解釈の技術：テーマ別分析の旅

主題分析は、質的データのパターンやテーマを特定するために広く用いられている質的研究手法である。柔軟で汎用性の高い手法であり、様々なリサーチクエスチョンやデータタイプに適用することができる。心理学、社会学、教育、ヘルスケアなどの分野で、インタビュー、フォーカスグループ、自由形式調査などの方法で収集されたデータを分析するために一般的に使用されています。この記事では、テーマ分析の定義、主なステップ、さまざまなアプローチなど、テーマ分析の概要を説明する。また、この手法の長所と短所について述べるとともに、研究で主題分析を実施するための実践的なヒントを提供する。

主題分析とは何か？

テーマ分析では、データの本質的な意味をとらえるパターン（またはテーマ）を体系的に特定し、分析し、報告する。この手法のプロセスには通常、データの熟知、初期コードの生成、テーマの検索、テーマの見直しと絞り込み、テーマの定義と命名など、いくつかの段階が含まれる。分析中、研究者は、リサーチクエスチョンへの回答や関心のある現象の探求に役立つ、データ内の意味のあるパターンを特定することを目指す。

主題分析は、研究者が質的データの複雑さと豊かさを捉えることを可能にする、柔軟で高度に解釈的な手法である。新たな洞察を生み出し、パターンや傾向を特定し、社会現象の詳細で微妙な理解を提供するために使用することができる。

主題分析はいつ使うべきか？

テーマ分析は、質的データを深く理解し、その中のパターンやテーマを特定したい場合に使用することができます。以下は、主題分析の使用を検討する可能性のある状況です：

探索的研究

データ内のテーマを特定することで、研究者はさらなる調査のための新たな洞察や仮説を生み出すことができる。テーマ分析は、現象の一般的な理解や、これまで広く研究されてこなかったトピックの探求を可能にするため、探索的研究において特に有用である。

データ豊富な研究

フォーカスグループ、インタビュー、調査など、大量の質的データを扱う場合、データの体系的な分析と整理が極めて重要になる。主題分析は、データセット全体に現れる主要なテーマやパターンを特定するために適用することができ、特に有用な手法である。

解釈的研究

主題分析は、研究者が質的データの複雑さとニュアンスを捉えることを可能にする、高度に解釈的な手法である。主観的な経験、意味、視点を探求することを目的とする解釈的研究に適している。

異文化研究

文化に共通するテーマを特定することで、研究者は主題分析を使って、異なるグループやコンテクスト間の文化的パターンや違いについての洞察を生み出すことができる。

主題分析の利点と欠点とは？

主題分析にはいくつかの利点と欠点があり、研究者はこの方法を使うかどうかを決める際に考慮する必要がある。柔軟性や奥深さといった利点がある一方で、主観性や時間がかかるといった欠点もある。したがって、テーマ分析の長所と短所を慎重に比較検討し、この手法が研究課題とデータの種類に適しているかどうかを検討することが不可欠である。ここでは、主題分析の主な長所と短所を紹介する：

メリット

柔軟性

インタビュー、フォーカスグループ、調査など、様々なタイプの質的データに、柔軟で適応性の高い主題分析の手法を適用することが可能である。

深さ

主題分析を用いることで、研究者は分析対象のデータをより深く理解することができ、他の手法ではなかなか明らかにならないパターンやテーマを発見することができる。

厳しさ

主題分析の厳密で体系的なアプローチには、分析の複数の段階が含まれるため、調査結果の信頼性と妥当性を向上させることができ、質的研究における貴重な手法となっている。

インタープリティブ

テーマ分析の解釈的な性質は、研究者が質的データの複雑で微妙な側面を捉えることを可能にし、様々な社会現象に対する豊かで詳細な洞察につながり、質的研究における貴重なツールとなる。

デメリット

時間がかかる

テーマ別分析の大きな欠点は、膨大な量のデータを扱う場合、時間がかかることである。

主観性

テーマ分析の主観性は、研究者の解釈に大きく依存し、研究者のバイアス、先入観、視点に影響される可能性があるため、潜在的な限界となりうる。これは調査結果の信頼性や妥当性に影響を与える可能性があり、研究者は分析における潜在的なバイアスを認識し、対処する必要がある。

透明性の欠如

テーマ分析における透明性の欠如は、潜在的な欠点となりうる。研究者は、テーマがどのように特定されたかについて、常に明確で詳細な説明を提供するとは限らないからである。これは、他の研究者が研究を再現したり、調査結果の信頼性を評価したりする能力を制限する可能性がある。

単純化しすぎ

テーマ別分析の還元主義的な性質は、データを単純化しすぎて、データに存在するかもしれない重要なニュアンスや複雑さを失うことにつながるため、潜在的な欠点となりうる。

主題分析のステップ・バイ・ステップ・プロセス

テーマ分析には、データに慣れること、最初のコードを作成すること、テーマを探すこと、テーマを見直し、洗練させること、テーマを定義し、命名すること、そして最後に結果を分析し、報告することが含まれる。以下は、主題分析を行うためのステップ・バイ・ステップのプロセスである：

