私の専門は言語学で、その中でもコーパスを用いた研究をしています。コーパスというのは、大量の言語データを蓄積したもので、近年コンピュータの進歩によって、コーパス言語学が盛んになっています。コーパスと言っても、アメリカ英語・イギリス英語を収集したもの、英語の学習者の英文を収集したものなどがあります。その中でも私は、子どもの会話を集めたCHILDESというコーパスを使って、言語習得のプロセスを研究しています。たとえば、英語を母語とする子どもはwh疑問文をどのように習得するのでしょうか。はじめにwhereやwhatで始まる疑問文が最初に発話されます。しかも、最初はWhere go?など学校では不正解になってしまう文も観察されます。そのあとに、howやwhy疑問文が発話されます。大量のテキストを用いると、一般的な特徴を見つけ出すことができます。
授業では、理系の英語やプレゼンテーションの英語などを担当しています。教科書で学習した後に、同じテーマについて新潟県などのデータを調査・発表をします。さらに、１年生の時に体験した「農学基礎実習」や郷土料理をまとめて、実践的な英語の修得を目指しています。

私は、コーパスから大量の言語データを収集し、英語を母語とする子どもの言語習得、日英語の比較などを研究しています。さらに、コーパスや実験などに基づいて、KH-CoderやRを駆使し、テキストマイニングを用いた分析を行っています。例えば、「福祉車」の改善を言語学的にとらえた卒業研究を指導したことがありました。インターネットの口コミ、さらに個別にアンケートを実施してテキストマイニングを行った結果、福祉車の運転手はルームミラーに不満を抱いていることがわかりました。このように、テキストマイニングを導入すると、大量のデータから目視では見落としてしまうような情報を取り出すことができます。
言語学的視点から理系に貢献したいと考えていますが、農家・企業・消費者の方々から自然な発話を収集し、コーパスを作成し、テキストマイニングをすることにより、どのような問題を抱いているのかなどを分析し、提示できればと考えております。また、既に実施したアンケートを言語学的にどのようにとらえることができるのか検討できればと思います。このように、言語データを分析し、新たな知見を提供できればと考えております。

Project GutenbergからSnowdropのテキストをダウンロードして分析