# 大喜利における回答の面白さに関する定量的分析一お題と回答の意味的類似度からの考察一

戎達也
同志社大学 文化情報学部
cgjb0020@mail4.doshisha.ac.jp
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原 尚幸
同志社大学 文化情報学部
hhara@mail.doshisha.ac.jp

## 1 はじめに

大喜利とは寄席演芸に端を発する芸能の一種であ る。現在では出されたお題に対して面白い回答を出 すという競技としての大喜利が確立されており、趣味として楽しむコミュニティも存在している。

大喜利において評価されるのは、回答がいかに面白いかという点であり、そのためにはお題からどの 程度ズレた回答を出すかが肝心であるとされてい る。このお題からのズレの程度を言語化する際に、大喜利プレイヤーは「お題と回答の距離」という言葉を用いることがある。そして、お題との距離が適切であれば回答が面白くなりやすいという。つま り、お題から飛躍し過ぎた回答は、見ている人から すると意味がわからないため面白くなりづらく、ま た、お題に素直に答え過ぎるのもクイズのようなも のであり、意外性がなく面白くなりづらいというわ けである。本研究では、この回答のお題からの距離 と面白さの関係について、定量的に考察する。

## 2 本研究の目的

大喜利においては、多くの場合お題を言い換えた だけのような回答だとお題と近く、お題と意味が大 きく異なる回答はお題から遠いとされる。そのた め、本研究では BERT[1] を用いてお題と回答の文章 をべクトル表現に落とし込み、そのコサイン類似度 をどれだけお題に近い回答であるかの指標と考元、面白さとの関係を明らかにする。BERTについて は、東北大学の乾・鈴木研究室が公開しているモデ ルを使用した ${ }^{1)}$ 。面白さと発想の飛躍度の関係は、大喜利に限らないユーモアにおける大きな関心事で あり、これを明らかにできれば幅広い分野で応用で きる可能性がある。また、大喜利経験者とそうでな い人との間で、面白い回答が集中している距離が異


なるのかを見ることで、発想の飛躍度と面白さの関係を見る際の面白さの評価が演者と観客のどちらに よるものかを考慮する必要性についても考察する。

## 3 関連研究

大喜利回答の面白さについて自然言語処理を用い て説明する研究として、中川ら [2] がある。中川ら [2] は質問調査で収集した大喜利回答の「お題との 関係性」、「わかりやすさ」、「新しさ」に加えて平均単語難易度、トピックベクトル、Word2Vec で算出 した文章ベクトルのコサイン類似度から面白さを予測する回帰モデルを作成し、同じく質問調査で収集 した「面白さ」の説明を試みるというものであった が、機械的に算出された特徴量の有効性は低かった と述べられている。また、それらの特徴量と各質問項目で強い相関がみられる組み合わせは存在しな かったという。しかしながら、質問調査で収集した 特徴量は客観性を欠いており、これらの特徵量の全 てに面白さとの強い相関が表れているのも「面白い から新しいのであろう」といった考えの影響を受け ている可能性がある。また、中川ら [2] では具体的 にどのような回答が面白くなりやすいのかについて 触れられておらず、面白さと各要素の関係が示され ていない。本研究ではこれらの点を改善し、回答の 面白さと、客観的な手掛かりであるお題との文章類似度の関係を明らかにする。

## 4 分析

## 4.1 アンケートについて

4 つのお題と各 60 答の回答を作成した。それぞ れ 0 点（全く面白くない）から 4 点（とても面白い） の 5 択から回答してもらう形式のアンケート調査を Google フォームを用いて実施した。各回答とお題の 文章類似度がお題からの距離を反映していると考

