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文体測定学は、言語の文体に関する研究を、通常は書き言葉に応用したものです。 [1]また、音楽、 [2]絵画、[3]チェスにもうまく応用されてきました。 [4]
文体測定法は、匿名の文書や論争のある文書の著者を判別するためによく使用されます。 [5]文体測定法は、シェイクスピアの作品の著者の問題から法医学言語学に至るまで、法学、学術、文学の分野で応用されており、テキストの読みやすさの分析と方法論的な類似点があります。
文体測定法は、匿名または偽名の著者の正体を暴くため、または完全な識別には至らない著者に関する情報を明らかにするために使用される場合があります。著者は、コミュニケーションの意味のある内容を変えずに自身の文体特性を排除することで、この識別に抵抗するために、敵対的文体測定法を使用する場合があります。この方法は、その可能性を考慮しない分析を破ることができますが、敵対的環境における文体測定法の最終的な有効性は不確かです。文体測定法による識別は信頼できないかもしれませんが、識別されないことも保証されません。敵対的文体測定法の実践自体は検出できる場合があります。
歴史
様式測定学は、テキストの真正性、著者の身元、その他の疑問の証拠を得るためにテキストを分析する以前の手法から生まれました。
この分野の現代的実践は、ルネサンス期のイギリス演劇における著者問題の研究から注目を集めた。研究者や読者は、当時の劇作家の中には独特の言語嗜好パターンを持つ者もいることに気づき、そのパターンを利用して不確かな作品や共同作品の著者を特定しようとした。初期の試みは必ずしも成功したわけではなかった。1901年、ある研究者はジョン・フレッチャーが「them」の短縮形である「 'em」を好んだことを、フレッチャーとフィリップ・マッシンジャーの共同作品の区別の指標として利用しようとしたが、編集者が「 'em」を全て「them」に拡張したマッシンジャーの作品の版を誤って使用した。[6]
様式測定学の基礎は、ポーランドの哲学者ヴィンセンティ・ルトスワフスキの『様式測定学の原理』（1890年）で確立されました。ルトスワフスキはこの方法を使ってプラトンの対話篇の年表を作成しました。[7]
コンピュータの発達と、大量のデータを分析する能力の向上により、この種の取り組みは桁違いに強化された。しかし、コンピュータのデータ分析能力の高さは、高品質の出力を保証するものではなかった。1960年代初頭、AQモートン牧師は、聖パウロに帰せられる新約聖書の14の書簡のコンピュータ分析を行い、その作品群を6人の異なる著者が書いたことを示しました。彼の方法をジェイムズ・ジョイスの作品に適用したところ、ジョイスの多視点、多様式の小説『ユリシーズ』は5人の別々の人物によって書かれており、そのうちの誰もジョイスの最初の小説『若き芸術家の肖像』の執筆には関与していないという結果が出ました。[8]
しかし、研究者や学者は、時間の経過とともに、実践を重ねるうちに、より良い結果を出すために手法を洗練させてきました。初期の注目すべき成功の 1 つは、フレデリック・モステラーとデイビッド・ウォレスによる12 編のフェデラリスト論文の著者が誰であるかという論争を解決したことです。 [9] 当初の仮定と手法については依然として疑問が残っていますが (そして、おそらくこれからもずっとそうでしょう)、文書テキストの言語分析によって貴重な情報と洞察が得られるという基本的前提に異論を唱える人はほとんどいません。(実際、これはコンピューターの出現以前から明らかでした。サイラス・ホイらによるフレッチャー作品へのテキスト/言語分析の適用は、1950 年代後半から 1960 年代前半にかけて明確な結果をもたらしました。)
アプリケーション
スタイロメトリーの応用には、文学研究、歴史研究、社会研究、情報検索、多くの法医学的事例や研究が含まれます。[10] [11]最近では、匿名の中世アイスランドのサーガに関する長年の議論が、その利用によって前進しました。[12] [13] [14]また、コンピューターコードにも適用できます。[15]および本質的な盗作検出、つまり文書内の文体の変化に基づいて盗作を検出することです。[16]スタイロメトリーは、タイピング速度によって人がネイティブスピーカーか非ネイティブスピーカーかを予測するためにも使用できます。[17]
