徐慈華 嚴小姍

1 緒論

自亞里士多德以來，隱喻一直因其獨特的修辭功能而深受重視。傳統(tǒng)的觀點一直認為，隱喻是一種修飾性的語言現象，也是文學中常用的表現手法。但20 世紀80 年代以來，隱喻研究發(fā)生了認知轉向。隨著學者們實證研究和理論探索的深入，我們對隱喻的看法發(fā)生了根本的變化。隱喻普遍存在于我們日常生活的各個領域，它不僅是一種語言上的修飾，還是一種重要的認知機制，并且無時無刻不在影響我們概念體系的建構以及與之對應的行為方式。（[10]）在諸多解釋隱喻現象的理論中，關聯(lián)理論對隱喻使用所做出的解釋是一種頗具競爭力的方案。該方案基于“特設概念（ad hoc concept）”和“關聯(lián)原則（principle of relevance）”這兩個重要的概念工具，指出隱喻理解是關聯(lián)引導下的詞匯擴大推理。雖然關聯(lián)理論分析了隱喻理解的推理過程和限制條件，但其總體上依舊是描述性的，或者說屬于一種局部的形式化。本文的目標是運用近年來日趨成熟的博弈論語用學，依托其中的IBR（Iterated Best Response）模型，為該解釋方案提供一個系統(tǒng)完整的形式化表征。

本文的第2 部分，回顧了關聯(lián)理論對語言隱喻的基本看法，在對“特設概念”和“關聯(lián)原則”進行詳細說明的基礎上，結合具體的隱喻案例，分析了關聯(lián)理論是如何對語言隱喻作出解釋的，以及關聯(lián)理論在其形式化分析刻畫隱喻時存在的局限性。第3 部分探討了信號博弈分析框架所涵蓋的諸多重要交際因素，并介紹了IBR 模型的求解思路，論證了運用博弈論語用學的方法和工具對關聯(lián)理論的描述分析過程進行形式化的可行性。第4 部分基于第2 部分關聯(lián)理論對語言隱喻的分析，用IBR 模型對其進行形式化的建構和求解，并運用這一形式化分析工具系統(tǒng)性地解釋隱喻發(fā)出者是如何利用不同語境中接收者所擁有的概率性信念來實現某些特定的交際目標的。最后，我們總結本文核心觀點，指出本研究的局限之處，并為后續(xù)的探索提供方向性建議。

2 語言隱喻的關聯(lián)理論解釋

關聯(lián)理論認為，語言隱喻（linguistic metaphor）源于語言交際，它是一種寬泛使用的語言。（[16]）正如斯珀波（D.Sperber）和威爾遜（D.Wilson）所說，我們把隱喻簡單看作是一個包含字面含義、寬泛用法和夸張解釋的連續(xù)統(tǒng)一的系列案例。（[15]）在我們看來，隱喻解釋與其他的語言解釋方式完全一致，并不存在專門針對隱喻的特定機制和只適用于隱喻的有趣歸納。為了對這個連續(xù)系統(tǒng)中的諸類語言現象作出統(tǒng)一的解釋，關聯(lián)理論結合詞匯語用學提供了兩個十分重要的分析工具：“特設概念”和“關聯(lián)原則”。下文將在對這兩個概念進行詳細說明的基礎上，結合具體的語言隱喻案例，分析關聯(lián)理論是如何解釋語言隱喻的。

2.1 特設概念和關聯(lián)原則

語言的理解至少涉及解碼和推理兩個基本過程。就詞匯的使用而言，其過程可以描述為：聽話人在接收到一個詞后，會對這個詞進行解碼以獲得詞匯意義，并將這個詞匯意義作為線索推導出說話人的意義。因此，詞匯語用學的目標就是解釋詞匯意義是如何在交際過程中做出調整的。（[16]，第184 頁）這里主要涉及兩種不同類型的調整，即詞匯縮小（lexical narrowing）和詞匯擴大（lexical broadening）。詞匯縮小指的是一個詞傳遞了比它編碼的意義還要具體的意義，形成了更小的外延。而詞匯擴大指的是用一個詞傳遞比解碼獲得的意義更具概括性的意義，從而擴大了具體語言的外延。（[17]，第238 頁）不管詞匯縮小，還是詞匯擴大，我們都可以用下面這個公式表達：

