情報処理学会 インタラクション 2021
IPSJ Interaction 2021

2Q04
2021/3/10

上手く褒めるために効果的な言葉づかいの調査
大串 旭1

大西 俊輝2

山内 愛里沙1

石井 亮3

杵渕 哲也3

青野 裕司3

宮田 章裕1,a)

概要：日常生活において，褒める行為は大切なコミュニケーションの 1 つである．だが，上手く褒めるためにどのような言葉を使えば効果的に相手を褒めることができるのか明らかになっていない．本稿では，相手を褒めるときの発話内容に着目し，上手く褒めるために効果のある言葉づかいを明らかにする取り組みを行う．はじめに，2 者対話を収録し，人手で発話内容の書き起こしを行った．次に，褒めるときの発話内容について形態素解析を行い，各発話内で使用された各品詞の種類と個数をカウントした．そして，各発話における各品詞の出現頻度を算出し，どのような品詞が上手く褒めるために効果があるのか分析した．最後に，上手く褒めるために効果のある品詞が発話内ではどのような単語であるか分析した．その結果，褒める発話において感動詞と形容詞の 1 文中の出現頻度が低く，発話内容に具体的な期間と相手の話を聞いてどのように感じたのかを含めることが重要であることが明らかになった．

1. はじめにめるための人間の行動を分析する上で，褒めるときの発話内容について着目する必要があるといえる．だが，褒める

日常生活において，褒める行為は大切なコミュニケー発話において，相手を上手く褒めるためにどのような言葉ションの 1 つである．褒める行為は，対象の行動や性格にを使えば効果的に相手を褒めることができるのか明らかに向けられた称賛を表現する言語・非言語行動と考えられてなっていない．そこで本稿では，相手を褒めるときの発話

いる [1][2]．また，褒める行為は，褒める人から褒められる内容に着目し，上手く褒めるために効果のある言葉づかい人への一方的な意思の伝達ではなく，複雑な社会的コミュを明らかにする取り組みを行う．本稿の貢献は，対話相手ニケーションであり，褒められる人の役割は褒める人の役を褒めるときの発話内容に着目し，上手く褒めるために効割と同じくらい重要であると考えられている [3]．褒める

果のある言葉づかいを初めて分析的に調査したことである．

行為に関する研究事例の多くは，アンケート調査や特定のタスク後に実施した評価の結果を用いて分析を行い，褒め2. 関連研究

ることの効果や影響を明らかにしている．しかし，上手く人間の言語・非言語行動を利用して，多様な対話シーン褒めるために言語・非言語行動をどのように用いれば良いにおける行動・能力を分析する研究は数多く行われており，かは明らかにされていない．このため，日常生活の観点に本研究は，人間の言語・非言語情報を利用して，特定のタおいて，上手く褒めることが苦手な人は，何を意識すればスクやシーンにおける行動・能力を分析する研究と深く関

褒め方が上達するのかわからないという問題がある．

連している．例えば，Batrinca らは，ヒューマンマシンイ

これらの研究背景より，上手く褒めるために，言語・非ンタラクションとヒューマンインタラクションの 2 つのシ

言語行動をどのように用いれば良いか明らかにする必要がナリオで収集した音声・映像データから，Big Five の性格ある．これまでに我々は，表情や音声といった非言語行動特性（外向性，誠実性，情緒不安定性，開放性，調和性）をに着目し，対話相手を上手く褒めるためにはどのような表自動認識している [7]．Aran と Gatica-Perez は，グルー情や音声が重要であるのか明らかにする取り組みを行ってプディスカッションに参加している個人の性格特性を予測きた [4][5][6]．しかし，褒める行為は単に非言語行動だけしている [8]．Park らは，オンライン・ソーシャル・マルでなく言語行動も伴っている．具体的には相手を褒めるとチメディア・コンテンツにおける話者の説得力を予測する

きの発話内容が挙げられる．この点に鑑みると，上手く褒ために，複数のコミュニケーション・モダリティからの言語行動と非言語行動を利用したアプローチを提案し，話者

1
2
3a)

日本大学文理学部
日本大学大学院総合基礎科学研究科
日本電信電話株式会社 NTT メディアインテリジェンス研究所
miyata.akihiro@acm.org© 2021 Information Processing Society of Japanの感情の部分的な事前知識を持つことが，説得力のレベルをより良く予測することに寄与していると示している [9]．

