定性調査

質的研究は、個人の社会的現実を理解し、態度、信念、動機を理解することを目的として、数値化されていない（記述的な）データを収集および分析することを目的とした研究の一種です。このタイプの研究では、詳細で文脈が豊富なデータを収集するために、通常、詳細なインタビュー、フォーカスグループ、またはフィールド観察が含まれます。質的研究は、複雑な現象を調査したり、特定のトピックに関する人々の経験や視点を理解したりするためによく使用されます。研究者が人々の経験に付ける意味を理解したい場合や、人々の行動の根本的な理由を明らかにしたい場合に特に役立ちます。質的研究の方法には、民族誌学、グラウンデッド・セオリー、談話分析、解釈的現象学的分析などがあります。^[1]質的研究方法は、社会学、人類学、政治学、心理学、コミュニケーション研究、ソーシャルワーク、民俗学、教育研究、情報科学、ソフトウェア工学の研究で使用されてきました。^{[2] [3] [4] [5]}

質的研究は、哲学的思想のいくつかの潮流から情報を得ており、文化、表現、信念、道徳、生活ストレス、想像力など、人間の生活の側面を調査します。^{[6]現代の質的研究は、}実証主義、ポスト実証主義、批判理論、構成主義など、哲学の多くの分野の影響を受けています。^[7] 質的研究における歴史的な変遷や「瞬間」は、「パラダイム」の概念（Denzin＆Lincoln、2005）とともに、過去数十年にわたって広く普及してきました。しかし、一部の学者は、パラダイムの採用は逆効果となり、哲学的関与の少ないコミュニティにつながる可能性があると主張しています。

非定量的資料を経験的データとして使用することは、学習科学、発達心理学、文化心理学など、社会科学の多くの分野で増加している。^[8]現象学、社会構成主義、象​​徴的相互作用主義、実証主義など、いくつかの哲学的・心理学的伝統が質的研究への研究者のアプローチに影響を与えてきた。^{[9] [10]}

現象学は、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。グラウンデッド・セオリーなどの構成主義に基づく質的研究へのアプローチは、研究者と研究参加者の両方の主観が、研究から発展する理論にどのように影響するかに注目します。質的研究への象徴的相互作用主義のアプローチは、個人とグループが世界に対する理解をどのように発展させるかを調べます。質的研究への伝統的な実証主義のアプローチは、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・ガーフィンケルの研究にも影響を受けています。

質的研究者は、研究対象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、社会的交流のビデオ、メモ、口頭報告^[8]、書籍や芸術作品などの成果物が含まれます。ケーススタディの方法は、質的研究者が深さ、詳細、およびコンテキストを好むことを例示しています。^{[11] [12]}データの三角測量も質的研究で使用される戦略です。^[13] オートエスノグラフィー、つまり自己の研究は、研究者が自分の個人的な経験を使用して問題を理解する質的研究方法です。

グラウンデッド・セオリーは、研究から得られる経験的観察を非常に綿密に検討することに基づいた（「根拠づけられた」）帰納的タイプの研究である。^{[14] [15]} 主題分析では、意味のパターンを分析します。会話分析は、主に口頭で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た人生の歴史の再構築に関係しています。物語的探求は、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。

質的研究では、観察、メモ取り、インタビュー、フォーカスグループ（グループインタビュー）、文書、画像、成果物などを通じて情報を収集することがあります。^{[16] [17] [18] [19] [20] [21] [22]}

調査インタビューは、定性調査における重要なデータ収集方法です。インタビュアーは通常、専門または有給の研究者で、訓練を受けている場合もあります。インタビュアーは、情報を引き出すために、通常は短い質問と回答を交互に繰り返して、インタビュー対象者に質問を投げかけます。書面による調査などと比較すると、定性インタビューでは、はるかに高いレベルの親密性が得られます。^[23]参加者は、リアルタイムで対面する設定で、インタビュアーに個人情報を明らかにすることがよくあります。そのため、この手法は、インタビュー対象者の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。社会学者のブレダル、ステファンセン、ビョルンホルトは、3 つの「参加者の方向性」を特定し、「自分自身のために語る」、「他人のために語る」、「研究者のために語る」と説明しました。また、これらの方向性は、「参加者と研究者の間の異なる倫理的契約」を意味すると提案しました。^[24]

