トーマス・マンの「魔の山」の相関関係について6

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

 言語の認知の意味分析、思考の流れ(誘発と創発)は、何れの場面も情報の認知の問題解決と未解決の組と強い相関関係があることが分かった。

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 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 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
Thomas Mann Der Zauberberg, Frankfurt a. M., Fischer 1986

シナジーのメタファー1

トーマス・マンの「魔の山」の相関関係について5

計算表
A 2 3 合計5
偏差 -0.5 0.5 合計0
偏差2 0.25 0.25 合計0.5
B 4 1 合計5
偏差 1.5 -1.5 合計0
偏差2 2.25 2.25 合計4.5
AB偏差の積 ー0.75 -0.75 合計ー1.5

◆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 = -1.5/√0.5 x 4.5 = -1.5/√2.25 = -1.5/1.5 = -1
従って、強い負の相関があるといえる。

花村嘉英(2019)「トーマス・マンの『魔の山』から見えてくる相関関係について」より

シナジーのメタファー1

トーマス・マンの「魔の山」の相関関係について4

A言語の認知(距離):1近い、2それ以外→3、2
B情報の認知:1問題解決、2未解決→⒈、4
◆A、Bそれぞれの平均値を出す。
Aの平均:(3 + 2)÷ 2 = 2.5
Bの平均:(1+4)÷ 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:(3 – 2.5)、(2 – 2.5)= 0.5、-0.5
Bの偏差:(1 – 2.5)、(4 – 2.5)= -⒈.5、⒈.5
◆A、Bの偏差をそれぞれ2乗する。
Aの偏差2乗 = 0.25、0.25
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)= -0.75、-0.75
◆AとBを2乗したものを合計する。
Aの偏差2乗したものの合計 = 0.25 + 0.25 = 0.5
Bの偏差2乗したものの合計 = 2.25 + 2.25 = 4.5
◆AとBの偏差同士の積の合計を合計する。-0.75 -0.75 = -1.5

花村嘉英(2019)「トーマス・マンの『魔の山』から見えてくる相関関係について」より

シナジーのメタファー1

トーマス・マンの「魔の山」の相関関係について3

イロニー的な距離が近づく場面

 ”Sie scheinen überrascht, mich zu sehen, Herr Castorp”, hatte er mit baritonaler Milde, schleppend, unbedingt etwa geziert und mit einem exotischen Gaumen-r gesprochen, das er jedoch nicht rollte, sondern durch ein nur einmaliges Anschlagen der Zunge gleich hinter den oberen Vorderzähnen erzeugte.
意味2 2、情報の認知3 2

 ”ich erfülle aber lediglich eine angenehme Pflicht, wenn ich bei Ihnen nun auch nach dem Rechten sehe. Ihr verhältnis zu uns ist in eine neue Phase getreten, über Nacht ist aus dem Gaste ein Kamerad geworden…” (Das Wort “Kamerad” hatte Hans Castorp etwas geängstigt.)  意味2 1、情報の認知3 2

 ”Wer hätte es gedacht!” hatte Dr. Krokowski kameradschaftlich gescherzt… “Wer häte es gedacht an dem Abend, als ich Sie zuerst begrüßen durft und Sie meiner irrigen Auffassung – damals war sie irrig – mit der Erklärung begegneten, Sie seien vollkommen gesund.”… 意味2 1、情報の認知3 2

 Und auch heute noch, auch nach dem Verlauf Ihrer Untersuchung, kann ich, wie ich nun einmal bin, und im Unterschied von meinem verstehten Chef, diese feuchte Stelle da”- und er hatte mit der Fingerspitze leicht Hans Castorps Schulter berührt – ” nicht als im Vordergrunde des Interesses stehend erachten. Sie ist für mich eine sekundäre Erscheinung…Das Organische ist immer sekundär…”… 意味2 1、情報の認知3 2

 ”Und also ist Ihr Katarrh in meine Augen eine Erscheinung dritter Ordnung”, hatte Dr. Krokowski sehr leicht hinzugefügt. “Wie steht es damit? Die Bettruhe wird in dieser Hinsicht gewiß rasch das Ihre tun. Was haben Sie heute gemessen?” Und von da an hatte der Besuch des Assistenten den Charakter einer harmlosen Kontrollvisite getragen, wie er ihn denn auch in den folgenden Tagen und Wochen beständigt trug.
意味2 2、情報の認知3 1

花村嘉英(2019)「トーマス・マンの『魔の山』から見えてくる相関関係について」より

シナジーのメタファー1

トーマス・マンの「魔の山」の相関関係について2

2 データベースに見る相関関係

 サナトリウムは、午後安静療養の時間になる。バリトンで柔らかい引きずるような異国風の口蓋音rに翌朝があるDr.Krokowskiの話しぶりは、Hans CastorpとJoachim Ziemßenのイロニー的な距離に影響を与える。
 「我々の関係は新しい段階に入ったのです。つまり、あなたは、客人から同胞(Kamerad)になったのです。私の目にはカタルを患っているように見えます」とDr.Krokowskiは説明する。Hans CastorpとJoachim Ziemßenの距離が同胞になったことにより、二人は、同じ病気(カタル)を患う療養所の住民という関係になる。つまり、二人のイロニー的な距離は近づいていく。(花村 2005)
 ここでは、データベースから抽出したカラムは、意味2 距離が1近いと2 それ以外、情報の認知 1問題解決と2未解決である。

