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远程视频口译中译员使用体态资源管理关系挑战的研究

作者及机构
本研究由比利时根特大学（Ghent University）翻译、口译与传播系的Dries Cavents、Jelena Vranjes和July De Wilde合作完成，发表于期刊*Perspectives*（ISSN: 0907-676X），在线发布于2025年6月11日，DOI: 10.1080/0907676X.2025.2510456。

学术背景
研究领域为对话口译（dialogue interpreting）与多模态交际（multimodality），聚焦于远程视频口译（video remote interpreting, VRI）中译员如何通过体态资源（embodied resources）管理关系挑战（rapport challenge）。研究背景基于两点：
1. 理论需求：尽管口译研究呼吁“多模态转向”（multimodal turn），但现有研究多关注语言层面，忽视体态资源在关系管理中的作用。
2. 实践需求：VRI因技术限制（如摄像头视角）可能削弱体态资源的交互效果，但尚无研究探讨其对关系管理的具体影响。
研究目标包括：
- 识别译员在VRI中使用的体态资源类型；
- 分析这些资源在关系管理中的功能；
- 评估VRI模态对体态资源交际有效性的影响。

研究流程与方法
1. 数据收集
- 研究对象：14段模拟VRI互动视频（总时长5小时12分钟），涉及8名西班牙语-荷兰语和6名俄语-荷兰语专业口译员，以及扮演服务提供者（service provider）和寻求庇护者（applicant）的演员。
- 场景设计：基于比利时庇护接待中心的真实案例设计半开放脚本（half-open scripts），模拟对抗性与协作性并存的互动情境。
- 技术设备：使用Microsoft Teams录制屏幕，辅以外置摄像头捕捉屏幕外体态行为，并通过眼动仪（Eyelink Portable Remote Eye-tracker）记录译员注视方向。

1. 数据处理与分析
   
   • 转录与标注：使用ELAN软件（版本6.8）对视频进行多模态转录，标注154例关系挑战实例（rapport challenge instances），涵盖言语、副语言及非语言资源。
     
   • 编码框架：基于Spencer-Oatey（2008）的“关系管理理论”（rapport management theory, RMT），将关系挑战分为三类：互动目标（interactional goals）、社会性权利与义务（sociality rights and obligations）、面子（face）。
     
   • 混合方法：
     
     • 量化分析：统计体态资源的使用频率与可见性（如手势、面部表情、头部动作）。
       
     • 质性分析：选取3个典型片段进行微观互动分析，探讨体态资源与言语资源的协同作用。
       

主要结果
1. 体态资源的多样性
- 译员共使用1058次体态资源，其中手势（456次）和头部动作（313次）占比最高，面部表情（42次）最少。
- 高频资源：扬眉（raise eyebrows, 118次）、摇头（head shake, 98次）和凝视回避（gaze aversion, 68次）常用于表达质疑或疏离。

1. 手势的可见性与交际效果

   • 75.2%的手势在屏幕外完成（343/456），导致其交际功能失效。例如，强化性手势（beat gesture）因脱离镜头无法增强言语的强调效果。
     
   • 自我监控的作用：仅2名译员频繁通过眼动仪检查自身手势可见性，其屏幕内手势比例显著高于其他译员（17 vs. 14；28 vs. 6）。
     

2. 多模态关系管理策略

   • 缓解策略：译员通过微笑（qualifier smile）和耸肩（shrug）配合言语缓和（如使用模糊语“eigenlijk”）。
     
   • 疏离策略：通过凝视回避和引用标记（如“says the lady”）将责任归因于说话者，保护自身面子。
     

结论与价值
1. 理论意义：首次系统论证VRI中体态资源对关系管理的影响，填补了多模态口译研究的空白。
2. 实践意义：呼吁提升译员对VRI技术局限的认知，建议通过自我监控（self-monitoring）确保体态资源的可见性。
3. 方法论创新：结合眼动追踪与多模态分析，为口译研究提供混合方法范式。

研究亮点
- 新颖性：首次将RMT理论与多模态分析结合，揭示VRI中体态资源的动态作用。
- 技术应用：眼动仪与ELAN标注工具的整合，提升了数据精度。
- 发现特殊性：揭示屏幕外手势的高频现象及其对交际的潜在干扰。

其他价值
研究指出，模拟数据虽可控性强，但未来需通过真实场景数据与访谈三角验证。此外，建议对比现场口译（onsite interpreting）以明确VRI的独特性。

（报告字数：约1800字）