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2　三浦綾子の「道ありき」は気分障害

　「道ありき」の購読脳　「虚無と愛情」にする。回想録執筆時の記憶の中では、肺病のため虚しい思いがつきまとっている。気分障害の原因については、身体疾患との関連があるといわれている。日本成人病予防協会（2014）によると、うつの症状としては、心身のエネルギーが低下することによって日常生活に支障をきたした状態のことである。憂鬱感と不安感が混じった抑うつ感、考えがまとまらず決断に時間がかかり、注意散漫になる思考障害、物事に対する関心や興味が低下する意欲障害がうつ病の基本的な症状である。
　購読脳の組み合せ、「虚無と愛情」という出力が、共生の読みの入力となって横にスライドし、出力として「虚無とうつ」という執筆脳の組を考える。シナジーのメタファーは、「三浦綾子と虚無」として調節する。
人生の中では失うものもあれば得るものもある。三浦綾子も20代に入って敗戦の翌年に肺結核の症状が出た。しかし、医師は肺結核とは言わず、問診で肺浸潤とか肋膜と説明した。肺結核と診断すれば、現代でいうがんを宣告するようなものであった。何れにせよ何を目標に生きればよいのかわからず、綾子は、何もかもが虚しく思われる虚無の心境となった。

花村嘉英（2019）「三浦綾子の「道ありき」の多変量解析－クラスタ分析と主成分」より

1　先行研究との関係

　これまでに三浦綾子（1922－1999）の「道ありき」執筆時の脳の活動を思考とし、シナジーのメタファーを作成している。（花村2019） 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。それぞれの場面で三浦綾子の執筆脳がデータベースから異なる視点で分析できれば、自ずと客観性は上がっていく。ここでシナジーのメタファーといえば「三浦綾子と虚無」を指す。

花村嘉英（2019）「三浦綾子の「道ありき」の多変量解析－クラスタ分析と主成分」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こう。　

-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

　三浦綾子の「道ありき」のデータベースのうち、言語の認知のカラム、思考の流れ1ある、2ないと、情報の認知のカラム、人工知能（気分障害）で1ある、2ないは、負の強い相関関係になることがわかった。

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
三浦綾子　道ありき　新潮文庫　2004

表2　計算表

Ａ　2　3　5
偏差　-0.5　0.5　0
偏差2　0.25　0.25　0.5
B　5　0　5
偏差　2.5　2.5　5
偏差2　6.25　6.25　12.5
AB偏差の積　-1.25　-1.25　-2.5

◆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 = -2.5／√0.5 x 12.5 = -2.5／2.5 = -1

従って、負の強い相関があるといえる。

花村嘉英（2019）「三浦綾子の『道ありき』の相関について」より

A 言語の認知（思考の流れ）：1ある、2ない → 2、3
B 人工知能（気分障害）：1ある、2ない → 5、0

◆Ａ、Bそれぞれの平均値を出す。
Ａの平均：（2 + 3）÷ 2 = 2.5
Bの平均：（5 + 0）÷ 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：（2 – 2.5）、（3 – 2.5）= -0.5、0.5
Bの偏差：（5 – 2.5）、（0 – 2.5）= 2.5、-2.5
◆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 = 6.25、6.25
◆ＡとBの偏差同士の積を計算する
（Ａの偏差）ｘ（Bの偏差）= -1.25、-1.25
◆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 = 0.25 + 0.25 = 0.5
Bの偏差を2乗したものの合計 = 6.25 + 6.25 = 12.5
◆Ａの偏差ｘBの偏差の合計を計算する。-0.75 + -0.75 = -1.5

花村嘉英（2019）「三浦綾子の『道ありき』の相関について」より

3　小説の場面に適用する　

表1　求道生活からの転機
Ａ　言ってみれば、この世で望める限りの幸福を一心に集めていたわけだ。しかし彼は老人を見て、人間の衰えゆく姿を思い、葬式を見て、人の命の有限なることも思った。そしてある夜ひそかに、王宮も王子の地位も、美しい妻も子も棄てて、一人山の中に入ってしまった。　意味3　1、人工知能　1

Ｂ　つまり釈迦は、今まで自分が幸福だと思っていたものに、むなしさだけを感じ取ってしまったのであろう。伝導の書といい、釈迦といい、そのそもそもの初めには虚無があったということに、わたしは宗教というものに共通する一つの姿を見た。　意味3　1、人工知能　1

