楊雪 羅靜靈 張春蝶
【摘要】 為全面了解手語翻譯研究領(lǐng)域的熱點(diǎn),對2009年至2022年Web of Science數(shù)據(jù)庫中核心合集SSCI來源期刊的手語翻譯研究相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析,結(jié)果發(fā)現(xiàn):國際學(xué)界對手語翻譯的關(guān)注度日益增長;國家/地區(qū)科研合作網(wǎng)絡(luò)相對緊密;美國、英國和中國等國家為文獻(xiàn)高產(chǎn)國家且相互合作緊密;作者科研合作網(wǎng)絡(luò)相對簡單;手語翻譯的五大研究熱點(diǎn)是手語翻譯的信息化建設(shè)與創(chuàng)新、手語翻譯服務(wù)醫(yī)學(xué)健康、手語翻譯員的特征、手語翻譯的語言學(xué)/心理語言學(xué)分析、融合教育教學(xué)中的手語翻譯應(yīng)用;研究前沿聚焦手語翻譯技術(shù)的開發(fā)與更新、手語翻譯服務(wù)改善聾人醫(yī)療保健質(zhì)量兩方面。研究結(jié)果為我國開展手語翻譯研究和手語翻譯服務(wù)實(shí)踐提供了啟示。
【關(guān)鍵詞】 手語翻譯;研究熱點(diǎn);可視化分析
【中圖分類號(hào)】 G762
【作者簡介】 楊雪,講師,廣西師范大學(xué)教育學(xué)部(廣西桂林,541006),1914039275@qq.com;羅靜靈,碩士研究生,廣西師范大學(xué)教育學(xué)部(廣西桂林,541006);張春蝶,廣東省深圳市南山區(qū)龍?jiān)穼W(xué)校(廣東深圳,618073)。
手語是聾人教育教學(xué)、溝通交往、融入社會(huì)的一門重要視覺語言,手語翻譯則是溝通“聾人世界”與“健聽世界”的關(guān)鍵橋梁。國家為聾人及有手語翻譯需求的殘疾人提供手語翻譯服務(wù),不僅能夠保障他們平等、充分、便捷地參與和融入社會(huì),促進(jìn)社會(huì)全體人員共享社會(huì)發(fā)展成果,弘揚(yáng)社會(huì)主義核心價(jià)值觀;同時(shí)也是《中華人民共和國無障礙環(huán)境建設(shè)法》(以下簡稱《無障礙環(huán)境建設(shè)法》)的重要內(nèi)容之一和促進(jìn)無障礙信息交流的重要舉措之一[1]。
我國有2054萬人存在聽力殘疾,占?xì)埣踩丝側(cè)藬?shù)的29.45%[2]。世界衛(wèi)生組織預(yù)計(jì)到2050年,全球約有25%的人會(huì)出現(xiàn)聽力損失[3]。面對已有的龐大聾人群體和嚴(yán)峻的未來增長趨勢,我國必須要在提供高質(zhì)量康復(fù)服務(wù)的同時(shí)更加關(guān)注聾人的語言與溝通交往需要。為保障聾人的語言權(quán)利和社會(huì)融入,《第二期國家手語和盲文規(guī)范化行動(dòng)計(jì)劃(2021—2025年)》強(qiáng)調(diào)研制應(yīng)急手語、公共場所手語與配齊配足手語翻譯人才[4]。國家應(yīng)急語言服務(wù)團(tuán)指出,應(yīng)急手語研制和手語翻譯配備工作刻不容緩[5]。
我國手語翻譯的發(fā)展歷程短,受手語語言學(xué)地位尚未得到學(xué)界認(rèn)可等多因素影響,其職業(yè)化進(jìn)程較慢,在教育系統(tǒng)中僅有少數(shù)院校開設(shè)手語翻譯專業(yè)。國外手語翻譯發(fā)展歷程長,很多國家認(rèn)可手語為聾人語言,很多國家確認(rèn)了手語翻譯的職業(yè)地位,并且從法律層面強(qiáng)調(diào)要為聾人提供無障礙溝通與交流服務(wù),在教育系統(tǒng)中已形成從??啤⒈究频酱T士、博士的完整學(xué)歷教育,研究成果豐碩且理論與實(shí)踐較為成熟。其中,美國自1964年就開始對手語翻譯員進(jìn)行職業(yè)資格認(rèn)證與培訓(xùn),成為世界上最早建立和健全手語翻譯人才培養(yǎng)和認(rèn)證體系的國家[6]。綜上所述,面對我國目前對手語翻譯服務(wù)的強(qiáng)烈現(xiàn)實(shí)需求和規(guī)范建設(shè)要求,借助CiteSpace工具對國際手語翻譯研究的時(shí)空分布特征、關(guān)注熱點(diǎn)和未來發(fā)展動(dòng)向進(jìn)行分析,能為我國開展手語翻譯研究和服務(wù)實(shí)踐提供啟示與借鑒。
一、研究方法與數(shù)據(jù)來源
(一)研究方法
研究借助可視化軟件CiteSpace(版本為6.2.R2)對國際學(xué)界手語翻譯研究進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)分析處理。CiteSpace主要以可視化、結(jié)構(gòu)化網(wǎng)絡(luò)圖譜的手段構(gòu)建、挖掘和分析研究熱點(diǎn)之間的邏輯關(guān)系[7]。文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)是以文獻(xiàn)的外部特征作為研究對象,采用數(shù)字與統(tǒng)計(jì)學(xué)方法來描述現(xiàn)狀與預(yù)測發(fā)展趨勢,能夠輸出量化的研究結(jié)果[8]。使用基于CiteSpace可視化分析的文獻(xiàn)計(jì)量法,能夠利用強(qiáng)大的科學(xué)計(jì)算能力和直觀形象的圖譜分析某一科學(xué)領(lǐng)域的演化動(dòng)態(tài)、研究熱點(diǎn)和前沿趨勢[9]。
(二)數(shù)據(jù)來源
