会话分析

什么是会话分析？

会话分析（CA）关注语言在互动中的使用方式，而不仅仅是所说的内容。CA研究者认为，会话是有秩序的，这种秩序可以被观察和分析。

CA的一个目标是描述人们用来产生和理解会话的程序。

CA旨在理解人们如何使用语言进行交流，并大量依赖于对自然发生的会话的分析。

它超越了仅仅解释词语的层面，考虑非言语线索、轮流模式以及参与者的行为如何塑造并受到其社会角色的影响。

通过对现实世界中会话的详细考察，会话分析揭示了个体如何使用语言构建意义、行使权力以及在各种场景中应对社会互动的复杂性。

谁引入了会话分析？

会话分析是由社会学家哈维·萨克斯（Harvey Sacks）及其亲密合作者伊曼纽尔·谢格洛夫（Emanuel Schegloff）和盖尔·杰斐逊（Gail Jefferson）在20世纪60年代和70年代初在加利福尼亚大学洛杉矶分校（UCLA）发展起来的。

萨克斯、谢格洛夫和杰斐逊通过他们对日常谈话结构和组织的开创性工作，为会话分析奠定了基础。

他们研究了自然发生会话的录音，重点关注谈话的顺序组织、轮流、修复机制以及通过谈话完成的社会行为。

他们的一些开创性作品包括：

Sacks, H., Schegloff, E. A., & Jefferson, G. (1974). 最简单的会话轮流组织系统. 语言, 50(4), 696-735.
Schegloff, E. A., Jefferson, G., & Sacks, H. (1977). 会话修复组织中的自我纠正偏好. 语言, 53(2), 361-382.

这些研究，以及其他研究，确立了会话分析作为社会科学领域内的一个独立领域，提供了一种通过谈话分析社会互动复杂细节的方法。

何时使用会话分析

会话分析（CA）帮助研究者理解真实语言的意义以及人们在自然环境中如何说话，而不仅仅是词语本身。CA特别适用于分析：

社会互动： CA考察人们如何使用口语进行互动，关注轮换、打断、停顿、语调和重音等方面。
- 这种分析有助于揭示日常对话背后的程序和结构。
权力动态： 控制谁发言以及何时发言的能力可以揭示对话中的权力动态。
- 例如，在法庭环境中，律师通过提问一系列问题来控制对话，证人则需要回答这些问题。
制度性谈话： CA观察参与者如何在正式的制度环境中使用谈话，如法庭或面试。
- 这些环境有定义明确的角色，轮换结构通常是预先确定的。在不太正式的制度环境中，如医疗或商业环境，参与者在角色上有更多的灵活性。
- 然而，会话分析揭示了这些互动中的不对称性。例如，在医患互动中，尽管对话有时看起来像是随意的交谈，但医生通常控制话题并决定讨论的结果。

研究者通常选择CA，因为它依赖于自然发生的数据，如对话录音。CA认为对话的背景对于理解所说内容的意义至关重要。

CA与话语分析

CA与话语分析（DA）不同。虽然两者都探讨语言的使用，但它们有不同的重点：

话语分析 考察更广泛的语言使用，考虑词语的意义、意图和在更广泛的社会文化背景下的假设。
会话分析 关注语言的非言语方面，如停顿、语调和强调，以揭示互动中意义创造的微妙方式。

选择使用CA还是DA，或者同时使用它们，取决于研究问题。

例如，研究者可能会使用CA研究医生和患者如何协商治疗决策，或者律师如何使用语言影响陪审团。

话语的顺序组织

顺序指的是会话中轮次和行为的排列方式及其相互关系。让我们看看每个元素如何与顺序相关：

轮流： 这是指说话者在对话中交替发言的方式。轮次的顺序是对话组织的基本方面。
邻接对： 这些是对经常一起出现的话语对，如问-答、问候-问候、提议-接受/拒绝。邻接对的第一部分创建了对第二部分的期望，从而形成一个顺序。
修复机制： 这些是说话者用来解决说话、听力或理解问题的策略。修复序列涉及修复的启动和完成，形成对话中的一个顺序。
非言语线索： 这些包括眼神、手势和身体姿态等元素，它们在对话的顺序组织中起作用，如标记轮次的结束或新序列的开始。

