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カテゴリー化とは

time 2025/06/16

「カテゴリー化」とは、質的研究においてデータの意味を構造的に理解するための中核的なプロセスです。特にインタビュー記録や観察メモといった非構造的な情報を扱う際に、ばらばらな言葉や文脈の中から意味のまとまりを見出し、それを整理・統合する手段として用いられます。カテゴリー化は単なる分類作業ではなく、研究者が対象となる現象の本質に迫るための「思考の枠組み」を構築していく営みであると言えます。

このプロセスは、しばしば「コード化」に続いて実施されます。コード化とは、元データから意味のある断片（単語、文、表現など）を抜き出し、それぞれに簡潔なラベルを付ける工程です。たとえば、「在宅勤務では子どもが騒いで集中できない」という発言に対して、「集中困難」「子どもの影響」「作業環境の問題」といったコードを付与することが考えられます。コード化はデータを細かく分解する作業であり、データを読み込む研究者の視点が如実に表れます。

一方、カテゴリー化はそうした無数のコードを意味や文脈に基づいて束ね、より抽象的なグループにまとめ上げる作業です。たとえば、「集中困難」「オンオフの切り替えが難しい」「家族との距離が近すぎる」といったコード群は、「在宅勤務における課題」というカテゴリーとして統合できるかもしれません。ここで求められるのは、個別の事象の背後にある共通の性質や構造を見出す洞察力です。カテゴリーは、分析を進める中でさらに上位の「コアカテゴリー」へと発展し、やがて理論やモデルの構築につながる足がかりにもなります。

質的研究におけるカテゴリー化の重要性は、単に整理整頓のために行われるという点にとどまりません。それは、対象者の語りや行動に内在する意味の層をすくい上げ、研究者が問いかけている問題の構造を明らかにしていく営みです。カテゴリー化がなければ、質的データは単なる断片の集合で終わってしまいます。しかし、意味のあるまとまりとして再構成されることによって、初めてそのデータは「語る」ようになるのです。

ただし、カテゴリー化は機械的に行えるものではありません。研究者の主観や先入観が入り込む余地が常にあるため、どのような基準でコードを統合し、どのような意味でカテゴリーを定義したのかというプロセスの透明性が求められます。信頼性と妥当性を確保するためには、他の研究者との検討やデータの再確認といった手間も欠かせません。

このようにして行われるカテゴリー化は、質的研究において単なる中間工程ではなく、データを意味に変える鍵そのものです。それは、研究対象が持つ多層的な現実に接近し、理論生成へとつながる知的な跳躍の第一歩であると言えるでしょう。