質的研究

現象学とは、個人の意識の構造と一般的な主観的経験に関する哲学的研究を指します。構成主義に基づく質的研究のアプローチ、例えばグラウンデッド・セオリーなどは、研究者と研究参加者の主観性が、研究から展開される理論にどのように影響するかに注目します。質的研究における象徴的相互作用論的アプローチは、個人や集団がどのように世界を理解するようになるかを考察します。質的研究における伝統的な実証主義的アプローチは、社会世界に対するより客観的な理解を求めます。質的研究者は、知識社会学や、アルフレッド・シュッツ、ピーター・L・バーガー、トーマス・ルックマン、ハロルド・ガーフィンケルらの研究からも影響を受けています。

質的研究者は、研究対象のトピックを理解するためにさまざまなデータソースを使用します。これらのデータソースには、インタビューの記録、社会的相互作用のビデオ、メモ、口頭報告^{[ 8 ]}、書籍や芸術作品などのアーティファクトが含まれます。ケーススタディ法は、質的研究者が深み、詳細、および文脈を好むことを示しています。^{[ 11 ] [ 12 ]}データ三角測量も、質的研究で使用される戦略です。^{[ 13 ]}自己研究であるオートエスノグラフィーは、研究者が問題を理解するために自身の個人的な経験を使用する質的研究方法です。

グラウンデッド・セオリーは、研究によって得られた経験的観察を非常に綿密に検討することに基づく（「グラウンデッド」な）帰納的なタイプの研究です。^{[ 14 ] [ 15 ]}テーマ分析は、意味のパターンを分析することを含みます。会話分析は、主に話し言葉の会話を分析するために使用されます。伝記研究は、伝記の物語や文書に基づいて、人生の歴史を再構築することに関係しています。物語探究は、人々が自分の経験を説明するために使用する物語を研究します。

研究インタビューは、質的研究における重要なデータ収集方法です。インタビュー担当者は通常、訓練を受けた専門家または有給の研究者であり、インタビュー対象者に対して、通常は短い質問と回答を交互に行うことで情報を引き出します。書面によるアンケートなどと比較すると、質的インタビューでは、参加者がリアルタイムで対面する状況でインタビュー担当者に個人的な情報を明かすことが多く、親密さが著しく高まります^{[ 23 ]}。そのため、この手法は、インタビューを受ける人々の間でさまざまな重要な感情や経験を呼び起こすことができます。社会学者のBredal、Stefansen、Bjørnholtは、「自分のために話す」、「他人のために話す」、「研究者のために話す」という3つの「参加者の志向」を特定しました。彼らはまた、これらの志向は「参加者と研究者の間の異なる倫理的契約」を意味すると提唱しました^{[ 24 ] 。}

参加観察^{[ 25 ]}では、民族誌学者は研究対象の文化の活動に直接参加することで文化を理解する。^{[ 26 ]}参加観察は民族誌学にとどまらず、心理学などの他の分野にも広がっている。例えば、救急救命士の訓練を受け、救急救命士の生活に参加観察者となることで、パーマーは救急救命士が対処する凄惨な緊急事態に伴うストレスにどのように対処するかを研究した。^{[ 27 ]}

質的研究において、再帰性の概念は、研究デザインの創発的な性質を指します。標準化された研究方法とは対照的に、再帰性は、質的研究者がデータ収集段階で研究デザインを変更できるという考え方を体現しています。^{[ 12 ]}

質的研究手順における再帰性は、実験を行う科学者が用いる方法とは対照的である。科学者の視点からすると、データ収集、データ分析、研究文献の文脈におけるデータの考察、結論の導出はそれぞれ一度（またはせいぜい少数回）行うべきである。しかし質的研究では、一つ以上の特定の停止条件が満たされるまで繰り返しデータが収集され、研究活動の計画と設計に対する非静的な姿勢を反映している。このダイナミズムの一例として、質的研究者が最初の中間データ分析に基づいて、研究の途中で研究の焦点や設計を予期せず変更する場合が挙げられる。研究者は、別の中間データ分析に基づいて、さらに計画外の変更を加えることさえできる。このようなアプローチは実験では許されない。質的研究者は、関連する証拠を開発する際の再帰性によって、研究者は予期せぬ結果や新たな構成概念の出現に対してよりオープンになれると主張するだろう。^{[ 12 ]}

