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2019年02月18日

森鴎外の「佐橋甚五郎」の多変量解析−クラスタ分析と主成分10

6 まとめ 

 データベースの数字を用いてクラスタ解析から得られた特徴を場面ごとに平均、標準偏差、中央値、四分位と考察し、それぞれ何が主成分なのか説明できている。そのため、この小論の分析方法は、既存の研究とも照合ができ、統計による文学分析がさらに研究を濃いものにしている。

【参考文献】

片野善夫 ほすぴ162号 知っているようで知らない五感のしくみ−視覚 日本成人病予防協会 2018
加藤剛 多変量解析超入門 技術評論社 2013
花村嘉英 計算文学入門−Thomas Mannのイロニーはファジィ推論といえるのか? 新風舎 2005
花村嘉英 森鴎外の「山椒大夫」のDB化とその分析 中国日语教学研究会江苏分会 2015
花村嘉英 从认知语言学的角度浅析鲁迅作品−魯迅をシナジーで読む 華東理工大学出版社2015
花村嘉英 日语教育计划书−面向中国人的日语教学法与森鸥外小说的数据库应用 日本語教育のためのプログラム−中国語話者向けの教授法から 森鴎外のデータベースまで 南京東南大学出版社 2017
花村嘉英 シナジーのメタファーの作り方−トーマス・マン、魯迅、森鴎外、ナディン・ゴーディマ、井上靖 中国日语教学研究会上海分会論文集 華東理工大学出版社 2018
花村嘉英 从认知语言学的角度浅析纳丁・戈迪默 ナディン・ゴーディマと意欲 華東理工大学出版社 2018
花村嘉英 川端康成の「雪国」から見えてくるシナジーのメタファーとは-「無と創造」から「目的達成型の認知発達」へ 中国日语教学研究会上海分会論文集 華東理工大学出版社 2019
森鴎外 山椒大夫・高瀬舟・安部一族 角川文庫 1995

森鴎外の「佐橋甚五郎」の多変量解析−クラスタ分析と主成分9

【カラム】
A平均1.7 標準偏差0.48 中央値2.0 四分位範囲1.0
B平均1.3 標準偏差0.48 中央値2.0 四分位範囲1.0
C平均2.0 標準偏差0 中央値2.0 四分位範囲2.0
D平均1.6 標準偏差0.55 中央値2.0 四分位範囲1.0
【クラスタABとクラスタCD】
AB 平均1.5普通、標準偏差0.48普通、中央値2.0高い、四分位範囲1.0低い
CD 平均1.8高い、標準偏差0.22低い、中央値2.0高い、四分位範囲1.5高い
【クラスタからの特徴を手掛かりにし、どういう情報が主成分なのか全体的に掴む】
Cの数字がそれぞれ極端に高いため、甚五郎が筋書き通りに甘利を仕留める様子が鴎外の一番の関心事になっている。
【ライン】合計は、言語の認知と情報の認知の和を表す指標であり、文理の各系列をスライドする認知の柱が出す数字となる。
@ 7、視覚、比喩、新情報、未解決 → 場面の始まりは未解決が多い。
A 7、視覚以外、直示、新情報、未解決 → 甘利が微睡む。 
B 7、視覚以外、直示、新情報、未解決 → 甚五郎が甘利を襲う。
C 7、視覚、比喩、新情報、未解決 → 甘利の胸元を押さえる。
D 7、視覚以外、直示、新情報、未解決 → 甘利は夢うつつ。
E 7、視覚以外、直示、新情報、未解決 → 刃物で刺した。
F 6、視覚以外、直示、新情報、解決 → 甘利の喉に血が上る。
G 6、視覚以外、直示、新情報、解決 → 岐路につく甚五郎の動作。
H 6、視覚以外、直示、新情報、解決 → 家康は甘利に言及せず。
I 6、視覚、比喩、新情報、解決 → 蜂谷の一族は甚五郎を良く思わない。
【場面の全体】
 視覚情報が全体で3、4割しかなく脳に届く通常の五感の入力信号の割合よりもかなり低いため、視覚意外の情報が問題解決に効いている。