参加観察^[25]では、民族誌学者は研究対象文化の活動に直接参加することで文化を理解します。^[26]参加観察は民族誌学を超えて心理学を含む他の分野にまで及びます。例えば、パーマーは救急救命士になるための訓練を受け、救急救命士の生活の参加観察者になることで、救急救命士が対処するいくつかの恐ろしい緊急事態に関連するストレスにどのように対処するかを研究しました。^[27]

質的研究において、再帰性という概念は研究設計の創発性を指します。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設計を変更できるという考えを具体化しています。^[12]

質的研究手順における再帰性は、実験を行う科学者が使用する方法とは対照的である。科学者の観点からは、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議論、および結論の導出は、それぞれ 1 回 (または多くても数回) 実行する必要がある。しかし、質的研究では、1 つ以上の特定の停止条件が満たされるまで、データは繰り返し収集され、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例としては、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考えられる。研究者は、別の中間データ分析に基づいて、さらに予定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、実験では許可されない。質的研究者は、関連する証拠を開発する際に再帰性を使用することで、研究者が予期しない結果や出現する新しい概念に対してよりオープンになれると主張するだろう。^[12]

質的研究では、さまざまな分析戦略を利用できます。^{[28] [29] [30]}

一般的に、コーディングとは、意味のあるアイデアを関心のあるデータに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な側面が明確に認識され、表現されることが多く、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作成するのに役立ちます。 ^{[31] [32]}

データは、研究結果を整理し報告するための主な基礎として、テーマ別分析のためのパターンに分類されることがある。^[33]

クリッペンドルフによれば、^[34]「内容分析は、データからその文脈まで再現可能で有効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でのコミュニケーションに適用されます。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す。社会学で頻繁に使用されます。たとえば、内容分析は、人種に対する認識の経時的変化、^[35]請負業者のライフスタイル、^[36]さらには自動車のレビューなど、人間の生活のさまざまな側面に関する研究に適用されています。^[37]

現代の質的データ分析は、コンピュータプログラム（コンピュータ支援質的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。^{[38]これらのプログラムは、詳細な手作業による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いる。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は、データの読み取りから生成されたコードを適用、取得、および保存する際の分析者の効率を高めることを目的としている。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、データ検査、および大規模データセットの分析を可能にする。^[38]

一般的な定性データ分析ソフトウェアには以下のものがあります。

• アトラス
• デドゥース（混合法）
• MAXQDA（混合法）
• エヌビボ
• QDAマイナー

定量的コーディング手法に対する批判は、そのようなコーディングでは質的データが、客観的な科学に見られるカテゴリーを反映した定義済み（ノモセティック）カテゴリーに分類されるというものである。質的データの多様性、豊かさ、個々の特性が損なわれるか、失われることもある。^[要出典]

データに対する定性的なアプローチは主観的すぎるという批判に対抗するため、定性研究者は、使用するコードの定義を明確に表現し、それらのコードを基礎データにリンクさせることで、研究結果が定義済みのカテゴリのリストに要約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ます。定性研究者はまた、その手順は再現可能であると主張しており、これは定量的志向の研究者が重視する考え方です。^{[引用が必要]}

研究者は、大量の質的データをスキャンして削減するために、コンピューターとそのソフトウェアに頼ることがあります。最も基本的なレベルでは、数値コーディング スキームはデータセット内の単語とフレーズを数えることに依存しています。その他の手法では、会話の分析におけるフレーズとやり取りの分析が含まれます。特に大規模なコーパスを解析する必要がある場合、コンピューターによるデータ分析のアプローチを使用してコンテンツ分析を支援できます。

質的研究における中心的な問題は信頼性（信憑性とも呼ばれる、量的研究では妥当性とも呼ばれる）である。^[39]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、長期エンゲージメント、ネガティブケース分析、監査可能性、確認可能性、括弧、バランスなどがある。^[39]データの三角測量とインタビュー対象者の説明の例の抽出は、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2つの方法である。^[40] 結果の移転可能性も妥当性の指標と考えられている。^[41]

質的研究には限界がないわけではない。これらの限界には、参加者の反応性、質的研究者が 1 人以上の参加者に過剰に同一視する可能性、「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＝ストラウスの考えの非実用性」、因果仮説のテストに対する質的研究の不十分さ、および質的研究のベーコン的性格などがある。^[42] 参加者の反応性とは、観察されているとわかっていると、人々はしばしば異なる行動をとるという事実を指す。参加者に過剰に同一視するとは、同情的な研究者が人々のグループを調査し、1 人以上の参加者に、必要以上に美徳または他の特性を帰属させることを指す。質的研究と比較すると、実験研究および特定の種類の非実験研究 (たとえば、前向き研究) は、完璧ではないものの、因果結論を導き出すためのより優れた手段である。

