グロットクロノロジー

グロットクロノロジー（アッティカ語のγλῶττα（舌、言語）、χρόνος（時間）に由来）は、比較言語学を含み、言語間の年代関係を扱う語彙統計学の一部です。^{[1] : 131}

このアイデアは、1950年代にモリス・スワデッシュがサリッシュ語の内部関係に関する論文で展開した。 ^[2]彼は、2つの仮定の下でこのアイデアを展開した。世界のすべての言語には、比較的安定した基本語彙（スワデッシュリストと呼ばれる）が確かに存在する。そして、置き換えは、経過時間ごとに一定の割合で放射性崩壊に類似した方法で起こる。数学と統計を使用して、スワデッシュは言語がいつ分かれたかを判断し、分離が起こったおおよその時期を示す方程式を開発した。彼の方法は、2つの言語間の分離日を決定するための明確な方法を提供することで、言語人類学者を支援することを目的としていた。この式は、2つの言語が単一の共通祖先から分かれたと想定されてから何世紀が経過したかを示す。彼の方法はまた、古代言語が存在した可能性がある時期に関する情報を提供することを目的としていた。^[3]

グロットクロノロジーに関する情報を含む研究や文献は多数あるが、今日では広く使用されず、論争の的となっている。^[3]グロットクロノロジーは数千年前の言語の分離を追跡するが、多くの言語学者はそれが「確実性」というよりは「可能性」に近いため、この概念に懐疑的である。一方、一部の言語学者は、グロットクロノロジーは考古学的年代との関連性から注目を集めていると言うかもしれない。グロットクロノロジーは考古学的データほど正確ではないが、一部の言語学者は依然としてそれが確実な推定値を提供できると信じている。^[4]

時間の経過とともに、スワデシュ法はさまざまな形で発展してきましたが、スワデシュのオリジナルの方法は非常によく知られており、「グロットクロノロジー」は通常、スワデシュと結び付けられています。^{[1] : 133  [5]}

言語年代学の元々の方法は、言語の核となる語彙がすべての言語と文化において一定の割合（または一定平均の割合）で置き換えられると仮定し、時間の経過を測定するために使用できるとしました。このプロセスでは、複数の言語に類似する語彙と形態素のリストを使用します。

リストはモリス・スワデッシュによって編纂され、借用語に対して耐性があると想定されていた（もともとは1952年に200語のリストとして設計されたが（参照、ただし、現代の言語学者の間では、スワデッシュ（1955）^[6]の洗練された100語のリストの方がはるかに一般的である）。

中核語彙は、人称代名詞、身体部位、天体や生物、基本動作の動詞、数字、基本形容詞、親族用語、自然現象や出来事など、あらゆる人間の言語に共通する概念を網羅するように設計されました。^[7]基本単語リストにより、特定の文化や時代に特有の概念が排除されます。差別化単語リストを通じて、理想は実際には不可能であり、意味セットは比較対象の言語に合わせて調整する必要がある場合があることがわかりました。単語リストは研究を通じて均一ではなく、研究対象の両方の言語に合うように変更および設計されることがよくあります。言語学者は、使用されているすべての単語が文化的に偏りのない単語リストを見つけるのは難しいと感じています。^[8]他の言語学者によって多くの代替単語リストが編集されており、意味スロットが少なくなっていることがよくあります。

次に、単語リスト内の同族語（共通の起源を持つ単語）の割合を測定します。同族語の割合が大きいほど、比較対象の 2 つの言語が最近に分かれたと推定されます。

単語リストの決定は、形態素の減衰または語彙の変化に依存しています。言語にグロットクロノロジーを適用するには、形態素の減衰が一定の割合で維持される必要があります。一部の言語学者は、形態素の減衰率が歴史を通じて同じままであるとは限らないと主張しているため、グロットクロノロジーの公式は批判されています。^[8]

アメリカの言語学者ロバート・リースは、 200語のリストを使用して13の言語ペアの既知の変化を考慮することで、単語の「glottochronological constant」（r）の値を得ました。彼は90％の信頼度で0.8048 ± 0.0176という値を得ました。100語のリストでは、スワデッシュは0.86という値を得ました。この高い値は、意味的に不安定な単語の除去を反映しています。

モリス・スワデッシュが提唱したグロットクロノロジーの基本的な公式は次のとおりです。

${\displaystyle t=-{\frac {\ln(c)}{2\ln(r)}}}$

t = 言語のある段階から別の段階までの一定期間（千年単位で測定）、^[9] c = その期間の終わりに保持される単語リスト項目の割合、r = その単語リストの置換率。

