論文の概要: Developing a Guideline for the Labovian-Structural Analysis of Oral Narratives in Japanese

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.29347v1
• Date: Tue, 31 Mar 2026 07:19:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-01 15:25:03.247738
• Title: Developing a Guideline for the Labovian-Structural Analysis of Oral Narratives in Japanese
• Title（参考訳）: 日本語におけるラボビアン・構造分析のガイドライン作成
• Authors: Amane Watahiki, Tomoki Doi, Akari Kikuchi, Hiroshi Ohata, Yuki I. Nakata, Takuya Niikawa, Taiga Shinozaki, Hitomi Yanaka,
• Abstract要約: 本稿では,日本語データのラゴビアン・ナラゴビアン・ナラゴビアン・アナリティクスに関する最初の体系的ガイドラインを紹介する。 本ガイドラインは,6つのラボビアン分類を全て保持し,日本語構築に適した節区分の明示的な規則を提供することにより,枠組みを拡張した。 これらのガイドラインを用いて、アノテータは2つの構造分類タスクにおいて節分割と適度な合意を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.653694258102275
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Narrative analysis is a cornerstone of qualitative research. One leading approach is the Labovian model, but its application is labor-intensive, requiring a holistic, recursive interpretive process that moves back and forth between individual parts of the transcript and the transcript as a whole. Existing Labovian datasets are available only in English, which differs markedly from Japanese in terms of grammar and discourse conventions. To address this gap, we introduce the first systematic guidelines for Labovian narrative analysis of Japanese narrative data. Our guidelines retain all six Labovian categories and extend the framework by providing explicit rules for clause segmentation tailored to Japanese constructions. In addition, our guidelines cover a broader range of clause types and narrative types. Using these guidelines, annotators achieved high agreement in clause segmentation (Fleiss' kappa = 0.80) and moderate agreement in two structural classification tasks (Krippendorff's alpha = 0.41 and 0.45, respectively), one of which is slightly higher than that found in prior work despite the use of finer-grained distinctions. This paper describes the Labovian model, the proposed guidelines, the annotation process, and their utility. It concludes by discussing the challenges encountered during the annotation process and the prospects for developing a larger dataset for structural narrative analysis in Japanese qualitative research.
• Abstract（参考訳）: ナラティブ分析は質的研究の基盤となっている。 第一のアプローチはラボビアンモデルであるが、その応用は労働集約的であり、書き起こしの個々の部分と書き起こし全体の間を行き来する包括的で再帰的な解釈プロセスを必要とする。 既存のラボビアンデータセットは英語でのみ利用可能であり、文法や談話の慣習という点では日本語とは大きく異なる。 このギャップに対処するために,日本語物語データのラボビアン物語分析のための最初の体系的ガイドラインを導入する。 本ガイドラインは,6つのラボビアン分類を全て保持し,日本語構築に適した節区分の明示的な規則を提供することにより,枠組みを拡張した。 さらに,本ガイドラインでは,より広い範囲の節型と物語型をカバーしている。 これらのガイドラインを用いて、アノテーターは節のセグメンテーション(Fleiss' kappa = 0.80)と2つの構造分類タスク(クリッペンドルフのα = 0.41 と 0.45 )で高い合意を得た。 本稿では,ラボビアンモデル,提案ガイドライン,アノテーションプロセス,それらの有用性について述べる。 本研究は,注記過程における課題と,日本における定性的研究における構造的物語分析のためのより大きなデータセットの開発の可能性について論じる。

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