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2000-11-03
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阅读通用拼音的反应冲突问题:认知心理学的观点

蔡志浩 ()

高雄医学大学

2000-11-03

相关研究:通用拼音与汉语拼音的相似性:在“音节”与“词”层次上比较

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目次表

摘要

通用拼音,主要由余伯泉于 1998 年将汉语拼音修改而成。在通用拼音所做的修改中,以下两个应该是最极端的:汉语拼音中的“q”(ㄑ),在通用拼音中用“c”取代,而汉语拼音中的“x”(ㄒ),在通用拼音中用“s”取代。然而汉语拼音中的“c”在通用拼音中仍然对映到〔c〕(ㄘ),而汉语拼音中的“s”在通用拼音中仍然对映到〔s〕(ㄙ)。换句话说,在通用拼音里,“c”与“s”两个符号是暧昧(ambiguous)的,每个符号都对映到华语的两个声母。因此,其暧昧性(ambiguity)必须利用语境(context)所提供的讯息解决。当剌激-反应(stimulus-response)的对映不是一对一时,这种现象就叫做 反应冲突(response conflict)。因为对两个暧昧符号“c”与“s”的每一个来说,它的两个反应都是不相容的(也就是说,在任何语境中,两个反应只能有一个对),两个不相容反应的竞争会导致反应时间的增长与错误率的升高,这在 Stroop 叫色作业中看得最清楚。本研究探讨通用拼音中反应冲突的问题,并得到以下结论:一、通用拼音的设计本身就有瑕疵;二、通用拼音与汉语拼音无法相容。因此,台湾不应该采用通用拼音作为国家标准。

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导论

通用拼音,主要由余伯泉于 1998 年将汉语拼音修改而成。我假定你已经懂得汉语拼音,而且对于正在台湾进行的通用/汉语拼音争议有一些了解。如果不是,请阅读我另一篇在网上发表的研究报告, 通用拼音与汉语拼音的相似性:在“音节”与“词”层次上比较 (Tsai, 2000a),以便获得一些初步的了解。你可能也会想要看看注音、汉语拼音与通用拼音对照表 (Tsai, 2000b)。

在通用拼音所做的修改中,以下两个应该是最极端的:汉语拼音中的“q”(ㄑ),在通用拼音中用“c”取代,而汉语拼音中的“x”(ㄒ),在通用拼音中用“s”取代。然而汉语拼音中的“c”在通用拼音中仍然对映到〔c〕(ㄘ),而汉语拼音中的“s”在通用拼音中仍然对映到〔s〕(ㄙ)。换句话说,在通用拼音里,“c”与“s”两个符号是暧昧(ambiguous)的,每个符号都对映到华语的两个声母。因此,其暧昧性(ambiguity)必须利用语境(context)所提供的讯息解决。例如,在通用拼音里,“c”在“cih”和“cai”中发〔c〕的音,但在“ci”和“cia”中发〔q〕的音;“s”在“sih”和“sai”中发〔s〕的音,但在“si”和“sia”中发〔x〕的音。(请注意在本文中,用方括弧括起的汉语拼音符号代表其相对映的华语声母。)当剌激-反应(stimulus-response)的对映不是一对一时,这种现象就叫做 反应冲突(response conflict) (Eriksen & Eriksen, 1974; Navon, 1977)。因为对两个暧昧符号“c”与“s”的每一个来说,它的两个反应都是不相容的(也就是说,在任何语境中,两个反应只能有一个对),两个不相容反应的竞争会导致反应时间的增长与错误率的升高,这在 Stroop 叫色作业中看得最清楚 (Stroop, 1935)。

本研究计算通用拼音中“c”与“s”的两种发音的频率,包括 type-based 与 token-based 的频率。

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方法

材料

音节与音节频率统计。本研究音节列表,采用 Wang (1998, p. 98) 所定义的 416 个基本音节。音节频率统计来自 Tsai (2000a)。

注音、汉语拼音与通用拼音对照表。这张表是我所制作的 (Tsai, 2000b)。汉语拼音的资料来自 DeFrancis (1996) 的 ABC Chinese-English Dictionary。通用拼音的资料来自薛意梅 (2000) 的“ 自然拼音大家谈”网站。表格中并标记汉语拼音与通用拼音有差异的音节。因为通用拼音还在不断演变,很难找到“稳定”的版本。我用薛意梅的网站为资料来源,因为它看起来比较新。我无法保证我的对照表是 100% 正确无误的。万一你发现错误,请让我知道。(在制作本表一个月后,教育部国语推行委员会终于在 2000 年 11 月中在其网站上公布了通用拼音方案的最后版本。我用这个最新的版本检查过我的对照表,看起来原本的资料已经是最新的了。)

