蔣 勇 周云亮
(復(fù)旦大學(xué)中文系,上海200433)
提 要 極量負(fù)極詞常用于否定句和問(wèn)句,它在用于問(wèn)句時(shí)表示反問(wèn),暗含否定含義。從雙向關(guān)聯(lián)的角度可以解釋極量負(fù)極詞用于問(wèn)句時(shí)的修辭動(dòng)因和否定含義的推導(dǎo)。問(wèn)話人使用極量負(fù)極詞是想要獲得最有說(shuō)服力的證據(jù)和加強(qiáng)語(yǔ)氣;聽(tīng)話人是在啟動(dòng)了量值與概率構(gòu)成的單調(diào)函數(shù)關(guān)系和最佳相關(guān)的語(yǔ)境假設(shè)的前提下才領(lǐng)會(huì)了問(wèn)句隱含的否定意義。
極性詞是指具有極性敏感性的詞語(yǔ),即它們的語(yǔ)境分布受到肯定和否定情態(tài)限制的詞語(yǔ)。極性詞一般分為正極詞和負(fù)極詞①。正極詞典型地分布在肯定句中,負(fù)極詞典型地分布在否定句中。Fauconnier(1975a,b)、Israel(2011)等發(fā)現(xiàn)許多極性詞語(yǔ)都具有極量意義,具有極量意義的負(fù)極詞稱為極量負(fù)極詞②,不僅能分布在否定句中,而且能分布在疑問(wèn)句中,如:
(1)你就是再美十倍,也怎及得上我姑姑半分?(金庸《神雕俠侶》)
(2)有人說(shuō)男人一旦變心,九頭牛也拉不回,難道女人變心,九頭牛就拉得回來(lái)嗎?(新浪博客,20070916)
例(1)、(2)的疑問(wèn)句分別允準(zhǔn)微量負(fù)極詞“半分”和宏量負(fù)極詞“九頭?!薄O量負(fù)極詞能被問(wèn)句允準(zhǔn)的原因至今尚未得到充分解釋,在漢語(yǔ)的相關(guān)研究(如沈家煊(1999)、殷樹(shù)林(2006)等)中幾乎沒(méi)有提及這一現(xiàn)象。本文先簡(jiǎn)要介紹西方語(yǔ)言學(xué)對(duì)這一現(xiàn)象的解釋和存在的不足,然后整合關(guān)聯(lián)理論和雙向優(yōu)選論來(lái)構(gòu)建雙向關(guān)聯(lián)模型,以解釋極量負(fù)極詞能被問(wèn)句允準(zhǔn)的原因和它是如何傳遞否定含義的。
西方語(yǔ)言學(xué)對(duì)極量負(fù)極詞的研究主要著眼于負(fù)極詞和其允準(zhǔn)語(yǔ)境之間的關(guān)系。
Progovac(1994)認(rèn)為可以用疑問(wèn)語(yǔ)素Q來(lái)解釋極量負(fù)極詞在疑問(wèn)句中被允準(zhǔn)的原因,她認(rèn)為疑問(wèn)語(yǔ)素Q是一種可以成分統(tǒng)轄負(fù)極詞的標(biāo)記,在英語(yǔ)中這樣的疑問(wèn)語(yǔ)素是主助倒裝,所以極量負(fù)極詞“l(fā)ift a finger”可以在例(3)a中被允準(zhǔn),而不能在例(3)b中被允準(zhǔn):
(3)a Did Mary lift a finger to help you?
b*Mary lifted a finger to help you?