スワデシュは、非言語データ（古典ラテン語から現代ロマンス語へのおおよその距離など）によってtがわかっている歴史的に検証可能な事例をテストすることで、 Lの経験値として約 0.14 に到達しました。これは、置換率が 1000 年ごとに 100 語リストから約 14 語を占めることを意味します。これは以下の表に示されています。

グロットクロノロジーは、サリシャン語族^[10] 、インド・ヨーロッパ語族^[11] 、日本語族^[12] 、アフロ・アジア語族[13] 、中国語^{[14] 、} マヤ語族やその他のアメリカ言語^[15]を含むさまざまな言語族に適用されました。

アメリカインディアンについては、考古学だけでなく、放射性炭素年代測定や血液型^{[疑わしい–議論]}との相関関係も得られています。 ^[要出典]

以下は基本的なトルコ語の単語とその英語訳で構成された基本単語リストの例です。^[16]

言語変化の概念は古く、その歴史はHymes (1973) とWells (1973) で概説されている。ある意味では、グロットクロノロジーは歴史の再構築であり、考古学と密接に関連していることが多い。多くの言語研究では、グロットクロノロジーの成功は考古学的データと並んで見出されるとされている。^[4]グロットクロノロジー自体は20世紀半ばにまで遡る。^{[6] [17] [7]}この主題の紹介はEmbleton (1986) ^[18]とMcMahon and McMahon (2005) に記載されている。^[19]

グロットクロノロジーはそれ以来ずっと議論の的となっているが、その理由の一部は正確さの問題であるが、その根拠が妥当かどうかという疑問もある（例えば、Bergsland 1958、Bergsland and Vogt 1962、Fodor 1961、Chrétien 1962、Guy 1980）。この懸念については、Dobson et al.（1972）、Dyen（1973）^{[20] 、Kruskal、Dyen、Black（1973） [21]}が取り上げている。単一単語の置換率の仮定は、借用語が含まれる場合に分岐時間の推定を歪める可能性がある（Thomason and Kaufman 1988）。

発表は「言語学者はなぜ日付をとらないのか」から、以下で論じるスタロスティンの発表まで多岐にわたる。 ^{[22]グロットクロノロジーは、その発祥以来、多くの言語学者、主に伝統的な}比較法の学派に属するインド・ヨーロッパ言語学者によって拒絶されてきた。批判に対する回答は、特に次の3つの論点に沿っている。

• スワデッシュリストの語彙素の安定性が高いという批判（ハーマン 1990）は、ある程度の損失があって初めて計算が可能になる（サンコフ 1970）ため、的外れである。単語リストの非均質性は、言語学者間の理解不足につながることが多い。言語学者は、基本的な文化単語の完全に偏りのないリストを見つけるのも困難である。言語学者が実用的な単語リストを見つけるには長い時間がかかり、使用可能なリストを見つけるには複数のテストリストが必要になることがある。^[8]
• 伝統的な言語年代学では、言語は安定した速度で変化すると想定されています。

したがって、Bergsland & Vogt (1962) では、著者らは、言語外の情報源によって検証可能な実際の言語データに基づいて、アイスランド語の「変化率」は 1 千年あたり約 4% であるが、密接に関連するRiksmal (文語ノルウェー語) では 20% にも達するという印象的な実証を行っています (Swadesh の提案した「一定率」は 1 千年あたり約 14% とされていました)。

この例と他のいくつかの類似の例は、スワデシュの公式がすべての入手可能な資料に当てはまらないことを効果的に証明したが、これは重大な非難である。なぜなら、Lの意味を「調整」するために使用できる証拠(長期間にわたって記録された言語の歴史) は、そもそも圧倒的に多いわけではないからだ。

置換の可能性は単語や特徴ごとに異なる可能性が高い（「それぞれの単語には独自の歴史がある」など、数百もの情報源がある：^[23]）。

この全体的な仮定は、多くの新しい試みにおいて修正され、単一の言語であっても単一の単語に格下げされてきました (以下を参照)。

スワデシュの数学的・統計的手法に対する理解が不足している。言語学者の中には、統計は「確実性」を信頼するのに対し、統計は「確率」につながるという理由で、この手法を全面的に拒否する人もいる。^[8]