ステップ1：データに慣れる

まず、データを徹底的に読み返し、内容を大まかに理解することから始める。これには、データを何度も聞いたり読んだりして、重要な概念やアイデア、繰り返されるパターンを特定することが必要である。この段階では、テーマの特定を助けるために、詳細なメモを取ることが不可欠である。

ステップ2：初期コードの生成

内容の本質をとらえる関連語句でテキストをマークして、データのコーディングを開始する。コードは短く、記述的で、データの内容に密接に関連したものにする。この段階では、リサーチ・クエスチョンに関連するデータのすべての側面をコード化することが不可欠です。

ステップ3：テーマの検索

最初のコードを作成した後、データのパターンと関係を反映する潜在的なテーマにグループ分けを始める。どのカテゴリーにもきれいに当てはまらないコードがあったとしても、コードを意味のあるグループに整理することが重要である。

ステップ4：テーマの見直しと絞り込み

潜在的なテーマを特定した後、そのテーマがデータの内容を正確に捉えているかどうかを判断するために、そのテーマを見直す。テーマがデータの本質を反映していることを確認するために、テーマを絞り込み、明確にする必要がある。テーマがリサーチクエスチョンに関連していることを確認することも重要である。

ステップ5：テーマの定義と命名

テーマが検討され、洗練されたら、それを定義し、命名する。テーマ名は、データの内容を正確に反映した、説明的で意味のあるラベルを使用する。各テーマを定義し、それを裏付けるデータの概要を示すことが重要である。

ステップ6：分析と報告

最後に、データの包括的な説明を提供するために、テーマを統合することによってデータを分析する。これには、調査結果を解釈し、結論を導き出し、リサーチ・クエスチョンに基づく提言を行うことが含まれる。各テーマを説明するために、データから関連する例を用いながら、所見を明確、簡潔、かつ整理して報告することが重要である。

主題分析のさまざまなアプローチ

主題分析にはさまざまなアプローチがあるが、主なものは帰納的主題分析と演繹的主題分析の2つである。その他のアプローチには、批判的主題分析、潜在的主題分析、意味分析などがある。しかし、研究では帰納的主題分析と演繹的主題分析が最もよく使われている。

帰納的主題分析

このアプローチでは、先入観や理論にとらわれることなく、データそのものからテーマが浮かび上がってくる。研究者はデータをコード化し、パターンと関係を特定し、それをテーマにグループ化する。このアプローチは、明確な理論的枠組みがない場合や、新たな洞察を生み出すことが目的の場合に有効である。特に、トピックがこれまで広く研究されておらず、研究者が先入観のあるカテゴリーやテーマを押し付けることなく、データを幅広く理解したい場合に有効である。

演繹的主題分析

このアプローチは、分析の指針となる既存の理論や枠組みから始める。研究者は、リサーチクエスチョンに関連する概念やテーマを特定することから始め、データからその証拠を探す。このアプローチは、検証する必要のある既存の理論がある場合や、仮説の確認や反証を目的とする場合に有効である。演繹的アプローチは、研究者が特定の研究課題や仮説を持ち、それを既存の理論や過去の研究結果を使って検証したい場合に最適です。

意味論的主題分析

意味論的主題分析では、データで使われている語句の文字通りの意味に焦点を当てる。データの明示的な内容を分析することで、テーマが特定される。

潜在主題分析

このアプローチでは、データの表面的なレベルを超えて、根底にある意味や前提を明らかにする。研究者は、データの中にある暗黙の意味や隠された意味を特定し、それをテーマにグループ化する。

批判的テーマ分析

このアプローチでは、社会におけるパワー・ダイナミクスと、それがデータにどのような影響を与えるかを重視する。研究者はデータを分析し、社会正義、権力、抑圧に関連するテーマを特定する。

反射的主題分析

このアプローチでは、研究者は自分自身の偏見や思い込みを自覚し、それが分析にどのような影響を与えているかを積極的に振り返る。研究者は、分析プロセス中に自分の考えや感情を記録するために、日記やその他の手段を使うこともある。

これらのアプローチは相互に排他的なものではなく、データをよりニュアンス豊かに理解するために組み合わせて使用することができる。どのアプローチを選択するかは、リサーチクエスチョン、データ、リサーチャーの目標や視点によって異なる。

主題分析のヒント

ここでは、質的調査でテーマ分析を行うためのヒントをいくつか紹介します：

データを熟知する： 効果的なテーマ分析を行うには、データに慣れることが重要である。これは、データを何度も読み直し、内容や浮かび上がるテーマを把握することに時間をかけることを意味する。このステップを踏むことで、研究者は扱っているデータをよく理解できるようになり、そうでなければ見逃してしまうようなテーマやパターンを特定することができる。

システマティックにコード化する： データを体系的かつ徹底的にコード化することで、すべてのテーマを確実に捉えることができる。この作業では、データ・セグメントに関連するコードで体系的なラベル付けやタグ付けを行う。このステップにより、分析を整理し、新たなテーマを特定することができる。

反射的に行動する： リフレクティビティ（再帰性）とは、分析プロセスを通じて、自分自身の偏見や思い込みを振り返ることである。このステップは、研究者自身の信念や価値観が分析プロセスに与える影響を最小限に抑えるために不可欠である。研究者は自分のバイアスを自覚し、それを克服するために積極的に取り組む必要がある。