但在漢語(yǔ)中很難發(fā)現(xiàn)這樣的疑問(wèn)語(yǔ)素,所以他的解釋不能說(shuō)明極量負(fù)極詞在漢語(yǔ)疑問(wèn)句中被允準(zhǔn)的原因。
語(yǔ)義學(xué)關(guān)注極量負(fù)極詞的所有允準(zhǔn)成分共有的邏輯語(yǔ)義特征,這以Ladusaw(1979)的下向蘊(yùn)涵論為代表。Ladusaw認(rèn)為負(fù)極詞的允準(zhǔn)成分具有下向蘊(yùn)涵的屬性,負(fù)極詞必須在句子邏輯式層面處于下向蘊(yùn)涵算符的轄域內(nèi)才合法。下向蘊(yùn)涵算符具有顛倒蘊(yùn)涵關(guān)系的邏輯屬性,準(zhǔn)許從母集的情況衍推子集的情況。一般而言,肯定命題允許上向蘊(yùn)涵的推理,如例(4)a,而否定成分能顛倒衍推方向,允許下向蘊(yùn)涵的推理,如例(4)b。(符號(hào)“→”代表單向衍推關(guān)系)
(4)a他給她送了玫瑰花?!?他給她送了花。(上向蘊(yùn)涵)
b他從不給她送花。 → 他從不給她送玫瑰花。(下向蘊(yùn)涵)
Ladusaw認(rèn)為由于反問(wèn)句的否定答案蘊(yùn)含一個(gè)否定命題,所以反問(wèn)句也和否定句一樣,具有下向蘊(yùn)涵的屬性,可以允準(zhǔn)負(fù)極詞,但是他沒(méi)有解釋否定含義是如何推導(dǎo)出來(lái)的。
語(yǔ)用學(xué)派主要從梯級(jí)含義的角度來(lái)分析極量負(fù)極詞與允準(zhǔn)成分之間的關(guān)系。他們認(rèn)為允準(zhǔn)語(yǔ)境能輔助極量負(fù)極詞傳遞全量否定的梯級(jí)含義。Fauconnier(1975a、b)提出了極性詞的梯級(jí)模型和“梯級(jí)顛倒”等重要概念,認(rèn)為負(fù)極詞通常表達(dá)極量(宏量或微量)語(yǔ)義。如:
(5)難怪華人管女兒叫千金,這樣銀鈴似的笑聲的確千金不換。(亦舒《七姐妹》)
例(5)中,“千金”是宏量詞語(yǔ),代表價(jià)值極高的交換物。如果把表示各種不同價(jià)值的詞語(yǔ)代入命題函數(shù)“X不換”,就會(huì)生成一組梯級(jí)命題,含“千金不換”的命題為話語(yǔ)命題(text proposition,tp),其它命題如“銀不換”、“銅不換”為語(yǔ)境命題(contextual proposition,cp)。這組命題構(gòu)成語(yǔ)用梯級(jí),其中含極量詞語(yǔ)的話語(yǔ)命題傳遞的信息量最大,它蘊(yùn)含其它語(yǔ)境命題的信息量,所以可以tp單向衍推cp。如在例(5)中,交換物越貴重,越不容易換到等價(jià)商品,如果用千金都不能換取銀鈴般的笑聲,則用任何價(jià)值的交換物都換不到銀鈴般的笑聲。
Fauconnier(1980)總結(jié)出兩條梯級(jí)推理原則:
A.否定微量→否定全量
B.否定宏量→否定全量
Fauconnier(1980)認(rèn)為負(fù)極詞在問(wèn)句中使用時(shí)表示問(wèn)話人的質(zhì)疑:如果問(wèn)話人對(duì)語(yǔ)用梯級(jí)中的極端命題都感到質(zhì)疑,則他也對(duì)梯級(jí)中的其他命題感到質(zhì)疑。Krifka(1995)認(rèn)為問(wèn)話人使用高風(fēng)險(xiǎn)的問(wèn)句(問(wèn)句的肯定答案概率極高,極有可能被反駁),故意放縱對(duì)手來(lái)反駁他,顯示對(duì)否定答案的自信。Borkin(1971)認(rèn)為反問(wèn)句仍然可以被視作求信問(wèn)句,問(wèn)話人使用帶有極量負(fù)極詞的問(wèn)句,預(yù)設(shè)含有其他量級(jí)詞語(yǔ)的選項(xiàng)問(wèn)句的答案是已知的,且為否定的。如:
(6)A:他給過(guò)你經(jīng)濟(jì)援助嗎?
B:沒(méi)有。
A:你跟他關(guān)系這么好,難道他一個(gè)子兒也不給你?
