M-GTAとは

どのような質的研究法であっても、データあるいは調査記録を何らかの方法で扱っているものです。その「方法」をコーディングと総称できるのですが、数量的研究法の用語に限定する立場や研究調査の政治性 ( 権力性 ) を重視する立場からはそれぞれの理由からコーディングと呼ぶことには異論があるかもしれません。この問題も「…とは何であるのか」と「…はいかに実践するのか」という基本的な視点に分けて考えると効果的です。この視点は以前 GTA のわかりにくさを解決するために導入したのですが、他の質的研究法の理解にも使えます。…の部分には個別の研究法を入れればよいのです。例えば、「エスノメソドロジーとは何であるのか」と「エスノメソドロジーはいかに実践するのか」、あるいは「ライフストーリーとは何であるのか」と「ライフストーリーはいかに実践するのか」、あるいは同様に「ナラティブアプローチとは何であるのか」と「ナラティブアプローチはいかに実践するのか」等々。比重や明示性はさまざまでも、どれも「方法」をもっています。データや調査記録のある部分に着目したり抜き出したりすることが行われているのは、解釈のための基本的な作業だからです。質的研究は「方法」に関して従来多くの労力をかけてこなかったのですが、その明確化に向けて近年多くの論考がみられるようになりました。ただ、「…とは何であるのか」と「…はいかに実践するのか」のバランス具合い、統合度に注意をはらい個々の質的研究法について批判的に理解することが大事です。学習者は手っ取り早く身につけようとして「方法」に関心を集中しがちですが、それだけでは不十分です。

さて、 GTA の場合、「何であるのか」は当初から明快でした。そこに大きな期待と支持が寄せられたのですが、その一方で、 「いかに実践するのか」つまり、その方法はわかりにくいものでした。このあたりのことはすでに説明してありますので省略しますが、その要点がデータの切片化にあるのは理解できました。わかりにくさは切片化という技法だけではなく、それを根拠づける考え方にありました（「グレーザー的呪縛」の問題です）。ちょっとくどくなりますが、「切片化とは何であるのか」と「切片化はいかに実践するのか」のそれぞれと両者の関係のあいまいさです。当初からあったグレーザーとストラウスの微妙なバランスです。質的研究の一般的なコーディング法と技法としての切片化の関係というよりも、問題は GTA における切片化の位置づけです。

いろいろと検討したのですが、結果的に、 GTA の可能性は切片化という技法に依拠するのでは十分達成できないのではないか、むしろ逆に研究法として矮小化する方向になるのではないかと考えるようになりました。端的に言えば、「何を、どのように」 (how) を考えていくと、別の視点、「誰が、何のために」 (by whom) がそれ以上の重要性をもって浮上してきたのです。前者を実際に行うのは後者だからです。後者を論ぜずして前者だけを語ることはできない。これは GTA や質的研究法に限られることではなくむしろ研究一般に言えることで、研究者はえてして自分自身を問わない傾向があります。数量的、質的を問わず専門的研究者にあっては与件化しやすく、また、大学院生も研究することが差し迫った課題のためこの部分を飛ばしてしまいやすい。それでいて質的データの意味の解釈をしようとする。しかも、そこに切片化という技法が客観性を担保するという位置づけのもとに導入されてくるのは教育的でもないし、研究自体に危うさを感じさせます。

そこから、データの切片化はしないということと【研究する人間】の視点（誰が、何のために、社会的活動としての研究を行うのか）の導入が不可分のものとして M-GTA を構成していきます。【研究する人間】として、自分自身をまず対象化すること、自分の問題関心をできるだけ自覚化することを重要な要件としたわけです。これはどのような研究であれ当然要請されることであると同時に、質的データの解釈に際しては特に有効な方法となります。研究を行う自分自身を抽象的な存在とせず、意義と目的を踏まえた具体的な問いを立て、それに向かう存在として自分の立ち位置を確認できるからです。客観性の要件に応えようとせずとも、恣意的な解釈にならない、独自の方法を考案することは、オリジナル版で提示された考え方を活用、再編すれば十分可能です。 M － GTA はその一つの形です。

【研究する人間】の視点は、研究上のカウンターパートとして【分析焦点者】というもう一つの人間像とセットになります。【分析焦点者】とは一定の条件設定で定義される集合的他者で、面接対象者の選定の基準になり、データの解釈の際に経由する視点となり、分析結果の一般化可能な範囲を規定するものとなります。 M-GTA では分析上の位置づけだけでなく、研究法としての位置づけにも関係して、インターラクティブ性３位相の中で説明してあります（『ライブ講義 M-GTA 』，弘文堂， 2007 年， 88 － 99 頁）。

では、切片化しないとすれば、データをどのように扱えばよいのかという問題が生じます。分析者の先入観が入らないように、データを細かく分けてそれぞれについて意味を考える切片化という方法は、データの意味を考える前に、細かく分けることから始まります。非常に煩雑な作業になりますが、論理的にはできるだけ細かく分ける作業から始める必要があります。

