(HCD-Net)」から、HCDやHCD-Netに関連する話題をお送りしていきます。#18インタビューなどで集めたデータの分析手法であるGTAとSCATに関して解説する。noteで書く[AD]人間中心設計において重要なのは、思いこみでではなく、実際の利用者を理解したうえでデザインを進めること。そのためには、インタビューなどによる情報収集が欠かせない。そこで得た情報をどう処理するかは、HCDにおいて非常に重要なプロセスである。今回は、フィールドワークで集めたデータの分析手法であるGTAとSCATを紹介し、データ分析の基本的な考えや鉄則を解説する。いう順番になるのが特徴。最近ビジネスエスノグラフィが流行っている。1999年以来提唱しているユーザー工学は、僕自身の節操のない性格を反映して多分野からの借用や転用を節操なく行っている。思考のプロセスや情報のハンドリングのレベルまで一般化してしまえば、研究分野の壁など存在しないと考えているからだ。マーケティングの分野も、同様な意味で節操がないと感じている――もちろんポジティブな意味においてだ。それはともかく、設計者の思い込みによってスタートするのではなく、フィールドワークによって現場に密着して問題の発掘や確認を行うという傾向があちこちにでてきたことは基本的には喜ばしい。建築学の分野でも、この8月に日本建築学会の『JABS建築雑誌』という雑誌で特集が組まれていた。フィールドワークのアプローチは、文化人類学や民俗学、そして社会学などの分野では当然の基本的な手法だった。心理学の分野では2004年に日本質的心理学会が設立され、質的なデータを重視しようという傾向が横展開してきた。Inquiry(ユーザーシナリオ法)という手法の提案に前後して、ここ10年ほど、活発に行われるようになってきた。日本におけるフィールドワークの普及については、社会学者の貢献が大きい。業界関係の皆さんにも読みやすいものとして、たとえば次のような著書が刊行されている。情報分析さて、今回はフィールドワークのやり方ではなく、そこで得たデータのハンドリングについて触れておきたい。多数の、といっても10~20件くらいのインタビューデータを得た場合、どうやってそれをまとめるか、ということだ。僕自身はここで紹介するような技法を参考にしつつ、自己流でやっているが、まずフィールドワークデータの分析に最初に取り組んでみようという方は、このあとで紹介するGTAやSCATなどの手法を利用されるといいだろう。ところで、いずれの手法を使うにしても、まず観察やインタビューという手法で得たデータの前処理が必要になる。観察については、最近ではデジカメが一般化したので、それを利用して静止画や動画を撮ることが多いだろう。それで安心してはいけない。たしかに画像データは豊富な情報を含んでいるが、そこからどういう意味を読み取るかが肝心である。その場で、もしくは当日のうちに、フィールドノートのような形で、少なくとも自分が気がついたことをメモしておくようにしなければならない。撮影されたデータは単なるピクセルの集まりであって、そこに意味を読み取り、後の解釈に利用するには、そこにあった人工物の意味や使い方、利用する場面などについてメモをしておかねばならない。したメモ類が、この後で紹介する分析の段階で役にたつ。インタビューについてはICレコーダを使うことが多いだろう。以前の質的研究では、録音を自分で聞きながら文字に書き起こすことが推奨されていた。書き起こしてゆくスピードだと、当時の状況が頭に蘇り、ただの発話の奥にある意味を思い出したり考えついたりすることがあるからだ。スピードが命の現代では、それはいささかアカデミックすぎる。基本的に書き起こしには取得した音声データの6~10倍の時間がかかるからだ。僕は基本的には外注している(たいていはMP3で受け付けてくれる)。1分の音声データの書き起こしに220~300円というのが相場だ。して書き起こされたものでも、それをじっくりと読み返すと、自分で音声から書き起こしをする場合には劣るものの、それなりに言外の意味に気づいたりすることもある。分析手法では前処理されたデータを分析するプロセスだが、ここでは「GTA」と「SCAT」という2つの分析手法を紹介しよう。Approach、グラウンデッド・セオリー・アプローチ)については関連書類も多数でているので、ここではいちいち書名をリストアップしない。Amazonで「グラウンデッドセオリー」を検索してみるといいだろう。これらはいずれも良書だが、戈木氏の本は簡潔にまとまっていると思う。