NVivoの分析機能の紹介

NVivoの質的データの管理・整理機能

■多種多様なデータを一元管理


インタビュー、自由回答形式のアンケート、音声、動画、画像、ソーシャルメディア等の質的データ(定性データ)を、NVivoの中で分析可能な形で一元管理・整理し、質的研究を効率化します。 一元管理されているので、検索や元データの参照も容易です。コーディングした箇所がどのような文脈で発言されたのか等を確認したい時に、コーディング結果から元データを簡単に参照できます。

■作業履歴の管理機能(イベントログ機能・コーディングストライプ)


イベントログ機能を使うと、どのような作業をしたのか履歴を見返すことができます。自身の研究でどのようなプロセスを経て結論が導きだされたのかを後で確認する事が可能になり、研究のトレーサビリティが向上します。
また、データに対してどのようにコーディング(※1)を行ったか等も、コーディングストライプの機能で可視化できます。

研究グループでNVivoを利用すれば、1つの質的データに対して、各々がどのようなコーディングをしたか把握でき、共通性のあるコーディングを使えば、信頼性・妥当性を担保する分析が可能です。

※1:コーディング … カテゴリ分け

■音声データ書き起こし補助機能(トランスクライブモード)


NVivoは、便利な書き起こし補助機能(※2)が搭載されています。書き起こしを補助する機能を使えば、低速再生等も使い音声データの書き起こしが可能です。

また、書き起こしの際に音声データに対してタイムスタンプが付くので、特定の個所のみを後で容易に聞き返せます。どういったトーンでの発言だったかも書き起こし後に簡単に確認できます。

もちろん、書き起こしに対してコーディング(カテゴリ分け)や可視化などの機能をつかって分析を進めることもできます。

※2:書き起こし補助機能 … 自動で音声データを書き起こすものではありません。

■属性ごとの分類(ケースノード)


収集したデータに対して属性値を持たせることができます。例えば、インタビュー対象者の性別・年齢・居住地などを設定することによって、分析の際、その属性を軸に属性ごとの特色などを見ていくことが可能です。属性は自由に設定できます。

NVivoの探索・分析機能

■テーマやコンセプト、感情を自動でカテゴリ化


大量のテキストデータから出現する単語を切り出し、テーマやコンセプト、感情を特定するコーディングを自動で行えます。分析の切り口を探る際にも有効で、自分では気付けなかった視点を獲得できます。

テーマ、コンセプトを自動でカテゴリ化することで、頻出語とその類似語を特定し、周囲の文章もコーディングします。また、感情を自動でカテゴリ化することで、肯定的な文章、否定的な文章をコーディングすることができます。

コーディング結果から気に入ったノード(※3)があれば、自身が作ったノードに移動させることもできます。


※3:ノード … コーディングした情報が格納されているフォルダ。

■頻出語を可視化して俯瞰(頻出語クエリ:単語クラウド・ワードツリー)


「どんな言葉が使われているか」「何が論じられているか」を視覚的に確認することができます。別の角度や始点からデータを眺め、集めてきたデータで見落としていた点や、自身の見解と一致しているか等を確認できます。

自身の分析で重視していなかった単語などを見つけ、新たなノードを作成したり、そこからさらにテキスト検索クエリ等を使い深堀りすることも可能です。

■注目したい単語の前後関係を表示(テキスト検索クエリ:ワードツリー)


大量のテキストデータの中で、着目した単語の前後にどんな言葉が使われているかを体系的に表示します。また、気になった言葉の前後の文脈も、参照元を表示させることで簡単に確認することができます。

■比較したい2者間の共通項・違いを表示(比較ダイアグラム)


ケース、ソース、ノードを比較して、2者間での共通点、一方のみに存在する項目などを見ることができます。

■テーマ・コンセプトや発言者毎の要約を作成(フレームワークマトリックスと自動サマライズ機能)


事前にコーディングしたあるテーマ、コンセプトに対して、誰がどのように発言しているかを表として簡単にまとめることができます。コーディングしたテーマ、コンセプトを、人、場所等の属性ごとに見ていくことで可能になるので、発言者毎、テーマ・コンセプト毎の発言内容のまとめを可能にします。

さらに、EndNoteなどから文献情報を取り込んで、テーマやコンセプトごとにコーディングを行えば、記憶に頼ることなく論文ごとに着目した点をまとめ上げることができるので、先行研究・論文レビューが効率化します。

■コネクション、コネクションの不足を視覚化(中心的ソシオグラム ※4)


ソーシャルネットワーク解析で、ある特定の中心的ケースがどのように他のケースと繋がっているか、また他のケース同士はどのように繋がっているか可視化することができます。



※4:Plusのみの機能です

 

 

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