所有这些元素都贡献了对话的顺序结构，这是会话分析的关键焦点。

通过研究这些元素是如何排列和相互关联的，会话分析师旨在揭示互动中话语的底层结构和组织。

轮流

对话中的人们通常以一种结构化的进程回应对方，这被称为轮流。

轮流就像在对话中分享，让每个人都有机会发言。它确保对话有序进行，一次只有一人在讲话。轮流让人们决定何时开始和停止讲话，确保对话顺畅且有意义。

这个系统确保对话流畅进行，尽量减少重叠或尴尬的沉默。

轮流的基本原则是对话一次只有一人在讲话。尽管这看起来显而易见，但CA提供了详细的框架，帮助理解这一过程在实际中的实现方式。

1. 转换相关点

转换相关点（TRPs）是对话中可能发生变化的点。这些点通常由语法单元的完成、语调的变化或非言语线索标记。

在一个TRP，当前发言人可以选择继续讲话或将发言权交给另一位参与者。

如果当前发言人选择分配下一个轮次，他们可以通过直接称呼特定参与者或使用更开放的提示来允许任何人自选。

如果发言人没有选择下一个发言人，其他参与者可以通过开始讲话来自选。

2. 轮流发言分配

轮流发言技术指的是对话参与者用来确定谁是下一个发言者的方法。

这些技术是轮流发言组织的核心，确保发言轮次的顺畅交换，尽量减少重叠或中断。

轮流发言技术主要有两种类型：当前发言者选择下一个发言者和自我选择。

2.1 当前发言者选择下一个发言者

这种技术涉及当前发言者明确或隐含地选择下一个发言者。

提出问题： 一种常见的方法是向特定参与者提出问题，从而选择他们来回答。

例如，“Ben，你想要一些吗？” 明确选择了 Ben 作为下一个发言者。

与第一部分相关联： 在会话分析中，称为“第一部分”的更广泛类别的话语也充当当前发言者选择下一个发言者的技巧。

这些包括问候、邀请、抱怨等，它们启动特定类型的邻接对，为选定接收者在下一轮中的特定类型回应创造预期。

例如，在序列“嘿，顺便说一句，你拿了我的椅子，我觉得这不太友好”中，第一句话（一个抱怨）设定了一个预期，即接收者在下一轮中会进行否认或解释。

词汇选择： 当前发言者还可以使用特定的词语或短语来指示谁应该下一个发言，如在一系列问题中使用“从不”或“曾经”。

需要注意的是，向某一方提出问题并不自动保证他们会成为下一个发言者。

例如，如果 B 回答了 A 的问题并将回答指向 A，这并不一定意味着 A 被选为下一个发言者。

实际的轮流发言分配将由参与者的上下文和后续行动决定。

2.2 自我选择

与当前发言者选择下一个发言者不同，自我选择发生在未被选择的参与者在 转换相关点 (TRP) 处发起他们的轮次。

首发起始者： 最常见的自我选择形式是在 TRP 处第一个开始说话的参与者。这通常以与前一个发言者稍有间隔或重叠为标志。
打断： 尽管不太常见，但自我选择也可能发生在参与者在当前发言者到达 TRP 之前开始说话，实际上打断了正在进行的轮次。