花村嘉英(2019)「森鴎外の「佐橋甚五郎」の多変量解析−クラスタ分析と主成分」より

森鴎外の「佐橋甚五郎」の多変量解析−クラスタ分析と主成分8

◆場面3 甘利を撃つ

澄み切った月が、暗く濁った燭の火に打ち勝って、座敷はいちめんに青みがかった光りを浴びている。
A1B2C2D2

どこか近くで鳴く蟋蟀(こおろぎ)の声が、笛の音にまじって聞こえる。甘利は瞼(まぶた)が重くなった。たちまち笛の音がとぎれた。A2B1C2D2

「申し。お寒うはござりませぬか」笛を置いた若衆の左の手が、仰向けになっている甘利の左の胸を軽く押(おさ)えた。A2B1C2D2

ちょうど浅葱色(あさぎいろ)の袷(あわせ)に紋の染め抜いてある辺である。A1B2C2D2

甘利は夢現(ゆめうつつ)の境に、くつろいだ襟を直してくれるのだなと思った。A2B1C2D2

それと同時に氷のように冷たい物が、たった今平手がさわったと思うところから、胸の底深く染み込んだ。
A2B1C2D2

何とも知れぬ温い物が逆に胸から咽へのぼった。甘利は気が遠くなった。A2B1C2D1

三河勢の手に余った甘利をたやすく討ち果たして、髻(もとどり)をしるしに切り取った甚五郎は、鼠(むささび)のように身軽に、小山城を脱けて出て、従兄源太夫が浜松の邸に帰った。A2B1C2D1

家康は約束どおり甚五郎を召し出したが、目見えの時一言も甘利の事を言わなんだ。A2B1C2D1

蜂谷の一族は甚五郎の帰参を快くは思わぬが、大殿の思召しをかれこれ言うことはできなかった。
A1B2C2D1

花村嘉英(2019)「森鴎外の「佐橋甚五郎」の多変量解析−クラスタ分析と主成分」より

森鴎外の「佐橋甚五郎」の多変量解析−クラスタ分析と主成分7

【カラム】
A平均1.3 標準偏差0.48 中央値2.0 四分位範囲1.24
B平均1.0 標準偏差0 中央値1.0 四分位範囲1.0
C平均1.9 標準偏差0.42 中央値2.0 四分位範囲2.0
D平均1.8 標準偏差0.45 中央値2.0 四分位範囲2.0
【クラスタABとクラスタCD】
AB 平均1.15低い、標準偏差0.24低い、中央値1.5低い、四分位範囲1.1低い
CD 平均1.85高い、標準偏差0.43やや低い、中央値2.0普通、四分位範囲2.0低い
【クラスタからの特徴を手掛かりにし、どういう情報が主成分なのか全体的に掴む】
標準偏差を除いて、Bの数字が低いことから、鴎外は、甚五郎と蜂谷のいざこざを詳述しようと思った。
【ライン】合計は、言語の認知と情報の認知の和を表す指標であり、文理の各系列をスライドする認知の柱が出す数字となる。
@ 7、視覚、直示、新情報、未解決 → 場面の始まりは未解決が多い。
A 7、視覚、直示、新情報、未解決 → 甚五郎が予てからの気持ちを伝える。 
B 7、視覚、直示、新情報、未解決 → 代替の代物はある。
C 7、視覚以外、直示、新情報、未解決 → 蜂谷は拒絶。
D 7、視覚、直示、新情報、未解決 → 甚五郎が懇願する。
E 6、視覚以外、直示、旧情報、未解決 → 蜂谷は拒絶。
F 7、視覚、直示、新情報、未解決 → 甚五郎が蜂谷を愚弄する。
G 7、視覚以外、直示、新情報、未解決 → 甚五郎の動作。
H 5、視覚、直示、新情報、解決 → 蜂谷の反応。
I 6、視覚、直示、新情報、解決 → 甚五郎の動作。
【場面の全体】
 視覚情報が7割余りあり、脳に届く通常の五感の入力信号の割合よりも低いため、視覚意外の情報も問題解決に効いているといえる。