首先,選擇Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫按照主題進(jìn)行高級(jí)檢索。主題為“sign language translate OR sign language translator OR sign language translating OR sign language translation OR sign language inter-pret OR sign language interpreting OR sign language interpretation OR sign language interpreting”,語種選擇“ENGLISH”,文獻(xiàn)類型選擇“Article and Review”,時(shí)間跨度不設(shè)置,檢索日期為2023年6月9日。初步檢索共計(jì)獲得960篇文獻(xiàn),發(fā)表時(shí)間在2009年至2023年(機(jī)構(gòu)訂閱數(shù)據(jù)庫回溯最早時(shí)間是2009年)。其次,因2023年未能概括整年手語翻譯研究特點(diǎn),故刪除該年發(fā)表的文獻(xiàn)53篇。在此基礎(chǔ)上,通過核對研究的標(biāo)題和關(guān)鍵詞刪除不相關(guān)文獻(xiàn),人工篩查去除重復(fù)和無效文獻(xiàn)后,最終得到667篇文獻(xiàn)。
二、國際手語翻譯研究的時(shí)空分布
(一)年度發(fā)文特征
由圖1可知,發(fā)文量整體上呈現(xiàn)逐年增長趨勢,這說明手語翻譯的研究熱度不斷上漲,持續(xù)引發(fā)國際研究者的重視。尤其是2021年以來發(fā)文量超過了100篇,進(jìn)一步說明手語翻譯研究熱度上漲速度較快,呈現(xiàn)出“井噴式”增長特點(diǎn)。分析發(fā)文量指數(shù)發(fā)現(xiàn),自2009年開始逐年累計(jì)發(fā)文量服從指數(shù)增長規(guī)律(Y=3E-68e0.0803x),曲線擬合指數(shù)R2為0.8532,擬合效果較為理想[10],表明國際手語翻譯研究目前正處在指數(shù)發(fā)展期。
(二)國家/地區(qū)發(fā)文特征
圖2中圓圈表示國家/地區(qū)節(jié)點(diǎn),節(jié)點(diǎn)大小與發(fā)文量成正比;中心性不小于0.1的節(jié)點(diǎn)最外圈顏色更深,是連接不同國家/地區(qū)的關(guān)鍵樞紐[11]。此處共包括72個(gè)節(jié)點(diǎn),148條連線。表1呈現(xiàn)了國際手語翻譯研究發(fā)文量排名前10位的國家/地區(qū)的發(fā)文量和中心性特征。整體而言,國際手語翻譯國家/地區(qū)科研合作網(wǎng)絡(luò)相對緊密。
首先,在發(fā)文量上,美國、中國、英國等前10位的國家/地區(qū)節(jié)點(diǎn)大、發(fā)文量較多,為高產(chǎn)國家,說明這些國家在國際手語翻譯研究中產(chǎn)出活躍,組成了國際手語翻譯研究的科學(xué)中心。其中美國發(fā)文量最多,中國排第二,英國排第三。美國的發(fā)文量遠(yuǎn)超于其他國家,這說明美國在手語翻譯研究領(lǐng)域占據(jù)絕對“話語權(quán)”,而中國的“話語權(quán)”雖位居第二,但與美國差距明顯。
其次,在合作網(wǎng)絡(luò)上,美國、中國、英國等前10位國家之間的連線多且粗,說明以這些文獻(xiàn)高產(chǎn)國家為核心的國際合作關(guān)系相對密切、合作頻率高,并且已經(jīng)形成國際手語翻譯研究的不同群落。其中,美國、中國、英國、西班牙、加拿大、沙特阿拉伯、荷蘭的中心性不小于0.1,反映了這7個(gè)國家在國際學(xué)界占據(jù)重要位置、學(xué)術(shù)影響力較強(qiáng),具有顯著的橋梁作用。此外,中國的中心性為0.14,節(jié)點(diǎn)連接美國、加拿大、英國等中心性較高的國家,說明中國已經(jīng)在手語翻譯研究國際學(xué)界占據(jù)一定位置并且和不少國家展開了合作。
(三)作者發(fā)文特征
圖3中節(jié)點(diǎn)代表作者,節(jié)點(diǎn)越大表示作者發(fā)文頻次越高;節(jié)點(diǎn)連線表示作者間的合作強(qiáng)度,連線越粗表示合作越緊密。普萊斯定律指出,發(fā)文數(shù)量多于最高發(fā)文量的二分之一的作者被認(rèn)為是該領(lǐng)域的核心作者[12]。分析結(jié)果顯示,Young和Emmorey發(fā)文量最高為10篇。根據(jù)計(jì)算所得,僅有Young、Emmorey、Luqman、Kishore、Nicodemus(各6篇)和Mckee(5篇)6位作者為核心作者,說明他們在手語翻譯研究領(lǐng)域占有重要的學(xué)術(shù)地位,并且圖譜顯示,圍繞他們之間形成的合作群也相對緊密。相對而言,其他作者發(fā)文量在5篇之下,且作者之間的合作不夠緊密。綜上所述,整體上,國際手語翻譯研究科研力量相對分散,合作格局需要緊密化。
三、國際手語翻譯研究的深度分析
(一)熱點(diǎn)研究
關(guān)鍵詞分析可以發(fā)現(xiàn)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn),高頻和高中心性的關(guān)鍵詞是衡量研究熱點(diǎn)時(shí)需重點(diǎn)關(guān)注的對象[13]。頻次和中心性越高的關(guān)鍵詞,研究的熱度和受關(guān)注度也越高。表2結(jié)果顯示,同時(shí)滿足高頻和高中心性條件的關(guān)鍵詞有10個(gè),分別是recognition(識(shí)別)、sign language(手語)、translation(翻譯)、language(語言)、system(系統(tǒng))、American sign language(美國手語)、communication(溝通)、deaf(聾)、access(獲取)、children(兒童)。
