170524定例研究会_阿部全体

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1 ヨーロッパにおける 本語学習者の 本語作 のテキストマイニング その 語的特徴に関するパイロットスタディー 2017 年 5 24 ( ) 語学研究所定例研究会 東京外国語 学 学院国際 本学研究院准教授阿部新

2 1. 的 ヨーロッパにおける 本語学習者の 本語作 の 語的特徴を テキストマイニングによって探索する

3 1. 的 : テキストマイニングによる探索 テキストマイニングは ( 阿部 2014) 複数の 書データの内容を総合的にらえるこで初めて得られる知 を抽出するための内容分析の技術 ( 那須川 2006: 1) コンピュータを使って 量のテキストの中から有益な情報を探し出す技術 ( 2008: 1) 定型化されていない 章 ( テキスト ) から有益な情報を発掘 ( マイニング ) するための 法論および分析 為 ( 内 2010: 102) 量の 定型のテキストから 初めて得られる知 を抽出する有益な情報を発掘する 技術 法 分析 為

4 1. 的 : テキストマイニングによる探索 コーパス 語学の 較 ( 阿部 2014) データ 的 現実の 語から網羅的 代表的に収集されたテキストデータ 語の記述 語に関する仮説の検証 ように収集されたテキストデータ 初めて得られる 有益な 技術主に検索

5 1. 的 : テキストマイニングによる探索 テキストマイニングの適 分野の広がり 定量的調査の調査環境の悪化 ( サンプリング実施難, 回収率の悪さ ) 定性的調査への関 の まり ( 隅 Lubart 2000:340) マーケティング分野での活 事例 ( 那須川 2006:66-68) コールセンターの 字化データ : 消費者からの苦情 質問 要望 営業活動報告 アンケート調査の 由回答 : 企業から消費者への評判把握

6 2. 先 研究 科学分野 社会科学分野での活 事例 2008 松村 三浦 2014 岸江 阿部 尾 2011 岸江 畑編 2014 アンケート 由回答の分析 電 掲 板, ブログの コミ情報, メーリングリスト, 議事録の分析 新聞記事の 動分類 学作品の書き 判別

7 2. 先 研究 ( アンケート 由回答分析 ) アンケート 由回答の分析 ( 阿部 2014) 語表現の 然さに関するアンケートの 由回答を分析 評価基準の探索 ( 森 2016) 評価コメントから評価基準を探索的に選び出す 向性の探索 ( 阿部 嵐 須藤 2016) 声教育に対するコメント ( アンケートの 由回答 ) から, 教師の特徴教育に対する考え を探索的に取り出し, 今後の 声教育の 向性についての 唆を得る

8 2. 先 研究 ( 第 語しての 本語産出データ ) 森ほか (2012) 外国 集住地域の 学校に通う 外国にルーツを持つ児童 ( 外国 児童 =80% は 本で 育 ) 本 児童の 本語作 ( 複数のテーマ ) を収集し, 両者をテキストマイニングによって分析し, 両者の作 の特性を探った 語彙数, 出現回数の分布, 出現上位語の分析, 品詞別 作 テーマ別の出現語彙の傾向, 共起ネットワーク分析等を った

9 2. 先 研究 ( 第 語しての 本語産出データ ) 森ほか (2012) 語彙量や品詞分布では 本 児童外国 児童では差がないが, 語彙の豊かさには差があった 語の選択や表記には違いが られ, 語同 の関連付けにも違いがあった

10 2. 先 研究 ( 第 語しての 本語産出データ ) 松 ほか (2013) ACTFL(The American Council on the Teaching of Foreign Languages) による OPI(Oral Proficiency Interview) によるレベル判定で超級レベル判定された 本語学習者の 頭産出の談話的特徴を, 上級レベル学習者 較して, テキストマイニングによって探った KY コーパスいうレベル別の学習者 OPI が収録されたコーパスのデータを使 した ( 中 英 韓の超級話者 3 名分, 上級話者 3 名分 )

