(57)【要約】【課題】オノマトペに代表される音象徴語を用いたパーソナリティの評価手法を提供することで、多面的・動的なパーソナリティの評価を簡易に実現する。【解決手段】音象徴語を入力する入力部と、前記音象徴語に含まれる音韻の要素に対し、人のパーソナリティについての複数の評価尺度に基づいて該評価尺度毎に評価を行う評価部と、前記評価尺度毎に評価結果をレベル表示を行う表示部とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音象徴語を入力する入力部と、
前記音象徴語に含まれる音韻の要素に対し、人のパーソナリティについての複数の評価尺度に基づいて該評価尺度毎に評価を行う評価部と、
前記評価尺度毎に評価結果をレベル表示を行う表示部と
を備えたことを特徴とする音象徴語・パーソナリティ情報提供装置。
【請求項２】
前記表示部は、前記評価尺度毎に評価結果を棒グラフで表示することでレベル表示を行う
ことを特徴とする請求項１に記載の音象徴語・パーソナリティ情報提供装置。
【請求項３】
前記表示部は、前記評価尺度毎に評価結果の値域の一端から他端に向かって伸びる棒グラフでレベル表示を行う
ことを特徴とする請求項２に記載の音象徴語・パーソナリティ情報提供装置。
【請求項４】
前記表示部は、前記評価尺度毎に評価結果の値域の中心から両端に向かって伸びる棒グラフでレベル表示を行う
ことを特徴とする請求項２に記載の音象徴語・パーソナリティ情報提供装置。
【請求項５】
前記評価尺度毎の評価結果を所定のデータ形式で出力する出力部
を備えたことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の音象徴語・パーソナリティ情報提供装置。
【請求項６】
人のパーソナリティについての複数の評価尺度毎の値を入力する入力部と、
初期の音象徴語を生成する生成部と、
前記音象徴語に含まれる音韻の要素に対し、人のパーソナリティについての複数の評価尺度に基づいて該評価尺度毎に評価を行う評価部と、
評価結果と前記入力された評価尺度毎の値との類似度に基づいて前記音象徴語に変形を行い、前記評価部の処理を繰り返して最適化を行う最適化部と、
最適化された音象徴語を提示する提示部と
を備えたことを特徴とする音象徴語・パーソナリティ情報提供装置。
【請求項７】
音象徴語を入力し、
前記音象徴語に含まれる音韻の要素に対し、人のパーソナリティについての複数の評価尺度に基づいて該評価尺度毎に評価を行い、
前記評価尺度毎に評価結果をレベル表示する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする音象徴語・パーソナリティ情報提供方法。
【請求項８】
人のパーソナリティについての複数の評価尺度毎の値を入力し、
初期の音象徴語を生成し、
前記音象徴語に含まれる音韻の要素に対し、人のパーソナリティについての複数の評価尺度に基づいて該評価尺度毎に評価を行い、
評価結果と前記入力された評価尺度毎の値との類似度に基づいて前記音象徴語に変形を行い、前記評価の処理を繰り返して最適化を行い、
最適化された音象徴語を提示する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする音象徴語・パーソナリティ情報提供方法。
【請求項９】
音象徴語を入力し、
前記音象徴語に含まれる音韻の要素に対し、人のパーソナリティについての複数の評価尺度に基づいて該評価尺度毎に評価を行い、
前記評価尺度毎に評価結果をレベル表示する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする音象徴語・パーソナリティ情報提供プログラム。
【請求項１０】
人のパーソナリティについての複数の評価尺度毎の値を入力し、
初期の音象徴語を生成し、
前記音象徴語に含まれる音韻の要素に対し、人のパーソナリティについての複数の評価尺度に基づいて該評価尺度毎に評価を行い、
評価結果と前記入力された評価尺度毎の値との類似度に基づいて前記音象徴語に変形を行い、前記評価の処理を繰り返して最適化を行い、
最適化された音象徴語を提示する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする音象徴語・パーソナリティ情報提供プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音象徴語・パーソナリティ情報提供装置、音象徴語・パーソナリティ情報提供方法および音象徴語・パーソナリティ情報提供プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