圖4中包括392個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)代表關(guān)鍵詞、1059條連線代表共現(xiàn)關(guān)系,連線密度為0.0275,模塊化值為0.5968(大于0.3),表示手語翻譯研究聚類圖譜的網(wǎng)絡(luò)社會(huì)結(jié)構(gòu)顯著、聚類結(jié)果好;平均剪影值為0.8508(大于0.7),說明手語翻譯研究聚類結(jié)果信度高、網(wǎng)絡(luò)的同質(zhì)性高。圖譜中顯示共有9個(gè)不規(guī)則區(qū)域形成的聚類主題,接著利用LLR算法統(tǒng)計(jì)每個(gè)聚類中包含的主要關(guān)鍵詞(見表3)。最后綜合分析得出手語翻譯研究的五大研究熱點(diǎn)。
1.手語翻譯的信息化建設(shè)與創(chuàng)新
聚焦聾人無障礙溝通與交往,通過現(xiàn)代信息技術(shù)解決與改善手語翻譯難題是國際手語翻譯領(lǐng)域重要的研究熱點(diǎn)之一,涉及聚類#0、聚類#7和recognition(識(shí)別)、access(獲?。?、hand gesture recognition(手勢識(shí)別)等高頻或高中心性關(guān)鍵詞。表2、表3與圖4顯示,聚類#0的聚類規(guī)模最大,聚類#7的剪影值排名第三,聚類中的sign language recognition(手語識(shí)別)、gesture recognition(手勢識(shí)別)、deep learning(深度學(xué)習(xí))是高頻關(guān)鍵詞。此熱點(diǎn)研究成果集中在人機(jī)交互下的手勢手語識(shí)別技術(shù)建設(shè)、手語翻譯智能終端建設(shè)和無障礙網(wǎng)頁設(shè)計(jì)三方面。首先,手勢手語識(shí)別技術(shù)(hand gesture recognition,HGR)是基于視覺的識(shí)別技術(shù),也是手語自動(dòng)翻譯的一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)和重要組成部分,它通過整合姿勢、手勢、面部表情和動(dòng)作來交流或傳遞某些信息,廣泛運(yùn)用于手語翻譯中,是人機(jī)交互蓬勃發(fā)展的應(yīng)用[14]。研究者致力于在降低手語識(shí)別成本的同時(shí)通過提升、改善或創(chuàng)新手勢手語識(shí)別技術(shù)以獲得高手語識(shí)別正確率[15-16]。其次,研究者關(guān)注三類手語翻譯智能終端建設(shè)。第一類終端能將語音/文字翻譯為手語[17-18],第二類終端能將手語翻譯為語音/文本[19-20],第三類終端能夠?qū)崿F(xiàn)手語與語音/文本、手語與手語之間的雙向或多向翻譯[21-22]。最后,在手語翻譯無障礙網(wǎng)頁設(shè)計(jì)上,如何將網(wǎng)頁文本內(nèi)容翻譯成各種手語插件是研究者亟需解決的難題,而基于原始網(wǎng)頁增加或插入虛擬手語翻譯視頻系統(tǒng)是重要策略[23-24]。
2.手語翻譯服務(wù)醫(yī)學(xué)健康
關(guān)注手語翻譯服務(wù)如何助力以聾人為主的殘疾人群體在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中獲得適當(dāng)醫(yī)治與救助是手語翻譯研究的熱點(diǎn)之一,涉及聚類#1、聚類#6和mental health(心理健康)、care(保?。┑雀哳l或高中心性關(guān)鍵詞。表2、表3與圖4顯示,聚類#1的聚類規(guī)模排名第二,聚類中的communication(溝通)、deaf(聾)是高頻高中心性關(guān)鍵詞,mental health(心理健康)是高中心性關(guān)鍵詞。此熱點(diǎn)研究聚焦手語翻譯臨床醫(yī)學(xué)診斷與評(píng)估工具、基于醫(yī)學(xué)手語翻譯服務(wù)的價(jià)值和醫(yī)學(xué)手語翻譯現(xiàn)狀及影響因素三個(gè)子話題。在子話題一中,研究者認(rèn)為保障醫(yī)療環(huán)境中以聾人群體為主的殘疾人的醫(yī)療健康、衛(wèi)生保健需要在醫(yī)學(xué)診斷與評(píng)估工具上得以體現(xiàn),因此致力于將普通文字版本的醫(yī)學(xué)診斷與評(píng)估工具翻譯為本國手語版本,同時(shí)進(jìn)行信效度檢驗(yàn)以證明手語版本醫(yī)學(xué)診斷與評(píng)估工具適用于本國聾人[25-26]。在子話題二中,研究者呼吁為醫(yī)療環(huán)境中的聾人提供現(xiàn)場或遠(yuǎn)程視頻手語翻譯服務(wù),原因在于醫(yī)學(xué)手語翻譯服務(wù)一能實(shí)現(xiàn)聾人和醫(yī)生之間的無障礙溝通,減少醫(yī)患矛盾;二能改善聾人生活、心理健康的現(xiàn)狀和增進(jìn)有效醫(yī)療的機(jī)會(huì);三能實(shí)現(xiàn)無障礙醫(yī)學(xué)信息獲??;四能遵從法律法規(guī)要求,保障殘疾人的合法權(quán)利;五能使聾人認(rèn)可其文化和語言身份,防止發(fā)生基于聾人的醫(yī)學(xué)歧視 [27-30]。在子話題三中,研究發(fā)現(xiàn),目前醫(yī)療環(huán)境中提供的手語服務(wù)有限且質(zhì)量較差[31-32]。原因在于現(xiàn)場手語翻譯服務(wù)費(fèi)用高,需要政府或醫(yī)療機(jī)構(gòu)投入大量資金[33],并且手語翻譯員缺乏專業(yè)醫(yī)學(xué)認(rèn)證、沒有接受過專業(yè)的醫(yī)學(xué)培訓(xùn),可能會(huì)導(dǎo)致手語翻譯的過程復(fù)雜化[34-35]。
