语言是数字词汇识别与处理过程中的一个因素

《Brain and Language》：Language is a factor in the identification and processing of number words

　　雷米·拉谢兰|克里斯汀·席尔茨|米拉·马里诺娃•语言特征（如透明度）以及一个人是否为多语者，会影响其处理和学习数字的方式。•在多语者中，口头数字词与视觉上的印度-阿拉伯数字之间可能存在多种关联。•需要整合性模型来解释从儿童期到成年期，语言与数字表征之间如何相互作用。

引言自20世纪90年代以来，数字认知与心理语言学这两个领域大致沿着平行路径发展。这种分离部分源于历史因素，部分源于神经认知因素，既反映了数字认知作为独立研究领域的出现（Brysbaert, 2018），也体现了语言与数字大小处理存在部分不同的神经基础这一证据（Amalric & Dehaene, 2018; Moeller et al., 2015）。尤其是顶内沟——这一始终与数字的处理和表征相关的脑结构——位于核心语言网络之外，这进一步支持了数字处理可能依赖特定领域机制的观点（有关这些网络的概述，可参见Menon & Chang, 2021; Price, 2012）。不过，正如先前的研究所指出的，存在部分不同的神经基础并不排除语言网络与数字网络之间的动态互动（Artemenko et al., 2018; Moeller et al., 2015）。在本文中，我们基于Frenck-Mestre和Vaid（1992）的著作《语言在普通词与数字词识别中的作用》为基础，进一步阐述语言如何助力数字概念的学习，尤其是数字词在发展过程中的习得与表征。

针对本特刊提出的“为何将1992年就已知晓的事物称为新事物？”这一问题，我们认为，尽管关于语言在数字处理中的作用的一些基本见解，包括数字词与普通词在处理上的差异，早在那时就已提出，但经过数十年的后续研究，其理论与实证意义已变得更加清晰且影响更为深远。多项研究一致表明，语言特征（如透明性与不透明的计数系统）以及语言状况（单语者与多语者）会在多个层面产生普遍语言层面的影响（如语法）和特定语言层面的影响（如形态句法），这些层面涵盖从数字的识别、处理、学习、存储与检索，到在普通人群及特殊人群中高级数字与数学技能的保持与评估（Brysbaert, 2018; Dowker & Nuerk, 2016; Schiltz et al., 2024; Spelke, 2017）。在日益多元语言的世界里（联合国教科文组织，2025），阐明多语语言经验如何影响数字概念的习得与处理，不仅具有时效性，而且在理论与教育层面都具有重要意义。尤其考虑到目前仍存在将语言与数学视为完全独立认知领域的错误观念，这种观点可能会强化过于简单化且可能有害的教育理念。

在开始讨论之前，我们想对一些术语进行明确。本文采用的定义是操作性的，旨在确保概念清晰。不过我们也意识到，这些术语都存在持续的理论争议，并且各有局限性。所谓数字，我们指的是表示数字的符号，比如印度-阿拉伯数字“5”、罗马数字“V”，或是任何语言中的数字词“five”，它们都代表数字5（参见Nú?ez, 2017）。（数字）词汇层面涉及数字符号的表面形式与结构表征，包括数字本身（如“5”）以及它们在不同语言中的具体词形（如“five”、“cinq”）。在此背景下，语言的词汇效应指的是数字词结构中的形态句法差异对其识别与检索所产生的影响（Bahnmueller et al., 2018）。（数字）词汇语义关联则描述了数字符号的形式结构与其内在语义之间的联系。（数字）语义层面指的是独立于表面形式，存在于数字表征之间的各种概念关系。例如，数字“5”（“cinq”、“fünf”）与“3”（“trois”、“drei”）通过多种语义属性相互关联，包括序数关系（在计数顺序中3在5之前）、大小关系（5大于3）、数值距离（两者之差为2）以及奇偶性（两者均为奇数）。这些关系属于底层数字概念的属性，不会因语言形式的不同而改变。最后，本文中将双语能力与多语能力互换使用，二者均指个体能够每天运用两种或更多语言进行有效交流与学习的能力（Bhatia et al., 2013; Grosjean, 2010; Hélot & Erfurt, 2016）。这些术语的精确定义取决于多种因素，如熟练程度的高低与形式（如口语与书面语）、习得阶段（如儿童早期或成年期）以及所掌握的语言数量（Schiltz et al., 2024）。

在最初的研究中，Frenck-Mestre和Vaid（1992）通过两项实验探讨了语言在双语者普通词与数字词词汇组织中的作用。在实验1中，参与者为英语-法语后期双语者，他们需要完成一项词汇判断任务，任务中的目标词为普通词，其前会呈现启动词（普通词或数字词），实验条件分为语言相同（即匹配）和语言不同（即不匹配）两种情况。实验2的设置类似，但此时目标词为数字词或中性词（英语或西班牙语），其前呈现的启动词可以是相同的、经过翻译的或中性的。对于这两项实验，研究者假设语言匹配度对普通词的影响会比数字词更显著——在实验1中，无论是作为启动词还是目标词，在实验2中作为启动词时都是如此。这一假设的依据是，数字词的识别受语言影响的程度低于普通词。研究者提出这一假设的理由是，数字词具有明确的性质、简单的句法结构以及较少的基本元素，因此其词汇组织相对独立。这样一来，与普通词相比，语言对数字词而言就不是那么重要的特征。实际上，实验1的结果显示，当目标词（即普通词）前面是普通词时，语言匹配度效应更为明显，而当其前面是数字词时则效应较弱，这表明与普通词相比，语言在数字词识别中的作用可能微乎其微。不过实验2的结果并不十分明确，因为启动词类型（相同或翻译后的）与目标词类型（数字词或普通词）之间的交互作用并不显著。基于这些发现，研究者认为数字词及其他数字符号（如印度-阿拉伯数字）要么各自激活双语者词汇中的特定部分，要么被归入独立的系统，其中语言并非数字词的主要支配规则。此外，研究者还推测，由于数字作为数字符号具有跨语言的统一表征，研究中的参与者可能直接从每种语言中获取数字表征，从而消除了语言效应。值得注意的是，后来研究者确实在一项需要回忆算术事实的任务中观察到了语言效应（Frenck-Mestre & Vaid, 1993），即参与者在第二语言中的算术验证表现不如在第一语言中。总体而言，这些研究早在20世纪90年代初就表明，语言有助于数字的识别、处理与检索，尤其是数字词。重要的是，这些效应的强度会随着处理层次的不同而变化：当数字词被视为词汇项目时，效应相对较弱（Frenck-Mestre & Vaid, 1993），而当需要调用和提取更复杂的语义知识时，效应则会更加明显（Frenck-Mestre & Vaid, 1993）。

