シナジーのメタファー５

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2　心理学統計

　心理学統計では、心の働きを数値化しながら客観性を計り、集計や分析を試みる。心を測定する時は、様々な要因がデータに含まれるため、データには誤差が付き物である。そのため、統計学により誤差を取り除き真の値を求めていく必要がある。そうすると、限られた人数のデータから人間一般に共通する心の働きも推測可能になる。

2.1 有意性検定

　科学では全般的に仮説を立てて検証する方法が使われる。実吉（2013）によると、検定の際に仮説が成り立つかどうかは、作成したデータから決めていく。検定の対象は、そこに有意性の差があるかどうかである。例えば、男女の性差で満足度に差があるのかどうか、または不安度に差があるのかどうか考える。こうした問題に対してデータを集めながら検定すると、解答が見えてくる。

【検定の流れ】
帰無仮説と対立仮説を立てる　→　独立変数と従属変数を具体的に決め、実験計画を立てる　→　データを取る　→　実験計画に応じた統計検定を行う　→　得られた有意確率（p値）を有意水準と比較する　→　帰無仮説の棄却、採択を決定する

　ここで、帰無仮説とは、比較する数値間に差がないという仮説である。対立仮説は比較する数値間に差があるとする仮説である。検定では、まず帰無仮説が正しいことを前提に検討され、帰無仮説が成り立たなければ、それを棄てて対立仮説に移り、差があるという結論にする。つまり背理法による命題の証明である。

花村嘉英（2020）「心理学統計の検定を用いて島崎藤村の『千曲川のスケッチ』を考える」より

1　先行研究との関係

　データベースを作成ながら購読脳と執筆脳を分析するシナジーのメタファーの研究も次第に安定してきている。これまでバランスを意識して二個二個のルールに基づき多くの組み合わせを作ってきた。統計についても、バラツキ、相関関係、多変量分析と進み、今回の心理学統計を含めれば、バラツキと相関、多変量と心理という組み合わせができる。この小論では、実吉（2013）の心理学統計の検定の手法に従い、島崎藤村の「千曲川のスケッチ」を題材にして藤村と都会にいる友人で理解度の違いについて考えていく。　　

花村嘉英（2020）「心理学統計の検定を用いて島崎藤村の『千曲川のスケッチ』を考える」より

4　相関係数を言葉で表す

数字の意味を言葉で確認しておく。

-0.7≦r≦-1.0　強い負の相関がある
-0.4≦r≦-0.7　やや負の相関がある
0≦r≦-0.4　ほとんど負の相関がない
0≦r≦0.2　ほとんど正の相関がない
0.2≦r≦0.4　やや正の相関がある
0.4≦r≦0.7　かなり正の相関がある
0.7≦r≦1　強い正の相関がある

5　まとめ

　坂口安吾の「肝臓先生」のデータベースのうち、言語の認知のカラム、行動のトリガーが1ある、2ないと、情報の認知のカラム、人工知能で1意欲、2普遍性は、正の強い相関があることがわかった。

参考文献

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　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　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
前野昌弘　回帰分析超入門　技術評論社　2012
坂口安吾　肝臓先生　角川文庫　1999

表2　計算表

Ａ　5　0　5
偏差　2.5　-2.5　0
偏差2　6.25　6.25　12.5
B　4　1　5
偏差　1.5　-1.5　0
偏差2　2.25 　2.25 　4.5
AB偏差の積　3.75　3.75　7.5

