# トピックモデルを用いた年代別作文の時間に関する認識の分析

谷口巴 $^{1}$ 上原泉 ${ }^{1}$ 川﨑采香 1 浅原正幸 ${ }^{2}$ 酒井裕 $^{3}$ 越智綾子 ${ }^{2}$ 小林一郎 1
1 お茶の水女子大学 2 国立国語研究所 ${ }^{3}$ 玉川大学脳科学研究所
\{g1620524, koba\}@is.ocha.ac.jp \{uehara.izumi, kawasaki.ayaka\}@ocha.ac.jp
\{masayu-a,a.ochi\}@ninjal.ac.jp sakai@tamagawa.ac.jp

## 概要

児童から壮年の各年代の人々を対象に過去と将来に関する作文の収集を行い，作文中の記述内容の分析に基づき，各年代における時間認識の調査を行なった。記述内容に関する分析には，潜在ディリクレ配分法（LDA）[1]を使い，抽出された各トピックの年代別割合と単語分布を俯瞰することによって，各年代における時間の捉え方について考察を行う。

## 1 はじめに

新学術領域「時間生成学」1)では，時間の意識（こころの時間）がどこからどのように生まれるのかについて，多角的な研究を推進している。領域においては，ヒトの脳活動データの分析を進めるほか，ヒトとの対照分析としての霊長類の行動分析も進めている. 霊長類と異なり，ヒトは時間の意識を言語化することが可能であり, その言語表現を分析することで時間の捉え方を明らかにできる可能性がある。本研究では，ヒトならではの時間の捉え方，すなわち自己視点の入った時間認識を調べることを目的として, 過去の個人的出来事の記憶 (「過去」の出来事の記憶）と将来に自分が経験するであろう出来事の予想 (「将来」の出来事の想像）の言語表現に焦点をあてることにした.「過去」や「将来」の出来事の記憶や想像のいずれにおいても，PTSD や記憶障がいが伴うと，詳細さを欠くとの報告があるが（e.g., Brown et al.,2012)，従来，その内容と時間認識に関する分析は十分なされていない. 確かに, 10 代後半から 30 代初め頃の出来事を, 特に高齢期は想起しやすいといった (e.g., Rubin, et al., 1986)，時間に関わる報告はある. しかし，過去と将来の経験や時間の捉え方に関して, 経験時点や想起時点（年代） による違いの有無などは，ほぼ検討されていない。 これらの捉え方における，世代差・性差を明らかに

1) https://www.chronogenesis.org/
するために，幅広い年代から「過去」の出来事の記憶と「将来」の出来事の想像に関する作文を収集し分析することにした．なお，伴う感情により内容や時間的距離感にそもそも差があること，どの年代にとっても倫理的問題がなく書きやすい内容になっている必要があることを念頭に，作文をもとめるのは，過去と未来における最も楽しかった，最も楽しいと予想される自分に関する出来事のみとした. 内容分析と併せて，「過去」の出来事の記憶と「将来」 の出来事の想像の作文に表出する言語表現の傾向についても分析を行う．作文のデータは，小学生から 80 代までの幅広い世代の男女 741 名から収集し，人手による形態論情報付与を行った。言語表現においては，作文の形態素 3-グラムに対するトピックモデルを適用し，トピック毎に出現する言語表現を検討するとともに，同トピックの言語表現を利用する世代差・性差について検討する。 その結果，世代や性の違いにより，言語によって表出される出来事（ライフイベント)・出来事の参与者が異なることを明らかにした。

## 2 年題別作文中の時間認識の分析

## 2.1 作文データ

本節では利用した成人および児童の作文データについて示す.

## 2.2 作文課題

調査対象者に，作文課題 2 問と記号問題を記した回答用紙 1 枚，作文を書くための羁線入り用紙 2 枚の計 3 枚を配布し回答をもとめた。作文課題はできる限り，用紙の半分以上を書くようにもとめた．記号問題は，本発表では分析対象とはしていないため説明を割愛する．本発表で分析対象としたのは，作文課題の 2 問への回答（作文）であった. 作文課題は (1) 過去経験した一番楽しかった出来事を書くよ

うもとめる課題（以下「過去作文」），(2) 将来経験すると予想する最も楽しい出来事を書くようもとめる課題（以下「将来作文」）の 2 問であった. 成人と児童で教示文は同じであった.

