國際隱喻語言學研究領域可視化分析（2008—2023）

摘要：該研究借助CiteSpace可視化分析軟件，對2008—2023年Web of Science核心合集數據庫中關于隱喻語言學的文獻展開可視化圖譜分析，歸納總結該領域的研究熱點及未來研究前沿，以期為隱喻語言學研究領域學者提供研究思路，推動全球語言研究發展。研究結果表明：（1）隱喻語言學研究領域熱度不斷攀升，大部分學者獨立撰寫文章，少部分學者間形成了合作關系；（2）該領域主要研究方向聚焦于隱喻理解神經機制、概念隱喻、語法隱喻、時間隱喻、隱喻表征研究，以及關聯理論對隱喻的解釋作用研究，主要涉及認知語言學、語料庫語言學和話語分析、批評隱喻分析；（3）批評隱喻分析、危機隱喻、語用學、性別隱喻，西班牙文化中的隱喻研究是其新興研究前沿。

關鍵詞：隱喻；語言學；CiteSpace；可視化分析；研究熱點；研究前沿

中圖分類號：H08 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4110（2024）08（b）-0164-07

A Visual Analysis of the International Metaphor Study in the Field of Linguistics （2008-2023）

CAI Shuying

（School of Foreign Languages， Zhejiang Gongshang University， Hangzhou Zhejiang， 310018， China）

Abstract： This study uses the visualization analysis software CiteSpace to conduct a visual map analysis of documents related to international metaphor study in the field of linguistics in the Web of Science core collection database from 2008 to 2023. It summarizes the hot research topics and future research fronts in this field， aiming to provide research ideas for scholars and promote the development of global language research. The research results indicate： （1） the research popularity of international metaphor study in the field of linguistics is continuously increasing， with most scholars writing articles independently and a few scholars forming collaborative relationships; （2） the main research topics in this field focus on the neural mechanisms of metaphor comprehension， conceptual metaphor， grammatical metaphor， temporal metaphor， metaphor representation research， and the interpretation of metaphor by relevance theory， mainly involving cognitive linguistics， corpus linguistics， discourse analysis， and critical metaphor analysis; （3） critical metaphor analysis， crisis metaphor， pragmatics， gender metaphor， and metaphor in Spanish culture are emerging research fronts.

Key words： Metaphor; Linguistics; CiteSpace; Visual analysis; Hot research topics; Research front

傳統修辭學開啟了隱喻研究，其后，語言學和哲學等領域相繼對隱喻問題展開多角度的研究論述，其中，語言學視域下的研究成果頗豐，極大完善和促進了對隱喻問題的認識[1]。隱喻研究成了語言哲學、語言學研究的一個熱點，從傳統的修辭格到今天的認知視域中的隱喻研究是語言學研究的一大進步[2]。鑒于此，本文基于Web of Science（WoS）核心合集數據庫，梳理2008—2023年國際隱喻語言學研究領域的成果，借助CiteSpace可視化分析軟件，從發文量、發文作者、關鍵詞共現及關鍵詞突變等方面進行分析，歸納該領域研究熱點和發展趨勢，以期為隱喻語言學領域未來發展提供借鑒，推動全球語言研究發展。

1 數據來源與研究方法

本文數據來源WoS數據庫，以“Topic=metaphor”為檢索條件在WoS核心合集中進行檢索，時間范圍僅設定結束年為2023年，不設起始年，選取“linguistics”類別，經過人工篩選刪去不符合條件的數據后，共獲得1 969篇有效文獻。篩選過后，WoS核心合集最早記錄的文獻是從2008年開始，故本文數據分析的時間范圍為2008—2023年。

本文借助CiteSpace 6.1.R6版本可視化分析軟件展開可視化圖譜分析研究，該軟件主要基于共引分析理論（co-citation）和尋徑網絡算法（pathfinder）等，對特定領域文獻（集合）進行計量，以探尋出學科領域演化的關鍵路徑及其知識拐點，并通過一系列可視化圖譜的繪制來形成對學科演化潛在動力機制的分析和學科發展前沿的探測[3]。在CiteSpace軟件中創建一個新的項目，將1 969篇文獻數據導入軟件，設置時間范圍為2008年1月至2023年12月，時間切片為1，以確保所有數據全部成功導入軟件。