在例(6)中,在使用含極量詞的問(wèn)句時(shí),問(wèn)話人A已知B的朋友沒(méi)給過(guò)B較多的援助,但不相信好友之間會(huì)不給一點(diǎn)援助,所以是在求證。但這樣的問(wèn)句不都是為了求信。如:
(7)許多腐敗案都在國(guó)企發(fā)生,這些腐敗案的發(fā)生,影響是極其惡劣的,難道與央企的婆家國(guó)資委就沒(méi)有半點(diǎn)關(guān)系?(人民網(wǎng)強(qiáng)國(guó)社區(qū),20100905)
例(7)中,問(wèn)話人對(duì)答案明顯持肯定態(tài)度,問(wèn)句并不是為了求信,問(wèn)話人使用帶有否定成分的問(wèn)句既可以用于求信,也可以表示反問(wèn),需要根據(jù)語(yǔ)境來(lái)判斷問(wèn)話人的意圖。
Rooy(2003)接受了Borkin的觀點(diǎn),并引入了Shannon的信息熵這一概念,以說(shuō)明在問(wèn)句中使用極量負(fù)極詞是為了增加問(wèn)句答案的信息熵。信息熵表示信源的平均不確定度,可以用信源各個(gè)離散消息的自信息的數(shù)學(xué)期望來(lái)定義。對(duì)于有n個(gè)信源的情況,信息熵H(x)計(jì)算公式如下(單位:bit):
H(x)=∑P(ai)*I(ai)(i=1,2,3,…,n),其中I(ai)=-log2[1/p(ai)]
I(ai)是P(ai)的單調(diào)遞減函數(shù),概率越大的事件,不確定性越小,發(fā)生后提供的信息量越小。李文聰(2012)把概率和自信息的關(guān)系引入Fauconnier的梯級(jí)推理原則,推導(dǎo)出基于概率的梯級(jí)推理原則:先驗(yàn)概率較小的事件的自信息蘊(yùn)含先驗(yàn)概率較大事件的自信息,得到兩條推論:
A1:肯定先驗(yàn)概率最小的事件則也肯定集合中所有其他概率的同類事件。A2:否定先驗(yàn)概率最大的事件則也否定集合中所有其他概率的同類事件。
我們以一個(gè)具體的例子來(lái)看信息熵:設(shè)某地二月份天氣概率分布統(tǒng)計(jì)如下:晴天的概率P(a1)為1/2,陰天的概率P(a2)為1/4,雨天的概率P(a3)和雪天的概率P(a4)為1/8。這四種天氣的自信息量分別為I(a1)=1bit,I(a2)=2bit,I(a3)=I(a4)=3bit。該信源的熵為H(x)=1/2*1+1/4*2+1/8*3+1/8*3bit=1.75bit。
圖1:典型是非問(wèn)句的信息熵圖像
典型是非問(wèn)句(只有肯定或否定兩種答案)的信息熵圖像如圖1(橫軸:肯定答案先驗(yàn)概率;縱軸:信息熵):由圖1可知,當(dāng)肯定答案和否定答案概率相等時(shí)(x=0.5),是非問(wèn)句的信息熵最大。Rooy指出,優(yōu)化問(wèn)句用途的方法之一是讓問(wèn)句的所有可能回答都產(chǎn)生相等信息量。誠(chéng)然,問(wèn)話人使用極量負(fù)極詞有時(shí)是為了獲取進(jìn)一步的信息而問(wèn)的(如例(6)),但有時(shí)不是(如例(7)),他的解釋無(wú)法說(shuō)明極量負(fù)極詞在后一種情況下被允準(zhǔn)的動(dòng)因。而本文主要論述極量詞在不含否定成分反問(wèn)句中的使用,因此Rooy的理論對(duì)此情況的解釋缺乏足夠的說(shuō)服力。
本文整合關(guān)聯(lián)理論和雙向優(yōu)選論的主要思想,構(gòu)建雙向關(guān)聯(lián)模型。