Okada らは，コミュニケーションスキルを人事管理経験714

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者の評価をもとに言語・非言語情報を利用して，コミュニケーションスキルの推定モデルを構築している [10]. Ishii
らは，Davis の対人反応性指標を用いて測定した共感スキルレベルに応じて，話者交替/継続における視線行動と対話行為について分析している [11]．Soleymani らは，対話中の言語・非言語行動を相関分析することで言語行動の言語内容が自己開示に関連していることを明らかにしている．
加えて，自己開示のレベルを推定するために，マルチモーダルディープニューラルネットワークを構築している [12]．

Naim らは，言語・非言語行動を利用して，就職面接での図 1 2 者対話の様子社会的スキルを推定するための回帰モデルを構築した [13]．

Ramanarayanan らは，3 つの異なる特徴量を用いて，人間せることを意図して，いままで頑張ってきたことに関するが評価したプレゼンテーション能力のスコアを予測する際エピソードを 2 つ以上用意してもらった．対話収録時は，の比較を行っている [14]．

図 1 のように参加者が互いに向き合って着座してもらっ

3. 研究課題

た．このときの参加者間の距離は，180cm とした．対話の収録は，各参加者の様子と 2 者対話全体の様子を撮影する

人間の言語・非言語行動を利用して，多様な対話シーンためのビデオカメラ，各参加者の声を録音するためのマイにおける行動・能力を分析する研究は数多く行われている．

クを用いて行った．各組の参加者（参加者 A，参加者 B）

これらの研究事例では，研究対象となる行動や能力を対象は，撮影者の合図に従い，次の（1）〜（3）を行った．のシーンの全体を通して観測される人間の行動を用いて推(1) 自己紹介（5 分間）

定や分析を行っている．一方で我々は，個人の褒め方の上(2) 参加者 A が褒める人となり，参加者 B が褒められる手さを対話全体を通して分析するのではなく，個々のシーンに着目して分析する．褒める行為は，個人内でも変異が大きいと考えられるため，対話全体での褒める行為を分析人となる対話（5 分間）(3) 参加者 B が褒める人となり，参加者 A が褒められる
人となる対話（5 分間）

するよりも個々のシーンにおける褒める行為を分析するほ（1）〜（3）の対話を 17 組分，計 255 分間収録した．なうが適切であると考えられる．

お，（1）の自己紹介は，各組の多くが初対面であり，参加これまでに我々は，表情や音声といった非言語行動に着者の緊張をほぐす目的で行っているため，分析の対象外と目し，対話相手を上手く褒めるためにはどのような表情やした．
（2）と（3）の対話において，褒める人には，対話相音声が重要であるのか明らかにした [4][5][6]．しかし，褒手を積極的に褒めるように指示した．しかし，一方的に褒める行為は単に非言語行動だけでなく言語行動も伴っていめているだけのような不自然な対話にならないようにする

る．具体的には相手を褒めるときの発話内容が挙げられる．

ために，自由に質問したり，リアクションをしたりするこだが，褒める発話において，相手を上手く褒めるためにどとを許可した．褒められる人には，事前に用意した自分がのような言葉を使えば効果的に相手を褒めることができる

いままで頑張ってきたことに関するエピソードを話すようのか明らかになっていない．本稿では，対話における褒めに指示した．対話の自然さや話題の多様性を担保するため方の上手さと人間の行動の関係を分析する試みとして，相に，事前に用意していないエピソードについて話すことを手を褒めるときの発話内容に着目し，上手く褒めるために許可した．

効果のある言葉づかいを明らかにする取り組みを行う．本
研究では，対話相手を上手く褒めるために効果のある言葉づかいを明らかにすることを研究課題とする．

4. 対話コーパス
4.1 2 者対話の収録

4.2 アノテーション
はじめに，収録した映像データや音声データに対して注釈付けを行うツールである ELAN[16] を利用して人手で発話シーンの付与を行った．発話シーンは，沈黙時間が 400ミリ秒未満の連続した音声区間である．次に，ELAN を利対話における褒め方の上手さの評価と音声，言語・非言用して人手で発話内容の書き起こしを行った．書き起こし語行動の記録を含む対話コーパスの作成を行った．2 者対を行う際，アノテータによる書き起こし内容の表記ゆれが話の参加者は，20 代の大学生 34 名（男性 28 名，女性 6 名）分析結果に影響を及ぼすことが考えられたため，表記ゆれであり，2 名 1 組のペアを 17 組構成した．17 組のうち，初を減らすために辞書を参照しながら作業を行った．本研究