轮流发言系统优先考虑当前发言者选择下一个发言者的权利。如果当前发言者没有利用这个选项，那么其他参与者可以自我选择。

这种技术的顺序确保了对话保持其顺序组织，避免多个发言者同时说话。

3. 轮流发言的上下文依赖性

轮流发言系统在其基础层面上被认为是“无上下文的”。这意味着分配轮次的基本机制在不同的上下文中一致运行，无论谁在说话、他们在说什么或他们的关系如何。

这一基本结构使得对话能够发生，确保人们大部分时间一次只有一人在说话，并且过渡通常是顺畅的。

上下文敏感性： 轮流发言技术不是任意的；它们受到对话上下文、参与者之间的关系以及发挥作用的社会规范的影响。

理解这些技术对于研究人员分析对话如何展开、参与者如何管理他们的轮次以及意义如何在互动中共同构建至关重要。

这个无上下文的系统在其实施中变得“上下文敏感”。这意味着，虽然底层规则保持不变，但这些规则实际上用于分配轮次的方式可以根据以下因素大不相同：

参与者数量： 随着参与者数量的增加，轮次分配的动力变得更加复杂，需要调整获取、保持甚至放弃轮次的策略。
关系动态： 发言者之间的关系（例如，朋友与陌生人、上级与下级）深刻影响轮流发言。相对地位、熟悉度和现有的权力动态等因素会影响谁发起、打断或占据更多时间。
社会规范： 社会和文化惯例对轮流发言有很大影响。规范决定了可接受的停顿、打断礼仪以及发言者如何信号轮次过渡。这些规范通常是隐性的，有助于特定文化或社区内对话的“有序性”。
对话目的： 对话的目的（例如，闲聊、正式辩论、机构互动）影响轮流发言。例如，辩论有预先分配的轮次，而非正式对话中的轮次分配则更加灵活。
轮次内容作为因素： 重要的是，尽管轮流发言系统对轮次的内容无动于衷，但这并不意味着内容无关紧要。发言者在轮次中所说的话为后续轮次提供了上下文。例如，一个问题（内容）投射出一个答案作为相关的下一个行动，塑造了轮流发言。

总之，虽然底层系统提供了框架，但对话的实际“舞蹈”，连同其细微差别和调整，是由这一无上下文的基础与不断变化的上下文、关系和社会期望的相互作用产生的。

2. 邻接对

邻接对是指对话中紧密相关的一对轮次。

邻接对本质上是顺序的，第一部分使第二部分有条件地相关。

邻接对的基本单位是一对由不同发言者发出的两个话语。第一部分设定了一个特定类型的响应在第二部分的预期。例子包括问-答、邀请-接受/拒绝、问候-问候。

例如，问候通常由另一个问候跟随，告别由另一个告别跟随，问题由答案跟随。这些对被认为是对话序列的基本构建块。

邻接对的一些关键特征：

它们由 两个轮次 组成，由 不同的发言者 发出。
这些轮次通常是 相邻的，意味着它们之间没有插入的谈话。
轮次是 有序的，第一部分（FPP）总是先于第二部分（SPP）。例如，问题总是先于其答案。
轮次 分为不同类型，其中 FPP 使特定类型的 SPP 相关。邻接对类型的例子包括：
- 问-答
- 问候-问候
- 召唤-回答
- 告知-接受

理解 条件相关性 是理解邻接对的核心。这一原则指出，邻接对的第一部分建立了一个特定类型的第二部分的预期。

如果预期的第二部分没有出现，则被认为是“明显缺失”。这种缺失对于分析对话具有重要意义。

邻接对可以通过几种方式扩展：

序言： 序言通过预扩展（如免责声明）扩展邻接对，这些序列准备即将进行的谈话并投射出进一步的谈话将随之而来。
扩展： 扩展通过后扩展（如评估）扩展邻接对，这些序列跟随并扩展基本的邻接对。
插入： 插入扩展嵌套在邻接对的第一部分和第二部分之间，可能用于在回应第一部分之前澄清信息。

需要注意的是，尽管邻接对是对话分析的基本方面，但它们并不是对话组织的唯一方式。

3. 修复机制

在对话分析中，修复指的是发言者解决谈话中出现的问题的过程。这些问题可能与听觉、生产或理解有关。

与其说修复是一种负面现象，不如说它是维护对话连贯性的自然且必要的自我调节装置。

修复类型

修复机制可以根据谁发起修复（问题陈述者或接收者）和谁执行修复来分类。这导致了四种主要类型的修复：

自我发起的自我修复： 问题陈述者既识别又解决该问题。
自我发起的他人修复： 陈述者识别问题，但接收者提供解决方案。
他人发起的自我修复： 接收者指出问题，原始陈述者解决它。
他人发起的他人修复： 接收者既识别又解决陈述者的问题。

