文字は言葉の意味と造型から成立している. 文字造型は視覚を通して認識されることから, 文字にとって重要なのは視覚情報としての「伝達性」であるといえる.
一方で, 味覚, 聴覚など五感のいずれもがそうであるように, 文字もまた視覚を通して快感情と関わり, ひいては美を内包して存在することにつながる. とりわけ東洋の文字は, 単なる伝達性をこえて多様な美を纏うことにより造形芸術・視覚芸術として展開してきた. 本研究は, 感性評価*を用いた文字の美的印象の評価法を検討する.
感性評価は, 知覚感情を計量化する心理学の実験方法として, 味覚や視覚を通した人間の感受性を客観化してきたが, 文字についても「見やすさ」や「読みやすさ」などの「伝達性」を中心に研究がなされてきた. たとえば読みやすさと読みの速さに関する実証的データをもとに, 読むのに支障がなく主観的にも読みやすいと感じる印刷文字サイズが報告されている（阿久津・近藤, 2010）. また, フォントの太さと視距離の関係が見やすさにより検証（宮下・椎名, 2007）されるなど, 読みに適した文字デザインに関わる視点も見受けられる.
「伝達性」を主軸とした研究に比べると, 感性評価による文字の「美」の研究は少ない. またその内容は, 『九成宮醴泉銘』など異なる書風の古典を使用した, 鑑賞における性格因子の介入と年齢差の考察（禰津, 1989）や, 心理要因とにじみ等の書美特徴による物理要因の解析をもとにした, 毛筆漢字文字の美的評価（古性等, 2007）など, いずれも「書の美」を総合的に評価したものに限られる.
もとより書の美を構成する要素は多様であるが, 本研究は, 対象を整斉な文字における「点画構成」に限定した. 著者たちは, 点画構成が永い歴史の中で洗練されてきた一要因に美意識のはたらきがあると仮定し, 感性評価を使って実証的にこの仮説を検討することを研究目的とした. 「間架結構」や「結体」などの概念を含む「字形」の研究は, 「歐陽率更三十六法」などの書論やその分析（見城, 2010）, あるいは, 場理論を援用した研究（平形, 1991）など, 日中古今にわたり広く考察されてきた. 本研究の特色は, 背勢や向勢, 点画の丸みや角張り, あるいは線質の差といった書風の変化を含まず, 点画や部分同士の関係による変化についてのデータを, 美意識に主眼をおいて収集・分析し, 実証的研究を行ったことである. 調査の観点は, 画の長さの主従関係, 画の角度の広狭, 画の長短に伴う空間の変化, 部分の移動とそれに伴う重心の変化などであった. これらは, 書の学習場面で指導のポイントとされる部分や, 手書き文字と活字との構成の違いから調査対象として焦点化された. 整斉を基調とした書の文字での一般的な点画構成を標準種とし, 書の学習場面でそれらと対比される構成や活字の構成を変形種として, 両者の美的印象の違いを比較した.
研究手法の概要は次の通りである. 感性データの採取にSD法を使用した. 多元的評価によって顕われる美意識の諸相を因子分析による解析から考察した. 続いて, 項目反応理論を用いて, 評価項目の精度の検討, 尺度の構成, 因子得点の算出を行った. 最後に, 実際の文字データに適用してその有用性を確認し, 文字造型の感性評価に活用可能な評価尺度を提案した.
＊用語について, 特に視覚に関わる調査においては, 官能評価とともに感性評価の語が使用されることもある. 本研究では感性評価の語を用いたが, ともに五感によって事物を評価するという意味で, 官能評価と同義に使用した.
【材料】
サンプルは, 鈴木翠軒執筆の国定教科書書方手本（1932－1938）の毛筆文字から「春」「大」「天」「道」「運」「折」「月」「花」「茶」「水」の 10文字をスキャナーでデジタル画像に変換し, これらの字形を標準種とした. 加えて「春」「月」「茶」に 2種類の変形種を, 他の7文字に1種類の変形種を作成し, 計23文字のサンプルを用意した. 変形種は, 各文字の標準種をPhotoshopを使って, 特定の画の長さや角度を変形させたり, 部分を移動して作成された. 画を伸ばす場合は, 該当画の送筆から終筆部を途中で切り離して延長上に移動し, 欠損部分をペイントして補填した. 他も同様の手法によった. たとえば「月」では, 縦画の長短関係による美的評価の相違を検証するために, 二画目の縦画をさらに下に伸ばしたものと, 一画目の左下払いの終筆と揃う位置まで短くしたものの二種類の変形を施した. 標準種と変形種の例をFigure 1に示す. なお, Figure 1に示した「折」のType Bには変形箇所が分かるように補助線（点線）を引いた. 実験で使用したサンプル文字に補助線はなかった.
