言語処理学会 第26回年次大会 発表論文集 (2020年3月)

日本・フランス・アメリカの美容系 YouTuber によるメイク動画の言語・文化的特徴
谷口永里子 a、高橋真理子 b
神戸女学院中高部、b 摂南大学外国語学部
aeriko.taniguchi1603@gmail.com、b mariko.takahashi@ilc.setsunan.ac.jpa1．はじめにYouTube は設立から 15 年が経ち、世界最大の動画共有サービスとなっている。世界 91 か国以上で利用され、毎月のログイン済みユーザーは 19億人、また対応言語数も 80 まで増加し 1、多くのクリエイターが様々なコンテンツの動画を配信している。YouTube の動画に関して、言語処理分
野では、音声認識や字幕機能などの研究が盛んであり、言語・コミュニケーションの観点からは、言語社会学的研究や、外国語教育への応用も多くみられる（木戸・岡崎 2009、Rymes2012）。また発話と動画内の商品紹介に関する、商業的な影響についての研究も行われてきた（野中 2018）。
しかし、動画における言語・文化的観点からの研究は少ない。Riboni(2017a)は数少ないうちの一つであるが、英語とイタリア語のメイク動画を分析対象として、言語・文化的考察を行った。6 チ
ャンネル、計 30 本の動画を分析し、英語とイタリア語の語彙的、修辞的特徴を記述した。語彙的特徴として、イタリア語の動画では、アイテム名などに英語の単語が用いられているなど、英語の影響が観察された。初めに YouTube のメイク動画が作られたのはアメリカ(英語)であるから、アメリカの文化的影響を受けつつも、イタリアの文化に合わせることで、アイデンティティを作り出していると述べている。そして両言語のメイク動画は、「レッスン」というより「仮想の友人との会話 」の 形がと られ ている と も 言及し てい る。
Riboni(2017b)は、プロと素人のメイク動画の談話の特徴を分析し、素人のほうが、視聴者との仲間意識が強く、より友人との会話的な形式をとる傾向があること指摘している。
このようにメイク動画における言語・文化的な特徴が分析されているが、アメリカとの文化的な差異がある言語・文化のメイク動画ではどのような特徴がみられるのか、明らかにする余地がある。
異文化コミュニケーション理論において、Hofstede(1984)、Hall(1989)及びその後の研究では、アメリカは集団主義と低コンテクストに分類されてきた。本研究では、英語とは異なる文化の言語として、日本語とフランス語を対象とする。
日本は集団主義かつ高コンテクストと分類されてきた。そしてフランスは個人主義、高コンテクストと低コンテクストの中間とされてきた。以上
より本研究では、日本、フランス、アメリカのメイク動画を分析対象とし、メイク動画における言語・文化的特徴を明らかにすることを目的とする。
2．データの収集
日本語、フランス語、英語のメイク動画の言語・文化的特徴を分析するため、まず YouTube 上の各言語によるメイク動画のデータを収集した。
まず、対象とする言語は日本語、本土フランス語、アメリカ英語とする。１言語につき、チャンネル登録者数が 50 万人以上の美容系 YouTuberを５人選んだ。具体的には以下 15 チャンネルとした。日本語： Kawanishi Miki かわにしみき、さぁや saaya、sasakiasahi、SekineRisa、和田さん。
チャンネル。フランス語：ElsaMakeup、LufyMakes
YouUp、MissouMakeup、Sananas、Sandrea。英語 ： Carli Bybel 、 Casey Holmes 、 Christen
Dominique、Laura Lee、Tati。
各チャンネルにつき動画 1 本あるいは 2 本の合計の発話語数が 3500 語（英仏）または 7500 字（日）程度となる動画を対象とした。公開日が2019 年で、全顔のメイクを行っている動画を選んだ。企業が提供する商品の宣伝動画は除外した。
以上の条件に該当する動画として、分析に使用した動画数は、日本語 8 本、英語 6 本、フランス語5 本とした。以降の例の出典表記と、使用動画のURL は動画一覧を参照されたい。
動画を選択した後、分析対象の動画の音声を書き起こした。YouTube の文字起こし機能のテキス
トを、テキストファイルにコピーし、それを著者が音声を聞きながら、修正した。日本語のデータは Mecab2 を使用して分かち書きをし、別にテキストファイルを作成した。各話者の異なり語数の平均は、日本語 3845.4 語、フランス語 3601 語、英語 3754 語であった。
3．分析
Riboni(2017a, b)の研究にあるように、言語・文化的な差異は、語彙面、話し方、構成に現れうる。
さらに、動画では、音楽や効果音などの編集にかかわる点も重要な側面であると考えられる。よって本研究では、収集したデータについて語彙、話し方、構成、編集の 4 側面に着目して分析を行う。
3.1．語彙的分析
まず、語彙的側面に関する分析のため AntConc(Anthony, 2019)の WordList 機能を用いて、各言語における高頻度語彙を調査した。その際、英語は Someyama Lemma List (no hypens)、フランス語は French Lemma List を適用した。日本語は書き起こしたテキストを茶まめ 3 に入力し、語彙素のみのテキストファイルを作成し、WordList に入力した。動詞、形容詞、名詞の各言語の高頻度語は下の表のとおりである。数字は生起数を表す。
フランス語にはカッコ内に英訳を記した。名詞は代名詞も含めた。
動詞では、日英仏とも補助動詞としても使われ― 1535 ―Copyright(C) 2020 The Association for Natural Language Processing.
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る動詞等が、高頻度で使用されている。また、使う、塗る、といったメイクの説明に関連する動詞も頻繁に用いられていることが分かる。
動詞
1
2345
678910日本語する 344言う 252
行く・いく 201
使う 159
思う 141いる 110なる 103
ない 87
ある 82
塗る 74