文体測定法は、校正中にテキストが歪んでしまうという問題を抱えている。[18]また、プラトンの場合のように、著者がキャリアの過程で異なる文体を採用するケースもある。プラトンは、ソクラテスの問題を扱った初期と中期の対話で採用したような異なる文体方針を選択した。[19]
特徴
著者帰属に関係するテキストの特徴は、一方では特異な表現や構文の発生を計算し（例えば、著者がどのように句読点を使用しているか、著者がエージェントレス受動態構文をどのくらいの頻度で使用しているかをチェックする）、他方では語彙の変異や統語的変異の測定など、読みやすさの分析に使用されるものと類似している。[20] 著者は特定のトピックを好むことが多いため、著者帰属の研究実験では、モデルが著者の特性ではなくトピックに過剰適合するのを避けるために、名詞、形容詞、動詞などの内容語を特徴セットから削除し、テキストの構造要素のみを保持することがほとんどである。[21] [22] 文体的な特徴は、多くの場合、テキスト全体または著者の全作品の平均として計算され、平均語長や平均文長などの測定値が得られる。このモデルにより、冗長な文章や簡潔な文章をはっきりと好む著者を特定できるが、その差異は隠されている。つまり、長い文章と短い文章が混在する著者の平均は、一貫して中程度の長さの文章を書く著者と同じになる。このような差異を捉えるために、一部の実験では、平均観測頻度ではなく、観測値にシーケンスやパターンを使用し、例えば、著者が特定のストレスや強調パターンを好むこと、[23] [24] や、著者が長い文章のシーケンスの後に短い文章を続ける傾向があることに注目している。[25] [26]
メンデンホールによる著者識別への最初のアプローチの一つは、観察結果を平均化せずに集約するものであると言える。[27]
最近の著者属性モデルでは、ベクトル空間モデルを使用して著者のスタイルに特有のものを自動的にキャプチャしますが、従来のモデルと同じ理由で、慎重な特徴エンジニアリングにも依存しています。[28] [29]
敵対的様式測定
敵対的文体測定法とは、文体を変更して、文体測定法によって著者の身元や特徴が判明する可能性を減らす手法である。[30]この作業は、著者の難読化または著者の匿名化としても知られている。文体測定法は、匿名の著者を暴いたり、仮名を著者の他の身元にリンクしたりする能力において、プライバシーの重大な課題を提起し、[ 31 ]たとえば、内部告発者、[32] 活動家、[33] デマを流す人や詐欺師にとって困難を生じさせる。 [ 34 ]機械学習技術とテキストコーパスが発達するにつれて、プライバシーのリスクは増大すると予想される。[35]
すべての敵対的文体測定法は、意味を変えずに文体のシグナルが不明瞭になるように原文を忠実に言い換えるという中核的な考え方を共有している。 [36] [37]このような忠実な言い換えは、文体測定法の分類器にとって敵対的な例である。[38]これには、多少の重複はあるものの、いくつかの広範なアプローチが存在する。模倣、つまり著者自身のスタイルを他人のスタイルに置き換えること、翻訳、つまり原文の特徴的なスタイルを排除することを期待して機械翻訳を適用すること、難読化、つまりテキストのスタイルを意図的に変更して著者自身のスタイルに似ないようにすることである。[36]
手動で文体を隠すことは可能だが、手間がかかる。[39]状況によっては、それが望ましいか必要である。[40]半自動または全自動の自動化ツールは、著者の役に立つ可能性がある。[39]このタスクを最も効果的に実行する方法とそのようなツールの設計は、未解決の研究課題である。[41] [35]いくつかのアプローチは、特定の文体測定分析を打ち破ることができることが示されているが[42] 、特に敵対性の可能性を考慮していないものについては、[43]未知の分析に直面した場合の安全性を確立することが課題である。[44]自動ツールにとって、言い換えの忠実性を保証することは重要な課題である。[35]
