日心第70回大会（2006）
自然言語の単純接触効果を予測するロジスティック回帰分析
横山詔一
（国立国語研究所 ＆ 政策研究大学院大学）
key words：単純接触効果，文字頻度，一般対応法則，選好予測，社会言語学，計量国語学
は線型の関数である。2 肢強制選択で選択肢 1 と 2 のうち 1 を
選ぶ確率を p1 とおくと，2 を選ぶ確率は 1－p1 となる。式(2)
の左辺に含まれる項 p1／(1－p1) をオッズ（odds）という。
log{p1／(1－p1)}＝Z ------- (2)
選択肢 1 と 2 の反応頻度をそれぞれ R1，R2 とおけば，反応
の合計頻度 N は R1＋R2 である。選択肢 1 を選ぶ確率 p1 は R1
／N で，オッズは式(3)になる。
p1／(1－p1) ＝(R1／N)／(R2／N) ＝R1／R2 ------- (3)
式(2)の右辺 Z に S log (r1／r2)＋log b を代入すると，
式(4)にな
る。p1／(1－p1) ＝R1／R2 であるから，式(4)は式(1)と等しい。
log{p1／(1－p1)}＝S log (r1／r2)＋log b ------- (4)
これは単純接触効果を織り込んだ一般対応法則のモデル式で
あるだけではなく，ロジスティック回帰分析の形にもなってい
る。では，式(4)は字体選好課題の選択確率をどのくらい正確に
予測できるのであろうか。本研究はこの点を検討した。
実 験
方 法
手続き 実験の冒頭で“パソコンなどで字を書いている場面をイ
メージするように”と伝え，“桧－檜”のような異体字ペア263組を
実験参加者に呈示して，より使いたい方の字体を直観的に選択さ
せた。実験は1998年9月に京都の立命館大学で72名に実施した。
説明変数 新旧両字体ともJIS X0208-1983で表示可能な86組につ
いて新旧字体頻度を計数した。字体頻度は，横山・笹原・野崎・
ロング（1998）による朝日新聞漢字頻度データによった。漢字の
延べ数は約1,700万字で，異なり数は4,583。
結 果
新聞における旧字体頻度をr1，新字体頻度をr2，実験で得た旧
字体選択人数をR1，新字体選択人数をR2として，式(4)のロジス
ティック回帰分析を行い，最尤推定法でパラメータを推定した。
式(4)を変形すると式(5)が得られ，異体字ペアごとに旧字体選択
確率p1の予測値が求まる。
p1＝1／{ 1＋exp[－0.323 log (r1／r2) + 0.232 ] } ------- (5)
選択確率p1を100倍して旧字体選択率（PrefTrad）の予測値とし，
実測値との相関を算出したところ，r = . 804（p< .01，df = 84）と
なった。図1に旧字体選択率(%)の予測値と実測値の散布図を示す。
以上の結果から，単純接触効果の大きさは，一般対応法則のパラ
メータをロジスティック回帰分析で推定することで，かなり精度
良く予測できることが示唆された。
100
Observed PrefTrad (%)
言語コミュニケーションにおいては，どの表現を選択するか
という意思決定を絶え間なく瞬時に行う必要がある。例えば，
相手に話しかける際は“様，さん，君，ちゃん”などの呼称が選
択肢として浮上する。ある表現を選択する際の重要な要因は選
好（preference）であろう。人間は自分の好きな表現を使う傾向
にある。
では，日常生活における言語表現の選好は，どのようなメカ
ニズムによって決定されるのであろうか。選好に影響する要因
の説明でよく知られているのが，社会心理学の分野で Zajonc
（1968）が提唱してきた単純接触効果（mere exposure effect）で
ある（生駒，2005）
。単純接触効果とは，なじみのない新奇な刺
激に繰り返し接触しているだけで，その刺激に対する好み
（favorability）が高まるという現象である。単純接触効果の実
験室実験は，刺激に接触する頻度が最大でも 25 回ぐらいで，刺
激に接触する期間も実験実施の間だけという制約がある。とこ
ろが，自然言語に目を向けると，接触頻度が数百万回以上に達
するとか，接触期間が数十年にわたる刺激も珍しくない。
■異体字を刺激とする利点
日本語の漢字には異体字（variant）の豊富なバリエーションが
存在する。異体字とは“桧－檜”のように読みと意味は同じで字体
だけが異なる文字の集合を指す。異体字を刺激材料とすれば，文
字数，読み，意味がまったく等価で，形だけが異なる刺激ペアを
作成できる。社会言語学の分野では，異体字刺激を用いた選好の
研究がすでに行われている。その手法は，異体字ペアを実験参加
者に呈示して字体選好課題を実施するというものである。字体選
好課題とは“桧－檜”などの新旧字体ペアを実験参加者に呈示し，
パソコンなどで字を書く場面をイメージしたときに，より使いた
いと感じる方の字体を2肢強制選択させる課題である。
■一般対応法則の適用とロジスティック回帰分析の導入
さらに，計量国語学の分野では一般対応法則（generalized
matching low）を援用して，コーパスで計数した漢字頻度から字
体選好課題の結果を予測する試みがなされている
（横山，
2006）
。
一般対応法則は動物の選択行動研究から Baum（1974）が導い
たもので，反応比 R1／R2 と強化比 r1／r2 が式(1)のような単純
な関数関係のもとで対応していることをいう。log は自然対数
（底 e）
，パラメータ S は反応感度，b は反応バイアスを示す（乙
部，2005；竹村・藤井，2005）
。
log (R1／R2)＝S log (r1／r2)＋log b ------- (1)
計量国語学分野における一般対応法則の利用は次のようにし
てなされている。“桧－檜”のような異体字ペアのうち，日常の
言語生活で旧字体に接触する頻度は r1，新字体に接触する頻度
を r2 とする。同様に，字体選好課題で旧字体を選択する人数は
R1，新字体を選択する人数を R2 とする。それぞれの字体に対
して人間がどのくらい接触しているかの頻度 r1 と r2 について
は信頼に足る実測データがどこにも存在しないため，新聞での
使用頻度を接触頻度の推定値とする。新聞コーパスで計数した
漢字頻度データから式(1)における説明変数の接触頻度比につ
いて対数 log(r1／r2) を求め，最小自乗法でパラメータを推定
する手法が横山（2006）によって報告されている。その眼目は，
ロジスティック回帰分析の考え方を導入した点にある。ロジス
ティック回帰分析は医学統計などのほか，社会言語学で Labov
（1966，1972）によって開拓された変異理論の分野でも盛んに
利用されている（松田，2006）
。そのモデル式は式(2)になる。Z
80
60
40
20
0
0
20
40
60
80
100
Predicted PrefTrad (%)
図 1 旧字体選択率の予測値と実測値の散布図（京都 9 月）
（Yokoyama Shoichi）
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