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2000-11-03
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閱讀通用拼音的反應衝突問題:認知心理學的觀點

蔡志浩 ()

高雄醫學大學

2000-11-03

相關研究:通用拼音與漢語拼音的相似性:在「音節」與「詞」層次上比較

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目次表

摘要

通用拼音,主要由余伯泉於 1998 年將漢語拼音修改而成。在通用拼音所做的修改中,以下兩個應該是最極端的:漢語拼音中的「q」(ㄑ),在通用拼音中用「c」取代,而漢語拼音中的「x」(ㄒ),在通用拼音中用「s」取代。然而漢語拼音中的「c」在通用拼音中仍然對映到〔c〕(ㄘ),而漢語拼音中的「s」在通用拼音中仍然對映到〔s〕(ㄙ)。換句話說,在通用拼音裡,「c」與「s」兩個符號是曖昧(ambiguous)的,每個符號都對映到華語的兩個聲母。因此,其曖昧性(ambiguity)必須利用語境(context)所提供的訊息解決。當剌激-反應(stimulus-response)的對映不是一對一時,這種現象就叫做 反應衝突(response conflict)。因為對兩個曖昧符號「c」與「s」的每一個來說,它的兩個反應都是不相容的(也就是說,在任何語境中,兩個反應只能有一個對),兩個不相容反應的競爭會導致反應時間的增長與錯誤率的升高,這在 Stroop 叫色作業中看得最清楚。本研究探討通用拼音中反應衝突的問題,並得到以下結論:一、通用拼音的設計本身就有瑕疵;二、通用拼音與漢語拼音無法相容。因此,台灣不應該採用通用拼音作為國家標準。

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導論

通用拼音,主要由余伯泉於 1998 年將漢語拼音修改而成。我假定你已經懂得漢語拼音,而且對於正在台灣進行的通用/漢語拼音爭議有一些了解。如果不是,請閱讀我另一篇在網上發表的研究報告, 通用拼音與漢語拼音的相似性:在「音節」與「詞」層次上比較 (Tsai, 2000a),以便獲得一些初步的了解。你可能也會想要看看注音、漢語拼音與通用拼音對照表 (Tsai, 2000b)。

在通用拼音所做的修改中,以下兩個應該是最極端的:漢語拼音中的「q」(ㄑ),在通用拼音中用「c」取代,而漢語拼音中的「x」(ㄒ),在通用拼音中用「s」取代。然而漢語拼音中的「c」在通用拼音中仍然對映到〔c〕(ㄘ),而漢語拼音中的「s」在通用拼音中仍然對映到〔s〕(ㄙ)。換句話說,在通用拼音裡,「c」與「s」兩個符號是曖昧(ambiguous)的,每個符號都對映到華語的兩個聲母。因此,其曖昧性(ambiguity)必須利用語境(context)所提供的訊息解決。例如,在通用拼音裡,「c」在「cih」和「cai」中發〔c〕的音,但在「ci」和「cia」中發〔q〕的音;「s」在「sih」和「sai」中發〔s〕的音,但在「si」和「sia」中發〔x〕的音。(請注意在本文中,用方括弧括起的漢語拼音符號代表其相對映的華語聲母。)當剌激-反應(stimulus-response)的對映不是一對一時,這種現象就叫做 反應衝突(response conflict) (Eriksen & Eriksen, 1974; Navon, 1977)。因為對兩個曖昧符號「c」與「s」的每一個來說,它的兩個反應都是不相容的(也就是說,在任何語境中,兩個反應只能有一個對),兩個不相容反應的競爭會導致反應時間的增長與錯誤率的升高,這在 Stroop 叫色作業中看得最清楚 (Stroop, 1935)。

本研究計算通用拼音中「c」與「s」的兩種發音的頻率,包括 type-based 與 token-based 的頻率。

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方法

材料

音節與音節頻率統計。本研究音節列表,採用 Wang (1998, p. 98) 所定義的 416 個基本音節。音節頻率統計來自 Tsai (2000a)。

注音、漢語拼音與通用拼音對照表。這張表是我所製作的 (Tsai, 2000b)。漢語拼音的資料來自 DeFrancis (1996) 的 ABC Chinese-English Dictionary。通用拼音的資料來自薛意梅 (2000) 的「 自然拼音大家談」網站。表格中並標記漢語拼音與通用拼音有差異的音節。因為通用拼音還在不斷演變,很難找到「穩定」的版本。我用薛意梅的網站為資料來源,因為它看起來比較新。我無法保證我的對照表是 100% 正確無誤的。萬一你發現錯誤,請讓我知道。(在製作本表一個月後,教育部國語推行委員會終於在 2000 年 11 月中在其網站上公佈了通用拼音方案的最後版本。我用這個最新的版本檢查過我的對照表,看起來原本的資料已經是最新的了。)

設計與程序

統計分析是針對「c」和「s」兩個符號分開進行的。對每個符號的兩種發音,各計算兩種統計。第一個是基於個別的音節或詞的 types 而不考慮頻率,一般稱為 type-based 統計。第二個是以頻率加權後的統計,一般稱為 token-based 的統計。

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結果

對「c」所做的統計

表 1
「c」的兩種發音的音節 types 數(括弧中的數字是相對百分比)
[c] (ㄘ) [q] (ㄑ)
16 (53.33%) 14 (46.67%)
表 2
「c」的兩種發音的音節 tokens 數(括弧中的數字是相對百分比)
[c] (ㄘ) [q] (ㄑ)
903,138 (24.99%) 2,711,341 (75.01%)

對「s」所做的統計

表 3
「s」的兩種發音的音節 types 數(括弧中的數字是相對百分比)
[s] (ㄙ) [x] (ㄒ)
17 (54.84%) 14 (45.16%)
表 4
「s」的兩種發音的音節 tokens 數(括弧中的數字是相對百分比)
[s] (ㄙ) [x] (ㄒ)
1,518,372 (19.39%) 6,313,579 (80.61%)

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討論

我將在兩個情境中討論本研究的結果的意義。第一,有一些人可能只會通用拼音,不會漢語拼音。從 token-based 的統計可以很清楚看出,對這些人來說,「c」的優勢(dominant)反應是〔q〕,而「s」的優勢反應是〔x〕。當他們遇到需要用到非優勢(subordinate)反應的情況(也就是說,需要用到〔c〕和〔s〕),優勢反應會干擾他們的反應。結果就是反應時間增長,錯誤率也可能升高。

第二,有一些人在學通用拼音之前,可能已經學過漢語拼音。事實上,這群人的數量遠大於前一群人,因為漢語拼音早已被廣為使用。對這群人來說,「c」從來不發〔q〕,而「s」也從來不發〔x〕。即使不看統計數據,我們也馬上可以了解,這些人在遇到需要作這些不尋常的反應的情況時,會很有困難。從 token-based 的統計來看,更可以很清楚看出,75.01% 的時候,「c」都需要被發成不是〔c〕的音,而 80.61% 的時候,「s」都需要被發成不是〔s〕的音。這對他們來說,確實是一場災難。

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結論

即使不考慮漢語拼音,通用拼音本身也有嚴重的設計瑕疵,因為它會導致反應衝突的問題。而對先前已有漢語拼音經驗的人,這個反應衝突的程度就會變得更大。本研究得到以下結論:一、通用拼音的設計本身就有瑕疵;二、通用拼音與漢語拼音無法相容。因此,台灣不應該採用通用拼音作為國家標準。

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參考文獻

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)。自然拼音大家談 [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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