在上面這個公式中，一個詞語經過解碼形成一個反映字面意義的概念[CONCEPT]。這個[CONCEPT]為進一步的推理提供線索。在語境的作用下，通過詞匯縮小或擴大，形成一個具體情境中恰當的概念[CONCEPT*]，我們稱之為特設概念。威爾遜和卡特森（R.Cartson）指出，詞匯理解中尤其會涉及一個特設概念或具體情景意義的建構，該過程基于編碼概念、語境信息和語用期待的原則。（[17]，第246 頁）

在詞匯語用學中，特設概念是有著堅實心理學依據的分析工具。美國認知心理學家巴斯勞（L.Barsalou）在對范疇化現象的研究中指出，原型縮?。╬rototypical narrowing）比我們想象得更要靈活，并且更具有語境依賴性（[1]）。心理學家格魯克斯伯格（S.Glucksberg）在隱喻研究中發(fā)現了類似于詞匯擴大的現象（[9]）。他指出隱喻是一種范疇歸屬性斷言（category-inclusion assertion），喻體詞具有雙重指稱：一個是字面上的指稱，另外一個是以字面指稱為典型代表的一類事物或情境。隱喻的理解具有強語境依賴性，從關聯(lián)理論的角度看，隱喻理解中產生的以字面指稱為典型代表的那類事物或情境就是一個用于描述隱喻本體、賦予隱喻本體以特定屬性的特設概念。（[9,21]）

語用學的目標是要解釋聽話人如何從話語和語境提供的線索中推出說話人的意圖（[16]，第184 頁）。特設概念的提出雖然描述了詞匯理解過程中個體百科知識的激活和選擇過程，但沒有說明是什么觸發(fā)了特設概念的建構，是什么決定了建構的方向，這種建構過程又是在什么時候停止的。關聯(lián)理論認為，關聯(lián)原則可以對上述問題提供一個比較具體的解決方案。關于關聯(lián)在認知和交際中的作用，關聯(lián)理論有兩個基本的假設（[14,16,18,19]）：

(1) 認知關聯(lián)原則：人們的認知傾向于尋找最大程度的關聯(lián)性。

(2) 交際關聯(lián)原則：每一個推理交際的行為都預設了其自身具有最佳關聯(lián)性。

在關聯(lián)的認知原則中，關聯(lián)最大化意味著人類的認知發(fā)展會在進化的選擇壓力下不斷地提高認知資源的使用效率，這與人類行為普遍遵循的經濟性原則是一致的。作為一種人類認知系統(tǒng)的普遍運行規(guī)則，人類的感知機制、回憶機制和推理機制實際上都遵循這條原則，即持續(xù)追求認知效果的擴大和處理努力的減少。既然人類的認知系統(tǒng)運作遵循關聯(lián)最大化原則，那么在人類交際中，說話人只有提供一種對聽話人來說具有足夠關聯(lián)性的刺激，才能引起聽話人的關注，而這種關注正是成功交際的基礎。（[16]，第185 頁）

根據關聯(lián)理論，交際中一個明示刺激對某人來說是否具有最佳關聯(lián)，取決于兩個條件：首先，該刺激必須具有足夠的關聯(lián)性值得聽話人做出處理的努力；其次，該刺激必須是與說話人的能力和偏好相稱的最具關聯(lián)性的選擇（[18]，第256頁）。在交際中，說話人基于自己的偏好和能力，選擇一個具有最佳關聯(lián)的明示刺激，聽話人接收到該明示刺激后，先假定該明示刺激具有最佳關聯(lián)，然后通過解碼獲得詞匯意義，并以此為線索，沿著最省力的路徑，推斷出一個整體性的解釋以滿足對關聯(lián)的期待。正是因為說話人用一個隱喻表達的往往是一個相互關聯(lián)的整體圖式，所以在很多情況下難以找到單一的字面表達與之對應，這實際上也體現了語言使用的經濟性。（[20]）這個整體性的解釋也就是說話人意圖傳遞的信息。這個推理的過程就是關聯(lián)引導下的理解啟發(fā)式：