自我修复的偏好

虽然陈述者和接收者都可以发起修复，但通常更倾向于自我发起的修复而非他人发起的修复。

这表明对话系统优先考虑陈述者对自己陈述负责。

他人发起的修复通常以信号问题的形式出现，促使原始陈述者进行修复（他人发起的自我修复）。

这突显了即使在他人发起修复的情况下，系统通常也是为了最终促进自我修复而构建的。

修复位置与轮流发言

修复还与对话中的轮流发言系统密切相关。修复发起的时间相对于问题陈述，决定了修复如何展开：

同一轮次修复： 陈述者在同一轮次内发起修复，通常使用非词汇性线索如中断、声音拉长或停顿。
转换空间修复： 修复发生在轮次之间的短暂沉默中，即问题轮次之后。
第二位置修复： 修复发生在包含问题的轮次之后的下一个轮次。这通常涉及接收者发起修复。
第三位置修复： 修复发生在问题陈述后的第三个轮次。
第四位置修复： 尽管较为少见，修复也可以在第四个轮次发生，通常涉及接收者处理持续存在的问题。

修复的顺序组织，自我修复机会先于他人修复机会，进一步强调了系统设计倾向于自我纠正。

在线沟通中的修复

在线沟通中的修复尽管与面对面互动有许多相似之处，但由于媒介的性质，也存在差异。

一个显著的差异是，在线互动中不存在同一轮次修复，因为打字期间的任何修正都不会被其他人看到。

此外，在线沟通可能削弱对自我修复的偏好，因为在某些情况下，接收者可能更高效地解决问题。

沟通中的非语言线索

非语言线索是人类沟通的核心，尽管没有它们也能进行沟通（如电话通话），但这并不意味着它们在过程中处于边缘地位。

人类沟通本质上是多模态的，这意味着它利用所有可用模式在陈述者和接收者之间传达信息。这些模式包括较难记录的模式，如气味或味道。

非语言线索如何塑造意义

笑声、微笑、语调和重音等非语言元素充当情境化线索。它们与语言一起工作，塑造词语在特定互动中的理解方式。

这意味着尽管它们本身并不直接编码意义，但会影响口语的理解。

例如，如果一个陈述伴随着笑声或微笑，可以被字面理解；而语调和重音可以传达讽刺或否定回应。

对话中的注视

注视作为一种视觉行为和沟通行为，在社会互动中起着重要作用。它指示参与者关注的内容，并且可以在没有明确口头提示的情况下用于征求回应。

例如，如果说话者没有收到回应，他们可能会用眼神示意以引起回应，这种回应可以是口头的，也可以是手势形式。

手势作为沟通

手势通过身体动作传达意义，不是偶然的，而是互动的核心部分。它们具有核心的沟通功能，有助于对话中的整体意义构建。手势在互动中扮演的一些角色包括：

轮次分配： 手势可用于在对话中争取发言权，作为表达发言愿望的方式。
轮次组织： 它们有助于非语言方面的轮次管理，如提供轮次完成的线索。
替代语言形式： 手势可以单独作为完整的轮次，完全替代口头沟通。例如，点头或摇头可以表示同意或不同意，挥手可以作为问候或告别，转移视线可以是对被提及的回应。