【評定尺度】
文字の感性印象を調べるために形容詞の評価語を34対用意した（Table 1）. 評価語は, 色や書風などの視覚的印象をSD法によって調査した先行研究（酒井等, 2005；禰津, 1989）を参照しつつ, 書の鑑賞で一般的に使用される形容詞や著者の書的経験を加味して, 文字サンプルを多角的に評価できるよう多くの項目を作成した. 回答は4つの反応カテゴリーから1つを選ぶ4件法とした. 左右の軸に配された反対語について「そう思う」「ややそう思う」の二段階が対応した.
【調査参加者】
岩手大学書道コースが主催する書道展の鑑賞者から135名と岩手大学教育学部の学生から11名の合計146名が実験に参加した. 参加者はいずれもランダムに選ばれた. 欠損値や外れ値, また全ての項目を「そう思う」とした不信値をもつ回答者を分析から除外し, 残った延べ99名の回答データを分析対象とした. 回答データ99名について, 書道経験を調べると, 大学書道科の卒業生の回答が13.1％, その他の専門性を持たない回答が86.9％であった. 年齢層は, 10代7.1％, 20代64.7％, 30代4.0％, 40代10.1％, 50代13.1％, 60代1.0％であった. より多くのデータを採集する目的から, 性別と年齢を問わず, 年代のみを記入することとし, 被験者の協力を得やすいよう配意した.
【手続き】
展覧会における調査は, 2012年2月中旬に実施され, 34の質問項目を使用して「折」を除く9文字（21サンプル）への回答を採集した. 大学生による調査は, 2013年1月中旬に大学構内で実施され, 展覧会データを元に抽出された18の質問項目を使用して「折」（2サンプル）への回答を採集した. 紙に印刷されたサンプル文字のサイズは原本とほぼ同寸で, 各々約5.5～7cm（高さ）×5.5～8cm（幅）であった. 文字タイプの提示順序はランダムとした. 調査用紙セットの表紙に実験協力の依頼文および, 回答者の年代, 書道経験を調査する項目, 回答方法を印刷した. 評価実験は個人で行われた.
Type A's right vertical line stretches to the position lower than the left. Type B's right vertical line finishes at the same height as the left. In the actual survey, we did not add the dotted line on “折” in the Type B column.
Questionnaire Items
【尺度作成】
展覧会鑑賞者のデータと大学生のデータを総合して質問紙データとした. 展覧会での質問項目は34項目, 大学生への質問項目は18項目, データケースは232であった.
まず34の質問項目を使用して9つの文字サンプルに回答した展覧会データの分析を行った. screeplotと固有値にもとづき, 3因子を仮定して直交バリマックス回転を用いた因子分析と斜交promax回転を用いた因子分析を試した（最尤法を使用）. 因子間に相関があることが判ったためpromax回転を採用した. 3因子による累積説明率は54.0％であった. 第一因子に分類される項目数は18, 第二因子に分類される項目数は7, 第三因子に分類される項目数は4と, 因子間でアンバランスであった. SD法の一般的適用に挙げられる3つの特性から文字造型を評価できることを考えて, 各因子に含まれる項目数がほぼ等しくなるように, 因子負荷量と質問内容を考慮して質問項目を分類した. 項目数を調整しながら探索的因子分析を繰り返した結果, 16項目が削除され, 3因子18項目となった. 累積説明率は56.3％であった. 但し, 第二因子のQ9は, 第一因子への負荷量もやや高く, 保留として含まれた. 続く大学生での調査でこの18項目の質問を使用して, 縦画同士の関係調査を目的とするサンプル「折」への回答データを採集した. 最後に, 展覧会データと大学生データを総合して因子分析を行ったところ, Q9が削除され, 3因子17項目となった. 累積説明率は57.3％であった. 各因子に分類される項目は, 因子1が（Q4, 6, 7, 8, 11, 16, 17）の7項目, 因子2が（Q2, 5, 10, 21, 26）の5項目, 因子3が（Q23, 24, 25, 30, 33）の5項目であった（Table 2）. 第一の因子を「均整美」, 第二の因子を「開放性（活動性）」, 第三の因子を「力量性」と命名した.
