Discussion Paper No. 325 ྕࢸ࢟ࢫࢺ࣐࢖ࢽࣥࢢࢆ⏝࠸ࡓࢫ࣑ࢫࠗᅜᐩㄽ࠘ᬑཬࡢศᯒྂ㇂ ㇏

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TOHOKU ECONOMICS RESEARCH GROUPGRADUATE SCHOOL OF ECONOMICS AND

MANAGEMENT TOHOKU UNIVERSITY

27-1 KAWAUCHI, AOBA-KU, SENDAI,
980-8576 JAPAN

テキストマイニングを用いたスミス『国富論』普及の分析古谷 豊

1．はじめに本稿の第一の、主たる課題はアダム・スミスの『国富論』が社会に受容され浸透していく過程でどのような変容を受けたのかについて、テキストマイニング1を用いた分析を試みることである。第二の、副次的な課題は、この『国富論』に関する分析例を元に、経済学説史の研究にテキストマイニングという分析ツールがどの程度有用なのかという、より一般的な問いについての見通しを探ることである。
第一の課題については、本稿では頻度分析の結果を通して、『国富論』の議論が社会に普及していく過程に関して次の三点の仮説を抽出する。
（１）『国富論』とその後の受容過程での言説とのあいだでは、貨幣論、とりわけ貨幣価値の議論への関心に相違があるので
はないか。
（２）
『国富論』とその受容過程での言説とのあいだでは、三大階級のそれぞれへの関心に相違があるのではないか。
（３）『国富論』とその受容過程での言説とのあいだではグレートブリテンを取り巻く国際関係への関心について相違があるのではないか。
第二の点について本稿は次のような見通しを述べる。テキストマイニングは、経済学史
研究の従来の研究手法の重要性を損なうものではないものの、速やかに広く用いられるべきツールであり、今後、副次的なツールとして無視できないものとなるであろう。このように判断する理由は次の二点である。一つは経済学史研究の従来の手法では不可能だ
った資料の扱い方ができるという点。テキストマイニングは大量のテキストデータで強みを発揮するツールであり、従来の古典の読み込みという手法の限界の一つを物理的に乗り越えてくれるものである。二つはこのツールが近年登場したツールだという点。従来
1

テキストマイニングは比較的新しい用語で定義はまだ流動的なようである。
Lachenburch は 2012 年に"Text mining and analysis is a new area of researchthat is less than 15 years old"と書いていて(Miner 2012, xv)、Google Ngram
Viewer で見ても 1997 年頃からようやく用例が増加し始めている(smoothing level0)。Feldman (2007)の"Text mining can be broadly defined as a knowledgeintensive process in which a user interacts with a document collection over timeby using a suite of analysis tools. In a manner analogous to data mining, text
mining seeks to extract useful information from data sources through theindentification and exploration of interesting patterns. In the case of text
mining, however, the data sources are document collections, and interesting
patterns are found not among formalized database records but in the
unstructured textual data in the documents in these collections" (Feldman
2007, 1)の定義に見られるとおり系統だったデータの分析とは異なる自然言語のデータの分析である。英国の NaCTeM (The National Centre for Text Mining)ではテキスト
マイニングを三つの過程からなる分析プロセスとして、次のような定義をしている。
"Text mining is the process of discovering and extracting knowledge from
unstructured data. This comprises three main activities:- Information retrieval (IR) to gather relevant texts.
- Information extraction (IE) to identify and extract entities, facts andrelationships between them.
- Data mining to find associations among the pieces of information extracted
from many different texts"
1テキストマイニングを用いたスミス『国富論』普及の分析