## 2.3 手続き

成人のデータは調査会社を通じて募集をかけ，参加を希望された方々に，依頼の手紙，作文課題と記号問題を記した回答用紙 1 枚と作文を記入するための回答用紙 2 枚（過去作文用と将来作文用），返信用封筒をお送りし，回答用紙 3 枚を返信用封筒に入れて投函するようにもとめ，収集した，募集から回収までの作業を調査会社に委託した。児童のデータは, 学校長の承諾のもと, 学校を通じて協力いただける児童に配布し収集した. 首都圈の公立小学校 2 校に依頼し， 1 校から小学 4 年生（70 名）に参加いただき 66 名の分析対象データを得た。もう 1 校から, 小学 3 年生から 6 年生（185 名）に参加いただき 181 名の分析対象データを得た. なお本調査は, お茶の水女子大学人文社会科学研究の倫理委員会の承認を経て実施された。

表 1 亿調査対象者の属性の基礎統計を示す.

表 1 調查対象者の属性

## 3 実験

## 3.1 使用データセット

前述の作文データを将来に関する作文と過去に関する作文に分類し，解析を行う．LDAに入力する単語の単位に関しては，各年代ごとの単語使用の特性がより顕著に表れる 3-グラムを用いる. これに基づき, 日本語形態素解析器 MeCabを用いて形態素解析を行い，表層形を 1 単位として 3-グラムを作成した. 全文書中 3 回以上出現する 3-グラムに限定し,文書を 3 グラムからなる構成で再作成した. 未来・過去作文データに関する文書数，3-グラム語彙数，1 文あたりの平均単語数および 3-gram の有効性を比較検証できるように文書をユニグラムで表現した際のパープレキシティを表 2 に示す.表 2 データ詳細

## 3.2 実験結果

トピック数 $K=10$ とし，LDAを用いてトピッククラスタリングを行なった. 潜在変数の推定には， ギブスサンプリング（GS）を採用し，十分収束するよう, 繰り返し数は 1000 と大きい值に設定した. また，モデルの評価指標としてパープレキシティを用いる. LDA におけるパープレキシティは，学習されたトピック分布 $\theta_{d, k}$ と, トピック - 単語分布 $\phi_{k, v}$ を用いて式 1 で示される.ここで，D は文書数， $N_{d}$ は文書 $d$ の単語数である.

perplexity $(\boldsymbol{w})=\exp \left(-\frac{\sum_{d=1}^{D} \sum_{n=1}^{N_{d}} \log \left(\sum_{k=1}^{K} \theta_{d, k} \phi_{k, w_{d n}}\right)}{\sum_{d=1}^{D} N_{d}}\right)$

パープレキシティは各文書における単語確率の幾何平均の逆数であるが，これは文書の正解単語を予測する際の単語の候補数であり，值が小さいほうがより優れたモデルといえる。

訓練時において, GS の各繰り返しごとに計算したパープレキシティをプロットすることにより，収束判定を行った（図 1 参照）。これにより $\theta_{d, k}$ および $\phi_{k, v}$ を取得した。

図1訓練時のパープレキシティ。

過去と将来の作文において，LDAにより学習された $\phi_{k, v}$ から，各単語（3-グラムからなる単語）について正規化自己相互情報量（NPMI） [2]を計算した上位 10 単語を表 3 および表 4 に，それぞれ示す.ここで，NPMI とは自己相互情報量 (PMI) を-1 から 1 の間に正規化したものであり，式 2 で示される.

$
\begin{aligned}
\operatorname{NPMI}(k, v) & =\frac{P M I(k, v)}{-\log p(k, v)} \\
& =-1+\frac{\log p(k) p(v)}{\log p(k, v)}
\end{aligned}
$
図 2 トピック別年代の割合.

トピックに対する単語の出現を観察するのに $\phi_{k, v}$ ではなく，NPMI を用いることで単語の出現頻度の影響を受けず，トピックを代表する単語を観察することができる。また，各トピックにおける年代別割合と確率上位 2 文書を，それぞれ図 2 ，表 5 ，表 6 に示す.

## 3.3 考察

図 2 より，年代別による頻出トピックが確認できる. 表 3，表 4，表 5，表 6 と照らし合わせながら，将来データと過去データについてそれぞれ考察を述べる.

## 将来データ

トピック 140 代以上の女性が多く割合を占めている.トピックの内容としては子育て後の楽しみなどを説明する単語が多く割り当てられている。

トピック 220 代から 30 代の働き盛りの男女や 60 代から 80 代の男性の割合が大きくなっているが，仕事における夢であったり，定年後の未来に関する文書が多く見受けられた。

トピック 3 児童が半分以上の割合を占めている.トピック 1 と比べて遠い将来の夢や願望を表す単語が多く割り当てられていることが確認できる。児童が成人に比べて遠い将来に関する願望を書く傾向があるのは妥当な結果であるといえる.

トピック 4 対照的に児童の割合が最も小さく,成人女性の割合が高くなっている. 自分の子供や孫の成長を楽しみとする文書が多く見受けられた。

トピック 5 成人男性がやや大きな割合を占めている。ライフイベント (結婚や家の購入) に関するものが多い.