11 2. 先 研究 ( 第 語しての 本語産出データ ) 松 ほか (2013) 結果して, 超級話者は, 談話の結束性を す表現, 聞き 配慮に関わる表現を上級話者より使うこが分かった 脈指 の コソア のうち コ 系表現 ( 複数段落における結束性を める ) 発話緩和や発話の埋め合わせ機能を持つ ね 多様なフィラー ( あの, あのー, まあ, なんか, もう, いや,, その, こう ) 葉を選んでいるこを す 試 的提 ( ていうか ていうんですか )

12 3. 本研究のデータ 科研 ( 研究課題番号 : ) 2014 年 年 3 11 か国の 本語学習者 クロアチア, フランス, ドイツ, ハンガリー, イタリア, オランダ, セルビア, スロベニア, スペイン, ロシア, アメリカ 国籍は 16 種類 ベルギー, クロアチア, フランス, ドイツ, 港, ハンガリー, イタリア, 韓国, ポーランド, ロシア, セルビア, スロベニア, スペイン, オランダ, アメリカ, ベトナム

13 3. 本研究のデータ 5 種類のプロンプト 英語, スペイン語, フランス語, ハンガリー語で準備 辞書使 可,1 時間程度で書くように指 A1/A2: 較対照の説明 論証 B1/B2/B3: ナラティブ ( 留学 にあなたの街を紹介, 留学 に居住 法の説明, 忘れられない出来事 ) A から最低 1 つ,B から最低 1 つ選んで書く ( が最低 2 つの作 を書く )

14 3. 本研究のデータ A1

15 3. 本研究のデータ A2

16 3. 本研究のデータ

17 3. 本研究のデータ SPOT: 然な話速度の読み上げ を聞き, 解答 紙に書かれた同 のひらがな 1 字分 1 か所の空欄 ( 法項 ) を 埋め ( 選択式 ) するテスト ( 林 2015)30 問 3 部 =90 問 執筆前に個 情報例 : 隣の ( ) 教えてもらったんです 年齢, 性別, 専攻分野, 国籍, 語, 移住経験, 語 4 技能の流暢さ, 本での学習歴, 本語能 試験受験経験, 本語学習歴, 本語の試験の受験経験, 本語能 (SPOT (Simple Performance-Oriented Test) いうテストのスコア ) 執筆後にアンケート 語でアカデミックライティングの授業を受けたこがあるか いつ受けたか そこで何を勉強したか アカデミックライティングを書く際の 本語 語の違い ( 由回答 ) 今回, どういうこに注意して書いたか 10 択で複数選択可 ( 例 : 全体の構成, 段落つけ, の結束性 など )

18 3. 本研究のデータ 男 44, 89 男 43, 年未満 年 73 6 年以上 34 3 年未満 年 96 6 年以上 21 あり 48, なし 85 あり 39, なし 110 あり 68, なし 65 あり 64, なし 85 平均 65.5 点 ( 中級前半 ) 平均 64.2 点 ( 中級前半 ) あり 66, なし 55 あり 71, なし 67 3 つ以下 つ 75 7 つ以上 28 3 つ以下 つ 74 7 つ以上 34

19 4. 分析 法 KH Coder( フリーソフト ) を使 テキスト型 ( 章型 ) データを統計的に分析するためのフリーソフトウェアです アンケートの 由記述 インタビュー記録 新聞記事など さまざまな社会調査データを分析するために制作しました 計量テキスト分析 または テキストマイニング 呼ばれる 法に対応 まかに 2 つの段階からなる分析 順 : データ中から語を 動的に取り出して その結果を集計 解析します これによって 分析者の予断をなるべく交えずに データの特徴をさぐったり データを要約したりします : 分析者が こういう表現があれば コンセプト A が出現していた なす いった指定 ( コーディングルール作成 ) を積極的かつ明 的に い データ中からコンセプトを取り出します その結果を集計 解析するこで 分析を深めます