え、面白さとの関係を明らかにする。

## 4.2 分析手法

笑いのツボ、すなわち採点傾向の特徴を把握する ことで距離と面白さの評価の関係を確認するため に、アンケート協力者ごとの採点を順位データとし て扱い、スピアマンの順位相関係数を 1 から引いた ものを距離として定義し、階層的クラスター分析を 行った。各お題ごとに、ウォード法を用いてアン ケート協力者の採点傾向を 5 つのクラスターに分類 した。また、採点傾向の違いを明らかにするため、 クラスターごとに、各アンケート協力者ごとに標準化した面白さの点数の平均とお題との文章類似度に ついてカーネル分位点回帰を推定し、両者の関係に ついて考察を行った。

## 4.3 分析結果

各お題について先述したクラスター分析を行っ た。 4 つのお題を順に A,B,C,D と呼ぶことにし、そ れぞれのお題ごとに採点傾向を 5 つのクラスターに 分類した。各クラスターに属するアンケート協力者 について、大喜利経験があると回答した人の数、な いと回答した人の数の内訳が以下の表 1 である。お 題ごとに有意水準を $5 \%$ としたカイ二乗検定及び残差分析を行い、有意に多かった値の右側には $\mathbf{\Delta}$ を、少なかった値の右側にはマを書いている。

このように、多くの組み合わせで大喜利経験の有無に有意差がみられ、採点傾向の違いの要因のひと つに経験の有無があることが分かった。

4 つのお題それぞれで、クラスターごとに、BERT で求めた文章類似度と面白さの評価について $5 \%$ 点、 50\%点、95\%点でカーネル分位点回帰曲線を推定し、順にプロットした（図 1-20）。回答の面白さの得点 は、各アンケート協力者ごとに標準化した得点のク ラスターごとの平均を用いている。なお、カーネル 関数には anova 関数を使用した。お題ごとに各クラ スターの特徴を述べる。

図 1 得点傾向 $(A 1)$

図 3 得点傾向 (A3)

図 5 得点傾向 (A5)

お題 A（夏祭りなのに全然盛り上がらなかった理由）での採点傾向のクラスタリングの結果について 述べる。 $A 1$ では $95 \%$ 分位点回帰曲線にお題との文章類似度が 0.67 である「商品が後日届くタイプの屋台ばかりだ」という回答を頂点とする山形が特徴的 な採点傾向がみられる。また、 $50 \%$ 分位点回帰曲線 にも山形がみられ、お題と回答の距離が比較的評価 に影響している様子が表れている。

大喜利経験者の多く属している A2 では 95\%分位点回帰曲線にお題との文章類似度が 0.70 である「デ カい屋台が全てを売っている」を頂点とする大きな 山形が特徴的な採点傾向が表れており、回答が非常 に面白いものになる可能性のある距離が存在する様子が表れている。 $A 3$ でも同じ点を頂点とする山形 がみられるが、その傾向は緩やかである。

$A 4$ では $95 \%$ 分位点回帰曲線にお題との文章類似度が 0.69 である「どの屋台でも「逃げろ」と書いた 紙を渡される」を頂点とする緩やかな山形がみられ るが、全体的には $50 \%$ 分位点回帰曲線において文章類似度が高くなるにつれて評価が下がっていく傾向 が見られ、比較的お題から遠い回答を好む傾向のあ るクラスターであるといえる。

$A 5$ は大喜利経験のない人が多く含まれるクラス ターである。お題との文章類似度が 0.76 である「早朝にやることではない」が最も高い得点となって おり、95\% 分位点回帰曲線にも盛り上がりがみられ る。また、似た盛り上がりは $50 \%$ 分位点回帰曲線に も表れており、平均的に回答が面白くなりやすいお 題からの距離が存在する様子がうかがえる。

図 7 得点傾向 $(B 2)$

図 8 得点傾向 (B3)

図 9 得点傾向 $(B 4)$

図 10 得点傾向 (B5)

お題 B（店主がバカなペットショップ）での採点傾向のクラスタリングの結果について述べる。 $B 1$ に属している 17 名のうち 15 名が大喜利経験がな いと回答している。このクラスターでは回答が面白 くなりやすい適切な距離が存在するというより、む しろ最も得点が低かった「犬をつい癖で蹴ってしま い、後悔している」の存在する文章類似度 0.71 の点 あたりの面白くなりにくい避けるべき距離が存在す

