概念化プロセスにおける質的研究手法とテキスト分析手法の比較

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(1)B-4-5. 第 11 回横幹連合コンファレンス 2020.10.8-9 統計数理研究所. 概念化プロセスにおける質的研究手法とテキスト分析手法の比較 ○木野泰伸（筑波大学） Comparison between qualitative research techniques and text analysis techniques in Conceptualization process. ∗Y. Kino (University of Tsukuba) Abstract– Human Beings are using language. Our mindsets or ways of thinking are expressed using language. When someone who would like to understand mindsets or requirements of customers, the someone may conduct interviews. The results of interviews are described as transcripts. In many cases, transcripts of interviews are not summarized well. Therefore, the person who read the transcripts need to summarize, and find appropriate concepts and structures. In this research, we will compare techniques, GTA, M-GTA, KJ Method and Text Mining, to understand the process of conceptualization. Index terms– GTA, M-GTA, KJ 法, テキストマイニング, 概念化. 1. はじめに. 企業は顧客ニーズの分析を行い、新製品や新サービスを企画、設計する。顧客ニーズは物理的に質量や形のあるものではなく、ある意味、複数の概念から構成されている。そこで、顧客ニーズという概念の集まりを整理し、可視化して、第三者が見て理解できるようにすることが重要になる。そのような概念化、可視化の方法にはいくつかの手法がある。本研究では、GTA(Grounded Theory Approach）、M-GTA、KJ 法をはじめとする質的研究法と、情報処理の分野で発展してきたテキストマイニングをとりあげる。これらの手法は、顧客ニーズの可視化のために開発されてきたわけではないが、顧客ニーズの整理、可視化にも応用できる。本研究では、発展分野の異なる手法を横断的に考察する。分野が異なると、同じ用語を使っていても指し示す意味や範囲が異なることがある。例えば、概念という用語には、広い意味があり、本来は各手法間の比較検討が必要であるが、現時点では、検討できていない。このことについて、何卒ご了承いただきたい。 . 2. 各種分析手法. 本研究では、文章データをもとに概念を構築していく方法を確認する。文章データをもとに概念化するために、よく用いられる方法として、「文章を読んで考える」がある。この方法は、現在においても重要で大切な方法である。しかし、この方法は、分析者の考え方や能力に依存し、結果への道筋（プロセス）が見えにくく、主観的になりがちであるという課題がある。本稿では、この「文章を読んで考える」という方法があることを念頭におきながら、各手法を確認する。. 2.1. GTA（grounded Theory Approach）. GTA は 1960 年代頃から検討されてきた質的分析法で、一般的に、書籍としてグレーザーとストラウスが 1967 年に出版した「The Discovery of Grounded Theory」1)2) を原点に置くことが多い。本稿では、オリジナル版と記載する。オリジナル版から約 10 年後の 1978 年に、グレーザーが、オリジナル版において不明瞭だった部分を補う形で書籍 3) を出版する。そして、オリジナル版から 20 年後の 1987 年に、ストラウスが改良し. た内容を出版 4) する。さらに、現在までにいくつかのバージョンがある。それぞれ異なる部分が存在する。本稿では、他の手法との違いを確認することを目的としているので、1967 年のオリジナル版 1) とそこで不完全だった部分を補っている 1967 年のグレーザー版 3) を主として参照する。 GTA は、データに密着して（Grounded on Data）、分析を進める。ところで、文章データは、読むことにより解釈を進めるのが一般的である。このとき、通常、読者は１文ずつを単独で解釈するのではなく、読み進めてきたそれまでの文章を背景として、文脈として読んでいく。GTA では、このような文脈から、個別の部分を切り離し、個別の部分としての客観性を高め、科学的な方法で解釈していくことを目指しているように思われる。そのための一つの方法として、切片化と呼ばれる行為を行う。そして、切片化された部分の一つ一つを解釈しながら再構成していく。この切片化および再構成していく作業をコーディングと呼んでいる。ところで、実際に作業を行うときに疑問になってくるのが、（１）どの単位で切片化するのか、（２）どのような考え方（ルール）に従って再構成していくのか、ということである。残念ながら、オリジナル版では、そのあたりが今一つ明確ではなく、後の議論に委ねられる。. 2.2. M-GTA. M-GTA は木下によって提唱された方法である。木下 6) は、「M-GTA は、グレーザーとストラウスによって 1960 年代に考案されたグランデッド・セオリー・アプローチ (Glaser and Strauss, 1967 = 1996) の検討から、その可能性を実践しやすいように改良された質的研究法で、前著『グラウンデッド・セオリー・アプローチの実践ー質的研究への誘い』（木下、2003）において初めてまとまった形で提示されました。」と述べている。M-GTA の M は、Modified の頭文字であり、修正版 GTA と表記される場合もあるが、独自の考え方が多く含まれていることから本稿では M-GTA と表記する。 M-GTA の特徴を確認する。木下 5) は、「データの切片化をしない。」と述べている。また、木下 6) は、以下のように述べている。「M-GTA ではデータから解釈により生成する分析上の最小単位を「概念」とし、複数の概念の関係からなるものを「カテゴリー」、さらに.

