# 日本語終助詞「ね」と「よ」で受け手の印象はどう変わるか

木山 幸子
東北大学文学研究科言語学研究室
skiyama@tohoku.ac.jp

## 概要

本研究は、日本語母語話者が終助詞「ね」「よ」 から受ける印象について、複数の形容詞対で刺激に対する印象を測定する意味微分 (semantic differential: SD）法による調查に基づいて検討した。総じて終助詞をつけた文の印象評価は、終助詞のない文に比べ、形容詞対の肯定方向に推移していた。「よ」と「ね」 の比較では、概ね「ね」より「よ」に対して強い肯定的評価が認められた。各終助詞をつけた文の印象評価データの因子分析では、先行研究で一貫して認められている評価、活動、力動の 3 因子を支持する解が得られた。「よ」と「数」の使用は、受け手に肯定的な印象を与える助けになっているようだ。

## 1 はじめに

日本語の終助詞は、命題内容の後に任意に付加され、命題の真偽を左右することはない。その使用によってその場での話し手の心情・態度を表し、聞き手との対人関係を調整すると考えられる ${ }_{[1]}$ 「ね」は、命題が聞き手の管理下に属する [2] ことから典型的に聞き手への共感を示すと考えられる情報が話し手の管理下に属することから、強調の効果を持つと考えられる $[5]$ 。しかし終助詞が受け手に対して具体的にどのような印象を与えるかは、これまで実証されていない。本研究は、複数の形容詞対で刺激に対する印象を測定する意味微分 (semantic differential: SD）法[6] による調查を行い、終助詞「数」

「よ」を使用することで日本語母語話者が文から受ける印象がどのように変動するかを検討した。

先行研究の SD 法による項目評価の因子分析では、印象を構成する意味次元は、概数「評価 (evaluation;

「感じの良い-悪い」等）」、「力動（potency；「頼もしい-頼りない」等）」、「活動（activity; 「活発な-不活発な」等）の 3 因子を支持している $[7]$ 。先行研究に基づき、「ね」は「よ」より評価の因子で高く評価され、「よ」は「ね」より高い力動と活動の因子で高く評価されると予測した。

## 2 方法

## 2.1 参加者

日本語を母語とする大学生・大学院生 101 名 (男性 56 名、平均 $29.6 \pm 13.8$ 歳）の有効回答を得た。

## 2.2 材料

［評価対象の刺激文］事実を陳述する文として、「夕エコが野菜を洗ってる」のような他動詞文（表 1） と「棒が曲がってる」のような自動詞文（表 2）を 24 ずつ、合計 48 文用意した。文の命題によって印象評価が左右されないように、感情的に中立な内容の文を作成した。事前に 24 名の母語話者による 7 段階の快不快評定調査により、文自体の命題内容の感情価の中立性を確認した (平均 4.27、標準偏差 0.46 )。 [印象評定項目の形容詞対] 日本の SD 法研究で使用頻度の高い形容詞対 ${ }_{[7]}$ うち、「社会」分野で頻繁に使われる形容詞対 30 セットを用いて予備的検討を行い、とくに高い因子負荷量を持つ 13 対を選択した（図1と付表に示してある）。

## 2.3 手続き

回答者は、 1 文につき 13 の形容詞対を用いて文全体の印象を評定した。形容詞対は 7 段階とした (例: $1=$ 暗い $-7=$ 明るい）。各回答者には各文を 1 つの文末表現（「ね」、「よ」、終助詞なしのいずれか）のみで提示するようバランスをとり、同じ文を別の文末表現で繰り返し示すことがないようにした。

## 2.4 分析

まず評価項目形容詞対ごとに、「ね」と「よ」と終助詞なし文の差について、一元配置の対応あり分散分析と事後の $t$ 検定によるぺアワイズ比較（Holm 法により補正）を行った。その後、この形容詞対評定データを、「ね」と「よ」別個に因子分析に供した (それぞれ $0.6 \%$ と $1.1 \%$ の損値を含んでいた)。回答の信頼性係数（Cronbach's alpha）は、「ね」デ

ータでは .86（95\%信頼区間, confidence interval: CI $=.84-.86)$ 、「よ」データでは $.85(95 \% \mathrm{CI}=.84-.87)$ と高かった。Bartlett の球面性検定の結果、変数間の相関は偶然期待されるより大きかった（「マ」： $\chi^{2} 78$ $=7652.84, p<.001$; 「よ」: $\chi^{2} 78=8031.09, p<.001 ） 。$ Kaiser-Meyer-Olkin の標本妥当性は「数」で.87、「よ」 で .86、さらに「数」と「よ」各データにおける 13 項目のサンプリング適切性基準 (measures of sampling adequacy）はすべて. 77 以上と高い水準だった。「歿」と「よ」各データの評定項目 (形容詞対)間のピアソンの積率相関係数 $(r)$ では、実質的な負の相関を認めなかった（付表参照）。「数」と「よ」各データにおいて、最小平均偏相関 (minimum average partial correlation）に基づき因子数を決定し、最尤法でジオミン斜交回転により因子を抽出した。

表 1. 終助詞印象評定に使用した刺激文 (他動詞文)

 \\

注. 感情価は、日本語母語話者 $(N=24)$ が 7 段階 $(1=$否定的、から $7=$ 肯定的) で評定した平均値
さらに、因子分析で得た因子ごとの評定平均の差を 2 種類の終助詞間で比較するため、 2 元配置（因子×終助詞）の対応あり分散分析で検討した。

以上の分析は、 $\mathrm{R}$ version 4.3.1.[8] 上でパッケージ psych $_{[9]}$, coefficientalpha $[10]$ 、rstatix ${ }_{[11]}$ を用いて行った。

