本研究は，人文学の系譜に位置付く社会学理論の実証の文脈において，いかに自然言語処理が応用可能かを示すべく，言語処理の研究者集団を対象にブルデュー流の「界」の分析を行い，その分化の構造を明らかにする．ACLAnthologyとresearchmapを用いて構築した有力な言語処理研究者578名のデータセットを用いて，多重対応分析により「界」の空間を構築したところ，資本総量の差は見られたものの，解釈可能な資本構成の交差配列構造は認められなかった．BERTopicにより析出した研究分野との関連もそれほど明確とは言えず，理工系の分野においてはブルデュー理論が有効とは言えないことが示唆された．

哲学の流れを汲む社会理論に端を発しながらも，実証科学としての側面を強調する学問として発展してきた社会学では，言葉による定式化されていない理論を，定量・定性それぞれの分析により，経験的に検証する試みが積み重ねられてきた．その中で，特に定量的な実証分析において近年関心が高まっているのが，自然言語処理の技術である．その範囲は，LDAを始めとするトピックモデルの応用[1,2]から，単語埋め込みベクトルによる単語の意味変遷の推定[3]，LLMを用いた政治的反応の予測実験[4]など，非常に幅広い．社会学が自然言語処理を応用するに当たって，特に強く意識されるのは，分析により得られた何らかの数値的結果が社会学理論上ではどのような意味を持つのか，その対応を明確化することである．例えば，LDAにより得られるトピックの理論的な位置付けを，AlfredSchutzのレリヴァンス理論を参照し，「解釈的レリヴァンスの計量化」として位置付ける，1フリー2東京大学大学院人文社会系研究科biz.yuki.takahashi@gmail.comyuzuki@l.u-tokyo.ac.jpといった具合である[1]．本研究は，このような社会学における自然言語処理の応用の一例として，2節にてフランスの社会学者PierreBourdieuの「界」理論における「態度決定」という概念とトピックモデルを対応させた分析枠組みを提示する．そして3節で実際の分析例として，日本の言語処理「界」の分析を行うためのデータと方法を提示し，4節にて人文社会系の分野の分析手法として提案されたブルデューの学問の「界」の分析視角が，理工系分野である言語処理の分析でも有効性を持つかを検証する．5節では，得られた知見を基に，今後の研究の展開を議論する．