1. 引言
系统功能语言学(systemic functional linguistics)是一种以语言的社会功能为核心研究对象的语言学理论，由英国语言学家韩礼德(M.A.K. Halliday)创立并发展。系统功能语言学将语言视为一种社会符号系统，主要功能是在社会交往中实现意义的表达和交流，强调语言在社会交往中的作用和功能(Halliday, Matthiessen, 2013) [1]。面对海量的文献信息，传统的文献综述方式难以全面、客观地捕捉该领域的研究热点，因此，本研究采用文献计量学的方法，借助CiteSpace对数据进行分析。Cite Space是应用Java语言开发的一款信息可视化软件，它主要基于共引分析理论(co-ciation)和寻径网络算法(path Finder)等(陈悦，陈超美，刘泽渊等，2015) [2]，旨在帮助研究人员探索和理解学术领域的知识结构和演化。本研究以CiteSpace (5.8. R3)为研究工具可以对系统功能语言学相关文献进行基本分析，如分析文献发表总数、重点学科和期刊、科研机构研究和关键词共现等。该软件能够将大量的科学文献数据转化为可视化的图形表示，其中节点代表论文或作者，边代表它们之间的引用关系。这种表示方式有助于研究人员直观地理解学术领域的结构和演化过程。此外，CiteSpace还能够将文献网络中的节点按照相似性进行分组，从而发现学术领域中的子领域或研究方向(Chen, 2005) [3]。通过时间线分析，CiteSpace可以显示研究领域随时间的变化，识别出重要的里程碑和学术事件。最后，突现分析是CiteSpace的一个重要功能，用于识别在短时间内出现频次急剧增加的关键词或主题，这些关键词或主题往往代表了当前的研究热点或前沿。本研究利用CiteSpace软件相关技术对国内系统语言学研究热点作可视化分析。
2. 系统功能语言学的形成和发展
系统功能语言学，是由伦敦学派弗斯与当前的语言学家琼斯于1881~1967年接力研究所提出的概念(陈睿，2018) [4]，而韩礼德是系统功能语言学方面的专家，对系统功能语言学理论做出了重要贡献。系统功能语言学的形成和发展是一个逐步演进的过程，即源于对前人理论的继承，也伴随着自身理论的不断完善与拓展，其理论根源与索绪尔(Ferdinand de Saussure)的结构主义(高明凯译，1980《普通语言学教程》) [5]、布拉格学派(the Prague School或the Prague Circle)的功能主义(功能主义语言学超越语言系统的界限从语言与世界、语言与思维以及语言与文化等关系中探求意义的奥秘，其研究更接近于语言运用的实际，其理论更具有实际的应用价值，为社会学、文体学、翻译研究、文学批评和语言教学提供了理论基础(林亚军，2008) [6])以及弗斯的语境(context)思想(Firth, 1959) [7]密切相关。韩礼德认为，语言不仅仅是一种表达思想的工具，更是一种具有多种功能的社会符号系统。韩礼德的系统功能语言学不仅研究语言的性质、语言过程和语言的共同特点等根本性问题，还深入探讨了语言学的应用问题。韩礼德在系统功能语言学的发展过程中，借鉴了他的老师弗斯的“系统”概念(韩礼德，赵建成，1988) [8]，并进行了进一步的创新和发展。韩礼德(1970) [9]在《语言的功能》这一著作中明确了语言的三大元功能，即概念功能(ideational function)、语篇功能(textual function)和人际功能(interpersonal function)，标志着系统功能语言学理论体系的初步形成。韩礼德及其追随者不断完善理论细节，如对语域理论(Register Theory)、语类理论(Genre Theory)的拓展，使系统功能语言学的理论框架更趋严谨。
