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記事メッセージ

テキストが皮肉かどうか、どうすれば見分けられるのか？

言葉だけからは、たいていの場合わかりません。文脈なしでテキストとして提示すると、皮肉な文と字義通りの文は同じように評価されました。ウインクの絵文字は、脳の中では皮肉な言葉と同じように処理されます。そして、皮肉タグをつけた人が実際にどれくらいの頻度で皮肉を言っていたのかを測定した人は、まだ誰もいません。

文 Samet Durgun · Subtextの共同創業者 · 11分で読めます

「ありがとう、助かった」。あなたはこの一文をしばらく見つめています。素直な感謝なのか、その正反対なのか、どちらにも読めて、しかもその違いは重要です。私はSubtextを共同創業しました。どちらにも読めるメッセージは、私たちに寄せられる相談の中で、単独のカテゴリーとしては最大のものです。

この点についての研究は、思っているよりもはっきりしています。文脈もマーカーもなく言葉だけを見た場合、たいていは判別できません。それを示した実験は、すでに30年前のものです。その違いを取り戻すのは、文脈と共有された関係の履歴、そして人々が驚くほど一貫して使う、ごく少数のマーカーです。目の前にあるメッセージに、そのどれがあるのかを見極めることが、答えのほとんどを占めます。

すべての謎を説明する実験

BryantとFox Treeは、自然な会話から発話を取り出しました。もともと皮肉だったものと、そうでなかったものの両方です。それらを音声も文脈もなく、テキストだけとして提示しました1。読み手は、両方を同じくらい皮肉だと評価しました。音声を加えるか、文脈を加えるかすると、その違いは取り戻されました。

これが、以下で紹介するすべての知見の背後にあるメカニズムです。話し言葉における皮肉には、音響的な手がかりが伴います。主に平均ピッチの低下、ピッチ変動の減少、声質の変化です2。テキストは、これらをすべて取り除いてしまいます。残っているものは、どこか別のところから来ているはずです。

知っておく価値があるのは、同じ著者たちが後に、皮肉だけに専用の口調というものは存在せず、音響的な手がかりは言語によって異なると主張したことです3。つまり、話し言葉においてさえ、直感が示唆するほどには信号は信頼できません。

人はどれだけ見誤るのか、数字で見る内訳

Kruger、Epley、Parker、Ngは、メールの口調について五つの実験を行いました。この論文はよく引用されますが、その数字がどの実験に由来するのかまで明記されることはほとんどありません4。

一つ目の実験では、6組・12人の学生が、真剣な発言と皮肉な発言を送り合いました。送信者は97パーセントが正しく読み取られると予測しましたが、実際に読み手が正しく読み取れたのは84パーセントでした。二つ目の実験では、メールで皮肉を読み取った受け手の正答率は、著者たちが「偶然と区別がつかない」と評するほどの水準にとどまった一方、同じ文言を音声で聞いた人はおよそ4分の3を正しく判別しました。それでも、送信者と受け手のどちらもが、事後には自分たちの正答率をおよそ90パーセントだったと思い込んでいました。

この二つ目の実験については、「予測78パーセント対実際56パーセント」という数字を目にすることがあるでしょう。この組み合わせは、論文そのものの表現ではなく雑誌記事による要約に由来するものです。この論文について三回独立に調べ直したところ、そのたびに一致しない数字が出てきたため、ここでは論文自体の表現をそのまま使っています。

覚えておくべきことが二つあります。サンプルは2000年代半ばの少人数の学部生グループであり、この論文は十分な検定力を備えた形で直接追試されたことが一度もありません。そして、そのメカニズムは自己中心性にあります。送信者は文字を打っている最中、頭の中で皮肉な口調が聞こえていて、それを差し引くことができないのです。この点については、別途、そのメッセージ、失礼に聞こえていないかという記事で書いています。