形容詞
日本語
1
凄い 92
2
良い 91
3無い 684
可愛い 59
5
濃い 28
6
奇麗 22
7
優しい 188
明るい 13
9多い 1210 薄い 11

英語be 1392
gonna 334
have 205go 196
do 173
use 106
want 98
take 94
love 92
look 78

英語
all 22
nice 44pretty 37
good 32
full 30
great 29
light 29
dark 24super 23
favorite 20

フランス語être (be) 691
avoir (have) 451
aller (go) 268
faire (do) 119
voir (see) 103
dire (say)86
mettre (put) 74
savoir (know) 59
prendre (take) 53
utilizer (use) 47
フランス語
petit (small) 128
bon (good) 30
mal (bad) 29
hyper (hyper) 29
quelque (several) 25
autre (other) 22
joli (pretty) 18
grand (big)17
naturel (natural) 16
beau (beautiful) 14

形容詞の高頻度語を見ると、3 言語で、良い、可愛いといった肯定的な意味のある単語が頻繁に用いられている。フランス語で mal(bad)が 3 位となっているが、例を見るとすべての例においてpas mal(not bad)「かなり良い」という表現で用いられている。mal 自体は否定的な意味の形容詞であるが、むしろ肯定的なことを表す際に使用されているといえる。
名詞（代名詞を含む）
日本語
英語
1
感じ 155
I1195
2
こちら 155 It 522
3
これ 130this 275
4
メイク 102 you 255
5
カラー 96that 153
6
色 96
brush 100
7
方 89
we 97
8
私 79
one 969
本当 73
guy 9410

アイ 69

bit 90フランス語
je (I) 658
ça (it) 264
vous (you) 233
on 187il (he/it) 166
moi (me) 75
peau (skin) 62
coup (neck) 47
fond de teint(foundation) 43
tout (all) 40