トピック 6 成人男性がやや大きな割合を占めている。趣味に関しての文書が目立つ.
トピック 7 児童の割合が相対的に多く，形式名詞「こと」が多用されている. 日常的な学校や友人に関するトピックである.

トピック 840 代以上の割合が相対的に多く, 学業や旅行，投資などの中高年の夢や願望を含む割合が高いトピックである.

トピック 9 トピック 8 と同じく 40 代以上の割合が相対的に多い. 上位文書には結婚生活など家庭に関する記述が多くみられた。

トピック 10 トピック 1 と同じような単語の分布が見受けられる.トピック 1 と比較して年齢層は若く, 子供の成長やこれからの家族の行く未を思う文書が多くみられた。

全体を通して，児童の割合が小さいトピックには逆接や順接が含まれる単語や過去形の単語が多く割り当てられていた. 成人は将来の話をする前に，理由や経験として過去の話をするなど，論理的に話す傾向がみられた.

## 過去データ

トピック 1 児童の割合が小さく，中高年が割合を大きく占めている．家族や旅行に関する単語が見受けられ，遠い過去の思い出が多くみられる。

トピック 2 家族との国内の旅行に関する記述が多く見受けられ，主に若年世代が想起する思い出から成っている.

トピック 3 及びトピック 4 トピック 2 と分布が似ているが，学校生活に関しての記述が目立つトピックであった.

トピック 5 児童の割合が小さく，中高年女性が割合を大きく占めている. 家族や健康に関する単語が多く割り振られている. 将来データと同様, 男性に比べて女性の作文には他人が主役であったり，自分に関するイベントであっても家族や友人に関する
表 3 未来データ: トピック別 3-グラム上位 10 語.

 &  &  &  &  &  &  &  &  &  \\

表 4 過去データ : トピック別 3-グラム上位 10 語.

 & みんなで & をかって & に、お &  & いたの & ができた & 遊んでい & 旅行をし & お母さん \\

記述が多く見受けられる。

トピック 6 他のトピックと比べて男性の割合が多いトピックである. トピック確率が高い文書では旅行関連の記述が多い. また, 当時の西暦や年齢など，数字を用いての表現も多くみられた。

トピック 7 若年世代の女性と中高年による友人に関する内容の占める割合が比較的高く, 文章では連用中止の表現が多い.

トピック 8 女性の割合が大きい. 他者より自分中心のレクリレーション関連の出来事が多く見られる。

トピック 9 主に海外旅行に関するトピックであり，一人旅など家族や友人に関する要素が薄く，20 代から 30 代の男女の割合が大きくなっている.

トピック 10 学校生活での思い出に関してのみで構成されており，女子児童が割合の大半を占めている.

過去データでは旅行関係のトピックが多く見られ，家族や学校の要素が加わることでトピックが細かく分かれていることが確認できた。
る顕著な特徴としては，過去といったときに中高年は遠い過去（学生時代など）に思いを馳せ，将来といったときに児童は遠い将来（主に若年成人期）を思い描く傾向がみられ，推測の域を出ないが，世代を問わず共通して，青年期から若年成人期を人生の中心とする主観的な時間軸を有している可能性が考えられる。とはいえ，詳細までは把握しきれなかったが，内容，時間認識とも世代差や性差が本データにおいて示唆されており，今後はデータ数を増やし, Dynamic Topic Model などを用いて年代の移り変わりによるトピックの変化を分析することなどが課題として挙げられる。

## 謝辞

本研究は，科学研究費補助金 - 新学術領域研究「時間生成学」（18H05521,18H5524) の支援を受けて行った.

トピック解析において統計数理研究所持橋大地氏から有益なアドバイスを頂きました。ここに深謝いたします.

## 4 まとめと今後の課題

年代別に作成された作文を収集し，LDA を用いてトピッククラスタリングを行った. 時間認識に関す

## 参考文献

[1] David M. Blei, Andrew Y. Ng, Michael I. Jordan, and John Lafferty. Latent Dirichlet Allocation. Journal of Machine Learning Research, Vol. 3, pp. 994-1022, 2003.

[2] Gerlof Bouma. Normalized (Pointwise) Mutual Information in Collocation Extraction. Proceedings of GSCL, pp. 3140, 2009.

[3] 浅原正幸, 川嵪采香, 上原泉, 酒井裕, 須藤百香, 小林一郎, 越智綾子.「過去」「未来」を主題にした作文の文体分析. 日本語学会 2021 年度秋季大会, No. A-7, pp. $37-42,2021$.

## A 付録

表 5 将来データ：トピック別上位 2 文書

表 6 過去データ：トピック別上位 2 文書