日々の生活の中で、様々な情報を収集し、それを整理・分析することって、結構大変ですよね。「何かを深く理解したい」「自分の経験を体系的にまとめたい」と思っても、具体的にどうすれば良いのか悩む方も多いのではないでしょうか。特に、数値だけでは表せないような、言葉や感情といった「質」を重視した情報を扱う「質的（しつてき）研究」では、その分析方法が特に重要になってきます。今回は、そんな「質的（しつてき）研究」における分析方法の一つである「カテゴリー化」について、初心者の方にも分かりやすく解説します。
質的（しつてき）研究における分析方法、「カテゴリー化」とは、収集した情報（インタビューの記録、日記、文献など）を、意味やテーマに基づいてグループ分けしていく作業です。この作業を通して、データの中に隠されたパターンや共通点を見つけ出し、より深い理解へと繋げることができます。具体的な方法を3つご紹介しましょう。
1. オープンコーディング：自由な発想でラベリング
まずは、データをじっくりと読み込み、気になるフレーズやキーワードに「ラベル」を付けていきます。この段階では、あまり深く考え込まず、自分の直感に従って自由にラベルを付けていくことが大切です。例えば、「嬉しかった」「悲しかった」といった感情表現や、「困った」「悩んだ」といった状況説明など、様々なラベルが登場するでしょう。この作業を通じて、データの全体像を把握し、後のカテゴリー化の土台を作ります。
2. アキシャルコーディング：ラベルの関連性を見つける
オープンコーディングで付けたラベル同士の関係性を探っていきます。似たようなラベルをまとめたり、上位概念のラベルを作ったりすることで、徐々にカテゴリーが形成されていきます。例えば、「嬉しかった」と「楽しかった」は「ポジティブな感情」という上位カテゴリーにまとめられるかもしれません。この段階では、データに基づいた客観的な視点を持ちながら、カテゴリー間の関連性を明確にしていくことが重要です。
3. セレクティブコーディング：主要なテーマを特定する
アキシャルコーディングで形成されたカテゴリーの中から、研究のテーマに最も関連性の高いものを選択し、最終的な分析を行います。この段階では、研究の目的を明確にし、その目的に沿ったカテゴリーに焦点を当てる必要があります。選択したカテゴリーに基づいて、データの深掘りを行い、結論を導き出します。
注意点・コツ
カテゴリー化を行う上で、以下の点に注意しましょう。
- 客観性を保つ： 自分の主観に偏らず、データに基づいて判断しましょう。
- 柔軟性を持つ： 途中でカテゴリーの定義や構造を変更することも必要です。
- 記録を残す： どのような根拠でカテゴリーを作成したのか、その過程を記録しておきましょう。
まとめ
「質的（しつてき）研究 分析 方法 カテゴリー 化」は、質的データを分析するための有効な手法です。今回ご紹介した方法を参考に、ぜひご自身の研究や、日々の生活における情報整理に役立ててみてください。最初は難しく感じるかもしれませんが、繰り返し実践することで、徐々に理解が深まり、データから新たな発見を得ることができるはずです。