「モーティマー」とか「ガートルード」って名前、聞いたことある？実はアメリカでも日本の「梅子」や「勘太郎」みたいに、時代とともにガンガン消えていく名前があるんよな。今回はRedditで「だんだん見かけなくなった名前」ってスレが伸びてたから、その反応をまとめてみたで。データオタクの本気の集計まで飛び出す名前愛あふれるスレ、じっくり見てってくれ。
人生ずっとモーティマーを探し続けてきた。
未だに見つからず。
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Ive been searching for a Mortimer my whole life.
Unsuccessful.
✍️ 管理人: この「一生探してる」ってノリ、めちゃくちゃ草。日本で言うと「勘助」とか「弥太郎」を今の同級生に探すようなもんやろな。Mortimerは19世紀のイギリス貴族っぽい響きの名前で、シェイクスピアの戯曲にも登場する由緒ある名前なんやけど、今のアメリカでは年間出生数が一桁台になるレベルまで激減してるらしい。個人的にはこういう「絶滅危惧種の名前」を探す趣味、めっちゃ分かる気がするわ。
もうDawnを見なくなったわ。
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I don't see Dawns anymore.
✍️ 管理人: Dawnは「夜明け」って意味の名前で、1960〜70年代にめちゃくちゃ流行った定番ネームなんよな。日本で言うと「陽子」とか「曜子」みたいなポジションかもしれん。1970年代生まれの女性には多いのに、2000年代以降はほぼ聞かなくなったってのがアメリカあるあるらしい。名前の流行り廃りって世代を象徴するもんやから、こういうコメント一個で「あ、あの世代か」って分かっちゃうのも面白いよな。
米国社会保障局が記録した1880年から2017年までのデータから、各年で5回以上使われた全ネームを調べてみた。で、1985年以前と1985年以降を比較して、1985年以降の出現率が0.01%未満のなかで、一番激減（何分の一になったか）した名前を抽出した。
男女別の、名前の激減ランキングはこちら:
<table><tr><th>性別</th><th>名前</th><th>1985年以降</th><th>1985年以前</th><th>減少率（分の1）</th></tr><tr><td>F</td><td>Myrtle</td><td>0.0004287</td><td>0.2795860</td><td>652</td></tr><tr><td>F</td><td>Gertrude</td><td>0.0007542</td><td>0.3403790</td><td>451</td></tr><tr><td>F</td><td>Ethel</td><td>0.0012612</td><td>0.5046078</td><td>400</td></tr><tr><td>F</td><td>Maude</td><td>0.0005357</td><td>0.1633362</td><td>305</td></tr><tr><td>F</td><td>Blanche</td><td>0.0006172</td><td>0.1788615</td><td>290</td></tr><tr><td>F</td><td>Bessie</td><td>0.0015150</td><td>0.3688087</td><td>243</td></tr><tr><td>F</td><td>Beulah</td><td>0.0005162</td><td>0.1243555</td><td>241</td></tr><tr><td>F</td><td>Nannie</td><td>0.0002753</td><td>0.0633065</td><td>230</td></tr><tr><td>F</td><td>Maud</td><td>0.0002871</td><td>0.0586636</td><td>204</td></tr><tr><td>F</td><td>Willie</td><td>0.0009426</td><td>0.1907823</td><td>202</td></tr></table>
<table><tr><th>性別</th><th>名前</th><th>1985年以降</th><th>1985年以前</th><th>減少率（分の1）</th></tr><tr><td>M</td><td>Ed</td><td>0.0008453</td><td>0.0684468</td><td>81</td></tr><tr><td>M</td><td>Claud</td><td>0.0003559</td><td>0.0268700</td><td>75</td></tr><tr><td>M</td><td>Dick</td><td>0.0003907</td><td>0.0282679</td><td>72</td></tr><tr><td>M</td><td>Grover</td><td>0.0008805</td><td>0.0584238</td><td>66</td></tr><tr><td>M</td><td>Homer</td><td>0.0015960</td><td>0.1030636</td><td>65</td></tr><tr><td>M</td><td>Orville</td><td>0.0008198</td><td>0.0490085</td><td>60</td></tr><tr><td>M</td><td>Edd</td><td>0.0002644</td><td>0.0147344</td><td>56</td></tr><tr><td>M</td><td>Bob</td><td>0.0014200</td><td>0.0762107</td><td>54</td></tr><tr><td>M</td><td>Bert</td><td>0.0012777</td><td>0.0653715</td><td>51</td></tr><tr><td>M</td><td>Alva</td><td>0.0004707</td><td>0.0223596</td><td>48</td></tr></table>
そう、俺はデータオタクだ。使ったRのコードは以下の通り:
<pre>library(tidyverse)
library(babynames)
df <- babynames |>
mutate(epoch = ifelse(year < 1985, "before_1985", "after_1985")) |>
group_by(sex, name, epoch) |>
summarize(percent = 100*mean(prop), .groups = "drop") |>
pivot_wider(names_from = epoch, values_from = percent) |>
mutate(fold_decrease = round(before_1985 / after_1985)) |>
filter(
!is.na(fold_decrease),
after_1985 < 0.01
) |>
arrange(desc(fold_decrease))</pre>
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I looked at all names used more than 5 times each year from 1880 to 2017 as recorded by the Social Security Administration in the U.S. I then looked at the biggest fold-decrease comparing before 1985 versus 1985 and later, with a prevalence after 1985 of <0.01%.
