2018年3月13日晚，“浙大东方论坛”学术讲座第215讲在浙江大学紫金港校区蒙民伟楼138报告厅举行。美国凯斯西储大学（Case Western Reserve University）Mark Turner教授为大家带来了题为“大数据转向—人际交流研究的新前沿、新方法”的讲座。Mark Turner教授毕业于加州大学伯克利分校英语系与数学系，是世界著名的语言学家，研究领域广泛，涉及文学、文化、语言、认知等学科。讲座由外国语言文化与国际交流学院梁君英教授主持。

    Mark Turner教授从自己的学术背景引出了讲座的主题。因为同时具有语言学和数学教育背景，Mark Turner教授一直以来都对人际交流和数据十分着迷，并尝试将两者紧密结合进行研究。在基于数据进行人际交流研究的初期，文本是研究的主要数据，虽然也取得了一些成果，但Mark Turner教授认为当时的研究存在一定的局限性。首先，由于数据检索技术的限制，文本的可得性较低，很多极具研究价值的文本无法成为研究对象；其次，能够获得的文本数据主要集中于报纸等出版物，而这些文本都经过了反复的编辑并可能具有一定的偏向性。

    基于这些具有局限性的文本，原有的研究实际上只能触及人际交流的部分特殊情况，这主要是由于现实中的人际交流具有个人化、动态化、多模态的特点。所谓多模态即人们在进行交流时通常会利用口头表达（Speech）、书面表达（Writing）、手势（Gesture）等多种方式。借助一名1岁小女孩利用多种手段进行交流时的视频场景，Mark Turner教授指出人际交流最普遍的场景都是多模态的，这就要求人际交流研究关注多模态数据。

    随着“大数据”理念以及相应技术的发展，人际交流研究取得了新进展，Mark Turner教授介绍了其所在实验室Red Hen Lab™在该领域取得的三个方面的突破。其一，数据库的数据量极其庞大，且囊括了英语、汉语、德语、法语、俄语、意大利语等世界主要语言；其二，数据来源越发全面，除了报纸、杂志等传统出版物，新闻、电影、漫画等不同交际形式中的数据都被纳入数据库；其三，数据类型不再仅限于文本，手势、表情、交际场景等多模态信息都成为了研究对象。

    人际交流研究的发展离不开研究工具的进步，Mark Turner教授随后着重介绍了用于多模态人际交流研究的各种大数据工具。如自动语义角色标注（Automatic Semantic Role Labeling）能够实现对文本信息语义的自动加工，从而为人际交流分析提供特定的交流场景数据。而姿态注释工具ELAN能够捕捉屏幕上参与交际人员的头部、手部以及肩部的动作，随后对信息进行解码和数据分析。类似地，诸多新兴的大数据工具能够实现多模块数据的收集、分析与可视化，这对于人际交流研究而言意义重大。

    伴随着Mark Turner教授深入浅出的讲解、穿插其中的有趣视频资料以及其颇具感染力且风趣幽默的语言，120分钟的讲座眨眼间就落下了帷幕，意犹未尽的现场师生又与Mark Turner教授进行了进一步的互动和探讨。本次讲座关注人际交流研究，探讨了推进人际交流研究的新思路、新方法，极具启发性的同时为相关领域的学者提供了可操作性极强的研究方法和工具，令在场师生受益匪浅。（供稿、图片：刘益光）。