古谷 豊の研究手法を置き換えるようなものでないものの、これまでの経済学史研究の手法とは異なる、付加的な情報を与えてくれる以上は、経済学史研究のあらゆる領域にわたって一通り、どのような情報が得られるか精査する必要がある。
テキストマイニングは過度に依拠すべきものではないものの、従来の研究手法を補助するツールとして排除すべきではなく、仮説形成や検証においてツールの一つとして保持しておくべきものであろう。
2．先行研究：著者不明原稿はスミスが書いた？
（1）経済学史研究とテキストマイニング
経済学史研究において、下平他（2012）以前にテキストマイニングが用いられたか否かは「テキストマイニング」の定義次第であろうが、Gherity (1993)は経済学史研究にテ
キストマイニングを用いた先行研究として挙げるべきであろう。Gherity (1993)は匿名の文書について、著者はアダム･スミスであるとする自説を、文章の定量的な分析から補強することを試みている。著者の識別に関するこのような定量的分析については、金他（2007）が「今日のテキストマイニングの原型である」として、次のように説明している。
文体分析の研究で計量的に文章の書き手を推定・同定する本格的な研究が行われるようになったのは 19 世紀の後半からである．例えば，オハイオ州立大学の地球物理学者 Mendenhall（1887）は，単語の長さの分布に書き手の文体の特徴が現れるという研究を『サイエンス』誌に発表した．彼はディケンズ（Dickens, 1812–1870）， サッカレー（Thackeray, 1811–1863 ），ミル（Mill,
1806–1873）の文章に使われた単語の長さの分布を調べ，それが作家によって異なることから，作家の文体の特徴になり得ることを示した．1960 年前後には，判別分析の手法が書き手の同定に用いられるようになった．コンピュータが自
然言語を自由に扱えない時代には，必要な文体要素を目で確認しながらカウン
トする原始的な方法を取っていたが，その基本的な考え方は，今日のテキストマ
イニングの原型であると言えよう．
（金他 2007, 255。下線引用者）
Gherity (1993)は、1763 年 12 月に The Scots Magazine に掲載された著者不明原稿
Thoughts Concerning Banks, and the Paper-Currency of Scotland の著者がスミスである、と主張している。彼は三つ（ないし四つ）のアプローチでこの主張を裏付けることを試みている。第一は状況的証拠（Circumstantial Evidence）でこの原稿に関わった銀行家たちとスミスとのつながりやスミスの行動パターンからのアプローチ、第二は文章の内容からこれはスミス本人でなければ書けなかったであろうとするアプローチ、第2テキストマイニングを用いたスミス『国富論』普及の分析

古谷 豊

三は文章のスタイルからスミスのものではないかとするアプローチである。
第三のアプローチはさらに「ソフト」と「ハード」の二つに分けられている。
「ソフト」
な証拠と彼が言うのは、素材の編成の仕方、装飾的な表現や頭韻の用い方、意見の表明の明瞭さなどを判断材料とするもので、これは数量など客観的に示すものではなく Gherity
も言うように「多分に主観的判断が入らざるを得ないもの necessarily involves a great
deal of subjective judgment」(245)で、テキストマイニングとは異なる。他方で「ハード」な証拠は文章の長さの平均値や連語の出現頻度といった数量的な計測から判断するものである。この「ハード」な証拠に関する分析が、広い意味でのテキストマイニングに含まれよう。
（2）Gherity (1993)の「ハード」な証拠分析
Gherity はスコッツ・マガジンの Thoughts Concerning Banks 原稿と、この原稿の異なるバージョンの原稿二種類、合計三種類の原稿についていくつかの数量的分析をして、スコッツ・マガジンの原稿のみがスミスの手になるものであって、異なるバージョンの原稿二種類をもとに、スミスが修正･再構成して書き直したのだろうと主張している。
その際に Gherity が比較対象としたのはスミスの同時期の『国富論』初期草稿と、『国富論』（刊行版）である。分析内容は文章の長さ（平均値、中央値、最大･最小値、分布）および 16 の頻出単語についてのコロケーション（共起）分析だ。これらのなかで、コロケーション分析は有意に Gherity の仮説を支持するものとはならなかったものの、文章の長さ（平均値、中央値、分布）についての分析結果は一定程度仮説に沿った結果となった。どのような分析結果だったかを見てみよう。
Gherity は文章の長さ分析については『国富論』から三カ所、『国富論』初期草稿から三カ所の合計 6 カ所（合計 400 文、15,309 語）を抽出し、スコッツ・マガジン他三種類の原稿（スコッツ・マガジンの原稿で 63 文、2,093 語）と比較している。

