2022 Fiscal Year Research-status Report
社会方言に基づく短期言語変遷モデルの構築：ツイッターを言語資源とした学際的研究
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22K00528
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| Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
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Principal Investigator |
吉田 江依子 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (30342033)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
横越 梓 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (80508391)
武藤 敦子 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (90378240)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | ツイッター / 新語・流行語 / 広辞苑 / 定着語彙 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、年度別研究計画に従い、研究の基礎となるデータの収集と分類を中心に行った。まず本研究の基礎となる語彙の対象一覧を作成した。基本的には「ユーキャン新語・流行語大賞」に選ばれた語句、「ＪＣ／ＪＫ流行語大賞」に選ばれた語句をリストアップした。リストアップした語句は計1,111語の中で、収集したデータを、変遷の特性に応じて基礎語彙、派生語彙、消滅語彙、定着語彙の４つに分類することを挙げたが、まず定着語彙について調査をした。定着語彙とは、辞書などに載る語彙と定義をしており、今回の研究では、リストアップした語彙が広辞苑に掲載されているかどうか、また、掲載された場合はいつから掲載され始めているかを調査するため、流行語大賞が始まった 1984年以降に出版された広辞苑の第４版から最新の第７版までをチェックし、検証を行った。また、本研究は数値を中心に流行について検証するものであるが、広辞苑においてはどのような基準で掲載を行っているのかについても問い合わせをし、岩波書店からの回答ももらった。また、テストケースとして、リストアップしたデータからいくつかを抜粋し、Twitterにおけるツイート数を収集した。
収集したデータを一部利用した業績として、研究論文が１編（研究分担者が第一著書）および研究発表2件がこれまでの実績としてあげられる。特に、情報工学の観点から分析を行ったものとなっており、今後の言語学的研究への基礎となる業績となった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の計画通り、基本データを収集することができた。また、そのデータを４つの観点から分類することを計画しており、そのうちの１つである「定着語彙」についての分類は完成した。ただし、当初の予定では、定着語彙のもととなる辞書については広辞苑の最新版を用いてのみ分類する予定であったが、研究を進めるうちに、旧版についても調べることが効果的であると考え、第４版からの調査も加えたことにより、定着語彙の分類に時間をとってしまったが、そのため、残りの３分類については今年度に終了という計画には遅れることとなっているが、特に研究に支障をきたすような問題は起きておらず、おおむね計画通り順調に進展しているといえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
計画の遅れを取り戻すため、データの収集と分類を2023年度の当面の取り組みとする。
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| Causes of Carryover |
研究の進捗が少し遅れたために計画どおりの使用ができなかったことが理由となる。次年度は当初の予定に間に合わせるように計画をすすめ、予定どおりの予算執行を目指す
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