敵対的文体測定の実践自体が検出可能かどうかは不明である。いくつかの研究では、特定の方法が出力テキストに信号を生成することがわかったが、どのような方法が使用されたか不明な文体測定者は、それを確実に検出できない可能性がある。[35]
現在の研究
現代の文体測定法では、統計分析にコンピュータ、人工知能、インターネット経由で入手可能な増え続けるテキストのコーパスへのアクセスが使用されています。[45] Signature [46]（オックスフォード大学のピーター・ミリカン氏が作成したフリーウェア）、JGAAP [47] （デュケイン大学のパトリック・ジュオラ博士が作成したフリーウェアのJava Graphical Authorship Attribution Program ）、stylo [48] [49]（Maciej Eder、Jan Rybicki、Mike Kestemontが開発した、著者の帰属を含むさまざまな文体測定法分析用のオープンソースのRパッケージ）、オランダ語用のStylene [50] （アントワープ大学のウォルター・デールマンス教授とゲント大学のヴェロニク・ホステ博士によるオンラインフリーウェア）などのソフトウェアシステムにより、専門家でなくても文体測定法をますます実用的に使用できるようになりました。
学術的な会場とイベント
文体計測法は、言語学、辞書学、文学研究の応用として、自然言語処理や機械学習と組み合わせて、さまざまな学術分野で使用されており、盗作検出、著者分析、情報検索にも応用されています。[45]
法医学言語学
国際法医学言語学者協会（IAFL）は、国際法医学言語学者協会の2年ごとの会議（2016年にポルトで第13回）を主催し、法医学文体論を主要なテーマの1つとして取り上げた『国際音声・言語・法ジャーナル』を発行しています。
AAAI
人工知能協会（AAAI）は、テキストの主観的および文体的分析に関するいくつかのイベントを主催してきました。[51] [52] [53]
パン
PANワークショップ（当初は盗作分析、著者識別、重複文書検出に関するワークショップでしたが、後に盗作、著者、ソーシャルソフトウェアの不正使用を明らかにするためのワークショップに一般化）は、主にACM SIGIR、FIRE、CLEFなどの情報アクセス会議と連携して2007年から開催されています。PANは、盗作検出、 [54]著者識別、[55]著者の性別識別、[56] 著者プロファイリング、[57]破壊行為検出、[58]およびその他の関連するテキスト分析タスクのための共有チャレンジタスクを策定しており、その多くはスタイロメトリーに依存しています。
興味深いケーススタディ
- 1439年、ロレンツォ・ヴァッラは、ラテン語と4世紀の真正な文書で使用されているラテン語の比較に基づいて、コンスタンティヌスの寄進状が偽造であると証明した。
- 1952年、スウェーデンの司祭ディック・ヘランダーがストレングネスの司教に選出された。選挙戦は熾烈で、ヘランダーはストレングネス司教区の選挙民に他の候補者について中傷する100通以上の匿名の手紙を書いたとして告発された。ヘランダーは手紙を書いたことで有罪となり、司教の地位を失ったが、後に部分的に無罪となった。手紙はいくつかの文体測定法（およびタイプライターの特性）を使用して研究され、1978年に亡くなるまでの数年間にヘランダー自身が請け負った多くの裁判やさらなる調査では、文体測定法とその証拠としての価値が詳細に議論された。[59] [60]
- 1975年、ロナルド・レーガンはカリフォルニア州知事を退任した後、数百の放送局に配信される毎週のラジオ解説番組を始めました。2001年の90歳の誕生日に彼の個人的なメモが公開された後、どの講演が彼自身によって書かれたもので、どの講演がさまざまな側近によって書かれたものかを判断するために、文体統計学的手法が用いられた研究が行われました。[61]
- 1996年、ヴァッサー大学のドナルド・フォスター教授[62]が、物議を醸したペンネームで書かれた本『 Primary Colors』の文体分析を行い、著者がジョー・クラインであると正しく特定されたことで、この問題はより広い層の注目を集めることとなった。（この事件は筆跡分析によって著者が確定した後にようやく解決した。）
