方法論

最も一般的な意味では、方法論とは研究方法の研究です。ただし、この用語は方法自体を指す場合もあれば、関連する背景の仮定に関する哲学的議論を指す場合もあります。方法とは、知識の獲得や知識の主張の検証など、特定の目標を達成するための構造化された手順です。これには通常、サンプルの選択、このサンプルからのデータの収集、データの解釈など、さまざまなステップが含まれます。方法の研究は、これらのプロセスの詳細な説明と分析に関するものです。これには、さまざまな方法を比較することによる評価の側面が含まれます。このようにして、それらの利点と欠点は何か、また、どのような研究目的にそれらを使用できるかが評価されます。これらの説明と評価は、哲学的背景の仮定に依存します。例としては、研究対象の現象をどのように概念化するか、およびそれらに対する証拠または反対の証拠を構成するものは何かなどがあります。最も広い意味で理解される場合、方法論にはこれらのより抽象的な問題の議論も含まれます。

方法論は伝統的に定量的研究と定性的研究に分けられます。定量的研究は自然科学の主な方法論です。正確な数値測定を使用します。その目標は通常、将来の出来事を予測するために使用される普遍的な法則を見つけることです。自然科学における支配的な方法論は科学的方法と呼ばれています。これには、観察や仮説の策定などの手順が含まれます。その後の手順は、実験を使用して仮説をテストし、測定値を予想される結果と比較し、調査結果を公開することです。

質的研究は社会科学の特徴を帯びており、正確な数値測定はそれほど重視されません。研究対象の現象の意味を深く理解することを目指しており、普遍的かつ予測的な法則は重視していません。社会科学でよく見られる手法は、調査、インタビュー、フォーカスグループ、名目グループ手法です。これらは、サンプルサイズ、質問の種類、一般的な設定に関して互いに異なります。ここ数十年で、多くの社会科学者が、定量的および定性的手法を組み合わせた混合手法の研究を採用し始めています。

方法論に関する議論の多くは、定量的アプローチが優れているかどうか、特にそれが社会領域に適用された場合に適切かどうかという問題に関係しています。少数の理論家は、方法論を学問分野として一般に否定しています。たとえば、方法は研究されるべきではなく使用されるべきであるため、役に立たないと主張する人もいます。研究者の自由と創造性を制限するため、有害であると考える人もいます。方法論者は、これらの反論に対して、優れた方法論は研究者が効率的に信頼できる理論に到達するのに役立つと主張することがよくあります。同じ事実の資料でも、方法によっては異なる結論につながる可能性があるため、方法の選択が重要であることがよくあります。20世紀には、学際的な作業の重要性が高まり、効率的な協力を妨げる障害がある ため、方法論への関心が高まっています。

「方法論」という用語には、さまざまな意味が関連付けられています。最も一般的な用法では、方法、方法を研究する分野、またはこれらのプロセスに含まれる背景の仮定に関する哲学的議論のいずれかを指します。^{[1] [2] [3]一部の研究者は、方法は}データ収集の方法であるのに対し、方法論は研究プロジェクトの実施方法を決定するより一般的な研究戦略であると主張して、方法と方法論を区別しています。 ^{[1] [4]}この意味で、方法論には、調査の意図された結果に関するさまざまな理論的コミットメントが含まれます。^[5]

「方法論」という用語は、「方法」という用語の同義語として使用されることがあります。方法とは、事前に定義された目標を達成する方法です。^{[6] [7] [8]それは、}理論的または実際的な問題を解決するための計画された構造化された手順です。この点で、方法は、問題解決に対する自由で構造化されていないアプローチとは対照的です。^[7]たとえば、記述統計はデータ分析の方法であり、放射性炭素年代測定は有機物の年齢を決定する方法であり、ソテーは調理方法であり、プロジェクトベースの学習は教育方法です。 「技術」という用語は、学術的および日常的な談話の両方で同義語としてよく使用されます。方法は通常、特定の状況下で使用される明確に定義された一連の決定とアクションを伴い、通常は一連の繰り返し可能な指示として表現できます。方法の手順に従う目的は、それが約束する結果をもたらすことです。調査の文脈では、方法は、自然、社会、および思考の規則性を発見するための規則と手順のシステムとして定義できます。^{[6] [7]この意味で、方法論は、新しい}知識に到達するために使用される手順、または既存の知識の主張を検証および反証する技術を指すことができます。^[9]これには、データの収集とその分析の両方に関連するさまざまな問題が含まれます。 収集に関しては、サンプリングの問題と、調査、インタビュー、または観察などのデータ収集自体をどのように進めるかという問題が含まれます。 収集されたデータを統計やその他の解釈方法を使用して分析し、興味深い結論を引き出す方法も数多くあります。^[10]

しかし、多くの理論家は「方法」と「方法論」という用語の違いを強調しています。^{[1] [7] [2] [11]}この点では、方法論は「方法の研究または説明」または「分野で使用される方法、規則、および仮定の原則の分析」と定義できます。 ^{[12] [13]}この研究または分析には、さまざまな方法に関連する仮定と実践の発見、および研究デザインと仮説検定の詳細な説明が含まれます。また、評価の側面も含まれます。データ収集の形式、測定戦略、およびデータ分析方法を比較し、さまざまな研究目標と状況に対するそれらの長所と短所を評価します。この点で、方法論は、科学研究を効率的に行うために必要なスキル、知識、および実践的なガイダンスを提供します。これは、研究者が科学的プロセスで下す必要があるさまざまな決定のガイドラインとして機能します。^{[14] [10]}

