携帯メイルにおける絵文字の登場位置
山崎由佳（京都大学大学院人間・環境学研究科）∗

The Positions of Emojis in Mobile E-mails
Yuka Yamazaki(Graduate School of Human and Environmental Studies, Kyoto University)
要旨
本研究は「加藤安彦ケータイメイルコーパス」における携帯メイル上の絵文字の登場位置と使用傾向について報告する。本コーパスを用いた絵文字の研究には田中・林 (2021), 三宅(2022) などがあるが、本研究は異なる観点を導入するものである。まず傾向を分析するために絵文字の分類を行う。その上で第一に、絵文字の位置に着目する。各位置の登場割合を示し、頻度としては低い文頭部での絵文字の使用傾向が全体の傾向とは異なることを指摘する。第二に、文末部での絵文字の連続使用に着目する。ここでは絵文字の連接ペアを取り上げ、各カテ
ゴリの末尾側（右側）・手前側（左側）への「来やすさ」を分析するとともに、カテゴリ間の結
びつきの強さについて論じる。さらに、送受信での「携帯会社名」が異なる場合のメイル件数の経年変化や、年別のカテゴリの割合等のデータを示して分析し、先行研究の議論を補う。

1.

はじめに
本稿で分析の対象とする「加藤安彦携帯メイルコーパス」（英語名 Kato Yasuhiko Mobile-

mail Corpus）は、加藤安彦氏が 2004 年度〜2010 年度の専修大学文学部のゼミ生のメイル
データに基づいて構築したコーパスを、さらに数名の研究者が整備したものである (加藤 2007,
三宅 2022, 宮嵜 2023a,b)。現在は、言語資源協会が配布可能な言語資源に含まれている(1) 。
本コーパスの対象となるメイルデータは、携帯電話で送信・受信された電子メールとなる(2) 。
具体的なメイルの送受信時期は 2001 年 3 月 1 日から 2010 年 11 月 6 日まで (三宅 2022:56)のおよそ 10 年間（2001〜2010 年）にわたり、送受信者は大学生を中心としている。
構築されたコーパスにおいて、メイル本文データは、一文一行の体裁をとっている(3) 。さらに、絵文字・顔文字等にタグ付けが行われている。
また、本コーパスには、画像ファイルとして、絵文字を表すファイル 916 個と、「現在不∗ yk.ymzaki+ct<@>gmail.com(1) 言語資源協会（GSK）の該当ページ：https://www.gsk.or.jp/catalog/gsk2023-b/(2) 送受信端末の一方が PC であるものも含まれる（詳細は 4.2 節）。
(3) ただし「一文」は、メイル原文での改行による「一行」と必ずしも一致するわけではない。コーパスの readme.pdf(宮嵜 2023b) では、「一文末は「句点･絵文字･顔文字･記号・改行」が挿入されていた箇所と判断し入力されている」と述べられ、さらに脚注部に「絵文字･顔文字･記号が文中の語として捉えられる場合はそれを一文の終了部とせず，改行はしない」「ただし，一行の文章があまりにも長すぎる場合は，読点もしくは意味の区切れで改行としてよい」「句点と見なされる空白はそれを終端記号としてそこで改行とする」「上記以外の空白 (行頭，読点代わりなど) はそのまま入力して，終端記号とはしない」加藤 (2007:5，一部用語改訂)．
」(宮嵜 2023b:5) とある。

(4)明.gif」が付属する。絵文字を表す画像のファイル名は、「（絵文字のコード部）絵文字の名前

携帯会社等を示す文字列.gif」という形となっている。動画を示す「 動」が携帯会社名の略称の前に入るケースもある。この接尾に現れているのは「au」「au(web)（と (web) が全角表記のもの）」「dc」「dc（web）」「sb」である。

図1

絵文字画像とファイル名の例

ここで、本コーパスにおける絵文字の用法を調べる意義について述べる。本コーパスは、日
本でスマートフォンや LINE のようなメッセージアプリが普及する前のメイルデータを集めたものである。2024 年時点では、スマートフォンにおいても PC においても、メッセージアプ
リや SNS 上で、Unicode に組み込まれた絵文字 (Davis・Holbrook (編) 2023) を使うことができる。ただし、現行の Unicode 上の絵文字は、日本の携帯メイルで 2010 年までに用いられていたものを継承したものである。実際、2014 年の Unicode の Tech Report である Unicode

Emoji の提案ドラフト (Davis・Holbrook (編) 2014) は、“Emoji became available in 1999
on Japanese mobile phones.” と述べ、日本の携帯キャリアで用いられる絵文字を追加した経緯を記している。このため、本コーパスでの絵文字の用法を調査することは、絵文字の使用に関する通時的な議論の基礎づけにも寄与すると考えられる。
本コーパスを用いた絵文字についての先行研究に、コーパスの整備者のうち二名による論文である田中・林 (2021) がある。この研究は、絵文字について次のようなデータを解析・提示している。まず、出現した 904 種類の絵文字の累積使用率を BCCWJ 教科書コーパス小学校（国語・数学・理科・社会／保健体育の二種類に分けている）と比較し、同じ種類のものが（やや／かなりの程度）繰り返し使用される傾向にありそうだと論じる。さらに、年度(5) ごとの絵文字の使用度数と 1 行あたりの使用割合、年度別契約会社比率を提示し、高頻度絵文字についての分析を展開する。具体的には、契約会社（docomo・au・vodafone(6) ）ごとに、頻度上位(4) コーパスの readme.pdf（すなわち宮嵜 (2023b)）に「Unicode が入力されているが調べると不明だったものは，「現在不明」画像にリンクさせた.」とある。
(5) この「年度」は送受信年（2001〜2010 年）ではない。また範囲は 2004 年度〜2010 年度である。
(6) 現 SoftBank（本稿では基本的に SoftBank と記す）。

10 位の絵文字と年度別の出現度数および割合を提示し、その出現割合を契約会社横断で順位づけした総合上位 10 位を示す。この総合上位 10 位の絵文字を、「絵文字の特徴や性質という点から」(田中・林 2021:116) タイプ分類し、「感情を表すタイプの絵文字」「ダイヤルボタン等で直接入力可能な一般的な記号の絵文字」「顔の絵文字」の 3 タイプを提示する。その上で、タイプの使用傾向等の変化を指摘する。
また、三宅 (2022) は、絵文字と顔文字や「カッコ文字（（笑）など）」等を合わせて「ヴィジュアル表現」と呼び、その使用の経年変化に関する議論を行うとともに、さらに田中・林(2021) が抽出した上位 10 位の絵文字を「イコン」「インデックス」「シンボル」の角度から分析している。
本研究は、別の角度からの分析を行う。第一に、絵文字の文中（行中）での位置に着目する。
これは、「その位置に絵文字が来る頻度は低い」が「その位置では高頻度に見られる絵文字や使用傾向がある」という可能性が考えられるためである。本稿では絵文字の位置と登場割合を示し、その上で、比較的低頻度であった文頭部の絵文字の用法について述べる。第二に、連続する絵文字に着目する。絵文字の連続にも、同じ絵文字が反復する場合と、異なる絵文字の組
み合わせとなる場合がある。このパターンを解明することは、絵文字の文法的な性質を明らかにすることに関わるであろう。本稿では文末での連続使用について分析する。また、これらの分析にあたって、傾向性を調べるため、絵文字を 5 つのカテゴリに分類する。

絵文字の分類2.

本節では、本研究で行った絵文字の分類について述べる。

2.1

分類法の設計本研究では、絵文字の使用傾向について論じるために、コーパスに付属する絵文字画像群に対しての分類法を設計した。
先行研究である田中・林 (2021) は、本コーパスに高頻度に見られた絵文字を 3 つに分類している。それは、「感情を表すタイプの絵文字」（あせあせ、きらきら、ぴかぴか、ひらめき系）、「ダイヤルボタン等で直接入力可能な一般的な記号の絵文字」（感嘆符・疑問符・上向き矢印系）、「顔の絵文字」（「わーい（嬉しい顔）」、「うれしいカオ」）の 3 つである(7) 。本研究は、より絵文字の範囲を広げた議論をするために、この 3 分類を拡張した分類法を設計する。このために、既存の包括的な分類を参照する。
ここで参照するのは、現行の Unicode に組み込まれた絵文字 (Davis・Holbrook (編) 2023)の分類と、ケータイメイルの絵文字に対する分類である。
まず、現行の Unicode に含まれる絵文字（v15.1）に対しては、Unicode コンソーシアムが付与した 9 分類（Smileys & Emotion, People & Body, Animals & Nature, Food & Drink,

Travel & Places, Activities, Objects, Symbols & Signs, Flags）(8) がある。
(7) 全絵文字を分類したものではない。
(8) 具体的な割り当ては https://unicode.org/emoji/charts/full-emoji-list.html で閲覧することができ一方で、ケータイメイルの絵文字については、「au」「docomo」「SoftBank」の 3 つの携帯会
社（キャリア）が次のような分類を示している。まず au が「絵文字メール | サービス・機能|au」という Web ページ(9) で、「au ／ docomo 共通絵文字」に対して「顔・表情」「気持ち・からだ」「生き物」「食べ物・飲み物」「自然・季節」「ファッション・遊び」「乗り物・建物・地図」「道具」「記号・文字」という 9 分類を提示し、docomo も「絵文字 | メール／デコメールの作成・送受信 | ドコモメールアプリでのご利用 | ドコモメール | サービス・機能 |NTT ドコモ」というページ(10) で、「au ／ docomo 共通絵文字」に対しては au の分類名をさらにまとめたような分類を提示している。ただし、「共通絵文字」ではない絵文字については、扱いが異なる。

docomo は少なくとも上述のページで「ドコモ絵文字」の分類は提供しておらず、au は「au 絵文字」については「生き物」ではなく「生き物・星座」という分類名を提示している(11) 。また

