生成文法と認知言語学を比較してみる

はじめに

言語及びその構造に関する研究は、広範にわたり複雑です、決して１つの理論では収束しない深い深い深い世界です。その証拠に、人間による言語の獲得、処理、利用方法を解明するため多様な理論やモデルが提案されて、実行されてきました。

これらの中でも、言語理論として、生成文法と認知言語学は特に影響力があり、広範囲にわたって議論されている二つの枠組みです。生成文法も認知言語学も、人間の言語理解を目指す共通の目標を持ちながらも、そのアプローチ、基本的な前提、そして意味するところにおいて大きく異なります。

①生成文法：チョムスキーの視点

生成文法は、ノーム・チョムスキーの研究が中心です。20世紀中盤に言語理論における革新的なアプローチとして現れました。この理論は、人間が無限の文を生成し理解する能力は言語の固有の特性であり、これは生得的な言語能力によって可能になると考えます。この能力はしばしば「普遍文法」と呼ばれ、人間の心に先天的に備わった言語知識の存在を示唆する理論的枠組みです。

主要概念と前提

• 普遍文法（UG）: 言語習得能力は人間に生まれながらにして備わっており、全ての言語が共通の構造的基盤を持つという仮説。

• 能力と実現: 言語に関する生得的な知識（能力）と実際の状況での言語使用（実現）を区別する。

• 深層構造と表層構造: あらゆる言語の文は、根底にある抽象的な構造（深層構造）に遡ることができ、それが様々な規則を通じて実際の話し言葉や書かれた文（表層構造）に変換されるという考え方。

②認知言語学：身体化された心

認知言語学は、20世紀の後半に生成文法の形式主義に対するアンチテーゼとして（チョムスキーの指導学生が中心になり）出現しました。認知言語学とは、言語理解における意味、経験、文脈の役割を強調し、言語構造が人間の認知プロセスによって形成され、それを反映していると主張します。

認知言語学は、言語が他の認知機能と深く結びついていると考え、言語専用の認知モジュールの存在を否定します。

主要概念と前提

• 身体化された認知: 認知プロセスは、世界との身体的な相互作用に根ざしているという原則。

• 概念メタファー理論: 抽象的な概念は、より具体的な経験を通じて隠喩的に理解されるという考え方。これは、言語と思考の間の基本的な関連を示唆しています。

• 構成文法: 認知言語学の枠組み内で、文法を形式と意味のペアリング、すなわち構成の集合として捉え、これが言語経験を通じて学習されると見なす。

③比較分析

哲学的基盤

生成文法は合理主義の伝統に立脚し、言語習得における生得的な構造や能力の役割を強調します。言語の複雑さと普遍性は、環境からの刺激や単純な学習プロセスだけでは完全には説明できないとし、特化した生得的な言語能力の存在を示唆します。

一方、認知言語学は経験主義に基づき、言語知識が感覚的経験や言語特有ではない認知プロセスから生じると主張します。この理論は、言語構造が個人とその環境との間の動的な相互作用によって形成されると強調します。

方法論

生成文法は、言語の抽象的な構造に焦点を当て、形式的かつ数学的なアプローチを採用します。このアプローチは、言語構造を支配する普遍的な原則や規則を特定することを目指します。

対照的に、認知言語学はより記述的で経験的なアプローチを取り、言語が人間の認知にどのように反映され、影響されるかを探求します。この理論は、言語コーパス、心理学的実験、異言語間の比較など、幅広いデータを用いて言語、思考、経験間の関係を調査します。

言語習得と多様性への影響

生成文法は、言語習得が生得的な言語設計図（UG）の活性化に依存し、言語間の差異は特定のパラメータの設定の違いによるものと考えます。このモデルは、子どもが最小限の入力で迅速かつ効率的に言語を習得する能力を生まれながらにして持っていると仮定します。

認知言語学では、言語習得を環境との相互作用を通じての学習プロセスと見なし、カテゴリ化、類推、メタファーなどの認知メカニズムの重要性を強調します。この理論は、人間の経験の多様性と異なる言語文脈への認知プロセスの適応性を強調し、言語の多様性を説明します。

④結論

生成文法と認知言語学は、言語の本質とそれが人間の心とどのように関連するかについて、異なるが補完的な視点を提供します。生成文法が言語の生得的な構造と普遍性に焦点を当てる一方で、認知言語学は経験、意味、そして認知プロセスの重要性を強調します。

これらの枠組みは、言語がどのように習得され、構築され、世界中の話者によって使われるかについての理解を深めることに貢献しています。言語学が進化し続ける中で、これらの異なる視点間の対話は、言語の習得、構造、使用に関する基本的な疑問へのさらなる洞察を提供することが期待されます。