◆相関係数は、次の公式で求めることができる。

相関係数=［（A-Aの平均値）x（B-Bの平均値）］の和／
√（A-Aの平均値）2の和x（B-Bの平均値）2の和

上記計算表を代入すると、

相関係数 = 7.5／√12.5 x 4.5 = 7.5／7.5 = 1

従って、正の強い相関があるといえる。

花村嘉英（2020）「坂口安吾の『肝臓先生』の相関関係について」より

Ａ 言語の認知（動から静への思考）：1ある、2ない →5、0
B 人工知能：1認識、2心的操作 →1、4
　
◆Ａ、Bそれぞれの平均値を出す。
Ａの平均：（5 + 0）÷ 2 = 2.5
Bの平均：（4 + 1）÷ 2 = 2.5
◆Ａ、Bそれぞれの偏差を計算する。偏差=各データ−平均値　
Ａの偏差：（5 – 2.5）、（0 – 2.5）= 2.5、-2.5
Bの偏差：（4 – 2.5）、（1 – 2.5）= 1.5、-1.5
◆Ａ、Bの偏差をそれぞれ2乗する。
Ａの偏差2乗 = 6.25、6.25
Bの偏差2乗 = 2.25、2.25
◆ＡとBの偏差同士の積を計算する
（Ａの偏差）ｘ（Bの偏差）= 3.75、3.75
◆ＡとBを2乗したものを合計する。
Ａの偏差を2乗したものの合計 = 6.25 + 6.25 = 12.5
Bの偏差を2乗したものの合計 = 2.25 + 2.25 = 4.5
◆Ａの偏差ｘBの偏差の合計を計算する。3.75 + 3.75 = 7.5

花村嘉英（2020）「坂口安吾の『肝臓先生』の相関関係について」より

3　小説の場面に適用する

表1
Ａ　さて、次に、ひとつ、お願いがございますが、昭和七年満州事変以来、ポツポツ亜黄疸の患者があって肝臓肥大に気付くようになりましたが、その当時はちょッとフシギと思った程度で、たいして気にも留めませんでした。ところが、昭和十二年末ごろから、年々かような患者を見うけることが急速に、かつ、非常に多くなって、殊に感冒患者はほとんど肝臓肥大で圧痛あることが普通のこととなったのであります。
意味　思考1、人工知能2

Ｂ　そこでこの四五年というものは、アナタも肝臓がわるい、アナタも、アナタも、と言わざるを得ないものですから、あの医者は肝臓医者だ、あそこへ行くと、みんな肝臓にされてしもう、こう言って呆れてほかの医者へ転じてしもう人も多くなりましたが、又一方には、遠路はるばる宿をもとめて肝臓の診察を乞う人もあり、うれしい思いをさせられる折もあります。意味　思考1、人工知能2

Ｃ　ちかごろに至りましては流感の患者、肺炎の患者、胃腸の患者の八九十％以上に、肝臓の肥大圧痛が触診されるのでありまして、昭和十二年末から現在まで、二千例あるいはそれ以上かような患者を扱ったのですが、これらを集約して、私は流行性肝臓炎とか流感性肝臓炎とか名づけて然るべき病気ではないかと思っているのであります。意味　思考1、人工知能2

Ｄ　支那大陸から持ちこまれた流感に関係があるのではないかと思っております。いずれに致しましても、かように多くの患者に向って、アナタも肝臓である、アナタも、アナタも、と申しましては、患者の中にはインチキと思う人もあり、同業者までインチキ視しまして、あれはフランスの医者であるとか、赤城氏性肝臓炎とか言いふらし、かくては当物療科の名誉を傷け、大先生の御恩にも背き、温泉療養所の先生方の目ざましい功績までも汚すことになるのではないかと心から恐れているのであります。意味　思考1、人工知能2

Ｅ　それでお願いと申しますのは、この事実を申上げて篤学の皆様方の御研究の参考になって欲しいと祈るものでございます。謝恩会の席をかりまして、皆々様の御関心御研究をひたすらお願い致す次第であります。
意味　思考1、人工知能1

花村嘉英（2020）「坂口安吾の『肝臓先生』の相関関係について」より

2　相関の作り方

　シナジーのメタファーのために作成しているデータベースは、データの種類で見ると、俗に言う測れないカテゴリーデータからなる。数量データといわれる身長、体重、気温、湿度などとは異なり、値が連続ではなく飛び飛びで離散的となる。前野（2012）によると、カテゴリーデータは、対象の性質を表したり、現象や区別を表したりする。性別、好き、嫌い、うまい、まずい、おもしろいなどあるものの性質や現象が示される。
　相関とは原因から結果が生じ、それが互いに関係しあっていることをいう。また、相関関係があるとは、ある測定値の変化に対して他の測定値も変化する場合に使われる。相関の強さは、ピアソンの相関係数で表す。合わせて共分散という統計用語が重要になる。　

（1） 共分散の公式
共分散=［（xの各データ−xの平均値）x（yの各データ−yの平均値）］の和／データ数
　　　=［（xの偏差）x（yの偏差）］の和／データ数
　　　=　xとyの偏差積の和／データ数

正の相関があると0より大きく、負の相関があると0より小さくなる。

（2） 相関係数（ピアソン）
相関係数＝XYの偏差平方和／√（Xの偏差平方和）x（Yの偏差平方和）

「肝臓先生」の問題解決の場面を使用して、簡単な例を見てみよう。

花村嘉英（2020）「坂口安吾の『肝臓先生』の相関関係について」より

1　先行研究

　戦時中の日本で蔓延していた肝臓炎に関する町医者の取り組みを描いた坂口安吾（1906−1955）の「肝臓先生」の一場面を使用し、苦境にも負けない町医者の治療に対する意欲や職務柄の価値を確認しつつ、そこには普遍性があることを烏賊虎に語らせる。執筆時には、正義ある普遍性といった現代にも通じる発想があったに違いない。　　　
　この小論では、自作のデータベースを使用して相関関係を考察する。言語の認知のカラムは、思考の流れ、即ち、行動のトリガーが1ある、2ない、情報の認知のカラムは、人工知能の1意欲、2普遍性である。

花村嘉英（2020）「坂口安吾の『肝臓先生』の相関関係について」より

4　まとめ

　阿部公房の執筆時の脳の活動を調べるために、まず受容と共生からなるＬのストーリーを文献により組み立てた。次に、「飢餓同盟」のＬのストーリーをデータベース化し、最後に文献で留めたところを実験で確認した。そのため、テキスト共生によるシナジーのメタファーについては、一応の研究成果が得られている。
　この種の実験をおよそ100人の作家で試みている。その際、日本人と外国人60人対40人、男女比4対1、ノーベル賞作家30人を目安に対照言語が独日であることから非英語の比較を意識してできるだけ日本語以外で英語が突出しないように心掛けている。
　
参考文献

阿部公房　飢餓同盟　新潮文庫　2011
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　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　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　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　中国日語教学研究会上海分会論文集　2018 　
花村嘉英　川端康成の「雪国」に見る執筆脳について-「無と創造」から「目的達成型の認知発達」へ　中国日語教学研究会上海分会論文集　2019
花村嘉英　社会学の観点からマクロの文学を考察する−危機管理者としての作家について　中国日語教学研究会上海分会論文集　2020
花村嘉英　社会学の観点からマクロの文学を考察する−自然や文化の観察者としての作家について　ブログ「シナジーのメタファー」 2020年　

花村嘉英（2020）「阿部公房の『飢餓同盟』の執筆脳について」より

表3　情報の認知

Ａ　表2と同じ。 情報の認知1　2、情報の認知2　２、情報の認知3　2
Ｂ　表2と同じ。 情報の認知1　2、情報の認知2　２、情報の認知3　2
Ｃ　表2と同じ。 情報の認知1　2、情報の認知2　２、情報の認知3　2
Ｄ　表2と同じ。 情報の認知1　2、情報の認知2　２、情報の認知3　2
Ｅ　表2と同じ。 情報の認知1　3、情報の認知2　２、情報の認知3　1

Ａ：情報の認知1は�Aグループ化、情報の認知2は�A新情報、情報の認知3は�A問題未解決から推論へである。
Ｂ：情報の認知1は�Aグループ化、情報の認知2は�A新情報、情報の認知3は�A問題未解決から推論へである。
Ｃ：情報の認知1は�Aグループ化、情報の認知2は�A新情報、情報の認知3は�A問題未解決から推論へである。
Ｄ：情報の認知1は�Aグループ化、情報の認知2は�A新情報、情報の認知3は�A問題未解決から推論へである。
Ｅ：情報の認知1は�Bその他の条件、情報の認知2は�A新情報、情報の認知3は�@計画から問題解決へである。 　　　

結果 　 　　
　阿部公房は、この場面で革命を目指すも権力者に負けるという皮肉や登場人物の諧謔を見せながら、現実が寓話と非現実からなると眼と心で感じているため、購読脳の「アイロニーとユーモア」から「視覚と心的活動」という執筆脳の組を引き出すことができる。　

花村嘉英（2020）「阿部公房の『飢餓同盟』の執筆脳について」より