SoftBank は「絵文字（ケータイ） | スマートフォン・携帯電話 | ソフトバンク」というペー
ジ(12) で、「他社ケータイへの絵文字変換」との記載の下に、「顔」「気持ち・装飾」「季節・イベント」「キャラクター」
「食べ物」
「日常」
「ツール」
「趣味」
「文字・記号」という、au・docomoとは多少異なる分類名を示している。ここで、ケータイメイルの絵文字の多くが（「ドコモ絵文字」「au 絵文字」の多くも）他キャリアとの間で変換可能になっている(13) 即ち互換性があるといえることと、上記キャリアが提供する資料には他キャリアでの絵文字イメージも示されていることを補足する。以降「（キャリア名）の「（分類名）」」というような書き方をするが、その分類に入る絵文字には、当該キャリアの分類資料に掲載された他キャリアの絵文字も含める。
本研究では、本コーパスについての先行研究である田中・林 (2021) の分類を拡張しつつ、上記の包括的な複数の絵文字分類をつなぐような、5 つの分類を設けた。
本分類と絵文字の対応は、二段階で行う。第一段階として、カテゴリ 1 に au の「顔・表情」と Unicode 絵文字の “Smileys & Emotion” に共通するようなもの、カテゴリ 2 に au の「顔・表情」
「気持ち・からだ」「ファッション・遊び」と “People & Body” に共通するようなもの、
カテゴリ 3 に au の「記号・文字」と “Symbols & Signs” に共通するようなもの、カテゴリ 4に SoftBank の「気持ち・装飾」に入る(14) がここまでのカテゴリに当てはらまないようなもの、カテゴリ 5 にその他の絵文字を割り当てることを考える。しかし、この基準では、実態をる。絵文字の構造と大分類についての統計は https://unicode.org/emoji/charts/emoji-counts.html を参照のこと。
(9) https://www.au.com/mobile/service/emoji/, 2024/08/10 アクセス。
(10) https://www.docomo.ne.jp/service/docomo_mail/appli/deco/pictograph/, 2024/08/10 アクセス。
(11) 「au 絵文字」の「生き物・星座」分類の資料では、「魚座」等の星座について、天文記号にあたる抽象的な画像と、au 独自のより写実的な画像が掲載されている。ただし、この星座の天文記号は「au ／ docomo 共通絵文字」
では「記号・文字」に分類されている。
(12) https://www.softBank.jp/mobile/service/mail/3g/pictogram/、2024/08/10 アクセス。
(13) 絵 文 字 コ ー ド つ き の 変 換 表 は 次 の よ う な 携 帯 会 社 公 式 以 外 の ウ ェ ブ サ イ ト も 作 成 し て い る 。
「オートビズ」の「絵文字対応表」：https://powerbiz.jp/psm/wp-content/uploads/2010/01/emoji_code.html“https://code.cside.com/” の「ドコモ絵文字コード・タイトル（意味）一覧」：http://code.cside.com/

i-mode/emojimode/(14) 補足すると、au の「気持ち・からだ」と SoftBank の「気持ち・装飾」は、名前だけではなく内容も異なる。た

とえば「爆弾」「炎」「羽の生えたお札」は au では「気持ち・からだ」に入るが、SoftBank では「気持ち・装飾」
ではなく「ツール」に入る。ここでは、より狭いと思われた SoftBank の分類を使った。

捉えるのに不十分であると思われる。たとえば「ドコモ絵文字」の一部（例：「（Ｅ６Ｄ２）

i モード（枠付き） dc」）は携帯会社の分類が使えず、Unicode にも入っていない。だが、上記基準で分類されるカテゴリ 5 には、生物や具体的な物体・場所・建物等を表した絵文字が多いのに対し、「」は「記号・文字」でカテゴリ 3 に入る「」などに性質が近いのではないかと考えられる。このため、本研究では上記を基準として各カテゴリに分類される絵文字の傾向を観察し、中心的なものを抽出し、各カテゴリの意味合いを捉え直して名付け（表 1）た。このようにしてできた 5 つのカテゴリ「表情系」「身体系」「文字符号系」「漫符系」「物体生物系」
を用い、カテゴリの意味合いも考慮して、改めて絵文字をカテゴリに割り当てた。
表1

分類名と中心的なもの

番号

分類名

中心的なもの1

表情系

表情にバリエーションがある顔

2

身体系

3

文字符号系

4

漫符系

5

物体生物系

体の一部、人間の全身像、
無表情な顔、職業を示す服飾品のある顔
文字・数字、
くぎり符号・つなぎ符号・矢印類・商用記号 (小学館辞典編集部 2007a)
漫符（気持ちや状態を表す）
類像的（iconic）に表された、（人間以外で非情動的な）動物・植物・物体・建物・場所

各絵文字画像について、その画像と絵文字画像に付与された名称（ファイル名）を視認して、分類を行った。カテゴリとその例は表 2 のようになる。
表2

携帯会社名と内訳

例
表情系（Ｅ４１０）びっくり sb
と

身体系

文字符号系

（Ｅ７２Ａ）うれしい顔 dc（Ｅ７５３）ウッシッシ dcの動画（ＥＢ６３）泣き笑い（ネコ） 動 au（Ｅ６９１）目 dc（Ｅ４Ｆ９）おやゆびサイン au（ＥＢ５０）見ざる au（Ｅ０１８）サッカー sb（Ｅ４８２）！ au.png（Ｅ６Ｅ２）１ dc（Ｅ６Ｆ５）グッド（上向き矢印） dc（Ｅ６Ｄ６）有料 dc（Ｅ６５１）魚座 dc

漫符系（Ｅ５Ｂ１）あせあせ（飛び散る汗） au（Ｅ６ＦＡ）ぴかぴか（新しい） dc（Ｅ６ＥＦ）ハートたち（複数ハート） dc（Ｅ７０８）ダッシュ（走り出すさま） dc（Ｅ６Ｆ６）るんるん dc（Ｅ６６４）ビル dc
物体生物系（Ｅ６８８）携帯電話 dc（Ｅ６ＦＢ）ひらめき dc (15)
（Ｅ４Ｅ０）鳥 au（Ｅ６５６）サッカー dc（Ｅ４９Ａ）星座（うお座） au

これを田中・林 (2021) の 3 つの分類と対応させると、表 3 のようになる。
表3

本分類と田中・林 (2021) の 3 分類の対応

田中・林 (2021) の高頻度絵文字の分類

本分類「顔の絵文字」

表情系「ダイヤルボタン等で直接入力可能な一般的な記号の絵文字」

文字符号系「感情を表すタイプの絵文字」

漫符系−

身体系・物体生物系

ここで、カテゴリ「漫符系」について説明する。このカテゴリは、SoftBank の「気持ち・装飾」に入る絵文字と互換性のある絵文字のうち、人間・動物の外見的なパーツ（例：手、目）を含まず、「くぎり符号の使ひ方〔句読法〕（案）」(文部省教科書局調査課国語調査室 2007b)で定められたような旧来の記号（例：感嘆符、疑問符）からできたものとは異なる絵文字から成る。具体的には、「あせあせ（飛び散る汗） au：ト） dc：」「

６）るんるん dc：

dc ：」、ハート類（「ハートたち（複数ハー(16)
黄ハート au」等）、「（Ｅ６ＦＡ）ぴかぴか（新しい） dc：」「（Ｅ６ＦＢ）ひらめき dc：

」
「
（Ｅ６Ｆ

」
「
（Ｅ７０８）ダッシュ（走り出すさま）」といった絵文字である。このような絵記号は、特に漫画の中で、人物や物体の周囲に配置され、その感情等の状態を形容する記号として使われている。これらは「漫符」（comicsymbols）と呼ばれる（赤井ほか (2014, 2017) を参照）ため、このような分類名とした。
留意点

2.2

上述のように、本研究での分類は、各カテゴリの意味合いを考えて行ったものとなっている。
しかし、複数のカテゴリにみられる傾向性を備えている絵文字がある。ここではそのような絵文字を複数取り上げ、どのように分類したかについて述べる。

2.2.1

動物の絵文字と「表情系」

カテゴリを「意味」の観点で考えたとき、まず、表情が数パターンある動物の顔の絵文字の扱いが問題となりうる(17) 。
本研究では、表情に数パターンある猫の絵文字のうちで無表情ではないものは、「顔・表情」と “Smileys & Emotion” に分類されている（Unicode の分類は図 2 参照）のを引き継いで、「表情系」に分類した。無表情の動物の顔は au の「生き物」と Unicode 絵文字の “Animals”「物体生物系」に分類した。
に分類されている（図 3）のを引き継ぐように、「顔・表情」と “‘Smileys & Emotion” に分類されている人間以外の動物の顔には、3 パター
ンのジェスチャーを伴う猿（「見ざる・聞かざる・言わざる」の「三猿」）もある。ここで、人間のジェスチャーに関する Unicode の絵文字群が、“pesron-gesture” という “People & Body”(15) ハートの絵文字でも、「スペード」「ダイヤ」「クラブ」と並んでいるハートの絵文字は、docomo/au/SoftBank

で「記号・文字」に分類されていることも受け、「文字符号系」に分類した。
(16) ハートの絵文字が心臓に由来するものであったとしても、黄色いハートや複数のハートは、具体的な「心臓」の表示から離れていると考えられる。
(17) 動物として捉えるか、情動を表すと捉えるか。

の下位分類に入っている（図 4）ことを踏まえると、これらに揃えるように「身体系」に分類することにも合理性があるのではないかといえよう。本研究では最終的に、これまでの資源に沿うような「表情系」に分類したが、異なる分類指針も考えられる。

図2

猫の顔と「見ざる・聞かざる・言わざる」の三猿（Unicode）

図3

図4

動物（哺乳類）分類の絵文字（Unicode）

person-gesture の絵文字（Unicode）

2.2.2

画像内容を見て分類を考えた例■同じ名前に異なるカテゴリ

本研究では、同じ名前を持ち、キャリア間の変換機能で相互に変換される絵文字であっても、画像内容によっては別の分類を割り当てた。その例が「サッカー」の絵文字である。これについては、サッカーボールのみを描く絵文字と、人間を大きく描く絵文字がある。
（au：, docomo：）と（SoftBank：(18)）
。本研究では前者は「物体生物系」に分類し、後者は「身体系」に分類した(19) 。
■同じような画像で異なる名前に同じカテゴリ上の場合とは異なり、異なる名前でも、同じような画像の絵文字に対して、同じ分類を割り当てた例がある。豆電球を表す絵文字には、「（Ｅ６ＦＢ）ひらめき dc」の他に「（Ｅ４７６）電球 動 au」「（Ｅ１０Ｆ）電球 動 sb」（それぞれ 3 枚と 6 枚の静止画像でできた動画）がある。これらは皆似たような内容の静止画・動画であり、またキャリア間で変換されると考えられ、SoftBank の「気持ち・装飾」に分類されているように見えたことから、本研究ではこの 3 つをすべて「漫符系」に分類した(20) 。
データの整理3.

