言語処理学会 第21回年次大会 発表論文集 (2015年3月)

一日の会話行動に関する調査とその準備的分析—均衡会話コーパス設計に向けて—
小磯 花絵 ∗伝 康晴 †,∗∗
国立国語研究所

土屋 智行 ∗渡部 涼子 ∗横森 大輔 ‡相澤 正夫 ∗†‡千葉大学文学部
九州大学大学院言語文化研究院

コーパスの対象を首都圏に限定したため，調査対象も1 はじめに首都圏在住者とした。調査の概要を以下に示す。調査

日常会話は社会生活の基盤であり，日常の話し言葉の詳細については小磯ほか (2015) を参照されたい。の特徴や仕組み，日常生活を円滑にするための会話コ■調査目的

ミュニケーションの有様を解明することは重要な課題

立脚して様々な種類の日常会話を網羅したコーパスをである。こうした研究を支えるものとして，実際の日設計するために，首都圏在住者を対象に 1 日の日常会

常会話場面を対象とした大規模な会話コーパスの構築

話行動の種類や時間などを調査する。

が求められている。また，ことばや行動様式は常に変■調査期間 2014 年 11 月 1 日〜2015 年 2 月末（予定）化しているため，こうしたコーパスは，後世の人々が■調査対象日・時間

21 世紀初頭の日本人の言語社会生活を知るための貴3 日／ 1 人）の起床から就寝まで重な記録となる。民族文化的価値のある日常会話を記■調査対象

録・保存・伝承することは，この時代に生きる我々にの 20 歳以上の日本語母語話者 200〜250 人（20 代・30課された重要な課題と言えよう。

代・40 代・50 代・60 代以上×男・女× 20〜25 人）。調

日常会話の多様性を明らかにし，それに任意の平日 2 日・休日 1 日（計首都圏（東京・神奈川・千葉・埼玉）在住

国語研究所共同研究プロジェクト「均衡性を考慮し査協力者（以下，協力者）はホームページおよび知人た大規模日本語会話コーパス構築に向けた基盤整備」などからの紹介により募集した。調査目的に記した通（代表：小磯花絵，2014 年 7 月〜2015 年 8 月）では，り，本調査は会話行動の「実態」を明らかにするもの

21 世紀初頭の日本人の多様な会話行動を納めた日本語

ではなく，会話行動の多様性を捉えることを目的とす

日常会話コーパスの構築を目指し，その基盤整備としる。そのため，家庭での会話行動の多様性の把握のたて均衡性を考慮した会話コーパスの設計の策定を進めめに，家族と同居している人を優先して募集した。ている。とくに，多様な日常会話をできるだけ網羅し■調査項目て記録するために，現代日本人がどのような種類の会

帯員数・居住都道府県），(B) 会話行動に関する調査項

話をどの程度行っているのかを調査し，それに立脚し目（表 1 の 8 項目）。(B) のうち，会話概要とその他をてコーパスを設計することとした。

除く 6 項目を分析項目とする。形式・長さ・相手人数

本稿では，現在進行中の調査の概要について報告し(A) 協力者の属性（性別・年代・職業・世は会話の属性，時間帯・場所・活動は会話状況の属性た上で，現段階での中間結果に基づき各調査項目間のである。

関連をアソシエーション分析によって抽出し，会話収■調査手続き集に当たってどのような調査対象や会話状況を選定すればよいかの指針を得る。

• 調査の手引きや調査票（1 日 1 冊，計 3 冊）などの調査資料一式を協力者に事前に郵送した。

• 郵送物が届いてから 2 週間以内を目途に，協力者

2 会話行動調査

本人が任意の平日 2 日・休日 1 日（計 3 日）を選択

言語社会生活の記録という意味では地理的多様性をして調査した。会話の多様性把握のため，あまり無視することはできない。しかし，時間的・予算的な会話しないと予想される日は避けるよう依頼した。

制約もあることから，第一段階として首都圏にしぼっ• 調査日は調査票を携帯し，起床してから就寝までてコーパスを設計・構築することとした。このようにの間に行った全ての会話について，表 1 に示す 8― 143 ―

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表1項目

会話行動に関する調査項目説明

会話概要 会話の内容の簡単な説明【自由記述式】
形式

会話のタイプ（雑談, 用談・相談, 会議・会合, 授業・レッスン・講演）【単数】

長さ

会話の長さ（5 分未満, 5〜15 分, 15〜30 分, 30 分〜1 時間, 1〜2 時間, 2〜5 時間, 5〜10 時間, 10 時間以上）【単数】

相手人数 会話相手との関係（家族, 親戚, 先生生徒, 仕事学業関係, 公共商業関係, 友人知人, 顔見知り・見知らぬ人）と関係ごとの人数【数値入力式】
時間帯

会話が行われた時間帯（午前, 午後, 夜）【単数選択式（以下，単数）】場所

会話をした場所（自宅，職場・学校，公共商業施設，交通機関, それ以外の屋内，それ以外の屋外）【単数】

活動

何をしているときに会話をしたか（食事, 家事・雑事, 身の回りの用事, 療養, 仕事・学業, 業務外・課外活動,社会参加, レジャー活動, 付き合い, 移動, 休息）【単数】