a.遵循一條最省力的路徑來構建出對話的解釋（例如消除歧義和不確定指稱，調整詞匯意義，提供語境假設，推導出蘊含義等等）。

b.一旦達到了說話人所期待的關聯(lián)程度，推理過程就停止了（[16]，第185 頁）。

2.2 語言隱喻的案例分析

關聯(lián)引導下的理解啟發(fā)式是“特設概念”和“關聯(lián)原則”的組合，可以回答前文提及的觸發(fā)特設概念建構的對象，沿著哪個方向建構，什么時候停止等等問題。關聯(lián)理論所提供的解答是：首先，對話語關聯(lián)的期待，觸發(fā)了詞匯的調整；其次，這種調整沿著一條最省力的路徑，都是從最可及的語境假設、最可及的擴大或縮小、最可及的含義開始；再次，通過諸多試探性假設的相互調整，最終形成整體性的解釋以滿足對關聯(lián)的期待；最后，當對關聯(lián)的期待得到滿足后，調整的過程就停止了（[16]，第186 頁）。下面，我們將結合具體的隱喻案例，分析關聯(lián)理論是如何對隱喻的理解做出解釋的。

Peter:Is Robert a good accountant?（羅伯特是個好會計嗎？）

Mary:Robert is a computer.（羅伯特是一臺計算機。）

在上面這個對話中，瑪麗沒有使用yes（是）或no（不是）來直接回答彼得的提問，而是用了一個隱喻。根據關聯(lián)理論，當彼得聽到這句話的時候，他首先假定這句話具有最佳關聯(lián)。為了滿足對關聯(lián)的期待，彼得開始沿著最省力的路徑對詞語“computer”進行解碼，形成詞匯意義[COMPUTER]。他對[COMPUTER]的相關百科知識條目可能會形成如下假設：

[COMPUTER]:a type of electronic machine?processing large amounts of numerical information well……

（一種電子設備，可以很好地處理大量的數字信息……）

如果瑪麗的這句話能夠回答彼得的提問，那么彼得對關聯(lián)的期待就可以得到滿足。但[COMPUTER]所激活的假設作為一個整體并不能直接滿足聽話人對關聯(lián)的期待。在特定語境下，聽話人彼得可能會建構一個特設概念[COMPUTER*]

[COMPUTER*]:a kind of object that can process large amounts of numerical in formation well.（一種可以很好地處理大量數字信息的主體。）

這個特設概念[COMPUTER*]與詞匯概念[COMPUTER]相比，百科知識中的“一種電子設備”被抑制了。也就是說，當瑪麗說“Robert is a computer”時，她實際上想表達的是：Robert is a[COMPUTER*]。如果彼得理解正確，那么他得到的意思應該是：羅伯特是一個能夠很好地處理大量數字信息的會計。上面的對話會激活一個隱含的前提1作為認知語境的一部分。：如果一個會計能夠處理大量的數字信息并且不犯錯誤，那么他就是一個好會計。根據充分條件肯定前件式，彼得就可以推出羅伯特是一個好會計，從而滿足了他對關聯(lián)的期待，對會話含義尋找也就此停止。我們可以用下圖1 表示上例中的推理過程。

圖1:Robert is a computer 的推理過程

從圖1 中我們可以看到，例句的理解有兩種不同的可能性：

(1) Robert is a[COMPUTER]：羅伯特是一種能夠很好地處理大量數字信息的電子設備。

(2) Robert is a[COMPUTER*]：羅伯特是一種能夠很好地處理大量的數字信息的主體，且不是電子設備。

根據關聯(lián)理論，聽話人對關聯(lián)的期待觸發(fā)了這兩種不同理解的形成，同時也是在關聯(lián)原則的引導下聽話人做出正確的選擇。在上述分析中，我們可以看到，語言隱喻的使用涉及到不同的參與者，即說話人和聽話人。說話人遵守關聯(lián)原則，以盡可能小的投入，選擇出一個具有最佳關聯(lián)的語言表達。聽話人接收到話語后，首先假定話語具有最佳關聯(lián)，然后在特定的語境假設中沿著較為省力的路徑尋找話語的含義。這不僅包含了解碼的過程，同時也包含了推理的過程。當聽話人對于關聯(lián)的期待得到滿足時，特定的理解就趨于穩(wěn)定，對意義的尋找也就停止了。