雙向優(yōu)選論是由Blutner(2000)在單向優(yōu)選論基礎(chǔ)上提出的。Blutner把博弈論納什均衡③中雙向優(yōu)選的思想用來(lái)分析講話人的言語(yǔ)表達(dá)和聽(tīng)話人對(duì)含義的推導(dǎo)過(guò)程,包括言語(yǔ)產(chǎn)出優(yōu)選模式和言語(yǔ)釋義優(yōu)選模式,采用雙向優(yōu)選的評(píng)估機(jī)制,目的是達(dá)到形式和語(yǔ)義的最佳組合。雙向優(yōu)選論可以解釋非標(biāo)記形式和常規(guī)意義的匹配以及標(biāo)記形式和非常規(guī)意義的匹配,但并沒(méi)有超出Levinson(1983)等的一般會(huì)話含義理論的框架,因?yàn)橐话銜?huì)話含義理論本來(lái)就包含雙向選擇的思想,即:講話人遵守合作原則使用優(yōu)選的表達(dá)形式,聽(tīng)話人以合作原則為啟發(fā)式的推理路徑做出最佳解釋。另外,雙向優(yōu)選論還存在這些問(wèn)題:(a)它帶有一般會(huì)話含義理論的痼疾,無(wú)法解決自然語(yǔ)言中的歧義和語(yǔ)義定位問(wèn)題;(b)它帶有博弈論的致命缺陷,無(wú)法解決一個(gè)根本問(wèn)題:有時(shí)局中人的可選策略是無(wú)限的,因此對(duì)比各策略優(yōu)劣的工作是無(wú)法窮盡的,但人們往往瞬間就做出了選擇。言語(yǔ)交際正是如此,選擇話語(yǔ)和理解話語(yǔ)都不需要進(jìn)行窮盡性比較;(c)它否定了一種形式可以表達(dá)多種意義和一種意義有多種表達(dá)形式的語(yǔ)言事實(shí)。
為了克服Blutner雙向優(yōu)選論的不足,本文把Sperber&Wilson(1986/1995)的關(guān)聯(lián)理論引入雙向優(yōu)選分析,構(gòu)建雙向關(guān)聯(lián)模型。關(guān)聯(lián)理論認(rèn)為人類的認(rèn)知傾向于朝向最大相關(guān),而人類的交際由于受到說(shuō)話時(shí)間和講話人、聽(tīng)話人的能力的局限等因素的限制傾向于朝向最佳相關(guān)。言語(yǔ)交際的參與者是根據(jù)認(rèn)知努力和語(yǔ)境效果這兩個(gè)參數(shù)來(lái)衡量言語(yǔ)表達(dá)形式和意義的相關(guān)度的,言語(yǔ)交際的參與者總是希望通過(guò)最小的認(rèn)知努力使得話語(yǔ)獲得最大的語(yǔ)境效果。如果命題在一個(gè)語(yǔ)境假設(shè)中語(yǔ)境效果大(或所需處理努力小),那么命題在該語(yǔ)境中就具有關(guān)聯(lián)性。話語(yǔ)的關(guān)聯(lián)程度就取決于話語(yǔ)所具有的語(yǔ)境效果和處理話語(yǔ)時(shí)所作的努力這兩個(gè)因素的平衡。新信息和現(xiàn)有的語(yǔ)境假設(shè)相互作用,可能產(chǎn)生三種語(yǔ)境效果:產(chǎn)生新的語(yǔ)境含義;新信息加強(qiáng)現(xiàn)有語(yǔ)境假設(shè);新信息與現(xiàn)有語(yǔ)境假設(shè)互相矛盾,并排除現(xiàn)有語(yǔ)境假設(shè)。
我們可以從最佳關(guān)聯(lián)的角度來(lái)看待言語(yǔ)交際中的雙向優(yōu)選過(guò)程,構(gòu)建雙向關(guān)聯(lián)模型,能夠解決雙向優(yōu)選模式遺留的問(wèn)題。雙向關(guān)聯(lián)模型的基本觀點(diǎn)如下:
(a)聽(tīng)話人不會(huì)對(duì)比某個(gè)表達(dá)式的各種釋義,而是根據(jù)最佳相關(guān)的語(yǔ)境假設(shè)推導(dǎo)話語(yǔ)含義。最佳相關(guān)的語(yǔ)境假設(shè)是聽(tīng)話人最先想到的語(yǔ)境假設(shè),聽(tīng)話人通過(guò)啟動(dòng)最佳相關(guān)的語(yǔ)境假設(shè)在語(yǔ)境中解除了歧義。如果某個(gè)最先想到的語(yǔ)境假設(shè)能夠滿足關(guān)聯(lián)期待,實(shí)現(xiàn)某種語(yǔ)境效果,那這一語(yǔ)境假設(shè)就成為最佳相關(guān)的語(yǔ)境假設(shè),聽(tīng)話人的釋義活動(dòng)就告一段落。只有在最佳相關(guān)的語(yǔ)境假設(shè)失效的情況下,聽(tīng)話人才可能啟動(dòng)新一輪語(yǔ)境假設(shè),對(duì)話語(yǔ)進(jìn)行重新分析。
(b)一個(gè)最佳的表達(dá)式是與講話人的能力和意愿相一致的。若某表達(dá)式能達(dá)到講話人預(yù)期的效果,它就成為最佳表達(dá),講話人就不再對(duì)比其他表達(dá)式的語(yǔ)境效果,選擇表達(dá)式的活動(dòng)就暫時(shí)終結(jié)。
(c)一種表達(dá)形式在不同的語(yǔ)境中借助語(yǔ)境信息可以表達(dá)多種意義,一種意義可以有多種表達(dá)形式與它對(duì)應(yīng),講話人根據(jù)期待的語(yǔ)境效果來(lái)選擇表達(dá)式。
下面用雙向關(guān)聯(lián)模型分析含極量負(fù)極詞的肯定型反問(wèn)句④的表達(dá)及其否定語(yǔ)義的推導(dǎo)。
帶有極量負(fù)極詞的反問(wèn)句常用于論證講話人的觀點(diǎn)或批駁對(duì)方的觀點(diǎn)等。如:
(8)萬(wàn)鐘則不辨禮義而受之,萬(wàn)鐘于我何加焉?(《孟子·告子上》)
(9)若偉大領(lǐng)袖毛澤東在世,誰(shuí)敢動(dòng)中國(guó)一根汗毛?(西陸軍事網(wǎng),20100919)
問(wèn)話人在問(wèn)句中使用極量負(fù)極詞是想誘導(dǎo)出否定答案,以便為他的觀點(diǎn)提供最有說(shuō)服力的證據(jù)。在例(8)中,萬(wàn)鐘的俸祿對(duì)于人有所增益是先驗(yàn)概率最大的事件,作者是想通過(guò)先驗(yàn)概率最小的否定答案來(lái)證明不顧禮義廉恥的人獲得再多的利益也對(duì)自己沒(méi)有幫助;在例(9)中,敢動(dòng)X一根汗毛是先驗(yàn)概率最大的事件,但一旦根據(jù)事實(shí)證明了先驗(yàn)概率最小的否定答案,就能證明毛主席對(duì)外的震懾力之大。雖然這樣設(shè)計(jì)反問(wèn)句時(shí)引出肯定答案的風(fēng)險(xiǎn)最高,用其它量級(jí)詞語(yǔ)引出肯定答案風(fēng)險(xiǎn)較低,但用其它量級(jí)引出的否定答案的說(shuō)服力較低。
問(wèn)話人使用極量負(fù)極詞通常是為了獲取最有說(shuō)服力的證據(jù),因?yàn)楹袠O量負(fù)極詞的反問(wèn)句的否定答案表達(dá)了語(yǔ)用梯級(jí)中先驗(yàn)概率最低的事件:極量負(fù)極詞既增強(qiáng)了命題的自信息,又提供了最大的互信息,即通過(guò)梯級(jí)含義解除所有其它梯級(jí)命題的不確性。
(10)在“謝師宴”名稱、菜式設(shè)計(jì)等方面花樣翻新,也可以說(shuō)是用供給來(lái)創(chuàng)造需求,但這不過(guò)是人家的營(yíng)銷策略,哪里有半點(diǎn)尊師重教的意思?(南方日?qǐng)?bào),20120817)
