2023 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), 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 / X |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は３本の論文および口頭発表をした。うち１本は言語学的観点から、２本は情報工学的観点からのアプローチである。
吉田を中心とした言語学的観点からの分析では２０２３年の新語・流行語のうち「かわちい」を取り上げて分析を行った。この「かわちい」という語は、従来の幼児語として形容詞の語尾を「〇〇ちい」（例：さびちい、うれちい）と変える音声変化的仕組みのように、自然発生的に変化したものではないため、その仕組みを解明することは、ことばが意図的に変わっていく仕組みの解明の一つになると考える。具体的には、この変化は従来ある言語変化のシステムを複数組み合わせることによって内的な変化を起こした。加えて爆発的な流行語となったのは、それ以前に「ちいかわ」というアニメの主人公が流行したことによる類推も関与していることを明らかにした。この論文は、自然言語の変化とは本研究は、目的の一つである「短期言語変遷モデル」の構築に対して、ひとつの基盤を作ったという点で重要な研究である。
武藤を中心とした情報工学的観点からの分析では、Twitterでの単語の流行と定着について定量的な分析を行い、流行語の定着予測を行った。そのモデルとしてある期間における語の使用回数の推移を機械学習手法を用いて学習させ、一定期間後に流行状態であるかを予測し、その予測が高い精度で正しいということを確認した。この研究は、本研究の目的の一つである反証可能な流行語予測の確立という点において、重要な示唆を示す研究となった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
ツイッターからXに変更されたことに伴い、XのAPI使用が不可能となり、データを収集するためには、科研費をこえる費用が必要となってしまったため、データ収集が途中でとまってしまった。そのため、検証したい流行語・新語があっても量的な観点から直接それを収集することが現状ではできないという状況から、進捗が予定より遅れている。
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| Strategy for Future Research Activity |
ツイッターからXに変更されたことに伴い、データを収集するためには、科研費をこえる費用が必要となってしまったため、データ収集が途中でとまってしまった。そのため、今後の研究の推進の方向としては、以下の３点をあげる。
（１）すでに収集した言語データのみを用いて情報工学的観点からの分析を行う
（２）X以外のソースから言語データが収集できないかについて検討をする。
（３）流行語・新語について、個々のことばについてどのような変遷がおきたのか、言語学的観点から分析をすることで、変遷モデルの構築を試みる。
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| Causes of Carryover |
研究の進捗が遅れたため、次年度への繰り越しが必要となった
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