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出版者:

作者:Macaulay, Ronald

出品人:

页数:152

译者:

出版时间:2009-8

价格:$ 32.77

装帧:

isbn号码:9780230579187

丛书系列:

图书标签:

• 社会语言学
• Sociolinguistics
• Quantitative Methods
• Linguistics
• Statistics
• Data Analysis
• Research Methods
• Language Variation
• Corpus Linguistics
• Social Sciences
• Computational Linguistics

计量社会语言学方法论探析：语言、社会与量化分析的交汇 本书聚焦于社会语言学研究中的量化方法论，旨在为研究者提供一套系统、深入的工具箱，用以精确捕捉和分析语言变异及其背后的社会驱动力。 本书并非对任何特定主题的语言现象进行实证研究，而是致力于构建一个坚实的理论和操作框架，使社会语言学研究能够实现更高程度的严谨性与可重复性。 第一部分：量化思维在社会语言学中的基础确立 本部分首先探讨了社会语言学如何从定性叙事转向系统化的量化分析。我们认为，语言的社会功能和结构性变化，本质上是可以通过统计学工具来量化和建模的现象。 第一章：社会语言学研究范式的转变与量化必要性 本章回顾了社会语言学从早期基于案例的描述性研究，到拉波夫（Labov）开创的“变异研究”（Variationist Sociolinguistics）的历程。我们强调，要检验关于语言接触、社会阶层对语音、词汇选择影响的复杂假说，需要依赖于概率模型而非简单的比例陈述。本章详细阐述了“社会变异的系统性”如何为量化干预提供了理论基础，并批判性地审视了过度依赖定性观察可能带来的主观偏差。 第二章：数据类型、抽样策略与语料库的量化准备 成功的量化研究始于合适的数据。本章深入剖析了社会语言学中常见的数据类型（语音记录、问卷反应、文本转录）及其在量化分析前的预处理要求。重点讨论了随机抽样与非随机抽样（如目的性抽样、滚雪球抽样）的局限性及其对推论有效性的影响。 随后，我们系统介绍了构建和利用电子语料库（Corpora）进行社会语言学分析的实践步骤，包括标记（Tagging）、标注（Annotation）以及如何确保语料库在社会变量维度上的平衡性。 第三章：度量与变量的操作化：从社会属性到语言特征 量化分析的核心在于操作化（Operationalization）。本章提供了一套严谨的方法来定义和测量社会语言学中的关键变量。社会变量（如年龄、性别、阶层、族裔认同）需要被转化为可输入的数值或类别变量。更具挑战性的是语言变量（Linguistic Variables）的操作化，例如，如何将“清辅音的喉化程度”转化为可量化的连续变量，或者如何将“特定语篇标记的使用频率”转化为离散计数。本章详述了测量信度（Reliability）和效度（Validity）在语言测量中的具体体现。 第二部分：核心量化工具箱：统计建模与检验 本部分是全书的技术核心，详细介绍了社会语言学研究中最常用和最先进的统计模型。 第四章：基础统计描述与差异检验 本章是量化分析的基石。我们讲解了如何使用描述性统计（均值、标准差、百分位数、频率分布）来总结语言变异的模式。随后，重点介绍了推论统计（Inferential Statistics）的基础应用，包括：t检验、方差分析（ANOVA）和卡方检验，用以确定不同社会群体之间语言特征是否存在显著差异。特别关注了在社会语言学语境下，如何解释这些检验的P值和效应量（Effect Size）。 第五章：回归分析：预测与解释语言变异 回归模型是社会语言学研究中最有力的工具之一，用于评估多个社会因素对特定语言特征的影响强度和方向。 第五节：多元线性回归（MLR）：适用于因变量是连续变量（如语音的持续时间、特定词汇的频率百分比）的情况。本节详细讲解了共线性（Multicollinearity）的诊断与处理，以及模型选择的原则。 第五节：逻辑回归（Logistic Regression）：当因变量是二元选择（如是否使用某个变体A或B）时，逻辑回归是首选方法。我们侧重于解释赔率比（Odds Ratio）在语言选择中的实际意义。 第五节：泊松回归与负二项回归：针对计数数据（如特定语法结构的发生次数）的建模，区分了泊松分布的适用条件与负二项分布在处理过度离散（Overdispersion）问题时的优势。 第六章：混合效应模型（Mixed-Effects Models）与层次结构数据 社会语言学数据往往具有固有的层次结构：个体嵌套在社区中，句子嵌套在话轮中。标准的回归分析难以有效处理这种嵌套结构带来的独立性假设的违反。本章全面介绍了线性混合效应模型（LMMs）和广义线性混合效应模型（GLMMs）。我们阐述了如何将“说话人”（Speaker）和“项目”（Item）作为随机效应（Random Effects）纳入模型，从而更精确地估计固定效应（Fixed Effects，即社会变量的影响），并有效控制个体间的异质性。 第七章：进阶主题：时间序列分析与空间计量 本部分探讨了处理具有时间或空间维度数据的特殊模型： 时间序列分析：适用于追踪语言变迁的纵向研究，如何识别趋势、周期性以及处理自相关性（Autocorrelation）。 空间计量模型：当语言变异的地理分布而非社会分布是研究重点时，本章介绍了空间自相关（Spatial Autocorrelation）的检测（如莫兰指数）以及空间回归模型的应用。 第三部分：量化研究的质量控制与伦理考量 成功的量化研究不仅依赖于正确的数学公式，更依赖于严谨的研究设计和透明的报告规范。 第八章：模型的诊断、评估与结果的透明化 模型拟合度（Goodness-of-Fit）的评估是量化分析不可或缺的一步。本章指导读者如何利用残差分析（Residual Analysis）、信息准则（如AIC/BIC）来选择最佳模型。我们强调了敏感性分析（Sensitivity Analysis）的重要性，即测试核心结果是否对初始的建模选择或数据清洗方法产生依赖。报告环节，则遵循严格的透明度标准，要求明确报告所有效应量、模型参数及其标准误。 第九章：量化研究的伦理与可重复性承诺 量化分析在社会群体中进行，涉及敏感的社会身份信息。本章详细讨论了知情同意（Informed Consent）在量化数据收集中的具体实施，特别是对于语音数据的匿名化和存储规范。最后，本书倡导开放科学（Open Science）实践，指导研究者如何组织和共享其代码（如R或Python脚本）和数据（在保护隐私的前提下），以确保研究结果的完全可重复性，从而加强整个社会语言学领域的科学公信力。 本书的定位是社会语言学研究者的核心参考手册，它提供的不是现成的答案，而是通向精确、可验证的社会语言学解释的系统化路径。 读者在阅读完本书后，将能够独立设计、执行和分析复杂的量化社会语言学实验或语料库研究。