名詞の高頻度語彙上位 10 位を見ると、英語とフランス語では一人称単数形主格の代名詞である I と je が最も高頻度の単語であるのに対して、日本語の「私」は 8 位となっている。データから、「私」は主語の働きをしている例より、「私的には」「私の場合は」といった副詞的表現の中で現れる傾向がみられた。二人称代名詞は you, vous がそれぞれ 4 位と 3 位となっている。日本語の「あなた」の使用はみられず、「皆さん」が 16 回生起していた。日本語では「感じ」が最も高頻度という結果となった。
「こんな感じで」という指示表現と共に多用されている。また、「カラー」と「色」、「アイ」と高頻度 11 位の「目」という同じ意味を持つ単語でも、カタカナ語と和語が同様に高頻度で使用されていることが分かった。
メイクアイテム等を表す単語には、日本語にもフランス語にも英語由来の単語が観察された。例
えば、eyeliner, concealer は日本語で「アイライナー」「コンシーラー」、フランス語で« eyeliner »«concealer »となる。ただし日本語で英語由来のカタカナ語が充てられる単語でも、フランス語ではフランス語の単語が用いられる例がある。例えば、
foundation, powder, color は、日本語では「ファンデーション」「パウダー」「カラー」、フランス語では« fond de teint » « poudre » « couleur »と表されている。
3.2．話し方の特徴についての分析
メイ ク動画 にお ける話 し方 の分析 とし て、WPM、フィラー、疑問文、否定文に着目する。
まず WPM についてはそれぞれ、日本語 172.3語、英語 176.4 語、フランス語 222.9 語となった。
1 分当たりの発話語数が、日本語と英語には大差がないが、フランス語はそれより約 50 語多いことが分かる。
フィラーに関しては、日本語の「えー」60 回、「あー」8 回、「えーと」3 回という結果があり、「えー」というフィラーが頻繁に現れていることが分かる。ただし、「えー」の生起も動画によって差があるようで、動画編集によって不要な部分がカットされている可能性がある。英語の filler
word に該当する表現の生起数は、“like”178 回、“you know”36 回、“uh”4 回、“um”3 回、となっている。like がかなり頻繁に用いられていることが分かる。フランス語のフィラー表現は« en fait »39回、« alors »20 回、« ein »10 回、« euh »5 回、となっている。3 言語で比較すると、英語の like が顕著に高頻度で生起しているといえる。
またメイク動画は基本的に話者が一人で撮影するため対話者がいないが、疑問文が用いられていることがある。日仏英各言語で、視聴者の賛同を求めるような疑問と、相手の意見を求める疑問、話者自身に対する自問自答の疑問の 3 種類がみられた。賛同を求める疑問の例は日本語で 10 例、英語で 7 例、フランス語で 2 例であった。例を挙げる。「どうですか、これめちゃめちゃすごくない ？ ( み き ) 」、 “ Isn’t this gorgeous?(Laura) ”、« Grâce à ça, vraiment à illuminer, n’est-ce pas ?
(Missou) »。また賛同を求めるわけではなく、相手の意見を求める疑問は、日本語 10 例、英語 8 例、フランス語 11 例であった。例えば「はい、ということでねー、いかがだったでしょうかー？（あさひ２）」、“You know, what do you guys think ?
(Laura)”, « Donc je sais pas de tout le monde, si― 1536 ―Copyright(C) 2020 The Association for Natural Language Processing.
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vous avez fait l'extension de cils, que vous enpensez? (Missou) »がある。話者が相手を意識していない自問自答にあたる疑問文は日本語 3 例、英語 5 例、フランス語 6 例であった。
「目尻に睫毛があるのはここの上だけ。なんでだろう。(みき)」、“Wait, is this a lip gloss? (Laura)”、« c'estquoi ? c'est mes sourcils. (Lufy)»。
形容詞の高頻度語彙には否定的な形容詞は含まれていなかったが、メイクアイテムなどに対する否定的な意見を述べる発話が日本語 18 例、英語 37 例、フランス語 30 例みられた。ただし日本語の例は全て、アイテムの欠点を指摘しつつ使用方法のコツ等のアドバイスを加える発話となっていた。例を挙げる。
「下まつげはね、ちょっとブラシが太いから、ちょっと塗りづらいかな。先を使って塗ると塗りやすい。
（さあや１）」。一方で英語とフランス語では、次例のようにアドバイスなどがなく「嫌い」「良くない」という内容の否定表
現が多く、英語で 30 例、フランス語で 25 例であった。“The new foundation or the update that theymade, I don’t like.(Tati)”, « j’aime pas la brosse,
j’aime pas la forme de la brosse. (Sandrea) »3.3．構成に関する分析
次に動画の構成、メイク動画における冒頭から終わりまでの流れについて分析する。まず動画冒
頭の挨拶の特徴についてであるが、日本語では必ず、「（皆さん）こんにちは」「こんばんは」という挨拶があり、「○○です」と名前を言う。英語とフランス語でも、“Hey guys !”“Hi everybody”、« Bienbonjour, les petites biches », « Hello tout lemonde ! »などの挨拶はあるが、自分の名を名乗ることはない。英語では“What’s up ? ”、フランス語では « J’espère que vous allez bien. »という発話が挟まれることがある。日本語では「元気？」などといった相手の調子を尋ねる表現はみられない。
また、英語では名乗りはしないものの、“Welcometo my channel”など「ようこそ」という内容の発話が主に用いられる。ただし挨拶なしでダンスで始める Tati のようなパターンもあった。
動画の冒頭の挨拶の直後に、その動画の企画趣旨説明をするという特徴は、3 言語に共通していた。日本語では、挨拶の直後に「今日はですね、キャンメイクの 10 月発売の新作の秋コスメをレビューしながら、ちょっとメイクをしていきたいと思います。
（さあや１）」というように、企画の説明をする。英語やフランス語でも、同様に挨拶の直後に企画の説明をする。
そして動画の最後に、チャンネル登録や高評価ボタンを押すことなどを要求する行動喚起(Callto Action)が 3 言語すべてで観察された。日本語
は発話で表す場合は、「この動画を楽しんでくれた方、高評価ボタン、チャンネル登録よろしくお願いします。
（みき）」というように「お願いします」という表現が用いられる。英語では、be sure,make sure, don’t forget, give this video big thumbs

