而“数据”则代表着一种量化、分析和洞察。如何将这二者结合,对我来说是一个充满魅力的挑战。作者以一种非常直观的方式,为我展示了如何将那些看似飘渺的话语,转化为可供分析的“数据”。我尤其对书中关于“文本挖掘”和“情感分析”的介绍感到兴奋。想象一下,我们可以通过计算机程序,去分析海量的文本信息,从中发现隐藏的模式、趋势,甚至预测公众的情绪和行为。这对我来说,就像是获得了一把能够解锁社会奥秘的“钥匙”。我开始思考,这本书将如何帮助我更有效地理解新闻报道、网络评论、甚至日常对话,从而更深刻地认识我们所处的社会。

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《Discourse as Data》这本书,彻底刷新了我对“数据”的定义。在此之前,我总是将数据与纯粹的数字、统计图表联系在一起,认为它代表的是一种客观、量化的现实。然而,这本书却让我看到了话语——那些我们每天所说、所写、所听的语言——本身就是一种极其丰富、极具价值的数据。作者以一种令人信服的方式,阐释了如何将这些看似主观、碎片化的语言信息,转化为可供分析的结构化数据。我尤其被书中关于“语义网络”和“主题模型”的介绍所吸引。想象一下,我们能够构建一个庞大的网络,将词语、句子、段落之间的关系可视化,从而揭示出隐藏在文本背后的逻辑和关联。这就像是在阅读一本巨大的书籍,但不再需要一页一页地翻看,而是能够通过一张精密的地图,快速找到我们想要探索的区域。书中关于“情感分析”和“观点挖掘”的案例,让我看到了这项技术在理解公众舆论、预测市场趋势,甚至识别虚假信息方面的巨大潜力。我开始反思,在信息爆炸的时代,我们是如何被海量的话语所包围,而这本书,是否能为我们提供一种更有效、更理性地辨别和理解这些话语的方法?

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初读《Discourse as Data》的章节,我最深的感受是它颠覆了我以往对“数据”的认知。一直以来,我以为数据就是数字,是冰冷的统计表格,是股票市场的曲线,是气象部门的温度计。然而,这本书却告诉我,话语本身,那些我们日常生活中脱口而出的词汇、构建的句子、表达的观点,都可以被视为一种极其丰富的数据源。作者以一种非常精妙的方式,揭示了如何从海量的信息中提取出有价值的“数据点”,并且这些“数据点”并非只是简单的词频统计,而是蕴含着更深层次的意义和结构。我尤其被书中关于“语料库”的描述所吸引。想象一下,将成千上万的书籍、文章、对话录音,甚至是网络上的讨论,都汇聚成一个巨大的数据库,然后通过特定的算法进行筛选、分类和分析。这就像是在一个巨大的信息海洋中,拥有了一张精准的藏宝图。我开始思考,如果我能运用书中的方法,去分析我所关注的某个领域,比如文学作品中的人物对话,或者网络上关于某个社会议题的讨论,我是否能发现一些前人未曾察觉的规律?这种可能性让我跃跃欲试,感觉自己即将打开一扇通往新知识的大门。书中的例子,虽然我 henüz(还未)完全理解其技术细节,但其所展现出的宏大愿景和潜在的应用价值,已经深深地打动了我。

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拿起《Discourse as Data》这本书,我首先被它的书名所吸引。在我看来,“话语”是一种流动的、主观的、充满情感的表达,而“数据”则代表着一种稳定、客观、可量化的事实。将这两者结合在一起,本身就充满了探索的张力。我是一名对社会科学领域充满好奇的读者,常常在思考,我们是如何通过语言来构建对世界的认知,又如何在交流中传递和塑造观念。《Discourse as Data》这本书,似乎为我提供了一种全新的视角来审视这些问题。作者并没有止步于理论的阐述,而是通过大量的案例分析,展示了如何将抽象的话语转化为具体的、可分析的数据。我尤其对书中关于“话语分析的计算方法”的讨论感到兴奋。想象一下,我们能够利用计算机的力量,去分析成千上万篇新闻报道,找出它们在措辞和视角上的细微差别,从而揭示出媒体的偏见;或者去分析社交媒体上的讨论,发现某种观点的传播路径和影响范围。这种将人类的语言行为进行量化和建模的思路,在我看来,无疑是极具前瞻性的。这本书让我看到了,通过科学的方法,我们能够更深入地理解人类社会的运作机制,并从中发现隐藏在表面之下的规律。

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当我翻阅《Discourse as Data》的扉页时,心中涌起的是一种既期待又带着些许敬畏的情绪。我并非语言学专业的科班出身,但对社会科学的各个领域都抱有浓厚的兴趣。我常常在思考,为什么同样一个事件,在不同媒体的报道中会有如此大的差异?为什么不同的人在讨论同一个话题时,会产生如此激烈的冲突?《Discourse as Data》的书名,恰恰点中了这些我长久以来困扰我的问题。它承诺要将无形的话语转化为可分析的数据,这在我看来,就像是掌握了一把解开社会之谜的钥匙。书中所探讨的“语料库构建”、“词嵌入技术”、“情感分析”等概念,虽然初听起来有些陌生,但作者循序渐进的解释,以及生动形象的比喻,让我逐渐理解了这些技术背后的逻辑。我尤其关注书中关于“话语分析与社会不平等”的章节,它让我意识到,语言并非是公平中立的,它往往承载着权力、身份和历史的印记。而通过数据化的方式来分析话语,或许能让我们更清晰地看到这些不平等的根源,并为改变现状提供启示。这本书不仅是一本学术著作,更像是一次关于如何更深刻地理解人类社会,以及我们自身在其中扮演角色的思想之旅。

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初次接触《Discourse as Data》这本书,我便被它那独特而富有启发性的书名所吸引。在我以往的认知里,“话语”是文学、哲学、社会学的范畴,充满了主观性、解释性和模糊性;而“数据”则是数学、统计学、计算机科学的领域,代表着客观、量化和精确。这本书的奇妙之处,就在于它打破了这种看似泾渭分明的界限,试图将这两者巧妙地结合起来。作者以一种令人信服的方式,阐述了如何将人类的语言表达——无论是书面文本、口语交流,还是社交媒体上的信息——转化为可供分析的“数据”。我尤其被书中关于“语料库语言学”和“计算语篇分析”的论述所吸引。想象一下,通过构建大规模的语言数据库,然后运用先进的算法进行模式识别、情感分析、观点挖掘,我们便能以前所未有的深度和广度来理解社会现象。这本书让我开始意识到,我们日常生活中所使用的语言,并非只是简单的信息传递工具,它本身就是一种反映社会结构、文化观念和权力关系的“数据”。我迫不及待地想要通过这本书,掌握一套全新的工具,来解读我所身处的这个信息爆炸的时代。

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