本節ではデータの整理方法（前処理）について述べる。

3.1

データの整理と絵文字の抽出

まず、複数の表形式（xlsx 形式）のファイルで提供されている本コーパスにおいて、メイル
データを一通ごとにまとめることを試みた。具体的には、各ファイルにおいて、「管理ＩＤ／
題名／本文」列の値が「管理ＩＤ」である行を区切りとして、メイルを一件ごとにまとめるとともに、“title” 列と “body combined” 列を新たに設けた。「管理ＩＤ／題名／本文」列の値が再び「管理ＩＤ」になるまでの各行に対して、「管理ＩＤ／題名／本文」列の値が「題名」である場合は「本文」列の値を以て “title” 列の値とし、「本文」である場合は「本文」列の値を“body combined” 列に（改行を挟んで）追加するように、処理を行った(21) 。さらに、こうしてコーパス中の複数のファイルから得られたデータを結合し、「年度」列と「通しＮｏ．」が重複するデータを削除した。
メイルからの絵文字データの抽出は以下のように行った。コーパス中のデータには 「ごめんね、＜人名＞は無理そうです％％絵（Ｅ６Ｆ２）％％％％絵（Ｅ６Ｆ２）％％」 のようにして、絵文字にタグが付与されている。本発表では、「％％絵（」で始まり「）％％」（ただし、％と丸括弧は半角も可とする）で終わる最短の部分を抽出し、絵文字として扱うことにした。な(18) た だ し 、現 在 公 開 さ れ て い る PDF で は 、SoftBank も サ ッ カ ー ボ ー ル の 絵 文 字 を 使 用 し て い る よ う

で あ る 。https://www.SoftBank.jp/mobile/set/data/service/mail/3g/pictogram/pdf/pictogram_hobby.pdf(19) なお、これに対応する Unicode の絵文字

は “Activities” の下位分類 “Sports Equipment” に入っている。
」が「 」とともに “Objects”（下位分類“Visual and Lighting Equipment”）に分類されていることを考慮して、「電球」という名前の絵文字を「物体生物系」に分類するというやりかたも考えられる。
(21) ただし、「管理ＩＤ／題名／本文」列の値「管理ＩＤ」である行数と「題名」である行数は本来一致すべきだが、
三宅 (2022) によるとの行数に多少の異なりが見られたとのことである。ここでメイルをまとめたことが、後述
する絵文字個数計算においての、先行研究との絵文字数十個分の違いに関係する可能性がある。

(20) もっとも、別の分類法として、絵文字の名前および Unicode で「お、この丸括弧で挟まれている部分を、本稿では「（絵文字）コード」と呼ぶ(22) 。

3.2

絵文字コードと絵文字データの対応

各絵文字コードがどのような絵文字に該当するのかを調べるため、コーパスに付属する絵文
字画像ファイル群（一部は図 5）のファイル名から、先頭の「（」「）」に挟まれているコード部
を元にして、（半角全角の表記ゆれに対応する形で）絵文字コードと絵文字ファイルの対応を試みた(23) 。

図5

絵文字画像とファイル名の例

その結果、一対一の対応ができなかったケースが存在した。まず、コーパスから抽出した絵
文字コードに対して、対応画像ファイルが見つからないケースが、2269 個（323 コード）存在した。このような例には、コードが空であるもの、コードは記載されているが絵文字画像が不明であるもの（「Ｅ６０Ｂ」等）、絵文字コードを挟む「％」が 1 つしかないために後続する文字列がふくまれたものがある。この一方で、絵文字画像ファイル群から抽出された 906 個の絵
文字コードについては、画像ファイルが一意ではないコード（例：「Ｅ５０２」に「（Ｅ５０２）
アート sb.gif」と「（Ｅ５０２）テレビ au.gif」の 2 つの画像ファイルが対応する）が、10 コー
ド 20 画像ファイル分存在した。

3.3

絵文字コードへのカテゴリ割り当て

絵文字画像群に含まれている各絵文字コードに対し、絵文字画像と名前を経由して、先述のカテゴリを割り当てた。ただし、同じコードに複数の画像が結びついた場合は、それらのカテゴリが同じであればそのカテゴリを割り当て、異なれば「 Undeﬁned」を割り当てた。その結果、各カテゴリに該当する絵文字コードの数は、表 4 のようになった。また、各カテゴリ名を略記して出現割合とともに図示する（図 6）。
(22) 加藤 (2007) 等において、当該箇所は「絵文字のユニコード」と呼ばれているが、現行の Unicode に組み込まれた「絵文字」（参考：https://www.unicode.org/emoji/techindex.html）の「コードポイント」との混同を避けるため、本稿では「コード」と呼ぶ。
(23) コーパスの表形式データには、絵文字画像へのリンクを出現順に与える列があるが、今回は処理の都合上、これらの列は参照していない。

表4

分類名
該当コード数

各カテゴリの該当コード数

表情系

身体系

文字符号系

漫符系

物体生物系

Undeﬁned

97

65

185

54

499

6

図6

各カテゴリの該当コード数と割合

データの概観4.

本節では、得られたデータの構成、携帯会社名が同じ場合と異なる場合の絵文字使用の変化、絵文字の位置タイプとその割合、本文文末部での絵文字連続使用傾向の変化、絵文字のカテゴ
リの変化について述べる。

4.1

データの構成まず、メイルの件数および、本文と件名で空ではないものの個数を示す（表 5、図 7）。空ではない件名（題名記入行）の総数は (三宅 2022:47) との間に数十件程度の差があるが、これは割合としては 0.3% 以下に過ぎない。異常のあるデータのまとめ方に伴う差である可能性がある。
表5
送受信年 (24)件数
本文（非空）
件名（非空）

2001
215
215
6

メイルの件数と、空ではない本文・件名の個数の変化

2002
223
223
25

2003
5868
5857
1099

2004
11016
10972
2008

2005
14406
14336
3167

2006
15744
15720
1275

2007
6072
6060
317

2008
15322
15278
1134

(24) 「送受信年月日」列のうち、年月日として読み取れるデータから、年を抽出した。

2009
17016
16925
955

2010
13855
13831
887

合計

99737
99417
10873

図7

メイルの件数と、空ではない本文・件名の個数の変化

ここで、メイル送信者の生年月日のデータを調べる。本コーパスには、送受信主体者と（送受信の）相手の生年月日を表す列がある。本稿では、メイルの送受信の別を表す行をもとにして、送信者の生年月日列を作成した。この中で送信者年月日として妥当だと考えられたもの(25) を重複なく抽出し、得られた 1325 通りの値をヒストグラム（図 8）にした。1980〜1992年が多いが、1950〜1960 年前後にも小さな山が存在すると見られる(26) 。

図8

送信者生年月日の分布（ヒストグラム）(27)
次に、絵文字の個数を示す（表 6, 図 9）
。そもそものメイル件数が 10,000 件を超えた

2004 年以降、絵文字は、件名では一通あたり平均で 0.03〜0.2 個程度、本文では平均 1.1〜2.5個程度登場している。なお、件名では 2005 年に突出して多く絵文字が用いられている。
(25) ここでは、8 桁であり、数値化して 1900000 以上、年月日に変換可能であることを基準とした。
(26) 1950〜1960 年前後の山については、データを提供した (加藤 2007:2) 大学のゼミ生たちと、保護者や教師などとのやりとりによるものが含まれるのではないかと考えられる。
(27) 田中・林 (2021) は調査の「年度」ごとに値をまとめているが、本研究では送受信年ごとの値を示す。

送受信年
絵文字個数（本文）
絵文字個数（件名）
個数/件（本文）
個数/件（件名）

4.2

表6

絵文字の個数と一通あたりの使用率の変化（本文・件名）

2001
60
0
0.279
0.000

2002
95
10
0.426
0.045

図9

絵文字の個数と一通あたりの使用率の変化（本文・件名）

2003
4058
398
0.692
0.068

2004
15058
908
1.367
0.082

2005
32229
2770
2.237
0.192

2006
18218
697
1.157
0.044

2007
12195
304
2.008
0.050

2008
37082
767
2.420
0.050

2009
34527
605
2.029
0.036

2010
32719
374
2.362
0.027

携帯会社名が異なる場合の絵文字の使用の変化

ここで、メイルを送受信する携帯電話会社の同異と絵文字の使用率について見ておきたい。
田中・林 (2021) は、「2006 年〜2008 年にかけて絵文字使用が広がった」(ibid:115) と述べ、後押しの要因として、「2006 年に開始された異なるキャリア間の絵文字変換」(安岡 2007) を指摘する。ただし、au と Vodafone（2006 年以降 SoftBank）の使用度数の上昇傾向は論じているが、異なるキャリア間での絵文字使用数が増加したかどうかの計測に踏み込んではいない。