up など多様な表現が用いられる。“Be sure andsubscribe before you leave, and of course
everything will be linked down below, so be sureand check it out.(Laura)” フランス語では次の例のように n’hésitez pas～(don’t hesitate)という表現が使用されている。« n’hésitez pas à me dire,n’hésitez pas à liker la video. (Sananas) »。フランス語では今回分析したすべての動画、英語では
CarliBybel 以外のすべての動画において、発話による行動喚起があった。日本語でもすべての動画にチャンネル登録ボタンが載せられていたが、半数の動画において行動喚起の発話がなかった。
3.4．編集の特徴についての分析
最後に動画編集の仕方について、音楽や効果音、字幕がどのように使用されているか分析する。まず、音楽の使用について見る。日本語では、今回分析した動画は、かなり音量は小さいが最初から最後まで音楽が流れている動画ばかりであった。
一方、英語とフランス語では、常に小さい音量で音楽が流れている動画もあるが（英語 2 件、フランス語 2 件）、メイク完成時や沈黙のある時などに大きい音量で音楽が使われていた。
効果音については、日本語では今回分析した動画全てで、場面が変わるときや、ポイントとなる字幕が出るときに効果音が用いられていたが、英語では全く使用されていなかった。フランス語では、全く効果音が使用されない動画と、場面が変わるときや、アイテム情報が表示されるときなどのタイミングで、効果音が使用される動画がある。
最後に字幕等の画面上に表示されるテキストについてであるが、日本語では、メイクの説明の発話がほとんど字幕化される動画があるなど、発話の一部を文字で表示する動画が多い傾向がみられた。一方で英語とフランス語では最低限のアイテム情報が表示される程度であり、日本語に比べて文字の表示が非常に少ないことが分かった。
4．考察
以上の分析結果を基に、3 言語のメイク動画の言語的特徴及び文化的特徴について考察を行う。
4.1．言語的特徴
まず語彙的分析から、英語とフランス語では I,you, je, vous が高頻度で用いられており、対話者が想定されていることが明らかである。さらに、話し方の分析から、3 言語すべてで、疑問文が生起していた。これらの点から、Riboni(2017b)の分
析結果と同様、メイク動画では話者は一人であるが、今回分析した日本語、英語、フランス語のメイク動画でも同様に、視聴者を相手とした会話の形式で進められているといえる。
語彙的分析から、フランス語よりも日本語のほうが英語の影響が強くみられた。日本語名詞の高頻度語彙リストには、英語由来のカタカナ語が含まれている。フランス語でも eyeliner など英単語がそのまま使用されている例があった。しかしフランス語の名詞高頻度語彙に見られるように、― 1537 ―Copyright(C) 2020 The Association for Natural Language Processing.
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「ファンデーション」や「パウダー」など日本語ではカタカナ表記となる単語でも、フランス語では英語が用いられていない例がある。このことから、メイク動画における、アイテム名等への英語の影響は、日本語よりもフランス語のほうが弱いと考えられる。
4.2．文化的特徴
文化的特徴については、まず語彙的分析から日
本語では一人称「私」が 79 回生起しており、「私的には」「私の場合は」といった表現で使用される傾向がみられた。個人的な意見や事情を述べ、一般化を避ける場合に用いられている傾向がある。
話し方の分析のうち疑問文の特徴として、賛同を求める疑問の例は日本語で 10 例、英語で 7 例、フランス語で 2 例であった。日本語のほうがフランス語よりも他者に賛同や共感を求める表現が多く用いられているといえる。また、否定的発話が日本語よりも英語とフランス語で明確に観察された。日本語は全 18 例でメイクアイテムの欠点を指摘しつつ活用方法が述べられていたが、英語とフランス語では 8 割で「嫌い」「よくない」という、より強い否定表現が使用されていた。また、
行動喚起の発話の分析から、要求の表現が日本語では「お願いします」というお願いの表現であるが、英語では Be sure や don’t forget など強い要求の表現を使用される。フランス語では n’hésitezpas（don’t hesitate）という表現が用いられている。
行動喚起における要求の強さは、日本語、フランス語、英語の順で強いといえる。
動画の編集に関する分析からは、日本語の動画の場面の区切りや、重要なポイントの時に字幕や効果音が多用されることが明らかになった。言語面では文字情報を重視するが、さらに非言語的情報も重視することが分かる。
以上、日本語には、個人的な意見を述べる表現も見られ個人主義的性質があるように見えたが、賛同を求める疑問文、弱い否定表現、弱い要求の表現に、集団主義的な性質が現れている。また日本語の動画は非言語的情報を重視する点において、高コンテクスト性がみられる。一方、フランス語では英語と同様に強い否定表現が用いられていたが、要求の表現は英語よりも弱い表現が使用されており、英語の動画よりも弱い個人主義的性質がみられた。
5．まとめ
本研究では、日本、フランス、アメリカのメイ
ク動画の言語・文化的特徴について分析を行った。
3 言語でメイク動画が視聴者を対話者とした会話の形式であるという共通点はあったが、各言語によって言語・文化的差異がみられた。言語的側面
では、メイク単語の分析からフランス語のほうが日本語よりも英語の影響が少ないことが現れていた。文化的側面では、賛同を求める傾向が日本語にはみられ、否定や要求の仕方は日本語よりもフランス語と英語が強くその意図を表すことを示した。また、編集に関する分析からは、日本語が英語とフランス語に比べ、より視聴覚的情報を重視しているといえる。日本の動画には主に集団主義的特徴がみられたのに対して、フランスの動画では、否定は強いが要求の表現が英語よりは弱く、アメリカの動画よりも弱い個人主義的な性質が現れていた。このように、メイク動画はアメリカ発祥であるが、日本とフランスのメイク動画に各言語および文化の特徴が反映され、YouTube 上でそれぞれのコミュニティが確立されている。
今回はメイク動画のみに着目したが、他ジャンルの動画や、出演者が複数人の動画における言語的特徴との比較などは、今後の課題としたい。
注釈：
1. https://www.youtube.com/intl/ja/about/press/
2.https://taku910.github.io/mecab/#installwindows
3. http://chamame.ninjal.ac.jp/
参考文献：
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能~」.『英語英文学研究』, 34(1), 149-160.
野中尚輝. (2018). 「ソーシャルメディアからの人気情報を用いた商品の販売予測に関する研究」. 東京
大学大学院工学研究科博士論文.
Anthony, L. (2019). AntConc (Version 3.5.8)[Computer Software]. Tokyo, Japan: Waseda
University. https://www.laurenceanthony.net/software/antconc/
Hall, E. T. (1989). Beyond culture. Anchor.
Hofstede G. (1984). Culture’s consequences:
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Riboni, G. (2017a). Languages for specific purposeson youtube: a cross-cultural and cross-linguistic
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ESP Across Cultures 14, pp. 231-249.
Riboni, G. (2017b). Between professionalism andamateurship: makeup discourse on YouTube.

