4.2 実験結果

 

 

千葉大 京大 阪大 筑波大 電通大 合計

行為要求 57 25 1 6 6 95(8.5)

行為提案 0 1 0 0 10 11(1.0)

真偽情報要求 62 15 14 44 13 148(13.3)

未知情報要求 1 19 35 23 23 101(9.1)

行為拘束 0 0 0 0 0 0(0.0)

約束 0 0 0 1 0 1(0.1)

申し出 0 0 0 1 0 1(0.1)

感情表出 2 0 0 0 0 2(0.2)

儀礼 0 0 5 13 13 31(2.8)

情報伝達 214 78 80 245 109 726(65.1)

合計 336 138 135 333 174 1116

暫定スキーマにおいて，その使用頻度に大きな偏りがある

 

 

千葉大 京大 阪大 筑波大 電通大 合計

対話開始 0 4 3 6 6 19(1.6)

対話終了 2 0 3 9 7 21(1.8)

示唆 0 0 0 0 0 0(0.0)

依頼 61 11 0 0 5 77(6.6)

提案 0 1 0 1 9 11(0.9)

勧誘 0 0 0 0 1 1(0.1)

確認 25 10 3 89 7 134(11.5)

真偽情報要求 35 8 6 18 11 78(6.7)

未知情報要求 0 17 43 26 21 107(9.2)

その他の働き掛け 1 0 3 3 0 7(0.6)

約束・申し出 0 6 0 2 1 9(7.7)

希望 0 6 4 0 4 14(1.2)

情報伝達 57 14 9 14 21 115(9.9)

その他の言明 2 0 0 0 0 2(0.2)

肯定・受諾 99 16 4 50 21 190(16.3)

否定・拒否 15 3 2 4 2 26(2.2)

未知情報応答 0 19 37 53 27 136(11.7)

保留 10 6 8 1 7 32(2.7)

その他の応答 4 0 2 0 0 6(0.5)

了解 44 24 14 59 39 180(15.5)

合計 355 145 141 335 189 1165

一致率の評価尺度

実際の一致率P(A)から偶然同じタグを付与する可能性(偶然の一致率 P(E))を差し引いて評価した を用いる．

 

: カテゴリjの度数(発話行為の分類ごとの度数)
N: データ数(1対話の発話数)
k: タグづけをした人の数
m: カテゴリの種類の数(発話行為の分類の数)
: i番目のデータにカテゴリjが付与される度数
(i番目発話に発話行為の分類jが付与されている度数)

 

 

対話データ 暫定スキーマ 標準化案

3者一致 2者一致 不一致 3者一致 2者一致 不一致

千葉大 60 51 1 16 78 19

京大 38 8 0 26 16 4

阪大 35 8 3 31 6 9

筑波大 86 24 1 72 35 4

電通大 26 28 6 29 22 10

合計 245 119 11 174 153 50

全発話数 375 377

P(A) 0.76 0.60

P(E) 0.44 0.10

0.57 0.56

2種のマニュアルによる差は，ほとんど見られない

• 分析

  「了解」と「肯定・受諾」の混同

  「真偽情報要求」と「確認」の混同

  → 働き掛けのタグの後に続く「了解」タグを「肯定・受諾」 タグに機械的に置換

   

   

  対話データ 暫定スキーマ 標準化案

  3者一致 2者一致 不一致 3者一致 2者一致 不一致

  千葉大 60 51 1 41 54 18

  京大 38 8 0 30 12 4

  阪大 35 8 3 31 6 9

  筑波大 86 24 1 87 20 4

  電通大 26 28 6 29 21 11

  合計 245 119 11 218 113 46

  全発話数 375 377

  P(A) 0.76 0.68

  P(E) 0.44 0.12

  0.57 0.64

• 働き掛けの直後の「了解」を「肯定・受諾」に置換することによって，標準化 タグの「3者一致」の発話数は44増加し， の値も暫定スキーマの値を 大きく上回る結果となった．
• の絶対値に関しても、内容分析の分野では =0.6〜0.8 を良(good)とし、このようなタグが付けられたデータから導かれる結論は信頼 できるものであるとされている。