そして、誰も埋めていない正直な空白があります。会話の文脈がある場合の、書き言葉における皮肉の判別精度について、文脈がない場合の「偶然と同水準」という数字に相当するような、明確な数値を示した人間対象の公表研究は存在しません。この空白を埋める形でしばしば引用される機械分類器のスコアは、まったく別のものを測定しています。

人が実際に使っているマーカー

ThompsonとFilikは、この分野の基準となる研究を行いました。その数字は、多くの要約記事が伝えるよりもずっと具体的です5。

絵文字は、皮肉なコメントの88パーセントに現れた一方、字義通りのコメントでは51パーセントにとどまりました。ウインクと舌出しの絵文字は、皮肉な意図を示す主要なマーカーであり、ほぼ字義通りではない用法に限って使われていました。単なる笑顔の絵文字はその逆のパターンを示し、字義通りの称賛の81パーセントに現れ、それ以外の場面ではほとんど使われていませんでした。

直感に反する発見もあります。三点リーダー（…）は、批判やネガティブな感情、間を置くことと結びついており、皮肉そのものとは結びついていませんでした。三つの点を皮肉のサインだと読んでいるなら、コーパスの示すところでは、それは誤読です。

絵文字の使用頻度にも、どの絵文字を選ぶかにも、性別による違いは見られませんでした。これは、男性は皮肉を絵文字で示し、女性は感情を絵文字で示すという、以前の主張を否定するものです。

特に印象的なのは、神経科学的な証拠です。WeissmanとTannerは、皮肉として使われたウインク絵文字が、言葉による皮肉と同じ脳の反応パターンを引き起こすことを発見しました。しかも、その反応の大きさは、参加者一人ひとりがその絵文字をどれだけ強く皮肉として捉えていたかに連動していました6。皮肉の絵文字は、装飾としてではなく、皮肉な言葉と同じように処理されているのです。

この効果は、複数の研究室で再現されています。ある研究では、高齢の読み手はウインクの絵文字を使う傾向が低いという結果が出ましたが、後の研究では、絵文字は年齢層を問わず等しく助けになり、その違いはもとの文がどれだけ曖昧だったかによって説明できるとされました78。つまり、年齢による違いという話は使われた材料次第で変わるということであり、私としてはどちらか一方の結果を選び取るつもりはありません。

皮肉は、それが運ぶメッセージそのものにも作用します。皮肉な批判は、字義通りの批判よりもネガティブさが弱いと評価され、皮肉な称賛は、字義通りの称賛よりもポジティブさが弱いと評価されました9。皮肉は、どちらの方向にも作用を和らげます。顔の筋肉の活動を測定した関連研究でも、生理的なレベルで同じパターンが確認されています。

Subtextがどちらとも取れるメッセージを読み解くときに確認しているのも、おおよそこれと同じことです。マーカーがあるかどうか、言葉が両方の解釈を成り立たせているかどうか、そして二つの解釈がどれだけ離れているか。Subtextは、メッセージが曖昧であることは教えてくれます。ですが、送信者がどちらの意味で書いたのかまでは教えられません。言葉だけからそれを判別できるものは何もなく、その理由こそが、ここまで見てきた研究そのものです。

なぜ文脈が効くのか

理論的な立場は三つに分かれており、互いに一致していません。一つ目は、皮肉とはあらかじめある期待を反響させ、そこからの距離を示すものであり、何が反響されているのかを特定できなければ、皮肉としての解釈は成り立たなくなるという立場です10。二つ目は、皮肉を言う人は愚かな誰かを演じているふりをしていて、聞き手はそれを見抜くことになっているという立場です。三つ目は、字義通りの内容、文脈、書き手について知っていること、そしてマーカーの有無を、すべて並行して重み付けするという立場で、文脈が弱いときにはマーカーが不釣り合いなほど大きな重みを持つと予測します。だからこそ、たった一つのウインクが、中立な一文の意味をひっくり返すことがあるのです。