Ｃ　わたし自身、敗戦以来すっかり虚無的になっていたから、この発見はわたしに一つの転機をもたらした。
意味3　2、人工知能　1

Ｄ　虚無は、この世のすべてのものを否定するむなしい考え方であり、ついには自分自身をも否定することになるわけだが、そこまで追いつめられた時に、何かが開けるということを、伝導の書にわたしは感じた。
意味3　2、人工知能　1

Ｅ　この伝導の書の終わりにあった、「何時の若き日に、何時の造り主をおぼえよ」の一言は、それ故にひどくわたしの心を打った。それ以来私たちの求道生活は、次第にまじめになっていった。
意味3　2、人工知能　1

花村嘉英（2019）「三浦綾子の『道ありき』の相関について」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）

「道ありき」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）「三浦綾子の『道ありき』の相関について」より

1　先行研究

　虚しい求道生活からの転機を解く「道ありき」のデータベースの一場面を使用し、既存の研究と照合すると、執筆時の三浦綾子（1922－1999）には、躁鬱を繰り返す気分障害による思考の流れが確認できる。
　この小論では、同じ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、課題や問題が与えられたとき生じる一連の精神活動で、周囲の状況に応じた思考の流れは、虚無が1ある、2ない、情報の認知のカラムは、人工知能（気分障害）が1ある、2ないである。

花村嘉英（2019）「三浦綾子の『道ありき』の相関について」より

3　まとめ
　
　リレーショナル・データベースの数字及びそこから求めた標準偏差により、「道ありき」に関して部分的ではあるが、既存の分析例が説明できている。従って、この小論の分析方法、即ちデータベースを作成する文学研究は、データ間のリンクなど人の目には見えないものを提供してくれるため、これまでよりも客観性を上げることに成功している。

【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　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
三浦綾子　道ありき　新潮文庫　2004

2.2　標準偏差による分析

　グループＡ、グループＢ、グループＣ、グループＤそれぞれの標準偏差を計算する。その際、場面1、場面2、場面3の特性1と特性2のそれぞれの値は、質量ではなく指標であるため、特性の個数を数えて算術平均を出し、それぞれの値から算術平均を引き、その2乗の和集合の平均を求め、これを平方に開いていく。
　求められた各グループの標準偏差の数字は、何を表しているのだろうか。数字の意味が説明できれば、分析は、一応の成果が得られたことになる。　

◆グループＡ：五感（1視覚と2その他）
場面1（特性1、5個と特性2、0個）の標準偏差は、0となる。
場面2（特性1、3個と特性2、2個）の標準偏差は、0.49となる。
場面3（特性1、4個と特性2、1個）の標準偏差は、0.4となる。
【数字からわかること】
場面1、場面2、場面3を通して、視覚情報が多いため、「道ありき」は、五感の中で視覚の情報が鍵になる作品といえる。

◆グループＢ：ジェスチャー（1直示と2隠喩）
場面1（特性1、2個と特性2、3個）の標準偏差は、0.49となる。
場面2（特性1、4個と特性2、1個）の標準偏差は、0.4となる。
場面3（特性1、5個と特性2、0個）の標準偏差は、0となる。
【数字からわかること】
「道ありき」は、闘病生活に人生を重ねた作品であるため、各場面を通して、隠喩が少ないことがわかる。

◆グループＣ：情報の認知プロセス（1旧情報と2新情報）
場面1（特性1、0個と特性2、5個）の標準偏差は、0となる。
場面2（特性1、2個と特性2、3個）の標準偏差は、0.49となる。
場面3（特性1、0個と特性2、5個）の標準偏差は、0となる。
【数字からわかること】
場面1、場面2、場面3を通して、新情報が多いため、ストーリーがテンポよく展開していることがわかる。

◆グループＤ：情報の認知プロセス（1問題解決と2未解決）
場面1（特性1、5個と特性2、0個）の標準偏差は、0となる。
場面2（特性1、2個と特性2、3個）の標準偏差は、0.49となる。
場面3（特性1、3個と特性2、2個）の標準偏差は、0.49となる。
【数字からわかること】
三浦綾子は、「道ありき」執筆中、場面の最後で問題解決を試みていることから、場面単位で作品の構成を考えている。

花村嘉英（2019）「三浦綾子の『道ありき』から見えてくるバラツキについて」より