基于上述分析，我們認為，如果存在一種能夠對語言隱喻理解進行整體性的形式刻畫工具的話，那么它必須具備如下能力：首先，要能全面涵蓋交際所涉及的重要構成要素，如交際活動涉及的說話人和聽話人，以及他們之間的互動關系和彼此共享的信息。其次，要兼顧交際中的編碼-解碼與非論證型推理過程。隱喻語言中的詞匯概念，主要以解碼的方式提供了相關的百科知識。隱喻表達觸發(fā)的百科知識并不都是說話人意圖表達的內容，因此聽話人需要在特定的語境下抑制或剔除某些內容（[22]）。最后，要反映出關聯(lián)原則對推理的引導和約束作用。人們出于對關聯(lián)的期待而啟動了推理，同時也因為對關聯(lián)的期待得到了滿足而停止推理。根據關聯(lián)理論，關聯(lián)（R）與語境效果（E）成正比，而與認知努力（C）成反比。隨之而來的第一個問題是我們怎么測量E和C，第二個問題是對于R的期待是如何在推理中發(fā)揮作用的。

我們認為，近年來逐漸興起的博弈論語用學可以在某種程度上滿足上述要求。下文將在介紹信號博弈和IBR 模型的基礎上，探討關聯(lián)理論所涉及的核心概念是如何在博弈論語用學的分析框架下得以呈現的，并對關聯(lián)理論有關語言隱喻的分析進行建模和定量分析。

3 信號博弈與IBR 模型分析

博弈論語用學是近年來逐漸發(fā)展起來的一種重要的形式語用學分析方法。它以數學和經濟學領域中提出的博弈論為基礎，旨在建立一種對主體間的交際活動及其規(guī)律做出解釋和預測的理論。最早將博弈論運用到語言研究的是美國哲學家大衛(wèi)·路易斯（D.Lewis）。其初衷是為了回答羅素和蒯因等人提出的一個哲學問題：規(guī)約性意義從何而來？以語言為例，如果語言是規(guī)約的，那么規(guī)約語言的語言需要先行規(guī)約，對這個“先行規(guī)約”又需要規(guī)約，一直無窮后退，于是規(guī)約變得不可能。相關的論證就會進入一個無休止的循環(huán)。為了回答這個問題，路易斯在其著作《規(guī)約》（[11]）一書中運用信號博弈和均衡概念成功地為規(guī)約意義的獲得提供了一種非循環(huán)的解釋，同時也為后人使用信號博弈分析人類的交際行為奠定了基礎。

一個簡單的信號博弈由兩個參與者構成，分別是信號發(fā)送者和信號接收者。發(fā)送者知道自己所處的狀態(tài)，并發(fā)送信號給接收者。由于接收者不能觀察到發(fā)送者所處的狀態(tài)，所以他只能根據信號對發(fā)送者的狀態(tài)做出判斷。這意味著，發(fā)送者擁有私人信息。因此，信號博弈屬于不完全信息下的博弈。它可以通過“海薩尼轉換”引入一個虛擬的說話人“自然”（Nature），也稱為“博弈參與者0”（[23]），轉變成為一個“完全但不完美信息博弈”。其博弈過程和相關要素可用圖2 的如下博弈樹表示。

圖2:路易斯信號博弈

從圖2 中，我們可以看到，一個信號博弈可以分為三個階段：(1)自然（N）以一定的概率分布P決定發(fā)送者S所處的狀態(tài)t1或t2；(2)發(fā)送者根據自己做處的狀態(tài)選擇一個信號m1或m2；(3)接收者R收到信號后，根據這一新信息更新自己對發(fā)送者所處狀態(tài)的信念，并以此為基礎做出一個選擇a1或a2。圖中的虛線表示，當R接收到m1時，他不能確定m1是S在t1狀態(tài)下發(fā)出的，還是在t2狀態(tài)下發(fā)出的。圖底端方框內的數字表示接收者根據發(fā)送者的信號所做出的不同選擇會產生不同的效用值，博弈論中用效用函數對其進行表示。在這個簡單的信號博弈中，我們假設接收者如果選對了，那么雙方都得到1 單位的收益，否則為0。