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坦白说，在接触《Quantitative Methods in Sociolinguistics》之前，我对“量化”这个词在人文社科领域的应用是有些抵触的。总觉得过于冰冷的数据分析会剥夺了语言本身的温度和情感。然而，这本书彻底改变了我的看法。作者并没有将量化方法描述成一套枯燥的数学公式，而是将其定位为一种理解人类行为和社会模式的有力工具。书中关于“样本选择”和“数据编码”的章节，虽然听起来很基础，但其严谨性让我印象深刻。作者反复强调了样本代表性的重要性，以及如何避免研究中的偏差，这让我意识到，即使是最简单的量化研究，也需要精心的设计和周密的考虑。更让我惊喜的是，书中不仅介绍了传统的统计方法，还触及了一些更前沿的计算社会语言学技术，比如使用机器学习算法来分析大规模语料库中的语言模式。虽然这些部分对我来说学习门槛较高，但我能感受到作者在努力将这些复杂的技术以易于理解的方式呈现出来。比如，在讲解情感分析时，作者通过一个具体的情感词汇在不同社会群体中的使用频率对比，生动地展示了量化研究如何揭示微妙的社会心理差异。这本书让我明白，量化不是目的，而是手段，它能够帮助我们从海量的语言数据中提炼出有意义的洞见，并且能够验证我们基于直觉的猜想。它让我看到了，在看似模糊的人类交往背后，其实隐藏着许多可被量化和分析的规律，而掌握这些方法，就能让我们更好地理解社会。

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在阅读《Quantitative Methods in Sociolinguistics》的过程中，我一直被作者在解释复杂统计概念时所展现出的清晰度和洞察力所折服。这本书的强大之处在于，它能够有效地连接理论与实践，使读者能够真正地将量化方法应用于社会语言学研究。我特别欣赏书中关于“调查研究设计”的部分，它详细阐述了如何设计有效的问卷，如何进行抽样，以及如何处理调查数据。例如，作者在讨论问卷设计时，不仅强调了问题的清晰和明确，还提到了如何避免引导性问题，以确保数据的客观性和可靠性。此外，书中还介绍了“卡方检验”在分析分类变量之间的关系时的应用，例如，如何通过卡方检验来判断性别是否与使用特定敬语的频率存在显著关联。这些具体的统计方法和应用场景，都为我今后的研究提供了宝贵的指导。这本书让我认识到，量化研究不仅仅是数字的堆砌，更是一种严谨的科学探索过程，它能够帮助我们更客观、更全面地理解语言的社会维度。

