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国内文学翻译可视化研究(2000
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【摘要】文章结合文献计量统计方法和CiteSpace软件,分析了2000-2017年间中国知网收录的三大翻译期刊上文学翻译文献。依据高影响力作者、发文机构、高影响力文献及高频关键词的可视化图谱,对文学翻译领域的热点进行阐释,以求真实呈现十八年间文学翻译研究的基本态势,为我国文学翻译未来发展提供一定的参考。
【关键词】文学翻译;可视化分析;CiteSpace
【作者简介】周蕗(1984-),女,江西上饶人,江西外语外贸职业学院英语学院副教授,硕士,研究方向:翻译研究。
【基金项目】项目来源:江西省高校人文社会科学青年项目(项目编号:YY162015,YY17213)。
一、引言
文学有广义和狭义之分,广义的文学是指所有的文字,狭义的文学是以优美的语言为媒介的文學作品。文章涉及的文学翻译指的是狭义的文学。
文学翻译有着悠久的历史。中国最早的文学翻译可追述到公元前1世纪刘向《说苑·善说》里的《越人歌》。学者们出于各自的研究目的,从各个角度对文学翻译进行了大量探讨。文章采集中国知网2000-2017年间收录的三大翻译期刊上刊载的文学翻译文献,应用CiteSpace软件对高影响力作者、机构、文献及高频关键词进行分析,力求客观阐述国内文学翻译的研究现状并分析原因,以期对文学翻译研究的未来发展趋势进行预测。
二、数据采集与分析
1.数据来源。文章根据期刊名称、主办单位、复合影响因子及综合影响因子等相关信息,选取《中国翻译》、《上海翻译》、《中国科技翻译》这三种以翻译研究为主的翻译期刊为数据来源。见表1。
2.检索方式。文章以CNKI为数据源,检索主题分别为“翻译”和“文学翻译”,检索区间为2000-2017年。以“翻译”为主题检索词,检索到《中国翻译》《上海翻译》《中国科技翻译》论文数量分别为2641、1170、1163篇,共4974篇。以“文学翻译”为主题检索词,分别为374、72和18篇,共464篇。在排除书评、征稿启事、回忆录等非研究文献后,有效文献数为409篇。数据更新日期截止到2018年4月15日。见表2。
如表2所示,三种翻译期刊中“文学翻译”总载文量占“翻译”总载文量的9.33%。核心期刊9.33%的刊文比重,可见文学翻译刊文比重严重失衡,既反映翻译界对文学翻译研究重视不够;也在一定程度上说明文学翻译理论研究的薄弱与不足。
3.数据分析工具。文章采用的数据分析工具是美国德雷塞尔大学(DrexelUniversity)陈超美教授开发的CiteSpace可视化图谱。国内把CiteSpace应用于翻译研究始于2014年1月北京外国语大学的冯佳、王克非、刘霞于《外语电化教学》上发表的“近二十年国际翻译学研究动态的科学知识图谱分析”一文。
三、当前国内文学翻译研究的知识图谱可视化分析
文章将409条论文信息,以文本文件的形式保存,导入CiteSpace软件。运用数据统计和知识图谱分析,对2000-2017年间中国文学翻译领域的现状进行统计与多角度解读。
1.作者和科研单位分析。
(1)高影响力作者分析。通过对当前国内文学翻译研究领域高影响力作者进行研究,了解其科研实践,能够把握国内文学翻译研究的动向与发展趋势,促进我国文学翻译的发展。
表3是2000年以来在国内三大翻译期刊上发文的高产作者名单。这些作者在2000-2017年间在这三种期刊上发文数均在2篇以上,属于国内文学翻译研究领域的高产作者。
居高产作者名单首位的是北京大学的许渊冲,他在这三种国内高影响力翻译期刊上的文学翻译论文为6篇,科研成果丰富;紧随其后的为中山大学的王东风发文4篇;南京大学的杨柳、姜秋霞发文总量为4篇,突显该校文学翻译研究的传承;解放军外国语学院的孙致礼发文3篇;广东外语外贸大学的曾利沙发文2篇。
这些学者对中国文学翻译的发展有重大影响,翻译理论和实践的研究成果十分丰富,是文学翻译领域研究的中流砥柱。
(2)发文机构分析。将数据导入CiteSpace软件,对2000-2017年间我国文学翻译领域发文机构分布进行统计,见表4和图1。
发文量居前7的机构为南京大学、北京大学、上海外国语大学、解放军外国语学院、广东外语外贸大学、中山大学和北京外国语大学。这七所大学都是国家重点大学或外语专业院校,均有外国语言文学博士点和翻译学学位授权点,多有外国语言文学博士后流动站,有较强的学术科研能力,是我国翻译研究的主力军。
2.高影响力文献分析。被引频次是一个领域研究人员得到同行认可的一种表现形式,反映了同行们对学者的信任与认可,体现其对学科发展的贡献和影响。高被引作者的研究成果也形成某一学科的研究核心。
文章采用被引频次作为评价标准,对高影响力文献进行统计分析。表5列出2000-2017年间国内文学翻译领域被
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