路易斯的信號博弈可以表示為一個多元組〈{S,R},T,Pr,M,A,US,UR〉。其中{S,R}表示該博弈由信息的發(fā)送者和接收者共同參與；T、M、A分別表示狀態(tài)集合，信號集合和行動集合；Pr是概率分布函數，確定不同狀態(tài)的可能性；US,R是效用函數[T×M×A →R]，它表示信息發(fā)送者和接收者的不同策略組合所產生的效用值。在信號博弈中，信息的發(fā)送者需要確定不同狀態(tài)下的信號發(fā)送策略，可表示為一個從T到M的函數：S ∈[T →M]。同樣，接收者需要確定收到不同的信號時的應答策略，可表示為一個從M到A的函數：R ∈[M →A]。另外，我們還需要一個函數f為每個特定的情境指派一個交際參與者都希望實現的正確行動。在此基礎上，我們就可以確定不同情況下效用函數的值：當Rk(mj)=f(ti)時，Us(ti,Rk(mj))=UR(ti,Rk(mj))=1，否則，就為0。（[3]，第28 頁）。

信號博弈為我們描繪了這樣一個較為復雜的交際圖景：發(fā)送者觀察到某個對象，并形成一定的思想或情緒狀態(tài)，同時他有多個信號可以用來表達。由于信號與思想之間并不是一一對應的關系，所以接收者需要從多個可能的信號中選擇出一個他認為是恰當的選項。如果他確定的選項與發(fā)送者頭腦中希望表達的內容相一致，那么交際就可以成功，并產生一定的交際效果。否則，交際就會失敗。

一般來說，一個完整的博弈論分析，不但要提供一個能夠涵蓋所有重要語境要素的模型，同時還要提供一個解決方案（solution concept）找出說話人和聽話人最后會怎么選擇（[8]）。本文的分析主要使用弗蘭克（M.Franke）（2009）中的IBR模型（[6]）。該模型吸收了行為博弈研究中的兩個重要發(fā)現：其一是主體的推理總是基于某些聚點2“聚點”概念由諾貝爾經濟學獎得主托馬斯·謝林（T.C.Schelling）率先提出，其基本思想可概括為博弈參與者面對多個選擇，在無法通過數理推演找到納什均衡解的情況下，借助經驗、文化和認知等非數理要素共同達到的某一特殊納什均衡解。（[13]），聚點的尋找很大程度上取決于博弈參與者的非論證型推理（[20]），其二是主體在推理時會參照參與者類型（player-type）做出最佳反應([4])。它的出發(fā)點是一個帶意義的信號博弈：〈{S,R},T,Pr,M,[[·]],A,Us,UR〉。其中，〈{S,R},T,Pr,M,A,Us,UR〉是一個標準的信號博弈；[[·]]是一個意義函數，它給定了信號的語義，為主體的推理提供聚點。在此基礎上，IBR 模型界定不同層級的參與者及其相應的行動：0-層級的發(fā)送者總是根據語義采取信號為真的策略；k+1-層級的接收者對上一層級的發(fā)送者策略做出最佳反應。當然，推理過程也可以始于0-層級的接收者。最后，上述推理會進入一個穩(wěn)定的循環(huán)狀態(tài)。其具體過程可用下圖（[6]，第55 頁）表示為：

圖3:IBR 推理模式

圖3 展示了兩條不同的IBR 推理路徑。左邊這條是從發(fā)送者S0開始的，右邊這條是從接收者R0開始的。S0總是發(fā)送語義上為真的信號，R1針對S0的信號做出最佳反應，S2進而針對R1的最佳反應再做出自己的最佳反應。同樣，如果推理是從R0開始的，那么R0首先從字面上理解信號，然后S1針對R0的理解做出最佳反應，以此類推。最后，在某些情況下，發(fā)出者和接受者都會在某些行動策略上穩(wěn)定下來。（[6]，第58 頁）這些穩(wěn)定下來的策略，實際上就是交際中普遍存在規(guī)約。與帕里克（P.Parikh）（[12]）博弈論模型的求解方案相比，IBR 模型具有明顯的優(yōu)點。它在考慮交際者信念、理性和可能的心理因素的基礎上，提供了一種內部的視角，一步步地展示了交際者是如何達到均衡狀態(tài)的。它可以為解決在線語用推理的均衡選擇問題提供一種在認識論上更為清晰的方案，所以也被稱為認知博弈論語用學。

