中日兩國(guó)同處漢字文化圈、自古以來就在語(yǔ)言方面有許多的交流。改革開放以來,中日兩國(guó)的文化交流進(jìn)一步深入、隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)達(dá)、許多日語(yǔ)新詞傳到中國(guó)。近些年來對(duì)流行詞和網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言中的日語(yǔ)借詞的研究逐漸增加,但是這些研究大都缺少實(shí)際的源自語(yǔ)料的數(shù)據(jù)的支持。本文以改革開放以來流入的日源借詞為中心進(jìn)行分析。通過借詞在微博中的使用詞頻以及百度指數(shù)提供的詞匯關(guān)注度,從兩方面對(duì)借詞的使用進(jìn)行了研究,了解了日源借詞在網(wǎng)絡(luò)中的使用頻度以及關(guān)注度的推移。本文主要由以下幾部分構(gòu)成。第一章從研究方法論的角度對(duì)先行研究進(jìn)行了回顧,同時(shí)說明了本文的目的和結(jié)構(gòu)。第二章主要介紹了如何從微博收集資料,也就是本次研究數(shù)據(jù)的由來,同時(shí)介紹了作為研究對(duì)象的183個(gè)詞的總體情況。第三章考察了使用者的性別,年齡以及不同的媒體等語(yǔ)言外的要素對(duì)借詞使用的影響。第四章通過百度指數(shù)反映的詞匯關(guān)注度,結(jié)合微博中借詞的實(shí)際使用,考察了借詞的使用情況。第五章整理了網(wǎng)絡(luò)中日源借詞的特征。本文的發(fā)現(xiàn)主要有以下這些:第一,關(guān)于微博用戶的性別與借詞使用頻度之間的關(guān)系,我們發(fā)現(xiàn)女性使用傾向較高的詞有31個(gè)(如婚活,特賣,素肌等),占考察詞匯的18.5%,而男性使用傾向較高的詞有26個(gè)(如宅男,秒殺,兄貴等),占全體的15.6%。第二,關(guān)于用戶年齡層與借詞使用頻度之間的關(guān)系,我們發(fā)現(xiàn)70年代左右出生的微博用戶偏向使用“人氣”、“人脈”、“職場(chǎng)”等借詞,可以說這反映了這些詞融入漢語(yǔ)的程度較高。相對(duì)的,00后用戶偏向使用“愛豆”、“新番”、“應(yīng)援”等借詞。第三,關(guān)于新浪微博的賬戶類型和借詞使用頻度之間的關(guān)系,我們發(fā)現(xiàn),一般個(gè)人用戶,“愛豆”、“應(yīng)援”等流行詞的使用率較高。而微博認(rèn)證用戶中,“吐槽”、“達(dá)人”等流入時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)的借詞使用率較高。在各種官方微博中,“旗艦店”、“秒殺”等和商業(yè)有關(guān)的借詞出現(xiàn)率明顯比其他兩種用戶高。第四,從百度指數(shù)反映的借詞檢索量的歷時(shí)推移來看,借詞可以分為四種模式。增加型,即百度指數(shù)持續(xù)上升,反映了關(guān)注這一借詞的人數(shù)不斷增加,新詞不斷地被更多的人認(rèn)知。比如“二次元”、“愛豆”。減少型,這些詞往往已經(jīng)度過了流行期,在漢語(yǔ)中的融入程度更高,詞義也逐漸穩(wěn)定。比如“萌”、“秒殺”、“達(dá)人”。平行型,對(duì)這些詞的關(guān)注曲線呈現(xiàn)出一條平穩(wěn)的曲線,反映了這些詞的生命周期較長(zhǎng),傳播范圍也通常較廣。比如“人氣”、“職場(chǎng)”。凹凸型,這種形態(tài)在生命周期較短的詞中可以找到。通常是和一些事件一起進(jìn)入漢語(yǔ),隨著事件的退潮對(duì)這些詞的關(guān)注也極速消退。比如“人形”、“森女”。
【學(xué)位單位】：北京外國(guó)語(yǔ)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：H136.5;H36
【文章目錄】：
謝辭
摘要
要旨
第一章 序章
    1.1 はじめに
    1.2 先行研究
        1.2.1 日本語(yǔ)借用語(yǔ)に関すゐ先行研究
        1.2.2 ネシトデ－タを利用すゐ先行研究
        1.2.3 先行研究の問題點(diǎn)
    1.3 本稿の目的
    1.4 本稿の構(gòu)成
第二章 調(diào)查対象の概観
    2.1 調(diào)查デ－夕
        2.1.1 ゥェィボ－
        2.1.2 コンテクストとしてのゥェィボ－
        2.1.3 ゥェィボ－デ－タ－の収集
        2.1.4 百度指數(shù)
    2.2 調(diào)查対象語(yǔ)の榷認(rèn)
    2.3 調(diào)查対象語(yǔ)の使用頻度
    2.4 借用語(yǔ)の借用方法
第三章 研究対象語(yǔ)の使用に影響すゐ言語(yǔ)外の要因
    3.1 ュ－ザ－の性別
    3.2 ュ－ザ－の生年
    3.3 媒體差
第四章 歴時(shí)的使用頻度と注目度の推移
    4.1 先行研究
    4.2 百度指數(shù)にょゐ調(diào)查
    4.3 借用語(yǔ)の注目度曲缐
        4.3.1 増加型
        4.3.2 減少型
        4.3.3 平行型
        4.3.4 凹凸型
第五章 ネシト上に見られゐ日本語(yǔ)借用語(yǔ)の特徵
    5.1 流入の背景
    5.2 流入のル－卜
    5.3 使用者
    5.4 借用語(yǔ)の語(yǔ)義分布
第六章 本稿のまとめと今後の課題
    6.1 本稿のまとめ
    6.2 今後の課題
參考文獻(xiàn)
資料
    付表1 調(diào)查対象語(yǔ)
    付表2 男性/女性の借用語(yǔ)使用頻度
    付表3 借用語(yǔ)使用におけゐ男女傾向
    付表4 媒體にょゐ借用語(yǔ)の生起率
    付表5 借用語(yǔ)注目度の経年変化