一般的に、コーディングとは、関心のあるデータに意味のあるアイデアを関連付ける行為を指します。質的研究の文脈では、コーディングプロセスの解釈的側面はしばしば明示的に認識され、明確に表現されます。コーディングは、データから有用な抽象化であると考えられる特定の単語や短いフレーズを生成するのに役立ちます。 ^{[ 31 ] [ 32 ]}質的研究における人工知能（AI）の使用は、コーディングの将来についての議論を活発化させています。AIシステムはパターンを識別し、テーマを生成し、データの解釈を支援することができますが、研究者は、これらの機能が手動コーディングの中心性を低下させるのか、それとも確立された質的研究方法論を補完するのかについて議論を続けています。生成型AIがポストコーディングパラダイムにつながるのか、それとも人工知能と従来の質的分析を組み合わせたより統合的なアプローチにつながるのかは、研究で使用される方法論に関する未解決の問題です。^{[ 33 ]}

データは、研究結果を整理および報告するための主要な基礎として、テーマ分析のためのパターンに分類されることがあります。^{[ 34 ]}

^{クリッペンドルフ[ 35 ]}によれば、「内容分析は、データからその文脈への再現可能で妥当な推論を行うための研究手法である」（p.  21）。これは文書や書面および口頭によるコミュニケーションに適用される。内容分析は質的データの概念分析における重要な構成要素である。これは社会学で頻繁に使用される。例えば、内容分析は、時間の経過に伴う人種認識の変化^{[ 36 ]} 、請負業者のライフスタイル^{[ 37 ] 、さらには自動車のレビュー[ 38 ]}など、人間の生活の多様な側面に関する研究に適用されてきた。

例えば、教室での相互作用に関する研究では、テーマ分析によって学習者の行動が特定され、その後、批判的教室談話分析が枠組みとして使用され、それがアイデンティティ構築に与える影響が分析されます。^{[ 39 ]}別の例としては、オンライン育児フォーラムの分析があり、テーマ談話分析によって胎盤食などの行為に対する態度が特定され、その後、それらのテーマが出産と医療化に関するより広範な社会的談話の中でどのように機能するかが検討されます。^{[ 40 ]}

役立つかもしれないのは、「能動的反省」の一形態であり、これは研究者の前提とそれが方法論の選択と知識の生成に与える影響を継続的に問い直すものとして実践を概念化するものである。^{[ 41 ]}

同じ研究で定量的方法と定性的方法を組み合わせることは可能です。^{[ 42 ]}このような研究アプローチの背後にある考え方は、一方の方法の長所が他方の方法の短所を補うというものです。たとえば、大学院助手の生活におけるストレスに関する研究では、非常に多様であるストレス要因は定性的方法を使用してよりよく特定でき、それらのストレス要因の影響は、身体症状尺度で測定され、定量的方法を使用してよりよく評価されました。^{[ 43 ]}『Journal of Mixed Methods Research』は、異なる研究方法論を組み合わせた研究に特化しています。

現代の定性データ分析は、コンピュータプログラム（コンピュータ支援定性データ分析ソフトウェアと呼ばれる）によってサポートされることがある。 ^{[ 44 ]}これらのプログラムは、詳細な手動コーディングやラベル付けの有無にかかわらず使用されてきた。このようなプログラムは、コーディングの解釈的な性質に取って代わるものではない。これらのプログラムの目的は、データを読み取って生成されたコードを適用、検索、保存する際の分析者の効率を高めることである。多くのプログラムは、コードの編集と修正の効率を高め、より効果的な作業共有、ピアレビュー、データ検証、大規模データセットの分析を可能にする。^{[ 44 ]}

一般的な定性データ分析ソフトウェアには以下が含まれます。

• ATLAS.ti
• デドゥース（混合研究法）
• MAXQDA（混合法）
• NVivo
• QDAマイナー

定量的コーディング手法に対する批判の一つは、そのようなコーディングによって質的データが、客観的科学に見られるカテゴリーを反映した、あらかじめ定義された（法則定立的な）カテゴリーに分類されてしまうという点である。その結果、質的データの多様性、豊かさ、そして個々の特性が損なわれたり、場合によっては失われたりする。

