統計的研究を行う際、複数の言語データベースを統合することがあるが、言語コードは名寄せに利用できる。使っていたが、情報が古すぎて前処理時地獄に苦しめられた。琉球諸語の分類はこれまで見たものとは全然違う。いう謎のフランス語があったり。二分されているところが新しい。沖縄を南北に分割するのはこれまで通りだが、奄美の中の分類は何が起きたのか理解できないくらい違う。出典とするが、この文献には分類結果だけが書いてあって議論はない。議論は以下の博士論文にある。(EHESS).表題の通り宮古の大神方言を記述したものだが、9章前半で琉球諸語の分類を議論している。この論文は私の最近の趣味の研究にも関連していて面白い。言語学者が生物学由来の統計的系統モデルを使っているという驚きの内容。この21世紀に学術研究の成果をフランス語で発表されても困る。英語版を出して欲しいところ。一番の貢献は、何のために分類するかを明確にしたこと。系統樹を作ることに特化している。よって階層的にクラスタリングしていた。何を類似度とすべきかに明確な基準がなかったし、そもそも唯一の正解が存在する性質の問題ではない。矛盾する証拠が見つかったときに何を優先すべきか不明だった。系統樹を作るという目的を定めると、基準が明確化する。共通祖先から引き継いだから系統樹を作るために必要な特徴は最後の一つだけ。残りの特徴は邪魔なので捨てるべきということになる。この方針は、分類のための特徴として何を採用するかにも影響する。分類に採用されていたが、これらは起きやすい変化なので、独立に起きたか、接触による影響の可能性が高い。系統樹を作るには、共通祖先から引き継ぐ可能性が高い特徴に着目しなければならない。不規則な音変化、基礎語彙の発生、意味変化など、計70個を特徴として採用し、統計的系統モデルによって系統樹を作っている。系の同源語特徴と同じだが、中身はかなり違う。ような特徴が集められている。モデルの上では系統樹上の複数の箇所で起こり得ることになっているが、その確率は低い。それは別に悪いことではない。この研究の肝はデータの作り方にあるから。採用した特徴は、偶然の一致の可能性が低いし、不規則変化を見ているので普遍性もない。識別するための手掛かりが欠けている。仕方がないので、特徴群全体をうまく説明するような系統樹を探している。このあたりは改良の余地がある気がする。ものと大体同じだが、いくつか重要な違いがある。奄美と沖縄は安定的に分離されている。従来自明のものとされていたが、このノードはできたりできなかったりする。いう謎ノードを描いている。喜界島はそもそもデータに含まれていない。子供にしている根拠は不明。