平均値

中央値

『国富論』

40.8

36

初期草稿

32.5

32

平均値

中央値

スコッツ原稿

33.2

27

別バージョン 1

62.7

57

別バージョン 2

52.3

45

結果はスコッツ・マガジンの原稿は『国富論』とその初期草稿に近い値だが他の二種類の原稿は大幅に違う、というものだった。つまり A. 三種類の原稿のなかでスコッツ・マ
ガジンの原稿は他の二種類と書き手が異なるかもしれないこと、B. スコッツ・マガジンの原稿の書き手がスミスだったと仮定しても、文章の長さのデータに関しては特段齟齬はないこと、を読み取ることができる。もっともこれらの分析とその結果は、文章サンプ
ルが致命的に短く、かつ文章の長さからこの原稿をスミスのものであるとすることはで

3

テキストマイニングを用いたスミス『国富論』普及の分析古谷 豊

きないなど、いくつか限界を持っている。Gherity もあくまでも三つないし四つのアプローチの一つとして補足的に用いている。
3．テキストマイニングの対象･方法と結果（1）対象と方法
本稿は『国富論』が社会に受容され浸透されていく過程について、テキストマイニング
を用いて分析を試みる。
『国富論』は同時代及び後世に非常に大きな影響を及ぼした古典であるが、その過程では『国富論』の内容が偏りも変形もなくありのままに受容されていったというのはあまりに不自然な想定で、何かしらの偏りないし変形を受けつつ受容されていったのではないか。そこを検証するためには『国富論』についての書評や紹介記事など同時代人の文章を『国富論』と比較することが有効な方法の一つではないか。このような想定に基づくものである。
これは下平他（2012）のケインズ『雇用･利子及び貨幣の一般理論』と同時代の書評との比較分析と対を成す。ただし大きな違いとしては、下平他（2012）が書評類を専門的度合いで三段階に分類してこの三グループ間の比較検討をしているのに対して、本稿は書評類を分類することはせずにひとまとめにくくり、それを『国富論』のテキストと比較検討した。理由は、18 世紀後半は 20 世紀前半とは異なり受容する側がそのように階層分化していなかったと考えられるからである。
書評類は下平他（2012）に倣い、Key Issues シリーズの Ross (1998)を用いた。外国
語書評や注釈を除いた約 66,000 語が対象である。含まれる文献は次の通りである。
1.

Letter from David Hume, 1 April 1776

2.

Letter from Hugh Blair, 3 April 1776

3.

Letter from William Robertson, 8 April 1776

4.

Letter from Adam Ferguson, 18 April 1776

5.

Letter from John Millar, [April 1776]

6.

Letter from Thomas Pownall, 25 September 1776

7.

[From review of] An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of
Nations (1776) William Enfield

8.

[From] Observations on the Means of Exciting a Spirit of National Industry(1777) James Anderson

9.

[From] Account of the Life and Writings of Adam Smith (1794/1811) Dugald
Stewart10. [From] An Inquiry into the Nature and Origin of Public Wealth (1804) James
Maitland, Lord Lauderdale4テキストマイニングを用いたスミス『国富論』普及の分析