2008を読むことが基本だろう。質的データの分析手法に掲載されている。どちらの手法も......、とここで両者をひとくくりにして説明してしまうのだが、その理由は、大筋においては共通したものがあると考えるからである(フィールドデータからどのようにして自分の関心に適合した情報を取り出し、それをまとめていく筋道は、どのような質的データのまとめ方にも共通したもので、そこまで言ってしまっては身も蓋もないのかもしれないのだが)。どちらの手法も「Theory(理論)」という言い方をしているが、これはむしろ「仮説」というべきものだと考えている。理論構築ではなく仮説構築をしているに過ぎないのに、なぜか先達は理論というキーワードを使いたがっている。得られたものを理論だというには、まず対象とするサンプルが少なく、一般的結論として主張するには不十分だと思う。統計的にその傾向を確認するには、こうした調査の後、たとえば質問紙調査などを行った確認作業が必要になる。定性的調査と定量的調査は反復して行うべきものだと思っている。=仮説検証という性格を持っているため、定性的調査が先行することになる。最近は、ザッとした定量的調査を仮説探索のために行っておくのも有効だと考えるようになってきた。定量的調査でおおまかな状況を把握すると、なぜ高齢者だけにそうした傾向があるのかその理由が知りたい、といったような疑問点がでてくる。いわゆるリサーチクエスチョンである。それを生成するために、費用さえあればの話だが、まずは定量的調査をやってみるのがいいと思う。定量的調査による仮説検証」という流れになる。このあたりはまた別途、詳しく書いておきたい。GTAはインタビューや観察記録から得られた内容から要点を文章化し、それにカテゴリーラベルをつける。それに対してSCATではインタビューログなどから重要と思われるキーワードを抽出し、それを一般的なキーワードに置換する。要するに第一段階では、いずれの手法も断片的情報を抽出する作業からスタートし、それを仮説に集約していく。内容的素片かキーワードかという点がちょっと異なるが、初心者にとっての容易さからいうとSCATのキーワード抽出の方が入りやすいように思う。その後、GTAではカテゴリーのグルーピングを行う。これはKJ法と基本的には同じである。テーマ・構成概念の構築と、それぞれの発話に密着した形で抽象化や一般化を行っていく。このあたり、まだ僕の理解が不十分なのかもしれないが、GTAは情報素片の脱文脈化を早期に行うのに対して、SCATでは文脈を重視した分析を行っているともいえるだろう。SCATでも最終的にはテーマや構成概念を集約することになるので、結果的に得られるものは同じになる(はず)である。した分析手法を利用していけば、徐々に自分に合った処理法を考えつくことになるだろうし、それでいいのだと思っている。オリジナルデータを尊重する姿勢だけは重要視すべきであり、自分の思い込みを正当化するような強引な過剰解釈を行うことは諫めねばならない。ビジネスシーンではスピードを重視しすぎる傾向があるが、十分な吟味なしには十分な結果は得られないということを肝に銘じておく必要がある。(18/12/18)「マジ価値」で挑む、freeeのUXデザイン。最近(過去90日間)の記事で、Facebookの「いいね!」が多かった記事をお見逃し無く。ネット広告への強い嫌悪感、テレビや新聞の倍以上に。いいね!私は変人コレクター。CEM」の提供を開始LINEのマーケ活用術――ナーチャリングからリピーター醸成まで解説するセミナー2/20開催MaaSが普及したら「自家用車を手放すことを検討する」48%【アクセンチュア調べ】2019年にもっとも注視されたテレビCMは、クボタ「壁がある。教育系】自社WEBサイトの運営および企画提案、リスティング広告・SNS広告などの広告出稿を中心に担当いただきます。2/19(水)@ステーションコンファレンス東京リピーターを呼び込む「究極の集客方法」。リピーターを呼び込む「究極の集客方法」。2019年12月すべて見るインフォメーションWeb担のメルマガを購読しませんか?Web担の記事がコンパクトに毎週届くメールマガジン「Web担ウィークリー」は、10万人が読んでいる人気メルマガ。忙しいあなたの情報収集力をアップさせる強い味方で、お得な情報もいち早く入手できます。編集後記サイトマップFAQ(よくある質問とその答)Web担に広告を掲載しませんか?購読者数10万人のメールマガジン広告をはじめとする広告サービスで、御社の認知向上やセミナー集客を強力にお手伝いいたします。