3.手語翻譯員的特征
手語翻譯員承擔(dān)怎樣的角色是手語翻譯關(guān)注的研究熱點(diǎn)之一,涉及聚類#4、聚類#5和translation(翻譯)、language(語言)等關(guān)鍵詞。聚類#4的聚類規(guī)模排名第四,聚類#5的聚類規(guī)模排名第五。其中sign language(手語)是高頻、高中心性關(guān)鍵詞。此熱點(diǎn)首先關(guān)注手語翻譯員的水平特點(diǎn),研究者認(rèn)為手語翻譯員具備一定的心理特質(zhì)或行為特征,能有效預(yù)測手語翻譯的技能水平和效率,并且對翻譯質(zhì)量產(chǎn)生積極影響[36-37]。其次,關(guān)注手語翻譯員的運(yùn)用特征,一方面,手語翻譯員能夠較好作用于遠(yuǎn)程視頻對話和災(zāi)害預(yù)警,作為遠(yuǎn)程視頻對話中的核心人物,不僅能促使手語使用者和口語使用者發(fā)生雙向互動(dòng)并管理、協(xié)調(diào)談話;還能在洪水、颶風(fēng)和地震等緊急情況下通過手語翻譯引起聾人關(guān)注,促進(jìn)聾人群體的信息無障礙傳播[38-39]。另一方面,手語翻譯員對聾人的作用是有差異的,影響著聾人對自我經(jīng)歷與聾人文化的調(diào)適、語言表達(dá)等多方面[40]。
4.手語翻譯的語言學(xué)/心理語言學(xué)分析
從心理語言學(xué)學(xué)科視角解析手語翻譯是研究熱點(diǎn)之一,涉及聚類#2、聚類#3和system(系統(tǒng))、acquisition(習(xí)得)、age(年齡)等高頻或高中心性關(guān)鍵詞。聚類#2的聚類規(guī)模排名第二,聚類#3的聚類規(guī)模排名第三。其中sign language(手語)是高頻、高中心性關(guān)鍵詞,sign language recognition(手語識(shí)別)是高頻關(guān)鍵詞。此熱點(diǎn)首先聚焦于語言學(xué)工具的手語翻譯,并且進(jìn)行信效度檢驗(yàn),以保障手語版本的語言學(xué)工具對聾人的可用性[41]。其次,關(guān)注文字語言與手語翻譯轉(zhuǎn)換的大腦機(jī)制,針對健聽人和聾人從文字語言到手語或者從手語到文字語言的轉(zhuǎn)換研究中都發(fā)現(xiàn)了跨語言的自動(dòng)激活和大腦機(jī)制的跨模態(tài)整合的存在[42-43]。此外,該熱點(diǎn)還關(guān)注手語翻譯過程中可能會(huì)出現(xiàn)的語言學(xué)錯(cuò)誤。例如動(dòng)作錯(cuò)誤、手形和位置錯(cuò)誤、發(fā)音、概念化、句法規(guī)則、表達(dá)等錯(cuò)誤[44-45]。
5.融合教育教學(xué)中的手語翻譯應(yīng)用
教育場景中使用手語翻譯也是研究熱點(diǎn)之一,涉及聚類#8和children(兒童)、comprehension(理解)等高頻或高中心性關(guān)鍵詞。聚類#8的剪影值排名第一。在融合教育環(huán)境中存在著大量使用手語的聾生,為了保障他們的無障礙溝通與交流,需要提供手語翻譯服務(wù),包括提供現(xiàn)場手語翻譯員和提供手語翻譯技術(shù)支持。一方面,研究重視現(xiàn)場手語翻譯員的角色,鼓勵(lì)在課堂上通過手語翻譯員進(jìn)行翻譯和手語教育,并且注重手語翻譯員的語言標(biāo)準(zhǔn)化[46]。另一方面,研究認(rèn)為手語翻譯技術(shù)支持能夠適應(yīng)聾生的聽力損失,并且實(shí)時(shí)將師生、生生之間的語音轉(zhuǎn)錄為文本,滿足聾生和健聽師生的需要,因此對手語翻譯技術(shù)要做到有機(jī)整合,驗(yàn)證其效用[47-48]。此外,在融合教育教學(xué)環(huán)境中利用手語翻譯服務(wù)可能會(huì)延長聾生聽覺語言受限制的時(shí)間而加劇語言剝奪現(xiàn)狀,因而需要關(guān)注聾生的聽覺輔助變化情況,注重缺陷補(bǔ)償和潛能開發(fā),防止聽覺語言“用進(jìn)廢退”現(xiàn)象的發(fā)生[49]。
(二)前沿趨勢
突現(xiàn)關(guān)鍵詞是某段時(shí)間內(nèi)研究中頻次驟然增加的熱點(diǎn)關(guān)鍵詞,對其進(jìn)行突發(fā)性探測有利于把握研究發(fā)展方向。圖5呈現(xiàn)了手語翻譯研究中突現(xiàn)性處于前10位的突現(xiàn)關(guān)鍵詞。按照突現(xiàn)開始時(shí)間先后排列依次為:translation(翻譯)、language(語言)、speech(言語)、communication(溝通)、knowledge(知識(shí))、human-computer interaction(人機(jī)交互)、deep learning(深度學(xué)習(xí))、sign language translation(手語翻譯)、gesture recognition(手勢識(shí)別)、sign language recognition(手語識(shí)別)。綜合分析發(fā)現(xiàn),國際手語翻譯研究的未來發(fā)展趨勢表現(xiàn)在兩方面。
