# 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


 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  