データに対する質的アプローチは主観的すぎるという批判に対抗するため、質的研究者は、使用するコードの定義を明確に述べ、それらのコードを基礎となるデータにリンクさせることで、研究結果があらかじめ定義されたカテゴリのリストに還元された場合に失われる可能性のある豊かさの一部を維持できると主張している。質的研究者はまた、自分たちの手順は再現可能であると主張しており、これは定量的な研究者が重視する考え方である。^{[ 45 ]}

研究者は、大量の定性データをスキャンして整理するために、コンピュータとそのソフトウェアを利用することがあります。最も基本的なレベルでは、数値コーディング方式はデータセット内の単語やフレーズを数えることに基づいています。その他の手法としては、会話分析におけるフレーズややり取りの分析などがあります。特に大規模なコーパスを分析する場合、コンピュータを用いたデータ分析手法はコンテンツ分析に役立ちます。

質的研究における中心的な課題は信頼性（信憑性、または量的研究では妥当性とも呼ばれる）である。^{[ 46 ]}信頼性を確立する方法は数多くあり、メンバーチェック、インタビュアーによる裏付け、ピアデブリーフィング、長期にわたる関与、否定的事例分析、監査可能性、確認可能性、ブラケティング、バランスなどがある。^{[ 46 ]}データ三角測量とインタビュー対象者の証言例の引き出しは、質的研究の信頼性を確立するために最も一般的に使用される方法の2つである。^{[ 47 ]} 結果の転用可能性も妥当性の指標として考慮されてきた。^{[ 48 ]}

質的研究には限界がないわけではありません。これらの限界には、参加者の反応性、質的研究者が1人または複数の研究参加者に過度に同一化する可能性、「仮説は事前の期待に汚されていないデータから生じる」というグレイザー・ストラウスの考え方の非現実性、原因と結果の仮説を検証するための質的研究の不十分さ、質的研究のベーコン的性格が含まれます。 ^{[ 42 ]}参加者の反応性とは、人々は観察されていることを知っていると、しばしば異なる行動をとるという事実を指します。参加者に過度に同一化するとは、共感的な研究者が人々のグループを研究し、1人または複数の参加者に、必要以上に美徳やその他の特性を帰属させることを指します。質的研究と比較すると、実験研究や特定の種類の非実験研究（たとえば、前向き研究）は、完璧ではありませんが、原因と結果の結論を導き出すためのより良い手段です。

質的研究コミュニティの有力メンバーであるグレイザーとストラウス^{[ 14 ]は}、研究者が先入観にとらわれない限り、質的研究者が収集する観察から理論的に重要なカテゴリーや仮説が「自然に」出現するという考え方を先駆的に提唱した。動物行動学者のデイビッド・カッツは、「空腹の動物は環境を食用と食用でないものに分ける…一般的に言って、対象は動物のニーズに応じて変化する」と書いた^{[ 49 ]} 。カッツの主張を引き継いだカール・ポパーは、「対象は、ニーズや関心と関連付けられることによってのみ分類され、類似または非類似になることができる。このルールは動物だけでなく科学者にも適用される」と書いた^{[ 50 ]} 。ポパーは、観察は常に過去の研究や研究者の目標や動機に基づいて選択的であり、先入観のない研究は不可能であることを明確にした。

質的研究のベーコン的性格とは、質的研究者が十分な観察を収集すれば、データからカテゴリーや仮説が浮かび上がるという考え方を指す。グレイザーとストラウスは、理論的飽和が得られ、研究対象者の性格を理解するために追加の観察が必要なくなるまで観察を収集することによって、理論的サンプリングの考え方を発展させた。^{[ 14 ]}バートランド・ラッセルは、規則正しく観察を並べれば、その規則正しい観察から仮説が飛び出してくることはあり得ない、何らかの暫定的な仮説が通常、観察の収集を導くと示唆した。^{[ 51 ]}