基于信號博弈的IBR 模型提供了一個涉及多種重要交際要素的分析框架。首先是交際主體之間的互動關系。信號的發(fā)出者根據自己所處的狀態(tài)發(fā)出信號，接收者根據接收到的不同信號做出推理和選擇。其次是信號的發(fā)出者與接收者共享某些信息。也就是說，博弈的參與者都知道自己處于一個什么樣的博弈環(huán)境。博弈模型中給出的信息就是博弈參與者所共同享有的。再次接收者需要根據所接收的不同信號做出自己的選擇，接收者獲取的共享信息越充分，越有可能做出更理性的選擇（[2]，第53 頁）。模型中的信號集合M與意義函數[[·]]提供了選擇的范圍，接收者根據接收到的信號通過推理來修正自己的信念。這與關聯(lián)理論中的代碼-推理交際模型是一致的。最后，選擇的過程是在理性選擇的驅動下實現的。所謂的理性選擇就是主體根據偏好實現效用最大化。這種思想同樣也與關聯(lián)理論的關聯(lián)概念一脈相承。我們可以運用效用函數為認知效果E和認知努力C提供一種比較意義上的測量。根據關聯(lián)的計算公式，如果我們假定認知努力C不變，那么我們對關聯(lián)R的追求，可直接轉化為對認知效果E的追求。博弈模型中的效用值反映的就是最終的認知效果E。因此，也就間接地反映了關聯(lián)R。這樣一來，關聯(lián)理論中難度最大的三個模糊概念，就可以實現必要的量化。

4 語言隱喻的博弈分析

根據IBR 模型（[7]，第5 頁），一個語言使用現象的博弈論語用學分析需要經歷如下步驟：首先，確定要分析的話語，并將其作為模型的輸入；其次，用信號博弈的基本框架對該話語涉及的重要語境要素進行建模；再次，用IBR 推理描述語言使用過程中說話人和聽話人的推理過程；最后，找到模型的輸出，即預測到的最佳行為，如果需要可與經驗數據相比較，看兩者是否相符。

下面我們來看一下上文從關聯(lián)理論角度分析過的這個對話。在這個案例中，語言隱喻“Robert is a computer”所要傳遞的會話含義是“羅伯特是一個能夠很好地處理大量的數字信息的主體，且他不是電子設備”。如果我們用命題φ表示“羅伯特是一個能夠很好地處理大量數字信息的主體”，用命題ψ表示“羅伯特是個電子設備”，那么我們可以在信號博弈的分析框架中區(qū)分出兩種不同的狀態(tài)：

?tφ∧ψ：羅伯特是一個能夠很好地處理大量數字信息的主體并且他是電子設備。

?tφ∧?ψ：羅伯特是一個能夠很好地處理大量數字信息的主體且他不是電子設備。

不管是在tφ∧ψ還是在tφ∧?ψ中，說話人都可以使用表達mM:Robert is a computer，說話人還可以使用一個更為精確的表達式mL：Robert is a type of electronic machine which can process large amounts of numerical information well。在一定的語境效應下，我們進一步假定Cost(mM)=0.1，Cost(mL)=0.2。由于隱喻表達是一種松散的話語使用，交際的成功程度取決于聽話人所建立的心理表征在多大程度上接近于說話人意圖建立的心理表征，因此我們用函數Sim(·)來表示這種相似度。用aφ∧ψ表示：聽話人對說話人在tφ∧ψ狀態(tài)下發(fā)出的真信號做出的最佳反應。用aφ∧?ψ表示：聽話人對說話人在tφ∧?ψ狀態(tài)下發(fā)出的真信號做出的最佳反應。并假定交際的收益Benefit=Sim(tφ∧?ψ,aφ∧?ψ)=1，Benefit=Sim(tφ∧?ψ,aφ∧ψ)=0.3。綜合上述考慮，我們可以在信號博弈的框架下對隱喻使用的話語進行建模。

表1 中的“√”號給定了不同信號的語義，即mM在兩個狀態(tài)下都為真，而mL只在tφ∧ψ中為真?；谏鲜稣Z義，0-層級的發(fā)送者發(fā)送在不同的狀態(tài)中均為真的信號，可采取的策略為：

針對0-層級發(fā)送者的上述策略，1-層級的接收者需要對其做出最佳反應。首先，需要根據一致性原則計算出當他接收到不同信號后的后驗信念（posterior beliefs）。該原則要求信號接收者的后驗信念必須與他自己的先驗信念和發(fā)送者的行為相匹配，這意味著它可以通過如下貝葉斯信念更新公式進行計算：