このため、本研究では、実際に携帯会社名が送信者と受信者で異なる場合の絵文字使用の変化を調べ、メール送信件数とともに図にした（図 10）。なお、表 7 に示すように、「携帯会社名」にはメーリングリストや不特定多数を表すものも含まれているが、割合は小さい。
表7
携帯会社名

Ｄ

Ｅ

Ｖ

携帯会社名と内訳

ＤＩＶ

ＭＬ

Ｗ

Ｐ

Ｈ 不明

その他

合計

au/ Vodafone/ 不特定 メーリング
半角スペース
説明
docomoWILLCOM PC PHS 不明
TU-KA SoftBank 多数
リスト入りのＥ (28)
送信側件数 57496 31960
9507
236
176
157
152 15 50
199750
受信側件数 58618 31118
9303
206
122
158
94 2 129
0
99750

図 10

「携帯会社名」が同じ・異なる場合のメイル件数と一通あたりの絵文字個数

たしかに、2006〜2008 年にかけて、異なる携帯会社名間でのメイルについての一通あたりの絵文字使用個数の上昇が見られ、同一名称間と同じような水準にまで上がっていることがう(28) 実質的には「Ｅ」だと考えられるが、ここでは統合しない。

かがえる。

4.3

絵文字の位置タイプとその割合

本コーパスがメイルを文ごとに区切っていることを受けて、本研究では絵文字の位置タイプ
を、大まかに文頭・文末・文の内部に分けて扱うこととした。
具体的には、まず、各絵文字に対して、その絵文字を含む絵文字のみでなる最長の塊を探し、その塊が一文全体（the whole sentence）に一致する場合（「w」）、文全体には一致せず塊が文頭（the beginning of the sentence）にある場合（「b」）、文末（the end of the sentence）にあ
る場合（
「e」
）
、どちらでもない、すなわち文内部（in the of the sentence）にある場合（「m」）の 4 つの場合に分けた。さらに、文頭（b）と文末（e）の場合は、文頭の塊の先頭にその絵文字があるか（「b0」）ないか（「b1」）、文末の塊の末尾にその絵文字があるか（「e0」）ないか（「e1」）の 2 通りに分けて、ラベル付けした。なお、文内部にある場合（m）には便宜上、絵文
字に「m0」というラベルを割り当てた。絵文字の塊が文全体に一致する場合は、文（すなわち絵文字の塊）がその絵文字 1 文字のみでできている場合（「wo」）、そうではなくその絵文字が文頭にある場合（「wb」）、文末にある場合（「we」）、文内部にある場合（「wm」）の 4 通りに分
けて、ラベル付けした。まとめると、位置タイプのラベルは b0, b1, e0, e1, m0, wb, we, wm,

wo の 9 つである。
この基準に則って、コーパスの本文中・件名中の絵文字の位置タイプごとの割合を算出し、表と図で示した（表 8、図 11、図 12）。
表8

絵文字の位置タイプごとの割合

文頭部

文末部

文内部

文全体

位置ラベル

b0

b1

e0

e1

m0

wb

we

wm

wo

本文での割合

0.43%

0.11%

67.72%

24.34%

7.14%

0.07%

0.07%

0.06%

0.06%

件名での割合

2.33%

0.29%

64.22%

24.66%

4.39%

1.17%

1.17%

0.86%

0.91%

図 11

絵文字の位置タイプごとの割合（本文）

図 12

絵文字の位置タイプごとの割合（件名）

本文中では、文末部が 92% 程度と圧倒的に多く、文頭部は 0.54% 程度であった。また件名中でも、文末部が 89% 程度と圧倒的に多く、文頭部は 2.6% 程度であった。
件名中では本文中に比べて、一文が絵文字のみでなる割合が大きい。中には以下のような例があった（絵文字部分を山括弧を用いて表記し、コードに対応する画像を表示する）。(1) 絵文の 3 枚でなる動画＞」(2) 同じ絵文字の反復：

字 1 つのみの使用：「＜（Ｅ４７５）「＜（Ｅ７２Ａ）

を 3 回＞」「＜（Ｅ６ＦＡ）「＜（Ｅ６８３）＞＜（Ｅ７０４）を 9 回＞」(3) 異なる絵文字の組み合わせ：＞」（本＋二重感嘆符）

4.4

経年変化 - 本文文末部絵文字連続使用傾向の変化

位置タイプごとの割合の変化を図示する（図 13）。2004 年までに対して、2005 年以降は本
文で e1 の割合が大きくなっている傾向が見受けられる(29) 。e1 は文末部であるが末尾ではないという位置のラベルであるため、この割合の増加は、絵文字を文末で連続使用する傾向の強まりを示唆する。

図 13

絵文字の位置タイプごとの割合の変化

ただし、本コーパスは、送信者を固定して、その絵文字使用を 10 年間追跡したものではない。そのため、同じ送信者たちに対しても e1 の割合が増加したかどうかを調べたい。ここで、2004 年と 2006 年で共通する送信者生年月日のうち、8 桁で 19000000 以降のもの（39 個）に対し、2006 年の e1 率から 2004 年の e1 率を引いたものを計算した。分布の平均値は 0.0569
で、中央値は 0.0388、分散は 0.185 となった。この分布のヒストグラムを図 14 に示す。やや正の側にあることがうかがえる。この分布に対し、ウィルコクソンの符号順位検定で、対立仮説を「2006 年の e1 率 −2004 年の e1 率は 0 より大きいか」とした片側検定を実施したところ、

p = 0.0398(< 0.05) が得られた。（補足：e1 の割合÷（e0 か e1 の割合）、すなわち文末部の絵文字のうちで末尾以外にある割合について、その分布のヒストグラムを図 15 に示した。この(29) 件名も似ているが、2010 年で割合がかなり小さくなっているように見える。

分布に同様に片側検定を実施したところ、p = 0.0330(< 0.05) が得られた）

図 14

図 15

4.5

送信者が同じ場合の e1 割合の 2006 年と 2004 年の差

送信者が同じ場合の e1 割合 / （e0 割合 + e1 割合）の 2006 年と 2004 年の差

経年変化 - 絵文字のカテゴリとその割合および絵文字と感情表出

さて、絵文字を用いた感情表出について述べる。田中・林 (2021) は、高頻度絵文字の出現割合を示して、「本コーパスにおいて、(1)「感情を表すタイプ」はおおむね 2006 年度ごろから増加傾向を示しているのに対し，(3)「顔」の中でも最も多く現れる絵文字「わーい（嬉しい顔）（Ｆ６Ｆ０）」は 2004 年度から安定的に使われている。このことから，絵文字使用の黎明期には顔の絵文字によって表現された「感情」が次第に (1) のような顔に比べて間接的な表現の絵文字に移行した可能性も指摘できる。
」(ibid:115) と述べている。この「顔」と「感情を表すタイプ」の絵文字は本稿ではそれぞれ「表情系」と「漫符系」に包含される。このためカテゴリ割合の変化を調べ、図 16 に示したが、ここからは、カテゴリとして表情系から漫符系に移行したと言い切るのは難しそうであった。
そこで、「感情を表すタイプ」として提示された「あせあせ」等の絵文字の増加に関係する別の説明を考えるため、使われにくくなった絵文字に着目した。個別の絵文字の順位を 2003 年を基準に算出すると、2003 年の時点で 6 番目に多かった「Ｅ７０７（たらーっ（汗）
率 8 位だった「Ｅ７００（バッド（下向き矢印）「Ｅ６４３（台風）」「Ｅ７２２（冷や汗）」、同）」、10 位だった）」といった絵文字が、他と比べて順位を落とし(30) 、全体で 14〜32 位と(30) 順位の値だけを見るのではなく、他と比べるのは、2003 年では docomo 系が高順位だったが、2009〜2010 年に

図 16

送受信年別の各カテゴリの割合なっていることがわかる（表 9）。このことと、「Ｅ７０６（あせあせ）」は多く使われ続けていることを考慮すると、同じカテゴリの中でも、否定的な感情を「下向きの」図像で表す絵文字が減ったのではないかという仮説が立てられる。さらに、「否定的な感情の表し方が、直接的な表示から間接的な表示に移行したのではないか」という問いも立てられる。本稿では検証しないが、さらに、否定的感情を直接表す顔の絵文字と、「ニコニコ＋あせあせ」のような複数の絵文字を用いて表す絵文字との、出現割合の変化を比較することからも、このような問いに関する調査と語用論的な分析が行えるだろう。
表92003 年に本文で高順位だった絵文字の本文中での順位の変化

EmojiCode ＼本文中での順位
Ｅ６Ｆ０
Ｅ６ＦＢ
Ｅ７０６
Ｅ６ＦＡ
Ｅ７０３
Ｅ７０７
Ｅ７０４
Ｅ７００
Ｅ７２２
Ｅ６４３

2003
1
2
3
4
5
6
7
8
8
10

2004
1
3
4
5
2
15
6
12
8
14

2006
2
6
3
4
1
25
9
7
12
17

2009
11
25
5
6
10
44
7
58
44
52

2010
25
32
34
22
17
213
29
127
213
78

合計

1
6
3
4
2
32
10
18
14
26

なお、図 16 からは、本文中での物体生物系の割合が 2001〜2004 年にかけて減少していることが認められる。

5.