花村嘉英(2019)「森鴎外の「佐橋甚五郎」の多変量解析−クラスタ分析と主成分」より

森鴎外の「佐橋甚五郎」の多変量解析−クラスタ分析と主成分6

◆場面2 賭け

源太夫はこういう話をした。甚五郎は鷺を撃つとき蜂谷と賭をした。蜂谷は身につけているものを何なりとも賭けようと言った。A1B1C2D2

甚五郎は運よく鷺を撃ったので、ふだん望みをかけていた蜂谷の大小をもらおうと言った。A1B1C2D2

それもただもらうのではない。代わりに自分の大小をやろうというのである。A1B1C2D2

しかし蜂谷は、この金熨斗(きんのし)付きの大小は蜂谷家で由緒のある品だからやらぬと言った。
A2B1C2D2

甚五郎はきかなんだ。「武士は誓言(せいごん)をしたからは、一命をもすてる。よしや由緒があろうとも、おぬしの身に着けている物の中で、わしが望むのは大小ばかりじゃ。ぜひくれい」と言った。A1B1C2D2

「いや、そうはならぬ。命ならいかにも棄ちょう。家の重宝は命にも換えられぬ」と蜂谷は言った。
A2B1C1D2

「誓言を反古(ほご)にする犬侍め」と甚五郎がののしると、蜂谷は怒って刀を抜(ぬ)こうとした。
A1B1C2D2

甚五郎は当身を食わせた。A2B1C2D2

それきり蜂谷は息を吹き返さなかった。A1B1C2D1

平生何事か言い出すとあとへ引かぬ甚五郎は、とうとう蜂谷の大小を取って、自分の大小を代りに残して立ち退いたというのである。A1B1C2D1

花村嘉英(2019)「森鴎外の「佐橋甚五郎」の多変量解析−クラスタ分析と主成分」より

森鴎外の「佐橋甚五郎」の多変量解析−クラスタ分析と主成分5

【カラム】
A平均1.4 標準偏差0.55 中央値1.0 四分位範囲1.0
B平均1.2 標準偏差0.45 中央値1.0 四分位範囲1.0
C平均1.8 標準偏差0.45 中央値2.0 四分位範囲2.0
D平均1.6 標準偏差0.55 中央値2.0 四分位範囲1.0
【クラスタABとクラスタCD】
AB 平均1.3やや普通、標準偏差0.5普通、中央値1.0普通、四分位範囲1.0低い
CD 平均1.7やや高い、標準偏差0.5普通、中央値2.0普通、四分位範囲1.5低い
【クラスタからの特徴を手掛かりにし、どういう情報が主成分なのか全体的に掴む】
BとCのバラツキが大きいということは、直示のジェスチャー及び新情報が多いことから、「鷺を打つ」場面で登場人物がよく動き、テンポよく情報が流れている。
【ライン】合計は、言語の認知と情報の認知の和を表す指標であり、文理の各系列をスライドする認知の柱が出す数字となる。
@ 7、視覚、比喩、新情報、未解決 → 場面の始まりは未解決が多い。
A 5、視覚、直示、新情報、解決 → 目で見て確認している。
B 7、視覚以外、比喩、旧情報、未解決 → 例え話のように聞こえる。
C 5、視覚以外、直示、旧情報、未解決 → 先行して視覚情報があるやり取り。
D 7、視覚以外、直示、新情報、未解決 → 相手の発言に対する返答。
E 7、視覚、直示、新情報、未解決 → 許可を求めている。
F 6、視覚、直示、新情報、未解決 → 足軽の行動。
G 6、視覚以外、直示、新情報、解決 → 甚五郎の動作は指に残っている。
H 5、視覚、直示、新情報、解決 → 銃撃の結果。
I 5、視覚、直示、新情報、解決 → 甚五郎が称賛される。
【場面の全体】
 全体では、視覚情報が6、7割で脳に届く通常の五感の入力信号の割合よりも低いため、視覚意外の情報も問題解決に効いている。

