综述：对话性记忆

本综述系统探讨了对话性记忆（Conversational Remembering）这一核心社会过程，强调其通过多模态交互（如言语、手势、凝视和韵律）协同建构个人与集体记忆，维系社会纽带并促进文化知识传播。文章重点剖析了对话动态（如话轮转换、协作话语构建）的作用，并介绍了自然语言处理（NLP）和机器学习等新兴技术在真实场景研究中的应用前景。

　　

Abstract

对话性记忆是人类通过协同互动建构个人与集体记忆、维持社会联结与传递文化知识的核心社会过程。这一过程本质上是多模态的，融合了言语与非言语行为（如手势、凝视、韵律）的协调，并主要发生于面对面交流情境中，数字通信也在一定程度上支持该过程。本综述指出，话轮转换、协作性话语构建和对话角色等互动动态显著影响记忆的提取与身份维系过程。文末还探讨了如何利用自然音视频记录与自然语言处理（NLP）、机器学习等新兴技术，在真实环境中识别与分析对话性记忆序列。

Introduction

关于过去经验的对话是人们塑造、传递与转化个体及集体记忆的重要途径。对话作为一种联合行动，要求参与者在共享环境中协调彼此的思想与意图。对话性记忆即指共同回忆共享或分布式存储的过往经验。有时人们共同经历事件（如共同观看比赛），形成共享的感觉与情绪记忆；有时则通过对话将各自独立的经验整合为集体记忆。前者依赖共同编码与提取，后者则通过对话实现个体经验的校准与共享检索。这一过程具有高度情境依赖性，受互动历史驱动，并涉及社会、认知、身体与物质资源在时间维度上的协调。尽管面对面对话是其典型形式，但在COVID-19封锁期间，对话记忆也曾短暂转移至WhatsApp等 messaging app，随后又回归线下。

Dynamics

对话性记忆受到特定互动动态的深刻影响。听者行为如反馈信号（backchannels，例如“uh-huh”）和对话修复（如请求澄清、重述或纠错）可提升说话者所传递信息的质量。对话伙伴经常通过重复对方词汇、句法结构对齐或互相补全话轮来实现话语的协同构建。这些机制不仅促进信息的精确传递，也加强了对话者之间的认知与情感联结。

Functions

不论在正式场合（如学校）还是非正式环境（如家庭），有关过去经验的对话都承担着文化信息传递的功能，通过教学与社会学习实现知识技能的代际传播。从进化视角看，传递与生存相关的叙事降低了自然与社会环境的复杂性，提升群体适应能力。此外，对话性记忆还在情绪调节、社会认同建构与群体凝聚中发挥关键作用。

Conversational Remembering in the Wild

在自然环境中研究对话性记忆面临方法学挑战。这类研究排除访谈或焦点小组等非自然情境，强调在不干扰日常互动的前提下捕捉自发言语。隐蔽录音与伦理合规的数据处理成为关键。近年来，自然语言处理（NLP）与机器学习技术为自动检测与分析真实对话中的记忆序列提供了新的可能，极大拓展了该领域的实证研究路径。

Collaborative Remembering Sequences

在自然发生的互动中，对话性记忆常通过“提醒物”（reminders）启动。提醒物形式多样，既可以是他人拥有的普通物品（如纪念品），也可以是对物主具有情感意义的个人物品。在语言层面，提醒常以提问等形式出现，并在面对面或视频中介的互动中与手势、凝视等多模态行为协同出现，共同激活与组织记忆提取的过程。

Conclusion

对话性记忆是一项基础性社会过程，支持个体与集体层面的记忆共建、社会联结与文化传承。本综述通过梳理其多模态本质与互动机制，并将其置于面对面与数字沟通的双重语境中，为该领域的理论发展与方法论创新提供系统参考。未来研究可进一步结合NLP与机器学习，深化我们对真实世界中记忆对话机制的理解。