整合手势、注视和言语

在对话中，手势、注视和言语以协调的方式共同构建意义。手势可以用来将不在场的实体引入对话，类似于指向物理在场物体的方式。

例如，说话者可能会用手势指屏幕上的某个位置，同时使用“问题”这个词。在这种情况下，手势和口语都是指示性的——它们共同引导注意力到特定的空间位置并建立共享焦点。

然而，手势不仅仅是口语的重复。在这个例子中，口语依赖于手势才能达到其完整的意义；没有手势，空间位置可能会不清楚。

手势和言语的整合创造了层叠行动，其中两种模式对于传达预期的意义都是必不可少的。

对话分析中的非语言线索

对话分析（CA）强调非语言线索在理解社会互动中的重要性。

分析诸如语速和语调等元素为理解社交互动的细微差别提供了有价值的背景。

例如，可以从说话者的语调和停顿中推断出回答问题时的自信水平。

犹豫或停顿可能表明说话者在寻找合适的词时的不确定性。相反，强调某些词语可以传达权威和专业性。

通过考虑这些非语言线索，CA 提供了超出字面意义的丰富理解，使我们能够更深入地了解互动中传达的意义。

进行对话分析的步骤

数据收集： 使用音频或视频记录自然发生的互动来收集数据。
转录： 详细转录音频，使用杰斐逊转录系统等方法捕捉停顿、语调和其他非语言线索。
无动机观察： 多次聆听录音，不带任何预设理论。
识别现象： 识别数据中的反复出现的模式，如轮次管理、修复策略和特定词语或短语的使用。
数据分析： 分析已识别的现象。例如，说话者如何使用停顿来管理轮次，或如何修复误解？
发展分析： 发展清晰简洁的分析，重点关注谈话的顺序组织。例如，说话者的轮次如何与前一轮次相关？
分析背景化： 考虑互动的背景。哪些社会和文化规范可能影响互动？说话者之间有哪些个体差异？

第一步：数据收集

对话分析中的数据收集专注于收集这些自然发生的对话的录音。这可以是朋友、家庭成员甚至陌生人的对话。目标是捕捉人们实际交谈的方式，而不是我们认为的交谈方式。

目的是收集准确反映现实对话的数据以供分析。

示例

例如，研究人们如何道歉的研究者可能会收集自然发生道歉的对话录音，如朋友之间因意见不合而发生的对话。他们不会要求朋友故意制造争端并道歉，因为这不能反映人们真实的互动方式。

研究者可能会首先识别出道歉可能发生的场景，比如一个朋友忘记了一个承诺或无意中说了一些伤人的话。

他们可以询问他们的朋友是否愿意在这些类型的场景中被录音进行对话。

目标是在自然环境中捕捉到真实的道歉，从而提供关于人们如何使用语言修复关系和导航社交动态的洞察。

重要的是以尽可能详细的方式记录数据，包括停顿、语调和重音。这可以通过使用音频或视频录制设备来实现。

观察者的悖论

会话分析（CA）研究者认识到，为了分析而录制互动可能会影响参与者的行为。

这被称为“观察者的悖论”：当人们知道他们在被观察时，他们可能不会像平时那样行事。理想情况下，CA寻求理解人们在不被观察时的互动方式。

研究者尝试通过使用隐蔽的方法来最小化录制的影响。例如，他们可能会采用“缺席观察者”，即只有录音设备在场，而不是研究者本人。

然而，即使参与者不知道有录音设备存在，他们的行为仍可能受到研究过程的影响。

参与者对录音的意识

有一些证据表明，录音设备并不总是显著影响互动。Speer 和 Hutchy（2003）认为，参与者对被录音的反应可以在互动本身的情境中进行分析。录音的影响是复杂的，取决于具体的参与者和情境。

重要的是，伦理考虑在CA研究中要求参与者始终知道他们正在被录音并同意这样做。虽然这种意识可能会影响互动的自然性，但伦理研究实践优先考虑知情同意。

第二步：转录

会话分析中的转录不仅仅是记录所说的话。会话分析师需要了解“它是怎么说的”，而不仅仅是“说了什么”。转录应捕捉到诸如停顿、重叠、语调和甚至非言语方面的笑声和呼吸等特征。

