3　データベースを作成するフローチャート

① 知的財産が自分と近い作家を選択する。
② 場面のイメージのＤＢを作成する。場面が浮かぶように話をまとめる。
③　解析イメージから何かの組を作る。言語解析は構文と意味が対象になる。
④　認知科学のモデルは、Ｌのプロセス全体に適用される。例、前半は言語の分析、後半は情報の分析。
⑤　場面ごとに問題の解決と未解決を確認する。
⑥　問題解決の場面では、Ｌに縦横滑ってＣに到達後、解析イメージに戻る。問題未解決の場面では、すぐに解析イメージに戻る。
⑦　各分野の専門家が思い描くリスク回避を参考にしながら、作家の執筆時の脳の活動を想定する。
⑧　問題解決の場面を中心にして、テキストの共生について考察する。

①、②、③は受容の読みのプロセス、④は認知科学の前半と後半、⑤、⑥は異質のＣとのイメージ合わせになり、⑦で作家の脳の活動を探り、⑧でシナジーのメタファーに到達する。ＤＢの作成については、これらが全て収まるようにカラムを工夫すること。

① 　一文一文解析しながら、選択した作家の知的財産を追っていく。例えば、受容の段階で文体などの平易な読みを想定し、共生の段階で知的財産に纏わる異質のＣを探る。この作業は②と③でも行われる。
② 　場面のイメージが浮かぶような対照表を作る。
③ 　テキストの解析を何れかの組にする。例えば、トーマス・マンは「イロニーとファジィ」、魯迅は「馬虎と記憶」という組にする。組が見つからなければ、①から③のプロセスを繰り返す。
④ 　認知プロセスの前半と後半を確認する。
⑤ 　場面の情報の流れを考える。問題解決と問題未解決で場面を分ける。
⑥ 　問題解決の場面は、異質のＣに到達後、解析イメージにリターンする。問題未解決の場面は、すぐに解析イメージにリターンする。こう考えると、システムがスムーズになる。
⑦ 　各分野のエキスパートが思い描くリスク回避と意志決定がテーマである。緊急着陸、救急医療、株式市場、環境問題などから生成イメージにつながるようにリスク回避のポイントを作る。そこから、作家の意思決定を考える。
⑧ 　これにより作家の脳の活動の一例といえるシナジーのメタファーが作られる。「トーマス・マンとファジィ」というシナジーのメタファーは、テキスト共生に基づいた組のアンサンブルであり、文学をマクロに考えるための方法である。

花村嘉英（2017）「Thomas Mannの「魔の山」のデータベース化と推定による分析」より