その他

該当する項目を選択（電話・ネットでの会話，外国語を交えた会話，外国人を含む会話）【複数選択式】

項目に回答した。できるだけ一まとまりの会話が終了するごとに記録するよう依頼した。
■謝礼

分析に際し，以下の通り項目の値を一部併合した。
職業

3 日間の調査に対し 6000 円。

会社員等（会社員・役員・公務員・専門職 + 自営業），パート・アルバイト，学生，専業主婦，その他（無職・定年退職者 + その他）

3 アソシーエーション分析

長さ

3.1 アソシエーション分析とは5 分未満，5〜15 分，15 分〜1 時間（15〜30 分+30 分〜1 時間），1 時間以上（1〜2 時間 +2〜5アソシエーション分析は，データマイニング手法の一種で，コンビニや百貨店などの購買データから関連

時間 +5〜10 時間 +10 時間以上）
相手人数のある商品の組み合わせを発見するなどの目的で，近年広く用いられている。本研究では，調査項目間の関

1 人，2 人，3 人，4〜9 人，10 人以上（全ての関係性の相手人数を合計して左記の通り分類）
活動

食事，家事・雑事等（家事・雑事 + 身の回りの連をアソシエーション分析で抽出し，ある項目（「会話用事 + 療養），仕事・学業等（仕事・学業 + 業務

長さが 5 分未満」など）と関連の深い他の項目を求め外・課外活動 + 社会参加），レジャー活動等（レることで，その種の会話を収集するにはどのような調ジャー活動 + 付き合い），移動，休息

査対象や状況を選定すればよいかの指針とする。

以上で述べた協力者の属性 3 項目（性別 2 種，年代3.2 データ

5 種，職業 5 種），会話の属性 3 項目（形式 4 種，長さ2015 年 1 月 19 日現在の有効回答 200 名分（計 6004 種，相手人数 5 種），会話状況の属性 3 項目（時間帯日，7559 会話）を対象に分析を行う。200 名の内訳を3 種，場所 6 種，活動 6 種）をアソシエーション分析

表 2・3 に示す。

で用いた。各項目の絶対頻度を図 1 に示す。

3.3 方法表2女性
男性

相関ルールの抽出手法として広く用いられている

調査対象：性別・年代の内訳

20 代
211030 代
232040 代
231650 代
222060 代以上
2322

Apriori アルゴリズム (Agrawal and Srikant, 1994) を用い，R 言語の arules パッケージ中の apriori 関数を用いて実行した。項目数が多く，またなるべく多様なルールを抽出するため，支持度の最小値は 0.01，確

表3

会社員・役員・公務員・専門職
パート・アルバイト
無職・定年退職者
専業主婦

信度の最小値は 0.1 に設定した。また，ルールの長さ

調査対象：職業の内訳

84291631

自営業
学生
その他

82111の最大値は 5 とした。
抽出するルールは，コーパス設計に反映させる可能性のある，形式・長さ・相手人数が結論部に現れるものに限定し，これらの項目がいくつかの特徴的な値を取― 144 ―Copyright(C) 2015 The Association for Natural Language Processing.
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会話属性

状況属性

協力者属性

活動=休息
活動=移動
活動=レジャー活動等
活動=仕事・学業等
活動=家事・雑事等
活動=食事
場所=それ以外の屋外
場所=それ以外の屋内
場所=交通機関
場所=公共商業施設
場所=職場・学校
場所=自宅
時間帯=夜
時間帯=午後時間帯=午前

図1

4000

3000

2000

1000

0

2500

2000

1500

500

1000

職業=その他
職業=専業主婦
職業=学生
職業=パート・アルバイト
職業=会社員等
年代=60代以上
年代=50代
年代=40代年代=30代年代=20代
性別=男性
性別=女性
0

4000

3000

2000

1000

0

形式=授業等
形式=会議・会合
形式=用談・相談
形式=雑談
相手人数=10人以上
相手人数=4-9人
相手人数=3人
相手人数=2人
相手人数=1人
長さ=1時間以上
長さ=15分-1時間
長さ=5-15分
長さ=5分未満

各アイテムの絶対頻度る場合に焦点を当てて，その条件部を検討した。抽出

2. 男性会社員等の職場における仕事中されるルール数が非常に多くなるため，aﬃnity 類似度

3.4.2 長さ

(Aggarwal et al., 2002) を尺度とするクラスター分析

3201 個のルールのうち，長さが「5 分未満」「5〜15（Ward 法）によりルールをまとめ上げ，クラスターご分」「15 分〜1 時間」「1 時間以上」に関するものはそとに条件部を要約した。なお，リフトが 1 以下のルー