方法論は、具体的な個別方法と、科学哲学で議論される抽象的かつ一般的な問題との間の中間地点として理解することができる。^{[11] [15]}この点において、方法論は研究課題を定式化した後に登場し、研究者がその過程でどの方法を使用するかを決定する際に役立つ。例えば、方法論は、特定のケースでなぜあるサンプリング方法が他の方法よりも好ましいのか、またはどの形式のデータ分析が最良の結果をもたらす可能性が高いのかを研究者が決定するのに役立つべきである。方法論は、方法を説明、評価、正当化することによってこれを実現する。さまざまな方法があるように、さまざまな方法論もある。さまざまな方法論は、方法の評価および説明方法に対してさまざまなアプローチを提供し、したがって、特定のケースでどの方法を使用するかについてさまざまな提案を行う可能性がある。^{[15] [11]}

アレクサンドル・ゲオルギエヴィッチ・スピルキンによれば、「方法論とは、理論的および実践的活動を組織し構造化する原則と一般的な方法の体系であり、またこの体系の理論でもある」。^{[16] [17]}ヘレン・カラは、方法論を「研究のための文脈的枠組み、研究者の選択を導く見解、信念、価値観に基づく首尾一貫した論理的体系」と定義している。^[18]ジニー・E・ガルシアとダドリー・L・ポストンは、方法論を、研究を導く複雑な規則と仮定の集合体、またはそのような規則と手順の分析として理解している。規則と仮定の集合体として、方法論は分析の対象、分析で使用される概念的ツール、および分析の限界を定義する。研究プロジェクトは通常、研究プロセスと呼ばれる構造化された手順によって管理される。このプロセスの目標は、どのような情報を取得するかを決定する研究質問によって与えられる。 ^{[19] [20]}

理論家の中には、方法論をさらに広く理解することを好む人もいます。それは、方法の説明、比較、評価だけでなく、より一般的な哲学的問題も含みます。この幅広いアプローチの理由の1つは、どの方法をいつ使用するかという議論では、研究の目的や性質など、さまざまな背景の仮定が当然のことと見なされることが多いためです。これらの仮定は、どの方法を選択し、それにどのように従うかについて重要な役割を果たすことがあります。^{[14] [11] [21]}たとえば、トーマス・クーンは、著書『科学革命の構造』で、科学は、どのような質問をするか、何が良い科学と見なされるかを決定する枠組みまたはパラダイムの範囲内で機能すると主張しています。これは、研究対象の現象をどのように概念化するか、それらの現象に対する賛否両論の証拠は何か、それらを研究する一般的な目的は何かという哲学的な意見の相違に関係しています。^{[14] [22] [23]}したがって、この広い意味では、方法論は、これらの仮定を明示的にし、それらに対する賛否両論を提示することで、哲学と重なります。^[14] CSハーマンによれば、良い方法論は分析するデータの構造を明らかにし、研究者が現象を新たな観点から見るのを助ける。この点で、方法論はパラダイムに似ている。^{[3] [15]}同様の見解はスピルキンによって擁護されており、彼はあらゆる方法論の中心となる側面はそれに伴う世界観であると主張している。 ^[16]

背景の仮定に関する議論には、適切な研究方法論に重要な意味を持つ場合には、形而上学的および存在論的問題も含まれることがある。例えば、観察された現象を外部の独立した現実とみなす現実主義的観点は、経験的データ収集の重視と、より距離を置いた客観的な態度と結び付けられることが多い。一方、理想主義者は、外部の現実は心から完全に独立しているわけではないと考え、そのため、研究プロセスにもより主観的な傾向を取り入れる傾向がある。^{[5] [24] [25]}

定量的アプローチの場合、方法論における哲学的議論には、科学的方法の帰納的解釈と仮説演繹的解釈の区別が含まれる。質的研究の場合、多くの基本的な前提は、解釈学、プラグマティズム、マルクス主義、批判理論、ポストモダニズムなどの哲学的立場に結びついている。^{[14] [26]}クーンによれば、このような議論における重要な要素は、異なるパラダイムが通約不可能であることだ。これは、相反する理論的および方法論的前提を評価するための包括的な枠組みが存在しないことを意味する。この批判は、着実なデータの蓄積に基づく科学的進歩に関連する定量的アプローチのさまざまな前提に疑問を投げかける。^{[14] [22]}

科学哲学における抽象的な理論的問題に関する議論も含まれることがある。^{[6] [9]}これには、科学研究がフィクションの執筆とどのように異なるのか、また異なるのかどうかといった疑問や、研究は研究対象であると主張する現象を構築するのではなく客観的な事実を研究するのかどうかといった疑問が含まれる。後者の意味では、一部の方法論者は、科学の目標は既存の現実を表現することではなく、社会の抑圧された集団に有利な何らかの社会的変化をもたらすことであると主張することさえある。^[14]

Viknesh Andiappan と Yoke Kin Wan は、プロセス システム エンジニアリングの分野を使用して、「方法論」という用語を、「アプローチ」、「方法」、「手順」、「テクニック」という密接に関連する用語と区別しています。^[27]彼らの見解では、「アプローチ」は最も一般的な用語です。これは、「一連の仮定に基づいて問題に対処するために使用される方法または方向」と定義できます。例としては、一度に 1 つのタスクを階層的に検討する階層的アプローチと、すべてのタスクを同時に検討する同時アプローチの違いがあります。方法論はもう少し具体的です。方法論は、アプローチを実現するために必要な一般的な戦略であり、選択を行う方法のガイドラインとして理解できます。多くの場合、「フレームワーク」という用語が同義語として使用されます。方法とは、アプローチを実際に実装するためのさらに具体的な方法です。方法論は、研究者がどの方法に従うかを決定するのに役立つガイドラインを提供します。方法自体は、一連のテクニックとして理解できます。テクニックとは、観察および測定できる実行手順です。各テクニックには、何らかの即時の結果があります。一連のステップ全体を「手順」と呼びます。^{[27] [28]}言語教育の分野では、同様の、しかしそれほど複雑ではない特徴付けが時々見られ、そこでは教育プロセスは「アプローチ」、「方法」、「テクニック」に基づく3段階の概念化によって説明されることがあります。^[29]