対面が 14 組，顔見知りが 2 組，友人同士が 1 組であった．

では，UniDic 話し言葉辞書 [17] に載っている感動詞とフィ対話の収録を始めるにあたり，参加者に対話材料を準備さラーの単語を抜き出したものを辞書として扱った．このと© 2021 Information Processing Society of Japan715情報処理学会 インタラクション 2021
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きアノテータには，発話内容の文頭が辞書内の単語の読みに近い場合は，辞書内の単語で書き起こすように指示した．

表 1

分類した品詞

大分類

小分類

たとえば，“あー”，“あ〜” などは “あー” と書き起こす．

フィラー

フィラー

なお，辞書に載っていない単語については，聞き取った単感動詞感動詞語をそのまま書き起こすように指示した．

形容詞

形容詞

助詞

助詞（格助詞），助詞（係助詞），助詞（終助詞），最後に，2 者対話の収録に参加していない第三者のアノ，助詞（接続助詞），助詞（特殊），助詞（副詞化）

テータ 5 名が，褒め方の上手さの評価を行った．具体的に助詞（副助詞），助詞（副助詞／並立助詞／終助詞），は，褒める人の正面に設置したビデオカメラから撮影した助詞（並立助詞），助詞（連体化）

映像データと褒める人に取り付けたマイクから録音した音

助動詞

助動詞

声データを参照し，褒める人の発話シーンごとに下記の判

接続詞

接続詞

動詞

動詞（自立），動詞（接尾），動詞（非自立）名詞

名詞（サ変接続），名詞（ナイ形容詞語幹），名詞（一般），定・評価を行った．

• 対話相手を褒めているシーンであるか，そうでないか，名詞（引用文字列），名詞（形容動詞語幹），名詞（固有名詞）の判定

名詞（数），名詞（接続詞的），名詞（接尾），名詞（代名詞），• 褒めているシーンであると判断した場合，1（上手く褒められていない）〜7（上手く褒められている）の 7
段階での褒め方の上手さの評価
本稿では，各発話シーンにおいて褒めていると判断したア，名詞（非自立），名詞（動詞非自立的），名詞（特殊）名詞（副詞可能）
連体詞

連体詞

副詞

副詞

接頭詞

接頭詞

ノテータが 3 名以上であるシーンを Praise シーンとする．

Praise シーンにおいて褒めているシーンであると判定した
アノテータの評価の平均値を Praise スコアとする．アノ(2) 上手く褒めるために効果のある品詞が発話内ではどのような単語であるか分析する．

テータ間の Praise スコアの一致率を評価するために，級内相関係数（ICC）を利用した．まず，3〜5 人のアノテータのそれぞれの組み合わせごとに級内相関係数を算出した．
次に，サンプル数を考慮して組み合わせごとの級内相関係数の重み付き平均を算出した．その結果，Praise スコアの級内相関係数の平均は ICC(2,k) = 0.571 であった．この結果から，Praise スコアはアノテータ間で高い一致率があり，信頼性の高いデータであることが示唆された．

5. 言語特徴量の抽出
対話相手を上手く褒めるために効果のある言葉づかいを明らかにするために，褒めるときの発話語から言語特徴量の抽出を行った．具体的には，Mecab[15] を用いて各

Praise シーンにおける褒める人の発話語について形態素解析を行い，各単語の品詞を抽出した．このとき表 1 に示す35 種類に品詞を分類した．さらに，各 Praise シーンにおける各品詞の数をカウントして集計を行った．その際，各Praise シーンの各品詞の出現頻度を比較するために，各Praise シーンでの各品詞の出現数をその Praise シーンでの総単語数で割ることで正規化を行った．

6. 効果的な言葉づかいの分析
対話相手を上手く褒めるために効果的な言葉づかいを明らかにするために次の手順で分析を行った．

(1) ５章で算出した出現頻度を利用して，上手く褒められているときとそうでないときの品詞の出現頻度を比較することで，褒め方の上手さと品詞の出現頻度の関係を分析する．

