質的研究の領域において、グラウンデッド・セオリー・アプローチは、研究者が人間の複雑な経験を解明する方法を再構築してきた確固たる方法論である。
このアプローチは、1960年代にバーニー・グレーザーとアンセルム・L・シュトラウスによって開発されたもので、経験的データから理論を生み出すための体系的な枠組みを提供するものである。
グラウンデッド・セオリーの手法は、質的データから体系的に理論を導き出し、複雑な現象の深い理解を促すものである。グラウンデッド・セオリー法は、研究者が収集したデータから直接概念や理論を構築することを可能にし、包括的で文脈に富んだ分析を促進する。
このブログでは、グラウンデッド・セオリー・アプローチの核となる原則を掘り下げ、QuestionProのようなプラットフォームが質的調査への適用をどのように強化できるかを探ります。
グラウンデッド・セオリー・アプローチを理解する
グラウンデッド・セオリーとは、既存の理論や仮説に頼るのではなく、調査過程で収集したデータから直接理論を構築する質的調査手法である。
このアプローチは、パターン、関係、概念を明らかにするためにデータを体系的に分析し、コーディングすることによって、特定の現象についての洞察と理解を生み出すことを目的としている。
研究の反復的・帰納的な性質を重視し、理論がデータに押し付けられるのではなく、データから有機的に生まれるようにする。この方法論は、複雑な社会プロセスを探求し、経験的観察やインタビューから新たな理論を生み出すために、社会科学やその他の分野で一般的に用いられている。
グラウンデッド・セオリー研究の重要性？
グラウンデッド・セオリー（基礎理論）研究は、新しい理論を構築したい場合や、これまで広く研究されてこなかった複雑な現象をより深く理解したい場合に特に適しています。このような理論研究が価値あるものになるシナリオをいくつか挙げてみましょう：
探索的研究
先行理論がほとんど存在しない新しい研究分野を探求する場合、データから直接理論や概念を生み出すのに役立つ。
複雑な社会過程
複雑な社会的プロセス、行動、相互作用、文化的現象を研究している場合、その根底にある力学を洞察することができる。
創発現象
比較的新しい現象や急速に発展している現象を調査する場合、グラウンデッド・セオリーは、その出現を促す根本的な構造や傾向を明らかにするのに役立つ。
理論構築
経験的証拠に基づく新しい理論的枠組みの構築を目指すのであれば、データに基づいた理論構築への体系的なアプローチを提供する。
文脈の理解
ある現象を特定の文脈の中で深く理解したい場合、仮説に基づいた手法では見逃してしまうようなニュアンスや複雑さを捉えることができる。
参加者の視点を理解する
参加者の視点や経験を、詳細かつニュアンス豊かに効果的にとらえている。
多様なデータタイプ
インタビュー、観察、フィールドノート、テキスト文書など、多様なタイプの質的データを扱う場合に便利です。
思い込みへの挑戦
グラウンデッド・セオリーでは、既存の仮定や理論に挑戦するために、確立された知識と矛盾する、あるいはそれを拡張するような洞察を深めることができる。
学際的研究
これは、複数の学問分野からの視点を統合して新たな洞察を深めようとする学際的研究において価値がある。
実践的な分野での理論展開
教育、医療、社会福祉など、実践的な解決策が必要とされる分野では、現実の応用に役立つ理論の開発に役立つ。
グラウンデッド・セオリー・アプローチの主なステップ
グラウンデッド・セオリーのプロセスでは、経験的データから体系的に理論を生み出すために、研究者がいくつかの重要なステップを踏む。異なる研究者のアプローチにはバリエーションや適応があるかもしれないが、以下のステップは一般的にグラウンデッド・セオリーの方法論と関連している：
データ収集
構成主義的グラウンデッド・セオリー・アプローチの基礎は、インタビュー、観察、文書分析などの手法によるデータ収集にある。この生のデータが理論構築の基礎となる。
オープン・コーディング
研究者は綿密にデータを分析し、存在する基本的な概念を把握するために最初のコードを割り当てる。この段階は、研究者がデータを既存のカテゴリーに無理やり当てはめることがないため、偏りのない探索が容易になる。