次に3つの因子別に尺度を作成した. 古典的テスト理論1に基づいて作成された尺度にはいくつかの限界があるため（Embretson, 1996；Nunnally & Bernstein, 1994）, 本研究では新しいテスト理論と呼ばれる項目反応理論を適用して尺度を作成することにした. 項目反応理論では, 複数の項目に対する反応のパターンから, テストが測定しようとする特性の量を推定することで, 信頼できる測度を得ることができる. さらに, 項目反応カテゴリー特性曲線（もしくは位置と識別力のパラメータ）を吟味することにより, 不適切な項目を取り除くことが可能である. 項目反応理論では, 因子別の被調査者の得点は, 通常平均0で標準偏差1の標準得点として示される. 項目母数そのほかの計算には, Samejimaの段階反応モデル（Samejima, 1969）を使った. 計算はRのltmパッケージ（Rizopoulos, 2006）によった.
（1）第一因子 均整美の因子
7項目すべてについて項目反応カテゴリー特性曲線を調べたところ, 反応に大きな偏りはなかった. 項目母数はTable 3の通りであった. 識別力（Dscrmn）はRのltmパッケージでは, ロジスティックモデルの分母のDを1として計算しているので, 一般的な識別力の値とするためには, 表の識別力を1.702で除する必要がある. 項目母数をみると, どの項目も識別力は高い. また特性値の上で大きくnegativeもしくはpositiveに偏った項目はない. Q4～Q17を合計した情報量をみると, 特性の標準得点－2.2～＋1.4の間は, 十分な情報量があり, 標準誤差が小さいと推測できた（Figure 2A）.
（2）第二因子 開放性（活動性）の因子
5項目すべてについて項目反応カテゴリー特性曲線を調べたところ, 反応に大きな偏りはなかった. 項目母数はTable 3に示す通りであり, Q10の識別力が低い. 情報量を調べると, 全体に情報量は少ないが特性の標準得点－2.0～＋2.0の間では信頼性があった（Figure 2B）.
（3）第三因子 力量性の因子
5項目すべてについて項目反応カテゴリー特性曲線を調べたところ, 反応に大きな偏りはなかった. 項目母数はTable 3に示す通りであり, Q30の識別力がやや低いが, 他の項目はよい. 情報量は多くないが特性の標準得点－2.2～＋1.8の間では信頼があった（Figure 2C）.
この尺度を使用して, 232のケースについて因子得点を計算し, 因子ごとに得点のヒストグラムを描いたところ, 開放性（活動性）と力量性の得点分布はやや正規分布に近いが, 均整美の因子得点分布はこれらとは異なった.
最後に因子間の相関係数と散布図を調べた（Figure 3）. 相関係数は, 因子1と因子2で0.258, 因子2と因子3で0.457, 因子1と因子3では0.373であった. 第二因子開放性（活動性）と第三因子力量性は独立ではなく, 一方が高い場合は, 他方も高い関係にあった.
【尺度の適用】
文字の変形により3つの評価次元でどのような変化が生じたかを「月」「折」の文字について調べた. この2文字では文字の脚部にある左右の縦画の長短関係に変更を加え, 右の縦画を長く下ろしたType Aと左右を揃えたType Bを使用した. 以下に提示した検討データでは, 「折」の長短関係との釣り合いを考慮して, 「月」のType Aは二種用意したうち, 右の縦画をより長く変形させた「月：Type A：Transformed」を対象とした（Figure 1）.
（1）均整美
均整美の評価において, Type Bの変形は「折」に対して負の影響を与えた（Figure 4A）. 2元配置分散分析によると, Type の主効果が有意であった（F（1, 19）＝7.87, p＜0.05）. 文字の主効果は有意でなかった. Typeと文字の交互作用は有意な傾向を示した（p＝0.078）. 図も同様な傾向を示したので, Typeの単純効果を「折」について調べると, 有意差があった（F（1, 19）＝11.46, p＜0.01）.
（2）開放性（活動性）
開放性（活動性）の評価において, Type Bの変形は「折」に対して負の影響を与えた. 「月」では, Typeの影響はなかった（Figure 4B）. 2元配置分散分析によると, Typeの主効果が有意であった（F（1,19）＝4.77, p＜0.05）. 文字の主効果は有意ではなかった. Typeと文字の交互作用は有意に近かった（p＝0.053）ので, Typeの単純効果を「折」について調べると有意差があった（F（1,19）＝9.47, p＝0.01）.
（3）力量性
力量性の評価については, Typeの主効果, 文字の主効果, 交互作用のすべてで有意ではなかった.