- 1996年、計量文学的手法を用いてユナボマーのマニフェストと容疑者の一人であるセオドア・カジンスキーが書いた手紙を比較し、カジンスキーは逮捕され、後に有罪判決を受けた。[63]
- 2015年4月、研究者らは様式測定法を用いて、戯曲『二重の嘘』がウィリアム・シェイクスピアの作品であると特定した。[64] [65]研究者らはシェイクスピアとジョン・フレッチャーの戯曲54作品を分析し、平均的な文の長さを比較し、珍しい単語の使用を研究し、言語の複雑さと心理的価値を定量化した。
- 2016年、ニュージーランドのオークランド大学の名誉英語学教授で、ニュージーランド王立協会会員でもあるマクドナルド・P・ジャクソン氏は、著者帰属の分析にこれまでの研究生活のすべてを費やし、「クリスマス前の夜」を書いたのは誰か？：クレメント・クラーク・ムーア対ヘンリー・リヴィングストン問題の分析[66]と題する本を執筆し、対立する議論を評価し、初めて現代の計算文体論の著者帰属技術を使用して、長年の論争を検証した。ジャクソン氏はさまざまなテストを採用し、音素の統計的分析という新しいテストを導入し、リヴィングストンがこの古典作品の真の著者であると結論付けている。
- 2017年、サイモン・フラー氏とジェームズ・オサリバン氏は、ベストセラー作家のジェームズ・パターソン氏が共著と思われる小説の中では執筆活動を一切行っていないと主張する研究を発表しました。 [67] [68] [69]オサリバン氏によると、元アメリカ大統領ビル・クリントン氏との共著『The President is Missing』はこのルールの例外です。[70]
- 2017年、言語学者、コンピューター科学者、学者のグループがエレナ・フェランテの著者を分析した。パドヴァ大学で作成された40人の作家による150の小説を含むコーパスに基づいて、彼らはフェランテの小説7作に基づいて彼女の文体を分析した。彼らは、例えばスタイロを使用して、彼女の文体を39人の他の小説家と比較することができた。[48]結論は全員同じだった。ドメニコ・スタルノーネがエレナ・フェランテの秘密の著者である。[71]
- 2018年、ハーバード大学の統計学上級講師マーク・グリックマンは、ハーバード大学の元統計学学生ライアン・ソング、カナダ・ノバスコシア州のダルハウジー大学の教授ジェイソン・ブラウンと協力し、測定法を応用して、ビートルズの曲「イン・マイ・ライフ」はジョン・レノンが作曲した可能性が高いが、真ん中の8番はポール・マッカートニーが書いた可能性も50%あることを発見した。[72] [73]
- 2019年、アルバロ・クエヤル・ゴンザレスとヘルマン・ベガ・ガルシア・ルエンゴス（バリャドリッド大学）が指揮するETSOプロジェクト「スペイン黄金時代の演劇に応用されたスタイロメトリー」[74 ]により、スペイン黄金時代の戯曲3000編が収集された。スタイロメトリー分析を適用した後、 Mujeres y criadosがロペ・デ・ベガ[75] [76]に帰属することが承認され、ペレス・デ・モンタルバンに帰属されていた戯曲La monja alférezで作者問題が検出されましたが、これらの分析と歴史・文献学的研究により、最終的にはフアン・ルイス・デ・アラルコンに帰属されました。[77] [78] [79] [80] 2023年に同じプロジェクトで、原稿が彼の死後何年も経っていたにもかかわらず、ロペ・デ・ベガが『フランス女ローラ』の作者であることも判明した。[ 81]この喜劇はロペ・デ・ベガの晩年の作品に分類され、1628年から1630年の作品とされた。フランスに対するお世辞の扱いは、イングランドを共通の敵としていた三十年戦争中のスペインとフランスの一時的な良好な関係に起因すると考えられるためである。[82]この分析では、調査対象のテキストで最も頻繁に使用される500語が、残りの作品の500語と比較される。 『フランス女ローラ』の場合、最も近い100作品のほぼすべてがロペ・デ・ベガの作品であることがわかった。サポートベクターマシン分析などの機械学習手法も、広範囲のパラメータで実行された。作品の著者に関する伝統的な文献学的分析は、様式測定学と人工知能の研究によって裏付けられている。[83]
