日本語のオノマトペの機能についての考察毕业论文

 2021-04-01 11:04

摘 要

在世界各种语言中,日语是拥有丰富拟声拟态词中一种。不仅在文艺作品中,即使是在日常生活里,拟声拟态词也是被频繁应用于交谈、表达话者细腻心情和生动描写世间万物,是不可或缺的语群。

确实,拟声拟态词是具有抽象性的语言。普遍认为日语的拟声拟态词表 达,和其他语言的表达、出现次数等相比具有数量多、创造性高的特点。实际上拟声拟态词的使用上也有多种法则,更何况因为与中文是完全不同的语言, 对于中国的日语学习者来说确实不是能自然习得的语言。可是,如果想要自然丰富地表达日语,可以说很有必要关注拟声拟态词自身的丰富性。

在本论中,以拟声拟态词的定义和分类作为切入点,关注生活中的拟声拟态词,继而考察其功能,为日语学习者提供学习拟声拟态词的帮助。

关键词:拟声拟态词 丰富性 定义与分类 功能

目 次

  1. はじめに 1
    1. 問題提起 1
    2. 先行研究 1
    3. 研究目的 2
    4. 研究方法と手順 2
  2. オノマトペについて 3
    1. オノマトペの定義と分類 3
    2. オノマトペの使用の実態 4
  3. オノマトペの機能 7
    1. オノマトペの語用機能 7
    2. オノマトペの文法機能 11
  4. おわりに 17

参考文献 18

謝辞 19

はじめに

問題提起

オノマトペとは、フランス語の onomatopée から借用した外来語であり、擬音語・擬態語を包括的にいう語である。日本語は世界の言語の中でも、オノマトペを豊富に持つ言語の一つである。飯島英一(2004)にも「この種の言葉に頼らずには、日本人の会話そのものが成り立たない(P24)」とオノマトペの重要性について述べている。ところが、日本語を母語としない日本語学習者は教材の中で、「犬はワンワンとなきます」、「猫はニャンニャンとなきます」とごく限られた形でオノマトペと出会う。すなわち、われわれはオノマトペの使用頻度や重要性に見合う十分な学習や指導がなされていな

い。しかし、日常生活には新聞、雑誌やテレビ番組などのメディアの中にオノマトペが非常によく使われている。そして、この豊かな表現力をもつオノマトペを認識し、その機能、特に基本的な語の意味と用法をしっかりと把握する必要がある。

先行研究

オノマトペ研究の先鞭をつけたのは江戸時代の鈴木朖である。彼の『雅語音声考』(1816)は、言語の写生起源説と言われ、音声を写したオノマトペを「鳥獣虫の声を写せる音」、「人の声を写せる音」、万物の声を写せる 音」、「万物の形、有様、意、しわざを写せる音」の四種にわけて説明し た。

また、金田一春彦(1976)は、オノマトペの評価的側面に光をあてた。金田一は、談話者の言語表現に焦点をあててオノマトペの模写と象徴の特質を取り上げた。オノマトペの分類について、金田一はオノマトペを総 18 類に分類している。それを参考にして、天沼寧(1974)はオノマトペ を一拍から八拍までを基にして、さらに 47 類に分類し、オノマトペ研 究に詳細な分析方法を提示した。

次にオノマトペは日本語の語源と関係することに注意を寄せた学者もい る。小嶋(1972)は、オノマトペの語源は「音による命名」、「音それ自身が名になる」の意と述べている。

研究目的

本稿ではオノマトペの機能を考察し、日本語学習者がオノマトペを習得する際の手がかりを提供しようと思う。

研究方法と手順

まず、本稿は「文献研究法」を採用して、先行研究を参考し、オノマトペに関する研究現状を理解する。それから、先行研究の知見を踏まえつつ、日本ですでに行われたオノマトペに関する調査データに基づいて、自分の関心がある具体的な例を選択し、自分なりの考えを加え、オノマトペの機能をより具体的に検討しようと思う。

最後に、オノマトペの機能をまとめる。

オノマトペについて

オノマトペの定義と分類

国語辞典(旺文社、第八版)では、「擬音語および擬態語」と定義されている。

ここでは、擬音語および擬態語を、外界の物音、人間や動物の声、物事の様子や心情を、直接感覚的に表現する言葉と定義する。また、田守育弘著

『オノマトペ 擬音・擬態語をたのしむ』(岩波書店、2002 年)にならい、擬声語・擬音語・擬態語を総称して「オノマトペ」と呼ぶこととする。

金田一春彦は擬音語・擬態語解説の中で、「擬音語を外界の音を写した言葉、擬態語を音を立てないものを、音によって象徴的に表す言葉である」と定義している。この本では、「現代共通語として現代人が日常生活の中でごく自然に使用している」擬音語・擬態語が採録されている。また、 金田一春彦は以下のように擬音語擬態語を5類に分けた。