文頭部における絵文字使用
ここでは、文頭部における文頭部における絵文字の使用について、用例、高頻度絵文字の傾向、絵文字のカテゴリ、という三つの観点から分析する。これを通じて、文頭部における絵文
なると au 系の絵文字が特に高順位に来ているためである。

字の使用には、先行研究で指摘されているような絵文字の用法や、全体的な傾向とは異なる性質があることを示す。

5.1

用例

まず、名詞または動詞の語幹として機能し、文の一部になっていると読めるものがある。
「＜（Ｅ６８８）携帯電話 dc：
パソコン dc：＞について。
」「＜（Ｅ６６３）不明＞着いた？」「＜（Ｅ７１６）＞がきたら」「＜（Ｅ６Ｅ７）６ dc：＞していい？」「＜（Ｅ７４８）桜 dc：＞時」「＜（Ｅ６８７）電話 dc：）＞後、少しで咲きそうだょ」のようなものである。

上の例は件名からとったものであるが、ここにおける絵文字には、表現の文字数を減らすとともに、該当箇所をより目立たせるような効果が考えられる。
ただし、本文での絵文字には絵文字と説明部の重複があるものがある。例に「＜（Ｅ６４０）
雨 dc：＞雨降ってて、やっぱ無理って感じ＜（Ｅ６Ｆ０）わーい（嬉しい顔） dc：＞」がある。この例の雨の絵文字では文字数は減らないが、強調の効果は考えられる。また、絵文
字でテキストを挟むものがある。たとえば「＜（Ｅ６４３）台風 dc：
台風 dc：＞集会＜（Ｅ６４３）＞」という件名である。このメイルは本文で「今回は３人で集合しましょ」と持ちかけていた。この件名での左右対称的な絵文字使用には装飾的な効果が考えられる。

図 17

レシピと絵文字：絵文字を用いた材料の箇条書き

他方で、箇条書きを通じたメッセージ内容の構造化の機能を持つと見られる例もある。
たとえば、同じ絵文字を行頭で反復的に用いて、レシピを表すものがある（メッセージの一。ここで（Ｅ４ＡＣ）は「ゴハン１ au：
部を図 17 に表示）
葉 au：」
、反復する（ＥＢ７Ｄ）は「双」に対応する。ここで絵文字は、対等な項目を並列する際の各項目のマーカーとして使われているといえよう。また、項目の並列において、絵文字が項目の内容や性質を表すと考えられるものもある。例えば、「 ＜（Ｅ６８８）携帯電話： dc（Ｅ６Ｄ３）メール dc ：＞＜電話番号＞（改行）＜＞＜アドレス＞」では、電話番号とアドレスに対応する絵文字が先頭でマーカーとなっているといえる。他に、「＜（Ｅ５９５）ハート au：＞あるもの」の後に箇条書きを複数行続け、「＜（Ｅ４７７）ハート２（われている） 動 au：の3枚の画像でなる動画＞ないもの」 の後にまた箇条書き複数行を続ける、という例がある。ここでは「あるもの」と「ないもの」をハートと割れたハートに対応させているといえる。
上述した箇条書き等の用例は、絵文字が情報の構造化にも用いられることを示す。さらには
どの絵文字を用いるかが、前後の文脈に関係しているケースもある（ハートと割れたハートの使い分けなど）。このような構造化に関わる例は、三宅 (2012) が提示した絵文字の分類「①事物そのものを表す」「②事象の表現に前置き/後置き」「③身体動作」「④プロソディー」「 ⑤前接文に合わせた感情を示す」「⑥前接文とは異なる感情を示す」「⑦装飾・雰囲気、リズムとり、
句読点、トピック転換」 には収まらないと考えられる(31) 。

5.2

高頻度絵文字

ここでは文頭部における高頻度の絵文字の特徴を述べる。
まず、件名と本文をまとめた本コーパス全体で高頻度に出現した絵文字を表 10 に示す。この表での頻度は、田中・林 (2021) がキャリアごとに上位 10 位ずつ高頻度絵文字を抽出して示した度数とは数十件程度の差が見られたが、度数（頻度）での上位 14 位まで(32) は一致している。頻度の差は、データの統合や絵文字の判定といった処理の違いが関わる可能性がある。
表 10

本文＋件名全体での高頻度絵文字（上位 20 位まで）

次に、文頭部（b0+b1）における高頻度絵文字を本文と件名に分けて示す（表 11）。全体とは異なり、顔の絵文字が順位を落とす一方、数字、決定（OK）、天気、場所・建物、メールや(31) 山崎・西村 (2024) で X（旧 Twitter）の用例を取り上げて述べたことが、本コーパスでも当てはまっている。
(32) 度数で取ると、全体の上位 14 位までで docomo の上位 10 位が尽くされてしまうため、15 位以降の比較はできなかった。

電話機を示す絵文字が上位に来ている。これらは直接的には(33) 全体で高頻度に見られた絵文
字のタイプ「感情を表すタイプの絵文字」「ダイヤルボタン等で直接入力可能な一般的な記号の絵文字」「顔の絵文字」(田中・林 2021:116) に当てはまるとは言い難い。ここからも、文頭部の絵文字には、全体とは異なる機能が推定される。
表 11

5.3

文頭部における高頻度絵文字（上位 20 位まで）（本文（左）、件名（右））

絵文字のカテゴリと文頭部

本節では、最後にカテゴリの観点からも分析する。本文・件名における各位置タイプでの各カテゴリの割合を図示する（図 18 ）。図 18 から、文頭部（b0・b1）では文末部・文内部に比して、表情系の割合がかなり小さいといえる。また、特に先頭（b0）では漫符系の割合も小さ
くて物体生物系の割合が大きい（過半数となる）こと、2 文字目以降（b1）では漫符系の割合が大きいことがうかがえる。なお、今回はカテゴリとして「文字符号系」にまとめているが、文字符号系の中でも、文頭部では文末部より数字類の割合が大きかった。このことからも、文頭では、全体の傾向と異なり、事物を表す絵文字が用いられやすいと推測される。

(33) 文脈によっては天気の絵文字が気分を表す、といったことは考えられる。

図 18

本文・件名での各位置タイプにおける各カテゴリの割合

文末部での絵文字の連続使用について

6.

本節では、文末部での絵文字の連続使用について議論する。

6.1

絵文字チャンクの長さ

末尾ではない絵文字が文末部全体の絵文字に占める割合は、本文で 26.4% 程度、件名で27.7% 程度である（表 8 を参照）。ここで、文末部において絵文字を連続して何個用いていた(34)
かの分布を、片側対数表示のグラフで示す（図 19、20）。

(34) （補足）指数関数でのフィッティングが「まあまあ」良いように見え、このことは、単に文末部から一定の確率で絵文字が追加されていく、というモデルとの「近さ」を思わせる。ただし本文のグラフでは、回帰曲線（片対数グ
ラフで直線）からのずれを見るに、そのモデルと比べると、チャンク長 2 が 3〜10 に対して多いように思われる。

図 19

本文での文末絵文字チャンク長の分布

図 20

件名での文末絵文字チャンク長の分布

本文では 1 個だけ絵文字を使う場合が 8 万 9 千回以上あった一方で、22 個連続して使う場合もあったことがわかる。また、件名では最大で 14 個連続して使われていた。
文末部での用例

6.2
6.2.1

文末部に高頻度に出てくる組み合わせ

ここでは、まず連接する 2 つの絵文字の組に着目する。本文文末部でのこのような組（ペア）の、キャリアを問わない頻度上位 15 位までを、e1-e0 と、e1-e1 それぞれについて示す(35) 。
(35) ここでは、絵文字コードから絵文字画像名を通じて計算した絵文字名を表示に使っている。絵文字名が不明のコードには空白を割り当てたが、高頻度ペアの表には登場していない。また、件名の文末部では、最大頻度が e1-e0 で

