質的研究において、質的データ収集は不可欠である。 研究者が個人の態度、信念、行動を特定の文脈で理解するのに役立ちます。
質的データの収集には、インタビュー、調査、フォーカスグループ、観察など、いくつかの方法が用いられます。 質的なデータを収集するための様々な方法を理解することは、質的研究を成功させるために不可欠です。
今回は、定性データとその収集方法について説明します。
定性データとは何か？
定性データとは、近似値や特徴を示すデータと定義されています。 観察・記録することができます。
このデータ型は、本質的に非数値的なものである。 この種のデータは、観察、1対1のインタビュー、フォーカスグループの実施、および同様の方法によって収集されます。
統計学における定性データは、カテゴリーデータとも呼ばれ、物や現象の属性や性質に基づいてカテゴリー別に整理できるデータです。
定性データと定量データの違いを理解するのは、とても簡単です。 質的なデータは特徴の定義に数字を含まないが、量的なデータは数字がすべてである。
- ケーキの色は、オレンジ、ブルー、ブラック（質的）。
- 女性は茶髪、黒髪、金髪、赤毛（定性）。
定性データ収集とは？
質的データ収集とは、特定の文脈における個人の態度、行動、信念、動機を理解するために、言葉、画像、観察などの非数値的情報を収集することです。 質的調査で用いられるアプローチである。 人々の視点や経験、語りを深く掘り下げ、分析することで、社会現象を理解しようとするものです。
質的手法によって収集されるデータは、主観的でオープンエンド、非構造化であることが多く、複雑な社会現象を豊かでニュアンスに富んだ形で理解することができます。
定性データ収集の必要性とは？
質的研究とは、探索的な理由を理解し、特定のプログラムや現象がどのように、そしてなぜそのように動いているのかを裏付けるために、質的なアプローチで行われる研究の一種である。 研究者は、自分が関連性があると思う数多くの質的データ収集方法にアクセスすることができます。
質的データ収集法は、テーマ別分析のように、研究や分析のためにテキストデータを収集することを主な目的としています。 収集した研究データを用いて検証する：
- 特定の問題やプログラムに関する知識、人に対する経験。
- 意味と関係。
- 社会的規範や文脈・文化的慣習が人を貶めたり、大義に影響を与えたりする。
質的なデータは、テキストまたは非数値的なものである。 画像、映像、文章、人々の言葉などが主な対象です。 構造化調査や半構造化調査などのデジタルデータ収集手法や、個人インタビューやグループディスカッションなどの伝統的な手法を選択することができます。
効果的な質的データ収集の方法
手元にあるデータで、ビジネスをより良くするための意思決定をスムーズに行うことができるのです。 関連するデータがあれば、情報に基づいた意思決定ができるようになります。
まあ！ 質の高いデータがあれば、意思決定の質も向上します。 しかし、どんな努力にも期待される結果の質を高めることができます。
定性データの収集方法は探索的である。 それらは通常、より深く掘り下げることによって洞察を得たり、根本的な理由を理解したりすることに重点を置いています。
定量的なデータは数値化できないが、それを測定したり、定性的なデータを分析したりすることが問題になるかもしれない。 測定不能なため、質的データの収集方法は主に非構造化、または稀に構造化され、それもある程度は構造化されています。
それでは、定性データの収集によく使われる方法を探ってみましょう：
個別インタビュー
そのアプローチから、最も信頼され、広く使われ、親しまれている質的データ収集手法の一つです。 個人面接や対面式面接は、特定の構成と目的を持った2人の直接の会話です。
インタビュー・アンケートは、あるテーマ、プログラム、または問題に関連するインタビュー対象者の知識または視点を引き出すように設計されています。
時には、インタビュアーのアプローチによって、会話は構造化されていない、あるいは非公式なものであっても、個人の信念、価値観、理解、感情、経験、問題に対する見方を理解することに焦点を当てることができる場合があります。
個人面接では、面接官が自由な質問を選択することが多くなっています。 インタビュイーが与えられた選択肢の中から答えを選ぶと、構造化された固定された回答になってしまったり、偏った議論になってしまったりします。
個人面接は、理想的な質的データ収集方法です。 特に、研究者が参加者から高度にパーソナライズされた情報を得たい場合。 個人面接は、面接官がより深く掘り下げ、より多くの洞察を得るためにフォローアップの質問をすることを決定した場合、注目すべき方法である。
定性調査