第一,手語翻譯技術(shù)開發(fā)與更新。圖5顯示speech(言語)、human-computer interaction(人機(jī)交互)、deep learning(深度學(xué)習(xí))、sign language translation(手語翻譯)、gesture recognition(手勢識(shí)別)、sign language recognition(手語識(shí)別)是近幾年的突現(xiàn)關(guān)鍵詞,其中deep learning(深度學(xué)習(xí))、sign language translation(手語翻譯)、gesture recognition(手勢識(shí)別)、sign language recognition(手語識(shí)別)是2021至2022年的突現(xiàn)關(guān)鍵詞,且突現(xiàn)強(qiáng)度位居前四;human-computer interaction(人機(jī)交互)的突現(xiàn)時(shí)間從2018年持續(xù)到2022年。表2顯示deep learning(深度學(xué)習(xí))、gesture recognition(手勢識(shí)別)、sign language recognition(手語識(shí)別)是高頻關(guān)鍵詞,speech(言語)是高中心性關(guān)鍵詞。再結(jié)合圖4、圖5中最近幾年出現(xiàn)的關(guān)鍵詞來看,國際手語翻譯研究的熱點(diǎn)前沿之一是如何利用現(xiàn)代技術(shù)與人機(jī)交互實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的手語翻譯。研究指出,基于機(jī)器或現(xiàn)代技術(shù)的手語翻譯技術(shù)系統(tǒng)能夠從實(shí)踐、時(shí)間、人力等多個(gè)層面解決聾人對手語翻譯員的需求難題,具有廣闊前景[50]。目前,美國、印度、英國、中國等國家的研究者已開發(fā)或改善了手語翻譯設(shè)備或技術(shù)提升本國聾人手語翻譯的正確率,并將其應(yīng)用在聾人的融合教育或日常生活中。然而各國手語翻譯技術(shù)設(shè)備的正確率不盡相同,差異明顯且多應(yīng)用于本國。為了更好地服務(wù)以聾人為主的殘疾人以及邁入成熟的手語翻譯技術(shù)階段,改良手語翻譯技術(shù)、創(chuàng)新手語翻譯系統(tǒng)將是手語翻譯研究亟需解決的關(guān)鍵課題。
第二,手語翻譯服務(wù)改善聾人醫(yī)療保健質(zhì)量。圖5顯示,communication(溝通)的突現(xiàn)強(qiáng)度位居第六,突現(xiàn)時(shí)間持續(xù)三年,knowledge(知識(shí))的突現(xiàn)強(qiáng)度位居第八,突現(xiàn)時(shí)間持續(xù)兩年。表2顯示communication(溝通)是高頻、高中心性關(guān)鍵詞。圖4顯示communication(溝通)是重要聚類,與deaf(聾)、mental health(心理健康)、health care(醫(yī)療保?。?、health disparities(健康差異)等近幾年出現(xiàn)的關(guān)鍵詞存在共現(xiàn)關(guān)系。突現(xiàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn),未來研究的熱點(diǎn)之一是在聾人的醫(yī)學(xué)衛(wèi)生服務(wù)保障中呼吁增加手語翻譯以提升聾人醫(yī)療保健質(zhì)量。缺少手語翻譯,聾人可能會(huì)出現(xiàn)醫(yī)療信息獲取不易、心理健康需求滿足不當(dāng)、臨床疾病救治面臨風(fēng)險(xiǎn)、健康權(quán)受到侵害等問題。而獲得手語翻譯服務(wù)是聾人的正當(dāng)權(quán)利,在醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)中提供手語翻譯服務(wù)能夠幫助聾人解決因語言問題導(dǎo)致的處境不利問題。
四、總結(jié)與啟示
通過對2009年至2022年國際學(xué)界手語翻譯領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析,可以得到以下幾點(diǎn)結(jié)論。第一,從研究數(shù)據(jù)來看,國際手語翻譯文獻(xiàn)數(shù)量呈現(xiàn)逐年增長趨勢且近兩年來增長迅猛;以美國、中國、英國等為代表的前10位國家的文獻(xiàn)數(shù)量較多且合作網(wǎng)絡(luò)較密;高產(chǎn)作者數(shù)量及合作網(wǎng)絡(luò)密度均有限。第二,從研究熱點(diǎn)來看,手語翻譯聚焦信息化建設(shè)與創(chuàng)新、手語翻譯服務(wù)醫(yī)學(xué)健康、手語翻譯員的特征、手語翻譯的語言學(xué)/心理語言學(xué)分析、融合教育教學(xué)中的手語翻譯應(yīng)用五個(gè)主題。第三,從研究前沿來看,手語翻譯研究注重手語翻譯技術(shù)開發(fā)與更新以及手語翻譯服務(wù)改善聾人醫(yī)療保健質(zhì)量兩方面。研究結(jié)果對我國手語翻譯研究和實(shí)踐有以下啟示。
(一)現(xiàn)代技術(shù)賦能,加強(qiáng)手語翻譯現(xiàn)代化與信息化建設(shè)
