本研究由University of International Business and Economics的Xingsong Shi和Huanqin Dou合作完成，发表于期刊Pragmatics 33:4（2023），题目为《How broadcasters enhance rapport with viewers in live streaming commerce: A genre-based discourse analysis》。该研究采用基于体裁的话语分析方法（genre-based discourse analysis），结合Spencer-Oatey的”关系管理理论”（rapport management theory），探讨了中国淘宝直播平台上两位顶级主播如何通过特定的话语策略增强与观众的关系。

学术背景

随着直播电商（live streaming commerce）在中国的蓬勃发展，这种融合实时社交互动与电子商务的新模式已产生巨大的社会经济影响。尽管现有研究开始关注直播电商的特征和优势，但大多数研究来自市场营销和信息管理领域，从语言学角度探讨主播与观众关系管理的研究仍处于起步阶段。本研究旨在填补这一空白，通过分析100个淘宝直播视频，揭示主播使用的话语策略及其在关系构建中的作用。

研究流程与方法

1. 数据收集
   研究选取2020年11月至2021年1月期间淘宝直播平台上两位顶级主播的100个美妆产品直播视频（每位主播50个）。视频通过语音转文字工具转录后，建立了一个包含176,232个汉字的语料库。

2. 话语单元编码
   采用”语步分析”（move analysis）方法，研究者首先通读部分文本，初步识别可能的话语单元（move）。经过多次讨论和修订编码方案，最终确定了13种语步类型。两位编码者的编码一致性达到88%，分歧通过协商解决。

3. 定量与定性分析
   定量分析统计各语步的出现频率和分布情况；定性分析则基于Spencer-Oatey的关系管理理论框架，从三个维度解释各语步的功能：（1）面子敏感性（face sensitivity）、（2）社交权责（sociality rights and obligation）、（3）互动目标（interactional goals）。

主要发现

1. 直播电商的语步模式
   研究发现直播电商包含7个必要语步（出现率100%）和6个可选语步（出现率16%-81%），按相对固定的序列组织：

• 必要语步：问候（greeting）、产品介绍（introducing）、产品推广（promoting）、产品推荐（recommending）、促销刺激（stimulating）、购买指导（instructing）和实时问答（real-time Q&A）
• 可选语步：经验分享（sharing）、产品展示（presenting）、自我推广（self-promoting）、感谢（appreciating）、道歉（apologizing）和关注请求（soliciting attention）

1. 关系管理的语步功能
   各语步通过不同机制增强主播-观众关系：

• 面子管理：问候语步使观众感到受尊重（例1）；感谢和道歉语步体现对观众参与的重视（例11-12）
• 社交权责：分享语步建立情感联系（例4）；实时问答满足个性化需求（例9）
• 互动目标：产品介绍、推荐等语步分步骤引导购买决策（例2,6），促销刺激促成交易（例7）

1. 自我推广的特殊作用
   与其他观众导向语步不同，自我推广语步（例10）通过展示主播的专业性、责任感等个人特质，构建主播的正面形象，间接增强观众信任和忠诚度。

研究结论与价值

本研究首次系统揭示了直播电商这一新兴数字体裁（digital genre）的语步特征及其关系管理功能。理论贡献包括： 1. 拓展了体裁分析在数字媒介中的应用，丰富了直播电商的语言学研究 2. 将关系管理理论延伸至新媒体话语分析领域，特别是关注了话语组织（discourse organization）维度 3. 证实了成功主播通过结构化话语策略实现多重关系管理目标

实践意义体现在： 1. 为新入行者提供了可借鉴的话语模式：包含必要语步并按合理序列组织 2. 揭示了关系构建的具体语言策略，如通过分享建立情感联系、通过实时问答提供个性化服务 3. 突出主播个人形象塑造的重要性，如展示专业性和社会责任感

研究亮点

1. 方法论创新：首次将体裁分析与关系管理理论结合分析直播电商
2. 发现特殊性：识别出”自我推广”这一独特的主播导向语步
3. 数据代表性：聚焦顶级主播的实践，揭示成功直播的话语特征
4. 跨学科价值：为语言学、传播学和电子商务研究提供新视角

局限与未来方向

作者指出研究存在以下局限：样本限于两位主播；未考察多模态资源；微观语言特征分析不足。建议未来研究可扩大样本范围、比较不同水平主播的差异、纳入视觉和听觉模态分析，以及开展基于语料库的微观语言特征研究。

（注：文中所有专业术语首次出现时均标注英文原词，例证编号与原文保持一致）