预防酒后驾驶交通安全标语语言学特征及其有效性分析

袁洋; 李东禾; 李可欣; 李佩玲; 宁佩珊; 胡国清

doi:10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.04.007

预防酒后驾驶交通安全标语语言学特征及其有效性分析

doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.04.007

中南大学湘雅公共卫生学院长沙 410078

基金项目:

国家自然科学基金重点项目 72091514

国家自然科学基金重点项目 82073672

国家自然科学基金重点项目 82103950

湖南省自然科学基金项目 2021JJ40808

2020年大学生创新创业训练计划支持项目 S2020105331034

详细信息

作者简介:
袁洋(2000—)，硕士研究生. 研究方向：伤害预防. E-mail：236911003@csu.edu.cn

通讯作者:
宁佩珊(1991—)，博士，讲师. 研究方向：道路交通伤害预防、行为促进等. E-mail：ningpeishan@csu.edu.cn

中图分类号: U121
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出版历程
- 收稿日期: 2022-05-25
- 网络出版日期: 2023-11-23

An Analysis of Linguistic Characteristics and the Effectiveness of Safety Slogans for Preventing Drunk Driving

Xiangya School of Public Health, Central South University, Changsha 410078, China

摘要

摘要: 针对目前交通安全标语对增强公众交通安全意识的效果尚不清楚的问题，定量分析了我国预防酒后驾驶交通安全标语的语言学特征，评价不同语言学特征交通安全标语的有效性。使用Python 3.7软件，收集百度搜索引擎中2019年9月—2020年9月收录的所有预防酒后驾驶交通安全标语，共1 828条。从人称、情感、修辞、押韵、语境、长度6个方面对交通安全标语的语言学特征进行分类分析，其语言表达以其他人称(87.7%)、负面情感(45.4%)、无修辞(49.9%)、状态预设(52.4%)和中等长度(65.2%)为主。采用在线问卷调查的方式，从公众关注度、理解度和接受度3个方面评价不同语言学特征标语的有效性，利用卡方检验，分析标语的语言学特征差异，建立广义线性回归模型分析影响公众关注度、理解度和接受度的语言学因素。广义线性回归模型结果显示：①公众对标语的关注度主要受标语的人称和长度影响，其中第一人称、其他人称标语引起的公众关注度高于第二人称标语(b =0.24，0.49)，长度在18字及以上标语引起的公众关注度高于12字以下的标语(b = 0.26)；②公众对标语的接受度主要受标语的人称特征影响，其中公众对第一人称标语的接受度高于第二人称标语(b =0.31)；③公众对标语的理解度与6种语言学特征间的关系均无统计学意义。结果表明，我国预防酒后驾驶交通安全标语的语言学特征多样，不同语言学特征标语对公众的关注度和接受度影响不同，未来在设计交通安全标语时应使用第一人称或其他人称，并适当增加标语长度，以提高安全标语对增强公众交通安全意识的效力。
- 交通安全 /
- 标语 /
- 语言学特征 /
- 有效性 /
- 广义线性模型
Abstract: To address the uncertainty regarding the effectiveness of traffic safety slogans in enhancing public awareness of traffic safety, a quantitative analysis of Chinese traffic safety slogans for preventing drunk driving and their effectiveness is conducted, aiming to analyze the linguistic characteristics and their effectiveness. Using Python 3.7 software, a total of 1 828 traffic safety slogans about drunk driving prevention, collected from the Baidu search engine between September 2019 to September 2020, are analyzed. The linguistic characteristics of these slogans were categorized and analyzed from six aspects, including person expression, emotion, rhetoric, rhyme, context, and length. The primary linguistic characteristics found in these slogans include the use of the other person expression (87.7%), negative emotion (45.4%), lack of rhetoric (49.9%), presupposed states (52.4%), and medium length (65.2%). Through an online questionnaire survey, the effectiveness of slogans with different linguistic characteristics is evaluated in terms of public attention, understanding, and acceptance. By employing the Chi-square test, the differences in linguistic characteristics of the slogans are analyzed and a generalized linear regression model is developed to identify significant linguistic factors affecting public attention, understanding, and acceptance. The results of generalized linear regression show as follow. ①Public attention to slogans is primarily influenced by the person expression and length of the slogans. Specifically, the slogans using the first- and other-person expression attract greater public attention compared to slogans using the second person expression (b =0.24, 0.49). Longer slogans (18 words or more) aroused more public attention compared to shorter slogans (less than 12 words) (b =0.26). ② Public acceptance of slogans is mainly influenced by the use of person expression. Slogans using the first-person expression receive higher public acceptance than those using the second person expression (b =0.31). ③There is no statistically significant relationship between public understanding of slogans and six linguistic characteristics of slogans. The results indicate that Chinese traffic safety slogans designed to prevent drunk driving exhibit diverse linguistic characteristics. The different linguistic characteristics affects the public attention and acceptance of the slogans. In the future, when designing traffic safety slogans, it is recommended to use the first person or other person expression and to consider increasing the length of the slogans to enhance the effectiveness of slogans in enhancing public awareness of traffic safety.
- traffic safety /
- slogan /
- linguistic characteristic /
- effectiveness /
- generalized linear regression