(2) 中心となるカテゴリーを「コア・カテゴリーとしている。」「M-GTA はオープン・コーディング、軸足コーディング、選択的コーディングの段階区分は用いず、連続的プロセスと位置付ける。」分析には、「分析ワークシート」を用いる。これは概念ごとに作成する。１枚のワークシートには、１つの概念が入る。ワークシートには、概念名、定義、ヴァリエーション（具体例）、理論的メモの欄がある。概念とデータ（分析対象の文章）は、ヴァリェーション（具体例）によって紐づけされる。この分析ワークシートを用いて分析を進めるところは、他の GTA にはないオリジナル部分の一つである。. 2.3. テキストマイニング. テキストマイニングには決まった手順はないが、一般的には、文章データを形態素に分解し、集計を行った数値情報から分析を進めていく。文章の傾向を読み解くことに用いられることが多いが、本研究では、GTA、 M-GTA、KJ 法とよく似た使い方として、概念抽出の可能性に着目する。そこで、木野 8) をベースに検討する。木野 8) では、KH Coder9) を用いて、形態素解析には、KH Coder から ChaSen10) を利用している。このとき、テキスト分析では形態素解析ツールを用いることにより、文章は単語単位に切断される。このことから、GTA の切片化という考えにあてはめると、単語単位に切片化されたとみなすことができる。次に再構成化について、木野 8) では、頻出キーワードのリスト、階層型クラスター分析、共起ネットワークの結果から、概念を集約している。. 2.5. Table 1: 各手法の特徴 GTA M-GTA. KJ 法. KJ 法. KJ 方は、川喜田によって提唱された方法で、書籍「発想法」7) の初版は 1967 年である。もちろん、いかなる方法や考え方も、アイデアが出て、成長し、まとまった本になるまでには時間がかかるものであるが、この「発想法」が出版された年は、グレイザーとストラウスによる GTA の「The Discovery of Grounded Theory」1) が出版されたのと同じ年である。川喜田は、発想法（KJ 法）は、「野外で観察した複雑多様なデータを、「データそれ自体に語らしめつつ、いかにして啓発的にまとめたらよいか」という課題から始まっている。」と述べている 7) 。このデータを啓発的にまとめる作業のやり方が KJ 法であり、その手法をアイデアの発想に使えることからビジネス社会をはじめ、多くの局面で利用されている。KJ 法では、データ（発想法として使う場合は、おもいついた考えやアイデア）を名刺大のカードに一行見出しとして書き、それらカード並べながら、似たものを集め集約し、関係性を整理していく。このことから、KJ 法で用いられる最小概念の単位は、名刺大のカードに書き込める程度の一行見出しのような文章と考えられる。また、KJ 法のもとになったフィールドワークでのデータのとり方の説明においても、まずは、メモをとることからはじめており、文章を作成するのはメモ作成後になることから切片化については特に意識されていないと思われる。 2.4. は、多くの考慮点があるが、本稿では、GTA で語られている切片化と、概念を整理し、構成していく部分に絞って確認する。その内容を表 1 に整理した。. 手法間の比較. ここまで、GTA, M-GTA, KJ 法, およびテキストマイニングを利用した事例を見てきた。概念化について. テキストマイニング. 3. 切片化できるだけバラバラにする。（切片化の意義は、文脈から切り離すこと）切片化はしない。. 概念の整理と構成オープン・コーディング（多角度から検討）、選択的コーディング等のプロセスがある。分析ワークシートを用いて、概念を明確化していく。そして複数の概念の関係からなるものを「カテゴリー」「コアカテゴリー」として整理していく。. 切片化は意識していない。 ※名刺大のカードに１行同じ意味と思われるカードを集め、そ見出しのように書くので、こに名前をつけて集約していく。その単位。形態素の頻出回数や、複数の形態素が形態素単位。同時に文章内で出てくる回数等を集計 ※単語単位と考えてよい。し、その集計値を用いて、共起ネットワーク図を作成し、人が確認しながら概念候補を整理していく。. おわりに. 本研究では、顧客ニーズを把握、整理し、可視化するための方法として、GTA, M-GTA, KJ 法といった質的研究法、および、情報処理分野で発展してきたテキストマイニングをとりあげ、その内容を確認した。その結果、各手法は、それぞれ異なる発展経緯をもっているが、俯瞰的な視点で見ると似たところを有している。その一方で、切片化や概念の構成化についての考え方や中身については、それぞれの工夫があり、違いがある。なお、今回はとりあげることができなかったが、概念化については、ソフトウェア工学で発展してきた、フローチャート、ER 図、状態遷移図などのモデル化技法、そして自然言語の文法も関係する。本研究では、今後、それらを含めた形での整理を進めていきたいと考えている。. 参考文献 1) Glaser, Barney and Strauss, Anselm, The Discovery of Grounded Theory: Strategies for Qualitative Research, New York: Aldine Publishing Company, 1967. 2) 後藤隆, 大出春江, 水野節夫訳, データ対話型理論の発見, 新曜社, 1996. 3) Graser, Barney, Theoritical Sensitivity: Advances in the Methodology of Grounded Theory, Mill Valley: The Sociology Press, 1978. 4) Strauss, Anselm, Qualitative Analysis for Social Scientists, Cambridge: Cambridge University Press, 1987. 5) 木下康仁, グラウンデッド・セオリー・アプローチの実践: 質的研究への誘い, 弘文堂, 2003. 6) 木下康仁, ライブ講義 M-GTA: 実践的質的研究法修正版グラウンデッド・セオリー・アプローチのすべて, 弘文堂, 2007. 7) 川喜田二郎, 発想法, 中央公論新社, 1967. (本稿では、改版 4 版を参照） 8) 木野泰伸, 高校生が考えるグルーバル人材に必要な能力とその構造, 横幹 Vol.10, No.2, pp.116-123, 2016. 9) 樋口耕一, 社会調査のための計量テキスト分析, ナカニシヤ出版, 2014. 10) ChaSen, https://chasen-legacy.osdn.jp/ (2020 年 8 月参照）.

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