表 12

本文 e1-e0 での高頻度ペア

頻度

左右（左と異なる場合のみ記す）

絵文字同異

左カテゴリ

右カテゴリ

867

（Ｅ７０６）あせあせ（飛び散る汗） dc

-

同

漫符系

漫符系

860

（Ｅ５Ｂ１）あせあせ（飛び散る汗） au

-

同

漫符系

漫符系

780

（Ｅ４８３）？ au

-

同

文字符号系

文字符号系

725

（Ｅ６Ｆ５）グッド（上向き矢印） dc

-

同

文字符号系

文字符号系

478

（Ｅ７０３）exclamation&question dc

-

同

文字符号系

文字符号系

447

（Ｅ６Ｆ０）わーい（嬉しい顔） dc（Ｅ６ＦＡ）ぴかぴか（新しい） dc

異

表情系

漫符系

432

（Ｅ７０４）exclamation × 2 dc

-

同

文字符号系

文字符号系

417

（Ｅ６ＦＡ）ぴかぴか（新しい） dc

-

同

漫符系

漫符系

414

（Ｅ７２Ｂ）がまん顔 dc（Ｅ７０６）あせあせ（飛び散る汗） dc

異

表情系

漫符系

392

（Ｅ４７１）顔１（うれしいカオ） 動 au

（Ｅ５Ｂ１）あせあせ（飛び散る汗） au

異

表情系

漫符系

390

（Ｅ７００）バッド（下向き矢印） dc

-

同

文字符号系

文字符号系

367

（ＥＢ２Ｄ）上向きカーブ矢印 au

-

同

文字符号系

文字符号系

351

（ＥＡＡＢ）きらきら 動 au

-

同

漫符系

漫符系

328

（Ｅ７２Ａ）うれしい顔 dc（Ｅ６ＦＡ）ぴかぴか（新しい） dc

異

表情系

漫符系

308

（Ｅ６Ｆ０）わーい（嬉しい顔） dc（Ｅ６ＦＢ）ひらめき dc

異

表情系

漫符系

294

（Ｅ７０８）ダッシュ（走り出すさま） dc

-

同

漫符系

漫符系

266

（Ｅ７２Ａ）うれしい顔 dc（Ｅ６ＦＦ）ムード dc

異

表情系

漫符系

254

（ＥＢ２Ｅ）下向きカーブ矢印 au

-

同

文字符号系

文字符号系

252

（Ｅ７２７）指で OK dc（Ｅ６ＦＡ）ぴかぴか（新しい） dc

異

身体系

漫符系

238

（ＥＢ３０）「！！」 au

-

同

文字符号系

文字符号系

表 13

本文 e1-e1 での高頻度ペア

頻度

左右（左と異なる場合のみ記す）

絵文字同異

左カテゴリ

右カテゴリ

289

（Ｅ６Ｆ５）グッド（上向き矢印） dc

-

同

文字符号系

文字符号系

263

（Ｅ７０３）exclamation&question dc

-

同

文字符号系

文字符号系

227

（Ｅ７０４）exclamation × 2 dc

-

同

文字符号系

文字符号系

180

（Ｅ５Ｂ１）あせあせ（飛び散る汗） au

-

同

漫符系

漫符系

173

（Ｅ７２Ａ）うれしい顔 dc（Ｅ７０６）あせあせ（飛び散る汗） dc

異

表情系

漫符系

156

（Ｅ７０Ａ）ー（長音記号２） dc（Ｅ７０３）exclamation&question dc

異

文字符号系

文字符号系

120

（Ｅ７０Ａ）ー（長音記号２） dc（Ｅ６Ｆ０）わーい（嬉しい顔） dc

異

文字符号系

表情系

117

（Ｅ７０Ａ）ー（長音記号２） dc（Ｅ７２Ａ）うれしい顔 dc

異

文字符号系

表情系

97

（Ｅ７００）バッド（下向き矢印） dc

-

同

文字符号系

文字符号系

90

（Ｅ７０６）あせあせ（飛び散る汗） dc

-

同

漫符系

漫符系

84

（ＥＢ３０）「！！」 au

-

同

文字符号系

文字符号系

82

（ＥＢ３１）くるり au（Ｅ４８３）？ au

異

文字符号系

文字符号系

78

（Ｅ７２Ｂ）がまん顔 dc（Ｅ７０６）あせあせ（飛び散る汗） dc

同

表情系

漫符系

76

（Ｅ７０３）exclamation&question dc（Ｅ７２Ａ）うれしい顔 dc

異

文字符号系

表情系

73

（Ｅ６ＥＣ）黒ハート dc

-

同

漫符系

漫符系

72

（Ｅ７５７）げっそり dc

-

同

表情系

表情系

70

（Ｅ４７１）顔１（うれしいカオ） 動 au（Ｅ４８３）？ au

異

表情系

文字符号系
文字符号系

65

（Ｅ４８３）？ au

-

同

文字符号系

60

（Ｅ７２９）ウィンク dc（Ｅ７２７）指で OK dc

異

表情系

身体系

60

（Ｅ７２Ａ）うれしい顔 dc（Ｅ６Ｆ５）グッド（上向き矢印） dc

異

表情系

文字符号系

この高頻度絵文字ペアの表においては、上位 4 位は、同じ絵文字（コード）が反復するペア
も e1-e1 でも 50 未満と小さかったため、ここでは提示を略す（上位 15 位までに登場するペアやカテゴリは似た傾向にあった）。

である。なお、本文文末部全体としては、同じ絵文字（コード）が反復する場合よりも、異な(36)
るコードが続く場合のほうが多い（表 14）。

表 14

本文文末部、連続絵文字コードが同じ場合と異なる場合
本文文末部ペア

e1-e0
e1-e1

同の個数

異の個数

異の割合

9435
2706

27475
5714

74.4%
67.9%

高頻度絵文字ペアの用例を見ると、同じ絵文字の反復には、表情系（げっそり）、漫符系（あせあせ、ぴかぴか、きらきら、ダッシュ）、文字符号系（感嘆符、疑問符、上下の向きの矢印）が見られる。これらについては、類像性 (Givón 1985) の観点から、同じ表現の重複による強調、特に、感情・ムード・驚きや疑問に思う気持ちの強調効果が考えられる(37) 。他方で、異なる絵文字の連接には、表情系＋漫符系（うれしい顔（3 種）＋ぴかぴか・あせあせ）、身体系＋
漫符系（指で OK ＋ぴかぴか）、表情系＋身体系（ウィンク＋指で OK、など）といった組み合わせが見られる。「ぴかぴか」が右に来る 2 通りには、肯定的なムードを付け加えているという解釈が考えられる。「うれしい顔＋あせあせ」は、前に来ている顔だけでは完結しない気持ちの状態（顔は笑っているが、ヒヤヒヤしている、など）を表現している可能性がある。また、「ウィンク＋指で OK」は「は〜い＜（Ｅ７２９）
資料を渡すよ＜（Ｅ７２９）＞＜（Ｅ７２７）＞＜（Ｅ７２７）＞」「木曜にでも＞」といった例文に現れた。ここでの指の絵文字は、相手を受容・肯定する態度が顔だけでは完結しておらず、それを補うものではないかと考えられる。また、文字符号系＋表情系に見られた「!?＋うれしいカオ」は、文末記号の
あとに顔の絵文字がついたものだと解釈できる。
上記の例から、右側に来る絵文字は、前接絵文字までから受け手が予想・解釈する内容（特にモダリティ的な情報）に対する、強化・補足・（予想の）修正を行い、また「指で OK」のよ
うに受け手との距離感を調整するように配置される傾向があるのではないかと推測される。

6.2.2

長いチャンクでの用例

絵文字を 3 つ以上連続させた際の組み合わせ方についても調べるため、連続する絵文字の長さとともにそのような文の例を 6 つ挙げる（表 15）。

(36) 本稿では計算しないが、全ての絵文字に対してその（文末部での）登場率の 2 乗を計算したものの和を求め、実際に同じ絵文字が反復して現れている率と比較することは、「同じ絵文字が（ランダムな場合よりも）続きやすいかどうか」を評価する 1 つの方法となりうるだろう。
(37) 疑問符が二つ連続しても、疑問に対する疑問を表すというわけではない。

表 15

絵文字チャンクの長さと例

絵文字チャンクの長さ

例
昨日は仕事行って帰りの電車は停電でとまって、誕生日どころじゃなかったよ（本文）4（本文） 9＜（Ｅ６４０）が 3 回＞＜（Ｅ６４４）
H Ａ PPY Ｂ IRTH ＤＡ Y＜（Ｅ６８６）が 7 回＞＜（Ｅ６Ｄ１）

うおおおおめでとう＜（ＥＢ３０）（本文）22＜（ＥＡＡＢ）静止画像＞＞＜（Ｅ６ＦＡ）＞が 13 回＞

等でなる動画絵文字が 9 回＞

どしたのコレ（件名）4＜（Ｅ７２６）＞＜（Ｅ７１Ｂ）＞＜（Ｅ７０３）（件名）10ハウル＜（Ｅ７２６）（件名）14

え＜（Ｅ７０４）＞＜（Ｅ６ＥＦ）＞

が 10 回＞
が 14 回＞

この表で同じ絵文字が反復するケースを見ると、第一に、漫符、表情のある顔・感嘆符が入った絵文字を重ねることで、感情やムードを強く伝えたりしているのではないかと推測される。また「雨」という天気を示す絵文字を重ねることにも、発話者にとっての天気の印象や影響の強さを示す効果の可能性が考えられる。
その一方で、異なる絵文字を組み合わせた例もある。「昨日は仕事行って帰りの電車は停電でとまって、誕生日どころじゃなかったよ＜（Ｅ６４０）

が 3 回＞＜（Ｅ６４４）＞」では「雨」3 つの後に「霧」の絵文字を加えている、この霧の絵文字については、状況をより詳細に伝えるものであるいう解釈も、霧のかかった気持ちを表すという解釈も考えられる。また、「どしたのコレ＜（Ｅ７２６）＞＜（Ｅ７１Ｂ）＞＜（Ｅ７０３）＞＜（Ｅ６ＥＦ）＞」については、「発話者」＋「話題の対象（＝コレ）」＋「気持ち」といった構造が推測される。ここでは絵文字「」が、前接テキスト中の直示表現「コレ」についての不足している情報を補うのではないかと考えられる。絵文字の連続で視覚的な状況を構成し、その一部として「」を提示しているのである(38) 。
さらに、同じ絵文字の反復と異なる絵文字の追加を組み合わせており、その個数が特別な意味をもたらすとみられる例がある。本文での長さ 9 の例では「（Ｅ６８６）バースデー dc：」を 9 つ反復した後に「（Ｅ６Ｄ１）i モード dc：」の絵文字を重ねている。このメイルの送受信年月日と受信者の生年月日から、この受信者は 22 歳の誕生日を迎えたものと推測された(39) 。ここでは、「」の絵文字の蝋燭 3 本を 9 つと、「」の 1 つの縦棒（蝋燭に似ていると思われようか）を合わせて、視覚的に 22 本を実現しているものだと考えられる。
「」の絵文字は、誕生日であることと、3 本あることを、ともに示す機能を担うのである。
以上から、絵文字を多く連続して用いている例には、一般的に多く見られるというよりも、
その話題・背景でこその用い方をしている、というものがあるといえよう。

(38) ここで、視覚的な状況のほうに着目すれば、「どしたのコレ」は人物のセリフのようにも読めるかもしれない。
(39) 実際、前後のメイルデータにはそれを明示したものもあった。

6.3

絵文字連続ペアとカテゴリ上では個別の例について述べたが、ここから、カテゴリ同士の組み合わせの傾向について分析する。件名での頻度が低いことを考慮し、本文のみ取り扱う。はじめに、本文の文末部での各カテゴリごとの組み合わせの頻度を表で示す。
表 16

本文文末部、末尾とその 1 つ前（e1-e0）での各カテゴリの組み合わせの頻度

左側＼右側

表情系

身体系

文字符号系

漫符系

物体生物系

表情系
身体系
文字符号系
漫符系
物体生物系

867
257
1781
400
194
17
1
3517

1598
153
180
50
140
23
0
2144

2217
229
4415
278
492
17
0
7648

9765
1412
1768
4531
2116
116
1
19709

1366
279
447
139
972
12
0
3215

(NF)
(Undef.)
右側での合計

表 17

表情系

身体系

文字符号系

漫符系

物体生物系

表情系
身体系
文字符号系
漫符系
物体生物系

437
34
1224
81
47
6
1
1830

440
84
106
14
42
2
0
688

650
66
1729
44
110
6
0
2605

1160
142
260
738
133
22
0
2455

188
37
250
35
250
0
0
760

右側での合計(Undef.)
2
1
1
0
0
0
1
5

左側での合計

16015
2379
8667
5445
4021
379
4
36910

本文文末部、非末尾とその一つ前の（e1-e1）での各カテゴリの組み合わせの頻度

左側＼右側

(NF)
(Undef.)