在全面建設(shè)信息社會(huì)的過程中,利用現(xiàn)代化科技與信息技術(shù)能夠使殘疾人無障礙地獲得信息,使其共享信息化發(fā)展的紅利以逾越數(shù)字鴻溝。利用人機(jī)交互的手語翻譯機(jī)器或系統(tǒng)、數(shù)字化的人工智能手語翻譯設(shè)備等能節(jié)省時(shí)間、人力、資金等成本,高效促進(jìn)手語使用者的溝通、交流與信息無障礙。因此,在數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)代,我國手語翻譯必須加強(qiáng)現(xiàn)代化和信息化建設(shè)。具體而說,第一,加大信息化手語翻譯系統(tǒng)的開發(fā)和創(chuàng)新力度,鼓勵(lì)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、語言學(xué)、教育學(xué)和心理學(xué)等專業(yè)人才構(gòu)建手語翻譯研究共同體,共育、共建科研成果并進(jìn)一步推動(dòng)信息技術(shù)與手語翻譯的融合共生。第二,手語翻譯系統(tǒng)的開發(fā)和創(chuàng)新需要遵循國家信息無障礙標(biāo)準(zhǔn),充分考慮聾人群體的需求和意見,強(qiáng)化手語翻譯系統(tǒng)的人性化、個(gè)性化和無障礙化特征。
(二)專業(yè)發(fā)展護(hù)航,推動(dòng)手語翻譯員規(guī)?;c精準(zhǔn)化培養(yǎng)
與信息化手語翻譯服務(wù)相比,現(xiàn)場手語翻譯員是傳統(tǒng)的手語翻譯服務(wù)方式,具有不可替代性,我國必須加強(qiáng)手語翻譯員規(guī)模化和精準(zhǔn)化培養(yǎng)培訓(xùn)。具體包括:第一,對標(biāo)國家通用手語語言規(guī)范和要求,培養(yǎng)優(yōu)秀的手語翻譯員。第二,暢通人才培養(yǎng)渠道,在已建立的手語翻譯???、本科應(yīng)用型人才的培養(yǎng)體系上增設(shè)碩士、博士學(xué)位點(diǎn),在擴(kuò)大手語翻譯應(yīng)用型人才規(guī)模的同時(shí)培養(yǎng)手語翻譯研究型人才。第三,由殘疾人聯(lián)合會(huì)、聾人協(xié)會(huì)與行業(yè)協(xié)會(huì)、開辦手語翻譯專業(yè)的高等院校等相關(guān)機(jī)構(gòu)組織建立手語翻譯專業(yè)認(rèn)證機(jī)構(gòu)并制訂手語翻譯認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn),開展相應(yīng)的教育培訓(xùn)項(xiàng)目,實(shí)現(xiàn)學(xué)校專門培養(yǎng)、協(xié)會(huì)專業(yè)認(rèn)證與職后分類培訓(xùn)的正向循環(huán),培養(yǎng)“聾人看得懂,看得懂聾人”的手語翻譯員。
(三)保障全面鋪開,打造高質(zhì)量與全方位手語翻譯服務(wù)
國際上手語翻譯服務(wù)覆蓋了醫(yī)療健康、教育、新聞媒體等多領(lǐng)域,特別是在醫(yī)療健康和融合教育環(huán)境中要求提供合理便利。我國手語翻譯服務(wù)已暴露出手語翻譯服務(wù)不足、保障不全的問題[51],為此我國需要進(jìn)一步推動(dòng)發(fā)展手語翻譯服務(wù)。首先,應(yīng)該聚焦重點(diǎn)領(lǐng)域,優(yōu)先滿足醫(yī)療健康、學(xué)習(xí)教育等場所中的手語翻譯需求。其次,要實(shí)現(xiàn)全領(lǐng)域覆蓋,使無障礙服務(wù)涉及醫(yī)療健康、學(xué)習(xí)教育、新聞資訊、社交通訊、生活購物、金融服務(wù)、交通出行等多領(lǐng)域,配齊配足現(xiàn)場手語翻譯員或者遠(yuǎn)程手語翻譯設(shè)備。最后,應(yīng)注重手語翻譯服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)化和高質(zhì)量建設(shè),為聾人群體提供高質(zhì)量的、適合的手語翻譯服務(wù)。
(四)聚焦熱點(diǎn)前沿,促進(jìn)手語翻譯研究國際化與本土化
首先,我國手語翻譯研究的高質(zhì)量發(fā)展應(yīng)與國際接軌,具有國際化視野。研究者可適度參考國際學(xué)界該領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)前沿進(jìn)展,發(fā)表高水平學(xué)術(shù)成果,占據(jù)國際手語翻譯研究領(lǐng)域的重要位置與話語權(quán),在國際學(xué)界發(fā)出手語翻譯研究的中國聲音。其次,我國要加強(qiáng)與歐美等研究文獻(xiàn)高產(chǎn)國家的交流合作,在借鑒優(yōu)秀研究經(jīng)驗(yàn)的同時(shí),宣傳、共享手語翻譯研究的中國故事與中國案例。最后,我國手語翻譯研究在借鑒與學(xué)習(xí)國際經(jīng)驗(yàn)的同時(shí)更應(yīng)該注重該領(lǐng)域的本土化生成和發(fā)展,立足中國國情,把學(xué)術(shù)科研做在中國大地上。
【參考文獻(xiàn)】
[1]全國人大常委會(huì).中華人民共和國無障礙環(huán)境建設(shè)法[EB/OL].(2023-06-28)[2023-07-10].http://www.npc.gov.cn/npc/c30834/202306/6327fb6accaf44b 6b186fc3684c932c4.shtml.