• 真剣な議論としては、言語の変化は、当然ながら予測不可能であり、したがって計算不可能な社会歴史的出来事から生じるというものがあります。

スワデシュの当初のコンセプトと、グロットクロノロジーの完全な否定の間には、言語分析の正式な方法としてのグロットクロノロジーは、いくつかの重要な修正を加えることで有効になるという考えがあります。したがって、置換率の不均一性は、Van der Merwe (1966) ^[8]によって、単語リストをそれぞれ独自の置換率を持つクラスに分割することで対処され、Dyen、James、Cole (1967) ^{[24] は、}各意味に独自の置換率を持たせました。分岐時間と置換率の同時推定は、Kruskal、Dyen、Black によって研究されました。^[21]

Brainard (1970) は偶然の同語源を許容し、ドリフト効果は Gleason (1959) によって導入されました。Sankoff (1973) は借用パラメータの導入を提案し、同義語を許容しました。

さまざまな改善の組み合わせは、サンコフの「完全にパラメータ化された語彙統計」で説明されています。1972 年、サンコフは生物学の文脈で集団の遺伝的多様性のモデルを開発しました。エンブルトン (1981) は、言語の文脈でその簡略版を導き出しました。彼女はこれを使用して多数のシミュレーションを実行し、良好な結果が得られました。

系統学というまったく異なる科学分野に関連する統計手法の改善 、つまり DNA の経時的変化の研究が、最近新たな関心を呼び起こしました。新しい手法は、ツリー上のポイントを既知の歴史的イベントで較正し、それらの間の変化率を平滑化するため、以前の手法よりも堅牢です。そのため、一定の変化率を想定する必要がなくなりました (Gray & Atkinson 2003)。

このような変更を導入するもう一つの試みは、ロシアの言語学者セルゲイ・スタロスティンによって行われ、彼は次のことを提案しました。

• ある言語から別の言語に借用された体系的な借用語は混乱を招く要因であり、計算から除外する必要があります。本当に重要なのは、同じ言語の項目による項目の「ネイティブ」な置き換えです。この要因に気付かなかったことが、スワデッシュが当初、100 語リストから 1000 年間に 14 語未満の置き換え率を推定した主な理由でしたが、実際の割合ははるかに低く (約 5 または 6) なっています。この修正を導入すると、「ベルグスランド & フォークト」の議論は事実上無効になります。なぜなら、Riksmal データの徹底的な分析により、その基本語リストには他のゲルマン語 (主にデンマーク語) からの借用語が約 15 から 16 語含まれていることが示されており、これらの要素を計算から除外すると、割合は 1000 年間に 5 から 6 の「ネイティブ」な置き換えという予想割合まで下がるからです。
• 変化の速度は実際には一定ではなく、その単語が言語に存在していた期間によって異なります (語彙素 X が語彙素 Y に置き換えられる可能性は経過時間に正比例して増加します。いわゆる「単語の老化」は、獲得された二次的な意味の重みによって単語の主要な意味が徐々に「侵食」されることとして経験的に理解されています)。
• 100 語のリストにある個々の項目には、それぞれ異なる安定率があります (たとえば、「I」という単語は、一般に「yellow」という単語よりも置き換えられる可能性がはるかに低くなります)。

時間依存性と個々の安定度指数の両方を考慮した結果の式は次のようになります。

${\displaystyle t={\sqrt {\frac {\ln(c)}{-Lc}}}}$

この式では、- Lc は、最も不安定な要素が最初に、そして最も速く置き換えられるため、個々の速度が異なるために、置き換えプロセスが徐々に遅くなることを反映し、平方根は逆の傾向、つまり、元の単語リストの項目が「古くなり」、意味が変化する傾向が強くなるにつれて、置き換えが加速することを表しています。この式は明らかに Swadesh の元の式よりも複雑ですが、Starostin が示したように、前者よりも信頼性の高い結果をもたらし、歴史的知識によって確認できる言語分離のすべてのケースと多かれ少なかれ一致しています。一方、この式は、歴史的音韻論が綿密に練り上げられた言語族 (少なくとも同族語と借用語を明確に区別できる程度まで) に対してのみ、グロットクロノロジーが真剣な科学的ツールとして実際に使用できることを示しています。

• 基礎英語
• 同族
• ドルゴポルスキーリスト
• 歴史言語学
• インド・ヨーロッパ語研究
• ライプツィヒ-ジャカルタリスト
• 語彙統計
• 語彙の大量比較
• 祖語
• 定量比較言語学
• スワデシュリスト

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• ウィクショナリーのSwadeshリスト。
• いくつかの統計を用いた議論
• 言語年代学と語彙統計学の違いを簡単に説明します。
• クエリ可能な実験: 110 言語間の遺伝的近接性をツリーと議論で定量化