会社における社員の採用、病院での精神疾患についての診察等において、人物の性格を評価する場面がある。
【０００３】
従来、このような人物の性格を評価する手法として、多数の形容詞対を用いた質問紙によるテストが行われていた。
【０００４】
一方、言語学や心理学での先行研究では、Big Fiveと呼ばれる外向性、協調性、勤勉性、情緒安定性、知性の５因子で人のパーソナリティを分類してきた（非特許文献１）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Goldberg, L. R. (1982). From Ace to Zombie: Some explorations in the language of personality. In C. D. Spielberger & J. N. Butcher (Eds.), Advances in personality assessment , Vol. 1, 203-234.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述した質問紙によるテストでは、回答者の負担が大きく、特に子供やお年寄りなどには自分の性格を多数の評価尺度で分析的に回答することが難しいという問題があった。
【０００７】
また、５因子で評価する手法は、パーソナリティを少数の因子に集約することになるため、個人の多面的なパーソナリティや人と人とのインタラクションで動的に変化するパーソナリティは評価しにくいという問題があった。
【０００８】
本発明は上記の従来の問題点に鑑み提案されたものであり、その目的とするところは、オノマトペに代表される音象徴語を用いたパーソナリティの評価手法を提供することで、多面的・動的なパーソナリティの評価を簡易に実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の課題を解決するため、本発明にあっては、音象徴語を入力する入力部と、前記音象徴語に含まれる音韻の要素に対し、人のパーソナリティについての複数の評価尺度に基づいて該評価尺度毎に評価を行う評価部と、前記評価尺度毎に評価結果をレベル表示を行う表示部とを備える。
【発明の効果】
【００１０】
本発明にあっては、オノマトペに代表される音象徴語を用いたパーソナリティの評価手法を提供することで、多面的・動的なパーソナリティの評価を簡易に実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】一実施形態にかかる音象徴語・パーソナリティ情報提供装置の構成例を示す図である。
【図２】形態データベースのデータ構造例を示す図である。
【図３】パーソナリティについての評価尺度の例を示す図である。
【図４】被験者実験に用いるアンケートの例を示す図である。
【図５】被験者実験に用いるオノマトペの例を示す図である。
【図６】パーソナリティ評価データベースの生成手法の例を示す図である。
【図７】パーソナリティ評価データベースの例を示す図である。
【図８】音象徴語・パーソナリティ情報提供装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図９】実施形態の処理例を示すフローチャート（その１）である。
【図１０】形態解析部による解析項目の例を示す図である。
【図１１】オノマトペ表現データのデータ構造例を示す図である。
【図１２】評価結果の表示例を示す図（その１）である。
【図１３】評価結果の表示例を示す図（その２）である。
【図１４】妥当性評価の例を示す図である。
【図１５】実施形態の処理例を示すフローチャート（その２）である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の好適な実施形態につき説明する。なお、音象徴語の例としてオノマトペを中心にして説明するが、オノマトペ以外の音象徴語についても適用できることはいうまでもない。
【００１３】
＜全体構成＞