在例(10)中,作者的含義是“謝師宴”跟尊師重教壓根不沾邊。由于用其他量值的詞語(yǔ)如“一些”、“許多”等引出的否定答案不能提供支持講話人觀點(diǎn)最有說(shuō)服力的證據(jù),不能起到完全否定的作用,不能有力地表達(dá)強(qiáng)烈批評(píng)的語(yǔ)氣,所以不能成為優(yōu)選項(xiàng)。
量值與事件的先驗(yàn)概率之間的單調(diào)函數(shù)關(guān)系制約問(wèn)句人對(duì)負(fù)極詞的極量值的選擇:構(gòu)成單調(diào)遞加函數(shù)關(guān)系時(shí),可以使用詢問(wèn)宏量值來(lái)傳遞全量否定的含義;構(gòu)成單調(diào)遞減函數(shù)關(guān)系時(shí),可以詢問(wèn)微量值來(lái)傳遞否定含義。微量負(fù)極詞和宏量負(fù)極詞在問(wèn)句中使用都是為了通過(guò)否定構(gòu)建先驗(yàn)概率極小事件的命題,表達(dá)事件具有出人意料和令人驚訝的特點(diǎn)。如:
(11)這兩個(gè)項(xiàng)目八竿子打得著嗎?(網(wǎng)絡(luò)文章《我為什么不要應(yīng)屆畢業(yè)生》)
(12)這個(gè)人是人還不是人?有絲毫良知嗎?(瓊瑤《青青河邊草》)竿子的長(zhǎng)度與夠得著的先驗(yàn)概率構(gòu)成單調(diào)遞加函數(shù)關(guān)系:竿子越長(zhǎng),越可能夠著。例(11)的否定含義是最有可能搭上的八竿子都沒(méi)打著,那么說(shuō)明任何較短的竿子也同樣打不著,比喻這兩個(gè)項(xiàng)目毫無(wú)關(guān)系。人最有可能具有絲毫的良知,例(12)的否定含義是這個(gè)人不具有起碼的良知,它傳遞的梯級(jí)含義是他不具有任何良知。
反問(wèn)句作為問(wèn)話人的博弈策略可以用于完全信息博弈語(yǔ)境或不完全信息博弈語(yǔ)境。⑤在完全信息博弈語(yǔ)境中,問(wèn)話人、應(yīng)答人等會(huì)話參與方掌握的信息都是完全的。例如:
(13)你要說(shuō)這些貪官們……他們?cè)谀睦锊皇侨宋迦肆?,他們可曾有半點(diǎn)共產(chǎn)黨人的氣味?(人民網(wǎng)強(qiáng)國(guó)社區(qū),20080401)
在例(13)中,問(wèn)話人在使用反問(wèn)句時(shí)知道答話人會(huì)如何反應(yīng),答話人也會(huì)按照實(shí)際的情況做出反應(yīng)。有些論辯語(yǔ)境就是這樣的語(yǔ)境,論辯雙方需要讓對(duì)方相信自己是根據(jù)實(shí)情進(jìn)行詢問(wèn)和回答的,使用虛假的問(wèn)句和回答可被會(huì)話參與方根據(jù)事實(shí)立刻證偽。在這種情況下,僅當(dāng)問(wèn)句的否定答案與實(shí)情相一致時(shí),問(wèn)話人沒(méi)有被證偽的風(fēng)險(xiǎn),有理由使用極量負(fù)極詞來(lái)進(jìn)行反問(wèn),通過(guò)否定回答獲得最有說(shuō)服力的證據(jù)。
如果問(wèn)話人使用的反問(wèn)句的否定答案不符合實(shí)情,問(wèn)話人使用極量負(fù)極詞來(lái)構(gòu)建反問(wèn)句無(wú)異于謊言,應(yīng)答者可以使用肯定回答以及舉出其它證據(jù)予以反駁,在論辯中挫敗問(wèn)話人。由于應(yīng)答者有肯定回答的權(quán)力,所以問(wèn)話人對(duì)極量詞語(yǔ)的選擇受到約束,如:
(14)妻子:結(jié)婚這么多年,你為我花過(guò)一個(gè)子兒?jiǎn)幔?/p>
丈夫:那你身上的衣服是誰(shuí)買的?