花村嘉英(2019)「トーマス・マンの『魔の山』から見えてくる相関関係について」より

シナジーのメタファー1

トーマス・マンの「魔の山」の相関関係について1

1 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。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。(前野2012)
 相関とは原因から結果が生じ、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)

トーマス・マンの「魔の山」の一場面から簡単な例を見てみよう。

花村嘉英(2019)「トーマス・マンの『魔の山』から見えてくる相関関係について」より

シナジーのメタファー1

シナジーのメタファーのために一作家一作品でできること-魯迅「阿Q正伝」12

計算表
非線形性 3 3 合計6
偏差 2 2 合計4
偏差2 4 4 合計8
初期値敏感性 4 2 合計6
偏差 3 1 合計4
偏差2 9 1 合計10
AB偏差の積 6 2 合計8

◆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 = 8/√8 x 10 = 8/√80 = 8/4√5 = 2/√5 = 0.89
従って、かなり正の相関があるといえる。

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

【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 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 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 2019

シナジーのメタファー2

シナジーのメタファーのために一作家一作品でできること-魯迅「阿Q正伝」11

A 非線形性1ある、初期値敏感性1ある
B 非線形性2なし、初期値敏感性2なし
C 非線形性1ある、初期値敏感性1ある
D 非線形性1ある、初期値敏感性1ある
E 非線形性2なし、初期値敏感性2なし
F 非線形性2なし、初期値敏感性1ある

非線形性は、あるなしが3、3、一方、初期値敏感性は、あるなしが4、2になる。
◆非線形性と初期値敏感性それぞれの平均値を出す。
非線形性の平均:(3 + 3)÷ 6 = 1
初期値敏感性の平均:(4 + 2)÷ 6 = 1
◆非線形性と初期値敏感性それぞれの偏差を計算する。偏差=各データ-平均値
非線形性の偏差:(3 – 1)、(3 – 1)= 2、2
初期値敏感性の偏差:(4 – 1)、( 2- 1)= 3、1
◆非線形性と初期値敏感性をそれぞれ2乗する。
非線形性の偏差2乗 = 4、4 
初期値敏感性の偏差2乗 = 9、1
◆非線形性と初期値敏感性の偏差同士の積を計算する。
(非線形性の偏差)x(初期値敏感性の偏差)= 6、2
◆非線形性と初期値敏感性の偏差を2乗したものを合計する。
非線形性の偏差を2乗したものの合計 = 4 + 4 = 8
初期値敏感性の偏差を2乗したものの合計 = 9 + 1 = 10
◆非線形性と初期値敏感性の偏差の合計を合計する。
6 + 2 = 8

花村嘉英(2019)「シナジーのメタファーのために一作家一作品でできること-魯迅『阿Q正伝』」より

シナジーのメタファー2

シナジーのメタファーのために一作家一作品でできること-魯迅「阿Q正伝」10

3.2 小説の場面に適用する

 阿Qが刑場へ向かう場面でカオスの特性といえる非線形性と初期値敏感性が取れるかどうか見てみよう。それぞれ、1ある、2なしとする。

刑場へ向かう場面
A 阿 Q 被抬上了一辆没有篷的车,几个短衣人物也和他同坐在一处.这车立刻走动了,前面是一班背着洋炮的兵们和团丁,两旁是许多张着嘴的看客,后面怎样,阿 Q 没有见.但他突然觉到了:这岂不是去杀头么?
非線形性1 初期値敏感性1
B 他意思之间,似乎觉得人生天地间,大约本来有时也未免要杀头的.他不知道这是在游街,在示众他省悟了,这是绕到法场去的路. 非線形性2 初期値敏感性2
C 却在路旁的人丛中发见了一个吴妈.很久违.阿 Q 忽然很羞愧自己没志气:竟没有唱几句戏.“好!!!”从人丛里,便发出豺狼的嗥叫一般的声音来. 非線形性1 初期値敏感性1
D 阿 Q 于是再看那些喝采的人们. 四年之前,他曾在山脚下遇见一只饿狼. 非線形性1 初期値敏感性1
E 可是永远记得那狼眼睛.又凶又怯,闪闪的像两颗鬼火,似乎远远的来穿透了他的皮肉.而这回他又看见从来没有见过的更可怕的眼睛了,又钝又锋利不但已经咀嚼了他的话,并且还要咀嚼他皮肉以外的东西,永是不近不远的跟他走. 非線形性2 初期値敏感性2
F 这些眼睛们似乎连成一气,已经在那里咬他的灵魂他早就两眼发黑,耳杂里嗡的一声,觉得全身仿佛微尘似的迸散了. 非線形性2 初期値敏感性1


花村嘉英(2019)「シナジーのメタファーのために一作家一作品でできること-魯迅『阿Q正伝』」より

シナジーのメタファー2

シナジーのメタファーのために一作家一作品でできること-魯迅「阿Q正伝」9

3 統計処理-相関

3.1 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。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。(前野2012)
 相関とは原因から結果が生じ、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となる。

(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)

「阿Q正伝」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(2019)「シナジーのメタファーのために一作家一作品でできること-魯迅『阿Q正伝』」より

シナジーのメタファー2