Here are the biggest drops in name prevalence, by sex:
|sex |name | after_1985| before_1985| fold_decrease|
|:—|:——–|———-:|———–:|————-:|
|F |Myrtle | 0.0004287| 0.2795860| 652|
|F |Gertrude | 0.0007542| 0.3403790| 451|
|F |Ethel | 0.0012612| 0.5046078| 400|
|F |Maude | 0.0005357| 0.1633362| 305|
|F |Blanche | 0.0006172| 0.1788615| 290|
|F |Bessie | 0.0015150| 0.3688087| 243|
|F |Beulah | 0.0005162| 0.1243555| 241|
|F |Nannie | 0.0002753| 0.0633065| 230|
|F |Maud | 0.0002871| 0.0586636| 204|
|F |Willie | 0.0009426| 0.1907823| 202|
|sex |name | after_1985| before_1985| fold_decrease|
|:—|:——-|———-:|———–:|————-:|
|M |Ed | 0.0008453| 0.0684468| 81|
|M |Claud | 0.0003559| 0.0268700| 75|
|M |Dick | 0.0003907| 0.0282679| 72|
|M |Grover | 0.0008805| 0.0584238| 66|
|M |Homer | 0.0015960| 0.1030636| 65|
|M |Orville | 0.0008198| 0.0490085| 60|
|M |Edd | 0.0002644| 0.0147344| 56|
|M |Bob | 0.0014200| 0.0762107| 54|
|M |Bert | 0.0012777| 0.0653715| 51|
|M |Alva | 0.0004707| 0.0223596| 48|
Yes, I'm a data geek. R code I used follows:
“`r
library(tidyverse)
library(babynames)
df <- babynames |>
mutate(epoch = ifelse(year < 1985, "before_1985", "after_1985")) |>
group_by(sex, name, epoch) |>
summarize(percent = 100*mean(prop), .groups = "drop") |>
pivot_wider(names_from = epoch, values_from = percent) |>
mutate(fold_decrease = round(before_1985 / after_1985)) |>
filter(
!is.na(fold_decrease),
after_1985 < 0.01
) |>
arrange(desc(fold_decrease))
“`
✍️ 管理人: 有能すぎるやろこれ。Myrtleが652分の1って、もう絶滅危惧種通り越して絶滅寸前レベルやん。ちなみにアメリカの社会保障局のベビーネームデータは1880年から毎年公開されてて、名前の流行分析には定番の一次資料なんよな。日本だと明治安田生命が毎年「名前ランキング」出してるけど、アメリカはこうやって140年分の生データが誰でも使えるのがすごいところ。個人的にはBobとかDickみたいな「当たり前すぎた愛称」まで激減してるのが地味に衝撃だったわ。
ガートルード
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Gertrude
✍️ 管理人: ガートルードは上のランキングでも堂々2位に入ってた名前やな。ドイツ語由来で「槍の力」って意味らしく、20世紀初頭のアメリカでは超定番の名前やったんよな。日本で言うと「梅」とか「トメ」くらいの世代感やと思う。個人的には響きが強くてカッコいいと思うんやけど、今の若い親世代からすると「おばあちゃん感」が強すぎて選びにくいんやろな。
ジェブダイア
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Jebediah
✍️ 管理人: Jedediahは旧約聖書由来の名前で、開拓時代のアメリカ西部劇にめっちゃ出てきそうな響きやんな。実際19世紀の西部開拓者にJedediah Smithっていう有名な探検家がおって、そのイメージが強いらしい。日本で言うと時代劇にしか出てこない「弥五郎」みたいなポジションかもな。宗教色の強い名前は世代交代とともに一気に廃れる傾向があって、これもその典型例やと思うわ。
ボート
【訳注: "Bort"はThe Simpsonsの古典的なギャグ。「自分の名前のキーホルダーがない！」→「私がボートよ」「私もボートよ！」という場面からのミーム。名前なのでそのままボートでOK】
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Bort
✍️ 管理人: これはガチの名前じゃなくてシンプソンズのミームやから、消えてった名前ランキングとは別枠のボケコメントやな。土産物屋のキーホルダーに自分の名前がなくて発狂するバートのエピソードは1993年放送の回で、以来「Bort」はアメリカのネットミームの定番ネタになってる。日本で言うと「ドラえもんのび太くんグッズが売り切れ」的なあるあるノリに近いかもしれん。こういう脈絡ぶった切りのボケが差し込まれるの、5ch民としては嫌いじゃないわ。
グラディス、マートル、ウィルマ、ミルトン、ヴァーノン。フランクもそのうち消えそう。
編集: なんだ、フランクは意外と居座るみたいだな！
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Gladys, Myrtle, Wilma, Milton, Vernon. I’m guessing Frank will disappear eventually, too.
