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半構造化面接は、インタビュー調査においてよく用いられる手法ですが、その実施には注意が必要です。

多くの大学生・大学院生のかあ田形がが陥りがちなのは、事前の計画なしに
✕「何となく聞きたいことを行き当たりばったりで聞く」というアプローチ✕です。

これは研究とは言えません。

なぜなら、このようなアプローチでは、インタビューから得られる

データの分析時に、明確な分析テーマや共通の質問項目が欠けていて、

単にインタビュー内容を記録し紹介するに留まるからです。

この結果、研究としての価値を欠く単なる記述になってしまいます。

 

では、研究としての質を確保するためにはどのようにすれば良いのでしょうか？

まず、➀研究の目的と調査テーマを明確にすることが重要です。

これに基づき、➁どのような情報を収集する必要があるかを事前に決定し、

③それに適した質問項目を設計します。

質問は、インタビュー全体を通じて一貫性があり、

比較や分析が可能な形式でなければなりません。

 

また、半構造化面接の利点を活かすためには、柔軟性も重要です。

設計した質問に固執するあまり、インタビュイーが重要な情報を話し始めたときに

深堀りを怠らないことです。

回答者の反応に応じて適宜、追加質問を行うことで、

より豊かなデータを収集することが可能となります。

 

このようにして、半構造化面接を計画的に、かつ柔軟に運用することで、質の高い研究データを収集し、有意義な分析と結論に結びつけることができます。

研究は単に情報を集めること以上のものであり、そのプロセスと結果から学び、新たな知見を生み出すことが本質です。

半構造化面接（＝インタビュー調査）の研究計画を立てる際は、これらのポイントを心掛け、研究の質を一層高めていくことを意識してください。

先日、東京の対面個人指導で、４時間ぶっ通しで、

修論論文作成のプロセスを進めた時のホワイトボードをアップしながら説明していきたいと思います。

 

この方は、観察記録のデータを多く収集できている状況であったものの、

目的や先行研究の検討がまだ充分でなかあったため、

とりためたデータからベクトルを反対に向けて、目的や先行研究を精読していこうということになりました。

 

まずは、取られているデータを拝見して、

どのような研究視点が抽出できるかを一緒に検討していきました。

様々なポイントは自由に考えられるものの、

後々の考察や先行研究とのつながりを意識して、ピックアップしていかねばなりません。

データを取っておられた時は何となく取っていたということでしたが、そこには何らかの意図があったはず。

それを説明していただきながら、

一緒に、データを精査して抽出できる点をホワイトボードの板書していきました。

こうして可視化することで、漠然ともやもやとしていたものがはっきりと形を成してくるのをいつも面白く思います。

インタビュー調査であれ、アンケート調査であれ、データだけ先に集めてしまった、どうしようと悩んでいる方は、まずはそのデータをぐっとにらんで、

どのような研究視点が抽出できるか、文字で書き出してみてくださいね。

可視化することで、漠然としていた思索が究極的に意識に明確に上がって、整理できるようになります。

 

主に社会科学の分野で

インタビュー調査などの言語データを収集、分析して、

最終的にモデルを作るという結果のまとめ方があります。

 

収集された言語データから

何らかのテーマやパターンを見出して

複雑な社会現象や人間の行動を洞察するアプローチです。

 

この「モデル」を構築するというのは、

質的調査の最終目標で理論構築をすることでもあります。

このモデル構築によって、考察しようとしている

現象の背後にあるメカニズムや関連性を理解する手助けとなります。

例えば、複雑に絡まる

要因がどのように影響し合っているかなどを考察し、説明することができます。

 

先行研究を十分に読み込んでいるならば、

調査前に、仮説モデルを提示することもできるでしょう。

 

仮設モデルを提示し、

実際に調査してデータ収集し、

パターンを見出してモデルを作り理論構築する

。。。これができれば、とても評価される論文となるでしょうね。

 

言い換えれば、非常に難易度の高い研究でもあります。

 

もちろん、得られたメカニズムやパターンは、ある特定の対象から得られたデータから構築されているので、

一般的な傾向や普遍的な法則を導き出すことには慎重になる必要があります。

 

ゆえにそれを補う方策として、

量的研究をセットにするということが考えられます。

 

私たちは、社会科学の分野でのサポートをする場合、十分に時間的余裕があると考えられる時で、対象者を得られる算段がある場合、

できるだけ質的研究と量的研究との両方を行うように提案する時が多いです。

 

先日、四日後の論文途中の報告発表会に、仮説としての仮モデルを作ってほしいという依頼があって驚きました。

論の一部の文章をモデルを作成して書き方をご指導する私たちのモデル作成サポートをそのようにとられてのご依頼だったのですが、

そのあたりの誤解があったとはいえ

まだインタビュー調査をするかどうかわからない、

対象者が決まっていない、

リサーチクエスチョンが決まっていない、もちろんインタビューガイドもできていない、

それ以前に先行研究で何を読めばいいかわからない、

そういった段階で、仮説となる仮モデルの作成などはできません。

 

それは研究の本体であるという意味でも、私たちがそれを作成すると代行作業のようなものなのでできません。

 

「先輩方の論文を見たら。そのようなモデルが提示されていたから」

といったお話でしたが、そこに掲載されているモデルの作成に至るまでに、多くの時間と労力が費やされています。

 

これからモデルを作ろうと思っている方々は、

十分に先行研究を読み込み、

リサーチクエスチョンを練ったうえで、

インタビューガイドを作成し、

モデル構築の研究に臨まれてくださいね。

前回「ただのおしゃべりに終わってしまったインタビュー調査？を研究へと補修（その１）」を書きました。
うまくいかなかったと思ったら

予備調査に位置付けて、再度本調査をする､というような記事。

今日は第２弾。
再度調査をする時間がない、

取ったデータを使って何とかまとめたいという場合。

 

ベクトルを反対に向けて、

リサーチクエスチョンや

仮説、あるいは

目的を見直してみる。

 

もちろん、本来の研究から言えば、やり方としては大×なのだけども、

基本的に卒論・修論は論文を書く練習なので、こういうやり方は私的には有りだと思います。

 

しかしながら、おしゃべりで終わったようなインタビュー調査はこの、応急処置の作戦でも、おうおうにしてうまくいかない場合が多い。

ではどうするか・・・・

とにかく収集したデーターを切片化して、分析対象のデータの数を多くして、

色々な角度からカテゴライズを試みる。

もちろん考えられるカテゴリーセットは一つではなく複数ある場合がほとんど。
それはそれとしてOKというスタンスで

複数のカテゴライズ・バージョンをつくっていく。

 

もちろん何が何でも切片化するのでなく、

明らかに関係のない切片化は時間の無駄です。

一緒に分析してそのプロセスを共有したほうがわかりやすいのですが、

その匙加減というかバランスが難しい。

 

ちゃんとした研究者の方から見れば何を言ってんだかということかもしれませんが、

基礎基本を学ぶ段階では、四苦八苦、右往左往しながら、

あきらめずにとったデータに食らいついていって、格闘する心意気は大切だと思う次第です。

インタビュー調査をして、もう一度やり直す時間がない時、ちょっと思い出していただいて参考になればうれしいです。