古谷 豊

11. [From] Observations on the Subjects Treated of in Dr Smith's Inquiry into the
Nature and Causes of the Wealth of Nations (1817) David Buchanan
12. [From] Letter from John Macpherson 28 November 1778
13. [From] Letter to Dugald Stewart, 1795 William Petty-Fitzmaurice, Lord
Shelburne
14. [From] George III's Speech, 5 December 1782
15. Speech on Preliminary Articles of Peace, 17 February 1783 William PettyFitzmaurice, Lord Shelburne
16. [From] Review of the Parliament of 1784 Henry Mackenzie
17. Speech on the Eden Treaty, 12 February 1787 William Pitt
18. Tribute to Smith, 17 February 1792 William Pitt
19. Letter to William Pitt, 24 October 1800 William Wyndham Grenville, Lord
Grenville
20. A Short View of the Doctrine of Smith, Compared with that of the French
Economists (trans. 1806/1826) Comte Germain Garnier
21. Method of Facilitating the Study of Dr Smith's Work (trans. 1806/1826)
Comte Germain Garnier
22. [From] Report On Manufactures (1791) Alexander Hamilton
他方で『国富論』は全 5 篇のうち第 1・2 篇を比較対象とした。Ross が The first two
Books of WN can be regarded as Smith's greatest achievement as an analytic
economist" (Ross 1998, xiii)というように、『国富論』の理論編と広く受け止められているからである2。分量は約 144,000 語である。
テキストマイニングのソフトウェアは KH Coder3を用いた。設定は基本的にデフォル
トで、単語検出については Stanford POS Tagger を使った Lemmatization を選択した。
また除外ワードのリストも KH Coder のリストに手を加えずに用いている。この除外ワ
ードは、すべての単語の結果を示すと I や a、the など分析結果として意味のないものが多く含まれてしまうためあらかじめ集計から除くものである。分析内容については、もっとも媒介を挟まない直接的な分析として、頻度分析に焦点を絞ってここでは扱う。
（2）頻度分析の一次的結果
名詞と固有名詞についての頻度分析の上位の結果をそれぞれ表 1 と表 2 に示す。二列のうち左側は『国富論』第 1・2 編で頻度の高い単語とその出現回数を、右側は書評類で頻度の高い単語とその出現回数を示している。
2
3

全 5 篇を比較対象としても大きな傾向は変わらない。テキストは第 6 版。
樋口耕一が開発。樋口（2014）を参照。

5

テキストマイニングを用いたスミス『国富論』普及の分析

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古谷 豊

テキストマイニングを用いたスミス『国富論』普及の分析

古谷 豊

表2： 固有名詞の出現頻度（回数）『国富論』1･2編

書評･書簡類Europe

148

Smith

70

21

2

England

136

Britain52

3

Scotland

120

Mr

52

4

London

78

Great

5

France57

6America

7

Britain891『国富論』1･2編
Henry

16

22

Indies23

Edward

42

24

Dr

32

56

England

51

FranceGreat

50

EuropeEnglish

39

10

Mr

38

Sir

17

11

China

35

Nations

14

12

Scotch28

B

13 Edinburgh

27

14

India

15

Peru

16

書評･書簡類United9

16

WILLIAM

9

15

Commerce

7

Portugal

15

ADAM

6

25

Holland14

Germany

6

29

26

II

13

Labor

6

29

27 Elizabeth

12

West

6

27

28

Poland12

D

5

America 21

29

Ireland11

Edinburgh

5

30

Rent

11

James

5

31

Tower

11

London

5

12

32

Gold

10

M

5

Hume

11

33 Indostan

10

Scotland525

Inquiry

11

34

Paris

10

Treatise

5

25

Lord

11

35

B

9

Bacon

4

III

24

Necker11

36

Bengal9

Farmer

4

17

Spain

24

English10

37

Romans9

Indies

4

18

North

20

WEALTH 10

38

St

9

Ireland

4

19

East

19

Public939

Virginia

9

Joseph

4

20

Bank

16

States940 Fleetwood

8

RENT

4

ここからまず三つの点が指摘できる。第一に、名詞の出現頻度が高い単語は、『国富論』と書評･書簡類とで類似性が極めて高いことである。出現頻度上位 5 つの単語のうち 4 つが共通しており、上位 2 つの単語は順位も一致している。出現頻度の順位が類似しているだけではない。それらの単語の出現頻度の比率も、極めて類似している。最も頻度の高い price の出現頻度は『国富論』で 878 回、書評･書簡類で 303 回なので、その比率は878 回/303 回=2.9 である。2 番目の labor4の場合は 736 回/264 回=2.8 だ。さらに上
位 5 つの単語のうち共通する 4 つの単語の合計出現頻度で見ても、2723 回/914 回=3.0。
2.9 と 2.8、3.0 と、いずれも近似している。このように出現頻度の高い単語の順位と、頻度の比率とがともに極めて近似しているという事実は、書評･書簡類の段階では『国富論』を比較的歪み無く伝えているという可能性を示唆している。
第二に固有名詞の出現頻度では、単語が国名と人名に集中するため、『国富論』と書評･書簡類との類似性が（普通）名詞の場合よりさらに高くなるかと思いきや、必ずしもそうとはいえないこと。
第三に、出現頻度が低くなるにつれてその差も小さくなり、あまり有意には比較できな『国富論』や書評･書簡類では labour。KH Coder と Stanford POS Tagger で同じ単語として処理している模様。
4