當他接收到信號mM時，他不能確定發(fā)送者的實際類型，因為該信號在兩種狀態(tài)下均為真。根據對話所在的語境，我們假定tφ∧?ψ的可能性更大，因此可設定P=0.6。根據IBR 模型，R1=BR(μ1)聽話人需要根據貝葉斯信念更新公式計算后驗信念：

如果1-層級接收者，收到的信號是mL，那么他就可以確定發(fā)送者所屬的類型是tφ∧ψ，因為發(fā)送者只有在狀態(tài)tφ∧ψ下，才可以發(fā)送信號mL。因此，不同信號條件下的后驗信念可表示為：

根據上述后驗信念，接收者就可以計算自己不同的理解選擇所帶來的期望效用。當聽話人接收到信號mM時，他可以選擇aφ∧?ψ，也可選擇aφ∧ψ，但不同選擇的期望效用是不一樣的。

根據上面的計算，聽話人在接收到信號mM后，如果他選擇aφ∧?ψ，那么他得到的期望效用EU ≈0.8。如果選擇aφ∧ψ，那么他得到的期望效用EU ≈0.3。因此，出于效用最大化的考慮，他應該選aφ∧?ψ。同樣，當他接收到mL時，也需要計算不同選擇的期望效用。但這次相對來說比較簡單，因為發(fā)送者只有在tφ∧ψ下才能發(fā)送mL，所以聽話人能夠斷定說話人在狀態(tài)tφ∧ψ中。這樣，當他接收到mL時，為了獲得最大的期望效用，他應該選aφ∧ψ。這樣，我們就可以得到R1的策略。

下面來看一下S2的策略選擇情況。根據IBR 模型，S2的策略是對R1的最佳反應。當說話人在狀態(tài)tφ∧ψ下時，他可以發(fā)送信號mM，也可以發(fā)送信號mL。再考慮到接收者的策略R1，聽話人不同的信號選擇分別會得到如下效用：

由于在狀態(tài)tφ∧?ψ下，說話人只能發(fā)送信號mM，所以說話人對R1的最佳反應策略是：

最后，IBR 模型可以預測到：對于所有的K(≥2)-層級的參與者而言，我們都能得到如下相同的策略選擇（[6]，第61 頁），這也意味策略的選擇達到一種均衡的狀態(tài)，而這個均衡的狀態(tài)就是模型的最后輸出。

從上面的案例分析中，我們可以看到，博弈論語用學對語言隱喻的形式刻畫與關聯(lián)理論的相關分析具有高度的一致性。在交際的構成要素方面，關聯(lián)理論認為交際由說話人和聽話人構成，博弈論語用學的分析框架中有發(fā)送者和接收者。關聯(lián)理論認為，語言隱喻的理解涉及詞匯意義的擴大，聽話人需要在Robert is a[COMPUTER]和Robert is a[COMPUTER*]之間做出選擇。這種選擇在博弈論語用學的分析框架中，就表現為表達式Robert is a computer 可能在兩種不同的狀態(tài)下為真。也就是說，該表達式具有模糊性。關聯(lián)理論認為，語言交際遵循關聯(lián)原則，即以盡可能小的認知努力，獲得足夠多的認知效果。博弈論語用學預設了說話人和聽話人都是理性的。所謂理性，指的就是說話人和聽話人都要實現自身利益的最大化。這一基本思想與關聯(lián)原則的核心主張十分相似。上述諸多方面的一致性，也就說明了關聯(lián)理論有關語言隱喻的分析是可以在博弈論語用學所提供的模型中得到定量分析的。

在用博弈論語用學中的分析中，聽話人關于不同狀態(tài)的先驗信念是影響聽話人最終做出不同選擇的一個重要因素。在上面的分析中，我們假定P=0.6，聽話人聽到mM后，做出的最佳選擇是aφ∧?ψ。但如果在其他條件都不變的情況下，P的值變成0.2，那么聽話人在不同信號條件下的后驗信念就可表示為：

根據上述后驗信念，當聽話人接收到信號mM時，他可以選擇aφ∧?ψ或選擇aφ∧ψ所產生的期望效用就變成：

根據上面的計算結果，聽話人在接收到信號mM后，出于期望效用最大化的考慮，他應該選aφ∧ψ。這一結果就與P=0.6 時的選擇截然不同。那么，我們就要問，在真實的語言理解中，P值反映的是何種因素，聽話人是如何獲得P值的。