© 2021 Information Processing Society of Japan

まず，Praise シーンを Praise スコア低群，中群，高群の3 クラスに分ける．各群に属する Praise シーン数ができるだけ均等になるように，下記のように Praise スコア低〜高群を定義した*1 ．

• Praise スコア低群：Praise スコアが 3.8 点以下の Praise
シーン（計 82 シーン）

• Praise スコア中群：Praise スコアが 3.8 点より大きく，4.4 点未満の Praise シーン（計 65 シーン）

• Praise スコア高群：Praise スコアが 4.4 点以上の Praise
シーン（計 81 シーン）

3 クラスに分けることで，Praise スコア低群，中群，高群における品詞の個数を比較した．
次に，Praise スコア低群と Praise スコア高群における各品詞の出現頻度について対応のない 2 標本 t 検定を行い，Praise スコアと品詞の出現頻度の関係を調べた．Praise ス
コア高群と Praise スコア低群における各品詞の出現頻度の平均値を図 2 に示す． 図 2 に示す品詞のうち，5 ％水準で有意差が認められた品詞が 14 種類確認できた．
有意差が認められた品詞の中から Praise スコア高群とPraise スコア低群における出現頻度の大小関係を表 2 に示す．表 2 より，Praise スコア高群では助詞（格助詞），助詞（副助詞），助詞（連体化），助動詞動詞（自立），動詞（非自立），名詞（サ変接続），名詞（数），名詞（接尾），名詞（非自立），連体詞の出現頻度が高いことがわかる． Praise
スコア低群では，感動詞，形容詞の出現頻度が高いことが*1各群に属するシーン数は等しいことが理想ではあるが，スコアが同じシーンが多数存在したため，各群のシーン数を等しくすることができなかった．

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表 3

Praise スコア高群で有意差が認められた品詞の単語例
1位

2位

3位

4位

単語 (個数)

単語 (個数)

単語 (個数)

単語 (個数)

単語 (個数)感動詞

えっ (5)はい (3)

あっ (3)

ああ (3)

なるほど (2)形容詞

すごい (71)

いい (6)ない (4)

すごく (4)

かっこいい (4)

助詞（格助詞）と (18)って (16)に (12)が (10)を (8)

助詞（副助詞）じゃ (7)なんて (3)でも (3)だけ (2)

まで (1)

助詞（連体化）の (14)

助動詞です (38)た (16)ない (12)ます (11)っす (8)

動詞（自立）

続け (8)

思う (8)思い (7)できる (7)し (4)

動詞（非自立）て (4)てる (3)

ちゃう (2)でる (1)できる (1)名詞（サ変接続） 継続 (2)

受験 (2)

勉強 (2)

連絡 (1)

設定 (1)

名詞（数）

三 (7)

二 (3)

十 (2)

六 (1)

15(1)

名詞（接尾）

年間 (6)的 (3)

週間 (1)

日 (1)

年 (1)

名詞（非自立）の (20)ん (9)こと (7)

時 (3)

方 (2)

連体詞

その (5)

そういう (5)

そんな (4)

どんな (1)

品詞

表 4

Praise スコア低群で有意差が認められた品詞の単語例
1位

2位

3位

4位

単語 (個数)

単語 (個数)

単語 (個数)

単語 (個数)

単語 (個数)感動詞

えっ (5)

ああ (5)

おお (3)うん (3)

へえー (2)形容詞

すごい (62)

すご (5)

偉い (2)いい (2)良い (1)

助詞（格助詞）と (4)に (2)

を (1)

へ (1)

で (1)

助詞（副助詞）じゃ (1)

助詞（連体化）の (1)

助動詞です (16)た (5)じゃん (4)だ (3)なかっ (2)動詞（自立）

挫け (2)

買っ (1)

行っ (1)続け (1)持てん (1)

動詞（非自立）

っ (1)

い (1)

品詞

図 2
表 2

各品詞の出現頻度の平均値

Praise スコア高群，低群の出現頻度の大小関係

品詞

5位

Praise スコア高群のPraise スコア低群の出現頻度の平均値

出現頻度の平均値名詞（数）名詞（接尾）

5位

名詞（サ変接続） プレゼン (1)

感動詞

0.041

<0.100形容詞

0.172<0.356名詞（非自立）ん (4)の (4)

助詞（格助詞）

0.065

>

0.018

連体詞

そんな (1)

