• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2016 年度 実施状況報告書

京阪座敷音曲の中の舞踊的身体―テキストマイニングによる花柳界の地唄と上方唄の分析

研究課題

研究課題/領域番号 15K02185
研究機関明海大学

研究代表者

矢島 ますみ  明海大学, 経済学部, 教授 (80220135)

研究分担者 長谷川 慎  静岡大学, 教育学部, 准教授 (00466971)
前田 利之  阪南大学, 経営情報学部, 教授 (70320041)
研究期間 (年度) 2015-04-01 – 2018-03-31
キーワードテキストマイニング / 地唄 / 舞踊
研究実績の概要

本研究の目的は、京阪の座敷音曲のうち、舞踊表現の伴奏にしばしば使われる地唄と上方唄において、その言語的特徴をテキストマイニング分析を用いて明らかにしようとすることである。
2年目にあっては、歌詞データベースの精度を高める作業の継続、および分析のテクニカルアプロ―チとして、Transformed Weight-normalized Complement Naive Bayes (TWCNB), Maximum Entropy Modeling (MaxEnt)手法の適用の可能性の検討、演奏音楽(音声データ)を Fast Fourier Transform (FFT) により変換後、決定木による分類の可能性の検討を行った。
また、音楽データマイニング、テキストマイニングにおける総論的課題として、音楽データのテキストマイニングによる文化応用の可能性(国際比較的視野を含む)も検討する必要性が浮き彫りにされた。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

歌詞データ整理が資料の入手の困難さから データ整理が遅れ気味である。また、グローバルな視点を加味した日本の座敷舞踊と音楽の文化的特徴の客観的な差異を追求するスタンスにあって、もう一歩進んだ研究視野の重要性、つまり、言葉・歌詞分析のみにとどまらず、演奏データの処理による音楽分析の技術手法の検討に着手したため。

今後の研究の推進方策

音楽データのテキストマイニングによる文化応用の可能性をも鑑み、国際比較を念頭にいれたデータベース構築(データ項目の考察)の視点を加えながら、研究・分析を進めていく。

次年度使用額が生じた理由

専門家へのヒアリング調査の実施が、基礎データ構築の遅れにより、思うように進まなかった点で、旅費や謝金の支出が予定より少なくなっている。

次年度使用額の使用計画

29年度においては必要なヒアリングを実施していきたい。

  • 研究成果

    (2件)

すべて 2016

すべて 学会発表 (2件) (うち国際学会 2件)

  • [学会発表] Sports Skill Discrimination with Motion Frequency Analysis2016

    • 著者名/発表者名
      Toshiyuki MAEDA1 and Masumi YAJIMA
    • 学会等名
      The 2016 Future Technologies Conference
    • 発表場所
      San Francisco, CA (USA)
    • 年月日
      2016-12-07
    • 国際学会
  • [学会発表] Skill Identifcation Using Time Series Data Mining2016

    • 著者名/発表者名
      Toshiyuki MAEDA1 and Masumi YAJIMA
    • 学会等名
      The 2016 International Conference on Data Mining
    • 発表場所
      Las Vegas
    • 年月日
      2016-07-27
    • 国際学会

URL: 

公開日: 2018-01-16  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi