ソーシャルネットワーク（社会言語学）

社会言語学の分野では、ソーシャル ネットワークは特定の言語コミュニティの構造を表します。ソーシャル ネットワークは個人間の「つながりの網」(レスリー ミルロイ) で構成され、ネットワークの構造は、ネットワークを構成するつながりの種類によって異なります。ソーシャル ネットワーク理論 (社会言語学者が使用) では、ソーシャル ネットワークと、ネットワーク内のメンバー間の相互作用が言語変化の原動力であると仮定しています。

ソーシャル ネットワークの重要な参加者は、アンカー、つまり中心人物です。このアンカーから、さまざまな強さのつながりが、アンカーと直接リンクしている他の人々へと放射状に広がります。これらの人々はポイントで表されます。ネットワークの参加者は、その立場に関係なく、アクターまたはメンバーと呼ばれることもあります。

ソーシャル ネットワークの構造を説明する方法は複数あります。その中には、密度、メンバーの近さ、中心性、多重性、順序などがあります。これらの指標は、ネットワーク内のさまざまな接続方法を測定し、一緒に使用すると、特定のネットワークの構造の全体像が得られます。

ソーシャル ネットワークは、密度や多重性などの要素によって測定されるメンバー同士のつながりの度合いに応じて、「緩い」または「密な」と定義されます。^[1] この密接さの尺度は、社会的動機による言語変化の研究に不可欠です。ソーシャル ネットワークの密接さは、人口の発話習慣の革新性の欠如と相関関係にあるためです。逆に、緩いネットワークは言語的に革新を起こす可能性が高くなります。

特定のソーシャル ネットワークの密度は、アクター間の既存のリンクの数を、同じアクター セット内の潜在的なリンクの数で割ることで求められます。^[2] 結果の数値が高いほど、ネットワークの密度が高くなります。密なネットワークは、外部との接触が少なく、社会的結束度の高い、小規模で安定したコミュニティで見つかる可能性が最も高くなります。対照的に、緩いソーシャル ネットワークは、外部との接触が多く、社会的結束が比較的低い、大規模で不安定なコミュニティで発生する可能性が高くなります。^[3]

メンバーの近接中心性は、個々のアクターがコミュニティ内の他のすべてのアクターとどれだけ近いかの尺度です。近接中心性が高いアクターは中心メンバーであり、ネットワークの他のメンバーと頻繁に交流します。ネットワークの中心メンバーはそのネットワークの規範を維持するプレッシャーを受ける傾向がありますが、ネットワークの周辺メンバー（近接中心性スコアが低いメンバー）はそのようなプレッシャーに直面しません。^[4] したがって、特定のネットワークの中心メンバーは、ネットワーク内の既存の規範に従って話すように社会的に動機付けられているため、通常、言語革新を採用する最初のメンバーではありません。^[5]

多重性は、2 人の行為者間の個別の社会的つながりの数です。これは、「関係内および関係間の交換の相互作用」として定義されています。^[6]職場を共有するなど、個人間の単一のつながりは、ユニプレックス関係です。個人間のつながりは 、それらの個人が複数の社会的状況で相互作用する場合、多重です。たとえば、A は B の上司であり、仕事以外では関係がないため、彼らの関係はユニプレックスです。しかし、C は B の同僚であり隣人でもあるため、B と C の関係は、さまざまな社会的役割で互いに相互作用するため、多重です。^[2]

オーダーは、ソーシャルネットワーク内での話し手の位置を定義する方法です。アクターは3つの異なるゾーンに分類されます。

特定のアクターとのつながりの強さに応じて、個人はネットワーク内でより強力になります。 ^[7]中心メンバーとのつながりが近いほど、個人はネットワーク内でより強力になります。言語変化のソーシャルネットワーク理論は、話者の順序と、権威のある言語的変種または権威のない言語的変種の使用との間の相関関係を探ります。

• 第一級ゾーン

第一階層のゾーンは、特定の個人に直接リンクしているすべての個人で構成されます。第一階層のゾーンは、「対人環境」 ^[8]または「近隣」とも呼ばれます。ネットワークの第一階層のメンバーは、ネットワークの中心に多数の直接接続を持つアクターです。

• 2次ゾーン

第2 オーダー ゾーンは、第 1 オーダー ゾーン内の少なくとも 1 人のアクターと接続している個人のグループです。ただし、第 2 オーダー ゾーンのアクターは、ネットワークの中心メンバーに直接接続されていません。第 2 オーダー メンバーは、ネットワークと緩やかまたは間接的に接続されており、特定のネットワーク メンバーとのみ接続できます。

• 第三次ゾーン

第三次ゾーンは、第一次ゾーンに直接接続されていない、新たに観察された個人で構成されます。^[9]第三次メンバーは、第二次ゾーンのアクターと接続している可能性がありますが、第一次ゾーンとは接続していません。彼らはネットワークの周辺メンバーであり、ネットワークの他のメンバーと頻繁に接触していない可能性があるため、メンバーの近接中心性が最も低いアクターであることがよくあります。

社会言語学では、性別や人種などの大まかなカテゴリーではなく、コミュニティの規範の観点から言語の変異を説明するためにソーシャルネットワークが使用されています。^{[7]話者の社会的特徴に焦点を当てる代わりに、ソーシャルネットワーク分析は話者間の関係性に集中し、それらの関係性に照らして言語の変化を考慮します。}変異主義社会言語学から脱却する努力の一環として、^[10]ソーシャルネットワークの概念は、ネットワークのつながりの強さと言語的変種の使用との間の関連を調べるために使用されてきました。これにより、研究者はステレオタイプな分類に頼ることなく、コミュニティの言語使用の正確な画像を作成できます。

ソーシャル ネットワークの概念は、マクロ レベルとミクロ レベルの両方に適用できます。ソーシャル ネットワークは、国民国家のような大規模なコミュニティから、オンライン デート サービスのような小規模なコミュニティまで、さまざまな場所で機能しています。また、友人、家族、近所などの親密な社会グループにも適用できます。最小のネットワークでも、アクター間の潜在的な接続が膨大な数に上るため、社会言語学者は通常、フィールドワークが管理しやすいように、小規模なネットワークのみを研究します。実際、小規模なネットワークを研究する場合でも、社会言語学者は、ネットワークを 1 つずつ接続してマッピングするのではなく、前のセクションで概説した指標に依存します。ネットワークの一般的な構造をマッピングする方法の 1 つは、各話者に強度スケールを割り当てることです。たとえば、北アイルランドのベルファストにおけるレスリー ミルロイのソーシャル ネットワークの研究では、研究者は 5 つの社会的変数を測定し、これらを組み合わせてネットワークの各メンバーの強度スケールを作成しました。

（１）高密度で地域に密着したクラスターのメンバーシップ。

（２）近隣地域に実質的な親族関係があること（自身の核家族に加えて、複数の世帯）。

（３）同じ地域出身の２人以上の者と同じ場所で働いていること。

（４）当該地域内の同性の２人以上と同一の職場であること。

（５）余暇時間に同僚と自発的に交流すること。^[7]

ネットワーク強度スコアを割り当てることで、個人のネットワークパターンを測定し、言語パターンとの関連性をテストすることが可能になる。^[11]

近年、コンピュータシミュレーションとモデリングは、より広い観点からソーシャルネットワークを研究するために使用されています。^{[12] [13] [14]} これまでのソーシャルネットワーク研究は個人のつながりに焦点を当てていたため、研究者が被験者と個人的に作業できるようにネットワークのサイズが制限されていました。高度なコンピュータモデリング技術の登場により、社会言語学者は、何千人もの被験者を個別に作業するという不便さなしに、長期間にわたって大規模な個人のネットワークの言語行動を研究できるようになりました。

コンピュータシミュレーションとモデリング技術の進歩は、より多くの参加者とより長い期間の両方で、より大規模なソーシャルネットワークの研究に利用されてきた。^{[12] [13] [14]} これまでのソーシャルネットワーク研究では、個々のつながりを非常に詳細に調べる必要があったため、対象となるネットワークのサイズを制限しなければならなかった。また、この分野で研究している言語学者は、言語の変化は単一の研究プロジェクトの範囲を超えた規模で、長い期間にわたってゆっくりと起こる傾向があるため、その原因を正確に特定することができなかった。コンピュータモデリングの台頭により、社会言語学者は、何千人もの被験者を個別に長期間研究するために必要な膨大な時間を費やすことなく、大規模ネットワークの言語行動を研究できるようになった。この分野における先駆的な研究は、2011年のFagyalらによるものである。^[12]

ソーシャル ネットワークは、言語の違いを単に社会階級に帰するのではなく、個人の行動に影響を与える力を調査するため、ソーシャル ネットワークに基づく言語変化の理論は、変異主義の社会言語学よりも深く言語行動を説明することができます。ソーシャル ネットワーク理論の 2 つの主要な発見は、密な (高度に相互接続された) ネットワークは変化に抵抗することと、ほとんどの言語変化は弱いつながり、つまり問題のネットワークに中心的に接続されていない人々によって引き起こされるというものです。ソーシャル ネットワークを研究しているほとんどの社会言語学者はこれらの発見に同意していますが、ネットワーク内のどのアクターが言語変化の主な推進力であるかについては長い議論が続いています。この議論の結果、強いつながり理論と弱いつながり理論という 2 つの理論が生まれました。

強い絆理論、またはエージェント理論は、社会ネットワーク理論以前から、古典的な社会言語理論において変化の原動力として長い間考えられてきた。^{[15] [16] [17]}社会ネットワーク理論 の文脈では、エージェントとはネットワーク内で他の人と最もつながりがあり、その話し方がネットワーク内の人々によく模倣される人々である。これらのエージェントはネットワーク内での言語使用も規制し、したがって、グループのメンバーは地位の高い変種を採用する可能性が高いため、ネットワーク全体で好みの変種が優位になるようにする。強い絆のネットワークは言語革新に抵抗すると考えられている。なぜなら、威信のある形式も保守的な形式になる傾向があるからである。^{[18] [19]}中心的エージェントは、他のネットワークのリーダーと対話することもできる。強い絆理論によれば、新しい変種はこのようにして広まる。ウィリアム・ラボフによるフィラデルフィアの言語コミュニティの研究は、強い絆理論の例を提供している。^[12]

社会言語学者は最近、弱いつながり、つまり頻繁に移動する人や孤立した地域に住む人など、グループに密接に結びついていない個人に研究の焦点を当て始めています。 [20] 1983年にミルロイとミルロイによって最初に提唱された弱いつながり理論は、言語^の変化は社会的ネットワークの二次的メンバーである人々によって広められると仮定しています。^[21] 弱いつながりを持つエージェントは、ほとんどの時間を中央ネットワークの外部の人々との交流に費やすため、新しい言語の変種に接触する可能性が高くなります。^[22] 緩いつながりを持つ個人はまた、不可欠なメンバーよりもグループの言語慣行に従う社会的圧力を受けません。^{[21] [23]}弱いつながりの社会ネットワーク理論は、言語変数は非中心的個人間の弱い一次元的な社会的つながりによって広がると仮定しています。したがって、言語の変化は、小さなコミュニティよりも大きなコミュニティの方が速く起こる傾向があります。^[24]この理論を裏付ける証拠は、ハーレムの「ラメ」に関するラボフの研究と、 1987年のベルファストにおけるレスリー・ミルロイの研究に見いだされる。 ^[5]

この研究は、俳優たちが、望ましい社会的属性、特に都市部の学生に代表される「タフさ」を体現する他の（より名声のある）俳優たちを模倣することを選んだことを実証した。この望ましい資質の模倣は、強く結びついたエージェントがネットワークのメンバーを通じて規範を広めることで変化を先導していることを示している。デトロイトの高校での言語規範に関するエッカートの研究で、彼女は郊外の若者が都市部の若者の言語特性（二重母音化や低音化を含む [i]）を採用したと指摘している。^[5]

ラボフが1986年にフィラデルフィアの言語共同体（「ソーシャルネットワーク」が普及する前の用語）について行った研究では、言語変化の主体は言語共同体のリーダーたちであることが実証された。言語において高い権威を持つアクターがこれらの形式の使用を主導し、コミュニティ内で規範として強制した。その後、このネットワークのメンバーはネットワーク内で標準化された形式をネットワーク外で使用し、継続的な使用によってこれらの言語規範が広く採用されるようになった。^[5]

柴田健の1960年の小学生研究^[25]は、社会的ネットワークのインサイダー、つまりリーダーが言語変化を促進するという見解を強力に裏付けている。彼は数人の小学生にインタビューし、この研究のために作った造語をいくつか教えた。生徒たちにこれらの語を教え、他の生徒たちにも教えるように指示した後、彼は1週間後に再び戻ってきて結果を観察し、人気者で、友好的で、明るく、クラス活動に積極的な少数の子供たちが、これらの語を広めた主な人々であった。それぞれのネットワークの中心として、これらの子供たちは言語変化の強いつながりのリーダーとして機能した。

ラボフが1966年にサウスハーレムのアフリカ系アメリカ人の俗語英語について行った研究^[26]では、アフリカ系アメリカ人の社会ネットワークにおける第2層のアクターが、彼らのコミュニティにおける言語的変化のきっかけを作ったことが明らかになった。これらの第2層のアクター、つまり「レーム」は、言語ネットワークのリーダーからは高く評価されていなかったが、他のネットワークとのつながりがあり、新しい言語的変数の源泉であった。この研究は、ミルロイとミルロイが提唱した弱いつながり理論の基礎となった。

ミルロイとミルロイによるこの研究では、1970 年代のベルファスト都心部の労働者階級コミュニティ 3 か所 (バリマッカーレット地区、ハマー地区、クロナード地区) で話されていた方言の英語を調査しました。ミルロイは、知人または「友人の友人」として各コミュニティの生活に参加し、コミュニティ内の個人の統合とそれらの個人の話し方との相関関係を調査しました。

調査対象となった各個人には、コミュニティ、職場、余暇活動における他の人々に関する知識に基づいて、1 から 5 までのネットワーク強度スコアが与えられ、5 が最高のネットワーク「強度スコア」となります。5 つの変数のうち、1 つは密度を測定し、他の 4 つは多重性を測定しました。

次に、ベルファストの都市部言語コミュニティを明らかに表す音韻変数 (ai)、(a)、(l)、(th)、(ʌ)、(e) の使用を各人が測定した。この研究の独立変数は、年齢、性別、場所であった。これらの言語変数は、研究の従属変数を構成し、各話者のネットワーク構造と背景との関連で分析された。地域標準からの偏差は、話者が統合されているソーシャル ネットワークの密度と多重度によって決定された。

研究者らは、ネットワーク強度スコアの高さが方言の使用と相関関係にあることを発見し、そのため方言のバリエーションの使用はネットワークへの統合レベルに大きく影響されることを発見した。研究の結論は、緊密なネットワークが方言の維持に重要であるということだった。

1987 年にミルロイが実施したこの研究では、変数 [u] と労働者階級のアイデンティティとの関係が調査されました。研究者は、このコミュニティ アイデンティティとのつながりが最も弱いアクターが、変数 [u] を最も多く使用し、ネットワークとのつながりを強化する方法である可能性を発見しました。

研究者が調査した村のひとつ、バリーマッカーレットでは、丸められていない [u] を最も頻繁に使用していたのは若い男女で、彼らは労働者階級のネットワークとのつながりが弱かったが、この変数を労働者階級の強靭さのイメージを投影するために頻繁に使用していた。これらの若者は他のソーシャル ネットワークのメンバーと頻繁に交流し、そのため [u] の認識を自分たちのソーシャル ネットワークを通じて広め、その結果、ベルファストのほとんどの地域で丸められていない [u] が採用されるようになった。これらの結果は、言語変化の弱いつながり理論を裏付けるものである。なぜなら、言語変化を広めたのはソーシャル ネットワークの周辺にいるアクターたちだったからである。

コンピュータシミュレーションを採用した重要な研究の1つは、言語変化におけるグループ内部者（リーダー）と外部者（一匹狼）の役割に関するファギャル、スワルプ、エスコバー、ガッサー、ラッカラジュドの研究でした。^[12]研究者は、変化がネットワーク内で予測通りに広がるためには、第1次と第2次のネットワークメンバー（「リーダー」と「一匹狼」とも呼ばれる）の両方が必要であることを発見しました。

この研究では、研究者らは、マトリックス アルゴリズムを使用してネットワークに接続されたノードと呼ばれる 900 人の参加者のソーシャル ネットワークをシミュレートしました。次に、各ノードに言語の変種をランダムに割り当てました。アルゴリズムの各サイクルで、すべてのノードが他のノードと対話し、各ノードに割り当てられる変種は、他のノードが持つ変種に応じてランダムに変化しました。このサイクルは 40,000 回繰り返され、各サイクルの最後に、各ノードに接続された変種が記録されました。

ファギャルらの研究結果によると、「大規模で社会的に異質な集団」では、他の言語的変異が完全に排除されたわけではないものの、最終的に 1 つの言語的変異がコミュニティの標準になった。しかし、研究者がネットワークを操作して、孤立者またはリーダーのいずれかを削除すると、結果は変わった。孤立者がいなければ、1 つの変異が他のすべての変異を急速に排除し、リーダーがいなければ、どの変異も大多数の話者にとって標準にはならなかった。

これらの発見により、研究者は、言語の変化の原因はリーダー（または中心）なのか、それとも孤独な人なのかという、社会ネットワーク理論における主要な議論に取り組むことができました。彼らの研究結果では、リーダーと孤独な人の両方の存在が不可欠でしたが、2 種類のエージェントは変化のプロセスにおいて異なる役割を果たしました。

リーダーたちは、まったく新しい形態を導入するのではなく、ネットワーク内にすでに存在する形態の採用を加速させます。逆に、研究者たちは孤独者の役割を次のように説明しています。「孤独者が、その影響が中央に接続されたハブにまで及ぶような人口構造の一部である場合、彼らは時間の経過とともに言語システムに決定的な影響を与える可能性があります。」

これまで研究者らは、孤独な人々はより大きなコミュニティから無視されていた古い形態を保存していると仮定していた。Fagyal らは、ネットワークにおける孤独な人々の役割は古い特徴を保護し、それをコミュニティに再導入することであると示唆することで、この主張を複雑化している。

2006年にベルグが行ったデジタルソーシャルネットワークを言語ソーシャルネットワークとして研究した研究者らは、ソーシャルネットワークが言語コーパスとしても言語ネットワークとしても価値があると指摘している。^[13]

カルメン・ペレス・サバテルによる2012年のフェイスブックユーザー研究^[27]では、大学のフェイスブックページでネイティブスピーカーと非ネイティブスピーカーが英語をどのように使用しているかについて論じている。研究者らは、これらの投稿を「コンピューターを介したコミュニケーション」のモデルとして分類している。これは、文章と話し言葉の特徴を組み合わせた新しいコミュニケーションスタイルである。フェイスブックの投稿は、ユーザーがネイティブスピーカーか非ネイティブスピーカーかにかかわらず、一般的にある程度のくだけた内容になっているが、ネイティブスピーカーはよりくだけた内容になっていることが多い。例えば、研究で挙げられた非ネイティブスピーカーは、手紙形式のあいさつ文と挨拶文を分けて使用しており、言語的不安を示唆している。研究の結論は、「コンピューターを介したコミュニケーション」は必ずしもくだけた内容になるわけではなく、オンラインソーシャルネットワークは非仮想ソーシャルネットワークと同様のパターンを示すというものだった。

• 計算言語学
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• 指標性
• レスリー・ミルロイ
• マーク・グラノヴェッター
• ペネロペ・エッカート
• ソーシャルネットワーク
• ソーシャルネットワーク分析
• 社会言語学
• ウィリアム・ラボフ

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