方法論の定義に関する疑問の 1 つは、それが記述的学問として理解されるべきか、それとも規範的学問として理解されるべきかということです。この点での主な違いは、方法論が単に方法の価値中立的な説明を提供するのか、それとも科学者が実際に行っていることを提供するのかということです。多くの方法論者は規範的な意味でその技術を実践しており、これはさまざまな方法の利点と欠点について明確な意見を表明することを意味します。この点で、方法論は研究者が実際に何をするかということだけでなく、研究者が何をすべきか、または良い研究をどのように行うかについても言及しています。^{[14] [8]}

理論家は、方法論に対する様々な一般的なタイプやアプローチを区別することが多い。最も影響力のある分類は、定量的方法論と定性的方法論を対比したものである。^{[4] [30] [19] [16]}

定量的研究は自然科学と密接に関連しています。定量的研究は正確な数値測定に基づいており、正確な一般法則に到達するために使用されます。この精度は、後で他の研究者によって検証できる予測を行うという目標にも反映されています。^{[4] [8]}定量的研究の例には、大型ハドロン衝突型加速器の物理学者が新しく生成された粒子の質量を測定したり、ポジティブ心理学者が収入と自己評価による幸福度の相関関係を判断するためにオンライン調査を実施したりすることが含まれます。^[31]

質的研究は、学術文献の中で様々な方法で特徴づけられていますが、その用語の正確な定義はほとんどありません。質的研究は、主題を数値化しない研究形式の量的研究と対比して使用されることが多いです。^{[32] [30]}しかし、これら2つのタイプの区別は必ずしも明らかではなく、様々な理論家が、それは二分法ではなく連続体として理解されるべきだと主張してきました。^{[33] [34] [35]}多くの質的研究は、何らかの形の人間の経験や行動に関係しており、その場合、少数の個人と、研究対象の現象の意味に対する彼らの深い理解に焦点を当てる傾向があります。^[4]質的研究の方法の例としては、人々が新製品にどのように反応するかを知るためにフォーカスグループを実施する市場調査員や、新しい実験的治療法の参加者と構造化されていない詳細なインタビューを実施し、その潜在的な利点と欠点を評価する医療研究者などが挙げられます。 ^[30]また、データ収集材料やアンケートの設計に情報を提供するなど、量的研究を改善するためにも使用されます。^[36]質的研究は、既存の知識が不十分な分野で頻繁に採用されています。この方法では、その分野と潜在的な理論の第一印象を得ることができ、さらなる研究で問題を調査するための道が開かれます。^{[32] [30]}

自然科学では定量的方法が主流ですが、社会科学では両方の方法論が使用されています。 [ ^4]社会科学者の中には、主に1つの方法に焦点を当てる人もいれば、さまざまな異なる方法を使用して同じ現象を調査しようとする人もいます。 ^{[4] [16]}データ収集に使用する個人のグループをどのように選択するかが、両方のアプローチの中心となります。 このプロセスはサンプリングと呼ばれます。これには、測定する個人または現象のサブセットの選択が含まれます。 この点で重要なのは、選択されたサンプルが全体の人口を代表すること、つまり選択時に大きな偏りがないこと、です。 そうでない場合、収集されたデータは、人口全体がどのようなものかを反映していません。 これは、偏ったデータから引き出される一般化と予測に影響します。^{[4] [19]選択された個人の数は}サンプルサイズと呼ばれます。 質的研究では、サンプルサイズは通常かなり小さいですが、定量的研究では、大きなグループに焦点を当て、大量のデータを収集する傾向があります。 収集後、データは分析および解釈され、研究の質問に直接関連する興味深い結論に到達する必要があります。このようにして、得られた豊富な情報が要約され、他の人がアクセスしやすくなります。特に定量的研究の場合、多数の個々の測定値を理解するために何らかの統計を適用することがよくあります。^{[19] [8]}

方法論の歴史における多くの議論は、自然科学で用いられる定量的手法を中心に展開されている。この点で中心的な問題は、それらの定量的手法が社会科学や歴史学などの他の分野にどの程度適用できるかである。^[14]自然科学の成功は、定量的手法の優位性を示すものとして捉えられることが多く、このアプローチを他の分野にも適用する論拠として使われてきた。^{[14] [37]しかし、この見方は、最近の方法論的言説では疑問視されている。この点で、自然科学のパラダイムは}理性の一方的な発展であり、すべての研究分野に等しく適しているわけではないとよく主張される。^{[10] [14]}社会科学における定量的手法と定性的手法の分裂は、この批判の結果の 1 つである。^[14]

どちらの方法がより適切であるかは、多くの場合、研究の目的によって異なります。たとえば、定量的方法は通常、明確に定式化および測定できる既成の仮説を評価するのに優れています。一方、定性的方法は、複雑な個別の問題を研究するために使用でき、多くの場合、新しい仮説を定式化することを目標としています。これは、対象に関する既存の知識が不十分な場合に特に当てはまります。^[30]定量的方法の重要な利点には、精度と信頼性が含まれます。ただし、社会科学で一般的に関心のある非常に複雑な現象を研究するのは難しいことがよくあります。データが誤って解釈され、測定値自体によって直接裏付けられていない結論を擁護すると、追加の問題が発生する可能性があります。^[4]ここ数十年で、社会科学の多くの研究者が両方の方法論を組み合わせ始めました。これは、混合方法研究として知られています。その主な動機は、2つのアプローチがさまざまな方法で互いに補完できることです。一部の問題は、一方の方法論では無視されたり、研究が難しすぎたりするため、もう一方の方法でアプローチした方が適しています。他のケースでは、両方のアプローチを同じ問題に適用して、より包括的でバランスの取れた結果を生み出します。^{[4] [38] [39]}