会话分析采用由Gail Jefferson开发的细致转录系统。该系统旨在捕捉自然发生的对话的细微之处，以便进行深入分析。

这种转录技术的关键方面：

详细表示：这种转录方法不仅限于文字，还旨在表示停顿、重叠、语调，甚至非言语方面的笑声和呼吸。这种精细的方法使研究人员能够在一个静态、可分析的格式中看到对话的瞬时性和复杂性。
专用符号：Jefferson转录系统使用一组独特的符号来表示这些对话元素，如微小停顿、重叠对话、语调等。该系统帮助研究人员捕捉对话的精确传递，包括节奏、重叠对话和语调。
迭代改进：创建会话分析转录是一个迭代过程。研究人员通常从基本元素如单词和停顿开始，然后加入更复杂的信息如语调、重音和重叠对话。这种分层的转录方法确保捕捉到微妙的细节，以进行全面分析。
上下文的重要性：仅凭转录不足以进行分析；它们始终与录音一起使用。研究人员不断重新审视并改进他们的转录，基于反复听录音。捕捉非言语线索如目光、手势和物体互动需要视频录音，增加了转录过程的复杂性。

会话分析强调在自然环境中使用音频和视频技术记录互动。尽管在捕捉每个细节方面存在局限性，但录音比依赖直觉或虚构句子提供了显著优势。

转录这些录音是一个选择性的过程，受研究者分析目标的影响。这种细致的方法使研究人员能够识别社会互动中的重复模式和细微差别。

自动从口语数据生成转录的应用程序在会话分析中的用途有限。

虽然对于基本转录有用，但这些应用程序在处理重叠对话方面存在困难，并且缺乏捕捉深入分析所需的详细细微之处的能力。

专用符号

Jefferson转录系统详细描述了口语互动的细微之处，不仅限于文字，还包括停顿、重叠、语调，甚至非言语元素如笑声。

该系统不仅仅是为了准确记录；它提供了一个结构化的框架，用于分析自然发生的对话的复杂性。

轮流发言

轮流发言是指说话机会的系统分配及其大小的调节。

为了考虑轮流发言的动态，转录旨在捕捉对话中轮流发言的具体细节。

这些细节包括轮次开始和结束的确切点，包括重叠、间隙、停顿和呼吸声。

重叠对话：方括号（[]）精确标记同时发言的点，捕捉中断、同时开始和轮流发言竞争的复杂性。
连续表达：等号（=）表示连续表达之间的快速过渡，没有明显的停顿，突出对话的快速流动。
呼吸：符号“.hhh”表示吸气，进一步增加转录对说话者传递方式的表示。
停顿：沉默的持续时间精确测量，通常以十分之一秒为单位，用括号内的数字表示。这种精确度突显了即使是短暂的停顿也可能具有的互动意义，研究表明，短至两或三十分之一秒的停顿也有影响。

语音传递

为了考虑语音传递的特征，转录标记了明显的重音、发音、语调和音高特征。

例如，如果说话者明显延长了一个词，在该词的延长点插入冒号。可听延长的时间越长，插入的冒号越多。

语调：标点符号被重新定义为表示语调：句号（.）表示降调，问号（?）表示升调，逗号（,）表示非最终的平调。
重音：在单词下方加下划线表示强调或重音，引起对在口语传递中突出的单词的注意。
声音拉长：冒号（:）视觉上表示声音的延长。冒号的数量对应于延长的持续时间，提供了一个视觉表示的拉长发音。
不可听的对话：用空括号（( )）表示无法区分的对话，承认转录的限制，同时保持对话的顺序流畅。