そういう (1)

助詞（副助詞）

0.020

>

0.003

助詞（連体化）

0.009

>

0.001

助動詞

0.122>0.084

動詞（自立）

0.083

>

0.033

み使用されていた．名詞（接尾）の単語に着目すると，

動詞（非自立）

0.017

>

0.005

Praise スコア高群では “年間”，“週間”，“日”，“年”

名詞（サ変接続）

0.016

>

0.001

名詞（数）

0.011

>

0.000

といった単語が使用されていることがわかる．これら

名詞（接尾）

0.014>

0.000の単語の前には名詞（数）が使用されていることが多名詞（非自立）

0.038

>

0.014

連体詞

0.012

>

0.003

かった．実際に，“え三年間続けたんでしょさっき言っ太字は出現頻度の平均値が高かったもの

みたい (1)てた通り凄いねよく” や “凄いですね二週間でよく作れますねそんな” といった発話があった．これより，わかる．このことより，上手く褒めるためには感動詞と形

上手く褒めるためには発話内で 3 年間や 2 週間といっ容詞を文中で多用しないほうが効果があるのではないかとた具体的な期間に言及した上で褒めることが効果があ考えられる．

るのではないかと考えられる．

より具体的な分析を行うために，有意差が認められた品

知見 3 動詞（自立）の単語に着目すると，Praise スコア

詞の Praise スコア高群と Praise スコア低群の各品詞の実高群では “思う”，“思い” といった単語が多く使用さ際に使用された単語の上位 5 件を表 3，4 に示す．これられていることがわかる．一方，Praise スコア低群ではの表より，次の 3 つの知見を得た．

“思う”，“思い” といった単語はそれぞれ 1 回しか使

知見 1 Praise スコア高群と Praise スコア低群において，用されていなかった．“思う”，“思い” という単語につ動詞（自立），動詞（非自立），名詞（サ変接続）, 名詞

いては自分自身の考えを述べる際に多く使用されてい（数），名詞（接尾）以外の品詞では使用される単語がた．実際に，“いいねかっこいいと思う” や “すごくいで概ね同じであることがわかる．具体的には，形容詞

いと思いますよそれ” といった発話があった．これよについては “すごい” という単語，助動詞についてはり，上手く褒めるためには自分自身が相手の話を聞い“です” という単語，助詞（格助詞）については “と”てどのように感じたのかを含めるほうが効果があるのという単語などが挙げられる．

ではないかと考えられる．

知見 2 名詞（数），名詞（接尾）は Praise スコア高群での© 2021 Information Processing Society of Japan717

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7. おわりに
本稿では，対話相手を上手く褒めるために効果的な言葉づかいを明らかにするための分析を行った．具体的には，[7]

褒める行為における褒める人の実際の発話内容から言語特徴量を抽出し，Praise スコアと言語特徴量の関連性から上手く褒めるために効果のある言葉づかいについて分析を[8]行った．その結果，感動詞と形容詞の 1 文中の出現頻度が低く，発話内容に具体的な期間と相手の話を聞いてどのように感じたのかを含めることが対話相手を上手く褒めるた[9]

めに効果があることが明らかになった．
しかし，これらの知見はあくまで褒める人の発話内容のみに着目した場合のものであり，褒められる人の発話内容との関連性については考慮されていない．対話相手を褒め[10]るということは，対話相手からの発話内容とも密接に関係していると考えられる．ゆえに，Praise シーンの直前の褒められる人の発話内容との関連性を分析することで，上手い褒め方をするために効果のある言葉づかいのより詳細な知見を得ることができると考えられる．今後は褒められる[11]

人の発話内容にも着目し，褒められる人の発話内容と褒める人の発話内容との関連性について調査することを検討している．さらに，今回の分析で利用した言語特徴量は分かち書きを行った単語 1 つのみを利用しており，単語の共起[12]関係については扱っていなかったことも本研究の制約の 1つである．今後は，Praise シーン内での単語の共起関係を利用した Praise スコアとの関連性を調査することも検討している．最後に，今回の分析で明らかになった上手く褒め[13]

るために効果のある言葉づかいをもとに，褒める行為における言語行動を利用した機械学習モデルの構築も行い，効果のある言葉づかいのより詳細な分析を行っていきたい．
[14]

参考文献
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