分析を極める：コードブックの役割質的研究

複雑な現象を理解し、豊かな物語を発見し、人間の経験の深層を掘り下げるために、質的研究は強力なツールである。しかし、膨大な質的データに圧倒され、分析が困難になることも少なくありません。

このような場合、コードブックは、質的データから意味を見出し、パターンを特定し、洞察を導き出すための体系的な枠組みを研究者に提供し、指針となるコンパスの役割を果たす。研究者は、コードブックの目的、構築、適用を理解することで、データ内に埋もれた秘密の宝石にうまくアクセスすることができる。

本稿では、質的研究におけるコードブックの役割と、それが研究者の分析スキルの向上にどのように役立つかを検証する。

2ティーチング・アシスタント（TA）の最終振り返りの質的分析によるコードブック。 — Moy, Magdalene & Hammrich, Penny & Kabnick, Karen.(2019).コースベースの研究体験を指導するティーチング・アシスタントのための段階的メンタリング・モデルの開発。Journal of college science teaching.48.59. - **で入手可能リサーチゲート**

コードブック質的研究入門

質的データ分析で使用されるデータを整理、分類、解釈するための体系的なアプローチは、"コードブック質的研究 "として知られています。コードブックとは、質的データの中からテーマ、パターン、概念を探し出し、分類し、整理するプロセスを概説した詳細なガイドまたはガイドラインのことです。

研究者は、この綿密なプロセスを用いて、収集した豊富な質的データを整理し、解釈することができる。コードブックには、重要なアイデア、概念、または主題を表す特定のデータセグメントに付けられたラベルやタグであるコードが多数含まれている。これらのコードは、帰納的アプローチを用いて、リサーチクエスチョンや既存の文献からデータから直接導き出されることもある。

コードブックの作成には多くの段階がある。研究者はデータに完全に没頭し、その文脈と内容に精通する。この最初の没頭が、データを要約する予備的なコードの作成を助ける。その後、分析が進むにつれて、コードは洗練され、組み合わされ、より一般的なカテゴリーやテーマにグループ化される。データから新たなパターンが発見され、より深い洞察が得られると、コードブックは変更され、反復される。

コードブックを使用することで、複数の研究者間での信頼性と一貫性を保証し、分析プロセスの透明性を向上させ、価値ある洞察の獲得を容易にすることに貢献することができる。

コードブックの目的

コードブック・テクニカルリサーチは、質的データを分析・解釈するための体系的でよく整理された枠組みとして機能する。コードブックは、主に以下の理由で使用されます：

組織と体制 コードブックは、データをコード化し分類するための構造化された枠組みを提供し、研究者が質的データを整理する際の助けとなる。コードブックは、データセグメントをコード化するための正確な仕様と指示を確立し、分析プロセス全体を通して一貫性と均一性を保証する。
標準化と信頼性： 標準化は、特に複数の研究者が関与する研究において信頼性を確保する。標準化は、様々なコーダーが一貫してデータセグメントを理解し、コードを割り当てることで、潜在的なバイアスを最小限に抑え、研究の正確性を高めることに貢献する。
データの探索と解釈： コードブックは、重要なテーマ、概念、パターンを認識し分類する方法を提供し、質的データの探索と解釈を容易にする。研究者がコード化されたデータセグメントを方法論的に分析し比較することで、研究対象のより深い理解と重要な洞察の展開が可能になる。
反復開発： コードブックは、データを分析する際に反復的な方法を用いることを推奨している。研究者がデータに接し、理解を深めるにつれて、コードブックは更新、修正、拡張される必要があるかもしれない。コードブックは、この反復的な手法により、新しいテーマや概念を含むように発展し、適応していく。
チームのコラボレーションを促進する： 共同研究環境における効果的なチームワークの促進は、共通のリソースとして機能するコードブックによって可能になる。コードブックは、ディスカッションを可能にし、コーディングの決定における統一性を促すと同時に、研究者がデータの理解と解釈を一致させることを可能にする。

