Mixed Methodsは、質的・量的アプローチの両方の側面を統合することで、両者の溝を埋めようとする方法論です。 しかし、両方の方法を単に並置するのではなく、複合的な結果を生み出すために使用します。 この点で、混合法研究（MMR）は、認識論的または方法論的な考慮事項よりも研究課題を優先する実用的な教義に従うことが多いのです。

Mixed Methodsとは

質的方法は構成主義的なものが多く、探索的な研究を行います。 一方、定量的手法は、どちらかというと（ポスト）実証主義的で、仮説検証に重きを置いています。 ここで、混合法はその中間に位置します。 この点において、MMRはしばしば強く実用的である。

「利用可能なデータは、その形ではなく関連性で判断しましょう！」

「混合法とは、1つの実証研究プロジェクトにおいて、データ収集とデータ分析の異なる質的・量的手法を組み合わせることを意味する。 (Udo Kelle quoted in: Kuckartz 2014b, 31)

Validation and Triangulation

ここでの基本的な考え方は、異なる手法を組み合わせること（あるいは、2つの理論、2つのデータセット、2人の研究者を組み合わせること）は、結果を検証するのに有効であるということです。 ここで、組み合わせる方法は、必ずしも質的・量的な違いを超えている必要はありません。

もちろん、形式化された手法が数多く存在する分野では、異なる手法を組み合わせることは非常に理にかなっています。

もちろん、形式的な手法が多い分野では、異なる手法を組み合わせることは非常に理にかなっています。 人文科学の分野では、研究手法がモジュール化されていたり、折衷的であったり、自作自演であったりします。 多くの異なるタイプのソースからのデータを使用することが多いため、これらの方法には三角測量が組み込まれていると言うこともできます。

利点と欠点

質的および量的な方法には、それぞれ長所と短所があります。 これらを組み合わせることで、それぞれの長所と短所の合計以上の効果が得られるというのが、混合法による研究の基本的な前提です。 定量的な研究の中で、ある特別なケースについての洞察を得たり、特定のケースの結果をより一般的な状況と比較したりすることができます。 三角測量とは異なり、混合法研究では、主に結果を検証するのではなく、より完全で複雑な全体像に到達することを目指しています。

それでも、混合法アプローチには限界があります。 最も困難なのは、特に歴史家としては、データ面です。 同一のケースについて定量的データと定性的データがなければ、選択肢は大きく制限されてしまいます。 さらに、本当の意味でのMixed Methodsの分野で育った研究者はほとんどいません。 むしろ、「クオンツ」が「クアル」の世界に迷い込んだり、その逆のケースが多いのです。

研究デザインとデータ統合

Mixed Methodsの方法論には、ここでは紹介しきれないほど多くの研究デザインの可能性があります（例えば、Kuckartz 2014b, 57-97を参照）。 いずれにしても、目標は2つの方法を並立させることではなく、定量的思考と定性的思考を統合した真の意味での混合方法論です。

付加価値は一般的にトピックレベルで作られます。 ノート（メモ）や研究の章は、「質的」な部分と「量的」な部分に分けられるべきではありません。代わりに、研究課題に答えるための永続的な努力と、1つのテーマに関する知識の増加により、異なるアプローチからの結果が自然に統合されるのです。

特に人文科学の分野では、いくつかの混合法のシナリオが考えられます。

特に人文科学の分野では、いくつかの混合法が考えられます。 例えば、同じ（質的）コーパスを使って、精読と遠読を繰り返したり、人口統計学や経済学のデータと物語の記述を組み合わせた研究デザインもあります。

結論

全体的に見て、MMR の「実用的」な外観は、多くのヒューマニスト (デジタルであろうとなかろうと) が選択する戦略と非常によく一致しています。 私は、方法やツール、データについて考えるのではなく、リサーチクエスチョンについて実用的に考えることに意味があると感じました。 最終的には、リサーチ・クエスチョンが私たちの方法論を導くべきであり、その逆ではありません。 パット・ベイズリーはこう言っています。 “質問は質的でも量的でもなく、ただの質問なのです」。 この実用的な視点から、私たちは、答えたい質問の全体像を把握するために、さまざまな研究戦略を組み合わせる際に、よりオープンになるよう努力することを学ぶことができると思います。