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作为一名正在攻读社会语言学硕士的学生，我一直在寻找一本能够系统介绍量化研究方法的书籍，而《Quantitative Methods in Sociolinguistics》无疑是我的最佳选择。这本书的结构设计非常合理，从基础的概念介绍到具体的案例分析，层层递进，让学习过程更加顺畅。作者在开头部分就清晰地界定了量化研究在社会语言学领域的地位和必要性，强调了其在检验理论、描述现象和预测趋势方面的独特优势。书中对“相关性”和“因果关系”的区别进行了深入的探讨，这在社会科学研究中是一个非常容易混淆的概念，作者通过多个社会语言学实验的例子，生动地解释了如何通过严谨的统计检验来区分这两者，避免得出错误的结论。我尤其欣赏书中关于“多重回归分析”的讲解，它为我提供了处理多个影响因素如何共同作用于语言变化的有力工具。书中提供的代码示例和数据分析流程，对于我动手实践具有极大的指导意义。此外，作者还讨论了在研究设计中如何考虑伦理问题，以及如何公正、客观地呈现研究结果，这些细节之处，都体现了作者在学术上的严谨和对研究伦理的高度重视。这本书不仅仅是一本方法论的教材，更是一本启发思维的书，它引导我以更批判性的眼光审视现有的研究，并鼓励我探索新的研究路径。

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作为一名对社会语言学充满热情的学生，我一直在寻找一本能够系统梳理量化研究方法的书籍，而《Quantitative Methods in Sociolinguistics》无疑填补了我的这一需求。这本书的叙事方式非常清晰，作者以一种循序渐进的方式，引导读者逐步掌握量化研究的核心概念和技术。我尤其欣赏书中关于“假设检验”的详细阐释。在社会语言学研究中，我们往往需要验证某些关于语言使用和社会因素之间关系的假设，而假设检验提供了一个科学的框架来支持或驳斥这些假设。书中通过多个经典案例，例如关于社会阶层对某些语音特征影响的检验，让我深刻理解了如何设定零假设和备择假设，以及如何根据统计结果做出决策。此外，书中对“相关分析”的深入讲解，也让我认识到，仅仅发现两个变量之间存在关联是远远不够的，还需要进一步探究这种关联的性质和强度。这本书让我明白，量化研究不仅仅是收集数据，更是一种严谨的推理过程，它能够帮助我们更深入地理解语言在社会中的作用。它不仅提供了方法，更重要的是，它塑造了一种严谨的学术思维。

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《Quantitative Methods in Sociolinguistics》这本书给我留下了极其深刻的印象，因为它以一种前所未有的方式，将量化方法与社会语言学的研究议题巧妙地融合在一起。书中关于“网络分析”在社会语言学中的应用，尤其令我着迷。它提供了一种新的视角，来分析语言在社交网络中的传播和演变。作者通过展示如何构建语言使用者的社交网络图，并分析网络中的连接模式和影响力，来揭示语言的扩散和接受机制。例如，书中通过分析一个在线社区中语言风格的传播路径，量化了信息在不同节点之间的传递速度和影响力，从而揭示了意见领袖在语言变异推广中的关键作用。这种方法不仅能够捕捉到语言的宏观传播趋势，还能够深入到微观的网络结构层面进行分析。此外，书中还对“参数模型”和“非参数模型”的选择进行了探讨，并指出了它们在不同研究情境下的适用性，这为我提供了更精细的选择标准。这本书让我意识到，量化方法正在不断拓展社会语言学研究的边界，并为我们理解语言与社会互动提供了更强大的工具。

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这本书《Quantitative Methods in Sociolinguistics》给我带来的最深刻印象是，它真正地将“量化”这个词融入到了社会语言学的研究实践中，而不是仅仅停留在理论层面。书中关于“语料库语言学”与量化方法结合的章节，让我大开眼界。语料库作为大规模、结构化的语言数据集合，为量化分析提供了坚实的基础。作者详细介绍了如何使用语料库查询工具来提取特定词语、短语或语法结构的出现频率，以及如何对这些数据进行统计分析，从而揭示语言使用中的模式和趋势。例如，通过分析一个庞大的口语语料库，作者展示了如何量化不同年龄段人群在口语表达中使用的俚语和流行语的差异，以及这些差异如何反映了代际的语言习惯和文化认同。这种方法不仅能够提供客观的数据支持，还能够帮助我们发现那些肉眼难以察觉的语言现象。这本书让我看到了，量化方法是如何赋予社会语言学研究以科学性和严谨性，也让我对如何利用大数据来理解语言与社会之间的互动关系有了更深的认识。

