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アフターコーディングとは

time 2025/05/29

「アフターコーディング（after coding）」という言葉は、分野によって異なる意味を持って用いられることがあります。

大きく分けると、1つは定性的研究（質的データ分析）において、テキストデータの解釈と理論化を進める分析プロセスを指す場合、もう1つはプログラミングやソフトウェア開発において、コーディング作業が終わった後に行うテストやリファクタリング、ドキュメント作成といった一連の工程を指す場合です。

本稿では、これらのうち特に研究実践の中で重要性が高まっている「質的研究におけるアフターコーディング」に焦点を当てます。

質的研究における「アフターコーディング」とは、テキストデータにコード（ラベル）を付ける作業を終えた後に行う、より高次の分析と解釈のプロセスを指します。この段階では、コーディングされた断片的なデータを整理・統合し、意味のあるカテゴリーへと発展させていく作業が中心となります。単なるデータの分類ではなく、そこから概念同士の関係性を見出し、研究全体の骨格となる理論や構造を描き出すことが目的です。

コーディングが終わった時点では、多くの研究者の手元に膨大な数のコードが存在しており、それぞれが何らかの意味や傾向を示しているものの、全体像はまだ曖昧なままです。アフターコーディングでは、そうしたコードを一つひとつ検討し、似た意味を持つものをグループ化することから始まります。たとえば、「疲労感」や「集中力の低下」といったコードは、「精神的ストレス」という抽象的なカテゴリーにまとめられるかもしれません。このようなカテゴリー化を通じて、データの構造が次第に明らかになっていきます。

カテゴリー同士の関係性を読み解くこともアフターコーディングの重要な役割です。ある現象が他の現象に影響を及ぼしているのか、時間的な流れの中でどう変化していくのか、あるいは対照的な側面を持っているのかといった視点から、概念同士のつながりを可視化していきます。この過程では、研究者自身の思考を深めながら、より包括的な理解に至ることが求められます。

さらに、アフターコーディングは単なるデータ整理にとどまらず、研究の主題や問いに対してどのように答えを導くかという点でも重要です。この段階で得られた知見をもとに、仮説の提示や理論の構築へと発展させていくことが、質的研究における本質的な成果となります。特にグラウンデッド・セオリーのような理論生成型の研究アプローチでは、アフターコーディングの質がそのまま研究の完成度に直結します。

このように、アフターコーディングは単なる「後処理」ではなく、研究者がデータから意味を引き出し、それを他者と共有可能な知見へと高めるための、極めて創造的で知的な作業なのです。分析の信頼性と妥当性を高めるためには、多角的な視点や他者との対話も重要となり、しばしばコードやカテゴリーの再検討が行われることもあります。研究の核心に迫るこのプロセスをいかに丁寧に進められるかが、質的研究の成果を左右するといっても過言ではありません。