花村嘉英(2019)「森鴎外の「佐橋甚五郎」の多変量解析−クラスタ分析と主成分」より

森鴎外の「佐橋甚五郎」の多変量解析−クラスタ分析と主成分4

◆場面1 鷺を打つ

とある広い沼のはるか向うに、鷺が一羽おりていた。銀色に光る水が一筋うねっている側の黒ずんだ土の上に、鷺は綿を一つまみ投げたように見えている。A1B2C2D2

ふと小姓の一人が、あれが撃てるだろうかと言い出したが、衆議は所詮打てぬということにきまった。
A1B1C2D1

甚五郎は最初黙って聞いていたが、皆が撃てぬと言い切ったあとで、独語のように「なに撃てぬにも限らぬ」とつぶやいた。A2B2C1D2

それを蜂谷(はちや)という小姓(こしょう)が聞き咎(とが)めて、「おぬし一人がそう思うなら、撃ってみるがよい」と言った。A2B1C1D2

「随分撃ってみてもよいが、何か賭けるか」と甚五郎が言うと、蜂谷が「今ここに持っている物をなんでも賭きょう」と言った。A2B1C2D2

「よし、そんなら撃ってみる」と言って、甚五郎は信康の前に出て許しを請うた。A1B1C2D2

信康は興ある事と思って、足軽に持たせていた鉄砲を取り寄せて甚五郎に渡した。A1B1C2D2

「あたるもあたらぬも運じゃ。はずれたら笑うまいぞ」甚五郎はこう言っておいて、少しもためらわずに撃ち放した。A2B1C2D1

上下こぞって息をつめて見ていた鷺は、羽を広げて飛び立ちそうに見えたが、そのまま黒ずんだ土の上に、綿一つまみほどの白い形をして残った。A1B1C2D1

信康を始めとして、一同覚えず声をあげてほめた。田舟を借りて鷺を取りに行く足軽をあとに残して、一同は館へ帰った。A1B1C2D1

花村嘉英(2019)「森鴎外の「佐橋甚五郎」の多変量解析−クラスタ分析と主成分」より

森鴎外の「佐橋甚五郎」の多変量解析−クラスタ分析と主成分3

3 多変量の分析

 多変量を解析するには、クラスタと主成分が有効な分析になる。これらの分析がデータベースの統計処理に繋がるからである。
 多変数のデータでも、最初は1変数ごとの観察から始まる。また、クラスタ分析は、多変数のデータを丸ごと扱う最初の作業ともいえる。似た者同士を集めたクラスタを樹形図からイメージする。それぞれのクラスタの特徴を掴み、それを手掛かりに多変量データの全体像を考えていく。樹形図については、単純な二個二個のクラスタリングの方法を想定し、変数の数や組み合わせを考える。
 作成したデータベースから特性が2つあるカラムを抽出し、グループ分けをする。例えば、A:五感(1視覚と2それ以外)、B:ジェスチャー(1直示と2比喩)、C:情報の認知プロセス(1旧情報と2新情報)、D:情報の認知プロセス(1問題解決と2未解決)というように文系と理系のカラムをそれぞれ2つずつ抽出する。
まず、ABCDそれぞれの変数の特徴について考える。次に、似た者同士のデータをひとかたまりにし、ここでは言語の認知ABと情報の認知CDにグループ分けをする。得られた変数の特徴からグループそれぞれの特徴を見つける。
 最後に、各場面のラインの合計を考える。それぞれの要素からどのようなことがいえるのであろうか。「佐橋甚五郎」のバラツキが縦のカラムの特徴を表しているのに対し、ここでのクラスタは、一場面のカラムとラインの特徴を表している。なお、外界情報の獲得に関する五感の割合は、視覚82%、聴覚11%、嗅覚4%、触覚2%、味覚1%とする。(片野2018)