図１は一実施形態にかかる音象徴語・パーソナリティ情報提供装置１の構成例を示す図である。図１において、音象徴語・パーソナリティ情報提供装置１は、機能部として、インタフェース部１１と音象徴語解析部１２とパーソナリティ対応音象徴語生成部１５を備えている。これらの機能部は、音象徴語・パーソナリティ情報提供装置１を構成するコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のハードウェア資源上で実行されるコンピュータプログラムによって実現されるものである。各部は、単一のコンピュータ上に配置される必要はなく、必要に応じて複数のコンピュータ上に分散される形態であってもよい。例えば、インタフェース部１１をリモートの端末上に配置し、クライアントサーバ形式で構成することもできる。コンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体からインストールされたものであってもよいし、インターネット等を介して通信可能に接続されたサーバ（図示せず）の記憶装置からダウンロードされ、インストールされたものであってもよい。
【００１４】
また、音象徴語・パーソナリティ情報提供装置１は、処理に際して参照・更新するデータベースとして、形態データベース１３とパーソナリティ評価データベース１４とを備えている。これらのデータベースは、音象徴語・パーソナリティ情報提供装置１内のＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶媒体上の記憶領域に所定のデータを体系的に保持するものである。これらのデータベースは、単一のコンピュータ上に配置される必要はなく、必要に応じて複数のコンピュータ上に分散される形態であってもよい。
【００１５】
インタフェース部１１は、グラフィカルユーザインタフェース部１１１を備え、ユーザＵとの間で対話的に情報の入力（音象徴語の入力等）および出力（対応する評価値の表示等）を行う機能を有している。
【００１６】
音象徴語解析部１２は、解析管理部１２１と形態解析部１２２とパーソナリティ評価部１２３とを備え、ユーザＵから入力された音象徴語に対応する、人のパーソナリティについての複数の評価尺度毎の評価値を算出する機能を有している。解析管理部１２１は、音象徴語解析部１２における総合的な管理を行う機能を有している。形態解析部１２２は、ユーザＵから入力された音象徴語の文字列から、形態データベース１３を参照して形態解析を行い、音象徴語の内部表現（オノマトペ表現データ等）を生成する機能を有している。パーソナリティ評価部１２３は、オノマトペ表現データ等に基づき、パーソナリティ評価データベース１４を参照して、人のパーソナリティについての複数の評価尺度毎の評価値を算出する機能を有している。
【００１７】
パーソナリティ対応音象徴語生成部１５は、インタフェース部１１を介してユーザＵから人のパーソナリティについての複数の評価尺度毎の値を入力すると、その値と同等の評価値を持つ音象徴語（オノマトペ等）を生成し、インタフェース部１１を介してユーザＵに提示する機能を有している。なお、パーソナリティ対応音象徴語生成部１５は、音象徴語を評価するだけでよい場合は省略することができる。
【００１８】
＜形態データベース＞
図２は形態データベース１３のデータ構造例を示す図である。図２において、形態データベース１３は、「ひらがな・カタカナ」と「音素」と「形態」とが対応付けて保持されている。なお、母音、子音、小母音の音素の例を示しているが、その他に、拗音付き子音（/ky/等）、促音（/Q/）、撥音（/N/）、長音（/R/）、「り」（/ri/）等が存在する。また、音素は発音記号を用いて規定してもよい。また、上述の「ひらがな・カタカナ」は、例えば、形態データベース１３において、ひらがなと音素と形態とが対応付けて保持されており、カタカナと音素と形態との対応付けは、カタカナをひらがなに変換することで対応付けられてもよく、また、この例においてひらがなとカタカナとの関係が逆であってもよい。また、文字表現等の場合であって、ひらがなとカタカナとで受け手の印象が異なる場合には、ひらがなとカタカナとを区別して取り扱ってもよい。
【００１９】
＜パーソナリティ評価データベース＞
図３はパーソナリティについての評価尺度の例を示す図である。図３において、人のパーソナリティに関連する評価尺度として、前述したBig Fiveの外向性、協調性、勤勉性、情緒安定性、知性の５因子に対応する計５０の形容詞対を用いている。
【００２０】
