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  • 三島由紀夫の「潮騒」で執筆脳を考える3

    3 データベースの作成・分析

     データベースの作成法について説明する。エクセルのデータについては、列の前半(文法1から意味5)が構文や意味の解析データ、後半(医学情報から人工知能)が理系に寄せる生成のデータである。一応、L(受容と共生)を反映している。データベースの数字は、登場人物を動かしながら考えている。
     こうしたデータベースを作る場合、共生のカラムの設定が難しい。受容はそれぞれの言語ごとに構文と意味の解析をし、何かの組を作ればよい。しかし、共生は作家の知的財産に基づいた脳の活動が問題になるため、作家ごとにカラムが変わる。

    【データベースの作成】

    表1 「潮騒」のデータベースのカラム

    文法1 名詞の格 三島由紀夫の助詞の使い方を考える。
    文法2 態   能動、受動、使役。
    文法3 時制、相 現在、過去、未来、進行形、完了形。
    文法4 様相 可能、推量、義務、必然。
    意味1 五感 視覚、聴覚、味覚、嗅覚、触覚。
    意味2 喜怒哀楽 情動との接点。瞬時の思い。
    意味3 思考の流れ 異化ありなし
    意味4 振舞い ジェスチャー、身振り。直示と隠喩を考える。
    医学情報 病跡学との接点 受容と共生の共有点。購読脳「純潔と平和」と病跡学でリンクを張るためにメディカル情報を入れる。
    情報の認知1 感覚情報の捉え方 感覚器官からの情報に注目するため、対象の捉え方が問題になる。また、記憶に基づく感情は、扁桃体と関係しているため、条件反射で無意識に素振りに出てしまう。
    情報の認知2 記憶と学習 外部からの情報を既存の知識構造に組み込む。この新しい知識はスキーマと呼ばれ、既存の情報と共通する特徴を持っている。その際、未知の情報については、学習につながるためカテゴリー化する。記憶の型として、短期、作業記憶、長期(陳述と非陳述)を考える。
    情報の認知3 計画、問題解決、推論 受け取った情報は、計画を立てるときにも役に立つ。目的に応じて問題を分析し、解決策を探っていく。獲得した情報が完全でない場合、推論が必要になる。
    人工知能 被害と怒り エキスパートシステム 被害は、損害を被ること、危害を受けることであり、怒りは、怒ること、腹立ち、立腹である。

    花村嘉英(2020)「三島由紀夫の「潮騒」の執筆脳について」より

  • 三島由紀夫の「潮騒」で執筆脳を考える2

    2 「潮騒」のLのストーリー

     三島由紀夫(1925-1970)の「潮騒」(1954)は、三島が観察から創作した小説である。刊行される前年に三重県伊勢湾にある神島を二度訪問し、1951年から1952年にかけてかねてから関心を持っていた欧州へ北米南米経由で旅行している。大蔵省退官後本格的に創作活動に入ったため、この旅行は取材も兼ねていた。何としても生きるという思いと明るい古典主義への傾倒という二律相反する二つの意識が共存した三島にとって、幸せな一時であった。
     佐伯(2014)によると、「潮騒」は、三島のギリシアへの憧れと旅行の所産、29歳という青春物を書く年ごろという条件が重ねって作られた作品である。古代ギリシアの物語から本歌取りの手法を試み、古典の素材や筋立てから自分の世界を描き、当時の日本に移し換えた。古典を意識しそれに挑戦するという試みは、三島によって意図的に仕組まれたものである。
     海女たちが行商人の計らいで鮑取りの競争をし、勝利した初江は、茶色のハンドバッグを新治の母に渡し、母は素直に初江の謙譲を受け取る。初江と新治の付き合いも結婚に至るまで純潔を守り抜く。息子の嫁選びは懸命であったと新治の母が思うとともに歌島の政治の舵取りが平和に続いていく。
     そこで、「潮騒」の購読脳は、「純潔と平和」にし、執筆脳は「本歌取りと挑戦」にする。「潮騒」のシナジーのメタファーは、「三島由紀夫と二律相反の共存」である。 
     