花村嘉英(2019)「森鴎外の「佐橋甚五郎」の多変量解析−クラスタ分析と主成分」より

森鴎外の「佐橋甚五郎」の多変量解析−クラスタ分析と主成分2

2 「佐橋甚五郎」は創発が強い

@ 佐橋甚五郎は、家康の嫡子信康に仕える小姓であった。どんな用事でも敏捷にこなし、武芸にも優れていた。また、遊芸も巧者で笛を上手に吹いた。ある時、信康の物詣の際に、通りすがりの沼に下りていた鷺を撃てるかどうかで小姓の蜂谷と口論になった。そこで何かを賭けることにした。鉄砲の銃弾は運良く鷺に命中した。甚五郎は、蜂谷に金熨斗付きの大小を求めた。しかし、蜂谷は拒んだ。翌日、蜂谷は傷もないのに死んでいた。甚五郎の行方がわからない。しかし、田舎に隠れていることが知れて、甚五郎の従兄佐橋源太夫がことの事情を家康に伝える。
A この短編には武士の意地が記されている。それを内から外への思考とすると、脳の活動としては創発が考えられる。甚五郎の欲求は蜂谷が拒絶したために満たされない。欲求の充足は阻止された。そこで怒りが生じ情動が生まれる。こうした創発は、人に攻撃的な行動を促す。
B 家康は事情を察してから源太夫に言い放つ。奉公として甚五郎に武田方の甘利四郎三郎を討たせることになった。甚五郎は、目の上の瘤であった小山の城で甘利を討ち、さらには北條氏に対陣を張って軍功を収めた。ところが甚五郎に賞美の言葉はなかった。その上、甘利に可愛がられていたとのことで、大阪へ遷った羽柴家への使いを見送られる。その後、源太夫の邸へも立ち寄らずに行方がわからなくなった。
C ここでも甚五郎は思いが満たされないため、不快感が生じて情動が現れている。こうした適応行動が起こる場合、外界から入ってきた刺激の生物学的意義(例えば、有害か否か)を評価する過程が働いている。甚五郎にとってこの発現は、どうやら有害だったようだ。24年の月日を経て朝鮮からの使いとして朝鮮人になりすまし、甚五郎は家康の前に現れる。
D 情動ついては、大脳の内側にある大脳辺縁系が密接な関係にある。特にその中でも扁桃体が重要であり、扁桃体と線維連絡のある視床下部や視床下部と線維連絡のある中脳中心灰白質も、情動の表出に関与している。例えば、情動に伴う自律神経系の反応(心拍数、呼吸、血圧の変化)や行動面での反応(恐怖に対するすくみや逃避、怒りによる攻撃)の生起である。つまり、扁桃体─視床下部─中脳中心灰白質という1つの系が情動に関与する脳の部位になっている。

花村嘉英(2019)「森鴎外の「佐橋甚五郎」の多変量解析−クラスタ分析と主成分」より

森鴎外の「佐橋甚五郎」の多変量解析−クラスタ分析と主成分1

1 先行研究との関係

 これまでに、鴎外の執筆時の脳の活動を感情として、「鴎外と感情」というシナジーのメタファーを作成している。「山椒大夫」と「佐橋甚五郎」の違いは、前者が誘発の強い情動(外から内)で、後者が創発の強い情動(内から外)というところにある。両作品のデータベースを作成しながら、この点はすでに比較分析している。(花村 2017)
 この小論では、さらに多変量解析に注目し、クラスタ分析と主成分について考察する。それぞれの場面でシナジーのメタファーが異なる視点から説明できれば、自ずと客観性が上がるためである。

花村嘉英(2019)「森鴎外の「佐橋甚五郎」の多変量解析−クラスタ分析と主成分」より
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花村嘉英
花村嘉英(はなむら よしひさ) 1961年生まれ、立教大学大学院文学研究科博士後期課程(ドイツ語学専攻)在学中に渡独。 1989年からドイツ・チュービンゲン大学に留学し、同大大学院新文献学部博士課程でドイツ語学・言語学(意味論)を専攻。帰国後、技術文(ドイツ語、英語)の機械翻訳に従事する。 2009年より中国の大学で日本語を教える傍ら、比較言語学(ドイツ語、英語、中国語、日本語)、文体論、シナジー論、翻訳学の研究を進める。テーマは、データベースを作成するテキスト共生に基づいたマクロの文学分析である。 著書に「計算文学入門−Thomas Mannのイロニーはファジィ推論といえるのか?」(新風舎:出版証明書付)、「从认知语言学的角度浅析鲁迅作品−魯迅をシナジーで読む」(華東理工大学出版社)、「日本語教育のためのプログラム−中国語話者向けの教授法から森鴎外のデータベースまで(日语教育计划书−面向中国人的日语教学法与森鸥外小说的数据库应用)」南京東南大学出版社、「从认知语言学的角度浅析纳丁・戈迪默-ナディン・ゴーディマと意欲」華東理工大学出版社、「計算文学入門(改訂版)−シナジーのメタファーの原点を探る」(V2ソリューション)、「小説をシナジーで読む 魯迅から莫言へーシナジーのメタファーのために」(V2ソリューション)がある。 論文には「論理文法の基礎−主要部駆動句構造文法のドイツ語への適用」、「人文科学から見た技術文の翻訳技法」、「サピアの『言語』と魯迅の『阿Q正伝』−魯迅とカオス」などがある。 学術関連表彰 栄誉証書 文献学 南京農業大学(2017年)、大連外国語大学(2017年)
プロフィール