アキシャルコーディング
最初のコードに基づいて、研究者はそれらを分類し、より包括的なテーマを形成するために相互リンクを開始する。その目的は、これらのカテゴリー間のつながりや関係を明らかにすることである。
選択的コーディング
このプロセスは、研究対象の現象の中心となるコア・カテゴリーが現れると、さらに発展する。研究者は、この核となるカテゴリーと他の概念とのつながりを洗練させ、確立していく。
一定の比較
研究者は、この旅を通して、新しいデータを既存のコードやカテゴリーと一貫して比較し、理解を深め、理論を有機的に発展させていく。
理論的サンプリング
研究者は、理論の発展と検証をより豊かにするために、戦略的に新しいデータ源や参加者を選び、既存の理論が多様な視点と共鳴するようにする。
飽和
その旅は、理論的感度が飽和し、新しいデータが理論を大きく変えることがなくなるころに頂点に達する。これは現象の包括的な理解を意味する。
理論を書く
研究者は、その洞察を、新たな関係、パターン、概念を包含する首尾一貫した物語にまとめる。この物語が、グラウンデッド・セオリー研究の具体的な成果となる。
グラウンデッド・セオリーの利点と欠点
以下は、グラウンデッド・セオリーを使うことのメリットとデメリットである：
メリット
- 創発的理論：理論がデータから発展し、新鮮な洞察が可能になる。
- 柔軟性：様々な研究の文脈や動的な現象に適応できる。
- 全体的な理解：データに深く浸ることで、包括的な洞察が得られる。
- 概念化： 新しい概念や理論的枠組みを生み出す。
- 文脈的洞察： 社会的・文化的文脈の中で現象を理解することに焦点を当てる。
デメリット
- 時間がかかる：反復プロセスには多大な時間と労力を要する。
- 主観性：研究者のバイアスに影響された解釈。
- 再現性の欠如：標準化された手順の欠如は、再現性の妨げとなる。
- 初期データ収集の課題：自由形式のデータ収集には、より明確な停止基準が必要かもしれない。
- 理論の曖昧さ： 生成された理論にはさまざまな解釈がありうる。
- 定量的強調は少ない： 定量的、統計的な結果を出すには不向き。
グラウンデッド・セオリー・アプローチの強化におけるQuestionProの役割
オンラインコミュニティの力学の研究において、研究者たちは、参加者間の相互作用と協力の創発的なパターンを明らかにするために、グラウンデッド・セオリー分析を採用した。QuestionProのようなプラットフォームは、質的研究におけるグラウンデッド・セオリー・アプローチを補完し、強化する様々なツールを提供する：
- アンケートの設計： QuestionProでアンケートを作成し、自由形式の回答を収集します。これらの回答は、テキスト回答、コメント、またはマルチメディアコンテンツの形式にすることもできます。
- データ収集参加者にアンケートを配布する。調査目的に基づいて、特定のグループや集団を対象とすることができます。
- データ分析： 質的データを収集したら、QuestionProから回答をエクスポートすることができます。その後、NVivoやDedooseのような専門の質的分析ソフトウェア、または手動による方法を使用して、オープンコーディング、アキシャルコーディング、選択的コーディングを含むグラウンデッドセオリーの手順のステップを実行することができます。
- 理論の展開： データを分析し、出現した概念とパターンを特定する。反復コーディングと定比較法によって、調査対象の現象を説明するグラウンデッド・セオリー研究を展開することができる。
結論
グラウンデッド・セオリー・アプローチは、データと新たな理論構築の間のダイナミックな相互作用を促進し、質的研究の礎となっている。
QuestionProの一連のツールは、データ収集、分析、共同作業、視覚化にわたるサポートを提供し、この旅に乗り出す研究者に支援の手を差し伸べる。
研究の状況が進化するにつれて、グラウンデッド・セオリー・アプローチのような方法論と、QuestionProのような革新的なプラットフォームとの相乗効果が、人間の経験のタペストリーをより深く洞察する道を開く。