擬音語ーー音に関するもの擬声語ーー声に関するもの

擬態語ーー無生物の状態を表すもの擬容語ーー生物の状態を表すもの

擬情語ーー人間の心の状態を表すもの

金田一の分類の背後にある考えは、無生物、生物、人というカテゴリーである。特に、擬態語の分類に特色が見られる。擬情語という概念を持ち出して来たところに、オノマトペの心性感性的側面を見いだしことが窺える。

    1. オノマトペの使用の実態

オノマトペの使用の実態を把握するため、ここで各種の言語資料にどのようなオノマトペがどのぐらい出現しているかを調査し、報告する。

資料としたのは、国立国語研究所が研究課題とした「現代日本語における書き言葉の実態解明と雑誌コーパス」における「現代雑誌 200 万字言語調査」の語彙調査である。1国立国語研究所では、1956 年に雑誌 90 種を対象として調査をおこなっているが、今回、2015 年はそのほぼ2倍にあたる 200 万字分の本文を調査対象としている。出現したオノマトペのうち、度数2度以上、すなわち2回以上出現したものを頻度順に並べたのが【表1】である。

【表1】「雑誌記事に見られるオノマトペ」

順位

度数

順位

度数

1

1

たっぷり

92

24

24

あっさり

18

2

2

はっきり

73

25

ぐっと

18

3

3

すっきり

68

26

26

ふっくら

17

4

4

ぴったり

66

27

27

いらいら

16

5

5

きちんと

63

28

そっと

16

6

6

どんどん

61

29

どきどき

16

7

7

ゆっくり

59

30

30

ばっと

15

8

8

びっくり

52

31

31

ばんやり

14

9

9

すっかり

46

32

32

うっかり

13

10

10

ちゃんと

45

33

きらきら

13

11

11

ずばり

38

34

さらっと

13

12

12

ゆったり

37

35

さらりと

13

13

13

じっくり

28

36

ちょっぴり

13

14

しっとり

28

37

わくわく

13

15

15

のんびり

27

38

38

くっきり

12

16

16

そろそろ

24

39

ふわっと

12

1 このコーパスは、以下に記す国立国語研究所のホームページで公開される。http://www2.kokken.go.jp/goityosa/index.html

17

ふと

24

40

40

きっちり

11

18

18

さっぱり

22

41

くるくる

11

19

ほっと

22

42

ちらり

11

20

20

ぐんと

21

43

43

さらさら

10

21

21

じっと

20

44

ぴかぴか

10

22

すっと

20

45

ひっそり

10

23

23

そっくり

19

46

ぽんと

10

順位

度数

順位

度数

47

47

がっちり

9

72

69

きりっと

6

48

ばっちり

9

73

ぐっすり

6

49

ばりばり

9

74

ぐるぐる

6

50

50

がっかり

8

75

こっそり

6

51

ぎゅっと

8

76

こんがり

6

52

ぎりぎり

8

77

しいん

6

53

さっさと

8

78

すべすべ

6

54

すんなり

8

79

ずらり

6

55

どっと

8

80

だらだら

6

56

にやにや

8

81

はっと

6

57

ばらばら

8

82

ぴりっと

6

58

ふっと

8

83

ほんのり

6

59

ふらふら

8

84

むっと

6

60

60

がんがん

7

85

85

うっとり

5

61

しっくり

7

86

がらがら

5

62

じわじわ

7

87

ぐんぐん

5

63

ずるずる

7

88

しんなり

5

64

どしどし

7

89

つるつる

5

65

にこにこ

7

90

のびのび

5

66

びっしり

7

91

はらはら

5

67

ふんわり

7

92

ぴたっと

5

68

ぼっり

7

93

ぽかぽか

5

69

69

うきうき

6

94

ぼろぼろ

5

70

うろうろ

6

95

95

うっすら

4

71

ぎっしり

6

96

おっとり

4

国立国語研究所が行った「現代雑誌 200 万字言語調査」の資料として、始

めに絞り込まれた数は 411 であり、そこからさらにデータ抽出の対象とされ

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