Project/Area Number |
21K13008
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 02060:Linguistics-related
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Research Institution | Shonan Institute of Technology |
Principal Investigator |
佐藤 絢子 湘南工科大学, 工学部, 准教授 (80821884)
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Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
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Keywords | 隠喩 / 換喩 / 認知言語学 / 比喩 |
Outline of Research at the Start |
本研究は、認知言語学のアプローチから日常言語使用における比喩表現についての理論的な分析を行う。比喩表現は主に隠喩と換喩に大別される。多くの先行研究では両者は独立した表現であると考えられてきたが、最近の研究では両者の性質を併せ持つ表現への認識が高まってきている。既存研究では隠喩・換喩が使用される文脈に注目してその性質を分類・整理する方法が主流となっているが、本研究では認知言語学の新しい理論体系であるLexical Concept and Cognitive Models(LCCM理論)を応用して、従来とは異なるアプローチの理論分析を行う。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、認知言語学のアプローチから日常言語使用における比喩表現についての理論的な分析を行うものである。研究は主に「言語データ分析」、「隠喩・換喩の解釈に関するLexical Concept and Cognitive Models (LCCM理論)分析」、「理論の実験的な検証」の三つのパートから構成される。2021年度は一つ目の研究課題である言語データの分析を実施した。2022年度はその分析結果を受け、比喩表現におけるLCCM理論に基づく分析を実施した。特に隠喩と換喩の両方の特徴を持つ表現について、その比喩の概念領域や解釈までの認知の移行数やその性質に応じて、隠喩に近い表現、換喩に近い表現、判別しづらい表現、といった形で表現のタイプ毎に理論的に分析し、それぞれのタイプを並べて比較できるよう理論を構築・精緻化した。今後は、理論の実験的な検証を実施する。その際の仮説として、隠喩と換喩との間を連続的に埋めるように表現が概念上帯状に分布すると予想している。この作業により、従来は別物であると考えられていた隠喩と換喩が、言語使用前の認知時点では連続的に繋がっており、比喩の程度によって言語使用における表現の違いが顕在化する可能性について検証する。具体的には、構築する理論の通りに隠喩表現と換喩表現が連続的に繋がっているか実験的に検証する。本研究では一般の被験者を集めた実験を行う。民間調査会社のネットモニターから実験参加者を募って、参加者に対してタスクと質問票調査への回答を依頼する。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
2021年度からの遅れの影響を受け、2022年度も予定より少し遅れている。
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Strategy for Future Research Activity |
研究の進行はやや遅れているが研究内容に特に大きな変更はない。2023年度は、現在までの成果を発表および論文投稿しながら、二つめの研究課題である隠喩・換喩の解釈に関するLexical Concept and Cognitive Models (LCCM理論)分析を整理する。さらに民間調査会社を利用し、実証実験を行いデータを収集・分析作業を行う予定である。データの抽出方法とデータ分析の手法について改めて検討が必要となったが、今年度内に実施できる予定である。
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