20 5. 結果 ( 語数 ) 総抽出語数 50,610 56,325 異なり語数 2,777 3,013 作 数 作 あたり総抽出語数 作 あたり異なり語数

21 共起ネットワーク A1 旅 名詞 形容詞 動詞 形容動詞など 出現回数 20 回以上, 全 157 語のうち, 100 語を描画 性別 性 : 安い, 便利 男性 : 外国, 語, い, グループ, い, 知り合い, 問題, 計画 安い 予約 便利 行ける 自由 ん 好き 見る する 選ぶ 行く 自分 パック旅行 しれる 時間 もっ いう Female 全部 なる ホテル 思う 場合 ない 個人旅行 旅行 いる 一人 楽しい いい 人 決める ない たくさん ある Male 知る ても 準備 旅行会社 場所 国 できる あまり 経験 本当に プラス面 よい 出来る 外国 言語 グループ 面白い知り合い 計画 高い 作る 一番 問題 前 良い にる より

22 場所 A1 旅 名詞 形容詞 動詞 形容動詞など もっ 決める ん好き しれる自分ない 国 一人 便利 全部たくさん 出現回数 20 回以上, 全 157 語のうち, 100 語を描画 本語学習歴 知る 旅行会社 場合 自由 準備旅行 3から 5 年 7 年以上 見るない 3 年未満いる思う個人旅行 マイナス面よりても 予約 する 色々 ホテル できる なる 一番 時間 いい 人 楽しい 経験 ある 選ぶ 行く パック旅行 いう 他 一緒

23 場所 A1 旅 名詞 形容詞 動詞 形容動詞など もっ 決める ん好き しれる自分ない 国 一人 便利 全部たくさん 出現回数 20 回以上, 全 157 語のうち, 100 語を描画 知る 旅行会社 場合 準備旅行 3から 5 年 ない 見るいる 3 年未満 マイナス面より 本での学習経験 自由 7 年以上 個人旅行 思う ても ある が多様な語 予約 ホテル できる なる する 色々 一番 時間 いい 人 楽しい 経験 ある 選ぶ 行く パック旅行 いう 他 一緒

24 A1 旅 名詞 形容詞 動詞 形容動詞など 出現回数 20 回以上, 全 157 語のうち, 100 語を描画 本語能 試験の受験の経験 高い 話す 面白い 良い 行う ガイド 予定 グループ できるなる国人思う準備個人旅行決める一番好き知り合い 旅行自分一人見る NO 便利 しれる問題ても経験たくさん楽しい選ぶ YES 安いパック旅行時間するホテル いいないもっ場合いるあまり場所旅行会社行く自由知る全部 んないある 行けるいう予約一緒観光地にる

25 A1 旅 名詞 形容詞 動詞 形容動詞など 出現回数 20 回以上, 全 157 語のうち, 100 語を描画 SPOT( パート 3) の得点 上位のほうが多様な語 日本 他 面白い ても たくさん 一人好きん下位 もっ 決める ある 行く 中位 できる 時間 旅行 いる する パック旅行 場所 いい 人 旅行会社 選ぶない 個人旅行知る 思う 自分場合しれる国ホテル自由準備ないもちろんなる前上位調べるどう可能性全部観光地 楽しい ちょっ 見る 予約 問題言う いう 安い にる あまり

26 A1 旅 名詞 形容詞 動詞 形容動詞など他 出現回数 20 回以上, 全 157 語のうち, 100 語を描画 作 学習経験 ない が多様な語 面白い 楽しい 個人 ても 日本 行う ちょっ 予約行けるある行く場合問題旅行知り合いする選ぶグループ個人旅行ないなるたくさんホテル人ない旅行会社一番 いる決める場所 YES 自由 NO 自分全部時間パック旅行経験 もっ 思う いい しれる好き見る ん 国 いう 一人 準備できる知る あまり 高い友達情報人々観光地 安いにる一緒より便利

27 A1 旅 名詞 形容詞 動詞 形旅容動詞など 出現回数 20 回以上, 全 157 語のうち, 100 語を描画 今回の作 執筆時の注意 話す 会社 多い 今 安い なし ホテルない思うパック旅行自分あるない個人旅行する 全部問題 一人自由 7つ以上 4つから 36 つ以下つ いう国なる 出来る場所選ぶいいできる 旅行会社旅行行く人 見る 好き 決める ん いる 準備 知る 予約 ても 時間 しれる 便利 グループ

