研究課題/領域番号 |
23K21937
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補助金の研究課題番号 |
22H00665 (2022-2023)
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 基金 (2024) 補助金 (2022-2023) |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分02070:日本語学関連
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研究機関 | 早稲田大学 (2024) 跡見学園女子大学 (2022-2023) |
研究代表者 |
加藤 大鶴 早稲田大学, 文学学術院, 教授 (20318728)
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研究分担者 |
中澤 信幸 山形大学, 人文社会科学部, 教授 (30413842)
坂水 貴司 広島経済大学, 教養教育部, 助教 (30825261)
佐々木 勇 広島大学, 人間社会科学研究科(教), 教授 (50215711)
浅田 健太朗 島根大学, 学術研究院人文社会科学系, 教授 (50346045)
肥爪 周二 東京大学, 大学院人文社会系研究科(文学部), 教授 (70255032)
石山 裕慈 神戸大学, 人文学研究科, 准教授 (70552884)
高田 智和 大学共同利用機関法人人間文化研究機構国立国語研究所, 研究系, 教授 (90415612)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
12,610千円 (直接経費: 9,700千円、間接経費: 2,910千円)
2024年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2023年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2022年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
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キーワード | 漢字音 / 漢語音 / 位相差 / 文献資料 / データベース / 資料横断的 / 位相 / 音韻史 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究は、文献資料に現れる漢字音・漢語音データを統合して信頼性の高い巨大なデータベースを構築することで、個別資料論に偏りがちであった研究状況に総合的な学術的視野を作り出し、新たな研究の局面を創出することを目的とする。本DBは、(1)古代から近現代までを貫く時代的通覧性を持ち、(2)漢文資料、和文資料、声明、悉曇、古辞書、音義など位相的な多様性を有し、さらに(3)漢字音と漢語音が対照可能である体裁であることから漢字音から語音形成史をたどることが可能、という特徴を備える。本研究は通史的・資料位相論的、さらには借用語音韻論から一般日本語音韻史に至る研究領域にまでに広くインパクトを与えることになる。
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研究実績の概要 |
今年度は前年度に課題となったデータベースの構造的問題の解決を目指しながら、同様に前年度に目標とした文献資料を中心に新たなデータを実際に加え、仮公開まで運ぶことを目的とした。最終的には新たに26の文献を加え、延べ27万2千行に及ぶデータサイズとなった。これによって平安時代から昭和時代までの、漢文直読・訓読(仏典・漢籍)、和化漢文、音楽資料、和文、辞書資料に及ぶ広い位相的資料を取りそろえ、量的な分析が可能となるところまでたどり着くことができた。さらには新しいデータベースサイト(https://dhsjr.w.waseda.jp)を構築し、データセットを公開するだけでなく簡易検索サイトを実験的に立ち上げ利用者の便宜を図った。 一方、文献の性格が多様になることで、データベースの項目には見直しが必要となった。まず音楽資料に記される節博士を格納する項目を新たに設定した。また欧文資料が加わったことに伴いアルファベットによる字音・語音を示す項目も必要となった。前年度からの課題だった検索用の正規化列はJIS第2水準までの範囲で康熙字典体に統一された。今後は歴史的字音仮名遣いを本データベースで検証しながら、検索用「読み」項目も模索することになる。 今年度は2024年2月に跡見学園女子大学で進捗の報告会を分担研究者らと行った他、1月に東洋学とコンピュータ利用第37回研究セミナー、3月10日の清華大学におけるフォーラム古辞書・漢字音とデータベース2024など外部に積極的な発信を行った。また2023年8月には山口県にて旧栄福寺蔵大般若経の共同調査も行い、個別的な取り組みとは別に、新たな資料の発掘にも力を入れた。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
メーリングリストのほか、Discordにて研究に関わる小さな情報も共有し、全体の意思疎通に齟齬がない環境を保持している。いくつかの課題を残す部分もあるが、当初想定しているよりもデータサイズは大きくなり学術的成果も上がってきている。
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今後の研究の推進方策 |
基本的には当初の予定通り進める。ただし新たに加えるべき文献資料、改善を検討すべきデータベース上の問題が発見された場合は、適宜解決を検討する。
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