1. 引言
生态语言学将生态学和语言学结合起来，关注一切与语言和生态有关的问题，是随着环境问题的日益严重而产生的 [1] 。最早提出“语言生态”这一概念的是美国斯坦福大学E. Haugen，并将其定义为“任意一种语言与其环境之间相互作用的研究” [2] ，这也是生态语言学中的“豪根范式”，属于生态语言学的隐喻研究模式，包括语言多样性，濒危语言、语言进化等问题。另一种研究范式是由语言学家Halliday提出的“韩礼德范式”，也被称之为“系统生态语言学”，它关注语言在整个生态系统中所起到的作用，属于非隐喻研究模式，涵盖语言系统的生态学分析，生态语法，语篇批评分析等。 [3] 二者之间的关系属于互补而非互斥。本文采用阿伦·斯提比给出的生态语言学最新定义：生态语言学是关于语言在人类、其他物种和物理环境之间的生命可持续互动中的作用研究 [4] 。
相比于国外生态语言学相关研究，我国虽然开始时间较晚(1985年)，但是发展迅速，在理论研究、实证研究等方面取得巨大突破。国内对于生态语言学整体发展的综述类文章特征可总结为三个方面：1) 研究内容上，国内生态语言学综述类文章多集中在生态语言学的某一领域，如环境话语 [5] ，大学英语教学 [6] 等。2) 研究方法上，多数综述性文章是对国外生态语言学研究理论进行综述，且个人化特征明显，主观性强。3) 研究时间上，对生态语言学进行系统、动态的定量分析的文章集中在2019年，较少文献探究十年间生态语言学的发展状况。因此，为梳理国内生态语言学科2013~2023年发展概况和演变历程，本文借助可视化分析工具CiteSpace分别从发文量，主要研究机构、关键词分析，研究热点和前沿对国内生态语言学期刊论文进行系统文献综述，并对未来研究进行展望。
2. 研究设计
2.1. 研究问题
本文主要回答以下三个问题：
1) 我国生态语言学总体研究趋势和研究现状是怎样的？
2) 我国生态语言学主要研究作者和核心发文机构有哪些？
3) 我国生态语言学研究热点和研究前沿有哪些？
2.2. 数据来源
为了尽可能收集到更为完整、全面的文献资料，本研究采用计算机检索和人工排除相结合的方法选取数据，在中国知网数据库(CNKI)中以“生态语言学”、“语言生态”、“生态话语”为检索词，时间范围设定为2013年~2023年，共获得737篇中文文献。人工排除会议报告、学界动态、新闻宣传、书籍介绍以及与本领域不相关的文献后，最终收集到有效论文631篇，其中包括139篇CSSCI来源的论文。
2.3. 研究方法与工具
本研究采用美国陈超美教授设计开发的可视化分析软件CiteSpace 6.2版本作为数据分析工具。该软件可通过分析得到关于作者、发文机构、关键词等元素的知识图谱，呈现生态语言学领域的知识结构、发展情况以及分布规律，揭示该领域研究热点动态和发展趋势 [7] 。
3. 结果与分析
从整体上，本文借助Excel将筛选出的文献进行统计分析，绘制出发文量时间分布图，展现了国内生态语言学10年间的发展趋势和特点(图1)。总体呈现波动上升趋势，近年趋于平缓。2013年到2018年是生态语言学的高速发展时期，年均载文量约为47篇，尤其自2017年4月中国生态语言学研究会成立以来，国内生态语言学受到学界高度关注，研究力度也在逐年加大，尤其是Halliday范式下的生态话语分析方兴未艾。2018年到2023年生态语言学的研究视角和研究方法不断更新，理论和实证研究齐头并进，呈现稳步发展的势头。值得注意的是2022年到2023年呈现的断崖式下降趋势是由于整年数据不全导致的。
Figure 1. Distribution chart of publication quantity
图1. 发文量分布图
3.1. 发文作者与研究机构分析
运行CiteSpace，在功能区“Node type”选择“Author”，时间跨度设置为2013~2023，时间切片为一年，得到节点数312。连线数86，密度为0.0018的作者共现图谱(图2)。普赖斯定律是文献计量学中分析核心作者的重要指标，计算公式为