    花村嘉英(2020)「三島由紀夫の「潮騒」の執筆脳について」より

  • 三島由紀夫の「潮騒」で執筆脳を考える1

    1 先行研究

     文学分析は、通常、読者による購読脳が問題になる。一方、シナジーのメタファーは、作家の執筆脳を研究するためのマクロに通じる分析方法である。基本のパターンは、まず縦が購読脳で横が執筆脳になるLのイメージを作り、次に、各場面をLに読みながらデータベースを作成し、全体を組の集合体にする。そして最後に、双方の脳の活動をマージするために、脳内の信号のパスを探す、若しくは、脳のエリアの機能を探す。これがミクロとマクロの中間にあるメゾのデータとなり、狭義の意味でシナジーのメタファーが作られる。この段階では、副専攻を増やすことが重要である。 
     執筆脳は、作者が自身で書いているという事実及び作者がメインで伝えようと思っていることに対する定番の読み及びそれに対する共生の読みと定義する。そのため、この小論では、トーマス・マン(1875-1955)、魯迅(1881-1936)、森鴎外(1862-1922)の私の著作を先行研究にする。また、これらの著作の中では、それぞれの作家の執筆脳として文体を取り上げ、とりわけ問題解決の場面を分析の対象にしている。さらに、マクロの分析について地球規模とフォーマットのシフトを意識してナディン・ゴーディマ(1923-2014)を加えると、“The Late Bourgeois World”執筆時の脳の活動が意欲と組になることを先行研究に入れておく。 
     筆者の持ち場が言語学のため、購読脳の分析の際に、何かしらの言語分析を試みている。例えば、トーマス・マンには構文分析があり、魯迅にはことばの比較がある。そのため、全集の分析に拘る文学の研究者とは、分析のストーリーに違いがある。文学の研究者であれば、全集の中から一つだけシナジーのメタファーのために作品を選び、その理由を述べればよい。なおLのストーリーについては、人文と理系が交差するため、   
    機械翻訳などで文体の違いを調節するトレーニングが推奨される。 
     なお、メゾのデータを束ねて何やら観察で予測が立てば、言語分析や翻訳そして資格に基づくミクロと医学も含めたリスクや観察の社会論からなるマクロとを合わせて、広義の意味でシナジーのメタファーが作られる。

    花村嘉英(2020)「三島由紀夫の「潮騒」の執筆脳について」より

  • 森鴎外の「佐橋甚五郎」でオッズ比を考える5

    3 まとめ

     森鴎外の「佐橋甚五郎」で甚五郎の読みと蜂谷の読みで創発に関しクロス集計表を作成し、行要素と列要素の関連を計算した。オッズ比で事象の起こりやすさを計算し、統計データから得られた数字の意味を考えた。 オッズ比の分析に関心がある人は、試してもらいたい。 

    参考文献

    中村好一 基礎から学ぶ楽しい保険統計 医学書院 2016
    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 三浦綾子の「道ありき」で執筆脳を考える ブログ「シナジーのメタファー」2020
    オッズ比 Wikipedia 

  • 森鴎外の「佐橋甚五郎」でオッズ比を考える4

    表2に数字を(1)を公式に当てはめてオッズ比を計算する。 

    甚五郎 創発あり4 創発なし1 
    蜂谷 創発あり3 創発なし2 縦計5
    創発あり 甚五郎4 蜂谷3 横計7
    創発なし 甚五郎1 蜂谷2 横計3

    要因Aありのオッズ=4/1=4
    要因Aなしのオッズ=3/2=1.5
    オッズ比=4÷1.5=2.67 オッズ比は、2.67ということになる。  

    花村嘉英(2021)「森鴎外の『佐橋甚五郎』でオッズ比を考える」より

  • 森鴎外の「佐橋甚五郎」でオッズ比を考える3

    2 森鴎外の「佐橋甚五郎」でクロス集計表を分析する

    源太夫はこういう話をした。甚五郎は鷺を撃つとき蜂谷と賭をした。蜂谷は身につけているものを何なりとも賭けようと言った。甚五郎は運よく鷺を撃ったので、ふだん望みをかけていた蜂谷の大小をもらおうと言った。甚五郎 創発1 蜂矢 創発1

    それもただもらうのではない。代わりに自分の大小をやろうというのである。しかし蜂谷は、この金熨斗付きの大小は蜂谷家で由緒のある品だからやらぬと言った。甚五郎 創発2 蜂矢 創発1

    甚五郎はきかなんだ。「武士は誓言をしたからは、一命をもすてる。よしや由緒があろうとも、おぬしの身に着けている物の中で、わしが望むのは大小ばかりじゃ。ぜひくれい」と言った。甚五郎 創発1 蜂矢 創発2

    「いや、そうはならぬ。命ならいかにも棄ちょう。家の重宝は命にも換えられぬ」と蜂谷は言った。「誓言を反古(ほご)にする犬侍め」と甚五郎がののしると、蜂谷は怒って刀を抜こうとした。
    甚五郎 創発1 蜂矢 創発1