7

テキストマイニングを用いたスミス『国富論』普及の分析

古谷 豊

いこと。
そこで次に出現頻度の高い単語を中心に、『国富論』と書評･書簡類との両者をより詳し
く比較して、その相違点を浮かび上がらせてみよう。
（3）頻度分析結果を比較する『国富論』と書評･書簡類とで、名詞の出現頻度上位の単語が共通している一方で、個別の単語を見ていくと両者でかなり異なるものもある。また固有名詞では『国富論』と書評･書簡類とで出現頻度の類似性がより低いように見える。これらの相違点を浮かび上がらせるために表 1 と表 2 をそれぞれ表 3-a, b と表 4-a, b に加工した。
ここでは、それぞれの単語の出現頻度（回数）そのものではなくて、それぞれの単語の出現頻度が『国富論』と書評･書簡類とでどう違うかということを、出現頻度の比率で示そうとした。その際、前節で見たように、出現頻度の高い単語の順位と比率が極めて近似しているという点に着目して便宜的に次のような指標を置いた。Price と labor はそれぞれ『国富論』と書評･書簡類とで出現頻度 1 位、2 位で、その比率も 2.9 と 2.8 と近似している。これら二つの単語を合わせた比率、(878 回+736 回)/(303 回+264 回)=2.84656
をここでのいわば「標準的な比率」ということにする。そして各単語の出現頻度が『国富論』と書評･書簡類とでどれくらい多いのか・少ないのかを、このものさしで測るのである。
例えば price は『国富論』で 878 回、書評･書簡類で 303 回なのでその比率は878/303=2.89769 で、「標準的な比率」より若干高い。この 2.89769 を「標準的な比率」で割ると、1 より高い値である 1.02 となる。他方で value という単語は『国富論』
で 485 回、書評･書簡類で 189 回なので比率は 2.566、「標準的な比率」で割ると、1 より低い値である 0.9 となる。つまり『国富論』と書評･書簡類での出現傾向を比べた場合、
value は price や labor と比較して書評･書簡類でよく登場する名詞であるということになる。
表 3-a は『国富論』で頻出上位 100 の名詞のそれぞれが、書評･書簡類での出現頻度と比べてどれくらい頻出かを示す。第一列に単語、第二列に『国富論』での出現頻度、第三列に書評･書簡類での出現頻度、第四列に「標準的な比率」と比べた比率を挙げる。
表 3-b は同じ事を書評･書簡類の側から見ている。書評･書簡類で頻出上位 100 の名詞のそれぞれが、『国富論』での出現頻度と比較してどの程度頻出なのかを示す。第四列の比率が高いということはその単語が相対的に書評･書簡類でよく登場するということを意味する。
表 4-a, b は同じ事を固有名詞の頻出上位 40 で示している。