質的研究と量的研究は、異なる研究パラダイムや背景の仮定と関連していることが多い。質的研究者は解釈的または批判的なアプローチを使用することが多いが、量的研究者は実証主義的なアプローチを好む傾向がある。これらのアプローチ間の重要な相違点は、客観性と確固たる経験的データの役割、そして深い理解や社会の変化ではなく予測の成功という研究目標に関係している。^{[19] [40] [41]}

他にも様々な分類が提案されている。その一つは実質的方法論と形式的方法論を区別するものである。実質的方法論は特定の研究分野に焦点を合わせる傾向がある。研究結果は当初はこの特定の分野に限定されるが、他の研究分野にも応用できる可能性がある。一方、形式的方法論は様々な研究に基づいており、異なる分野に適用されるより一般的な原理に到達しようとする。また、科学の言語と科学的説明の形式的構造の分析に特に重点を置くこともある。^{[42] [16] [43]}密接に関連する分類では、哲学的方法、一般科学的方法、特殊科学的方法を区別する。^{[16] [44] [17]}

方法論的見解の 1 つのタイプは「手続き主義」と呼ばれる。それによると、方法論の目標は、研究プロセスを単純な一連のルールまたはレシピにまで絞り込み、正確に従えば自動的に優れた研究につながるようにすることです。しかし、この理想は一部の定量的研究には受け入れられるかもしれませんが、定性的研究には適さないと主張されています。この立場を支持する 1 つの議論は、研究は技術ではなく、盲目的に方法に従うだけでは達成できない技術であるという主張に基づいています。この点で、研究は優れた科学に達するために創造性と即興性に依存しています。^{[14] [45] [46]}

その他のタイプには、帰納的、演繹的、超越的方法があります。^[9]帰納的方法は経験科学で一般的であり、多くの特定の観察から帰納的推論を経て、多くの場合普遍的な法則の形で一般的な結論に到達します。^[47]演繹的方法は公理的方法とも呼ばれ、幾何学などの形式科学でよく見られます。これらは自明の公理または第一原理のセットから始まり、演繹を使用してこれらの公理から興味深い結論を推論します。^[48]超越的方法はカント哲学とポストカント哲学で一般的です。これらは特定の観察から始まります。次に、観察された現象は、その可能性の条件が満たされた場合にのみ存在できると主張されます。このようにして、研究者は、そうでなければ現象が観察できないという主張に基づいて、一般的な心理学的または形而上学的結論を導き出すことができます。^[49]

研究分野におけるさまざまな問題において、方法論の適切な理解が重要であると主張されてきた。その問題には、効率的で信頼性の高い研究を実施するという問題と、他者の知識の主張を検証できるという問題の両方が含まれる。^{[3]方法は、}科学の進歩の主な要因の 1 つと見なされることが多い。これは特に自然科学に当てはまり、16 世紀と 17 世紀の実験方法の発展は、自然科学の成功と卓越性の原動力と見なされることが多い。^[14]場合によっては、方法論の選択が研究プロジェクトに重大な影響を及ぼすことがある。その理由は、選択された方法論に基づいて、同じ事実資料から非常に異なる、時には正反対の結論が導かれる可能性があるためである。^[16]

アレクサンドル・ゲオルギエヴィチ・スピルキンは、方法論は広い意味で理解すると、世界には無数の実体とそれらの間の関係が存在するため、非常に重要であると主張している。 ^[16]この複雑さを単純化し、それを克服する方法を見つけるには、方法論が必要である。理論的な側面では、これは真の信念を形成し、問題を解決する方法に関係する。実践的な側面では、これは自然に影響を与え、互いに対処するためのスキルに関係する。これらのさまざまな方法は、通常、世代から世代へと受け継がれる。スピルキンは、より抽象的なレベルでの方法論への関心は、これらの技術を形式化して改善し、使用しやすくし、継承しやすくする試みから生まれたと考えている。たとえば、研究の分野では、このプロセスの目標は、信頼性の低い手段によって得られた単なる意見とは対照的に、知識を獲得するための信頼できる手段を見つけることである。この点で、「方法論は...知識を獲得し、構築する方法である」。^{[16] [44]}

様々な理論家が、方法論への関心が20世紀に著しく高まったと指摘している。^{[16] [14]}この関心の高まりは、このテーマに関する学術的な出版物だけでなく、方法論に特化したトレーニング プログラムの制度化された確立にも反映されている。^[14]この現象はさまざまな方法で解釈できる。これをこのテーマの理論的および実践的重要性の肯定的な兆候と見る人もいる。また、この方法論への関心は、方法を研究するのではなく適用することで、具体的なテーマに関する研究を行う時間とエネルギーを奪う過度の関心であると解釈する人もいる。方法論に対するこの曖昧な態度は、時には同じ人物に例証されることもある。たとえば、マックス ウェーバーは、当時方法論に重点が置かれていたことを批判しながらも、自身は方法論に多大な貢献をした。^{[14] [50]}スピルキンは、この発展の重要な理由の 1 つは、現代社会が多くの地球規模の問題に直面していることであると考えている。これらの問題は、1 人の研究者や 1 つの学問分野では解決できず、多くの分野の共同作業が必要である。このような学際的な取り組みは、それぞれの分野の方法を理解する能力と、それらすべてで平等に使用されるより均質な方法を開発することの両方に関して、方法論の進歩から大きな利益を得ています。^{[16] [51]}