超越文字：捕捉非言语交流

虽然Jefferson转录系统在捕捉口语的细微之处方面表现出色，但它也认识到互动中非言语元素的重要性。

研究人员扩展了该系统，以涵盖视觉信息，特别是在视频录制的数据中。

例如，成对的星号（*）或尖括号（^）可以表示不同说话者的手势。

双括号（(( ))）内的描述注释提供了关于动作的上下文，如汽车转弯，丰富了对互动背景及其对对话潜在影响的理解。

步骤 3：无动机观察

多次聆听录音，不带任何先入为主的理论。

聆听录音

在对话分析（CA）的“无动机观察”阶段，研究者会反复聆听同一段录音。

这个过程旨在理解数据中发生的情况，而不强加预设的理论或期望。

重点在于揭示对话中自然发生的模式和结构。

发现的开放性

无动机观察鼓励分析师对数据中可能出现的意外现象保持开放态度。

研究者不会寻找特定的预识别元素，而是保持开放的心态，让数据引导他们的观察。

这种方法有助于识别可能被忽视的社交互动中的微妙但重要的方面。

注意和识别行为

该过程涉及仔细关注谈话的细节，包括看似微不足道的特征。目标是理解通过语言执行的行为。

例如，研究者可能会注意到一个特定的短语，并尝试识别其对后续对话的影响。

这可以包括识别参与者如何使用特定的做法来实现沟通目标，如提出请求或提供评估。

挑战和考虑因素

尽管看似简单，无动机观察仍存在挑战。研究者承认，完全保持中立是困难的，因为先前的知识和研究兴趣不可避免地会影响感知。

该过程涉及在对新发现的开放性和现有对话分析知识之间取得平衡。

尽管存在这些挑战，无动机观察仍然是对话分析中的基本原则，为识别和理解人们交流和互动的复杂方式提供了基础。

步骤 4：识别现象

焦点转向识别数据中的重复模式，如轮流发言、修复策略和特定词语或短语的使用。

这些模式可以以多种方式表现：

轮流发言：这涉及分析说话者在对话中交替发言的方式，检查诸如轮流分配和说话者选择等元素。例如，识别当前说话者选择下一个说话者的实例，或考察重叠对话是如何管理的。
修复策略：这涉及研究参与者如何解决沟通中断或误解。例如，记录修复工作发生的位置，识别修复类型（如自我发起的自我修复），并分析参与者如何构建和回应修复尝试。
特定词语或短语的使用：这涉及识别具有重要意义的重复出现的语言特征，如特定词语、短语或语法结构。这可以包括考察明确的修复装置（如“Excuse me”）的使用，或识别用于执行特定行为（如“你应该X”用于请求）的具体格式。

识别这些重复模式有助于研究人员更深入地理解支配对话的实践和规范。

例如，分析第三位置修复的实例，即说话者在受话者发言后澄清其先前的陈述，表明理解存在问题。

步骤 5：分析数据

分析对话数据的下一步是对集合中的每个案例进行分析，包括活动、参与、位置、组成和对话行为。

分析这些方面的每一个，可以逐行理解互动的功能。

活动：这指的是参与者通过互动共同做的事情。在考察活动时，可以考虑以下问题：
- 互动的环境是什么？
- 参与者是否共享共同的目标、环境或沟通媒介？
- 是否有目标，还是组织较为松散？
- 特定行动是否在特定时间、特定顺序或由特定参与者完成？
参与：这指的是参与者在整个互动中占据的角色。在考察参与时，可以考虑以下问题：
- 参与者通常占据什么角色（如说话者与刚结束说话的人）？
- 参与者逐轮占据什么角色（如说话者和受话者）？
- 参与者在序列中占据什么角色（如发起修复的人）？
- 参与者在特定场合中占据什么角色（如打电话者和接电话者）？
- 参与者如何导航和改变角色？
位置：在充分分析序列结构和轮流构建之后，应对行为进行描述。
组成：在充分分析序列结构和轮流构建之后，应对行为进行描述。
行为：这指的是谈话和行为在互动中所达成的效果。行为的位置及其格式构成了行为。