質的研究コミュニティの有力なメンバーであるグレイザーとシュトラウス^[14]は、先入観に左右されない限り、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」生じるという考えを開拓した。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べられるものと食べられないものに分ける...一般的に言えば、対象は動物の必要に応じて変化する」と書いた。^{[43]カッツの論点を推し進めた} カール・ポッパーは「対象は分類でき、似たものにも似ていないものにもなり得るが、それはニーズや関心と関連しているからである。このルールは動物だけでなく科学者にも当てはまる」と書いた。^[44]ポッパーは、観察は常に過去の研究や研究者の目的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特徴とは、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生ま​​れるという考えを指す。グレイザーとシュトラウスは、理論的飽和に達し、研究対象の個人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という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、観察を秩序立てて並べると、その秩序立てられた観察から仮説が飛び出すことはあり得ず、通常は暫定的な仮説が観察の収集を導くと示唆した。^[45]

コミュニティ心理学の分野では、自伝的物語の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一部は、「6人のコミュニティ心理学者が語る物語：歴史、文脈、物語」という本に掲載されています。^[46]

エドウィン・ファレルは、質的調査法を用いて、問題を抱えた高校生たちの社会的実態を理解した。^[47]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た生徒と同じ地域出身の成功した高校生たちの実態を理解した。^[48]

健康心理学の分野では、健康と病気の理解や、日常生活の中で健康と病気がどのように社会的に構築されているかに関する研究に、質的研究法がますます用いられるようになってきた。^{[49] [50]それ以来、}談話分析、主題分析、物語分析、解釈的現象学的分析など、幅広い質的研究法が健康心理学者によって採用されてきた。2015年には、 Health Psychology誌が質的研究の特別号を出版した。^[51]

ドルドールとその同僚^[52]によると、組織心理学者は「組織変更、トレーニングニーズ分析、戦略レビュー、従業員開発計画などの活動の設計と実施中に」質的研究を広範に活用している。

職業健康心理学（OHP）の分野における研究は主に量的研究に重点を置いてきましたが、OHP研究者の中には質的研究手法を採用している人もいます^{[53] [54]}。質的研究の取り組みは、適切に行われれば、量的研究に重点を置いているOHP研究者に利点をもたらすことができます。利点としては、（1）理論と仮説の構築、（2）調査やインタビューのための項目の作成、（3）これまで特定されていなかったストレス要因や対処戦略の発見、（4）解釈が難しい量的知見の解釈、（5）ストレス軽減介入の中には失敗するものもあれば成功するものもある理由の理解、（6）職場での人々の生活についての豊富な説明の提供などが挙げられます^{[42] [55]}。OHPの研究者の中には、質的研究と量的研究を単一の研究に統合している人もいます（例：Elfering et al.、[2005] ^[56]）。これらの研究者は、標準的な尺度や十分に検証された標準化された手段を用いて対処行動や気分などの従属変数を評価することが難しい職業上のストレス要因を評価するために定性的な方法を用いてきた。^[42]

2000年代初頭にソーシャルメディアが登場して以来、以前はプライベートだった個人的な体験談が、世界中の何百万もの人々によって広く一般に共有されるようになった。暴露はしばしばオープンに行われ、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。^[57]

ソーシャルメディア上での自己開示の多さは、定性的および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。精神衛生上の問題を、より広範囲に、より低コストで、研究者の介入なしに定性的に調査できるようになりました。^[58]これらのデータを活用するには、研究者は定性的研究を実施するためのツールを習得している必要があります。^[59]

• 消費市場と文化
• 消費者研究ジャーナル
• 定性調査
• 定性市場調査：国​​際ジャーナル
• 定性調査
• 定性レポート

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Wikiversityには定性調査方法に関する学習リソースがあります

• 質的哲学
• C.ライト・ミルズ『知的職人技について』社会学的想像力、1959年
• 参加観察、質的研究法：データ収集者のフィールドガイド
• 定性市場調査の分析と報告
• 利用可能なQDAソフトウェアの概要

• YouTubeのインタビューデータを中心とした定性分析
• YouTubeでの定性的アクション リサーチへのリビング セオリー アプローチ
• YouTubeのレスリー・カリーによるイェール大学シリーズ