方法論に対する批判のほとんどは、方法論の特定の形式や理解に向けられている。そのような場合、特定の方法論理論が拒否されるが、多くの異なる理論を含む研究分野として理解される方法論全体が拒否されるわけではない。^{[14] [10]}この点に関して、方法論に対する多くの反論は、定量的アプローチ、特にそれが唯一の実行可能なアプローチとして扱われる場合に焦点を当てている。^{[14] [37]}とはいえ、方法論全般に対するより根本的な批判もある。それらは、方法論やその賛否両論の理由についての抽象的な議論にはほとんど価値がないという考えに基づいていることが多い。この点に関して、重要なのは方法論を正しく使用することであり、方法論の綿密な研究ではないと主張することもできる。例えば、ジークムント・フロイトは、方法論者を「眼鏡を徹底的に磨くので、眼鏡を覗く暇もない人々」に例えた。^{[14] [52]} C. ライト・ミルズによると、方法論の実践はしばしば「方法と技術のフェティシズム」に堕落する。^{[14] [53]}

方法論的反省は時間の無駄であるだけでなく、実際にはマイナスの副作用があると主張する者もいる。そのような議論は、エージェントがそれらを使用することだけに集中したときに最もよく機能する他のスキルとの類推によって擁護されるかもしれない。この点で、反省はプロセスを妨害し、回避可能なミスにつながる可能性がある。^[54]ギルバート・ライルの例によると、「足のことばかり考えていると、概して走りは良くなるどころか悪くなる」。^{[55] [54]}この批判のより穏やかなバージョンは、方法論自体を否定するのではなく、その重要性を否定し、それに集中することを拒否する。この点で、方法論はまだ限定的で従属的な有用性を持っているが、あまりに重視されると、気をそらしたり、実践を妨げて逆効果になったりする。^[56]

もう一つの批判は、方法論の一般的で抽象的な性質に関するものである。方法論の議論は具体的で特別なケースでのみ有用であり、多くのケースやすべてのケースを統制する抽象的なガイドラインには関係ない、としている。反方法論者の中には、研究者が効果的に研究を行うには自由が必要だという主張に基づいて方法論を拒否する者もいる。しかし、この自由は「柔軟性がなく不適切なガイドライン」によって制約され、抑制される可能性がある。たとえば、ケリー・チェンバレンによれば、良い解釈には刺激的で洞察力に富む創造性が必要だが、これは厳密に体系化されたアプローチによって禁止されている。チェンバレンは、この方法論の過度な強調を指すために「方法崇拝」という新語を使用している。^{[56] [14]同様の議論は、}ポール・フェイエアベントの著書「方法論に反対」にも示されている。 ^{[57] [14]}

しかし、方法論全般に対するこうした批判は必ずしも受け入れられるわけではない。多くの方法論者は、方法論を適切に理解することで研究の効率性と信頼性を向上させることができると指摘して、自らの研究を擁護している。^{[14] [10]}

より具体的な方法論に対する批判は、社会学者ハワード・S・ベッカーの著作に見られる。彼は、方法論者は通常、定量的研究に関連する特定の方法の擁護者として行動しているという主張に基づいて、方法論者を非常に批判している。^[10]この点に関してよく引用される引用文は、「方法論は方法論者に任せるには重要すぎる」というものである。^{[58] [10] [14]} アラン・ブライマンは、方法論に対するこの否定的な見方を否定している。彼は、方法論を、非信者を自分の好みの方法に改宗させるための単なる教義としてではなく、あらゆる種類の方法に対する包括的な調査として理解することで、ベッカーの批判を避けることができると主張している。^[10]

方法論の重要性の一部は、それが関連する分野の数に反映されています。それらには、自然科学、社会科学、哲学、数学が含まれます。^{[54] [8] [19]}

自然科学（天文学、生物学、化学、地質科学、物理学など）における支配的な方法論は、科学的方法と呼ばれています。^{[8] [59]その主な認知目的は通常、}知識の創造と見なされていますが、理解、説明、予測の成功など、さまざまな密接に関連する目的も提案されています。厳密に言えば、単一の科学的方法はありません。この点で、「科学的方法」という表現は、特定の手順を指すのではなく、前述のすべての分野に特徴的なさまざまな一般的または抽象的な方法論的側面を指します。重要な特徴は、問題が明確な方法で定式化されていること、および理論を支持するか反対するかを示す証拠が公開されており、信頼性が高く、再現可能であることです。最後の点は、他の研究者が実験を繰り返して最初の研究を確認または反証できるようにするために重要です。 ^{[8] [60] [61]}このため、歪曲的な影響を避け、他の研究者によるその後の測定で同じ結果が得られるように、状況のさまざまな要因と変数を制御する必要があることがよくあります。^[14]科学的方法は、数値データを得ることを目的とした定量的アプローチである。このデータは、多くの場合、数式を使用して記述される。目標は通常、実験の人工的な状況だけでなく、世界全体に適用される普遍的な一般化に到達することである。一部のデータは、高度な測定機器を使用してのみ取得できます。データが非常に複雑な場合は、そこから結論を導き出すために高度な統計手法を使用する必要があることがよくあります。^{[8] [60] [61]}

科学的方法は、多くの場合、いくつかのステップに分けられます。典型的なケースでは、手順は定期的な観察と情報収集から始まります。これらの発見は、科学者が観察された現象を記述し説明する仮説を立てることにつながります。次のステップは、この特定の仮説のために設計された実験を行うことです。その後、実験の実際の結果が、仮説に基づいて予想される結果と比較されます。その後、発見は、最初の仮説の確認または反証として解釈され、公開されます。^{[60] [8] [61]}