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《Quantitative Methods in Sociolinguistics》这本书的价值在于，它能够将复杂抽象的统计理论与社会语言学的具体研究问题紧密结合。我以前对量化研究的印象是枯燥且难以理解，但这本书的作者通过生动形象的案例，将这些理论变得平易近人。我印象特别深刻的是书中关于“多层模型”的介绍，它能够同时考虑个体层面的语言特征和群体层面的社会因素，从而更全面地解释语言的变异。例如，在分析教育程度对某个语言特征的影响时，多层模型可以同时考虑个体教育年限以及其所处的社会群体（如城市或农村）的平均教育水平，从而揭示更复杂的互动关系。这种分析方法比传统的单层模型要强大得多，也更符合社会语言学研究的复杂性。此外，书中还探讨了如何处理“缺失数据”和“异常值”，这些在实际研究中是不可避免的问题，而作者提供的解决方案非常实用。这本书让我认识到，量化研究并非一成不变的公式，而是需要根据具体的研究问题和数据特点进行灵活调整和应用。它为我提供了一种更加精细和全面的视角来分析语言现象。

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我一直认为，理解语言的社会性，离不开对语言使用行为的细致观察和精确测量。《Quantitative Methods in Sociolinguistics》这本书，恰恰为我提供了这样一种工具和视角。书中的内容非常丰富，不仅涵盖了社会语言学研究中常用的统计方法，还探讨了如何将这些方法应用于实际的语言数据分析。我特别喜欢书中关于“变异和变类”的章节，它解释了如何通过量化分析来识别和描述语言变异的模式，以及这些变异如何与社会因素相关联。例如，书中对某个特定地区方言中语音变异的统计分析，让我看到了不同年龄和社会群体在发音上的细微差别，以及这些差别是如何随着时间和社会变迁而变化的。此外，书中还详细介绍了“纵向研究”的设计和执行，这对于理解语言的动态发展过程至关重要。通过对同一群体的长期追踪和数据收集，我们可以更清晰地看到语言变化的轨迹和驱动因素。这本书让我认识到，量化研究并非只是对现有现象的描述，更是对语言背后社会动力的挖掘。它鼓励我跳出定性的观察，去寻找数据支持，用更科学的手段来验证和深化我的理解。这本书为我提供了一个坚实的理论基础和实用的操作指南，让我能够更有信心地进行自己的社会语言学研究。

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这本《Quantitative Methods in Sociolinguistics》的封面设计就极具吸引力，深邃的蓝色调搭配简洁明了的字体，瞬间勾起了我对这本书内容的好奇心。拿到书后，我迫不及待地翻阅起来。虽然我并非社会语言学领域的专业研究者，但我对语言现象的量化分析一直抱有浓厚的兴趣。这本书的引言部分便清晰地阐述了量化方法在社会语言学研究中的重要性，它不仅仅是收集数据、进行统计，更是一种严谨的思维方式，能够帮助我们揭示语言使用背后隐藏的社会结构和文化含义。书中提到的诸如“变异分析”和“语料库语言学”等概念，虽然初听起来有些晦涩，但作者通过生动的案例和循序渐进的讲解，让我逐渐领略到量化研究的魅力。例如，书中对特定社会群体在语音变异上的差异进行分析，通过数据对比，揭示了年龄、性别、社会阶层等因素对语言使用的具体影响，这比我以往凭感觉进行的观察要更为精确和令人信服。此外，书中还强调了在进行量化研究时，研究者自身的主观性如何被纳入考虑范围，并提供了相应的处理方法，这一点对于非统计学背景的我来说尤为重要，它让我意识到，量化并非完全冰冷的数据堆砌，而是与研究者的洞察力紧密结合的。读这本书的过程，仿佛在学习一门新的“语言”，只不过这门语言是由数字和统计模型构成的，用来解读我们日常交流中的细微之处。我期待着这本书能为我打开一扇新的窗户，让我能够以更科学、更深入的方式理解语言与社会之间的复杂联系。

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读完《Quantitative Methods in Sociolinguistics》，我最大的感受就是，原来语言研究也可以如此“硬核”。这本书的优点在于，它能够将一些原本听起来相当复杂的统计学概念，通过社会语言学的具体语境来解读，从而变得生动有趣且易于理解。书中关于“量化内容分析”的讲解，对我启发很大。它教我如何将文本内容进行编码，并统计特定词语、短语或语类的出现频率，从而揭示文本中隐藏的意义和态度。例如，作者通过分析不同政治立场媒体对同一事件的报道，量化了其中情感词汇和负面评价的使用频率，从而揭示了媒体的倾向性。这种方法不仅适用于文本，也同样适用于音频和视频资料。此外，书中还详细介绍了“方差分析”（ANOVA）在社会语言学研究中的应用，它能够帮助我们比较不同群体在某个语言特征上的平均差异，并判断这些差异是否具有统计学意义。我深切地体会到，量化方法能够帮助我们从宏观层面把握语言使用的整体趋势，同时也能从微观层面揭示个体或群体之间的细微差异。这本书让我看到了一个更为广阔的研究领域，也让我对如何进行严谨的社会语言学研究有了更清晰的认识。

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