Lingue Culture Mediazioni-Languages Cultures
Mediation (LCM Journal), 4(1), 117-134.
Rymes, B. (2012). Recontextualizing YouTube:
From
Macro–Microto
Mass‐MediatedCommunicative Repertoires. Anthropology &Education Quarterly, 43(2), 214-227.
使 用 動 画 （ 動 画 タ イ ト ル と https://www.youtube.com/
watch?v= は 省 略 ）： り さ : GUKVS75_630 / さ ぁ や １ ：VO8qvHNuksw / さ ぁ や ２ ： 0oJBNN1QoGE / み き ：mEboGPREGso / あ さ ひ 1: HkjAFKBhYdM / あ さ ひ 2 :80MW59guooc&amp;t=15s / 和田１：SIGr1kIfR6U&amp;t=135s/ 和田２： POmAFhUAe7s&amp;t=36s / Tati: 5V8JvuEGt4A /Carli1 ： v5hh3qsj1Xo / Carli2: Cucz3rI1X18 / Laura :MFll7MzzuBQ / Christen : 1WjTwrHClGg / Casey: cTvLGzHrKA / Sananas: GuHc85o17gc&a mp;t=118s / Sandrea:
Dqz7nx0jk9g / Lufy: bNkMzC 4hEJI / elsa : ZKtdNxp2zv0 /Missou : j7DN6YnZbTQ &amp;t=190s― 1538 ―Copyright(C) 2020 The Association for Natural Language Processing.
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