在Frenck-Mestre和Vaid的研究发表前后，Stanislas Dehaene发表了另一篇题为《多种数字能力》的文章（Dehaene, 1992）。该文章基于脑损伤患者、普通成年人、天才儿童以及非人类动物的数据，提出了数字处理的三重编码模型（TCM）。根据三重编码模型，数字的意义（即其语义）通过模拟量级编码来表示，也就是以非符号化的数量形式存在，而这一编码可以通过另外两种编码来访问：听觉-言语词形与视觉阿拉伯数字形式。至今，三重编码模型仍是应用最广泛的数字处理神经认知模型，不过其假设与预测也受到了后续研究的严峻挑战（Krajcsi et al., 2018; Reynvoet & Sasanguie, 2016; Skagenholt et al., 2018）。三重编码模型的提出在科学界引发了广泛关注，促使数字认知作为一个独立研究领域逐渐兴起。

自从三重编码模型出现后，大量研究致力于探究（其中包括）非人类与人类如何学习和处理数字，以及这与日后数字技能和数学表现之间的关系，而语言与多语现象的影响则相对较少受到关注。因此，尽管有越来越多的证据表明数字领域与语言领域之间存在互动，但数字认知与心理语言学这两个领域依然基本上独立发展，彼此间缺乏足够重视（Brysbaert, 2018; Dowker & Nuerk, 2016）。正如最初提出该研究的学者们（Frenck-Mestre & Vaid, 1992）在后续研究中指出的：“关于双语现象的心理语言学研究……往往没有将数字认知纳入考量范围”（Garcia et al., 2021）。然而，随着这两个领域不断发展、变得愈发复杂且内容更加丰富，这一趋势也在日益多元语言的世界中持续显现（联合国教科文组织，2025）。因此，越来越难以忽视多语现象与数字处理之间的互动。遗憾的是，过去及现在对这种互动的忽视已在教育体系中显现出来，尤其是在第二语言学习者的数学表现上（Greisen et al., 2021；相关综述可见Bonifacci et al., 2025; Schiltz et al., 2024）。因此，在本文中，我们基于Frenck-Mestre和Vaid（1992）的初始研究，进一步阐述语言如何助力数字的学习，尤其是数字词在发展过程中的习得与表征。具体而言，我们认为语言是多语者理解数字词及其与其他数字形式之间关系的关键要素。此外，我们还认为，由于数字词具有普遍的语义属性，它们为了解多语者的 Semantic表征及其发展轨迹提供了独特的视角。通过这一研究，我们希望推动在心理语言学、数字认知与多语现象交叉领域的更系统化研究。

片段摘录数字表征人类每天都会在各种情境下处理不同形式的数字信息。例如，在超市收银台排队时，我们可以快速估算前面有多少人（“我前面有几个人”），或者花更多时间去数一数，从而得到确切的数字（“我前面有五个人”）。我们快速估算人数和物体数量的能力是由……构成的多语者心中的数字一般语言与数字词在塑造数字表征过程中的相互作用，需要一个能够拓展Frenck-Mestre和Vaid最初观点的整合性理论框架。具体而言，这样的框架需要解释一般语言、数字词与数字之间发展背后的认知机制，同时也能为关于多语者数字处理的现有讨论提供有价值的概念框架。

结论与多语数字研究的未来方向在本文中，我们基于Frenck-Mestre和Vaid（1992）的著作《语言在普通词与数字词识别中的作用》，进一步阐述语言如何助力数字概念的学习，尤其是数字词在发展过程中的习得与表征。在他们的研究中，研究者认为数字词与普通词可能被存储在独立的词汇系统中，因为数字词具有明确的性质……

CRediT作者贡献说明雷米·拉谢兰：写作——审稿与编辑，写作——初稿撰写，概念构建。克里斯汀·席尔茨：写作——审稿与编辑，写作——初稿撰写，概念构建。米拉·马里诺娃：写作——审稿与编辑，写作——初稿撰写，指导监督，概念构建。

伦理审批本文是按照APA伦理标准撰写的。有关伦理审批与知情同意的相关内容，请参阅本文中引用的各项研究。

资金支持雷米·拉谢兰未获得公共、商业或非营利机构提供的任何特定资助。克里斯汀·席尔茨获得了卢森堡国家研究基金的资助，资助编号为：C20/SC/14629532/SymNumDev。在概念构思和论文初稿提交阶段，米拉·马里诺娃获得了卢森堡国家研究基金的资助，资助编号为：C20/SC/14629532/SymNumDev。在论文修改过程中，她又获得了高级博士后奖学金的支持。利益冲突声明：作者声明自己不存在任何可能影响本文所述研究的已知财务利益或个人关系。