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表 1 预防酒驾交通安全标语的语言学特征分类及划分标准

Table 1. Classification and standard of linguistic characteristics of traffic safety slogans about drunk driving prevention

序号	特征	分类	划分标准
1	人称	①第一人称	标语中出现我、我们等人称代词
		②第二人称	标语中出现你、您、君等人称代词
		③其他人称	标语中出现第三人称或未使用人称代词
2	情感^[20]	②客观	未出现明显的情感相关形容词
2	情感^[20]	③负面情感	包含消极、负向的形容词，如：悔恨、悲伤
3	修辞^[21]	①比喻；②夸张；③排比；④对偶；⑤反问；⑥拟人；⑦反复；⑧其他修辞(如：顶针、双关等)；⑨无修辞
4	押韵^[21]	①押韵	在每句或间隔句的末尾使用韵母相同的音节
4	押韵^[21]	②无押韵	在每句或间隔句的末尾未使用韵母相同的音节
5	语境^{[19, 22]}	①情感预设	预先对受众设定一些亲密关系，利用含有情感载体的语言，引发受众的情感共鸣
		②文化预设	包含文化信息(如：传统诗词、神话传说、网络热词、习俗用语等)
		③状态预设	预设出现好的状态或极端危险的状态
		④无预设	未出现上述3种预设
6	长度^a	①短	字符数＜12
		②中	字符数12~18
		③长	字符数>18
注：a-根据所纳入安全标语字符数的P₂₅和P₇₅将标语长度分为3个等级。

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表 2 13组预防酒驾交通安全标语的语言学特征组合

Table 2. Thirteen combinations of linguistic characteristics of traffic safety slogan about drunk driving prevention

组别	人称	情感	修辞	押韵	语境	长度
1	第一人称	正向情感	无修辞	押韵	状态预设	中
2	第二人称	正向情感	无修辞	押韵	状态预设	中
3	其他人称	正向情感	无修辞	押韵	状态预设	中
4	其他人称	负向情感	无修辞	无押韵	状态预设	中
5	其他人称	正向情感	无修辞	无押韵	状态预设	中
6	其他人称	客观	无修辞	无押韵	状态预设	中
7	其他人称	正向情感	比喻	无押韵	状态预设	中
8	其他人称	正向情感	对偶	无押韵	状态预设	中
9	其他人称	正向情感	无修辞	押韵	状态预设	中
10	其他人称	正向情感	无修辞	无押韵	状态预设	中
11	其他人称	正向情感	无修辞	无押韵	状态预设	中
12	其他人称	正向情感	无修辞	无押韵	状态预设	短
13	其他人称	正向情感	无修辞	无押韵	状态预设	长

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表 3 在线问卷调查所纳入的13个预防酒驾交通安全标语

Table 3. Thirteen traffic safety slogans about drunk driving prevention included by the online questionnaire survey

序号	交通安全标语
1	喝酒+开车=图财害命
2	驾车之前莫贪杯，以防酒水变泪水
3	半醉半醒开汽车，跌跌撞撞进牢房
4	酒后开车，害人害己！交通安全，常常记住！
5	酒后开车，危险最多
6	酒后驾驶，罚款处罚一律从重处罚
7	勿沾一滴酒，行车万里路
8	明知驾车还劝酒，绝对不是好兄弟姐妹
9	一时贪杯，终酿千古恨，请勿醉驾
10	喝酒为应酬，酒驾一家愁
11	全民拒酒驾，平安你我他
12	拒绝酒驾大舞台，有你参与更精彩
13	驾驶车辆莫饮酒，温馨生活最长久

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表 4 广义线性回归模型变量赋值表

Table 4. Generalized linear regression model variable assignment table

变量	含义	赋值说明
X₁	性别	男=1(参照)，女=2
X₂	年龄/岁	≥18~30 =1(参照)，>30~40 =2，>40~ 50 =3，>50 =4
X₃	教育程度	初中及以下=1(参照)，高中或中专=2，大专=3，本科=4，研究生及以上=5
X₄	驾驶年限	≤1= 1(参照)，>1~3 =2，>3~5 =3，>5~ 10 =4，>10 =5
X₅	人称	第二人称=1(参照)，第一人称=2，其他人称=3
X₆	情感	客观=1(参照)，正面情感=2，负面情感=3
X₇	修辞	无修辞=1(参照)，比喻=2，对偶=3
X₈	押韵	无押韵=1(参照)，押韵=2
X₉	语境	状态预设=1(参照)，情感预设=2，文化预设=3
X₁₀	长度	短=1（参照），中=2，长=3
Y₁	关注度	实际值(0~10分)
Y₂	理解度	实际值(0~10分)
Y₃	接受度	实际值(0~10分)

