JAECS2013
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Yutaka Ishii / 石井雄隆
@yishii_0207
今日の講演はこの本の内容に基づいているようですね。 シェークスピアは誰ですか?―計量文献学の世界 (文春新書) 村上 征勝 http://t.co/x26X810CWX #jaecs2013
2013-10-06 11:51:21
T.I.
@imukat141
1つ目は、Yamashita Miho氏（関西大学大学院）の"The design, development and research potential of the Kansai University Bilingual Essay Corpus" #jaecs2013
2013-10-07 03:28:16
T.I.
@imukat141
略称KUBEC。NICEやICNALEと並ぶ、日本人大学生エッセイを収集した大規模コーパス。bilingual corpusとしては国内最大であり、2016年まで拡張を続ける予定。 #jaecs2013
2013-10-07 03:31:34
T.I.
@imukat141
最終的な目的：1) 国内最大規模の日本人大学生エッセイを収集したbilingual corpusの構築、2) 語彙、統語、rhetorical organization、L1-L2 interaction等の観点からの分析、3) 教育的示唆の提案 #jaecs2013
2013-10-07 03:36:04
T.I.
@imukat141
現時点では175名の外国語学部の学生（内9名は留学生）と25名の法学部の学生から日英のエッセイを収集（中）。 TOEICのスコアやCEFRの観点から見ると、熟達度的にはICNALEよりもNICEに近い。 #jaecs2013
2013-10-07 03:38:27
T.I.
@imukat141
協力者は90分の内、60分で300語以上の英語エッセイ、30分で日本語のエッセイを執筆。翌週にfeedbackを与え、協力者のretrospective commentsを収集し、revised versionを再提出。この一連の流れを13トピック行う。 #jaecs2013
2013-10-07 03:41:25
T.I.
@imukat141
インターフェイスを通じて、60種類以上の協力者に関するbackground infoと日英のエッセイのtext attributesが確認できる。分析の方向性としては、NICEやICNALE等の他の大規模コーパスとの比較、日英の比較、協力者群による比較等。 #jaecs2013
2013-10-07 03:44:26
T.I.
@imukat141
NICEやICNALE等の他の大規模コーパスと比較すると、法学部の学生の英文エッセイはNICEやICNALEと類似した語彙的特徴（使用語・句やJACET8000基準での語の分類等）を持つが、外国語学部の学生の英文エッセイは以下の顕著な特徴が見られた。 #jaecs2013
2013-10-07 03:47:43
T.I.
@imukat141
1) 有意な特徴語としてessayやconclusion＝this essayやin conclusionのような句の使用、2) 高頻度な（特徴的な？）主語のitや使用動詞の観点より、無生物主語の文が多い、3) 文や節の接続で、接続副詞を正しく用いている。 #jaecs2013
2013-10-07 03:51:44
T.I.
@imukat141
また、英語のerrorがL1干渉の影響 (or vice versa) か否か、同じ学生の日本語エッセイを見て比較が可能である。但し、日本語エッセイ＝英語エッセイの翻訳では「ない」との事で、すると分析は難しい/エッセイに依るのではという指摘もフロアより。 #jaecs2013
2013-10-07 03:58:58
T.I.
@imukat141
更に、90分で英→日の順で連続して執筆しているためか、提示された例でも日本語にtranslation Englishの形跡が見られるという指摘も。この点に関しては、日本語執筆の際の指示が「英語で本当に書きたかった事を日本語で」だった事も関係していそうとの事。 #jaecs2013
2013-10-07 04:02:40
T.I.
@imukat141
また、学生全員の執筆プロセス全てを確認できる訳ではないため、協力者の学生は自分の書いた英文を振り返る事やnotesを見る事が可能だったかもしれない可能性・執筆に備えて英語を用意して和訳、または日本語を用意して英訳という可能性も考えられるとの事。 #jaecs2013
2013-10-07 04:05:10
T.I.
@imukat141
将来的には、執筆プロセスの分析や縦断的データ収集によるライティング発達の分析も行っていく予定である。尚、KUBECは2014年に公開予定との事。 #jaecs2013
2013-10-07 04:06:39
T.I.
@imukat141
2つ目は、Ishikawa Shin’ichiro先生（神戸大学）の"Contrastive lexical analysis of spoken and written interlanguage productions by . . . #jaecs2013
2013-10-07 04:11:26
T.I.
@imukat141
. . . Japanese learners of English: A study based on the newly added spoken module of the ICNALE" （タイトル長かったので、2ツイートに分割） #jaecs2013
2013-10-07 04:12:19
T.I.
@imukat141
（スライドのハンドアウトを配布して下さったので、PC上には補足的なメモしかないのだけれど、以下ではハンドアウトの内容も含めた私的概略を試みてみます） #jaecs2013
2013-10-07 04:14:41
T.I.
@imukat141
発表の構成は、ICNALE概略→spokenコーパスの現状と問題点→ICNALEでの解決法・収集法→writtenとspokenの比較→今後の方針。 #jaecs2013
2013-10-07 04:17:27
T.I.
@imukat141
既存の問題点を考慮し、Spokenデータの収集は1分間のtask battery（テーマは2種類で、writingと同様・両トピック共に1度やり直しが可）を、Automatic speech anonymisation system (ASAS)で。 #jaecs2013
2013-10-07 04:20:15
T.I.
@imukat141
国際電話を利用した方法（ASCS）で、データ収集のための人材・機材を必要とせず、世界中からいつでも同じ基準のデータを収集可。phoneticiansと協議の上でデータ分析に支障のないレベルでspokenデータを加工＝anonymousなものにしている。 #jaecs2013
2013-10-07 04:23:53
T.I.
@imukat141
尚、anonymous維持のため、speechの際には所属先や個人が特定できるような語は使用しないよう指示している。将来的には、マニュアルでの確認も行うとの事。 #jaecs2013
2013-10-07 04:25:20
T.I.
@imukat141
分析では、1) 産出量、2) 高頻度語、3) 特徴語（対数尤度比）、4) 語や文のsophisticatioの観点より、writingとspeakingを比較。 #jaecs2013
2013-10-07 04:29:11
T.I.
@imukat141
既存研究同様、産出量（1分間あたりのtoken）はS > Wで、71.4:8.3という結果。熟達度が上がるに連れ、発話量は増えてB2はA2の40%増。Task battery内の2回目の録音の方が、発話量が20%多い。 #jaecs2013
2013-10-07 04:34:43
T.I.
@imukat141
アルバイトに関するトピックの方が禁煙に関するトピックよりも8%発話量が多かったが、タスクの順番による差は見られなかった。高頻度語トップ10では、Sの方が自身を表す代名詞（Iとwe）が多く、and, for, soといったconnectorも多かった。 #jaecs2013
2013-10-07 04:37:27
T.I.
@imukat141
特徴語では、同様に一人称の代名詞、connectors、agree/disagreeといった主張に関する語、強調語（very）がSに見られた。但し、本結果のconnectors＝so, because, and等はfillerなのではとも考えられる。 #jaecs2013
2013-10-07 04:40:01