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文本歧义程度的心理量熵值统计刍议

2023-09-30 11:44   

摘 要:歧义是文学理论中一个需要深入研究的重要概念。本文将信息论中的熵值计算公式引入文学,为文本的混乱度提供了一种定量分析方法。此外,文章提出了一个推论,试图将熵与人的心理量建立联系。

关键词:文本歧义;熵值;心理量

一、歧义与文学四要素

对文本的多重理解说明了文本自身歧义的存在。本文从现实的文本化进程来考察文本含义。将文学理论中经常提及的文学四要素,即世界(现实)、文本、作者、读者逐一进行剖析,推论其与歧义之间的关系。

现实被文本化的进程为现实从确切指称到混乱指称(歧义)。见下图

确切指称――初始文本与现实一一对应。譬如,最初产生“月”这个文字来指称现实中的“月亮”。“月”对应现实中的“月亮”,这个指称是确定的,不会产生歧义。这时“月”这个文本域内只有文本1,也就是“月亮”,就一个文本的含义。

混乱指称(歧义)――伴随着语言的发展,文本含义不断丰富,这时文本已经不只指称现实,而是在一个文本域内的不同文本间相互指称,即现实被文本化。当诗人们开始用“月”来指称“乡愁”时,“月”就不只指称现实中的“月亮”了。

文本天然就以文本域的形式存在。文本不是孤立存在,而是不断与其它文本相互指称,这些不同的文本构成了一个文本域。

作者限定文本域。当文本越来越多,文本域面临趋于无穷大的势态,尽管很多文本间的指称会呈现陌生化的趋势,然而作者往往不是赋予文本以确定的意义,是在限制文本意义的不断膨胀。

“读者确证文本域。”文本是一个自足的系统,作者的地位也就无足轻重了。由于文本的歧义导致了读者的误解,正是误解确证了文本域内不同文本间相互混乱指称的可能性,从而推动了诗学的发展。读者对文本的解读方式越多,文本域就越丰富,即从最初的文本1,也就是原始文本,衍生出许许多多不同的文本。

二、熵值计算

(一)熵值计算公式的引入

本文引入自然科学中常用的一个量――熵。熵,是一个衡量混乱度的量。

本文所引入的熵是信息论中的信息熵。本文的混乱度当然是指诗的歧义程度,即文本内的“不确定性”。文本的歧义越大,混乱度就越大,相应的熵值也就越大;反之,文本的歧义越小,混乱度就越小,相应的熵值也就越小。

熵的具体表达式如下

值域为{x1, ..., xn}的随机变量X的熵值H定义为

H(X )=E(I(X ))

这里,I(X )是X的熵量,本身是个随机变量。E代表I(X )期望函数。

如果p代表了X的概率,则熵的公式可以表示为

在这里b是对数所使用的底,通常取2,自然常数e,或是10。

(二)熵值计算示例

计算熵值的具体公式已经完备。现在以杜甫的《登高》为例,计算熵值。

“风急天高猿啸哀……潦倒新停浊酒杯。”

这首诗一般被人解读出两种意义。既杜甫对于自己穷困潦倒、年老多病、流寓他乡的悲哀之情的感叹,但也可以理解为是作者到了晚年豁达开阔、心境圆融情感的抒发。第一种含义比较表面化,因此解读出来的人较多,持意义一的人数大概为三分之二。第二种含义比较含混,持意义二的人数大概为三分之一。可以理解为持意义一的人占概率的三分之二,持意义二的人占概率的三分之一。那么这里取对数的底b=10,这首七律律诗在意义上的熵值H就为如下

通过这个例子的熵值计算,可以看出两点。第一点,当一个文本被解读出的意义越多,那么这个文本的熵值越大。第二点,当一个文本被解读出的意义所对应的概率越平均,也就是说对同一文本持不同解读的人势均力敌,那么这个文本的熵值越大。文本的熵值什么时候最大,当它被解读出的意义n趋于无穷大,也就是n无穷大,而每一种意义所对应的概率都为n分之一,那么这个文本的熵值最大,大到趋于无穷大。文本的熵值什么时候最小,当它只被解读出一种意义,这种意义所对应的概率当然就是1,也就是说所有人对这个文本的解读完全一样,那么这个文本的熵值最小,也就是0。

随着文明的发展,文本域的丰富,文本的解读方式越来越多,熵值不断增加。也就是熵增加原理的体现。

三、推导:关于熵值计算公式与费希纳公式的关系

费希纳公式是心理学上一个极其著名的方程,其形式如下:S=KlgR

其中S是心理量,R是刺激量,K是常数。常数K对不同刺激取不同值,实际上是区别不同事物的本质量。

对于熵值计算公式与费希纳公式的关系,本文认为费希纳公式是熵值计算公式的一个特例,即当随机变量X的概率都相等时可将熵值计算公式代入费希纳公式。因此熵值计算公式可化为如下结果:H=lgR

将上式代入费希纳公式,得:

S=KH

上式表明心理量等于常数与熵的乘积。熵H是一个普遍量,万事万物都遵循相同的熵值计算公式。常数K是一个具体量,对于每一个事物都不同,是一个事区别于另一个事物的表征,其对于某一个具体事物取值是确定的。心理量S是熵H与常数K的乘积,表明了心理量也是一个具体量,即在熵值相同情况下,对不同种事物由于常数的不同,计算结果不一样。并且心理量与熵值存在线性关系,进一步有理由相信心理量就是熵量,从而将心理量与文本混乱程度联系起来。文本的歧义程度实为人的心理量的具体外在表征。熵不仅仅可以衡量一个文本的混乱度,也可以衡量人的心理状态。

本文的突破不是将熵引入文学,而是打破了文学与理学的界限,用数学方法来展现文学的奥秘。希望本文能为以后的文学研究打开一扇崭新的大门。

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