図４は被験者実験に用いるアンケートの例を示す図である。この例では、左欄のオノマトペ「りんりん」について、図３の評価尺度の５０項目（図示は一部のみ）について、左側の尺度と右側の尺度に分け、その間を７段階に分けて、各評価尺度についてオノマトペから受ける印象の度合いの回答（チェック等）を受け付けるようになっている。
【００２１】
図５は被験者実験に用いるオノマトペの例を示す図であり、音韻を網羅するように収集したパーソナリティを表す代表的なオノマトペとして１２６語を用いている。なお、オノマトペ自体は発明思想に直接影響しないため、一部をぼかしている。これらのオノマトペについて、複数の被験者から図４に示したようなアンケートにより回答を得ることにより、被験者実験を行う。
【００２２】
図６はパーソナリティ評価データベース１４の生成手法の例を示す図である。図６（ａ）は、音象徴語（オノマトペ）に含まれる音韻の要素（カテゴリ）に変数Ｘ１〜Ｘ１３を対応付けた例を示している。なお、「モーラ」とは、日本語リズムにおける拍数を指すものである。例えば、「ズキッ」というオノマトペの場合、「ズ」が第１モーラ、「キッ」が第２モーラに該当する。
【００２３】
図６（ｂ）は、ある評価尺度の評価値Ｙを変数Ｘ１〜Ｘ１３の線形和により表した式である。被験者実験で得られる音象徴語の評価値を目的変数、音象徴語を構成する音韻を説明変数とする関係式である。ｎはモーラ数であり、Const．は定数項である。なお、数式において、モーラ数ｎで割り、「×２」としているのは、２モーラ以上で構成されるオノマトペが入力された場合でも、２モーラと同等に正規化され、出力される評価値の範囲を補正するためである。
【００２４】
被験者に提示した個々のオノマトペから図６（ａ）の各カテゴリの音韻要素の有無がわかり、被験者の回答から評価尺度毎のＹの実測値が分かるため、数量化理論Ｉ類を適用することで、評価尺度毎にカテゴリ数量としての変数Ｘ１〜Ｘ１３を計算することができる。数量化理論Ｉ類は、数値では表せない要素の有無に対応するため、仮の数字をカテゴリに割り振ることで重回帰分析を可能にする手法である。
【００２５】
図７はパーソナリティ評価データベース１４の例を示す図であり、一部を示している。縦方向は評価尺度であり、横方向はカテゴリである。
【００２６】
＜ハードウェア構成＞
図８は音象徴語・パーソナリティ情報提供装置１のハードウェア構成例を示す図であり、一般的なコンピュータの構成である。図８において、音象徴語・パーソナリティ情報提供装置１は、システムバス１００１に接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）１００２、ＲＯＭ（Read Only Memory）１００３、ＲＡＭ（Random Access Memory）１００４、ＮＶＲＡＭ（Non-Volatile Random Access Memory）１００５を備えている。また、音象徴語・パーソナリティ情報提供装置１は、Ｉ／Ｆ（Interface）１００６と、Ｉ／Ｆ１００６に接続された、Ｉ／Ｏ（Input/Output Device）１００７、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）／ＳＳＤ（Solid State Drive）１００８、ＮＩＣ（Network Interface Card）１００９と、Ｉ／Ｏ１００７に接続されたモニタ１０１０、キーボード１０１１、マウス１０１２等を備えている。Ｉ／Ｏ１００７にはＣＤ／ＤＶＤ（Compact Disk/Digital Versatile Disk）ドライブ等を接続することもできる。
【００２７】
＜音象徴語を入力して評価する処理＞
図９は実施形態の処理例を示すフローチャートであり、ユーザＵから入力された任意のオノマトペを評価尺度に基づいて評価し、評価結果を提示する処理の例を示すものである。
【００２８】
図９において、音象徴語・パーソナリティ情報提供装置１のインタフェース部１１のグラフィカルユーザインタフェース部１１１は、ユーザＵから任意のオノマトペを入力すると（Enterキーにより入力確定）、入力したオノマトペを音象徴語解析部１２に引き渡す（ステップＳ１１）。なお、オノマトペの入力はキーボード等による文字列の入力を想定しているが、音声入力機能を用い、音声で入力された文字列を取得してもよい。
【００２９】