(NF)
200
48
75
47
107
194
1
672

(NF)
11
3
19
3
2
41
0
79

(Undef.)
0
0
0
0
0
0
3
3

左側での合計

2886
366
3588
915
584
77
4
8420

表 16 と表 17 から、まず、漫符系は、連続使用で末尾（e0）に来る頻度が全体の過半数を占め、他のカテゴリと比べて多い（他の各カテゴリの倍以上ある）ことがいえる。特に、e0 自体
では漫符系の割合は表情系の 2 倍には達していなかった（図 18 ）が、連続使用の e0 では 5 倍以上ある。ただし、漫符系は、e1-e0 の左側（e1 側）に来る頻度でいうと、全体の 16 以下で、カテゴリとしての順位も 3 番目となっている。さらに e1-e1 でも右側に来る頻度は文字符号系に次ぐ 2 位、左側に来る頻度は 3 位である。ここから、漫符系は、特に末尾（e0）に来やすいといえる。
1
以下で、順位も 3 位であるが、次に、表情系は、e1-e0 で右側（e0）に来る頻度が全体の 10左側（e1）に来る（末尾から 2 番目の絵文字となる）頻度は全体の 13 以上で順位は 1 位である。ただし、e1-e1 での右側に来る頻度は全体の 14 以下で順位も 3 位となる。e1-e1 のパター
ンは、末尾から 3 つ以上絵文字が続く場合に限られている。ここから、表情系は、特に末尾から 2 つだけ絵文字が連続する場合の、末尾の 1 つ手前に多いのではないかと推測される。
この 2 つの表で、「合計」において 1 位をとったカテゴリの残る 1 つが、文字符号系である。
。ただし、他のカテ
これは e1-e0 では右側でも左側でも頻度 2 位となっている（割合は 15 〜 14 ）ゴリが左にある場合には漫符系が右（e0）に来る頻度が最も大きいのに対し、文字符号系が左にある場合は同じ文字符号系が続く頻度が他に優っている。右（e0）になる場合についても見ると、身体系・漫符系・物体生物系が右になる場合は表情系が左に来る頻度が最も大きいのに対し、文字符号系が右になる場合は同じ文字符号系が左に来ることが最も多い。とはいえ、表情系が右になるときも、文字符号系が左に来ることが最も多い。ここから、文字符号系-文字符
号系という組み合わせの強さと、表情系-文字符号系という組み合わせの強さが推測される。また、e1-e1 では、文字符号系は右側でも左側でも頻度 1 位である（割合は 41 〜 13 ）。e1-e0 と同様に、文字符号系同士の組の頻度が他に優っている。e1-e1 での「合計」の順位や相対的な割合が e1-e0 より高いことから、文字符号系は比較的、末尾から 3 つ以上連続する絵文字の塊にも現れやすいと推測される。
ここで、同じカテゴリ同士の組の中に異なる絵文字の組がどの程度あるかについて述べる。
表 18

同じカテゴリ同士の組に異なる絵文字の組がどれだけあるか

e1-e0 でe1-e1 でカテゴリが 絵文字も 同分類で絵文字が カテゴリが 絵文字も 同分類で絵文字が
同じ組
表情系

867
153
4415
4531
972

身体系
文字符号系
漫符系
物体生物系

同じ組

788
136
4004
4091
348

異なる割合

9.1%
11.1%
9.3%
9.7%
64.2%

同じ組

437
84
1729
738
250

同じ組

異なる割合

410
79
1346
691
141

6.2%
6.0%
22.2%
6.4%
43.6%

カテゴリが同じで絵文字が異なる割合は、e1-e0 では物体生物系（60% を超える）以外、どれも 10% 前後（9.1〜11.1%）である。ただし、e1-e1 では、文字符号系でも 2 割以上異なる
絵文字の組み合わせが生じている。表 13 に示したが、e1-e0 では長音記号絵文字（画像はが左に出現することが多く、これの右に感嘆符と疑問符のセット絵文字（画像は(40)

が、高頻度である

）

）が来る組

。

ここで、同じカテゴリでも異なる絵文字のペアが多く見られた物体生物系について、そのよ
うなペアの例を見ると、鳥と猫を組み合わせるなど、その場に応じた複雑な景色の創造を行っているのではないかとも考えられるものがあった。その一方で、鳥と太陽、鳥と四つ葉、鳥と花、という組もあったが、これらについては、太陽や四つ葉や花が「絵文字で表される物体そのもの」ではなく「晴れやかな気持ち」「幸運を願う気持ち」や「なにかポジティブな気持ち」を表すために用いられているという可能性も考えられた(41) 。

6.3.1

カテゴリ間の結びつき - 左右の非対称性

さて、カテゴリの「右に来やすさ」「左に来やすさ」について述べる。文末部の末尾に至る 2
連続絵文字（e1-e0）に関して、各カテゴリの組み合わせ (X, Y ) に対して、X が左で Y が右で(40) ただし長音記号の反復の組は、e1-e1 でもとの反復が高順位なのに対し、同率 40 位（32 回）に留まる。このことは、長音記号絵文字と感嘆符・疑問符絵文字の反復に関する性質の差を示唆するものかもしれない。
(41) たとえば「太陽」については、篠原・松中 (2010) のように、天候の視覚的な記号表現が感情解釈に影響を与えることを支持するような研究がある。このため、発話者が感情表現に使う可能性も考えられる。

ある頻度と、その逆である頻度の比を求めた。なおここではカテゴリ未定義・エラーは除く。
その結果は、次のようなものであった。(1) 表情系は、他のどのカテゴリが相手でも左に来るほうが多く、各頻度比は 1.2 以上であった。(2) 身体系は、文字符号系・漫符系・物体生物
系の 3 カテゴリに対しては左寄り（頻度比 1.3、28.2、2.0）であったが、表情系に対してのみ
は右寄り（表情系-身体系の頻度は逆の 6.2 倍程度）であった。(3) 文字符号系は、表情系・身体系・物体生物系の 3 カテゴリに対しては右寄り（頻度比 1.2、1.3、1.1）であったが、漫符系に対してのみは左寄り（文字符号系-漫符系の頻度は逆の 6.4 倍弱）であった。(4) 漫符系は、他のどのカテゴリが相手でも右に来るほうが多く、各頻度比は 6 以上であった。特に「表情系漫符系」「身体系-漫符系」は、逆の 24 倍以上あった。(5) 物体生物系は、中間的な振る舞いであった。漫符系・文字符号系に対しては左に来やすく（頻度比 15.2 と 1.1）、表情系・身体系に対しては右に来やすかった（頻度比 7.0 と 2.0）。
ここから、互いに異なるカテゴリのペアにおける「左に来やすいか」「右に来やすいか」と矛盾しないような、「（左）表情系 - 身体系 - 物体生物系 - 文字符号系 - 漫符系（右）」という並びができる。

6.3.2

カテゴリ間の結びつき - 存在感「カテゴリ A（左側）とカテゴリ B（右側）の結びつき」と「カテゴリ A（左側）とカテゴリ

C（右側）の結びつき」のようなものを比較したいとする。本研究では、その指標として、「カテゴリ B が右側に来る中での、カテゴリ A-カテゴリ B の割合」と「カテゴリ C が右側に来る
中での、カテゴリ A-カテゴリ C の割合」を用いることを考えた。いわば「存在感」の比較ともいえよう。
実際に、左側のカテゴリを固定して（X ）、右側に来る各カテゴリ（Yi ）に対し、Yi が右に来る全ての組での X が左側となる率を計算した(42) 。この値を線の太さに対応させ、さらに、Xを固定したときにこの値が大きい順に Yi を並べた図を示す（図 21、カテゴリ名称は略記）。

(42) つまり、全体のうち、カテゴリ X − Y という組み合わせの割合を eを計算したことになる。

X,Y

eX,Yi
Z eZ,Yiで表すと、各 Yi について ∑図 21

本文 e1-e0 での存在感比較（始点固定・各終点での存在感を比較））

たとえば、右側に「身体系」が来る場合においては、左側が「表情系」であるものが 75%(0.75)程度である。これを左側の「表情系」の視点で見た時には、「表情系」が左に来る割合が 75%もあるカテゴリは他にないため、この「1 情」ノードから発する線の並び順では「身体系（2体）」が 1 位となる。左側が「身体系」では、1 位の「物体生物系」ですら 9% しかない（つまり「身体系」が左に来ることが少なかった）が、他のカテゴリと比べれば値が大きいため、1位となっている。