例(14)中,妻子在反問(wèn)句中使用微量負(fù)極詞“一個(gè)子兒”本來(lái)是要說(shuō)明丈夫?qū)λ龢O為吝嗇,但由于她身上的衣服是丈夫買的,所以丈夫借此反駁來(lái)證偽妻子的觀點(diǎn),即使丈夫真的沒(méi)有在妻子身上花多少錢(qián),只要這件衣服是丈夫買的,妻子這樣使用極量詞語(yǔ)都會(huì)導(dǎo)致論戰(zhàn)失敗。
所以使用極量負(fù)極詞來(lái)進(jìn)行反問(wèn)并不適用于所有的語(yǔ)境。如果僅有部分否定事實(shí)為真,問(wèn)話人只能使用其他量級(jí)的詞語(yǔ)進(jìn)行反問(wèn),這時(shí)使用極量詞語(yǔ)只會(huì)導(dǎo)致論戰(zhàn)失敗。如:
(15)國(guó)家稅務(wù)總局辦公室副主任的職位再高,也只是寫(xiě)寫(xiě)領(lǐng)導(dǎo)講話稿、寫(xiě)寫(xiě)匯報(bào)材料、寫(xiě)寫(xiě)經(jīng)驗(yàn)材料的文字活兒,哪里有許多油水?(何能高《胡長(zhǎng)清:墜落的政壇流星》)
在例(15)中,作者想否定的是做國(guó)家稅務(wù)總局辦公室副主任有許多額外收入,并不是想說(shuō)沒(méi)有任何“油水”。如果用微量負(fù)極詞“半點(diǎn)”替代“許多”就顯得不合適,因?yàn)橛幸稽c(diǎn)額外收入的可能性極大,那樣會(huì)給人一種在撒謊的感覺(jué),得不到想要的表達(dá)效果。只有在想要表達(dá)完全否定時(shí),問(wèn)話人才會(huì)在問(wèn)句中選擇使用極量負(fù)極詞。
不完全信息博弈語(yǔ)境是指提問(wèn)者與應(yīng)答者不完全掌握博弈信息的語(yǔ)境。如果問(wèn)話人了解的信息(完全的)高于應(yīng)答人,那么這個(gè)時(shí)候?qū)τ诖鹪捜藖?lái)說(shuō),信息是不完全的。例如:
(16)她突然撲在楊過(guò)身上,情花的千針萬(wàn)刺同時(shí)刺入她的體內(nèi),說(shuō)道:“過(guò)兒,你我同受苦楚。”忽聽(tīng)背后公孫谷主“啊喲”一聲驚呼,道:“你……你……”隨即冷冷的道:“那又何苦如此?你身上挨痛,他的疼痛便能少了半分嗎?”(金庸《神雕俠侶》)
在例(16)中,有人幫忙緩解半分疼痛本來(lái)是先驗(yàn)概率是極大的事情,但說(shuō)話人公孫谷主是了解情花的毒性的,知道小龍女使用的辦法自然不會(huì)減少楊過(guò)的痛楚,因此公孫谷主確信這樣反問(wèn)可以獲得更大收益,小龍女極易得出否定答案(因?yàn)榭隙ù鸢傅男畔⒘繕O低)。
有時(shí)問(wèn)話人還可以在對(duì)方不知道實(shí)情的條件下實(shí)施欺騙策略,讓對(duì)方或第三方誤以為問(wèn)句的否定答案是符合實(shí)情的,從而以最大的被反駁的風(fēng)險(xiǎn)換取最大的博弈收益。
聽(tīng)話人能推導(dǎo)反問(wèn)句的否定答案的原因是他啟動(dòng)了最佳相關(guān)的語(yǔ)境假設(shè):論辯者有想證實(shí)自己觀點(diǎn)的動(dòng)機(jī),不會(huì)證偽自己的觀點(diǎn),而且語(yǔ)境能夠提示問(wèn)話人的立場(chǎng)。即使問(wèn)話人要通過(guò)肯定答案支持某種對(duì)立的觀點(diǎn),這樣的問(wèn)句也是不合適的,因?yàn)榭隙ù鸢傅男畔⒘繕O低。這些常識(shí)性的語(yǔ)境假設(shè)成為聽(tīng)話人的啟發(fā)式的推理途徑,聽(tīng)話人不會(huì)把這樣的反問(wèn)句理解為求信問(wèn)句,不會(huì)選擇肯定答案。如果問(wèn)話人真心要求取信息,他會(huì)選擇更有價(jià)值的其它量級(jí)的詞語(yǔ)來(lái)設(shè)計(jì)問(wèn)句。⑥
(17)寶玉道:“林姑娘從來(lái)說(shuō)過(guò)這些混帳話不曾?若他也說(shuō)過(guò)這些混帳話,我早和他生分了?!保ú苎┣邸都t樓夢(mèng)》第三十二回)