「文脈が重要だ」という主張を裏づける実証的な証拠は、多くの記事の自信たっぷりな書きぶりが示唆するよりも薄いものです。書き言葉における皮肉について、共有された文脈を直接操作した実験はほとんどありません。存在するものは一貫してはいます。ある小規模な研究では、反響させる何かが前もって存在しなければ、発話は皮肉として認識されませんでした。また、コーパスを用いた研究では、面識のない相手に向けて話すときほど、人は皮肉をあまり使わず、使うときにはより明確にマークすることが示されています。

実用的に言い換えれば、皮肉とは、言われたことと意味されたことの間にあるギャップを見抜けるだけのものを、読み手があなたと共有しているはずだという賭けです。よく知っている相手とのやり取りなら、その賭けはたいてい成功します。見知らぬ相手や、文化的な隔たりがある相手だと、言葉だけがそのギャップを伝えなければならなくなり、それはたいてい不可能です。

誰が違う読み方をするのか

自閉スペクトラム症の読み手については、慎重に扱う必要があります。 皮肉の理解における集団間の差は、それを示す研究もあれば、差が小さいか見られない研究もあり、言語能力とタスクの形式を統制すると、その差は大きく縮小します。あるメタ分析では、全体としての効果量はおよそg = -0.57と報告されていますが、言語の基礎能力を揃えて比較すると、この効果は縮小するか有意でなくなります11。ある研究では、構造化されたタスクにおいて、自閉スペクトラム症の子どもと定型発達の子どもの誤答率はほぼ同じくらい低く、話し手がなぜ皮肉を言ったのかを自発的に説明させるタスクのときに限って差が現れました。見かけ上の差の大部分は、問いの立て方そのものが生み出しているものです。

さらに二つの知見が、「欠陥」という捉え方そのものに疑問を投げかけます。自分自身の感情を言葉にすることの難しさを指す失感情症は、自閉スペクトラム症のグループではおよそ50パーセントに見られるのに対し、定型発達のグループでは5パーセントほどにとどまり、感情認識のパフォーマンスを予測する変数としては、自閉スペクトラム症そのものよりも失感情症のほうが強い説明力を持ちます12。また、二重共感性についての研究では、自閉スペクトラム症の人同士、あるいは定型発達の人同士でそれぞれ情報を伝え合う場合よりも、両者が混ざって情報を伝え合う場合のほうが、情報の劣化が速く進むことがわかりました。これは、「自閉スペクトラム症の人は皮肉を見抜けるか」という問いを、「誰と誰のあいだでコミュニケーションが成立していないのか」という問いへと組み替えるものです13。

これも言っておく価値があります。この話題を扱う記事の多くは逆の前提に立っているからです。多くの自閉スペクトラム症の成人にとって、テキストは好まれる連絡手段です。自閉スペクトラム症の成人245人を対象にした調査では、メールとテキストメッセージは多くの場面で高く評価され、電話がもっとも評価が低いという結果が出ています14。

性別について。 ステレオタイプは根強く存在しますが、理解力の差は根強くありません。まったく同じコメントでも、発言者が男性だとされると、より皮肉っぽいと評価されます。そして、皮肉を言う人物は男性である可能性が高いと判断されがちです。しかし、強制選択形式の理解度調査では、信頼できる性差は見つかっておらず、絵文字についての研究でも同様でした。

年齢について。 高齢者では、自発的に皮肉を見抜く力にある程度の低下が見られますが、明示的なマーカーがあれば、その差は縮まります。

うまくいかなくなるとき

Byronの枠組みは、テキストから感情が読み取られる際に働く二つのバイアスを提示しています。好意的な意図で書かれたメッセージは平板に読まれ、曖昧なメッセージは意図されたよりもネガティブに読まれる、というものです15。これはデータではなく理論的なモデルですが、この二つの組み合わせは、よくある失敗をうまく説明してくれます。皮肉を込めた褒め言葉が読み手に伝わらなかったとき、それはただの困惑としてではなく、受動攻撃的な態度として受け取られがちなのです。