[8] ，其中，Nmax应为最高产作者的论文篇数，M为论文数量，将发文数在M篇以上的作者称为核心作者，将Nmax = 32代入公式，经过计算M值为5.657，即发文量在6篇及以上的作者即可视为核心作者。经统计核心作者共有6位：黄国文、何伟、周文娟、陈旸、赵蕊华、常远(表1)。图谱中形成以黄国文、何伟、周文娟等为首的网络结构，十年内黄国文发文量最高(32篇)，其在2016年论述了生态语言学的兴起和发展，呼吁建设完善的生态语言学基本学科体系 [9] ，被引用次数高达414次。周文娟团队注重跨国合作，与国外学者阿尔温、斯特芬森等人联系密切，访谈类文章颇多。这种单一核心的研究团队机制有利于带动更多的研究者参与到生态语言学研究中，但是也存在过度依赖核心人物的弊端，而且从图2中也可以看出大团队之间学术联系较弱，学者间的学术交流与合作亟待加强，以拓宽生态语言学的研究视角和方向。
Table 1. Number of publications by domestic ecolinguistic authors (2013~2023)
表1. 2013~2023年国内生态语言学作者发文量(篇)
在CiteSpace软件中选择“institution”节点，生成生态语言学研究机构的共现图谱(图3)图中的圆形节点表示研究结构，其文字大小与该机构出现的频数呈正相关，节点的文字越大，所指的研究机构发文量就越多。从发文数量上看，华南农业大学外国语学院、内蒙古工业大学外国语学院、中山大学外国语学院排名前三，表明这三所大学是生态语言学研究领域的“领跑人”。其中发文最多的是华南农业大学外国语学院，总计39篇，贡献最为突出。从机构类型上看，生态语言学的研究不仅仅局限于外国语学院，还有新闻传播学院、文学院、外语与教育研究中心、语言能力发展研究所等，这证明生态语言学呈现多学科发展态势，跨学科研究或会成为未来发展方向。从合作程度上看，国内生态语言学研究出少数合作密切院校外，大多数在图中呈现点状分布，机构之间没有连线，表明各机构之间的合作交流不够密切，合作力度也有待加强。
Figure 3. Institution co-occurrence network
图3. 研究机构共现图谱
3.2. 生态语言学研究现状与研究热点
Figure 4. Keyword co-occurrence network
图4. 关键词共现网络图谱
关键词是从题目和正文中抽取的能够表达论文主要内容的自然语词，是对一篇论文核心内容的高度凝练，某领域关键词出现频率较高即反映了该领域的研究热点 [10] 。所以，统计分析关键词有助于学界把握我生态语言学研究现状和热点话题。在CiteSpace软件中选择关键词(keyword)生成生态语言学关键词共现网络图谱(图4)。节点大小和关键词频率正相关，节点间的连线代表关键词间的共现关系，当两个关键词同时被一篇文章引用，那么它们之间就会出现连线。从图四种可以看出，所选文献中其重要作用的关键词有：“大学英语”、“语言生态”、“及物性”、“英语教学”、“生态课堂”，其中“大学英语”是知识图谱中最为核心的节点，亦是联系其他关键词的中心枢纽，高达31条，说明教育生态学是研究热点，大学英语是其关注的重要领域。
聚类的生成与关键词间的关系密切程度息息相关，关系密切的关键词可以形成一个聚类，每个聚类都有明确的主题，所以要对生态语言学研究领域高频词进行聚类，从而进步揭示该领域的研究主题。运行CiteSpace软件对样本数据进行聚类分析可得聚类数量为10的研究热点知识图谱(图5)。由图可知，具体为#0大学英语、#1语言生态、#2中国英语、#3生态位、#4生态课堂、#5环境话语、#6英语、#7生态话语、#8生态批评、#9亲近原则。以上聚类编号和聚类大小呈反比，即聚类的编号越小，文献数量越多，聚类的规模越大。笔者将以上生态语言学热点总结为理论研究、应用研究和跨学科研究三大类。图谱中的连线大多集中在聚类内部，但仍存在一些跨聚类的连线，其中#0大学英语、#4生态课堂、#1语言生态、#2中国英语这四个聚类跨聚类连线较多，说明这些研究方向共被引程度高。这与近年来国家把生态文明建设和发展提高到前所未有的高度，越来越多的研究融入了生态学视角有很大关系，建设生态文明是中华民族永续发展的千年大计，它不仅需要生产方式的变革，也需要思维方式，语言形式，教育模式的变革。