Edit: looks like Frank is actually here to stay!
✍️ 管理人: Wilmaはフリントストーンの奥さんの名前として有名で、1960年代アニメの影響で一世代分は流行った名前なんよな。日本だと「サザエさん」の登場人物名が実際の名付けに影響与えることはあんまりないから、この辺は文化差があって面白い。Frankについては編集で訂正入ってるけど、実際シンプルで短い名前は意外と生き残りやすい傾向があるらしい。個人的には短くて発音しやすい名前ほど時代を超えて残るんじゃないかと思ってるわ。
ランスって今はあんま人気ない名前だけど、中世ではみんなランスって名前だったよね（槍のことね）草
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Lance isn't as popular today, but back in medieval times, people were named Lance a lot
✍️ 管理人: これはさすがに盛りすぎで草。Lanceはラテン語の「lancea（槍）」由来で、騎士のイメージから来る名前ではあるんやけど、中世で「みんなランス」は言い過ぎやな。実際にLanceが名前として流行ったのはむしろ1960〜80年代のアメリカで、意外と歴史は浅いんよな。ネットのジョークコメントにありがちな「盛った歴史ネタ」やけど、こういうノリツッコミ待ちのコメントもRedditらしくて好きやわ。
うちの祖父の名前はマーリンだったんだ。これは絶対に消えるべきじゃない名前だわ。エピックすぎる。
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My grandfathers name was Merlin. That is a name that should not have disappeared. It’s epic.
✍️ 管理人: Merlinはアーサー王伝説の魔法使いから来てる名前で、そりゃエピック感は圧倒的やろな。日本で言うと「安倍晴明」って名付けるくらいのファンタジー感があるわ。実際アメリカでもMerlinは常にマイナーな名前ではあったんやけど、伝説のキャラクター名だけに絶滅せず細々と生き残ってるらしい。最後にこういう「消えてほしくない名前」で締めるあたり、スレ全体がいい話で終わっててオチとしても優秀やなと思う。
💭 管理人の感想
今回のスレ、単なる懐かしネームトークかと思いきや、社会保障局のデータまで飛び出す本格分析スレになっててビビったわ。要は「モーティマー」や「ガートルード」みたいな名前は、単に古臭くなったんじゃなくて、世代ごとの文化的なイメージが染み付きすぎて次の世代が選びにくくなるってことなんよな。日本でも「梅子」「勘太郎」みたいな名前が今の赤ちゃんにはほぼ付けられないのと同じ現象で、洋の東西を問わず名前には「その時代の匂い」がこびりつくんだと思う。面白いのはWilma（フリントストーン）やMerlin（アーサー王伝説）みたいに、ポップカルチャーのキャラクター名が実際の名付けトレンドと絡み合ってるところで、これはアメリカ特有の現象な気がするわ。あと652分の1まで減ったMyrtleの数字、改めて見ると名前のトレンドって想像以上に激しく移り変わるんやなって考えさせられた。これ前に「キラキラネーム」のスレでも話題になってたけど、今の派手な名前も数十年後には「絶滅危惧種リスト」入りするんかもしれんな。みんなの周りには、もう聞かなくなった名前ってある？ぜひコメントで教えてくれ。
📖 この記事のチャンク〜英語フレーズを覚えよう〜
“I'm a data geek”
🔊 読み方: アイム ア データ ギーク
🇯🇵 意味: 私はデータオタクです（数字や分析が大好きな人という意味）
💡 自分が数字やデータ分析に夢中になる性格だと、少し照れくさそうに、でも親しみを込めて打ち明ける場面で使う。例えば『こんな分析やっちゃった、まあ自分データオタクだから』のように、趣味や仕事の話題で軽い自己紹介として使える。
🌍 他の言語では？
🇩🇪 ドイツ語: Ich bin ein Zahlenfreak （イッヒ ビン アイン ツァーレンフリーク）
→ 「Freak」はドイツ語でも英語同様カジュアルに「〜オタク」の意味で使われ、数字好きを自称する際によく使われる表現。
🇫🇷 フランス語: Je suis accro aux chiffres （ジュ スュイ アクロ オ シフル）
→ 「accro」は『中毒』が原義のカジュアル語で、何かに夢中な人を軽いノリで表す時にネイティブがよく使う。
🇰🇷 韓国語: 나는 데이터 덕후야 （ナヌン デイト ドクファヤ）
→ 「덕후(ドクフ、オタク)」は日本語の『オタク』由来の若者言葉で、何かに強い情熱を持つ人を親しみを込めて表現する際に使われる。
🇪🇸 スペイン語: Soy un friki de los datos （ソイ ウン フリキ デ ロス ダトス）
→ 「friki」はスペイン語圏で広く使われるカジュアル語で、英語の『geek/nerd』に近く、趣味への熱中を軽いノリで表す。
※翻訳は意訳を含みます。正確な表現は原文リンクからご確認ください。
※引用元: r/AskReddit
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