明確なコーディング・スキームを作成する： 効果的な主題分析には、関連するすべてのテーマを捕捉する明確で包括的なコード化スキームを開発することが不可欠である。このステップでは、関連するすべてのテーマを特定し、各テーマに関連するデータ・セグメントにラベル付けするための一連のコードを作成する。明確なコード化スキームは、研究者が分析の一貫性を維持し、新たなテーマを特定しやすくするのに役立ちます。

透明性を維持する： 分析プロセスを文書化し、テーマがどのように特定され、コード化されたかを明確に説明することは、透明性を維持するために極めて重要である。これにより、他の研究者が分析プロセスを追跡し、調査結果の妥当性を評価することができる。

発見を検証する： 調査結果を検証し、正確性を確認するために、メンバー・チェックやその他の方法を用いることは、分析の信頼性を確保するために不可欠である。メンバー・チェックでは、分析結果を参加者と共有し、調査結果が彼らの経験や視点を正確に表しているかどうかを検証する。

主題分析の例

例1

リサーチ・クエスチョン ソーシャルメディアが精神的健康に与える影響を、若年成人はどのように受け止めているのだろうか？

データ収集： ソーシャルメディアを日常的に利用している20人の若者（18～25歳）に詳細なインタビューを行った。

データ分析： インタビューを書き起こし、主題分析法を用いて分析した。以下のようなテーマが浮かび上がった：

否定的な自己比較： 多くの参加者が、ソーシャルメディア上で他人と自分を比較したときに、不十分さや劣等感を感じたと語った。彼らは、特定のイメージを提示するプレッシャーを感じ、それが自尊心に与えた影響について述べた。

欠場恐怖症（FOMO）： 参加者は、友人や知人が自分とは関係のない活動に参加している投稿を見ると、不安やストレスを感じると話した。参加者は、自分が参加していない活動に参加している友人や知人の投稿を見ると、不安やストレスを感じると語った。

ネットいじめ： ソーシャルメディア上でいじめや嫌がらせを受けた経験を語る参加者もいた。このようなことが起こったとき、彼らは無力感や孤立感を感じ、それが精神衛生に与えた影響について語った。

積極的な社会的つながり： 否定的な面もあるが、参加者の多くは、特に社会的な距離がある時期に、ソーシャルメディアが友人や家族とのつながりを維持するのに役立っているとも述べている。

ソーシャルメディアの利用を管理するための戦略： 参加者は、利用制限を設ける、嫌な気分にさせるアカウントをフォローしない、ソーシャルメディアのポジティブな側面に焦点を当てるなど、ソーシャルメディアが自分のメンタルヘルスに与えるネガティブな影響を管理するためのさまざまな戦略について話し合った。

結論この主題分析は、ソーシャルメディアの使用が若年成人のメンタルヘルスにプラスとマイナスの両方の影響を与えうることを示唆している。否定的な自己比較、FOMO、ネットいじめが重要な否定的テーマとして浮上し、肯定的な社会的つながりやソーシャルメディア利用を管理する戦略が肯定的テーマとして浮上した。これらの知見は、若年成人の健全なソーシャルメディア利用を促進することを目的とした介入に役立つ。

例2

リサーチ・クエスチョン COVID-19パンデミックにおける遠隔授業の課題と利点について、教師が認識している重要なテーマは何か？

データ収集： COVID-19パンデミック時に遠隔授業を行っていた米国の幼稚園児から高校生までの教師100人を対象としたオンライン調査。

データ分析： 調査回答は、主題分析法を用いて分析された。以下のテーマが浮かび上がった：

技術的な課題： 多くの教師が、インターネット接続の不安定さやオンライン・プラットフォームの難しさなど、遠隔授業の技術的な面で苦労していると報告した。

生徒の関与： 参加者は、生徒の学習状況をモニタリングすることの難しさや、生徒のモチベーションを維持することの難しさなど、遠隔学習に生徒を参加させる上での課題について話し合った。

ワークライフバランス： 何人かの参加者は、特に仕事と家庭の境界線があいまいなため、リモートで教鞭をとりながら仕事と私生活のバランスをとるのに苦労していると述べた。

遠隔授業の利点： 課題はあるものの、参加者の多くは、柔軟性の向上や個別学習の機会など、遠隔授業の利点についても語った。

同僚や管理者からのサポート： 参加者の中には、遠隔地での指導の難しさを乗り越えていく上で、同僚や管理職からのサポートの重要性を語る人もいた。

結論この主題分析によると、COVID-19の大流行中、遠隔授業は、特に技術、生徒の参加、ワークライフバランスに関連した、教師にとって様々な課題をもたらした。しかし、参加者は遠隔授業の利点や同僚や管理者からの支援の重要性も認識していた。これらの知見は、遠隔授業の実践を改善するための取り組みや、遠隔授業の課題を克服するための教師の支援に役立つものである。

これらは、テーマ分析を理解する目的で作成された仮の例である。その他の例についてはこのウェブサイト.

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