コミュニティ心理学の分野では、自伝的物語研究が行われてきました。^{[ 6 ]}コミュニティ心理学者の自伝的物語の抜粋は、『6 人のコミュニティ心理学者が語る物語：歴史、背景、物語』という本に収録されています。^{[ 52 ]}

エドウィン・ファレルは、問題を抱える高校生の社会的現実を理解するために質的方法を用いた。^{[ 53 ]}その後、彼は同様の方法を用いて、前述の著書で取り上げた問題を抱える生徒と同じ地域出身の、成功した高校生の現実を理解しようとした。^{[ 54 ]}

健康心理学の分野では、健康と病気の理解、そして健康と病気が社会的に構築された日常生活の特徴である程度に関する研究において、質的方法がますます用いられるようになっている。健康心理学の研究への質的方法の適用に関する初期の論文集は1999年に出版された。^{[ 55 ]}それ以来、談話分析、テーマ分析、物語心理学、解釈的現象学的分析など、幅広い質的方法が健康心理学者によって採用されてきた。健康心理学における質的研究は、ヨーロッパ、ニュージーランド、オーストラリアで人気を博した。1999年には、Journal of Health Psychologyが質的研究に関する特集号を出版し^{[ 56 ]} 、続いてHealth Psychology Reviewでも特集号が出版された。^{[ 57 ]}米国では、質的方法の採用はより緩やかで、2015年にHealth Psychology誌が質的研究に関する特集号を出版した。^{[ 58 ]}

^{ドルドールら[ 59 ]}によると、組織心理学者は「組織変革、研修ニーズ分析、戦略レビュー、従業員育成計画などの活動の設計と実施において」質的研究を幅広く利用している。量的研究法と質的研究法の間には二分法があるという考えは誤りであり、多くの産業・組織研究者は両方のタイプの方法に賛同していると考えている。^{[ 60 ]}

職業健康心理学(OHP)分野の研究は主に定量的アプローチが取られてきたが、OHP 研究者の中には定性的手法を採用している者もいる^{[ 61 ] [ 62 ]}。定性的研究は、適切に行えば、定量的アプローチをとっている OHP 研究者に利点をもたらすことができる。これらの利点には、(1) 理論と仮説の構築、(2) 調査やインタビューの項目の作成、(3) これまで特定されていなかったストレス要因と対処戦略の発見、(4) 解釈が難しい定量的結果の解釈、(5) ストレス軽減介入が失敗する理由と成功する理由の理解、(6) 職場で働く人々の生活の豊かな記述の提供などが含まれる^{[ 42 ] [ 63 ]} 。OHP研究者の中には、定性的手法と定量的手法を単一の研究内で統合している者もいる (例: Elfering ら、[2005 ] ^{[ 64 ]} )。これらの研究者は、標準的な尺度では確認しにくい仕事上のストレス要因を評価するために定性的な方法を使用し、対処行動や気分などの従属変数を評価するために十分に検証された標準化された機器を使用してきました。^{[ 42 ]}アメリカの研究心理学者ショーンフェルドとマッツォーラは、OHP（および産業・組織心理学）において、定量的研究方法と定性的研究方法の間に二分法があるという考えは誤りであり、OHPの研究者は両方のタイプの方法と連携できるという見解を提唱しました。^{[ 65 ]}

2000年代初頭のソーシャルメディアの登場以来、かつては非公開だった個人的な体験談が、世界中の何百万人もの人々によって広く一般に共有されるようになった。多くの場合、公然と開示されるようになり、それが#metoo運動のような運動におけるソーシャルメディアの重要な役割に貢献している。^{[ 66 ]}

ソーシャルメディア上での自己開示の多さは、質的研究や混合研究法の研究者にとって前例のない機会をもたらしました。精神衛生上の問題は、より広範囲に、より低コストで、研究者の介入なしに質的に調査できるようになりました。^{[ 67 ]}これらのデータを活用するには、研究者は質的研究を実施するためのツールを習得する必要があります。^{[ 68 ]}

• 定性分析（ YouTubeのインタビューデータに焦点を当てる）
• YouTubeの「リビングセオリーアプローチによる質的アクションリサーチ」
• レスリー・カリーによるイェール大学シリーズ（YouTube）