逆に、右側のカテゴリを固定し、各左側における存在感を比較したものが、図 22 となる。漫符系が右側に多いことが、集まる線の太さからもうかがえる。

図 22

本文 e1-e0 での存在感比較（終点固定・各始点での存在感を比較）

二つの図から、カテゴリ間の結びつきの強さについて論じる。まず、線の終点（右側）での存在感を始点（左側）で可視化した図 21 からは、「表情系→身体系」「文字符号系」→「表情系・文字符号系」「漫符系→漫符系」「物体生物系」→「物体生物系」という結びつきが、始点（左側）において比較的強いことがうかがえる。次に、線の始点（左側）での存在感を終点（右側）で可視化した図 22 からは、
「文字符号系→表情系」、「表情系・身体系」→「身体系」、「文字符号系」→「文字符号系」、「（文字符号系以外）」→「漫符系」、「物体生物系→物体生物系」という結びつきが、比較的強いことがうかがえる。両者に共通するものを総合すると、「表情系→身体系」と「文字符号系→表情系」、文字符号系・漫符系・物体生物系同士の連続、となる。
最後に、このカテゴリ間での結びつきの強さを始点視点・終点視点で表すやりかた（並べ替えは行わない）を、e1-e1 にも適用した図（図 23）と、さらに絵文字が異なる場合に絞った図（図 24）を示す。

図 23

図 24

e1-e1 と e1-e0 での結びつきを始点視点（左）と終点視点（右）で図示したもの

連続絵文字が異なる場合に絞って、e1-e1 と e1-e0 での結びつきを始点視点（左）と終点視点（右）で図示したもの

図 23 の左側（始点視点）では、漫符系に集まる線の太さが見受けられ、特に「表情系・身体系・物体生物系→漫符系」は e1-e1 より e1-e0 で太いことがうかがえる。逆に終点視点では、

e1-e0、e1-e1 ともに「文字符号系-表情系」のフローが見出される。実際、高頻度用例の表（表12 と表 13）に入らない順位のものも含めて、「感嘆符・疑問符・長音の絵文字＋表情の絵文字」といった組み合わせが多く存在していた。

7.

おわりに

■まとめ

本研究は「加藤安彦携帯メイルコーパス」を用いて、特に文中での絵文字位置に着目した分析を行い、以下の結果を得た。
まず、絵文字の位置を「文頭部・文末部・文内部・一文が絵文字のみで成る場合」の四つに分類すると、メイル本文中・件名中とも文末部に現れる絵文字が 88% 以上を占めていた。絵
文字の連続使用により真の末尾以外に現れたものが全体の 2 割以上あり、その割合は 2005 年前後に上昇傾向が見られた。
絵文字が文頭部に位置する率は本文中で 1% 未満、件名中で 2.6% 程度であったが、文頭での絵文字の使用には全体の傾向 (田中・林 2021) と異なる点があった。頻度上位の絵文字には具体的な物体を表すものや数字を含むものが多く、カテゴリで見ても特に先頭では「表情系」「漫符系」の割合が低く、「物体生物系」の割合が高かった。用例からは、箇条書きのマーカーのようにして情報の構造化に寄与することがうかがえ、そのマーカーとしての絵文字選択の一部は前後の文脈に関わると考えられた。
文末部での絵文字の連続使用については、次のような結果が得られた。まず、末尾と一つ前の連接ペアでは、末尾側（右側）に来る傾向は「漫符系」が強く、手前側（左側）に来る傾向は「表情系」が強いといえた。さらに、この連接ペアでのカテゴリ間の結びつきでは「表情系→身体系」と「文字符号系→表情系」、文字符号系・漫符系・物体生物系同士の強さが観察された。
また、「携帯会社名」が送受信で異なる場合の絵文字使用の増加について、田中・林 (2021)の裏付けとなるデータを示した。
■今後の展望 今回は、送信年が 2010 年までの携帯メイルにおける絵文字を対象とした解析・分析を行った。この結果を各種 SNS 等での結果と比較し、媒体の特徴の違いといった観点から比較することは意義があるだろう(43) 。また、右周辺部・左周辺部 (Beeching and Detges

2014) の観点から、絵文字・カテゴリの右に来やすさ・左に来やすさをさらに分析することが考えられる。さらに、絵文字の句読点的な機能の強さが、カテゴリによって異なる可能性も考えられることから、句読点との類似点と相違点を今後さらに分析することも考えられる。
付 録
本文・件名における各位置タイプでの各カテゴリの割合を示した図 18 の対として、本文・件名での各カテゴリにおける各位置タイプの割合を示す図を載せる。

(43) 他メディアでの絵文字の位置に関する報告には、たとえば、絵文字の位置の数え方（一文におけるものか／メッ

セージ全体におけるものか、連続絵文字を個別に数えるか／まとめるか）の点では異なるが、WhatsApp の
チャットデータを対象とした Sampietro (2016) などがある。WhatsApp はケータイメイルとは「メッセージがチャット形式で表示されていく」「件名・本文のような区別がない」といった相違点がある。このようなメッセージアプリでのデータと、本文・件名での位置を比較していくことが考えられる。

図 25

本文・件名での各カテゴリにおける各位置タイプの割合

謝辞

本稿では「加藤安彦ケータイメイルコーパス」中の絵文字画像の表示に、コーパスに付
属する画像ファイルを用いた。また、Unicode の絵文字画像の表示に、Twitter 絵文字ラ
イブラリ（Twemoji）（CC-BY 4.0: (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)

Copyright Twitter, Inc and other contributors）を、TEX の BXcoloremoji・twemojis パッ
ケージ経由で使用した。
本研究の過程では西村綾夏氏、谷口研究室の諸氏を含めた方々に有益なコメントをいただいた。感謝を述べる。
本研究は JST 次世代研究者挑戦的研究プログラム JPMJSP2110 の支援を受けたもので
ある。
文

献

田中ゆかり・林直樹 (2021)．
「「打ちことば」コミュニケーションにおける絵文字使用: 「加藤安彦ケータイメイルコーパス」を用いた分析」 語文, 170, pp. 111–124．
三宅和子 (2022)．「2000 年代のケータイメイルの実態を捉える : 「加藤安彦ケータイメイル
コーパス」を利用した研究の可能性」 日本文学文化, 21, pp. 43–56．
加藤安彦 (2007)．
「ケータイメイルにおける顔文字と記号の出現頻度とその関係- ケータイメ
イルコーパスの紹介とともに」 専修国文, 81, pp. 1–17．

宮嵜由美 (2023a)．「「句点」の文末使用の経年変化 : 加藤安彦ケータイメイルコーパスの整備を通して」 専修国文, 112, pp. 1–15．
宮嵜由美 (2023b)．『加藤安彦ケータイメイルコーパス』．https://www.gsk.or.jp/files/

catalog/GSK2023-B/readme.pdf（2024/07/17 アクセス）
Mark Davis・Ned Holbrook (編) (2023)．“Unicode®Technical Standard #51 Unicode
Emoji.”Technical report, Unicode, Inc．Version 15.1, https://www.unicode.org/
reports/tr51/tr51-25.html（2024/08/12 アクセス）
Mark Davis・Ned Holbrook (編) (2014)．“Proposed Draft Unicode Technical Report #51
Unicode Emoji.”Technical report, Unicode, Inc．Version 1.0 (draft 4), https://www.
unicode.org/reports/tr51/tr51-1-archive.html（2024/08/12 アクセス）
小学館辞典編集部 (編) (2007a)．『句読点、記号・符号活用辞典。
』 東京: 小学館
文部省教科書局調査課国語調査室 (2007b)．
「くぎり符号の使ひ方〔句読法〕（案）」 小学館辞典編集部 (編) 『句読点、記号・符号活用辞典。』 東京: 小学館 pp. i–viii.
赤井友紀・山下諒・上間大生・松下光範 (2014)．
「漫符を利用した登場キャラクタへの感情付
与に関する基礎検討」 電子情報通信学会 HCG シンポジウム 2014 論文集, pp. 294–299．
赤井友紀・盛山将広・松下光範 (2017)．「漫符を利用したコミック内の心情・行動描写検索シ
ステム」

Technical Report 42, 関西大学大学院総合情報学研究科, 関西大学大学院総合情報学研究科, 関西大学総合情報学部．
安岡孝一 (2007)．
「ケータイの絵文字と文字コード」 情報管理, 50:2, pp. 67–73．
三宅和子 (2012)．
「ケータイの絵文字 : ヴィジュアル志向と対人配慮」

日本語学, 31:2,

pp. 14–24．
山崎由佳・西村綾夏 (2024)．「SNS 上の絵文字位置パターンの分析と Levenshtein 距離を用いたサンプル抽出」

言語処理学会第 30 回年次大会発表論文集, pp. 121–126.

言語処理

学会．

Thomas Givón (1985). “Iconicity, Isomorphism, and Non-arbitrary Coding in Syntax.”
John Haiman (Ed.), Iconicity in Syntax. pp. 187–220.
篠原和子・松中義大 (2010)．
「視覚的に表出された概念メタファーの解釈：天候記号が感情の推測に及ぼす影響」 日本認知科学会大会発表論文集

27 巻, pp. 745–751．

Agnese Sampietro (2016). “Exploring the Punctuating Eﬀect of Emoji in Spanish WhatsApp Chats.” Lenguas Modernas, 47, pp. 91–113.
Kate Beeching, and Ulrich Detges (Eds.) (2014). Discourse Functions at the Left and Right
Periphery: Crosslinguistic Investigations of Language Use and Language Change. Vol.
12. Studies in Pragmatics.: Leiden: Brill.
関連 URL加藤安彦ケータイメイルコーパス

https://www.gsk.or.jp/catalog/gsk2023-b/