[2]中國殘疾人聯(lián)合會(huì).2010年末全國殘疾人總數(shù)及各類、不同殘疾等級(jí)人數(shù)[EB/OL].(2021-02-20)[2023-07-10].https://www.cdpf.org.cn/zwgk/zccx/cjrgk/15e9ac67d7124f3fb4a23b7e2ac739aa.htm.
[3]卜行寬.介紹《世界聽力報(bào)告》[J].聽力學(xué)及言語疾病雜志,2021(2):123-124.
[4]中國殘聯(lián)辦公廳.關(guān)于印發(fā)《第二期國家手語和盲文規(guī)范化行動(dòng)計(jì)劃(2021—2025年)》的通知[EB/OL].(2021-11-29)[2023-07-10].https://www.cdpf.org.cn//zwgk/zcwj/wjfb/df51e2c92a134afbb7c7275338
676d37.htm.
[5]教育部.國家應(yīng)急語言服務(wù)團(tuán)在京成立[EB/OL].(2022-04-28)[2023-07-10].http://www.moe.gov.cn/jyb_zzjg/huodong/202204/t20220428_623075.html.
[6]肖曉燕,彭雅晴,鄧軼.手語翻譯教育的中國模式探索[J].外國語(上海外國語大學(xué)學(xué)報(bào)),2020(5):98-106.
[7]Chen C.CiteSpace II:detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature[J].Journal of the American Society for Information Science and Technology,2006(3):359-377.
[8]鄭期曦.我國鄉(xiāng)村規(guī)劃研究熱點(diǎn)演化及問題綜述——基于文獻(xiàn)計(jì)量法與內(nèi)容分析法[J].建筑經(jīng)濟(jì),2020(S2):68-73.
[9]Chen C.Science mapping:a systematic review of the literature[J].Journal of Data and Information,2017(2):1-40.
[10]鄧蓓,宋艷輝,馮蓮,等.國內(nèi)引文分析領(lǐng)域研究狀況的可視化分析——基于論文數(shù)量、作者、主題詞的知識(shí)圖譜分析[J].情報(bào)雜志,2011(6):91-97.
[11]李杰,陳超美.CiteSpace:科技文本挖掘及可視化:第3版[M].北京:首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)出版社,2021:86.
[12]Chen C,Hu Z,Liu S,et al.Emerging trends in regenerative medicine:a scientometric analysis in citespace[J].Expert Opinion on Biological Therapy,2012(5):593-608.
[13]劉禮蘭,王娟,雷江華.融合教育環(huán)境中普特教師合作的研究熱點(diǎn)與前沿趨勢[J].中國特殊教育,2022(6):86-96.
[14]AI-Shamayleh A S,Ahmad R,Alam K A,et al.A systematic literature review on vision based gesture recognition techniques[J].Multimedia Tools and Applications,2018(21):28121-28184.
[15]Rinalduzzi M,Angelis A D,Santoni F,et al.Gesture recognition of sign language alphabet using a magnetic positioning system[J].Applied Sciences,2021(12):5594.
[16]Breland D S,Dayal A,Jha A,et al.Robust hand gestures recognition using a deep CNN and thermal images[J].IEEE Sensors Journal,2021(23):26602-26614.
[17]Luqman H,Mahmoud A.Automatic translation of arabic text-to-arabic sign language[J].Universal Access in the Information Society,2019(4):939-951.
[18]Dhanjal A S,Singh W.An optimized machine translation technique for multi-lingual speech to sign language notation[J].Multimedia Tools and Applica-tions,2022(17):24099-24117.
[19]Ko S,Kim C J,Jung H,et al.Neural sign language translation based on human key point estimation[J].Applied Sciences,2019(13):2683.
[20]Auephanwiriyakul S,Phitakwinai S,Suttapak W,et al.Thai sign language translation using scale invariant feature transform and hidden markov models[J].Pattern Recognition Letters,2013(11):1291-1298.
[21]Khan N S,Abid A,Abid K.A novel natural language processing(NLP)-based machine translation model for English to Pakistan sign language translation[J].Cognitive Computation,2020(2):1-18.
[22]Alqallaf A H.Development of a web-based unified Arabic/American sign language bilingual dictionary[J].Journal of Engineering Research,2018(2):84-102.
[23]Debevc M,Kosec P,Holzinger A.Improving multimodal web accessibility for deaf people:sign language interpreter module[J].Multimedia Tools and Applications,2011(1):181-199.
[24]B?hm S.Do you know your user group? why it is essential to put your user-requirements analysis on a broad database[J].Universal Access in the Information Society,2022(4):909-926.
[25]Rogers K D,Alys Y,Karina L,et al.The British sign language versions of the patient health question-naire,the generalized anxiety disorder 7-item scale,and the work and social adjustment scale[J].Journal of Deaf Studies and Deaf Education,2013(1):110-122.
[26]Anderson M L,Craig K S W,Hostovsky S,et al.Creating the capacity to screen deaf women for perinatal depression:a pilot study[J].Midwifery,2021(92):102867.
[27]Fellinger J.Mental health of deaf people[J].The Lancet,2012(9820):1037-1044.
[28]James T,Mckee M,Sullivan M,et al.Community-engaged needs assessment of deaf American sign language users in Florida,2018[J].Public Health Reports,2022(4):730-738.
[29]Agaronnik N,Campbell E G,Ressalam,et al.Communicating with patients with disability:perspe-ctives of practicing physicians[J].Journal of General Internal Medicine,2019(7):1139-1145.