## 3 結果

13 の各評定項目形容詞対の「ね」、「よ」および終助詞なし文に対する印象評定平均を図 1 に示した。総じて、終助詞をつけた文は、終助詞のない文に比べ、形容詞対の肯定方向に推移している。「よ」と 「数」の比較では、概剂「数」より「よ」のほうが肯定方向に高い評定が得られた。

これら評定項目群の「数」と「よ」の各データにおける因子分析の結果は、表 3 と表 4 に示した通り

表 2. 終助詞印象評定に使用した刺激文(自動詞文)

注. 感情価は、日本語母語話者 $(N=24)$ が 7 段階 (1=否定的、から $7=$ 肯定的) で評定した平均値

である。「よ」「数」の各データで、先行研究[7] で認められている評価、活動、力動の 3 因子を支持する解が得られた。 3 因子ごとの評定平均を終助詞「よ」 と「ね」の間で比較したところ (付図) 、両終助詞ともに、活動と力動より評価の因子の評定值が高かった $\left(F_{2,10}=8.87, p=.006, \eta_{\mathrm{p}}{ }^{2}=0.64\right)$ 。その傾向は 「放」よりも「よ」データで強かった $\left(F_{1,10}=18.87\right.$, $p=.001, \eta_{\mathrm{p}}{ }^{2}=0.65$ ) 。事後比較の結果、各因子内で 「よ」と「数」の間の評定差は有意ではなかった。

## 4 考察

各形容詞対に対する評定についての「ね」「よ」 と終助詞なし文の比較によれば、総じて終助詞「ね」
は、「よ」ほど聞き手に強い印象を与えないようだ。「教」は再頻出の多様な用法をもつ終助詞であり、理解の個人差も大きいが、「ね」そのものが与える印象が弱いために、使用者が状況に応じて柔軟に使う余地を与えているのかもしれない。

因子分析の結果は、先行研究で支持されている評価、活動、力動の 3 因子が終助詞文の印象評定にも適用可能であることを例証した。また、これらの因子の印象は「ね」より「よ」で強かった。このように、文に「よ」や「ね」といった終助詞を付加することは、評価性、活動性、力動性の観点で肯定的な印象を受け手に伝えるために寄与していることが示唆される。

図 1. 終助詞使用の印象評定形容詞対ごとの平均値:「ね」、「よ」、終助詞なし文の比較

$N=$ 101. 各項目について、一元配置対応あり分散分析の事後に行った $t$ 検定によるペアワイズ比較 (Holm 法で補

表 3. 終助詞使用の印象評定 13 項目に対するジオミン斜交回転による 3 因子解の因子負荷量と因子間相関

因子間相関

因子 1: 評価

因子 2: 活動

因子 3: 力動 .17 .15 $.46 \quad .04$ $.58 \quad .07$

注. $N=101$. 太字は最大の因子負荷量を示す。各項目の記述統計量は付表に示した。 $h^{2}=$ 共通性.

表 4. 終助詞使用の印象評定 13 項目の 3 因子の固有値、寄与率、累積寄与率

## 謝辞

本研究は JSPS 科研費 18K18496, 19H00532 の助成を受けた。

## 参考文献

[1] 時枝誠記 (1951).「対人関係を構成する助詞、助動詞」『国語・国文』20(9). (時枝, 1975『文法・文章論』岩波書店に再録)

[2] 滝浦真人 (2008).『ポライトネス入門』研究社.

[3] Kamio, A. (1994). The theory of territory of information: The case of Japanese. Journal of Pragmatics, 21, 67-100. https://doi.org/10.1016/0378-2166(94)90047-7

[4] Maynard, S. K. (1997). Japanese communication: Language and thought in context. University of Hawaii Press.

[5] Davis, C. (2009). Decision, dynamics and the Japanese particle yo. Journal of Semantics, 26, 329366. https://doi.org/10.1093/jos/ffp007

[6] Osgood, C. E., Suci, G. J., \& Tannenbaum, P. (1957). The measurement of meaning. University of Illinois Press.

[7] 井上正明・小林利宣 (1985).「日本における SD 法による研究分野とその形容詞対尺度構成の概観」『教育心理学研究』33(3), 253-260.

[8] R Core Team (2023). R: a Language and Environment for Statistical Computing (Version 4.3.1). R Foundation for Statistical Computing. [Computer software]. R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/

[9] Revelle, W. (2023). psych: procedures for Psychological, Psychometric, and Personality Research. Northwestern University, Evanston, Illinois. $\mathrm{R}$ package version 2.3.9. https://CRAN.Rproject.org/package=psych

[10] Zhang, Z., \&Yuan, K. (2023). coefficientalpha: robust Coefficient Alpha and Omega with Missing and Non-Normal Data. R package version 0.7.2. https://CRAN.Rproject.org/package=coefficientalpha

[11] Kassambara, A. (2023). rstatix: pipe-Friendly Framework for Basic Statistical Tests. R package version 0.7.2. https://CRAN.Rproject.org/package=rstatix

## 付録

付表. 終助詞印象評価 13 項目 (形容詞対) 間のピアソンの積率相関係数 $(r)$

 & - & .57 & .54 & .72 & .45 & .34 & .42 & .40 & .11 & .24 & .17 & .24 & .29 \\

注. 対角線の右上は「よ」データ、左下は「ね」データにおける値を示している。

付図. 終助詞使用の印象評定の因子分析で得られた因子ごとの平均値:「ね」と「よ」の比較

$N=$ 101. 各因子間の差について、一元配置の対応あり分散分析の事後に行った $t$ 検定によるペアワイズ比較 (Holm 法で補正)の結果を併記している。* $p<.05,{ }^{\star *} p<.01,{ }^{\star * \star} p<.001$.