根據關聯(lián)理論，詞匯概念會激活一組有序的百科知識，這些百科知識在不同的語境下具有不同的可及性，會對話語的關聯(lián)性產生不同的影響（[16]，第287頁）。在案例“Robert is a computer”中，受該話語所在語境的影響，百科知識條目“能夠很好地處理大量的數字信息”的可及性就會被提高，而條目“電子設備”的可及性就會被降低。這里所說的百科知識條目的可及性，實際上反映的就是我們在特定語境下對某些百科知識條目的可能性做出的判斷。話語本身和話語所處的語境相互作用，共同決定了某些條目具有更高的可能性。因此，博弈論分析模型中聽話人的先驗信念和后驗信念是一種綜合性的反映話語要素和語境要素相互作用的重要指標?？杉靶允且粋€具有心理現實性的概念，在關聯(lián)理論中扮演著十分重要的角色。博弈論語用學的分析框架同樣可以將這一重要的概念以概率性信念的方式整合進來。

概率性信念不但可以解釋隱喻使用在個體層面上的一些認知問題，而且還可以解釋它在群體層面上的交際功能?？贫鳎═.Cohen）（[5]，第8 頁）曾指出，除了認知和美學功能之外，隱喻還具有增強親密感的功能。說者通過隱喻發(fā)出了一個隱蔽的邀請，聽者花費一定的認知努力去接受這個邀請，該行動共同促成了對所屬團體的認同。同時，科恩也指出，團體的親密感不僅來自于聽話人能讀懂隱喻所含的邀請，而且也來自于他知道不是所有的人都可以讀懂這種邀請（[5]，第9 頁）。在日常生活中，隱喻常以一種公開的渠道發(fā)布。為什么有些人能很快聽懂，但有些人卻無法明白呢？科恩認為只有當交際的雙方共享一些知識、信念、意圖和態(tài)度時，隱喻所隱含的邀請才具有可及性（[5]，第9 頁）。我們可以在博弈論語用學的分析框架中重新理解科恩的洞見。由于某些聽者與說者共享一些知識、信念、意圖和態(tài)度，所以他們能夠建立比較準確的先驗信念，即P 值。而另外一些聽者由于缺乏必要的共享知識、信念、意圖和態(tài)度，所以無法建立準確的先驗信念，從而導致理解上的偏差。這也可以進一步解釋，為什么隱喻表達可以以公開渠道實現定向傳播，發(fā)揮出特定的社會功能。

5 結論

關聯(lián)理論基于特設概念和關聯(lián)原則等兩個重要的概念工具，為語言隱喻的分析提供了一個具有很強解釋力的方案。但由于關聯(lián)理論中存在“互為顯明”“非論證型推理”“關聯(lián)”“認知效果”“認知努力”“認知語境”等概念，使理論解釋的形式化存在諸多難以克服的挑戰(zhàn)。博弈論語用學中的IBR 模型，在建模時考慮了交際主體的“共享信息”“信號策略”“理性選擇”“效用”“概率性信念”等因素，其求解方案采用一種內部視角，一步步地展示了交際者是如何達到穩(wěn)定的均衡狀態(tài)（即對表達式意義的正確理解）的。因此，該模型具備了對關聯(lián)理論進行整體性形式分析的有利條件。本文通過比較發(fā)現關聯(lián)理論與博弈論語用學對語言隱喻的表達分析具有高度一致性，論證了運用博弈論語用學的方法和工具對關聯(lián)理論的描述性分析進行整體性形式化的可行性。并在此基礎上，以IBR 模型為基本工具，根據關聯(lián)理論對語言隱喻的分析模式，結合具體的案例，系統(tǒng)地展現了影響隱喻使用的各種要素是如何相互作用的，從而形成一種整體性的形式化分析框架，彌補了語言隱喻在形式化分析方面的不足。同時，我們也進一步運用這個整體性的形式化分析框架解釋了語言隱喻的發(fā)出者是如何利用不同語境中接收者所擁有的概率性信念來實現某些特定的社會功能的。但本文只分析了一種比較典型的語言隱喻，尚未涵蓋其他多種類型的語言隱喻。此外，博弈論語用學也是一種自身在不斷完善的形式語用學分析方法。因此，我們相信，隨著更多博弈模型和求解方法的提出，博弈論語用學可以為隱喻現象提供更好的形式描寫。