    甚五郎は当身を食わせた。それきり蜂谷は息を吹き返さなかった。平生何事か言い出すとあとへ引かぬ甚五郎は、とうとう蜂谷の大小を取って、自分の大小を代りに残して立ち退いたというのである。 
    甚五郎 創発1 蜂矢 創発2

    指数のため、甚五郎は、創発あり1なし4、蜂谷は、創発あり4なし1になる。

    花村嘉英(2021)「森鴎外の『佐橋甚五郎』でオッズ比を考える」より

  • 森鴎外の「佐橋甚五郎」でオッズ比を考える2

     オッズ比が1とは、対象とする事象の起こりやすさが両群で同じということであり、1より大きいとは、事象が第1群(第2群)でより起こりやすいということである。オッズ比は必ず0以上である。第1群(第2群)のオッズが0に近づけばオッズ比は0(∞)に近づく。但し、bやcが0の場合、オッズ比の公式の分母に0が入るため、オッズ比が無限大(∞)になり95%信頼区間もできなくなる。
     そこで4つのセルに0.5を加えて、(a+0.5)x(d+0.5)/ (b+0.5)x(c+0.5)をオッズ比とする。これは、ウォルフ-ハルディンの補正と呼ばれている。

    花村嘉英(2021)「森鴎外の『佐橋甚五郎』でオッズ比を考える」より

  • 森鴎外の「佐橋甚五郎」でオッズ比を考える1

    1 オッズ比とは

     ある事象の起こりやすさを二つの群で比較する統計の尺度である。オッズ比の考え方は、2×2分割表であり、a/bが要因Aあり群の要因Bのオッズ、c/dが要因Aなし群の要因Bのオッズで、両者の比(a/b)/(c/d)=ad/ bcがオッズ比である。

    表1
    要因Aあり 要因Bありa 要因Bなしb 縦計a+b
    要因Aなし 要因Bありc 要因Bなしd 縦計c+d
    横計    a+c     b+d

    n=a+b+c+d
    要因Aありのオッズ=a/b
    要因Aなしのオッズ=c/d
    オッズ比=(a/b)/(c/d)=ad/bc

    花村嘉英(2021)「森鴎外の『佐橋甚五郎』でオッズ比を考える」より

  • 森鴎外の「佐橋甚五郎」でカイ二乗検定を考える3

    3 まとめ

     森鴎外の「佐橋甚五郎」で自覚症状と検査に関しクロス集計表を作成し、行要素と列要素の関連を計算し、カイ二乗値を計算し数字の意味を考えた。カイ二乗検定の分析に関心がある人は、試してもらいたい。 

    参考文献

    中村好一 基礎から学ぶ楽しい保険統計 医学書院 2016
    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 莫言の「蛙」でカイ二乗検定を考える ファンブログ 2020
    花村嘉英 莫言の「蛙」でファイ係数を考える ファンブログ 2020
    いちばんやさしい、医療統計 カイ二乗検定 best-biostatistics.com

  • 森鴎外の「佐橋甚五郎」でカイ二乗検定を考える2

    カテゴリーとして、自覚症状と検査で治療があるかどうかの件数を考える。

    表2 観測データ
    甚五郎 創発3 行動2 縦計5
    蜂谷 創発4 行動1 縦計5
    創発 甚五郎3 蜂谷4 横計7
    行動 甚五郎2 蜂谷1 横計3

    ① 甚五郎で創発ありのカテゴリー。10 x 5/10 x 7/10 = 3.5  
    ② 甚五郎で創発なしのカテゴリー。10 x 5/10 x 3/10 = 1.5
    ③ 検査で治療ありのカテゴリー。10 x 5/10 x 7/10 = 3.5  
    ④ 検査で治療なしのカテゴリー。10 x 5/10 x 3/10 = 1.5  

    表3 期待度数
    甚五郎 創発あり3.5 創発なし1.5
    蜂谷 創発あり3.5 創発なし1.5

    カイ二乗検定は、表2と表3の差を計算する。(観測データ-期待度数)2 / 期待度数の公式で各カテゴリーを計算すると、表4になる。

    表4 差の計算
    自覚 治療あり0.07 治療なし0.17
    検査 治療あり0.07 治療なし0.17

    カイ二乗検定は、表4の値を全て足したものになる。0.07 +0.07+0.17+0.17=0.48
    カイ二乗値、つまり、観測と期待度数の差は、0.48になる。

    花村嘉英(2021)「森鴎外の『佐橋甚五郎』でカイ二乗検定を考える」より