Results of the factor analysis
Item parameter estimation
Extrmts are paremeters for degree of difficulty. Dscrmm is a discrimination parameter. Note “ltm” package in R reports discrimination parameters without dividing by 1.702. Discrimination parameters divided by 1.702 are also shown in the rightmost column in this table.
Test Information Curves.
A : Proportional beauty, B : Activity, C : Potency.
Scatter plot of two factors (factors 2 & 3)
因子分析, 項目反応理論による尺度の算出, 文字データへの適用の順に考察する.
尺度作成の過程で因子分析により3因子を抽出した. 第一因子の「均整美」は，「価値」と「均整」「安定」をまとめた，バランスが安定した美しさを表すと考えた．第二因子の「開放性（活動性）」は，Q2の伸び伸びした，Q26の開放的などの項目から，開放的な動勢が特性であると考えた．第三因子の「力量性」は，Q24の鋭い，Q25の力強い，Q30の大きいなどの項目からなり，どれも「力量」に関連すると考えた．
項目反応理論を用いて推定された項目母数について，第2因子と第3因子に識別力がやや低い項目があるが，識別力が低い項目のウェイトを低くして得点を計算するのが項目反応理論の目的のひとつであり，因子全体としてみれば信頼できると考えられる．段階反応モデルを使用することで間隔尺度を基準とした因子得点を算出することは，文字データ分析の精度と信頼性を高めると考えられる．
この尺度の有用性を確認するため，「月」「折」の文字データを取り上げて詳細な分析を加えた．整斉を基調とする場合，左右の縦画の長短関係について，右の縦画をより低い位置まで伸ばしたType Aの構成を採用する文字が多い．本調査での「折」は，このケースに当てはまる．しかし，例えば「月」では，書写教科書や整斉美の代表的古典である『九成宮醴泉銘』をみると，右が長い構成が多く採用されつつも，時折左右の長さが揃う，あるいは右がやや短くなるケースも散見される．これらの実態から，3因子のいずれかの評価において，「折」の方でType の差が顕われやすいことが予想された．結果は，「折」の第1因子「均整美」と第2因子「開放性（活動性）」の評価で, Type Bの変形が評価を低下させた. 「月」では, 3因子ともにTypeの違いは評価に影響を与えなかった. 「月」では左の縦画が払いの形状をとっており, 縦画と左払いの中間的性質を持つ事がこの結果の要因となっていることが推察される. いずれにしろ, TypeBの変形が与えた影響が「折」ではみられ, 「月」ではみられないのは, 古今における整斉な文字造型の運用と一致しており, 実際の様相を本尺度とデータが反映していると言える.
本研究は, 様々な視覚的要素を含んだ文字造型の総合評価ではなく, 分析的に点画構成の美的印象に焦点をあてて客観的に評価した. この点に先行研究にはない評価方法の独自性がある. 構成された三次元尺度は, 「月」「折」での分析をとおして, その有用性を示すことができた. 文字の点画構成に潜在する多元的な評価については, 本研究で示したアプローチを使って今後さまざまな構成パターンを持つ文字の研究調査が可能であろう. そこから得られる知見は, 書写書道教育における造型の説明根拠としての活用や, 伝統的な書の造型に対する志向が近年高まっている活字デザインへの活用など幅広い応用領域が期待できる.
The means of factor scores are plotted for the character types (A, B) in three factors separately.
A : Proportional Beauty, B : Activity, C : Potency.
Error bars indicate±1 SE.
1. 古典的テスト理論にしたがうと, 対象の特性値は項目得点の合計（素点）と定義される. 時には, それを単調変換（例えば正規化z得点）した得点を測定値として使うが, いずれにせよ特性値は, 項目得点の線形結合とみなされる. 同じ素点をもつ 2つの対象は, 各項目の得点の組み合わせに関係なく, 同じ量の特性をもつと解釈される. しかし, 現実には複数の質問項目に対する反応（反応選択肢1, 2, 3, 4などの選択）を項目特性曲線として描き比較すると, その曲線は測定する特性値座標（x軸）の位置のほかに傾きの点でも異なることが多い. その結果, 同じ素点が同じ特性の量に対応しないことがしばしばある. この場合, 素点と特性の量の間に1対1の対応がないので, 素点の信頼性には限界がある. この方法上の問題は, しばしば指摘されているが（例えば, Gluck & Spiel,2007）, 特性の差が比較的小さい個人や対象を比較検討する場面では, 特に重要な問題となるであろう.