28 A1 旅 名詞 形容詞 動詞 形容動詞など 性 : 安い, 便利 男性 : 外国, 語, い, グループ, い, 知り合い, 問題, 計画 SPOT の点が良いほうが多様な語の使

29 A1 旅 連体詞 助詞 助動詞 感動詞など 出現回数 5 回以上, 全 50 語を描画 が の が で この って ので けど いう よ その に対して同じけれど 他の そんな 性別 を Female Male で して ね から な て にって へ について ある によって ば から ながら に し あの より

30 A1 旅 連体詞 助詞 助動詞 感動詞など この の で に が から にって 出現回数 5 回以上, 全 50 語を描画 本語学習歴 いう し 3 から 5 年 7 年以上 3 年未満 が より 短い よ について で から ば ので その へ よ て を あの

31 A1 旅 連体詞 助詞 助動詞 感動詞など で そのに いう この へ し 他の どの ある 出現回数 5 回以上, 全 50 語を描画 ながら ので にって して 本での学習経験 経験ある多様 ない よ ね ね よ をのて No で Yes から が によってなって けど について どんな ば が より から はい

32 して A1 旅 連体詞 助詞 助動詞 感動詞など を から から て し けど 出現回数 5 回以上, 全 50 語を描画 本語能 試験の受験の経験 経験がない よ ね について より この の で いう ので YES NO にってへ によってがば のに 他の ある が で に その ながら ね 同じ よ あの

33 し A1 旅 連体詞 助詞 助動詞 感動詞など で を から よ 出現回数 5 回以上, 全 50 語を描画 SPOT( パート 3) の得点 その がに 上位 中位 下位 ので て ね ながら 下位で よ ね にって ば の あの へ が によって で この から について いう

34 A1 旅 連体詞 助詞 助動詞 感動詞など より その から が が で によって ので から のに 出現回数 5 回以上, 全 50 語を描画 作 学習経験 他の いう を NO YES ね で して どの よ へ について て この ながら の し ある に ば にって けど

35 この A1 旅 連体詞 助詞 助動詞 感動詞など 出現回数 5 回以上, 全 50 語を描画 今回の作 執筆時の注意 し の で なし をので 7つ以上 4つから 6つ から ば ある が 3 つ以下 て が に から にって へ その

36 A1 旅 連体詞 助詞 助動詞 感動詞など 本語学習歴が短かったり, 本での学習経験, 本語能 試験の受験がない,SPOT の点が低い 章なのに よ ね を使う 本語学習歴がある多様な表現を使う

37 A2 料理名詞 形容詞 動詞 形容動詞などよい 出現回数 20 回以上, 全 155 語のうち, 100 語を描画 性別 性 : おいしい, 楽しい 男性 : 体, 必要, べる, 考える 一番 楽しい あまり おいしい 外食派 ある ない 自炊派 いう 人 食事 食べる 料理 好き いる 毎日 自分 友達 時間 外食 家族 Female お金 なる ても 美味しい 作る 自炊 もっ 良い レストラン 健康 できる Male いい 材料 行く よく いつも 思う かかる 一緒 高い 食べ物 考える 便利 たくさん 人々 する 安い 家 場合 比べる 出来る 時々 一つ 体 上手 必要 悪い

38 A2 料理名詞 形容詞 動詞 形容動詞など買う 出現回数 20 回以上, 全 155 語のうち, 100 語を描画 本語学習歴 い が多様な語 難しい 時々 材料 楽しい 店 しれる 一緒 もっ お金便利ない外食自炊 7 年以上料理 健康食事ても食べる時間高いある 3から 5 年たくさんいい するなる 3 年未満思う行く食べ物レストラン人自分作る安い いる 美味しい毎日あまりかかる外食派家できる好き自炊派 友達 おいしい いつも 大好き

39 A2 料理名詞 形容詞 動詞 形容動詞など安い 出現回数 20 回以上, 全 155 語のうち, 100 語を描画 本での学習経験 ある が多様な語 おいしい いつも 家族 できる楽しい食事レストラン 料理 する 作る 時間美味しい なる 自分行く ある 人 一緒便利 高い たくさん 食べ物 No ない 毎日いる友達家健康よい外食ても思う お金 Yes いい自炊派自炊好き食べる材料あまり場合外食派かかる 一人選ぶ多い悪い日本 言うご飯もっ必要でる買う外いう 出来る良い一つ生活