情報に基づいた仮説を立てるために、多くの研究者はデータ収集のために、あるいは製品や問題についての詳細な情報の一部を収集するために、定性調査のアンケートを使用します。 テキストデータや定性データを収集するためのアンケートを作成したい場合は、より自由度の高い質問をします。
このような質的研究の質問に答えるために、回答者は特定のトピックや問題に関して自分の意見や見解を書く必要があります。 他の収集方法と異なり、オンライン調査はより広い範囲での調査が可能です。 人は、高い信頼性と価値を持つ質の高いデータを提供することができます。
ペーパーアンケート
紙のアンケートは、参加者からの質的データ収集によく使われます。 アンケートは短い文章の質問で構成されており、自由回答が多いのが特徴です。
これらの質問は、回答者自身の言葉で、できるだけ詳細な情報を収集することを目的としています。 調査票は、標準的なデータを収集するために設計されているため、より多くの母集団または大規模なサンプルサイズから回答を収集するために使用されることが多くなっています。
オンライン調査
オンライン調査またはウェブ調査は、信頼性の高いオンラインデータを収集することを目的として、著名なオンライン調査ソフトウェアを使用して作成し、ウェブサイトにアップロードするか、選択したサンプルサイズに電子メールで送信します。
回答を書き留める代わりに、コンピューターとキーボードを使用して回答を打ち込みます。 オンライン調査のアンケートを使えば、定性データの収集がより簡単に、よりスムーズになります。
それに加えて、オンライン調査は、より広い範囲をカバーすることができ、回答者は、インタビュアーの監視の下、各質問に答えることを強いられることはありません。 オンラインアンケートの大きなメリットは、回答者がどのようなデバイスでもアンケートに参加できることです。
フォーカス・グループ・ディスカッション
フォーカス・グループ・ディスカッションもインタビューの一種と考えることができるが、グループディスカッションの場で実施されるものである。 通常、フォーカスグループは8～10名で構成されます（調査者の要求により、規模は変わることがあります）。 研究者は、参加者が文脈の中でトピックや問題を議論するために適切なスペースが与えられていることを確認します。 参加者は、お互いのコメントに対して賛成か反対かのどちらかを選択することができます。
フォーカス・グループ・ディスカッションでは、研究者は特定の参加者グループがそのテーマをどのように受け止めているかを知ることができます。 研究者は、参加者がある問題についてどのように考えているか、どのような意見が表明されているか、どのような考え方がなされているかなどを分析します。 特に信念、経験、実践の面で、参加者のバリエーションや矛盾（存在する場合）をメモすることでデータを収集することができます。
フォーカス・グループ・ディスカッションの参加者は、研究者が実用的な洞察を得たいテーマや課題に基づいて選択される。 例えば、大学生が薬物依存症から回復することを研究テーマとする場合。 参加者は、薬物依存症から回復して勉強している大学生であることが条件です。
その他、年齢、資格、経済的背景、社会的存在、デモグラフィックなどのパラメータも考慮されますが、多様な参加者を必要とするグループであるため、主に考慮されません。 フォーカス・グループ・ディスカッションで収集された質的データは、より記述的で非常に詳細であることがよくあります。
レコードキープ
この方法は、信頼できる文書など、すでに存在する情報源をデータソースとして利用するものです。 この情報は、新しい研究に役立てることができます。 図書館に行くのと同じような感覚です。 そこでは、書籍などに目を通し、研究に使える情報を探すことができます。
導入事例
この方法では、事例を詳しく見てデータを収集する。 この方法の柔軟性は、単純なトピックから複雑なトピックまで分析できることに示されています。 この方法の強みは、1つ以上の質的データ収集方法をミックスして、いかにうまく結論を導き出すかということです。
観察記録
観察は、質的データ収集の伝統的な手法の一つである。 研究者がイベントや自然環境において、人やその行動を観察し、記述的な分析データを収集するために使用されます。 この方法では、研究者は参加型のスタンスでメモを取ることで、完全に人を観察することに没頭する。
観察には、大きく分けて2つのタイプがあります：
- コバート（Covert）：この方法では、観察者が観察されていることを誰にも知られることなく、隠れる。 例えば、遊牧民の結婚式の儀式を研究する研究者は、ゲストとして参加し、静かにすべてを見なければなりません。