- 2020年、レイチェル・マッカーシーとジェームズ・オサリバンは、エミリー・ブロンテが『嵐が丘』の真の著者であると主張し、この小説はブロンテの兄弟の1人、具体的にはブランウェルかシャーロットのどちらかによって書かれたのではないかという一部の批評家の憶測に終止符を打った。[84]
- 2020年、ハルトムート・イルゼマンは、R StyloプログラムスイートのRolling DeltaとRolling Classifyを使用して、マーロウのコーパスは文体が不均一であり、2つのタンバーレインの作者はマーロウの残りの公式コーパスにほとんど存在しないことを示しました。[85] [86] [87]
- 2022年、イタリアの学者シモーネ・レボラとマッシモ・サルガロは、ジョン・F・バロウズの「デルタ距離」法を用いて、 1906年の匿名の小説『ヨゼフィーネ・ムッツェンバッハー』の最終ページを除いた著者はフェリックス・ザルテンである可能性が最も高いことを示した。[88]
- 2023年、スウェーデンのジャーナリスト、ラポ・ラピンは、スウェーデンの作家カミラ・ラックベリの2冊の犯罪小説はゴーストライター、おそらく編集者のパスカル・エングマンの作品である可能性があると主張した。この主張は当初、著者とその広報担当者によって否定されたが[89] 、ラックベリはパスカル・エングマンと非常に緊密に協力しており、彼が彼女の文章を編集していることを認めた。[90]
データと方法
計量文体分析には、コレクションの内容を特徴付けるために使用される記述的な使用例と、著者やテキストのカテゴリを識別するなどの識別的な使用例の両方があるため、上記のデータと特徴を分析するために使用される方法は、アイテムをセットに分類するために構築されたものから、特徴の変動空間にアイテムを分配するために構築されたものまで多岐にわたります。クラスター分析や判別分析などのほとんどの方法は本質的に統計的であり、通常は文献学のデータと特徴に基づいており、現代の機械学習方法の有益な応用分野です。
かつての文体測定法はテキストの最も珍しい要素や最も印象的な要素を強調していたが、現代の技術は一般的な品詞でさえも識別パターンを分離することができる。ほとんどのシステムは語彙統計に基づいており、つまりテキスト内の単語や用語の頻度を使用してテキスト（またはその著者）を特徴付ける。この文脈では、情報検索とは異なり、最も一般的な単語の観察された出現パターンは、それほど頻繁ではない話題の用語よりも興味深い。[91] [92]
主要な文体測定法は、作家不変量です。作家不変量とは、特定の作家が書いたすべてのテキスト、または少なくとも統計的に有意な結果をもたらす分析が可能なほど長いすべてのテキストに共通する特性です。作家不変量の例としては、作家が使用する 機能語の頻度が挙げられます。
こうした方法の 1 つでは、テキストを分析して最も一般的な 50 語を見つけます。次に、テキストを 5,000 語のチャンクに分割し、各チャンクを分析して、そのチャンク内の 50 語の頻度を見つけます。これにより、各チャンクに固有の 50 の数字の識別子が生成されます。これらの数字によって、テキストの各チャンクが 50 次元空間内の 1 つのポイントに配置されます。この 50 次元空間は、主成分分析(PCA) を使用して平面に平坦化されます。これにより、著者のスタイルに対応するポイントが表示されます。2 つの文学作品を同じ平面に配置すると、結果として得られるパターンから、両方の作品が同じ著者によるものか、異なる著者によるものかがわかる場合があります。
ガウス統計
文体データはジップ・マンデルブロの法則に従って分布する。分布は非常に尖鋭的で急峻であるため、研究者は統計を使用して著者帰属問題などを解決できなかった。しかし、データ変換を適用することでガウス統計を使用することは完全に可能である。[93]