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テキストマイニングを用いたスミス『国富論』普及の分析

表 3-a 『国富論』で頻度上位 100 の名詞の比較

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古谷 豊

テキストマイニングを用いたスミス『国富論』普及の分析

古谷 豊

表 3-b 書評･書簡類で頻度上位 100 の名詞の比較

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テキストマイニングを用いたスミス『国富論』普及の分析

古谷 豊

表 4-a 『国富論』で頻出上位 40 の固有名詞の比較

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テキストマイニングを用いたスミス『国富論』普及の分析

古谷 豊

表 4-b 書評･書簡類で頻度上位 40 の固有名詞の比較

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テキストマイニングを用いたスミス『国富論』普及の分析

古谷 豊

このように『国富論』と書評･書簡類との出現頻度の比率を比較すると、さらにいくつかの傾向が浮かび上がってくる。第一に、表 3-b で比率のとくに高い名詞を見ていくと、
wealth, article, nature, principle, object, book, subject, fact, idea, doctrine,
opinion, view, reasoning, author, truth, source などの論評に伴う単語や書名に含まれる単語が多い。これはとても自然なことであるとともに、『国富論』の受容過程での変容を表すものとはいえない。
第二に、表 3-a で比率の高い名詞を見ると、議論そのものに関わるような単語が多く見られる。こと回数に関する限りでは、これらの単語に関わる議論が『国富論』でなされているにもかかわらず、書評･書簡類ではそれに見合った取り上げ方はされていないということができる。これらについてはさらに検証が求められる。
第三に、固有名詞では（普通）名詞とは異なって、『国富論』と書評･書簡類とで片方には使われているのにもう一方には一回も使われてないという単語が多くある。
そして今回の結果が興味深いのは、『国富論』の議論を知っている我々の立場から検証
すると、主観的な判断を差し挟まずとも、かなり明瞭に、議論の内容と噛み合った形での相違点が出ているという点である。これらを以下に示していこう。
4．頻度分析から得られる三つの仮説（1）貨幣論への関心の相違
表 3-a で比率の高いものを見ていこう。
「標準的な比率」の 5 倍以上のものを順に挙げていくと silver, gold, expense, shilling, bank, metal, coin, pound, …となる。Poundは貨幣の単位だけでなく重量の単位の pound も含まれているが、expense を除くといず
れもスミスの貨幣論に関わる名詞である。

この事実から、「『国富論』が社会に受容されていく過程で、貨幣･金融についての議論が、スミスが意図していた重要性ほどには伝えられていっていない」という仮説を導くことができる。いうまでもなくテキストマイニングが示す事実と、この仮説との間にはまだ多くの距離がある。これらは伝統的な研究手法も含めて別途、多角的に検証しなければ埋めることはできない。ただしテキストマイニングで得られた事実がスミスの議論のくくりとかなり重なる顕著な傾向を指し示していて、そこから有意な仮説を導出することが13

テキストマイニングを用いたスミス『国富論』普及の分析

古谷 豊

できたということは、テキストマイニングが分析ツールとして一定の有用性を持つことを示しているといえよう。
（2）資本家・地主・労働者への関心の相違
スミスは『国富論』第 1 編第 8～11 章で労働者・資本家・地主へ賃金・利潤・地代がどのように配分されるか議論している。表 3-a を見ると、wages, profit, rent とそれぞれの受け取り主体である labourer, farmer, landlord の出現頻度の平仄がかなり合っていることが分かる。

つまり『国富論』と比べて書評･書簡類は、利潤とその受け取り主体については回数多く言及するものの、賃金・地代とそれぞれの受け取り主体についてはあまり言及していな
い、というようにまとめられる。この事実から、「『国富論』が社会に受容されていく過程
で、三大階級とその収入のうち、資本家とその利潤についての関心が高くそれに偏して受容されていった」という仮説を導くことができる。もちろん、これもテキストマイニングの事実から実証されたというものではなく、テキストマイニングの事実から導かれる仮説である、というに過ぎない。
（3）国際関係への関心の相違
固有名詞については、国名・地名に着目して表 4-a, b を見ると、言及の比率にかなりの相違があることが分かる。
「標準的な比率」を一つの尺度として、二つのグループに分類して見よう。
『国富論』の方が相対的に言及回数の多いもの：
Europe, England, Scotland, London, China, Edinburgh, India, Peru, Spain,
Indies, Portugal, Holland, Poland, Indostan, Paris, Bengal, Virginia
書評･書簡類の方が相対的に言及回数の多いもの：
France, America, Britain, Ireland, Virginia, United States, Germany, ただし
America, Ireland はほぼ同等