読み違いの修復は可能であり、実際によく試みられています。Redditでのやり取り3,750件分のコーパスでは、修復の申し出、つまり誰かが「意図を読み取れなかった」と伝える行為が、やり取り全体のおよそ58パーセントで発生していました16。そのうちおよそ45パーセントは、返信が得られないまま未完了に終わっています。対面であれば、修復はほぼ必ず解決に至ります。オンラインでは、試みられはするものの、ほぼ半分近くが途中で放棄されているのです。これは、送ってから修復するよりも、送る前に確認するべきだという、それなりに説得力のある論拠になります。そして、これこそがSubtextが組み立てられている前提そのものです。

行き着く先は、あまり面白みのない答えです。わからなければ聞く。誰かに聞かれたら、答える。

皮肉タグについて

ここには二つの異なる研究領域があり、それらはしばしば混同されています。

計算機科学の分野では、「/s」をラベルとして使います。この方法で130万件の発言からなるコーパスが構築されました17。その後、あるグループが4,334件のツイートを人手で確認したところ、皮肉タグがついたカテゴリーのメッセージのうち、実際に皮肉だったのはわずか14.89パーセントにすぎませんでした18。人はタグをつけ忘れたり、使い方に一貫性がなかったり、皮肉としてタグそのものを使ったりします。マーカーは、きれいな正解データにはなりません。

人間を対象にした研究のほうは、ほとんど手つかずです。/s、/j、/genといったトーン表示は、意図を明示するために付け加えられるもので、現代的な普及は一般に、神経多様性を持つ人々のオンラインコミュニティに由来するとされています。これについての説明的な資料や主張的な資料は豊富にある一方、それらが理解度を測定可能なほど向上させるのか、それとも読み手を苛立たせるのかを検証した査読済み研究はごくわずかしかありません。「タグは誤読を防ぐ」と言う人々と、「タグは皮肉の意味そのものを壊す」と言う人々の議論は、あくまで議論であって、研究の裏づけがあるわけではありません。

目の前のメッセージにどう向き合うか

まずはマーカーを確認してください。ウインクと舌出しの絵文字は、現時点で存在する中で信頼できるシグナルにいちばん近いものだからです。次に、送信者とどれだけの関係の積み重ねがあるかを確認してください。皮肉という賭けが成立するかどうかは、そこにかかっているからです。三つの点は、皮肉ではなく、間や批判のサインとして読んでください。コーパスが示しているのはそういうことだからです。

それでもなお両方に読めるなら、それは本当に両方に読めるということであり、書いた本人はほぼ確実にそのことに気づいていません。証拠が示しているのは、書いた本人は自分の意図が伝わった度合いを、実際よりもずっと高く見積もっている、ということです。