2 數據分析

2.1 發文量時間分布及其變化趨勢

通過梳理2008—2023年相關文獻的發文量，可以更好地了解國際隱喻語言學領域的發展動態。2008—2023年國際隱喻語言學領域相關文獻發文量，如圖1所示。

由圖1可知，2009年發文數量最少有65篇，自2013年起，除了2018年數量有所下降，其余年份每年文獻發表數量都達到100篇以上。由此可見，自2008年起，文獻發文量大致呈現上升趨勢，尤其2018—2019年這一階段發文量迅速增加，說明國際隱喻語言學研究的熱度不斷攀升，也表明該領域研究仍有較大發展空間，仍有值得學者關注和探討的問題。

2.2 研究作者共現統計

通過CiteSpace軟件將作者作為節點進行分析得到作者共現圖譜，如圖2所示，節點越大即該作者的發文數量越多，連線越多則表示作者間合作越密切。圖2中共出現458個節點，159條連線，其網絡密度為0.001 5。結合圖譜及數據分析可知，2008—2023年該領域整體研究結構較為分散，體現出該領域學者研究相對獨立，大部分學者是獨立撰寫文章，少部分學者間形成了合作關系。

根據普萊斯定律對核心作者的界定，其公式為：mp=0.749，式中：mp為統計時段內核心著者至少發表的論文數；npmax是統計時段內發表論文最多的著者發表的論文數[4]。由統計數據可知npmax=13，根據該公式即可計算得出mp≈2.7，取整為3。因此，發文量達到3篇及以上的學者即為2008—2023年國際隱喻語言學研究領域的核心學者，共有50位。其中發文量較多的作者有Ahrens Kathleen、Abdel-raheem Ahmed、Burgers Christian、Littlemore Jeannette、Gibbs Raymond W、Tay Dennis等。但通過圖譜分析可知，上述高產作者僅Ahrens Kathleen、Burgers Christian及Tay Dennis形成較為緊密的合作，其余學者間沒有出現連線，尚未形成合作。

2.3 作者共被引分析

CiteSpace軟件提供作者共被引分析，通過作者共被引圖譜可以了解該領域高被引學者，并且有利于持續關注相關領域合作密切的研究人員。經過CiteSpace軟件處理得到作者共被引圖譜（見圖3），共得到779個節點、6 298條連線，網絡密度為0.020 8，其中節點越大，代表作者的共被引次數越多；連線越多，代表作者之間共被引關系越密切。

圖3顯示了被引頻數最高的前10位學者，其中Lakoff被引次數最多，其是一位認知語言學家和哲學家，與Johnson于1980年首次提到概念隱喻，并將概念隱喻這一理論應用于在許多學科，為隱喻研究發展做出了重大貢獻；其次是Gibbs，美國心理學語言學家，他提出比喻性語言的廣泛性與日常思維的比喻性密切相關；第三是K？觟vecses，國際著名認知語言學家，其致力于研究語言、思維和文化之間的關系。另外還包括Crisp P、Semino E、Musolff A、Charterisblack J、Cameron L、Johnson M、Steen G J，這10名學者都是隱喻領域研究的著名專家，在隱喻語言學研究領域具有較高影響力。

基于作者共被引網絡，進行聚類分析，可以了解共被引作者研究的主題。通過CiteSpace軟件生成作者共被引時間線圖譜（見圖4），顯示了共被引作者的8個研究主題聚類，包括#0 批評話語分析（critical discourse analysis）、#1 隱喻理解力（metaphor comprehension）、#2 轉喻（metonymy）、#3 多模態（multimodality）、#4 時間隱喻（time）、#5 語法隱喻（grammatical metaphor）、#6 翻譯（translation）、#7 通用整合模板（generic integration template），這些是共被引作者研究中的核心主題，能夠為學者提供研究方向。同時，在圖4中還展示了不同主題聚類下的研究學者，直觀地將學者和研究主題相匹配，節點及字體越大則該學者的貢獻也越大，這便于學者就所研究領域拜讀相關主題的作者文獻。

