説得と討論の方法

特定の主張を行うための「論説行為」について、文法モデルを構築するための基礎データの収集・分析・考察を行なった。データとしては、インターネットにおけるニューズシステム、同じくインターネットにおけるメーリングリスト、一般テレビ放送で行なわれた討論番組、における2名以上の相反する意見の参加者をもった討論における、言語情報を利用した。これらは、端末上の文字データ、文字放送上の文字データを、直接コンピュータに接続・利用するシステムを構築することで、膨大な言語データを収集するにあたり、その入力に要する人的労力を極力少なくして分析に利用することができた。分析の方法は以下の通り。データを意味的水準で分割し、それら意味的水準を、論説する内容には依存せず、かつ、論説という作業に固有の概念(文法カテゴリ)で分類した。これについて、文法カテゴリ間の遷移図を作成し、遷移のための傾向を探索した。この際、特に、対話相手側との相互作用、及び、事例・類推の利用方法、に注目した。その結果、特定の文法カテゴリが起動する際、事前に討論相手が発話する文法カテゴリ(起動条件)や、事後に討論相手が発話する文法カテゴリ(反応結果)等について、一定の傾向を見いだした。一例として、カテゴリ「事例や類推による説明」が起動する場合、その前提条件としては、カテゴリ「新奇・未知条件の提出」「曖昧条件の提出」等が多く見られカテゴリ「条件の精緻化」等は殆ど見られない。また、反応結果としては、カテゴリ「事例・類推の適用の結果評価」等が多く見られカテゴリ「条件の妥当性確認」「事例・類推の妥当性確認」等は殆ど見られなかった。

特定の主張を行うための「論説行為」について、文法モデルを構築するための基礎データの収集・分析・考察を行なった。データとしては、インターネットにおけるニューズシステム、同じくインターネットにおけるメーリングリスト、一般テレビ放送で行なわれた討論番組、における2名以上の相反する意見の参加者をもった討論における、言語情報を利用した。これらは、端末上の文字データ、文字放送上の文字データを、直接コンピュータに接続・利用するシステムを構築することで、膨大な言語データを収集するにあたり、その入力に要する人的労力を極力少なくして分析に利用することができた。分析の方法は以下の通り。データを意味的水準で分割し、それら意味的水準を、論説する内容には依存せず、かつ、論説という作業に固有の概念(文法カテゴリ)で分類した。これについて、文法カテゴリ間の遷移図を作成し、遷移のための傾向を探索した。この際、特に、対話相手側との相互作用、及び、事例・類推の利用方法、に注目した。その結果、特定の文法カテゴリが起動する際、事前に討論相手が発話する文法カテゴリ(起動条件)や、事後に討論相手が発話する文法カテゴリ(反応結果)等について、一定の傾向を見いだした。一例として、カテゴリ「事例や類推による説明」が起動する場合、その前提条件としては、カテゴリ「新奇・未知条件の提出」「曖昧条件の提出」等が多く見られカテゴリ「条件の精緻化」等は殆ど見られない。また、反応結果としては、カテゴリ「事例・類推の適用の結果評価」等が多く見られカテゴリ「条件の妥当性確認」「事例・類推の妥当性確認」等は殆ど見られなかった。