设计与程序

统计分析是针对“c”和“s”两个符号分开进行的。对每个符号的两种发音,各计算两种统计。第一个是基于个别的音节或词的 types 而不考虑频率,一般称为 type-based 统计。第二个是以频率加权后的统计,一般称为 token-based 的统计。

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结果

对“c”所做的统计

表 1
“c”的两种发音的音节 types 数(括弧中的数字是相对百分比)
[c] (ㄘ) [q] (ㄑ)
16 (53.33%) 14 (46.67%)
表 2
“c”的两种发音的音节 tokens 数(括弧中的数字是相对百分比)
[c] (ㄘ) [q] (ㄑ)
903,138 (24.99%) 2,711,341 (75.01%)

对“s”所做的统计

表 3
“s”的两种发音的音节 types 数(括弧中的数字是相对百分比)
[s] (ㄙ) [x] (ㄒ)
17 (54.84%) 14 (45.16%)
表 4
“s”的两种发音的音节 tokens 数(括弧中的数字是相对百分比)
[s] (ㄙ) [x] (ㄒ)
1,518,372 (19.39%) 6,313,579 (80.61%)

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讨论

我将在两个情境中讨论本研究的结果的意义。第一,有一些人可能只会通用拼音,不会汉语拼音。从 token-based 的统计可以很清楚看出,对这些人来说,“c”的优势(dominant)反应是〔q〕,而“s”的优势反应是〔x〕。当他们遇到需要用到非优势(subordinate)反应的情况(也就是说,需要用到〔c〕和〔s〕),优势反应会干扰他们的反应。结果就是反应时间增长,错误率也可能升高。

第二,有一些人在学通用拼音之前,可能已经学过汉语拼音。事实上,这群人的数量远大于前一群人,因为汉语拼音早已被广为使用。对这群人来说,“c”从来不发〔q〕,而“s”也从来不发〔x〕。即使不看统计数据,我们也马上可以了解,这些人在遇到需要作这些不寻常的反应的情况时,会很有困难。从 token-based 的统计来看,更可以很清楚看出,75.01% 的时候,“c”都需要被发成不是〔c〕的音,而 80.61% 的时候,“s”都需要被发成不是〔s〕的音。这对他们来说,确实是一场灾难。

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结论

即使不考虑汉语拼音,通用拼音本身也有严重的设计瑕疵,因为它会导致反应冲突的问题。而对先前已有汉语拼音经验的人,这个反应冲突的程度就会变得更大。本研究得到以下结论:一、通用拼音的设计本身就有瑕疵;二、通用拼音与汉语拼音无法相容。因此,台湾不应该采用通用拼音作为国家标准。

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参考文献

DeFrancis, J. (1996). ABC Chinese-English dictionary. Honolulu, HI: University of Hawaii Press.

Eriksen, B. A., & Eriksen, C. W. (1974). Effects of noise letters upon the identification of a target letter in a non-search task. Perception & Psychophysics, 16, 143-149.

薛意梅。(2000)。自然拼音大家谈 [On-line]. Available http://www.chinesewaytogo.org/waytogo/expert/pinyin/pinying.htm

Navon, D. (1977). Forest before the trees: The precedence of global features in visual processing. Cognitive Psychology, 9, 353-383.

Stroop, J. R. (1935). Studies of interference in serial verbal reactions. Journal of Experimental Psychology, 18, 643-662.

Tsai, C.-H. (2000a). Similarities between tongyong pinyin and hanyu pinyin: Comparisons at the syllable and word levels [On-line]. Avaliable http://research.chtsai.org/papers/pinyin-comparison.html

Tsai, C.-H. (2000b). Zhuyin, hanyu pinyin, and tongyong pinyin cross-reference table [On-line]. Available http://research.chtsai.org/papers/pinyin-xref.html

Wang, H.-M. (1998). Statistical analysis of Mandarin acoustic units and automatic extraction of phonetically rich sentences based upon a very large Chinese text corpus. Computational Linguistics & Chinese Language Processing, 3, 93-114.

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