2019~2023年是学术研究快速迭代的时期，系统功能语言学在理论发展、跨学科应用(如人工智能话语分析、多模态文本研究等)出现新趋势。本研究聚焦2019~2023年这一特定阶段，既能捕捉近年的新兴议题，又能通过与前期研究的对比，明确该领域的新变化，凸显研究的时效性与针对性。但已有研究多为定性综述，缺乏对该阶段文献的量化与可视化梳理。区别于传统定性综述或简单的量化统计，CiteSpace的可视化技术可将2019~2023年的文献数据转化为直观的知识图谱(如关键词聚类图谱、作者合作网络图谱)使研究热点、核心文献的影响力等信息更容易被识别，增强结论的客观性与可读性。CteSpace可视化技术技能揭示“谁在做研究”“研究了什么”，又能呈现“研究如何关联”“前沿向何处发展”，突破了单一维度分析的局限，为理解系统功能语言学的近期发展提供了多层的全景视角。本研究通过CiteSpace的文献计量分析，可系统呈现这5年的研究热点、核心作者、合作机构等，弥补传统综述的不足。
3. 研究方法和数据收集
本研究采用文献计量学的方法，以中国知网(CNKI)数据库中的文献为数据来源，搜索日期为2024年7月1日。文献收集步骤如下：在浏览器中输入中国知网，点击进入，选择中国知网旧版入口。点击高级检索，搜索条件：主题 = 系统功能语言学。年份范围：2019年1月1日~2023年12月31日，来源为全部期刊，共检索到中文文献723篇。将参考文献以Refworks格式导出，将获得的数据导入CiteSpace (5.8 R3)软件，获取研究者、关键词、出版单位等，生成知识网络图谱，由此进行可视化分析。
4. 研究结果与数据分析
4.1. 发文数量和时间分布
根据中国知网(CNKI)检索到的文献时间分布数据显示，2019年至2023年国内系统功能语言学研究发文量呈波浪式发展，其中2019年发文数量最多，2023年发文数量最少，五年间平均每年的出版数量为144.6篇。
根据图1显示，2019年是五年中发文数量最多的一年，达到204篇，在这一阶段系统功能语言学研究属于理论完善时期；2019年至2020年虽整体呈下降趋势，但发文数量仍稳定发展，这一时期研究者追求跨学科交叉研究等多维发展，论文数量依然在150篇以上，表明系统功能语言学在国内依旧是研究热点。2020年至2021年发文数量缓慢增长，但发文数量都未超过2019年；2021年至2023年呈缓慢下降趋势，相关论文发表越来越少；根据大数据预测，2024年系统功能语言学发文量会低于100篇。系统功能语言学发展多年，理论体系相对成熟，部分研究可能陷入范式固化，多是基于现有理论进行文本分析等应用研究，缺乏重大理论创新或突破性研究，导致新的研究选题受限，影响了研究者的投稿意愿和文献产出数量。此外，系统功能语言学虽有跨学科应用，但主要集中在教育学、传播学等人文社科领域，与计算机科学、神经科学等学科的合作较少，限制了其研究范围和发展空间，难以从跨学科研究中获取更多创新点和研究资源，进而影响文献产出。
Figure 1. The number of publications on SFL from 2019~2023
图1. 2019年至2023年系统功能语言学发文数量
4.2. 研究热点及关键词分析
根据国家标准，关键词是为了文献标引工作而从报告、论文中选取出来用以表示全文主题内容信息款目的单词和术语，一篇论文所列关键词之间应有一定逻辑组合关系，通过这种逻辑组合，提示论文主题内容[10]。关键词可视化知识图谱可以科学地描述相关领域研究热点。本研究在中国知网中选择参考文献，将数据以Reworks格式导入CiteSpace，选择节点类型中的关键词(Keywords)进行可视化分析，得到的关键词有及物性、话语分析、语法隐喻、概念功能、评价理论和物质过程等。在CiteSpace可视化分析中，关键词出现频次越高，该字体就越大，节点也越大。
Figure 2. Spectrum map of keywords frequency
