認知談話分析

認知談話分析（CODA）は、自然言語データを調べて（言語化可能な）思考のパターンに関する洞察を得る研究手法です。^{[1] [2]}この用語は、言語学やその他の分野の研究者によって行われてきた談話分析の一種を説明するために、 Thora Tenbrink ^{[3]によって造られました。 [1] [2]} 言語化可能な思考の調査に限定されているため、CODA 研究は他の研究手法と対比されることがよくあります。^[2] この手法は理論的に中立的（つまり、特定の言語モデルや認知モデルに依存しない）であるため、さまざまな認知モデルや文法モデルと一緒に使用できます。^[2]

これは、テキストと社会構造とのつながりを分析する社会認知談話分析とは異なります。^[4]

さまざまな分野で使用されているため、正確な方法論は論文ごとに異なる場合があります。大まかな概要は次のとおりです。

1. 研究課題の選択。CODAが適切な研究方法であるためには、研究課題は言語化可能な思考の側面を中心に据えられなければなりません。^[2]これには、精神的表現や複雑な認知プロセスが含まれます。^[1]
2. データ収集。CODA は自然言語データの分析に特化しています。そのため、質問は自由回答形式であることが重要です。たとえば、複数選択式の回答は、参加者の人口統計情報を取得するために自由回答形式の質問と一緒に使用されます。^[5]
3. 転記とデータクリーニング。入力された回答以外の手段で収集されたデータは、分析の前に転記する必要があります。^[1] 質問に答えていない回答（段落が必要なのに1語で答えているなど）は削除する必要があります。^[2]
4. 分析。
   1. データを単位に分割する。これはセグメンテーションとも呼ばれます。^{[2]セグメントは、一貫したステートメント[6]}や質問に対する個々の回答など、さまざまな粒度レベルにすることができます。 ^[5]
   2. 分析の種類を選択する。これには、テーマ分析（テキストからテーマをボトムアップで抽出する）^[5]や内容分析^[1]が含まれる。^[7]この分析は、テキスト内の言語的特徴のコーディング手順につながる。^{[1] [2]}
5. 信頼性の確認。コーディング手順は、素人でも理解できるような方法で作成する必要があり、^[1]独立したコーダーによる信頼性の確認や、他の研究者による調査結果の再現が可能になります。^[1]
6. 関連するパターンの識別。分析中に特定された特徴内のパターンがここで識別されます。^[1]大規模なデータセットの場合、パターンを識別するための統計的手順が役立つ場合があります。^[1]
7. 他の研究方法との三角測量。CODAは、心理言語学や認知心理学など^[2]関連分野の他の研究方法と三角測量することができます。 ^[1]表面的な言語表現は多くの認知プロセスの分析には不十分であるため^[1]、三角測量により、より深い分析と結論の妥当性のチェックが可能になります。^[1]

この2011年の論文は、計画課題と言語プロトコルを使用して空間推論を調べた。参加者は興味のある場所を示す地図に基づいてツアーを設計し、そのプロセスを説明するよう求められた。言語プロトコル課題に対する回答はCODAを使用して分析された。分析により、参加者は交差線や迂回路が最小限の円形の軌道を好むことが明らかになった。^[7]

この2019年の論文では、著者らはテーマ分析を使用し、専門分野が思考を変えることを明らかにした以前の論文の調査結果を再現した。^[6]参加者には建築図（建築家が建物の設計の一番最初の段階で描いた初期スケッチ）の写真が示された。ここで、参加者の建築図の意味に対する認識は専門分野によって影響を受けることがわかった。調査対象となった2つのグループは、建築学生と「言語」学生であった。「言語」学生には、言語学、現代言語、文学を学ぶ学生が含まれていた。^[5]

2018年に発表されたこの論文では、空間的に複雑な絵の描写にCODAを用いて空間概念化を明らかにした。参加者にはさまざまな複雑さの絵（2Dまたは3Dのオブジェクトを含むなど）が示された。この論文では、彫刻家、画家、芸術家という3つの職業では空間概念の使用（および訓練）が求められるという根拠に基づいて、彼らからデータを収集した。著者らは、3つの職業の参加者が空間認知の異なる領域を重視していることを発見した。画家は2Dと3Dの両方の概念を示した。建築家は経路と境界に集中した。彫刻家は両方の種類の思考の要素を示した。^[6]