その方法を取らないとすれば、工夫が必要になります。データとの最初の接点をどうするのか。ただ、これはむずかしいことではなく、【研究する人間】の視点にたてばむしろ常識的に考え付くものです。それが、 M-GTA で用語化している分析テーマの設定です。これまで機会あるごとに強調してきているように、分析テーマの設定は分析の成否にかかわる非常に重要な点です。自分の問題関心を「問い（ research question ）」の形にしたもので、かつ、データに即してみていけるように、データの具体的で多様な内容を検討していけるようにバランス設定されたものです。簡単そうに見えて実際には簡単なことではなく、分析テーマは思いつきで得られるというよりも時間をかけて練り上げていくものです。その過程で、指導や助言が大切になります。そして、分析焦点者と合わせて分析テーマとの関連でデータをみていき、関連する箇所に着目して分析ワークシートによる概念生成を進めていきます。データに対して「着目」という選択判断をするためにはそれを導く視点が必要で、 M-GTA は分析テーマと分析焦点者を用います。切片化は逆に、方法論としてこの選択判断を迂回し、まず細分化し、その部分の意味を検討することから出発します。したがって、最初ほどこの作業は細かい必要があり、その後は比較検討から切片化するデータ部分は選択判断の対象となります。方法にして方法論でもあると言う所以です。継続的比較を行う時に最初の比較材料をどのようにして得るかという問題ですが、データの文脈性を重視するかどうか、調査分析を行う人間に思考、判断、選択についてどこまで自覚化、意識化を求めるか、が両者の主要な相違点になります。 だから、一見似たようなことをしているようにみえても、似て非なるという言い方があるように、作業の表面的な類似性（その限りでは、どの質的研究法も何らかの「方法」をもっている）と作業の意味と目的とは異なります。

要するに、データとの最初の分析的接点にこだわればよいのです。データを前にして、あなたは何を考えどうするのか、それはなぜかを想像すればよいでしょう。

M-GTA では分析テーマと分析焦点者の 2 点からデータをみていきます。意味合いとしては、目一杯集中してこの 2 点だけからみていく、ということです。その方が実際にはより柔軟な対応ができます。逆のように思われるかもしれませんが、選択判断は比較で行うので比較基準を明確化しておけば修正の判断もしやすいからです。

データはディテールが豊富なためこの 2 点を意識していても、内容に触発されてさまざまなアイデアが浮かびますが、それらはこまめに「理論的メモノート」に記録しておき、まずはこの 2 点に集中してみていきます。それで大丈夫なのは、 2 点にまで絞るからと言って、一度決めたら絶対変えないという硬直したものではないからです。分析テーマはデータ収集に入る前に考え、そして、データ収集後にデータの内容全体を踏まえて再検討し、さらにデータの分析に入ってからも必要に応じて調整していきます。初期段階の分析作業は実は分析テーマの確定でもあることが珍しくないものです。分析テーマと分析焦点者によってデータをふるいにかけるのではなく、データの具体的多様性にオープンになるよう必要な場合には分析テーマを変えるという調整方法をとります。

分析テーマが安定するまでにていねいな検討が必要になるのとは対照的に、【分析焦点者】の設定で迷うことはまずありません。分析テーマとの関係で焦点を広げるか絞るか、つまり、条件を追加し対象者範囲を広げるか、条件を減らして狭めるかの調整になります。

分析テーマと分析焦点者についてこうした調整をすると、二つ目の論文につながるもう一つの分析テーマが設定できる場合もあります。

分析テーマに「～のプロセスに関する研究」式にプロセスという言葉をあえて入れるのは、最終的に動態的プロセスをとらえようとしているからです。ワークシートで概念生成をする時には、その概念が、明らかになるであろうプロセスのどこに、どのように関係しそうかを常に意識していきます。分析結果がすぐに出てきそうな場合はまだ分析テーマが練られていないと考え、再検討します。自分の研究のオリジナリティは結果で具体的になるのですが、実は分析テーマの設定と深く関係しています。大変そうに思えるでしょうが、重要であるほどそういうもので簡単に、楽には通過できないものです。どの研究法でも難所はいくつかあります。しかし、越える道筋も用意されているはずで、 M － GTA では分析テーマをていねいに検討すればするほど、データをみていくときにオープンな姿勢をとることができます。データの多様な部分に気づけるようになるからです。分析テーマの設定過程でいろいろな点から検討を加えているので、自分の中にたくさんのアンテナを用意できているからで、データの内容的豊富さにセンシティブになれます。データに対するオープンな姿勢とは単なる心構えではなく、こうした検討作業を通して経験的に身につけていくものです。 （担当・木下康仁、2009年HP開設時）