音象徴語解析部１２の形態解析部１２２は、形態データベース１３を参照してオノマトペを形態解析し、オノマトペ表現データを生成する（ステップＳ１２）。
【００３０】
すなわち、形態解析部１２２は、入力されたオノマトペの文字列を先頭から形態データベース１３の形態データと照合し、音素および形態を得る。
【００３１】
また、形態解析部１２２は、図１０に示すようなルール（図６（ａ）のカテゴリに対応）に従い、オノマトペの１モーラ目と２モーラ目について「子音」「濁音」「拗音」「母音」「小母音」「特殊音（２モーラ目は「特殊語尾」）」について図示のカテゴリのいずれか（例えば、「濁音」については「なし」「濁音」「半濁音」のいずれか）および反復の有無を解析し、図１１に示すような形式のオノマトペ表現データを生成する。
【００３２】
次いで、図９に戻り、音象徴語解析部１２のパーソナリティ評価部１２３は、形態解析部１２２により生成されたオノマトペ表現データに基づき、パーソナリティ評価データベース１４を参照してパーソナリティ印象評価を行う（ステップＳ１３）。
【００３３】
すなわち、パーソナリティ評価部１２３は、図６（ａ）に示したような音韻要素の項目に対応した変数Ｘ１〜Ｘ１３の値を図７に示したようなパーソナリティ評価データベース１４から評価尺度毎に取得し、図６（ｂ）に示した数式により評価尺度毎の評価値Ｙを算出する。
【００３４】
次いで、図９に戻り、インタフェース部１１のグラフィカルユーザインタフェース部１１１は、ユーザＵに対し、音象徴語解析部１２のパーソナリティ評価部１２３による評価結果を提示する（ステップＳ１４）。
【００３５】
図１２および図１３は評価結果の表示例を示している。図１２では、左上の「オノマトペの入力」欄にオノマトペ「がつがつ」が入力された場合の例を示している。「評価」欄には５０個の評価尺度について、評価尺度毎に評価結果が数値とともにレベル表示されている。ここでは、左側形容詞側のレベルを−１、右側形容詞側のレベルを１とし、評価尺度毎に評価結果の値域の中心の値０から両端に向かって伸びる棒グラフでレベル表示を行う場合を示している。この場合、中心から左右のどちらに偏りの傾向があるのかが理解しやすくなる。また、例えば左端をレベル０の起点として、右端をレベル１として、右方向に伸びる棒グラフでレベル表示を行うようにしてもよい。
【００３６】
この例のオノマトペ「がつがつ」は、「利己的な」や「感情的な」や「洗練されていない」の周辺の印象が強いことが示されている。
【００３７】
また、表示されている情報をＣＳＶ形式のデータとして出力することもでき、他の情報処理に容易に繋げることができる。なお、ＣＳＶ形式に限らず、他のデータ形式（例えば、ＸＭＬ等のタグ付きのデータ形式等）に対応させてもよい。
【００３８】
図１３はオノマトペ「びしっ」が入力された場合の例を示しており、「用心深い」等の周辺の印象が強いことが示されている。
【００３９】
＜妥当性評価＞
被験者実験で得たデータから算出した各音韻要素のカテゴリ数量について、被験者の回答による実測値とシステムの予測値との重相関係数を算出した結果、図１４のようになった。回帰分析の結果、全ての評価尺度に関してシステムの出力結果が実験結果に対して０．１％水準で有意であることを確認し、これにより、システムの出力結果と実験結果の間に相関があることを確認した。
【００４０】
＜評価値から音象徴語を生成する処理＞
図１５は実施形態の他の処理例を示すフローチャートであり、ユーザから評価尺度毎の値（パーソナリティ印象値）を入力させ、その値に対応する音象徴語（オノマトペ）を提示するようにしたものである。
【００４１】
図１５において、音象徴語・パーソナリティ情報提供装置１のインタフェース部１１のグラフィカルユーザインタフェース部１１１は、ユーザＵから評価尺度毎のパーソナリティ印象値を入力すると、入力したパーソナリティ印象値をパーソナリティ対応音象徴語生成部１５に引き渡す（ステップＳ２１）。なお、パーソナリティ印象値の入力はキーボード等による数値の入力やＧＵＩによる操作によるものを想定しているが、音声入力機能を用い、音声で入力するようにしてもよい。
【００４２】
次いで、パーソナリティ対応音象徴語生成部１５は、オノマトペ表現データ（図１１）の項目値を選択肢（図１０）の中からランダムに発生することで初期オノマトペ群を生成する（ステップＳ２２）。なお、生成するオノマトペに一定の制限を設ける場合には、オノマトペ表現データの所定の項目値については固定の値としてもよい。