コードブックの構成要素

質的データの分析と解釈のための一般的な枠組みとして機能するいくつかの重要な構成要素が、質的研究におけるコードブックを構成する。

コードの定義 コードの詳細なリストは、各コードの定義とともにコードブックに記載されている。コードはそれぞれ、研究者が質的データから見出した特定の概念、主題、アイデアを表している。一貫した解釈と適用を確実にするため、コードの定義は、各コードが何を表しているかを簡潔でわかりやすく説明している。
コードの階層や構造： 複雑なコード体系や複数レベルのコード体系を扱う場合、コードブックはコード間の階層的関係を説明することがある。この階層構造は、データを整理・分析するための組織的な構造を提供し、異なるコード、カテゴリー、またはテーマ間の関連や相互作用を理解する上で研究者を支援する。
データセグメントへのコードの適用： コードブックには、データセグメントにコードを適用するための指示が記載されている。特定のコードが特定のセグメントに適用されるべき要件や状況が記述されている。
コーディングの例： コードブックには、実際のデータセグメントに適用されたコーディングの例を含めることができる。これらの例は、異なるタイプの質的データにどのようにコードを識別し適用するかをコーダーに示し、コーダーのガイドの役割を果たす。
コーディングの指示または手順 コードブックには、コーディングに関する詳細な指示やガイドラインが含まれる。質的データを分類する際に遵守すべき正確な手順が記述されており、データの調査や分割の方法、コードの割り当て、コーディングの決定の記録などが含まれる。
コードブックの改訂に関するメモ： コードブックは、分析が進むにつれて改訂、拡張、改善されることがある。コードブックのセクションは、このような更新を文書化することに特化され、コード、定義、階層の変更に関する注釈や備考が記載される可能性がある。

コードブックの作成手順

質的データをコード化し分析するための構造化された信頼できるアプローチを提供するためには、いくつかのステップを経てコードブックを作成する必要があります。コードブックの作成プロセスは、以下のステップで概説される：

変数とカテゴリの定義

研究の目的と質問を明確にする：研究の目的と、コードブックが扱おうとしている疑問を明確にする。
変数を決定する：質的データで調査する主要変数または概念を決定する。
カテゴリーを作成する：発見された変数に基づいて、主要なテーマまたは関心のある概念を表す一連のカテゴリーを作成する。

コーディング・システムの開発

初期コードを作成する：データを詳細に検討し、その内容に慣れる。指定されたカテゴリーに関連するデータセグメントの本質を効果的に表現する初期コードを作成する。
コードの整理：必要であれば、関連するコードをグループ化し、コーディング階層を作成し、異なるコードやカテゴリー間の関係を確立する。
コード記述子を定義する：コードブックの各コードに正確な定義や説明をつける。必要であれば、各コードがどのように使用されるかを例を用いて示す。

コードの信頼性をテストする

パイロットコーディングを実施する：質的データのサブセットを選択し、コードブックを使用して、複数のコーダーに同じデータを独立してコーディングさせる。
コーダー間信頼性の評価：コーダーの判断の一貫性と一致を評価するには、コーディングの結果を比較する。コーダー間の信頼性は、コーエンのカッパまたは一致率を用いて統計的に測定することができる。
矛盾に対処する：コーダーのコーディング判断の不一致や相違について話し合う。必要であれば、指示やコードの説明を修正し、正確性を高める。
繰り返し、改良する：コードブックは、パイロット・コーディングから得られたフィードバックや洞察に基づいて、明瞭性、一貫性、信頼性を向上させるために、必要に応じて修正・改良されるべきである。

質的調査のコードブックを作成するためのツール

質的調査のコードブックを作成する際に研究者を支援するために、多くのツールが利用可能です。以下に代表的なツールをいくつか挙げます：

表計算ソフト

コードブックの作成と管理には、Microsoft ExcelやGoogle Sheetsのようなソフトウェアを使用することができる。これらは、コード、カテゴリー、説明の行と列でデータセグメントを構成することができる。

質的データ分析用ソフトウェア

コードブックを作成・管理するための専門ツールには、NVivo、ATLAS.ti、MAXQDAなどがある。コーディング階層、テキスト検索、視覚化ツール、コーディングクエリーオプションなどの機能を備えたこれらのツールは、質的分析に特化したインターフェースを提供します。

ワープロ・ツール

コードブックは、Microsoft WordやGoogle Docsのようなワードプロセッサーを使用して文書形式で整理することができます。研究者はチームメンバーとコミュニケーションをとり、コード定義、カテゴリー、指示をフォーマットすることができる。しかし、より大きなデータセットや複雑なコーディングプロセスを扱う場合、ワードプロセッサーでは限界があるかもしれません。