逐行分析集合中的每个案例，目的是能够对每段对话进行全面分析。

在考察对话时，记笔记并根据需要修改现象的正式描述。

步骤 6：发展分析

分析对话数据的最后一步是制定现象的正式说明。

用于识别现象及其边界的准则对于这一说明至关重要，同时还需要分析整个对话集合中的变化。

说明应描述现象的结构，包括涉及的语言形式和社会行为。它应解释其功能、变化产生的条件以及它解决的互动问题。

发展分析的例子

分析特定的对话现象，如某种类型的问答序列，可能涉及考察特定语言形式（如修饰词）的使用如何与参与者对讨论主题的了解有关。

例如，“那听起来很有趣”中的“听起来”一词可能表明说话者认为受话者对该评估对象的了解有限。

关于这一现象的正式说明可能会提出，说话者使用像“听起来”这样的修饰词来传达他们对评估的不确定感，当他们认为受话者没有直接体验过评估对象时，这是适当的。

该说明需要基于对话数据集合中的证据，显示说话者在这些特定背景下一致使用修饰词。

说明还可能进一步解释，修饰词在评估中的使用通过承认受话者的有限知识并避免潜在的挑战或分歧来管理社会认知。

这一解释将观察到的语言行为与更广泛的社会功能联系起来，展示了现象如何促进对话的顺利进行。

步骤 7：情境化分析

考虑互动的背景。

在分析对话时，重要的是要考虑可能影响互动的社会和文化规范。

例如，人们轮流发言的方式或被认为合适的言语行为类型可能因文化而异。

此外，说话者之间的社会关系，如他们是朋友、家人或陌生人，也会影响他们的互动方式。

需要注意的是，对话分析（CA）的重点在于分析互动参与者如何理解和塑造互动，而不是强加外部假设，如社会类别或关系的影响。

下一回合证明程序

下一回合证明程序是会话分析（CA）中的一种方法，其中将一个回合分析为其发言者对前一个回合理解的证据。这种方法是CA的基本工具，因为它展示了谈话结构如何导向发言的执行。

下一回合证明程序基于这样一个事实：轮流发言系统要求发言者展示他们对前一个回合的理解，以便产生一个相关的下一个回合。

例如，当一个发言者提出一个问题时，下一个发言者被期望给出答案。通过给出答案，下一个发言者展示了他们理解前一个回合是一个问题。这种理解是在下一回合证明程序中分析的内容。

下一回合证明程序的价值

下一回合证明程序对于分析师来说是一个有价值的工具，因为它使他们能够理解参与者是如何理解彼此的回合的。

这种方法确保了分析植根于参与者自己对互动的理解，而不是分析师的假设。

在进行会话分析时需要考虑的一些问题：

发言者的文化背景是什么？
发言者之间的关系是什么？（例如，朋友、家人、同事、陌生人）
互动的环境是什么？（例如，正式或非正式，公共或私人）
互动的目的是什么？（例如，交换信息、建立关系、完成任务）

通过考虑这些上下文因素，研究人员可以更全面地理解互动以及参与者是如何使用语言来实现他们的目标的。

进行会话分析的技巧

关注自然发生的互动：使用实际对话中的数据，如日常生活对话或机构设置中的录音。会话分析（CA）强调研究真实世界的语言，以了解沟通在其自然环境中的运作方式。避免使用操纵或人工数据。
优先详细转录：捕捉口语互动的细微差别，包括停顿、语调、词重音和非言语线索。转录重复、语法错误和其他可能对理解互动有帮助的语音特征。Jefferson转录系统在CA研究中常用于标记这些细节。
使用视频录制以获取全面的数据：视频录制捕捉手势、身体语言和共享视觉上下文等非言语线索，这些在仅音频录制中可能会遗漏。虽然音频录制有其优点（例如，侵入性较小，更容易转录），但视频为分析提供了更完整的互动记录。
进行‘无动机观察’：反复听录音，不带预设观念，以识别有趣或令人困惑的模式。这种归纳方法有助于发现重复出现的模式并直接从数据中获得新的见解。
分析顺序组织：检查回合如何进行、行动如何协调以及意义如何在对话流程中共同构建。话语的顺序和位置对于理解其意义和功能至关重要。
考虑上下文：承认社会和文化因素、个体差异以及具体情况对互动的影响。CA认识到沟通受其上下文的影响，并避免假设普遍的互动规则。
避免强加预设理论框架：让数据引导分析，并根据数据证据归纳发展理论见解。虽然CA研究可能会结合现有理论，但主要重点是基于数据本身理解互动模式。
使用清晰一致的符号：在呈现发现时，采用广泛认可的转录系统，并解释任何偏差或特定符号。一致的符号确保其他人能够理解和解释分析。
彻底解释数据和分析：以一种能够让观众理解上下文、分析背后的逻辑以及所观察到的模式的意义的方式呈现发现。提供足够的细节以支持主张，并使其他人能够跟随分析过程。

进一步的信息

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引用来源

本文翻译自以下网站：

simplypsychology.org

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