[30]Muoz-Baell I M,Ruiz-Cantero M T,Alvarez-Dardet C,et al.Deaf communities:patients or citizens?[J].Gaceta Sanitaria,2011(1):72-78.
[31]Lisa I,Iezzoni M D,Sowmya R,et al.Accommodating hearing loss in outpatient physician offices in the US[J].Disability and Health Journal,2022(1):101397.
[32]Schniedewind E,Lindsay R,Snow S.Ask and ye shall not receive:interpreter-related access barriers reported by deaf users of American sign language[J].Disability and Health Journal,2022(4):100932.
[33]Zulu T,Heap M,Sinanovic E.The cost and utilisation patterns of a pilot sign language interpreter service for primary health care services in south Africa[J].PLoS One,2017(12):e0189983.
[34]Jacob S,Palanisamy U,Napier J,et al.Health care needs of deaf signers:the case for culturally competent health care providers[J].Academic Medicine:Journal of the Association of American Medical Colleges,2021(3):335-340.
[35]Velarde M R,Jagoe C,Cuculick J.Video relay interpretation and overcoming barriers in health care for deaf users:scoping review[J].Journal of Medical Internet Research,2022(6):e32439.
[36]Macnamara B N,Moore A B,Kegl J A,et al.Domain-general cognitive abilities and simultaneous interpreting skill[J].Interpreting,2011(1):121-142.
[37]Rojas-Murillo S,Vega A,Burghard R.Visual differences between novice and expert ASL interpr-eters when learning/interpreting an ASL phrase[J].International Journal of Industrial Ergonomics,2022(90):103303.
[38]Warnicke C,Plejert C.Turn-organisation in mediated phone interaction using video relay service(VRS)[J].Journal of Pragmatics,2012(10):1313-1334.
[39]Mckee R.Breaking news:sign language interpreters on television during natural disasters[J].Interpreting,2014(1):107-130.
[40]Young A,Napier J,Oram R.The translated deaf self,ontological(in)security and deaf culture[J].The Translator,2019(4):349-368.
[41]Sch?nstr?m K,Hauser P C.The sentence repetition task as a measure of sign language proficiency[J].Applied Psycholinguistics,2022(1):157-175.
[42]Giezen M R,Emmorey K.Language co-activation and lexical selection in bimodal bilinguals:evidence from picture-word interference[J]. Bilingualism,2016(2):264-276.
[43]Quandt L C,Kubicek E.Sensorimotor charact-eristics of sign translations modulate EEG when deaf signers read english[J].Brain and Language,2018(3):
9-17.
[44]Williams J,Newman S.Phonological substitution errors in l2 ASL sentence processing by hearing m2l2 learners[J].Second Language Research,2016(3): 347-366.
[45]Wehrmeye E.Psycholinguistic errors in signed simultaneous interpreting[J].Interpreting,2022(2):192-220.
[46]Prado J E L D,Gago A R A.Sign language policy in the international arena and Spanish,the value of the interpreter and the teacher[J].International Journal of Disability Development and Education,2020(1):1-17.
[47]Constantinou V,Ioannou A,Klironomos I,et al.Technology support for the inclusion of deaf students in mainstream schools:a summary of research from 2007 to 2017[J].Universal Access in the Information Society,2020(1):195-200.
[48]Mehta N,Pai S,Singh S.Automated 3D sign language caption generation for video[J].Universal Access in the Information Society,2019(4):1-14.
[49]Caselli N K,Hall W C,Henner J.American sign language interpreters in public schools:an illusion of inclusion that perpetuates language deprivation[J].Maternal and Child Health Journal,2020(11):1323-1329.
[50]Sugandhi,Kumar P,Kaur S.Sign language gener-ation system based on indian sign language grammar[J].ACM Transactions on Asian and Low-Resource Lan-guage Information Processing,2020(4):1-26.
[51]鄭璇.加快推進(jìn)中國手語翻譯的職業(yè)化——基于新型冠狀病毒肺炎疫情的思考[J].殘疾人研究,2020(1):24-32.
Visualized Analysis of International Research Hotspots in Sign Language Translation and Its Implications for China
YANG Xue ? LUO Jingling ? ZHANG Chundie
Abstract:To comprehensively understand the hotspots in the field of sign language translation research,this paper conducted a visualized analysis of the relevant literature related to sign language translation researches in the core collection of SSCI source journals in the Web of Science database from 2009 to 2022.The results reveal the following:The international academic community pays more and more attention to sign language translation;The national/regional research cooperation networks are close,for example,America,England,China and some other countries are high-yield and serving as bridges for cooperation;The authors cooperation networks are relatively simple;The five major research hotspots include the information construction and innovation of sign language translation,the medical and health services of sign language translation,the characteristics of sign language translators,the linguistic/psycholinguistic analysis of sign language translation and the use of sign language translation in inclusive education;The research frontier focuses on the development and updating of sign language translation technology,and the introduction and promotion of sign language translation services to improve the quality of healthcare for deaf people.The results of this study provide enlightenment for the study and service practice of sign language translation in China.
Key words:sign language translation;hotspots;visualized analysis
Authors:YANG Xue,lecturer,F(xiàn)aculty of Education,Guangxi Normal University(Guilin,Guangxi,541006),1914039275@qq.com;LUO Jingling,master degree candidate,F(xiàn)aculty of Education,Guangxi Normal University(Guilin,Guangxi,541006);ZHANG Chundie,teacher,Shenzhen Nanshan District Longyuan School(Shenzhen,Guangdong,518073).
(特約編校:史玉鳳)