質的データ分析：構造化データと非構造化データの違い
このページでは、質的データ分析における構造化データと非構造化データの違いについて解説しています。構造化データは、統計学者が使用するカテゴリ化とランキングを可能にするデータであり、非構造化データは、研究者が使用するインタビューやソーシャルメディアから得られるデータです。本記事では、それぞれのデータの種類とその特徴、分析方法を説明し、質的データ分析ソフトウェアNVivoが提供する機能についてご紹介しています。
質的データ分析は、多くの研究プロジェクトにおいて重要な要素です。しかし、「質的データ」という用語は、研究分野や使用する手法によって、人によって異なる意味を持つことがあります。
構造化データは、統計学者がよく使用し、データを分類・ランク付けすることができます。非構造化データは、インタビューやソーシャルメディアなどから得られ、通常は研究者によって使用されます。以下では、2種類のデータ、質的データの例、およびその用途について詳しく説明します。
非構造化データ
サブカテゴリ: テキストデータ、ビデオ、音声、画像
例: インタビュー記録、観察、文献、ソーシャルメディア
質的データは、インタビュー、アンケートのオープンエンド質問、ツイートなどを通じて収集できる非構造化データ、およびジャーナル記事、企業レポート、ウェブページなどの二次データとして定義できます。これらのデータタイプの共通点は、非構造化であるということです。この種の質的データのコンテンツ分析には、テーマ分析、グラウンデッド・セオリー、ナラティブ分析、会話分析など、使用できる手法がたくさんあります。
構造化データ
サブカテゴリ: 名義データ、順序データ
例: 性別、髪の色、グループ、優先順位（低、中、高）
統計学者にとって、定性データは、構造化されており有限の値（カテゴリ）のみを取るカテゴリーデータと同義語です。これらのカテゴリは、本質的に順序がない名義データ、またはカテゴリに自然な順序がある順序データのいずれかになります。このタイプの質的データは通常、たとえば分類問題における多重対応分析（MCA）や教師あり機械学習ツールなどの手法を使用して分析またはモデリングされます。
同一名称の二つの世界
構造化質的データと非構造化質的データは、その組織方法と分析に使用される手法が異なります。これらは、現象をより包括的に理解するために一緒に使用される場合がありますが、研究者が適切なデータ収集および分析手法を選択するために、両者の違いを理解することが重要です。
質的データ分析ソフトウェアによるコンテンツ分析
構造化データであっても非構造化データであっても、NVivoなどの質的データ分析ソフトウェアは、プロセスを合理化することができます。NVivoデータ分析を使用すると、インタビュー記録などの非構造化データをアップロードして、テーマや感情を自動的にコード化できます。頻度クエリを使用することも、統計学者と研究者の両方で適用できるNVivoのもう1つの時間節約テクニックです。これは、性別や人口統計などのデータを考慮します。
さらに、クロス表クエリを使用すると、ケースと人口統計変数にわたるコーディングの広がりをすばやく確認できます。たとえば、クロス表クエリを使用して、インタビュー回答者が特定のトピックや問題について言及する頻度を確認したり、さまざまな人口統計グループがテーマについて何を述べているかを比較したりできます。
質的調査における帰納的コンテンツ分析のナビゲートに関するポッドキャストエピソードを聴いて、または記事の概要を読んで、NVivo質的データ分析ソフトウェア（QDA）によるコンテンツ分析についてさらに詳しく知ることができます。
理解度アップ
質的データとは、数値で表すことのできないデータを指します。インタビューの逐語録、ソーシャルメディアの投稿、観察記録、画像、音声、映像などが例として挙げられます。
構造化データは事前に定義された形式で整理されており、カテゴリー化やランク付けが可能です。一方、非構造化データは定義された形式を持たず、テキスト、画像、音声、映像など様々な形式で存在します。
名義データは順序や序列を持たないカテゴリデータであり、性別や出身国などが例として挙げられます。一方、順序データは意味のある順序や序列を持つカテゴリデータであり、満足度や学歴などが例として挙げられます。
インタビューの逐語録は非構造化データに分類されます。これは、事前に定義された形式を持たず、自由回答形式で収集されたテキストデータであるためです。
クロス集計クエリはNVivoにおいて異なるカテゴリーにコード化されたデータ間の関連性を分析する際に役立ちます。例えば、性別による意見の違いなどを分析することができます。