科学的方法の2つの中心的な側面は、観察と実験である。^[8]この区別は、実験には何らかの形の操作または介入が含まれるという考えに基づいている。^{[62] [63] [64] [4]}このようにして、研究対象の現象は積極的に作成または形成されます。たとえば、生物学者がウイルスDNAを細菌に挿入することは、一種の実験に従事しています。一方、純粋観察は、受動的な方法で独立した実体を研究することを含みます。これは、たとえば天文学者が遠くの天体の軌道を観察する場合に当てはまります。^{[65]観察は}古代科学 で主要な役割を果たしました。16世紀と17世紀の科学革命は、科学的方法論において実験にはるかに中心的な役割を与えるパラダイムシフトをもたらしました。^{[62] [8]これは、}現代科学が積極的に「自然に疑問を投げかける」と表現されることがあります。 ^[65]典型的なケースではその区別は通常明確であるが、観察と実験のどちらに分類すべきかが明らかでない中間的なケースも数多く存在する。^{[65] [62]}

この分野における中心的な議論は、帰納的方法論と仮説演繹的方法論の区別に関するものである。これら 2 つのアプローチの根本的な相違は、科学理論の確認に関する理解に関するものである。帰納的アプローチでは、理論はすべての肯定的な事例、つまり理論を例証するすべての観察によって確認または支持されるものとする。^{[66] [67] [68]}たとえば、多くの白い白鳥の観察は、「すべての白鳥は白い」という普遍的仮説を確認する。^{[69] [70]}一方、仮説演繹的アプローチは、肯定的な事例ではなく、理論の演繹的帰結に焦点を当てる。^{[69] [70] [71] [72]}この方法では、研究者は実験を行う前に演繹を使用して、どのような観察が期待されるかを推測する。 ^{[73] [8]}これらの期待は、実際に行う観察と比較される。このアプローチは、反証に基づく否定的な形をとることが多い。この点では、肯定的な事例は仮説を裏付けるものではなく、否定的な事例は仮説を反証するものである。仮説が真であるという肯定的な兆候は、反例を見つけるための多くの試みが失敗した場合にのみ間接的に与えられる。^[74]このアプローチの基礎となるのは帰無仮説であり、これは観察されているものの間には何のつながりもない（因果関係を参照）と仮定するものである。研究者は、明確で再現可能なプロセスで文書化された関連する方法や技術を通じて、自分の仮説を反証するためにできる限りのことをするべきである。それができない場合は、帰無仮説が誤りであると結論付けることができ、観察された現象間の関係についての自分の仮説を支持するものとなる。^[75]

社会科学では、定量的アプローチと定性的アプローチの両方が使用され、方法論の多様性が著しく高まっています。社会科学では、アンケート調査、インタビュー、フォーカスグループ、名目グループ手法など、さまざまな形式のデータ収集が採用されています。^{[4] [30] [19] [76]}アンケート調査は定量的研究に属し、通常、大規模なグループに何らかの形式の質問票が渡されます。質問が参加者に簡単に理解できることは非常に重要です。そうでなければ、回答にあまり価値がない可能性があるためです。調査では通常、オープンクエスチョンへの回答の解釈に伴うさまざまな問題を回避するために、クローズドクエスチョンに制限されています。この点で、個々の参加者に重点を置き、オープンクエスチョンを含むことが多いインタビューとは対照的です。構造化インタビューは事前に計画され、各個人に固定の質問セットが与えられます。これは、自由な会話に近く、興味深く関連性のある質問を見つけるためにインタビュアー側に即興性を求める非構造化インタビューとは対照的です。半構造化インタビューは中間的な立場を構成し、事前に計画された質問と事前に計画されていない質問の両方が含まれます。^{[4] [77] [78]}構造化インタビューでは、異なる参加者の回答を比較し、一般的な結論を導き出すことが容易になります。しかし、発見できることも限られており、多くの点で調査が制約されます。^{[4] [30]}インタビューの種類と深さに応じて、この方法は定量的研究または定性的研究のいずれかに属します。^{[30] [4]リサーチカンバセーション[79]}やマディインタビュー^[80]という用語は、データ収集のためだけに行われるわけではない非公式な設定で実施されるインタビューを説明するために使用されています。一部の研究者は、参加者と一緒に環境をナビゲートして関わりながらインタビューを行うゴーアロング方式を採用しています。^[81]

フォーカス グループは、市場調査でよく使用される定性的な調査方法です。これは、人口統計的に類似した少数の人々が参加するグループ インタビューの一種です。研究者はこの方法を使用して、参加者のやり取りと応答に基づいてデータを収集できます。インタビューは、調査中のトピックに関する意見を参加者に尋ねることから始まります。これにより、グループのメンバーが個人的な見解を表明して話し合う自由な意見交換が行われることがあります。フォーカス グループの重要な利点は、文化的背景の中でアイデアや理解がどのように機能するかについての洞察を提供できることです。ただし、これらの洞察を使用して、より広範な公衆に当てはまるより一般的なパターンを識別することは通常困難です。^{[4] [30] [82]フォーカス グループの利点の 1 つは、研究者が短時間で問題に関するさまざまな異なる視点を特定できることです。グループのやり取りは、興味深い貢献を明確にし、拡大するのにも役立ちます。欠点の 1 つは、モデレーターの性格と}グループ効果によるもので、参加者の意見に影響を及ぼす可能性があります。^[30]異文化環境に適用する場合、グループディスカッションへの参加を促進するためには、文化的および言語的適応とグループ構成の考慮が重要です。^[36]