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 肖書暢;;基于百度指數(shù)對(duì)投資者關(guān)注度測(cè)量指標(biāo)的研究[J];現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息;2018年02期

2 王永斌;;誰(shuí)在關(guān)注社會(huì)主義核心價(jià)值觀——基于百度指數(shù)的大數(shù)據(jù)分析[J];馬克思主義研究;2018年02期

3 柏正健;方華;;基于百度指數(shù)的投資者關(guān)注度對(duì)股票市場(chǎng)表現(xiàn)的影響[J];電子商務(wù);2018年12期

4 田冰;胡俞越;;投資者關(guān)注對(duì)滬深300股指期貨、現(xiàn)貨收益率的影響——基于百度指數(shù)的實(shí)證分析[J];中國(guó)證券期貨;2019年02期

5 邱瀘誼;李華;;基于百度指數(shù)的社會(huì)輿情研究[J];科技風(fēng);2018年33期

6 立夏;;生鮮電商:或成下一個(gè)電商時(shí)代的“門票”[J];農(nóng)經(jīng);2017年03期

7 李云鵬;;旅游場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用[J];旅游學(xué)刊;2017年09期

8 陳洪;劉燊;趙曉;;網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度視域下的“校園貸”問題研究——基于百度指數(shù)數(shù)據(jù)平臺(tái)[J];山西能源學(xué)院學(xué)報(bào);2018年06期

9 柯山;潘輝;呂梁;;基于百度指數(shù)關(guān)注行為傾向的鄉(xiāng)村振興規(guī)劃實(shí)踐——以福建省古田縣金翼之家為例[J];東南園藝;2019年01期

10 顧敏華;姚建香;湯玲;;特定關(guān)鍵詞的百度指數(shù)與流感病毒活動(dòng)相關(guān)性分析[J];職業(yè)與健康;2019年08期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 胡倩倩;基于百度指數(shù)的海南旅游量預(yù)測(cè)[D];吉林大學(xué);2019年

2 馬歡;基于百度指數(shù)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車銷量預(yù)測(cè)模型研究[D];武漢理工大學(xué);2018年

3 問曉萌;互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)對(duì)A股影響的實(shí)證分析[D];天津大學(xué);2018年

4 李樹陽(yáng);基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及百度指數(shù)預(yù)測(cè)A股市場(chǎng)波動(dòng)率[D];山東大學(xué);2019年

5 蔡巧;基于百度指數(shù)手足口病發(fā)病預(yù)測(cè)模型的比較研究[D];廣東藥科大學(xué);2018年

6 孫益林;基于百度指數(shù)的異位妊娠患病情況的大數(shù)據(jù)分析[D];蘇州大學(xué);2018年

7 徐天成;中國(guó)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言中的日源借詞的計(jì)量研究[D];北京外國(guó)語(yǔ)大學(xué);2018年

8 劉晨陽(yáng);基于百度指數(shù)的汽車銷量預(yù)測(cè)研究[D];湖北大學(xué);2018年

9 張淯洋;投資者關(guān)注度與小盤股市場(chǎng)表現(xiàn)[D];華東政法大學(xué);2018年

10 王晶晶;百度指數(shù)在我國(guó)H7N9與登革熱疫情分析上的應(yīng)用研究[D];湖南大學(xué);2015年

本文編號(hào)：2875301