40 A2 料理名詞 形容詞 動詞 形容動詞など 出現回数 20 回以上, 全 155 語のうち, 100 語を描画 本語能 試験の受験の経験 ある が多様な語 時々 体 悪い おいしい 多い たくさん毎日家族 家 いう ても 自炊 思う 食べ物 レストラン外食 美味しい ある作る高い 料理 好き あまり 行く なる いい YES 一緒 NO 食事健康便利 食べる お金よいできる時間外食派安い人いる自分楽しい友達する自炊派かかるいつも必要材料ない 選ぶもっ一番でるマイナス面場合良い買う

41 A2 料理名詞 形容詞 動詞 材料形容動詞など 出現回数 20 回以上, 全 155 語のうち, 100 語を描画 SPOT( パート 3) の得点 上位のほうが多様な語 食べ物 いつも いい 高い 外食派 自炊派 たくさん 健康 安い ても 中位 下位 お金できる自炊なる便利かかる自分外食料理家ない人好きレストラン食事食べる行くするある時間思う友達作るいる 上位 もちろんいう出来る買う家族しれる必要場合店考える毎日大事美味しい一緒選ぶ 楽しい 大好き

42 A2 料理名詞 形容詞 動詞 形容動詞など 出現回数 20 回以上, 全 155 語のうち, 100 語を描画 作 学習経験 ある が多様な語 多い 持つ 必要 高いよくいる友達行く家する時間外食なる自炊ても良い自分楽しい美味しい外食派かかる人作るない安い NO 好き思う YES あまり料理食べる材料たくさんできる自炊派健康場合いい 一緒毎日ある食事家族便利いつも おいしいお金時々食べ物よいレストラン忙しい 一番もっ人々悪いでる

43 A2 料理いつも名詞 形容詞 動詞 形お金容動詞など良い 外食派おいしい ご飯 一緒 なる 友達 しれる 準備楽しむ 出現回数 20 回以上, 全 155 語のうち, 100 語を描画 今回の作 執筆時の注意 食べる 食べ物 好き 作る 高い レストラン 外食 する 7 つ以上 家 自分 思う料理 ない 行く できる ある 自炊 食事 4つから 6つ 3つ以下 自炊派 いい 人 健康 毎日 なし よい多い食品 材料 美味しい 安い たくさん時間 かかる 便利 いる ても

44 A2 料理名詞 形容詞 動詞 形容動詞など 性 : おいしい, 楽しい 男性 : 体, 必要, べる, 考える 学習歴などが い 経験が多いほうが, 多様な語の使

45 A2 料理連体詞 助詞 助動詞 感動詞など 出現回数 5 回以上, 全 48 語を描画 性別 ねのにってがあう からによってをて して ので な ながらいう Male Female し から で その こういうのべ で あの よ について けど に にって へ ある て に対して が けれど そんな こんな より どんな 同じ ば この もに どの

46 A2 料理連体詞 助詞 助動詞 感動詞など べ よ 同じ ながら て ってけど ね どの いう して こんな 出現回数 5 回以上, 全 48 語を描画 本語学習歴 から の な し その 7 年以上 どんな によって のに へ けれど こういう 3 年未満 う で この て を について にって が ある そんな ので ば 3 から 5 年 から に で より が

47 A2 料理連体詞 助詞 助動詞 感動詞など 出現回数 5 回以上, 全 48 語を描画 本での学習経験 について に対して あの にってのでである のながらし こういう この よ Yes No ね がなって にどんなどのから が よりそんなけれど いう へ のに から もに て て あ ば を して う で けど 同じ によって その こんな べ

48 A2 料理連体詞 助詞 助動詞 感動詞など 出現回数 5 回以上, 全 48 語を描画 本語能 試験の受験の経験 について に対して いう あの へ にってのでである のながらしのに こういう この よね YES NO がになどんながってどのからもにから よりそんなけれど て て あ ば を して う で けど 同じ によって その こんな べ

49 う A2 料理連体詞 助詞 助動詞 感動詞など 出現回数 5 回以上, 全 48 語を描画 あ て どんな のに けどに べよ どの な 同じについてながらけれど してへで ね SPOT( パート 3) の得点 その て 下位 上位 もに いうに対して ば の が この し で にってが よりから を によって そんな って 中位 ので から ある あの