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出典

上記の登場順に番号を振っています。数値を一次資料に照らして確認できなかった場合は、本文中にその旨を明記しています。

  1. Bryant, G. A., and Fox Tree, J. E. (2002). Recognizing verbal irony in spontaneous speech. Metaphor and Symbol, 17(2), 99 to 119. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1207/S15327868MS1702_2
  2. Cheang, H. S., and Pell, M. D. (2008). The sound of sarcasm. Speech Communication, 50(5), 366 to 381. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0167639307001884
  3. Bryant, G. A., and Fox Tree, J. E. (2005). Is there an ironic tone of voice? Language and Speech, 48(3), 257 to 277. 言語間の違いについては、Cheang and Pell (2009), Journal of the Acoustical Society of America, 126(3) も参照。https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/00238309050480030101
  4. Kruger, J., Epley, N., Parker, J., and Ng, Z.-W. (2005). Egocentrism over e-mail. Journal of Personality and Social Psychology, 89(6), 925 to 936. 実験1：6組のペア、予測97パーセント対実際84パーセント。実験2：分析対象は29組のペア、偶然レベル対およそ4分の3。78パーセント対56パーセントという数字の組み合わせは、雑誌記事による要約に由来する。十分な検定力を備えた形で直接追試されたことは一度もない。https://psycnet.apa.org/record/2005-15488-002
  5. Thompson, D., and Filik, R. (2016). Sarcasm in Written Communication: Emoticons are Efficient Markers of Intention. Journal of Computer-Mediated Communication, 21(2), 105 to 120. 実験1はn = 51、実験2はn = 113。参加者はグラスゴーの参加者データベースから集められ、学生に限定されていない。ESRC助成金ES/L000121/1の助成を受けた研究。https://academic.oup.com/jcmc/article/21/2/105/4161799
  6. Weissman, B., and Tanner, D. (2018). A strong wink between verbal and emoji-based irony. PLOS ONE, 13(8), e0201727. ERP実験を三つ実施。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0201727
  7. Howman, H. E., and Filik, R. (2020). The role of emoticons in sarcasm comprehension in younger and older adults. Quarterly Journal of Experimental Psychology. アイトラッキングを使用。対象は18歳から30歳、および65歳以上の読み手。https://journals.sagepub.com/home/qjp
  8. Garcia, C., Turcan, A., Howman, H., and Filik, R. (2022). Emoji as a tool to aid the comprehension of written sarcasm. Computers in Human Behavior, 126, 106971. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0747563221003010
  9. Filik, R., Turcan, A., Thompson, D., Harvey, N., Davies, H., and Turner, A. (2016). Sarcasm and emoticons: Comprehension and emotional impact. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 69(11), 2130 to 2146. 生理学的な指標を用いた関連研究がPsychophysiology誌（PMC4999054）に掲載されている。https://journals.sagepub.com/doi/10.1080/17470218.2015.1106566
  10. Sperber, D., and Wilson, D. (1981). Irony and the use-mention distinction. In Cole (ed.), Radical Pragmatics. ふりについてはClark and Gerrig (1984)、反響的な想起についてはKreuz and Glucksberg (1989) も参照。いずれもJournal of Experimental Psychology: General誌、113号および118号に掲載。
  11. Kalandadze, T., and colleagues (2018). Figurative language comprehension in individuals with autism spectrum disorder: A meta-analytic review. Autism, 22(2), 99 to 117. 効果量は二次資料に基づく数値であり、独立に確認されたものではない。https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/1362361316668652
  12. Kinnaird, E., Stewart, C., and Tchanturia, K. (2019). Investigating alexithymia in autism: A systematic review and meta-analysis. European Psychiatry, 55, 80 to 89. 15件の研究を対象。49.93パーセント対4.89パーセント。https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0924933818301883
  13. Crompton, C. J., Ropar, D., Evans-Williams, C. V. M., Flynn, E. G., and Fletcher-Watson, S. (2020). Autistic peer-to-peer information transfer is highly effective. Autism, 24(7), 1704 to 1712. 参加者72人。https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7545656/
  14. Howard, P. L., and Sedgewick, F. (2021). Anything but the phone. Autism, 25(8), 2265 to 2278. 自閉スペクトラム症の成人245人を対象とした調査。https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/13623613211014995
  15. Byron, K. (2008). Carrying too heavy a load? Academy of Management Review, 33(2), 309 to 327. 実証研究ではなく、理論的な枠組み。https://doi.org/10.5465/amr.2008.31193163
  16. Goddard, S., and Gillespie, A. (2025). Conversational repairs on Reddit. PLOS ONE, 20(1), e0316618. 25のサブレディットを対象、やり取り3,750件。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0316618
  17. Khodak, M., Saunshi, N., and Vodrahalli, K. (2018). A Large Self-Annotated Corpus for Sarcasm. LREC 2018. 学会発表論文。ラベルは自己申告による付与。https://arxiv.org/abs/1704.05579
  18. Sykora, M., Elayan, S., and Jackson, T. W. (2020). A qualitative analysis of sarcasm, irony and related #hashtags on Twitter. Big Data and Society, 7(2). ツイート4,334件を人手で分析。https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/2053951720972735