も表れている。

$B 2$ は他のクラスターと比べてお題からの距離の 採点への影響が小さい。このクラスターには大喜利経験者が多く属しており、これは大喜利経験者のほ うがお題と回答の距離の面白さの評価への影響が小 さい可能性を示唆している。

B3 では、お題との文章類似度が 0.71 である「隣 の市にも看板を出している」付近を底とする形で評価が下がる谷型と、お題との文章類似度が 0.77 であ る「鳥のコーナーに chicken と書かれている」付近を 頂点とするように評価が上がる山形を合わせたよう な形がいずれの点での分位点回帰曲線にも表れてお り、特に評価の高い回答や特に評価の低い回答のみ ならず全回答に当てはまる採点傾向が表れている。

$B 4$ でも $B 3$ と似た形状が表れているものの、B3 の時ほどはっきりとした表れ方ではなく、面白さの 評価への距離の影響が小さいことが分かる。

$B 5$ は $B 2$ に似た得点傾向がみられるクラスターで あるが、 $50 \%$ 分位点回帰曲線を見ると $B 2$ よりもお 題から近い回答の評価が低くなっている。

図 11 得点傾向 $(C 1)$

図 12 得点傾向 $(C 2)$

図 13 得点傾向 $(C 3)$

図 14 得点傾向 $(C 4)$

図 15 得点傾向 $(C 5$ )

お題 C（かなり面倒くさい寿司屋）での採点傾向 のクラスタリングの結果について述べる。 1 では、 $95 \%$ 分位点回帰曲線に、お題との文章類似度が 0.71 の「板前がお互いをオリンポス十二神から取った源氏名で呼びあっている」と、 0.77 の「店内でカッパ 寿司のテーマの逆再生を延々と流している」を頂点 とする 2 つの山が連なったような形状がみられる。

C2 には大喜利経験者が多く属している。95\%分位点回帰曲線に、お題との文章類似度が 0.66 である $「 30$ 種類のシャリから選ばされる」と、 0.78 である 「サバ程度でもいちいち解体ショーをやる」を頂点 とする 2 つの山が連なったような形状がみられる。文章類似度が低くても評価されている回答もあるも のの、 $50 \%$ 分位点回帰曲線に表れているように、お 題との文章類似度が高い回答を比較的高く評価する 傾向がある。

C4 は大喜利経験者が多く属している。また、 $5 \%$分位点回帰曲線が、お題との文章類似度が 0.78 であ る「客に仕入れを任せてくる」付近を底とする大き な谷になっており、回答が面白くないものになりや すい避けるべき距離の存在を示唆している。このお 題では $C 2$ と $C 4$ に大喜利経験者が多いが、この二 つのクラスターで採点傾向は大きく異なり、大喜利経験者であるからといって同じような特徴のある採点をするわけではないことが分かる。

$C 5$ は大喜利経験のない人が多いクラスターであ る。 $50 \%$ 分位点回帰曲線では 2 つの山形が連なった ような形状が確認できるが、 $5 \%$ よび $95 \%$ 分位点回帰曲線にはそのような傾向は見られない。

図 16 得点傾向 $(D 1)$

図 17 得点傾向 (D2)

図 18 得点傾向 (D3)

図 19 得点傾向 (D4)

図 20 得点傾向 (D5)

お題 D（美術館に忍び込んだ泥棒が何も盗まずに 帰った理由）の採点についてクラスタリングを行っ た。D1 には、大喜利経験者が多く属している。D3 と同様にお題との文章類似度が最も高い 0.79 であっ た「盗んじゃダメなやつしかなかった」が最高得点 を獲得しているのが特徴的であるが、 $50 \%$ 分位点回帰曲線のとおり、全体的に文章類似度が高い回答に 高得点をつける傾向があるわけではない。

