介護研究ーインタビューデータの分析ー

施設長から，職員に仕事を続ける理由について調べるように言われたリサさん（「介護研究ーインタビューの種類ー」）。インタビューガイドも作成して，インタビューをする準備ができました（「介護研究ーインタビューガイドをつくるー」）。

さて，今回はインタビューをしたデータの分析について説明します。

データの整理

リサさんたちは，会議室を借りて，早速同じフロアの職員にインタビューを行いました。

インタビューは，最初に研究の説明を行い，同意を得て，データはインタビューガイドへのメモとボイスレコーダーで記録します。

１週間かけて，フロア職員全員分のデータを集めることができました。

「さあ，データを集めたのはいいけれど，これをどうしたらいいんだろう。」
「うーん，量のデータじゃないから，平均値を計算したりもできないしなあ。」
「やっぱりマナブさんに聴いてみようか。」

リサさんとアキラさんは，マナブさんに相談しました。

「じゃあ，インタビューをしていて，わかったことをまとめてみようか。」

「うーん，まず仕事を始めた理由は様々でしたが，共通する点としては施設を見たり，家族の介護を経験するなど，『介護と接する機会』があった人が多かったように思います。」
「あ，私もそれ感じた。それで，『いい仕事だな』と思った人や『私にもできるかも』と思った人が多い気がする。」
「それで，実際に仕事としてやってみると大変だし，辛いこともいろいろあって，不満もたくさんあったけど・・・。でも，それなりに楽しみも見つけてる人が多かったかな。」
「『お金のため』と割り切ってる人もいたけどね。この業界でしか働いたことないから，『他の仕事はできるか不安』だから続けてるっていう人もいた。」
「うん。職員が感じている楽しみは，やっぱり『利用者さんの笑顔』とか，『感謝の言葉』とか。」
「『職員は必ずしも利用者と仲良くなる必要はない』って考えている人もいておもしろかったな。その人は，『利用者に嫌われてもその利用者の生活が豊かになるようにする』っていうことを目標にしていた。」

マナブさんは二人の話を聴いて言いました。
「OK，じゃあ，さっきの話をまとめてみようか。
まずね，インタビューのような量で表せない質的データは，コーディングをすることから分析を始めるんだ。
コーディングっていうのは，データに名前をつけること。例えば，Ａさんが『おばあちゃんを自宅で介護をしていた』という話をしていたら，これを『介護と接する機会』とコーディングすることができる。」
「ああ，さっき話した内容だ。」
「人それぞれ，話した言葉は違うと思うけど，コーディングすることで，共通項を見つけていくんだ。
今回は，さっき話した内容を中心にコーディングしていこうか。」

テキスト・データを１行1行丁寧に読み込んで，思いつくままコードを書き込んでいくことをオープン・コーディングといいます。通常，データ収集の初期段階でオープン・コーディングを行います。ある程度注目するコードが決まると，コードをさらに抽象化した”概念”を考えたり，コード同士の関係性，概念のつながりなどを検討していきます。これを焦点的コーディングといいます。このように，文章（文脈）からコードを取り出すことを脱文脈化といいます。

音声データをテキスト化する

「でも，コーディングするにしても，インタビューガイドに書いたメモしかないけど。」
「そう，だから実際に話したことがわかるように，録音したデータを文字起こしするんだ。」
「え・・・・，文字起こし・・・。」
「大丈夫，施設長に頼んで，文字起こしは業者に発注する許可はもらってるから。」
「マナブさん，ありがとう！」

録音したインタビューデータは，後で分析しやすいように文字起こしを行います。録音時間が短ければ自力で文字起こしをすることもできますが，録音時間が長かったり，たくさんの人にインタビューした場合は，録音データを送って業者に文字起こしを発注するのも一つの方法です。当然，お金はかかってしまいますが・・・。このような文字起こししたデータは，トランスクリプトと呼ばれます。

概念モデルの構築

「マナブさん，文字起こしされたデータが返ってきました。」
「よし，じゃあ，コーディングの作業をやってみようか。」
「はい，実はアキラさんと私で，もうある程度やってみました。」

マナブさんは，トランスクリプトに書き込まれたコードを眺めて言いました。

「うん，いいんじゃないかな。コード同士を整理して分類してみようか。」
「分類？」
「そう，コードを付箋に書き出して，似た者同士を分類してみるんだ。こういう作業をデータベース化っていうんだよ。
例えば，『利用者さんの笑顔』と『感謝の言葉』は近い内容だと思う。『利用者のポジティブな反応』っていうカテゴリーとまとめることができるかな。
こんな風に，コードをさらにひとつ上のカテゴリーでまとめてみるんだ」

早速３人で，コードを付箋に書き出して，３人で話し合いながらコードを分類していきました。

「じゃあ，カテゴリー同士のつながりを考えてみよう。『介護と接する機会』から，『自己への置き換え』にはつながるよね。」

３人は，今度はカテゴリー同士のつながりについて考え始めました。

質的研究は，コードやその上位のカテゴリーを取り出し，そのカテゴリー同士の関連について分析して，モデルを作ることを目標にします。このモデルをつくる作業をストーリー化といいます。一度，脱文脈化したデータを再度ストーリーにするという意味で，再文脈化とも言われます。

施設長への報告

リサさんは，３人でまとめた内容を施設長に報告しました。

「うーん，さすがに職員達に直接聴いただけであって，リアルな意見が多いね。」
「はい，うちの良いところをアピールするには，ちょっとむいてないデータもあるかもしれませんが。」
「いや，今度の仕事説明会では，この内容を素直に説明しようと思う。良いところばかりじゃなくて，現実的な部分もしっかり説明すれば，良い人が集まりそうだしね。
ありがとう，助かったよ。」

インタビュー調査まとめ

「介護研究ーインタビューの種類ー」，「介護研究ーインタビューガイドをつくるー」と本記事で，インタビューによる調査についてまとめてきました。

インタビューのような質的研究におけるデータの分析方法は，本当にたくさんあります。

例えば，佐藤郁哉の「質的データ分析方法－原理・方法・実践」では，質的研究のコーディングの方法などについてわかりやすく書いてあります。
また，大谷尚のSCATは，コーディングをやりやすい手法です。

質的研究方法として有名なのが，グラウンデッド・セオリー・アプローチです。特に，木下康仁が提唱している修正版グラウンデッド・セオリー・アプローチ（M-GTA）の手法は，具体的な手順なども書いてある参考書が多いためお勧めです。（「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」，「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」など）

他の研究方法は，「自分たちの介護を研究したい！研究方法のまとめ」でまとめていますので，参考になさってください。

できれば多くの方に読んでいただきたいと思っております。

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