【００４３】
次いで、パーソナリティ対応音象徴語生成部１５は、生成された初期オノマトペ群の個々のオノマトペ表現データに対し、音象徴語解析部１２によりパーソナリティ印象評価を行う（ステップＳ２３）。音象徴語解析部１２におけるパーソナリティ印象評価の処理は図９で説明したのと同様である。
【００４４】
次いで、図１５において、パーソナリティ対応音象徴語生成部１５は、個々のオノマトペ表現データについて算出された評価値と、ユーザＵから入力されたパーソナリティ印象値との類似度を算出する（ステップＳ２４）。パーソナリティ印象値とパーソナリティ印象評価の評価値はそれぞれ評価尺度の数の数列であることから、評価尺度の数の要素からなるベクトル値とみなすことができ、例えば、コサイン類似度により類似度を算出することができる。
【００４５】
次いで、パーソナリティ対応音象徴語生成部１５は、算出された類似度が所定値を超えるオノマトペが所定数以上あるか否か判断し、存在しない場合は最適化を行う（ステップＳ２５）。最適化は、例えば、交叉、突然変異、淘汰の過程を経る。交叉の一例としての一点交叉は、類似度の高いものほど選択される確率を高く設定した確率に基づいて、２つのオノマトペを選択し、無作為に選ばれた先頭からの位置を境に、それぞれのオノマトペの当該位置の前と後とを交換して合成して新たな２つのオノマトペを生成することで行う。突然変異は、所定の確率で発生させ（常に発生するわけではない）、オノマトペ表現データ上の無作為に決定される１もしくは複数の位置の値を無作為に変化させて新たなオノマトペを生成することで行う。淘汰は、類似度の低いオノマトペを削除することで行う。そして、再びパーソナリティ印象評価（ステップＳ２３）に戻る。
【００４６】
また、パーソナリティ対応音象徴語生成部１５は、算出された類似度が所定値を超えるオノマトペが所定数以上ある場合、インタフェース部１１のグラフィカルユーザインタフェース部１１１を介し、ユーザＵに対し、類似度の高い上位所定数のオノマトペを候補として提示する（ステップＳ２６）。提示されたオノマトペをユーザＵが見ることで、思いついたパーソナリティ印象がどのようなオノマトペに対応するのかを知ることができ、どういった人かを一言で表現したい場合に役立てることができる。
【００４７】
＜総括＞
以上説明したように、本実施形態によれば、オノマトペに代表される音象徴語を用いたパーソナリティの評価手法を提供することで、多面的・動的なパーソナリティの評価を簡易に実現することができる。すなわち、オノマトペ等の音象徴語は独自の特徴を持つ性格表現として用いることができ、形容詞よりも微細なパーソナリティの違いを表現できるとされる。そのため、音象徴語とその音韻の音象徴性を用いることで、一語の音象徴語から、形容詞尺度を用いた評価手法よりもより微細な印象を反映した、パーソナリティ評価を行うことができる。従って、人物の性格を客観的に評価しなければならない場面で活用することができる。
【００４８】
また、複数の評価尺度に基づいて人物の性格の特徴を入力することで、その特徴を表す音象徴語を生成することができ、どういった人かを一言で表現したい場合に役立てることができる。
【００４９】
以上、本発明の好適な実施の形態により本発明を説明した。ここでは特定の具体例を示して本発明を説明したが、特許請求の範囲に定義された本発明の広範な趣旨および範囲から逸脱することなく、これら具体例に様々な修正および変更を加えることができることは明らかである。すなわち、具体例の詳細および添付の図面により本発明が限定されるものと解釈してはならない。
【符号の説明】
【００５０】
１          音象徴語・パーソナリティ情報提供装置
１１        インタフェース部
１１１      グラフィカルユーザインタフェース部
１２        音象徴語解析部
１２１      解析管理部
１２２      形態解析部
１２３      パーソナリティ評価部
１３        形態データベース
１４        パーソナリティ評価データベース
１５        パーソナリティ対応音象徴語生成部
Ｕ          ユーザ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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