$D 2$ も大喜利経験者が多く属しているクラスター であるが、 $D 1$ と似た特徴が表れることはなかった。 $50 \%$ 分位点回帰曲線にはこのクラスターで最高得点 を獲得している「警備員の早歩きがもう「探す」方向性になってる」が存在する 0.76 付近を頂上とする ふくらみが見られ、回答が面白くなりやすい距離で あると推測される。

$D 4$ は 95\%分位点回帰曲線を見るとお題との文章類似度が 0.70 であった「めちゃくちゃバレていた のか、他の客に「手伝いましょうか？」と声をかけ られた」付近を頂点とする山形が表れている。しか し、その付近は $50 \%$ 点および $5 \%$ 分位点回帰曲線で は評価が下がっている距離であり、リスキーだがか なり面白い回答になる可能性はある距離である。

$D 5$ には、大喜利経験のない人が多く属している。 お題との文章類似度が 0.71 である「閉館後にも楽し める作りになっていて普通に楽しめた」が高く評価 されており、95\%分位点回帰曲線には多少の盛り上 がりもみられるが、 $50 \%$ 分位点回帰曲線を見ると全体的な傾向とはいえないことが分かる。

4 つのお題それぞれについてクラスター分析を

行った結果、どのお題でも大喜利経験の有無の項目 について有意差がみられるクラスターが存在した。 これは経験の有無が採点傾向の違いの要因となって いるということであり、ユーモアに関する分析を行 う際に採点者の属性を考慮する必要があることを示唆している。連続する 2 題の採点を行った協力者が それぞれのお題でどのクラスターに属しているのか のクロス集計表を作成した（表 2-5）。フィッシャー 正確確率検定で多重比較を行い、p 值が $5 \%$ を下回っ た組み合わせとなった値の右側に、多い場合は $\boldsymbol{\Delta} 、$少ない場合はマを書いている。

表 2 お題 A とお題 B の

 & 520 & 15 & 13 \\

表 4 お題 C とお題 D の

表 3 お題 B とお題 C の

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表 5 お題 D とお題 A の

} \\

お題間のクラスターの対応を見たところ、有意差 のある組み合わせが多く確認できた。これは、単な るあるお題での採点傾向の近さであるクラスタリン グの結果が、他のお題においても似たような結果に なるということであり、人それぞれの採点傾向はお 題をまたいでも存在することが分かった。しかしな がら、あるお題で単純な山形の採点傾向がある人が 別のお題でも同様の傾向があるかというと必ずしも そうではなく、お題からの距離と面白さの評価の関係にはお題ごとに違いがあった。

## 5 おわりに

今回の研究では、多くのクラスターにおいて面白 さの評価とお題からの距離に関係が確認され、面白 さについて研究する際の文章類似度の有効性が明ら かにできた。今後は漫才におけるフリからのボケの 飛躍度といったことへの応用可能性も感じられ、今後の自然言語処理を応用したユーモアサイエンスの 研究の発展に期待したい。

## 参考文献

[1]Devlin, J., CHang, M.W., Lee, K and Toutanova K. (2019). Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. In Proceedings of NAACL-HLT 2019, 4171-4186.

[2] 中川裕貴, 村脇有吾, 河原大輔, 黒橋禎夫.(2019). ク ラウドソーシングによる大喜利の面白さの構成要素の分析, 言語処理学会第 25 回年次大会発表論文集,pp.233-236

## A 付録

各回答のお題との文章類似度と、アンケート調査によって得られた面白さの評価の詳細についてまとめた のが、以下の表 6 から 9 である。

表 8 お題 C「かなり面倒くさい寿司屋」

表 9 お題 D「美術館に忍び込んだ泥棒が何も盗まずに帰った理由」


 戎達也 同志社大学 文化情報学部 cgjb0020@mail4.doshisha.ac.jp }  原 尚幸 同志社大学 文化情報学部 hhara@mail.doshisha.ac.jp  