- あからさまに：この方法では、誰もが自分が監視されていることを自覚している。 例えば、ある研究者や観察者が、遊牧民の結婚式の儀式を研究したいと考えたとする。 調査を進めるために、オブザーバーやリサーチャーは、なぜその結婚に参加するのかを明らかにし、さらにビデオカメラで周囲のすべてを撮影することもできます。
観察は、特に観察対象者に関連する特定の問題についての進行中のプロセス、状況、反応などを調査したい場合に、質的データ収集の方法として有効である。
特定のコミュニティや層における人々の行動や関わり方を理解したいとき、観察データに頼ることができるのです。 アンケートや定性インタビュー、グループディスカッションで質の高いデータを得られない場合は、観察に頼ることを忘れないでください。
参加者の労力を等しく必要としないため、質的データを生成する上で最も信頼できる収集方法である。
定性的データ分析
時間とお金をかけてデータを取得したのだから、それを分析してください。 せっかく頑張ったのに暗礁に乗り上げるのは避けたいものです。 定性データ分析は、その2つの基本的な手法を知ることから始まりますが、決まりはありません。
- 演繹的アプローチ： 演繹的データ分析では、研究者が定義した構造を使って質的データを分析する。 この方法は、研究者がサンプル集団が何を言うかを知っている場合、迅速かつ簡単に行うことができます。
- 帰納的手法： 帰納的手法には、構造や枠組みがない。 研究者がその出来事についてほとんど知らない場合、帰納的なアプローチが適用される。
1対1のインタビューから得た質的データを分析する場合でも、アンケートから得た質的データを分析する場合でも、これらの簡単なステップを踏むことで、包括的な質的データ分析ができるようになります。
ステップ1：データの整理
すべてのデータを収集した後、そのほとんどは構造化されておらず、時には不明瞭です。 データの整理は、質的データ分析の最初の段階です。 だから、研究者はデータを分析する前に、データを書き写す必要がある。
ステップ2：すべてのデータを整理する
データを変換して並べたら、次はそれを整理することです。 データを整理する最良の方法のひとつは、研究目標を思い返し、その研究課題に基づいてデータを整理することです。
ステップ3：収集したデータに暗号を設定する
収集したデータに適切なコードを設定することで、一歩近づくことができます。 コーディングは、大量のデータを圧縮するための最も効果的な方法の一つです。 関連する研究成果から理論を導き出すことができるのです。
ステップ4：データの検証
定性データ分析の成功には、データの検証が必要です。 データの検証は、一度だけでなく、研究プロセス全体を通して行う必要があります。 データの検証には、2つの側面があります：
- 研究デザインまたは研究方法の正確性。
- 正確なデータを提供するアプローチの信頼性。
ステップ5：分析プロセスの終了
最後に、データを見やすい報告書にまとめてください。 報告書には、研究方法とその長所・短所、研究の限界について記述すること。 報告書には、発見、推論、今後の研究内容などを記載してください。
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定性データ収集のメリット
定性データの収集には、以下のような利点があります：
- 深い理解： 態度や行動に関する深い情報を提供し、研究の深い理解につながります。
- 柔軟性： 新しい情報が得られた場合、研究者は質問を修正したり、方向性を変えたりすることができます。
- 文脈化：質的研究データは文脈の中にあるため、個人の経験や視点を深く理解することができる。
- リッチなデータです： 数値データでは捉えられないような、豊かで詳細なニュアンスのある情報が得られることが多い。
- エンゲージメントのことです： インタビューやフォーカスグループなど、参加者と積極的に打ち合わせをすることで、より深い理解につなげる手法。
- 多角的な視点様々な視点や豊かな声を提供することで、深みや複雑さを増すことができます。
- 現実的な設定： 現実的な設定で行われることが多く、よりリアルな体験や行動を提供する。
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結論
質的調査は、社会の状況や問題、テーマを支配する行動やパターンを明らかにするのに最適な方法の1つです。 定量データでは現象の理由や根拠を説明できないが、定性データではすぐに説明できるため、一歩先を行くスパンである。
質的調査は、社会状況を支配する行動やパターンを特定するための最良のツールの1つである。 定量的に解明できない現象の理由や根拠を示すことで、定量的なデータから一歩踏み込んだ内容となっています。
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