Figure 5. Word frequency clustering graph
图5. 高频词聚类图
3.3. 研究热点和研究前沿
突现词指短时间内使用频率较高的词，体现了2013~2023年时间区域里研究热点的活跃程度，同时还能反映该领域研究热点的演变和发展趋势。本文使用CiteSpace从631篇文献中检测突现词，整理出国内生态语言学研究的关键词突现图(图6)。图中显示生态批评、中国英语、英美文学等13个关键词，这一阶段最早出现的关键词为生态批评，且持续时间长达三年，这说明2013年之后国内的生态语言学更加关注语言的生态建构和话语分析层面。随着研究不断深入，生态语言学在英语教学中的应用研究也活跃起来(2019~2020年)，生态课堂的建设、教材中的生态话语等成为热门话题。2021年以来，及物性、研究范式和课程思政备受学界关注。比如于晖、王丽萍(2020)在生态哲学观的指导下，构建了生态话语及物性分析框架，指导教学实践中的生态教育 [11] ；阿伦·斯提比、魏琛(2023)关注生态语言学的跨学科属性，认为其集生态、认知、叙事与语言学为一体，倡导将分析叙事作为生态语言学的新分析范式 [12] ；王丽娟、张舒(2022)在生态语言学理论的指导下，从教学理念更新、信息技术提升以及思政元素的嵌入方面探讨英语专业生态课堂的建设 [13] ……这表明生态语言学的应用研究已经取得了一定的研究成果，生态意识的培养受到广泛关注，且新技术的不断涌现，为生态语言学研究提供了更好的便利和支持。语音识别技术、自然语言处理技术、虚拟现实技术等的应用，已经逐渐成为生态语言学研究中不可或缺的工具 [14] 。
Figure 6. Keywords with the Strongest Citation Bursts
图6. 关键词突现图
4. 结论与未来发展方向
本文通过CiteSpace对国内近十年(2013~2023)生态语言学的现状、热点和前沿进行可视化分析，并得出以下结论：生态语言学发文量呈现先增长后趋于平缓的态势，作者和机构呈现以单核心团队为主的散状分布状态，团队之间的学术沟通和合作处于薄弱的状态；近十年的研究热点为：大学英语、语言生态、英语教学、及物性等，主要分为纯理研究、应用研究和跨学科研究三个方面，研究视角逐渐多元化，研究范式不断更新。随着新文科概念的推进和不断深入，生态语言学和新闻学、医学、哲学等领域的合作也是学界的关注重点 [15] 。
未来的生态语言学研究中，应注意加强国内外学术共同体建设，立足本国国情，推动生态语言学本土化发展，国内一些语言学者已经开始将传统文化中顺应自然、天道自然的哲学观点融入生态话语分析研究中，提出和谐话语分析范式，可见我国传统文化蕴藏着巨大的生态价值和哲理智慧，可将其与国家生态身份的构建、语言政策与规划联系起来，开辟话语分析新思路，助力建设人类命运共同体。
其次，在研究主题上，生态话语分析、生态课堂建设、语言生态环境、及物性这些传统热点仍有发展空间，可拓宽研究对象的范围，不局限于英语教材、新闻报道和演讲语篇，将政治语篇、法律语篇、网络话语和医患语篇也纳入研究范畴，融入多模态、元功能等研究视角。
深化多学科研究，实现跨学科跨专业交流。生态语言学与人工智能领域结合起来，大数据可以改变传统的研究方法，获取海量的研究数据进行综合分析，提高研究的信效度，也进一步推动生态语言学的发展，比如在计算机应用技术辅助下完善汉语方言有声数据库等。这样的交叉研究顺应了时代的发展趋势，也能提升人们的生态素养水平。