れぞれ，1030, 965, 1052, 154 個であった。ここでは，

ルはクラスター分析からは除外した。

とくに短い/長い「5 分未満」と「1 時間以上」に焦点

3.4 結果を当てる。

形式・長さ・相手人数を結論部に含む相関ルールが「長さ=5 分未満」を結論部に持つルールのクラス

それぞれ 3425, 3201, 3045 個抽出された。以下，個別

ター分析の結果，3 つのクラスターにまとめることがに検討する。

できた。

3.4.1 形式

1. 女性の公共商業施設における雑事（買い物等）中3425 個のルールのうち，形式が「雑談」「用談・相の用談・相談談」「会議・会合」「授業等」に関するものはそれぞれ，

2. 学生の学校や自宅における学業・雑事中の雑談や2226, 1166, 33, 0 個であった。会議・会合は収集する用談・相談にはむしろ特殊な場面であるため，ここでは「雑談」と3. 会社員やアルバイト等の職場や公共商業施設にお「用談・相談」に焦点を当てる。

ける仕事や雑事中の用談・相談「形式=雑談」を結論部に持つルールのクラスター分「長さ=1 時間以上」を結論部に持つルールのクラス

析の結果，4 つのクラスターにまとめることができた。

ター分析の結果，3 つのクラスターにまとめることが各クラスターの条件部を検討した結果，以下のようなできた。

解釈が可能であった。解釈には確信度の高いルールを

1. 授業や会議・会合おもに用いた。

2. 自宅や公共商業施設における食事や休息中の雑談

1. 非有職者（専業主婦や無職・定年退職者等） の自

3. 女子学生の雑談

宅での食事中3.4.3 相手人数

2. 会社員等の自宅や職場での食事中

3045 個のルールのうち，相手人数が「1 人」「2 人」

3. さまざまな場所・活動中の学生「3 人」「4〜9 人」「10 人以上」に関するものはそれぞ

4. 交通機関や屋外における移動中

れ，2294, 482, 166, 93, 10 個であった。会話相手が 1

次に，「形式=用談・相談」を結論部に持つルールの人（2 人会話）は大多数を占め，収集するに特段工夫がクラスター分析の結果，2 つのクラスターにまとめる必要とは思われないため，ここでは，2 人会話を除いてことができた。

とくに相手人数が少ない/多い「2 人」と「10 人以上」

1. 女性の公共商業施設における家事・雑事（買い物に焦点を当てる。

等）中「相手人数=2 人」を結論部に持つルールのクラス― 145 ―

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ター分析の結果，2 つのクラスターにまとめることが

2. 会社員等の自宅での食事中の雑談

Agrawal, Rakesh, and Ramakrishnan Srikant (1994).
“Fast algorithms for mining association rules in large
databases.” Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases pp. 487–499. Santiago, Chile.

「相手人数=10 人以上」を結論部に持つルールは 10

小磯花絵・土屋智行・渡部涼子・横森大輔・相澤正夫・伝康晴

個しかなく，これらの条件部の特徴は以下であった。

(2015)．「均衡会話コーパス設計のための一日の会話行動に関する調査」 『第 7 回コーパス日本語学ワークショッ

できた。

1. 女性の自宅での雑談

1. 職場や学校での 1 時間以上の会話

プ予稿集』．

4 おわりに本稿では，多様な会話行動を納めた日本語日常会話コーパスを設計するために現在実施している現代日本
人の会話行動に関する調査の概要と，現段階での中間結果について報告した。
調査項目は大きく，調査協力者（会話者）の属性（性別や年代，職業など），会話の属性（会話の形式や長さ，人数など），会話の状況（会話が行われた時間帯や場所，その時の活動の種類など）の 3 つに分かれる。このう
ち会話者の属性については，こうした調査だけでなく，国勢調査の性別・年層・職業別の人口比なども勘案した上で，会話コーパスの設計を立案することになる。
そこで本稿では，会話の形式や長さ，人数といった会話の属性を中心としたコーパス設計の指針を得るべく，その一つの方法として，各調査項目間の関連をアソシエーション分析によって抽出した。その結果，

1. 食事中の雑談や学生の雑談に加え，移動中の雑談や買い物中・仕事中の用談・相談もあること

2. 5 分未満の短い会話の大半がちょっとした用談・相談であるのに対して，1 時間以上の長い会話には授業や会議・会合以外に食事中や女子学生の雑談もあること

3. 3 人会話は自宅での雑談が多く，10 人以上の大人数での会話は 1 時間以上に及ぶものに見られることなどが分かった。今後，これらの結果を詳細に吟味するとともに，さらに分析を進め，コーパス設計に反映させたい。
参考文献

Aggarwal, Charu C., Cecilia Procopiuc, and Philip S.
Yu (2002). “Finding localized associations in market
basket data.” IEEE Transactions on Knowledge andData Engineering, 14:1, pp. 51–62.

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