图2. 关键词频次图谱
根据图2关键词频次图谱信息可知，关键词“及物性”(37次)、“评价理论”(16次)、“语篇分析”(13次)、“话语分析”(13次)和“元功能”(13次)出现频次较高，说明国内研究较为关注功能语言学的及物性系统及其三大元功能。在关键词频次图谱中，字体和节点越大说明该关键词出现的频率越高。及物性系统在图2中字体最大节点也最大，表明及物性系统在论文中出现的频次最高。及物性系统(Transitivity System)是系统功能语言学中用于描述和分析语言如何表达动作、关系和心理状态等过程的一个理论框架(Halliday, 1968) [11]。它关注的是小句(clause)中的过程(process)、参与者(participant)和环境成分(circumstantial element)之间的关系。何伟、魏榕(2016) [12]对及物性理论的发展进行综述，指出其理论中存在的问题，进一步完善了英语及物性系统。此外，语言的三大元功能出现的频次也较高，说明学者的研究焦点仍然放在系统功能语法的元功能上。从图2中还可以看出，系统功能语言学开始与其他学科有交叉研究，比如，将系统功能语言学和翻译教学联系起来，分析诗歌翻译等。从这一点可以看出系统功能语言学出现了跨学科特征。
4.3. 研究作者分析
作者和机构合作图谱用于探索某个研究领域学者或机构之间的社会关系，可以帮助我们发现该领域的主要科研人员或机构，从而为评价科研人员或机构的学术影响力提供新视角(陈悦，陈超美，刘泽渊等，2015) [2]。中国学者对系统功能语言学的关注可以追溯到改革开放初期，随着该理论被引入中国，逐渐在学术界引起了广泛的关注和研究。改革开放初期，一批优秀教师被国家选择公派留学，其中部分教师被选送到澳大利亚悉尼大学学习进修，包括胡壮麟、龙日金、杨潮光等(黄国文，2019) [13]，在韩礼德的指导下学习语言学。他们于1981年初学成回国，成为中国系统功能语言学研究的早期引领者。本研究分析2019~2023五年之间对系统功能语言学发文较多的作者，同样根据出现频次从高到低选出了六位学者。
Figure 3. Spectrum map of research authors
图3. 研究作者图谱
根据图3研究作者图谱可知，国内仍有许多学者的研究重点在系统共语言学上，越来越多的学者开始关注系统功能语言学研究，开始合作发表论文。2019~2023年五年之间，何伟、黄国文、陈令君、王博、胡壮麟、韩宝成和仲伟等学者对系统功能语言学的关注度较高，发文量居全国前列。
Figure 4. Research authors and their publications
图4. 研究作者与发文数量
根据图4数据显示，何伟在2019年至2023年在系统功能语言学领域上发表的文献数居全国第一，五年内发文数量10篇；黄国文紧随其后，五年内在系统功能语言学领域上发文9篇；王博和陈令君在2019年至2023年发文6篇；胡壮麟、马园义、陈旸和仲伟四位学者在这五年之间各自都发表了五篇论文。系统功能语言学受到越来越多的学者的关注。
4.4. 合作机构分析
根据得出的数据分析，国内系统语言学研究主要集中在各个大学的外国语学院中。采用与关键词图谱分析相同的手段，在中国知网中收集数据，将数据信息以Refworks格式导入CiteSpace，勾选类型中的机构(Institution)进行可视化分析，得到的合作机构有北京外国语大学、华南农业大学、西安外国语大学、郑州大学、北京科技大学和中山大学等。
Figure 5. Distribution map of cooperative institutions
图5. 合作机构信息分布图谱
根据图5出版单位信息频次图谱信息可知，“北京外国语大学”“华南农业大学”“中山大学”“北京科技大学”和“西安外国语大学”等高校对系统功能语言学的关注度较高，发文数量居国内前列；并且在这些高校中，论文发表主要集中在外国语学院和国际关系学院。