2.4 關鍵詞共現圖譜分析

CiteSpace的關鍵詞共現功能可以將文獻研究的熱點問題進行更為直觀的可視化展現，將關鍵詞作為分析節點，通過該軟件生成了國際隱喻語言學研究關鍵詞共現圖譜（見圖5），共有關鍵詞節點486個，2 830條連線，其密度為0.024。節點越大，該關鍵詞出現的頻率越高，節點之間的連線表示共現強度，連線越粗說明相應關鍵詞在論文中的共現程度越強。表1整理了出現頻次最高的前20個高頻關鍵詞，以及相應頻次和中心中介值。

結合圖5和表1分析可知，2008—2023年國際隱喻語言學領域的高頻關鍵詞可大致分為三類：第一類是隱喻語言學領域相關術語，包括“隱喻（metaphor）、語言（language）、概念隱喻（conceptual metaphor）、英語（English）、認知語言學（cognitive linguistics）、比喻語言（figurative language）、語法隱喻（grammatical metaphor）、空間隱喻（space）、概念隱喻理論（conceptual metaphor theory）、語料庫語言學（corpus linguistics）、轉喻（metonymy）”；第二類是隱喻話語研究，包括“話語（discourse）、政治話語（political discourse）”；第三類反應隱喻語言理解所需要素，包括“理解力（comprehension）、思維方式（mind）、詞（word）、語境（context）、表征（representation）、表達（expression）、隱喻理解力（metaphor comprehension）”。

除了分析關鍵詞出現的頻次，中心中介性也有一定的參考價值。中心中介性可以量化地測量出某一節點的位置在網絡中的重要性[5]。當節點的中心中介值大于或等于0.1時，則該節點具有重要意義。通過表1可以看到中心中介值大于或等于0.1的關鍵詞有“隱喻、語言、概念隱喻、話語、理解力、英語”，這6個關鍵詞不僅出現頻次高，中心中介性也強，因此是隱喻語言學領域的研究熱點。

2.5 關鍵詞聚類分析

CiteSpace通過對共引網絡進行自動聚類運算，共引關系密切的相關文獻構成一個聚類，每個聚類都有一個明確的主題，這些主題通過LLR對數似然比值算法從關鍵詞中提取，得出關鍵詞聚類圖譜（見圖6）。

聚類模塊值（Modularity，即Q值）與聚類平均輪廓值（Silhouette，即S值）是共現網絡模塊化的評價指標，網絡的Q值和S值越大，則表示該網絡的聚類數據越好。其中Q>0.3時，意味著所得網絡社團結構比較顯著，S值是評價聚類效果的參數，S>0.7時意味著該聚類結果是令人信服的[6]。圖6顯示，Q=0.364 4，S=0.751 5，這表明該聚類結果結構顯著且令人信服。

圖6中共有6個聚類，分別是#0 n400、#1 cognitive linguistic、#2 time、#3 relevance theory、#4 grammatical metaphor、#5 representation，表2中列舉了六大聚類中排名前5的關鍵詞，按照對數似然比值排列。

結合文獻內容分析可知，聚類#0 n400體現隱喻語言學研究和隱喻理解神經機制密切相關。Obert等人的研究目的是調查在理解新穎的謂詞性隱喻時所涉及的認知過程，結果顯示，無意義表達的n400振幅大于字面義表達或隱喻表達的n400振幅，并顯示字面義表達和隱喻表達在右后電極上存在差異[7]；Wang和Jankowiak旨在調查漢英雙語者在理解新隱喻和傳統隱喻時的電生理相關性，結果表明無論應試者二語水平如何，這兩類隱喻都比語句字面含義更具認知負擔[8]。

聚類#1 cognitive linguistic體現隱喻語言學研究涉及認知語言學、語料庫語言學研究，以及話語分析、批評隱喻分析。Senkbeil和Hoppe將認知語言學方法，尤其是概念隱喻理論應用于文學研究[9]。Chiu和Chiang的研究基于概念隱喻理論、批評話語分析和語料庫語言學的理論和方法，考察了臺灣地區有關規定和判決書中使用的對立隱喻，并進一步確定了新的司法制度對語言使用的影響[10]。