在例(17)中,設(shè)“從來(lái)”包含的時(shí)間跨度是近二十年,假定林黛玉在任何一個(gè)年份說(shuō)過(guò)這些混賬話的先驗(yàn)概率為0.05,于是她在第一年說(shuō)過(guò)的先驗(yàn)概率為0.05;前兩年說(shuō)過(guò)的先驗(yàn)概率為0.0975(第一年說(shuō)過(guò)、第二年說(shuō)過(guò)、兩年都說(shuō)過(guò)三種情況之和),以此類推,隨著年份的增加,說(shuō)過(guò)這些混賬話的先驗(yàn)累計(jì)概率逐年增大,自信息相應(yīng)地逐年減少,而沒(méi)有說(shuō)過(guò)的先驗(yàn)累計(jì)概率就逐年減少,自信息相應(yīng)地逐年增加,可以用圖2(橫軸代表年數(shù),縱軸代表自信息)中的單調(diào)遞加函數(shù)圖像來(lái)呈現(xiàn)表達(dá)二十年中說(shuō)過(guò)的命題的自信息量集,用單調(diào)遞減函數(shù)圖像來(lái)呈現(xiàn)表達(dá)二十年中曾說(shuō)過(guò)的命題的自信息量集:⑦
圖2:二十年中說(shuō)過(guò)與沒(méi)說(shuō)過(guò)某句話的自信息量曲線
從圖2可見(jiàn),二十年中曾說(shuō)過(guò)的先驗(yàn)累計(jì)概率最大,因此“從來(lái)說(shuō)過(guò)”的自信息最小,它被其他梯級(jí)命題的信息所蘊(yùn)含,只要以往任何時(shí)候曾說(shuō)過(guò)都蘊(yùn)含在二十年中曾說(shuō)過(guò)。否定答案?jìng)鬟f的自信息和互信息極大,能解除語(yǔ)用梯級(jí)中所有選項(xiàng)問(wèn)句的不確定性,例(16)中的否定答案解除了二十個(gè)時(shí)段的不確定性,而肯定答案?jìng)鬟f的自信息極低,只能解除一個(gè)選項(xiàng)的不確定性,對(duì)證明問(wèn)話人的觀點(diǎn)作用極小,所以聽(tīng)話人能夠推導(dǎo)出否定含義。
問(wèn)話人為了獲取最有說(shuō)服力的證據(jù),在問(wèn)句中棄用其他量值的詞語(yǔ)而選用極量負(fù)極詞。問(wèn)話人在選擇詞語(yǔ)的極量值時(shí)受到量值與事件的先驗(yàn)概率之間的單調(diào)函數(shù)關(guān)系的制約。同時(shí)由于答話人可以根據(jù)實(shí)情做出肯定回答或否定回答,所以問(wèn)話人在設(shè)計(jì)反問(wèn)句時(shí)也受到實(shí)情的約束。聽(tīng)話人啟動(dòng)最佳相關(guān)的語(yǔ)境假設(shè),推導(dǎo)出問(wèn)句的否定含義和梯級(jí)含義。
注 釋
①Israel(2011:38-41)指出,還存在準(zhǔn)極性詞和臨時(shí)極性詞。
②不是所有的負(fù)極詞都含有極量意義,如“問(wèn)津”、“作美”、“好意思”等負(fù)極詞就不具有極量意義。
③博弈論基本概念,指的是這樣一種策略(或行動(dòng))集:在這一策略集中每一個(gè)局中人都確信,在給定競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手策略的情況下,他選擇了最好的策略。納什均衡是從雙向優(yōu)選的角度研究局中人策略的,語(yǔ)言交際與博弈具有一定的類似性。
④本文主要分析是非型反問(wèn)句和特指型反問(wèn)句的情況,把形式上不含有否定詞的反問(wèn)句稱之為肯定型反問(wèn)句,形式上含有否定詞的反問(wèn)句稱為否定型反問(wèn)句。
⑤在博弈論中,完全信息博弈是指局中人都擁有所有其他局中人的特征、策略及得益函數(shù)等方面準(zhǔn)確信息的博弈;不完全信息博弈與之相對(duì),其中問(wèn)話者和應(yīng)答者對(duì)于信息的了解情況有多種可能,這里主要分析問(wèn)話者完全了解信息,而應(yīng)答者不完全了解信息的情況。
⑥這里應(yīng)區(qū)分答案和應(yīng)答。聽(tīng)話人明白講話人的反問(wèn)句預(yù)設(shè)否定答案,但可以根據(jù)反證的情況使用肯定應(yīng)答予以反駁,使問(wèn)話人想得到最有說(shuō)服力的證據(jù)的期望落空。
⑦具體數(shù)據(jù)略,這里用統(tǒng)計(jì)方法只是為了直觀說(shuō)明,實(shí)際上人們僅需大致地把握時(shí)間與事件概率之間的映射關(guān)系就能衡量先驗(yàn)累計(jì)概率的大小。