Figure 6. Collaborative institutions and the number of publications
图6. 合作机构与发文数量
根据合作机构和发文数量图(见图6)可得出以下结论：北京外国语大学在2019年至2023年五年间在系统功能语言学领域发文数量最多，高达48篇，位居全国第一；紧随其后的是西安外国语大学，五年间论文发表数量为23篇；华南农业大学紧随其后，共发表论文22篇；北京科技大学和中山大学在这五年间都分别发表了18篇与系统功能语言学相关的论文；此外，郑州大学、黑龙江大学、内蒙古大学、华中师范大学、大连外国语大学、西北师范大学和暨南大学在五年间也发表了十篇以上的相关论文。
4.5. 文献来源分布分析
根据中国知网上的统计数据显示，与系统功能语言学相关文献主要发表在外国语言文字类期刊上，而且期刊种类较丰富，发文数量较多。期刊发文占比如下图所示：
Figure 7. Distribution map of literature source
图7. 文献来源分布图
根据图7可得出以下结论：与系统功能语言学相关的文章涉及的期刊较多，且主要集中在语言文字类期刊和大学学报上。由上图可知，2019年至2023年系统功能语言学相关文献在海外英语上发表的数量最多，发文数量31篇，占比10.03%；其次是北京科技大学学报，五年间发文数量26篇，占比8.41%；北京外国语大学发文数量紧随其后，2019年至2023年相关文献共发表20篇，占比6.47%；校园英语和英语广场发文数量也位居前列，发文数量分别是19篇和18篇，占比6.15%和5.83%；除此之外还有十几种期刊发表了关于系统功能语言学的相关论文，说明系统功能语言学涉及的领域越来越广，受到的关注越来越多。
5. 结语
本研究基于CiteSpace科学知识图谱，采用定量分析的方法，对2019年至2023年五年内的系统功能语言学研究的相关文献进行分析并总结，探究该领域的研究热点、发展现状与未来发展方向，为未来系统功能语言学的发展提供参考。研究表明，这五年来，系统功能语言学的研究文献数量呈缓慢下降趋势。
通过关键词频次图谱可知，2019~2023年的研究热点呈现“核心理论稳定延续 + 新兴议题快速崛起”的特征。“及物性”“话语分析”“语法隐喻”等传统核心议题始终处于高频共现状态，新兴议题“多模态”“对比分析”等关键词突现明显。随着系统功能语言学理论的不断完善，多模态话语分析成为系统功能语言学的一个重要分支。研究者运用系统功能语言学的理论，对各种多模态话语进行深入分析，从话语、翻译、文学作品到法律语言、网络媒介语篇，如社交媒体和网络课堂教学话语等(许明珠，2021) [14]，从文本研究到网络表情、图片、音频和视频等多模态研究，探讨不同模态之间的互动和配合如何共同构建意义。这一领域的研究有助于我们更全面地理解语言在多媒体环境中的交际功能。在此基础上，系统功能语言学的未来发展将更加注重跨学科的融合，现有研究与教育学、新闻传播学、文学的交叉研究较多，与技术学科的交叉研究较少，因此，今后系统功能语言学研究应逐步与其他领域融合发展，主要包括计算机科学、数据科学、认知语言学，翻译学和语料库语言学等领域(牛耀方，张庆彬，2021) [15]。研究者可以将语言学与计算机科学、心理学、社会学等不同学科的理论和方法结合起来，以推动语言理解和处理技术的发展。此外，现有研究多聚焦“文本成品”的功能分析(如一篇新闻稿的语篇功能)，而对“文本生成的动态过程”(如作者如何在写作中实时调整元功能选择)关注极少。结合当今社会数字化语境，可追问：系统功能语言学是否需要从“静态结构分析”转向“动态过程建模”？如何将理论与动态文本生成的时间性、互动性结合？这一系列问题可为今后研究者提供参考。