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表 5 预防酒驾交通安全标语的语言学特征现状

Table 5. The current linguistic characteristics of traffic safety slogans for preventing drunk driving

特征	分类	标语数	构成比/%	P^a
人称	第一人称	81	3.9	＜0.05
	第二人称	177	8.4
	其他人称	1 845	87.7
情感	正面情感	504	26.9	＜0.05
	客观	519	27.7
	负面情感	852	45.4
修辞	比喻	167	7.9	＜0.05
	夸张	69	3.3
	排比	45	2.1
	对偶	538	25.6
	反问	20	1.0
	拟人	68	3.2
	反复	24	1.1
	其他修辞	123	5.8
	无修辞	1 049	49.9
押韵	押韵	922	50.4	0.708
押韵	无押韵	906	49.6	0.708
语境	情感预设	350	16.6	＜0.05
	文化预设	189	9.0
	状态预设	1 101	52.4
	无预设	463	22.0
长度^b	短	253	13.8	＜0.05
	中	1 191	65.2
	长	384	21.0
注：a-不同语言学特征安全标语构成比的差异采用χ²检验；b-长度划分标准：①短，字符数＜12；②中，12≤字符数≤18；③长，字符数>18。

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表 6 调查对象基本特征

Table 6. Basic characteristics of survey participants

自变量	分类	人数(N=719)	构成比/%	P^a
性别	男	364	50.6	0.737
性别	女	355	49.4	0.737
年龄/岁	≤18~30	239	33.2	＜0.05
	>30~40	220	30.6
	>40~50	143	19.9
	>50	117	16.3
教育程度	初中及以下	69	9.6	＜0.05
	高中或中专	93	12.9
	大专	213	29.6
	本科	280	38.9
	研究生及以上	64	8.9
驾驶年限	≤1	117	16.3	＜0.05
	>1~3	137	19.1
	>3~5	156	21.7
	>5~10	191	26.6
	>10	118	16.4
注：a-采用χ₂检验比较调查人群的基本特征差异。

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表 7 不同语言学特征预防酒驾交通安全标语对关注度、理解度和接受度的影响

Table 7. Influence of traffic safety slogans for preventing drunk driving with different linguistic characteristics on public attention, understanding, and acceptance

变量	b(95% CI)^a
变量	关注度	理解度	接受度
人称(参照=第二人称)
第一人称	0.24(0.00~0.48)*	0.20(0.04~0.44)	0.31(0.07~0.55)*
其他人称^b	0.49(0.25~0.72)*	0.06(0.18~0.30)	0.05(0.19~0.29)
情感(参照=客观)
负向情感	0.20(0.04~0.44)	0.03(-0.21~ 0.260)	0.03(0.27~0.21)
正向情感	0.05(0.20~0.29)	0.02(-0.26~0.21)	0.02(0.22~0.26)
修辞(参照=无修辞)^c
比喻	0.04(0.28~0.19)	0.05(0.28~0.19)	0.02(0.26~0.22)
对偶	0.05(0.29~0.19)	0.11(0.34~0.12)	0.00(0.25~0.24)
押韵(参照=无押韵)
押韵	0.02(0.26~0.22)	0.04(0.27~0.19)	0.04(0.21~0.28)
语境(参照=状态预设)
情感预设	0.23(0.47~0.01)	0.10(0.32~0.13)	0.01(0.23~0.25)
文化预设	0.20(0.44~0.05)	0.14(0.08~0.37)	0.08(0.16~0.32)
长度(参照=短)
长	0.26(0.02~0.49)*	0.23(-0.46~0.01)	0.07(0.18~0.32)
中	0.18(0.05~0.42)	0.09(-0.33~0.15)	0.11(0.14~0.36)
注：a-由于关注度、理解度和接受度为计量资料，且均不服从正态分布，采用广义线性回归模型分析在控制公众性别、年龄、教育程度、驾驶年限后，不同语言学特征标语对公众关注度、理解度和接受度的影响；b-其他人称为第三人称或未使用任何人称代词；c-此处仅针对标语数量>100条的3种修辞(包括：比喻、对偶、无修辞)；*- P＜0.05。

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