ノミナルグループ法はフォーカスグループ法に似ていますが、いくつかの重要な違いがあります。グループは多くの場合、問題となっている分野の専門家で構成されます。グループの規模は似ていますが、参加者間のやり取りはより構造化されています。目標は、さまざまな問題について専門家の間でどの程度の合意があるかを判断することです。最初の回答は、参加者同士の事前の会話なしに、各参加者によって書面で提供されることがよくあります。このようにして、表明された意見に影響を与える可能性のあるグループの影響は最小限に抑えられます。後の段階では、さまざまな回答やコメントがグループ全体で議論され、比較される場合があります。^{[30] [83] [84]}

これらのデータ収集形式のほとんどは、何らかの形の観察を伴います。観察は、自然環境、つまりフィールド、または実験室などの制御された環境で行うことができます。制御された環境では、その人工性のために結果が歪むリスクがあります。その利点は、関連する要因を正確に制御することであり、これにより、観察の信頼性と再現性を高めることができます。非参加型観察は、距離を置いた、または外部からのアプローチを伴います。この場合、研究者は、参加型観察とは対照的に、観察された現象を引き起こしたり変更したりすることなく、それを記述および記録することに焦点を当てます。^{[4] [85] [86]}

社会科学の分野における重要な方法論的議論は、社会科学が自然科学のように厳密で客観的、かつ価値中立的な事実を扱っているかどうかという問題に関係している。実証主義者は、社会科学に対する解釈的および批判的視点とは対照的に、この特徴づけに同意している。^{[19] [87] [41]}ウィリアム・ニューマンによると、実証主義は「人間の活動の一般的なパターンを予測するために使用できる一連の確率的因果法則を発見し確認するために、演繹的論理と個々の行動の正確な経験的観察を組み合わせる組織化された方法」と定義できる。この見解は解釈主義者によって否定されている。たとえばマックス・ウェーバーは、自然科学の方法は社会科学には不十分であると主張している。代わりに、意味と、人々がどのように社会的世界を創造し維持するかに、より重点が置かれている。社会科学における批判的方法論は、カール・マルクスとジークムント・フロイトに関連している。これは、他のアプローチで研究された現象の多くは単なる歪みや表面的な錯覚であるという仮定に基づいています。このアプローチは、これらの歪みの背後に隠された物質世界のより深い構造を明らかにしようとします。このアプローチは、人々が社会の変化と改善をもたらすのを助けるという目標によって導かれることが多いです。^{[19] [87] [41]}

哲学的方法論は、哲学で用いられる方法を研究するメタ哲学的探究分野である。これらの方法は、哲学者がどのように研究を行い、知識を獲得し、競合する理論の中から選択するかを構造化する。^{[88] [54] [89]}それは、過去に哲学者によってどのような方法が用いられてきたかという記述的な問題と、どの方法が用いられるべきかという規範的な問題の両方に関係する。多くの哲学者は、これらの方法は、通常、測定装置によって得られた実験データに依存しないという点で、自然科学に見られる方法とは大きく異なると強調する。^{[90] [91] [92]}どの方法に従うかは、哲学理論がどのように構築されるか、どのような命題が擁護されるか、賛成または反対の議論はどのようなものかに広範囲にわたる影響を及ぼす可能性がある。^{[54] [93] [94]}この点において、多くの哲学的意見の相違は、方法論的意見の相違に起因している。歴史的に、方法論的懐疑主義や現象学的方法のような新しい方法の発見は、哲学的言説に大きな影響を与えてきました。^{[95] [89] [54]}

哲学の歴史を通じて、多種多様な方法が採用されてきました。方法論的懐疑主義は、体系的な疑いの役割を特に重要視しています。このようにして、哲学者は、疑いようのない絶対的に確実な第一原理を発見しようとします。 ^[96]幾何学的方法は、そのような第一原理から出発し、演繹的推論を使用して、それらに基づく包括的な哲学体系を構築します。^{[97] [98]}現象学は、物事がどのように見えるかを特に重要視しています。それは、これらのものが実際に外界に存在するかどうかについての判断を保留することです。この手法はエポケーとして知られており、原因についての仮定とは関係なく、外観を研究するために使用できます。 ^{[99] [89]}概念分析の方法は、分析哲学の出現とともに特に目立つようになりました。これは、概念を最も基本的な構成要素に分解してその意味を明らかにすることによって概念を研究します。^{[100] [101] [102]}常識哲学は、一般的で広く受け入れられている信念を哲学的なツールとして使用します。これらは興味深い結論を導くために使用されます。これは、常識に反する過激な哲学的立場を信用できないものとする否定的な意味で用いられることが多い。^{[92] [103] [104]} 日常言語哲学にも非常によく似た方法があり、日常言語で対応する用語がどのように使用されているかを見ることで哲学的問題にアプローチします。^{[89] [105] [106]}

哲学における多くの方法は、何らかの形の直感に依存しています。それらは、例えば、状況を想像してその起こりうる結果を評価し、哲学的理論を検証または反証する思考実験を評価するために使用されます。^{[107] [108] [100]}反省的均衡の方法は、関連するすべての信念と直感を調べて再評価することにより、一貫した視点を形成しようとします。^{[95] [109] [110]} 実用主義者は、哲学的理論の実際的な結果に焦点を当てて、それが真か偽かを評価します。^{[111] [112]} 実験哲学は、社会心理学と認知科学の方法論を使用して経験的証拠を収集し、哲学的主張を正当化する最近開発されたアプローチです。^{[113] [114]}

