研究方法論におけるデータコーディングは、データを分析するための予備的なステップである。 調査や実験、二次資料などから得られたデータは生の状態です。 このデータを評価し、結論を導くためには、精緻化し、整理する必要があります。

コードとは

研究方法論におけるコードとは、文、フレーズ、段落全体の意味や文脈を記述した短い単語やフレーズのことです。 コードがあることで、データ分析のプロセスが容易になります。 コードには数値的な量が割り当てられるため、これらの量を解釈することができます。

データコーディングとは

データコーディングとは、観察されたデータからコードを導き出すプロセスです。 質的研究では、データは観察、インタビュー、またはアンケートのいずれかから得られます。 データコーディングの目的は、回答者が提供したデータの本質と意味を引き出すことです。 データコーディング担当者は、観察されたデータから予備的なコードを抽出し、予備的なコードはさらにフィルタリングされ、より正確で精密かつ簡潔なコードを得るために洗練されます。 その後、データの評価において、研究者はこれらのコードに値、パーセンテージ、またはその他の数値を割り当て、推論を行う。 データコーディングの目的は、単に過剰なデータを排除することではなく、意味のある要約をすることであることを念頭に置く必要があります。

コーディング例

データ コーディングをより良く理解するために、いくつかの例を挙げてみました。 通常、このような店舗では、購入したい商品の範囲が最大になります。

データコーダーは、回答者が上記のように語ったことに対して、異なるコードを割り当てることができます。

「水平市場への選好」

「水平統合」

「買い物の選好」

予備的なコード

データコーダーが観察されたデータにコードを割り当てるとき、最初によく練られたコードを割り当てることはできません。 まず、データが簡潔になるように、いくつかの予備的なコードを割り当てなければなりません。 その後、さらにコードを改良して最終的なコードを得るのである。 コードは、評価がなされる根拠となる最終的な言葉やフレーズではないことを念頭に置く必要があります。 研究者は、予備的なコードをフィルタリングしてから最終的なコードを得る。

最終的なコード

最終的なコードは、データ内のより良いパターンを観察するのに役立ちます。 このパターンは、データの最終的な評価または分析段階に到達するために必要です。 データコーディングにおける最終コードとは、観察されたデータから意味のある単語やフレーズを見つけ出すことを意味します。 回答者は、回答の中で意味のある言葉を選ばないことが多い。 コーダーは、回答者の言葉遣いから意味を抽出する必要があります。 最終段階のコードは、トピックやテーマのようなもので、これらのテーマは、最終的な結果を得るための全体的な議論を生み出します。 時には、インタビュアーやオブザーバーが、回答者の行動を観察しながら、いくつかのコードを書き留めることもあります。 このようなコードは、回答者が提供した書面による回答からは導き出せないため、研究において非常に価値のあるものです。 データコーダは、回答者が文章の中で述べた動詞や行動を探す必要があります。 そして、その行動を観察し、可能な限りコードを導き出す必要があります。

カテゴリー

コードには意味のある名前が付けられ、それらはカテゴリーに分類されます。 このカテゴリーは、調査をより洗練されたものにするために大いに役立ちます。 データが何度もコード化されると、洗練されていきます。 洗練されたデータは、それ自体がパターンやテーマにつながります。 パターンは、リサーチの真の結果を見極めるための鍵となります。 これらのパターンやカテゴリーは、大量のデータがどこに傾いているかを決定します。