2020年4月17日14:00，《基于隐喻使用的多维法与语域研究》讲座通过腾讯会议成功举办。本次讲座由对外经济贸易大学英语学院教授、博士生导师孙亚教授主讲，北京科技大学外国语学院杨子教授主持，外国语学院教师和研究生共30余人参加了会议。

孙教授从研究基础、研究语料、研究问题、研究方法、研究过程以及研究结果等多个方面对研究进行了详细的讲解。

孙教授首先讲述了隐喻、语域分析和隐喻与语域分析的关系，提到了语域分析的常用方法为多维分析法（MDA），隐喻的使用是语义分析的典型语言特征之一。基于两个商务语料库：观察语料库（语料来源：中美两国世界500强企业的英文网站的使命，愿景，策略）和参照语料库（语料来源：商务英语语料库子库），孙教授主要探讨了三个问题：基于MDA，观察语料属于何种语域类型并呈现何种维度特征和主要语言特征？如何确定M-MDA的变量，基于M-MDA观察语料呈现何种维度特征？与MDA相比，M-MDA有何优势？

鉴于MDA依赖的语言特征多为语法特征，相对忽略语义特征，使得语义分析不够完整，孙教授采用了基于隐喻使用的多维分析法，简称M-MDA(Metaphor-based Multi-Dimensional Approach)，该方法也是研究的创新点所在。作为对照，研究首先采用MDA方法对语料库的语域类型，维度特征，语言特征进行分析。之后采用M-MDA方法，参考Biber的多维分析步骤，对隐喻使用的语域专门隐喻(register-specific metaphor)的语义和语法特征进行因子分析。

基于MDA的结果显示，观察语料库语域类型为学术说明语类，参照语料库为劝说型语类；维度特征显示观察语料为信息表达型话语，参照语料库为指称明晰性话语；语言特征为名词，介词，定性，定语性，形容词等负特征；wh-词引导的关系从句，介词前移的关系，从句并列结构短语和名词化短语等正特征。基于M-MDA的结果从维度I、维度II和维度III分别表明了语料为基于人物运动隐喻的信息性表达、基于物体增大隐喻的非叙述性表达和基于物体方位隐喻的信息性表达。对比以上研究结果，孙教授总结了M-MDA的优势所在。首先，M-MDA支持MDA的发现：观察语料的主要交际功能是信息型表达，隐喻使用是语域的区别性特征。与此同时，补充MDA的发现：MDA的变量均为语法变量，仅说明观察语料是信息性表达语句，未能揭示交际目的的具体内容，而M-MDA能进一步说明观察语料的信息表达的内容。此外，M-MDA揭示源域语义特征之间的关系，形成隐喻使用的基本结构。

    最后，孙教授热情回答了老师和同学们的相关提问，让同学们对基于语料库的认知语言学研究有了初步认识，同时拓展了同学们关于隐喻研究的视野，本次讲座取得了圆满成功。