数学の分野では、総合的、解析的、演繹的、帰納的、ヒューリスティックな方法など、さまざまな方法を区別できます。たとえば、総合的方法と解析的方法の違いは、前者は既知のものから始めて未知のものに進むのに対し、後者は未知のものから既知のものへの道筋を見つけようとすることです。幾何学の教科書では、総合的方法を使用することが多いです。既知の定義と公理を列挙することから始めて、最初の問題の解決策が見つかるまで、一度に 1 つずつ推論ステップを実行して進みます。総合的方法の重要な利点は、明確で短い論理的説明です。1 つの欠点は、実行されたステップが意図した結論につながることが最初は明らかでないことです。数学者が最初にどのステップを実行するかをどのようにして知っていたかが説明されていないため、読者は驚くかもしれません。解析的方法は、数学者が実際にどのように発見を行うかをよりよく反映することがよくあります。このため、解析的方法は数学を教えるためのより良い方法と見なされることがよくあります。まず、意図した結論から始めて、その結論を導き出せる別の公式を見つけようとします。次に、同じプロセスをこの新しい公式に適用し、すでに証明された定理までさかのぼります。この 2 つの方法の違いは、主に数学者がどのように考え、証明を提示するかに関係しています。どちらの方法でも同じ証明を提示できるという意味で、この 2 つは同等です。^{[115] [116] [117]}

統計学は、データの分析、解釈、および提示を調査します。統計学は、多くの観察と測定のデータを扱う必要がある多くの形式の定量的研究で中心的な役割を果たします。このような場合、データ分析は、データをクレンジング、変換、およびモデル化して、実際に役立つ結論に到達するために使用されます。データ分析には多くの方法があります。通常、記述統計と推論統計に分けられます。記述統計は、手元にあるデータに限定されます。最も顕著な特徴を要約し、洞察力のある方法で提示しようとします。これは、たとえば、分布を視覚化したり、平均や標準偏差などの指標を計算したりすることによって行うことができます。一方、推論統計は、サンプルに基づくこのデータを使用して、母集団全体についての推論を導き出します。それは、一般化や予測を行うこと、または具体的な仮説の確率を評価するという形をとることができます。^{[118] [119] [120]}

教育学は、教授法の研究または科学と定義できます。^{[121] [122]この点では、}教育の方法論です。教育の目的を達成するために適用できる方法と実践を調査します。^{[123] [122] [1]これらの目的には、}知識の伝達だけでなく、スキルと性格特性の育成も含まれます。^{[123] [124]主な焦点は、通常の}学校の文脈での教授法です。しかし、最も広い意味では、学校内外のすべての教育形態を網羅しています。^[125]この広い意味で、教育学は「ある人が他の人の学習を向上させるために意図したあらゆる意識的な活動」に関係しています。^[121]このように行われる指導は、教師と学習者の2者間で行われるプロセスです。教育学は、学習者が問題の主題の理解を促進する経験を積むのを教師がどのように支援できるかを調査します。 ^{[123] [122]}

様々な影響力のある教育理論が提案されている。精神訓練理論は古代ギリシャですでに一般的であり、教育の主な目的は知的能力を訓練することであると述べている。それらは通常、教育を受けた人々が持つ能力、態度、価値観の特定の理想に基づいている。自然主義理論によると、子供には特定の方法で発達する生来の自然な傾向がある。彼らにとって、教育学とは、必要な外部条件が確実に整えられることによって、このプロセスが起こるようにする方法である。^{[123] [122]} ヘルバルト主義は、準備、提示、関連付け、一般化、および応用という、教育の5つの必須要素を特定している。これらは、準備、新しいアイデアの提示、これらのアイデアを既知のアイデアと関連付けること、それらの事例の背後にある一般原則を理解すること、および学んだことを実践することという、教育プロセスのさまざまな段階に対応している。^[126] 学習理論は、主に学習がどのように行われるかに焦点を当て、これらの洞察に基づいて適切な教育方法を策定します。^[127]その一つは統覚理論または連想理論であり、これは心を主に考えと経験の連想の観点から理解する。この見解では、心は最初は白紙の状態である。学習は、正しい連想を確立するのを助けることによって心を発達させる一形態である。行動主義は、より外向的な学習理論である。これは学習を古典的条件付けと同一視し、学習者の行動は、刺激に対する望ましい反応パターンを引き起こし、固めることを目標として刺激を提示することによって形成される。^{[123] [122] [127]}

どの特定の方法を使用するのが最適かは、主題や学習者の年齢など、さまざまな要因によって異なります。^{[123] [122]}学生側の興味と好奇心は、学習の成功の重要な要素の1つです。つまり、選択された教授法の重要な側面の1つは、内発的または外発的動機を通じて、これらの動機付けの力が維持されるようにすることです。^[123]多くの教育形態では、たとえばテストの形で学習者の進歩を定期的に評価することも含まれています。これは、教授プロセスが成功していることを確認し、必要に応じて選択された方法を調整するのに役立ちます。^[123]

方法論には、パラダイムやアルゴリズムなど、関連する概念がいくつかあります。科学の文脈では、パラダイムは概念的な世界観です。それは、研究対象の現象をどのように概念化するか、そしてどの科学的方法がそれらを研究するのに信頼できると見なされるかを決定するいくつかの基本概念と一般理論で構成されています。 ^{[128] [22]}さまざまな理論家が、方法論の同様の側面を強調しています。たとえば、方法論は研究対象の現象に対する一般的な見方を形作り、研究者がそれらを新しい観点から見るのを助けるなどです。^{[3] [15] [16]}

コンピュータサイエンスにおいて、アルゴリズムとは、有限数のステップで問題の解決に到達するための手順または方法論である。各ステップは、各アプリケーションで明確な方法で実行できるように正確に定義される必要がある。 ^{[129] [130]}たとえば、ユークリッドの互除法は、2つの整数の最大公約数を見つける問題を解決するアルゴリズムである。これは、2つの数値を比較し、一方から他方を引くなどの単純なステップに基づいている。^[131]

• パラダイム – 明確な概念や思考パターンの集合
• 哲学的方法論
• 政治的方法論
• 科学的方法
• ソフトウェア開発プロセス
• 調査方法

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