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テキストマイニングを用いたスミス『国富論』普及の分析

古谷 豊

ここからは（1）や（2）ほどには自然な仮説を導くことはできないが、「『国富論』が地理的にも時代的にも多様な国・地域に言及しつつ議論を展開したのに対して、『国富論』
が社会に受容されていく過程では、その時代のイギリスの外交関係にとって重要性のある国・地域についてもっぱら言及されつつ受容されていった」という仮説を導くことはできよう。
5．経済学史研究への有効性
Gherity (1993)の著者識別においては、テキストマイニング分析の一部（文章の長さに関する分析）が限定的なヒントを示した。すなわち著者不明の三種類の原稿のうち、一つは多の二つと異なる者が書いたかもしれないこと、および当該原稿の文章の長さはスミスの文章との長さと類似していること、である。そこから〈当該原稿の著者はスミスである〉という結論は出てこず、多の分析手法（本稿でいう「経済学史研究の従来の分析手法」）と合わせることで仮説の当否に迫る必要があった。
本稿で試みた『国富論』とそれについての書評･書簡類との比較の場合も、テキストマ
イニング分析は似たような役割と限界を示した。テキストマイニングが明らかにする頻度分析の類似性･相違生に、『国富論』の文脈についての筆者の知識を合わせることで三つの仮説を導き出した。この仮説の当否も、基本的には経済学史研究の従来の研究手法に依拠することではじめて迫ることができるであろう。
しかし看過すべきでないのは、テキストマイニングが、従来の研究手法由来とは異なる性質の事実を我々研究者にもたらしてくれているという点である。前節の（1）～（3）で見た定量的な事実は従来の研究手法では浮かび上がらせにくい。そして用いる文献の量が増えれば増えるほど、このコントラストは鮮明になっていく。
6．おわりに『国富論』が、当時の社会に受容されていく過程でどのような変容を受けたのか、ある
いは受けなかったのか、という課題について、本稿では『国富論』と書評･書簡類とをテ
キストマイニング（頻度分析）することで以下の四つの顕著な傾向を指摘した。
第一、出現頻度の高い名詞を中心に、『国富論』と書評･書簡類との間には高い類似性が認められた。このことは、［古典］→［書評類］→［大衆］という受容経路を仮定するな
らば、［書評類］段階ではかなり正しく［古典］＝『国富論』を伝えていたのではないかという仮説につながる。もっともこの仮説の当否については、伝統的な研究手法も含めて別途、検証しなければならない。全体的には『国富論』と書評･書簡類の間に類似性が認められつつも、第二、書評･書簡類では『国富論』の貨幣論に関わる単語の出現頻度が低い。このこと
は『国富論』が社会に受容されていく過程で、貨幣論が置き去りにされていったのではな

15

テキストマイニングを用いたスミス『国富論』普及の分析

古谷 豊

いかという仮説につながる。
第三、書評･書簡類では『国富論』と比べて profit, farmer の出現頻度が高く、他方でwages, labourer や rent, landlord の出現頻度が低い。このことは『国富論』が三階級への配分をバランス良く論じていたのに対して、社会に受容されていく過程で、資本家とその利潤に関心が偏重していったのではないかという仮説につながる。
第四、『国富論』が地理的・時代的に多様な国・地域を挙げているのに対して、書評･書簡類では米・独・仏などに偏している。このことは『国富論』の学術的で通時代的な議論
が、社会に受容される際には政治的で現代的な関心で受け入れられていったという仮説につながる。
そして重要なことは、テキストマイニングが、経済学史の従来の研究手法とは異なる性
質の定量的な事実を提示しており、そこからいくつかの検証に値する仮説を導き出すことが可能となった、ということである。この分析ツールとしての強みは、利用する文献の量が増えれば増えるほど増していく。このことから本稿では、この新しい分析ツールは経済学史研究においても今後広く用いられるべきものであるとした。
テキストマイニングは過度に依拠すべきものではないものの、従来の研究手法を補助するツールとして排除すべきではなく、仮説形成や検証においてツールの一つとして保持しておくべきものであろう。
参 考 文 献金明哲、村上征勝（2007）「ランダムフォレスト法による文章の書き手の同定」『統計数理』55 (2), 255-68
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下平裕之、福田進治（2014）「古典派経済学の普及過程に関するテキストマイニング分
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テキストマイニングを用いたスミス『国富論』普及の分析

古谷 豊

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