私が勤める学部の１年生は、116名
今年は同姓が多く
同じ読みが２名なのは、９組
そのうち、
同じ漢字が２名なのは、７組
また、
同じ漢字が３名なのは、２組
そのうち、同姓同名１組
毎年、同姓が何組かはありますが
ここまで多いのは珍しいです
同姓だけでも、ややこしいのに
同姓同名て。。
世の中には名前がたくさんあります
日本では、姓ー名の順ですね
（姓）山田（名）花子のように。
中国や韓国などの東アジアも、この順
欧米では逆なのは、ご存知の通りです
例外なのは、ハンガリー
日本と同じく、姓ー名の順です
国別の姓の数をみてみますと
日本の姓の数は結構多く、30万種
アメリカは、150万種
イタリアは、35万種
中国や韓国は少なくて
中国は、23,813種
韓国は、250種
名前について、
おもしろいサイトがあります
姓名分布＆ランキング
姓や名を入力すると
指定した地域にどれくらい分布
しているかを表示してくれます
地域を指定して
姓名数のランキングを
表示させることもできます
おもしろいので、
是非、お試しください
佐藤さんとか、鈴木さんはとても多く
多出姓とよばれます
ただ、多出姓の種類は
それほど多くはありません
一方、
私（生塩）のような名前は少なく
希少姓とよばれますが
意外にも、その種類は結構多いのです
その関係性を調べた研究があります
比較的少ない姓について
「同じ姓の人数」
と
「同じ姓の人数となる姓の種類数」
の間の関係をしらべてみると、、
早川良、水口毅 (2012)
『日本人の名前のサイズ頻度分布』
数理解析研究所講究録, 1796: 26-30より
グラフではデータ「＋」と「・」で
示されていますが
ここでは「＋」を見ます
（どちらでも大差はないですが）
横軸：同じ姓の人数
縦軸：同じ姓の人数となる姓の種類数
データがキレイに一直線に
乗っていますよね
規則性があるということです
このグラフでは、
横軸と縦軸を対数にしています
対数は、10の何乗か
という意味ですから
10は１に、100は２に、1000は３
といった具合に変換されます
横軸と縦軸を対数にして
データが直線上に乗るということは
横軸 x と縦軸 y の間に
y = a x ^k
という、
ベキ乗則が成り立つことになります
上の図では、k = -1.79
姓は親から引き継がれますが、
名は自由につけられます
兄弟間で違うなどの制約はありますが
名には時代の流行がありますね
以下、４つの年代で
男女のベスト５を書いてみます
生まれ年別名前ランキング
by 明治安田生命
1920年（大正9年）
男
１位：清
２位：茂
３位：三郎
４位：勇
５位：実
女
１位：文子
２位：久子
３位：千代子
４位：静子
５位：貞子
1945年（昭和20年）
男
１位：勝
２位：勇
３位：進
４位：清
５位：勝利
女
１位：和子
２位：幸子
３位：洋子
４位：節子
５位：弘子
1969年（昭和44年）
男
１位：誠
２位：健一
３位：哲也
４位：剛
５位：浩二
女
１位：直美
２位：智子
３位：由美子
４位：陽子
５位：裕子
2000年（平成12年）
男
１位：翔
２位：翔太
３位：大輝
４位：優斗
４位：拓海
女
１位：さくら
１位：優花
３位：美咲
３位：菜月
５位：七海
５位：葵
2012年（平成24年）
男
１位：蓮
２位：颯太
３位：大翔
４位：大和
５位：翔太
５位：湊
５位：悠人
５位：大輝
女
１位：結衣
１位：陽菜
３位：結菜
４位：結愛
４位：ひなた
４位：心春
時代性がありますね
このように、
バラバラにつけられる「名」
なのですが、分析の結果、
これにも「姓」と同様に
「同じ名の人数」
と
「同じ名の人数となる名の種類数」
の間にベキ乗則が見られたそうです
上のグラフの「・」
k = -1.84
興味のある方、
Zipfの法則、パレート分布、Yule分布
あたりも勉強してみましょう
バラバラにつけられる「名」
の分布にも「姓」と同様の法則が
あるのですね
このような名前の分布の研究で
難しいのは、データを集めること
プライバシーの問題に
関わるからとのこと
紹介した研究は、
研究者のデータベースを使っています
名前の分布にも規則性があるなんて
（おしまい）
お読みいただきまして、ありがとうございました。
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