聚類#2 time體現時間隱喻、概念隱喻研究。Stites和Oezcaliskan提到時間經常用空間運動來表示，使用三種不同隱喻類型中的一種：時間在動隱喻、自我在動隱喻、時間序列隱喻，并探討這三種隱喻類型是否會影響兒童的隱喻理解和解釋能力[11]。

聚類#3 relevance theory體現關聯理論對隱喻的解釋作用。Wearing認為自閉癥譜系中的一部分人在句法、語音和語義方面的能力接近正常，但在隱喻、反諷、會話含意和其他語用現象的解釋方面卻存在嚴重困難，在其研究中介紹了關聯理論如何解釋其對隱喻的處理與自閉癥個體之間的不一致[12]。

聚類#4 grammatical metaphor體現語法隱喻研究。Liardet通過探究中國英語學習者對人際語法隱喻的運用，研究了他們在學術文本中如何表達評價和立場[13]。Ryshina-Pankova的研究確定了各種類型的語法隱喻或接近語法隱喻的特征，這些特征代表了不同的習得水平，還論證了語法隱喻在提高作者構建邏輯論證和說服性評價能力方面的作用和功能[14]。

聚類#5 representation體現隱喻表征研究。Djokic等人提到，近年來，自然語言處理界對評估語義模型在大腦中捕獲人類意義表征的能力越來越感興趣，他們評估了一系列語義模型（詞嵌入模型、合成模型和視覺模型）在解碼與閱讀字面意義句和隱喻句相關的大腦活動方面的能力，其研究結果表明，合成模型和詞嵌入模型能夠捕捉到字面意義句和隱喻句處理過程中的差異[15]。

2.6 關鍵詞前沿動態分析

關鍵詞突變度可以反映一段時間內影響力較大的研究領域。與一般高頻次關鍵詞相比，突變專業術語的動態變化特性使之能更準確地反映出某一學科的研究前沿[16]。圖7是使用CiteSpace軟件生成的關鍵詞突現圖譜，這25個突現關鍵詞可視為2008—2023年國際隱喻語言學領域的研究熱點和前沿。

圖中加粗部分對應關鍵詞的突現時期，表示該關鍵詞的生命周期。根據該圖譜分析可知，突現強度最大的關鍵詞是“右半球”，突現強度達到5.71，是受到關注最多的熱點，這體現國際隱喻語言學研究領域學者較多關注隱喻理解神經機制領域。自2020年以來，“批評話語分析”“危機”“語用學”“西班牙”“性別”5個關鍵詞在近4年間突現顯著，且這些突現有延續下去的趨勢，在未來可能有很大的發展潛力，進一步梳理文獻內容可知，國際隱喻語言學未來研究熱點將關注批評話語分析中的批評隱喻分析、危機隱喻、語用學、性別隱喻，以及西班牙文化中的隱喻研究。

3 結束語

本文基于WoS核心合集數據庫，借助CiteSpace可視化分析軟件對數據進行分析研究。

首先，通過分析發現國際隱喻語言學研究整體呈現上升趨勢。高共被引作者以Lakoff George、Gibbs R.W、Kovecses Z等為代表，都是隱喻語言學研究領域的著名專家，在該領域具有高影響力；該領域整體研究結構較為分散，大部分學者獨立撰寫文章，僅有少部分學者間形成了合作關系。

其次，國際隱喻語言學研究領域較多關注隱喻理解神經機制、概念隱喻、時間隱喻、語法隱喻、隱喻表征研究，以及關聯理論對隱喻的解釋作用研究，主要涉及認知語言學、語料庫語言學，以及話語分析、批評隱喻分析。國際隱喻語言學研究未來的研究熱點應聚焦于批評話語分析中的批評隱喻分析、危機隱喻、語用學、性別隱喻，以及西班牙文化中的隱喻研究。

總體來看，國際隱喻語言學領域成果豐富，研究主題廣泛，仍然具有較大發展空間，在未來應加強該領域學者間的合作關系，進行有效的學術交流，細化隱喻語言學研究，拓展更多研究熱點，更好地推動全球語言研究發展。本文歸納總結隱喻語言學研究領域現狀、研究熱點及未來研究前沿，以期為該領域感興趣的學者提供研究思路，推動隱喻語言學研究發展。

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