50 A2 料理連体詞 助詞 助動詞 感動詞など について いう に対して その もにどのにって この の によって ってうこういう で 出現回数 5 回以上, 全 48 語を描画 あの から ある から ながらけど 作 学習経験 より が NOYES し て どんな こんな そんな のに 同じ して へ あ よ ば べ で て ので に けれど を ね な が

51 同じ A2 料理連体詞 助詞 助動詞 感動詞など 出現回数 5 回以上, 全 48 語を描画 の から が で に して へ あ そんな に対して けどのに ってによって 今回の作 執筆時の注意 4 つから 6 つ その 7つ以上 3つ以下 なし から ね あの ので ながら し て を この いう な より ば が で どんな にって について て

52 A2 料理連体詞 助詞 助動詞 感動詞など 学習歴が い多様なものが使われる

53 名詞 形容詞 動詞 形容動詞など A1 旅 性 : 安い, 便利 男性 : 外国, 語, い, グループ, い, 知り合い, 問題, 計画 SPOT の点が良いほうが多様な語の使 A2 料理 性 : おいしい, 楽しい 男性 : 体, 必要, べる, 考える 学習歴などが い 経験が多いほうが, 多様な語の使

54 連体詞 助詞 助動詞 感動詞など A1 旅 本語学習歴が短かったり, 本での学習経験, 本語能 試験の受験がない,SPOT の点が低い 章なのに よ ね を使う 本語学習歴が い多様な表現を使う A2 料理 本語学習歴が い多様なものが使われる

55 6. 検討 男 の違いが 較的 られた 経験が多い は表現が多様である 章で 末に よ ね を使う がいる 本語学習歴が短い 本での学習経験, 本語能 試験の受験がない SPOT の点が低い 章の書き についての指導が必要 重要

56 参考 献 阿部新 (2014) 表現の 然さ の判断基準を探るテキストマイニング よろしかったですか 等の表現の 然さ についてのアンケートにおける 由回答を例して 岸江信介 畑智司編 テキストマイニングによる 語研究 ひつじ書房 pp 阿部新 嵐洋 須藤潤 (2016) 本語 声教育の 向性の探索 声教育に対する 本語教師のビリーフの 由回答をデータして 宇佐美洋編 評価 を持って街に出よう くろしお出版 pp 川慎 郎 (2012) ベーシックコーパス 語学 ひつじ書房 基広 (2008) R によるテキストマイニング 森北出版 内 治 (2010) 数量化理論テキストマイニング 科技連出版社 隅昇 Lubart, Ludovic(2000) 調査における 由回答データの解析 InfoMinerによる探索的テキスト型データ解析 統計数理 48 巻 2 号 pp 岸江信介 阿部貴 基広 尾純 (2011) ワークショップ地域 語のデータ処理の批判的検討新展開 本語学会 2011 年度春季 会予稿集 pp 林典 (2015) SPOT (Simple Performance-Oriented Test) 李在鎬編 本語教師のための 語テストガイドブック くろしお出版 pp 那須川哲哉 (2006) テキストマイニングを使う技術 / 作る技術基礎事例適 事例から導く本質活 法 東京電機 学出版会 樋 耕 (2014) 社会調査のための計量テキスト分析内容分析の継承発展を 指して ナカニシヤ出版 松 真希 宮永愛 庵功雄 (2013) 超級 本語話者の談話特性 テキストマイニングを いた分析 国 国語研究所論集 第 5 号 pp 松村真宏 三浦 (2014) 社会科学のためのテキストマイニング [ 改訂新版 誠信書房 森篤嗣 (2016) 学 の話し合い活動に対する評価基準策定のための評価表現の帰納的探索 宇佐美洋編 評価 を持って街に出よう くろしお出版 pp 森篤嗣 齋藤ひろみ 陳楠 フルゲン-マリア-クラウディア-ワカ 嶌 陽 (2012) テキストマイニングによる外国 児童の作 語彙の分析 本 児童の作 の 較から 社会 語科学会第 30 回 会発表論 集 pp

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