佐藤郁哉『質的データ分析法』

質的データ分析法―原理・方法・実践

前々回に引き続き、エスノグラフィーに代表される質的研究のメソッドを解説した佐藤郁哉の本。佐藤郁哉『QDAソフトを活用する 実践 質的データ分析入門』では、主にQDA（Qualitative Data Analysis）およびQDAソフトという側面から質的研究に切り込んだが、本書では、質的研究に基づく論文や報告書によく見られる「薄い記述」の7類型を紹介した上で、それらを「分厚い記述」に変える――という観点から、質的研究に切り込んでいる。
それにしても「薄い記述」の7類型が、予想以上に「なるほど」と頷ける。これらは学術的な報告書や論文に限った話ではなく、ビジネスシーンや一般の文章にも見られるものである。自戒を込めて引用したい。

1. 読書感想文型――主観的な印象や感想を中心とする、私的エッセイに近い報告書や論文
2. ご都合主義的引用型――自分の主張にとって都合のよい証言の断片を恣意的に引用した記述が目だつもの
3. キーワード偏重型――何らかのキーワード的な用語ないし概念を中心にした、平板な記述の報告書や論文
4. 要因関連図型――複数の要因間の関係を示すモデルらしきものが提示されているのだが、その根拠となる資料やデータがほとんど示されていないもの
5. ディティール偏重型――ディティールに関する記述は抱負だが、全体を貫く明確なストーリーが欠如している報告書や論文
6. 引用過多型――「生」の資料に近いものを十分な解説を加えずに延々と引用したもの
7. 自己主張型――著者の体験談や主観的主張が全面に出すぎており、肝心の研究対象の姿が見えてこない報告書や論文

なお、本書や佐藤郁哉『QDAソフトを活用する 実践 質的データ分析入門』を読み進めるうちに、俺は「質的データ分析」とは突き詰めるとテキストマイニング（テキストを対象としたデータマイニング）に近いものと考えて良いだろう――と理解していた。ただし本書で取り扱う質的データ分析とテキストマイニングは、手法は似ているものの、本質的に異なる性格を持つそうだ。

（テキストマイニングなどの）分析技法は、いずれの場合も、データの一方向的な縮約が中心になっているという点において、本書で言う質的データ分析の技法、すなわち多様な文脈に埋め込まれた意味の解釈と分析を主たる目的とするデータ分析のテクニックとは、本質的に異なる性格を持つものである。

つまりテキストマイニング（テキストを対象としたデータマイニング）は、語句の頻度や相関、時系列での変化、使われ方などを分析して、思いもよらなかった示唆を取り出す「統計的」な分析手法である。一方、本書で取り扱う質的データ分析は、まさに「統計的な分析手法では導き出せない、多様に揺れ動く複眼的な文脈」を分析するものである、ということらしい。