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークは、統計的機械学習手法の特殊なケースであり、テキストの著者を分析するために使用されています。著者が明白なテキストは、バックプロパゲーションなどのプロセスによってニューラルネットワークをトレーニングするために使用され、トレーニングエラーが計算され、それを使用してプロセスを更新して精度を高めます。非線形回帰に似たプロセスを通じて、ネットワークは、その認識能力をまだ触れていない新しいテキストに一般化する能力を獲得し、それらを指定された信頼度に分類します。このような手法は、シェイクスピアと同時代のジョン・フレッチャーやクリストファー・マーロウとの長年の共著の主張に適用され、[94] [95]、より一般的な学問に基づく、そのような共著が実際に行われたという意見が確認されました。
1999年の研究では、ニューラルネットワークプログラムが、まだ分析していない詩の作者を特定する精度が70%に達したことが示されました。この自由大学の研究では、「den」などの文字列のみを使用して、3人のオランダ人作家の詩の識別を調査しました。[96]
ある研究では、継続的認証（CA）に適用可能な著者検証モデルとしてディープ・ビリーフ・ネットワーク（DBN）が使用された。 [97]
この分析方法の問題点は、ネットワークがトレーニングセットに基づいて偏り、ネットワークがより頻繁に分析した著者を選択する可能性があることです。[96]
遺伝的アルゴリズム
遺伝的アルゴリズムは、文体測定に使用される別の機械学習技術です。これは、一連のルールから始まる方法です。たとえば、「but が1,000 語ごとに 1.7 回以上出現する場合、テキストは著者 X です」というルールがあります。プログラムにテキストが提示され、ルールを使用して著者を決定します。ルールは既知のテキストのセットに対してテストされ、各ルールに適合スコアが与えられます。スコアが最も低い 50 のルールは使用されません。残りの 50 のルールには小さな変更が加えられ、50 の新しいルールが導入されます。これは、進化したルールがテキストを正しく帰属させるまで繰り返されます。
レアペア
スタイルを識別する方法の 1 つは「レアペア」と呼ばれ、個々のコロケーションの習慣に依存します。特定の単語の使用は、特定の著者にとって、他の予測可能な単語の使用と特異に関連付けられる場合があります。[引用が必要]
インスタントメッセージにおける著者の帰属
インターネットの普及により、著者帰属の注目は、オンラインテキスト（ウェブページ、ブログなど）や電子メッセージ（電子メール、ツイート、投稿など）、そして平均的な本よりもはるかに短く、形式ばらず、色、レイアウト、フォント、グラフィック、顔文字などの表現要素の点でより多様な他の種類の書面情報へと移った。構造と構文の両方のレベルでこのような側面を考慮に入れる取り組みが報告された。[98]さらに、意図的な文体の選択を明らかにするために、コンテンツ固有で特異な手がかり（トピックモデルや文法チェックツールなど）が導入された。[99]
インスタントメッセージによるチャットの内容を分類するために標準的な文体特徴が採用されてきたが[100]、参加者の行動[101]も、チャット参加者を識別する試みはまだ少なく、初期段階である。さらに、音声による会話とチャットのやり取りの類似性は、チャットデータと他の種類の書面による情報との間の大きな違いであるにもかかわらず、無視されてきた。
参照
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さらに読む
学術誌「Literary and Linguistic Computing」（現在は「Digital Scholarship in the Humanities 」（オックスフォード大学が発行））および「Language Resources and Evaluation」（旧称「Computers and the Humanities」）も参照してください。
外部リンク
- コンピュータと人文科学協会
- 文学と言語コンピューティング
- 計算文体グループ
- シグネチャー スタイロメトリック システム
- JGAAP著者帰属プログラム
- J・K・ローリングの最新小説の謎を解明