日本語の口頭ナラティブに対するラボビアン構造分析のためのガイドライン開発

要旨: 物語分析は、質的研究の礎です。その代表的なアプローチの一つがラボビアン（Labovian）モデルですが、その適用には労力のかかる作業が必要です。具体的には、個々の逐語記録の部分と、逐語記録全体との間を行き来しながら、全体的で再帰的な解釈プロセスを実行する必要があります。既存のラボビアン・データセットは英語でのみ利用可能であり、文法や談話の慣習という点で日本語とは大きく異なります。このギャップを埋めるために、本研究では、日本語の物語データに対するラボビアン物語分析のための最初の体系的ガイドラインを導入します。提案するガイドラインは、ラボビアンの6つのカテゴリーをすべて維持しつつ、日本語の構文に合わせた句（節）分割のための明示的なルールを提供することで枠組みを拡張します。さらに、本ガイドラインでは、より幅広い種類の句（節）タイプおよび物語タイプも扱います。これらのガイドラインを用いることで、注釈者は句（節）分割において高い一致（Fleiss' kappa = 0.80）を達成し、2つの構造分類タスクでは中程度の一致（それぞれ Krippendorff's alpha = 0.41 および 0.45）を得ました。これらのうち1つは、より細かな区別を用いているにもかかわらず、先行研究で見られたものよりわずかに高い一致でした。本論文では、ラボビアンモデル、提案するガイドライン、注釈プロセス、そしてそれらの有用性を説明します。最後に、注釈プロセス中に直面した課題と、日本語の質的研究における構造物語分析のためのより大規模なデータセットを開発する見通しについて議論します。