# オープニング、プレミアムリンク おはようございます。 エビデンスに基づく人生デザイン、ドクターリンがお送りしています。 最新研究の解説や、エビデンスに基づく実践、 エビデンスとベースとプラクティスEBPをプレミアムでは実施しています。 7月に始めたところなので、ぜひ最初7月、8月は毎日配信していたので聞いてみてください。 では、いってらっしゃい。 # 研究初学者達へ、質的研究はまじでやめとけと思う 今日は久しぶりにレギュラー放送のコンテンツを撮ってみようと思いました。 身の回りで研究所学者の人たち、また大学院を目指す人たちの陰性が増えてきたんですけれども、 それで気になるところがありまして、私はヒエラルキについてよくしゃべるんですけどね。 研究のヒエラルキ、信頼者のヒエラルキがあるんですよ。 一番上にメタ分析、システマティックレビュー、そしてRCT、無作為化比較試験とかがあるわけね。 これ全部量的研究なんですよね。 統計学を駆使して、確からしいこういうことが効果があるんじゃないかという結果を見せるんですよね、数字でね。 一番下にあるのが専門家の意見とかですよ。 専門家の意見って何かというと、私も研究者だけれども、今エビデンスを持ってはいなくて手元に。 エビデンスがない限りは、論文とかオリジナルアーティクル、オリジナルソースがない限りは、 専門家の意見は、いろいろ知識があってね、研究者だし、それらしいことを話せるわけですよね。 一般の人よりは確からしいことを話せるという状況ではあるんだけれども、それでも一番下なんだよね、専門家の意見ってね。 だからテレビのコメンテーターとか、専門家、辞書専門家なのかわからないですけれども。 ああいうのも本当に情報のランク的には低いんですよね。 一般の人のSNSとかブログとかで、これはこうであるみたいな情報っていうのは比べ物にならないぐらい、情報の信頼性としては低いわけですよね。 やっぱり学術的であることっていうのはすごく重要だと思っていて、 学術的ってどういうことかというと、エビデンスに基づいているということですよね。 科学的なデータとか論拠、そういったものに根拠を持っているというところが学術的であるし、そして検証可能であるということも大事なんですね。 私たちは論文を書くときに、一行ごとに引用文献がつくんですよ。 だってそれをステートメントするのに、これは妄想じゃないですよということを、ちゃんと先行文献があって、こういうことを何本かの論文が言っているんですよということをステートメントするわけですよね。 その論文を読んだ人は、リファレンスを読みに行けたりするわけじゃないですか。 本当だね、このステートメントは確からしいねとリファレンスを見ても、そのリファレンスの信頼性も大事なんだよね。 どっかのニュースペーパーとか、どっかのブログとかから、もし引用で、そんなことはないと思うけど、学術論文で商業紙を引用していたりしたら、それはちょっとどういうことってなるし、絶対通らないですよね。 衆論とか博論のディフェンスで絶対通らないです。そんなものを引用していたらね。 必ずオリジナルアーティクルとか、レベルの高い、信頼性の高い客観的な、学術的な論文を引用する必要があるわけですし、私はそれを引用してますよと証拠として、このステートメントには根拠がありますよということで出していくわけです。 本当に一行ごとぐらいにディファレンスが入ってくるんですよね。 それぐらいのレベルで、やっぱり何かを言うときには、本当はこれはこういう根拠があってっていうのが学術の世界です。 今私が配信しているのは、そんなレベルじゃないんですよね。 ただ、自分の試験、専門家の意見とは言えるかもしれません。 ちゃんと経験があって、今まで関わってきた方たちが苦労しているのも見ていて、 本当にこれだけはやめた方がいいよっていうのが、初学者が質的研究をするということですね。 質的研究の位置づけは、情報の信頼性の位置づけってものすごい低いですよ。 専門家の意見と同じぐらいか、ちょっと上ぐらいなんですよね。 質的研究がされるときってどういうときかというと、まず量的研究と質的研究の違いを知らない人もいるかもしれないんですが、 量はその通り数字を使うんですよね。 統計解析とか、少なくとも記述統計、パーセンテージとか、一番レベルが低くて記述統計ですよね。 パーセンテージとか合計とか、統計解析を含まないものも含めて量的研究ということになりますが、 数字なので明確なんですよね。 結果がクリアに出るっていうのが量的研究です。 それに対して質的研究って何かっていうと、これはもう全部文章で表現していくっていうものなんですが、 多岐にわたりますよ。 現象学的研究とか、エスノグラフィーとか、グランデッドセオリーとか、ケーススタディ、フィールドワーク、フィールドノート、インタビューもね、 構造化とか非構造化、インデックスとかありますし、あとフォーカスグループ、グループインタビューとか、 種類がたくさんあるけれども、全部ね、やっぱり人の喋った内容を記述していって、 それを読解して、学術的な文脈で表現していくということが必要なんですね。 現象学とかだと、その場で何が起こっているかみたいなことも表現していくんですけれども、 これめっちゃ大変じゃないですかって思うんですよね。 バイアスを持たないで、自分というツールを使うのにバイアスを持たないで、 逆感的にその現象を理解したり、その人が話している内容を理解するってものすごく困難だと思うんですよね。 私は、諸学者は量的研究から入った方がいいよって思うんですよね。 なんでその方がいいよって、量の方がいいよっていうよりも、質的研究がどんだけ大変かっていうのを話すと、 その人自身が、研究者自身がツールになるわけですよ。 その目が節穴で、その耳が節穴であれば、現象を見落とすし、聞き落とすわけですよね。 例えばインタビューとかしていて、大事なことを対象者が言っているのに、 ちゃんと掘り下げないとかっていうこともツールが悪かったら起こるじゃないですか。 思いません? 相手がどういう心情でその言葉を発しているかっていうところまで、読み取れますかって思うんですよね。 例えば、私が疲れましたって言ったときに、この疲れましたの背景にどういうものが広がっているのかわからないでしょ。 だから掘り下げていかなきゃいけなかったりするんだけど、どうやって掘り下げますかって。 話してもらっているインタビューって、何回もやれるわけじゃないんですよね。 1回受けて、そのものをテープを越しして分類していったりする作業があるんですけれども、 その1回で取りこぼさずに、何が起こっているのかっていうのを正確に読み取って、 レコーディングした内容とその時の状況から正確に表現していくって本当にできるの?って思うわけですよ。 バイアスなしに正確にその現象を読み取っていくっていうことはね。 難しいです。私はできますよって言う人は、ものすごくそういうのを長けてるんですよ。 表現もできますよって言う人は、頑張ってくださいって思いますけれども。 幸いですね、このボイシーにはAI文字起こしっていうのがあるんですよね。 よかったらですね、トライしてみたらいいかなと思います。 AI文字起こしっていうのを使って、私がどういうふうなことを話をしてっていうのをまとめて誰かに伝える。 伝えた内容がちゃんと相手に伝わっているかどうか。 相手に伝わった内容とまたここに戻ってきて、その生成AIの文字起こしとまた見比べてみるっていうので、 どれくらいできるかっていうのをやってみたらいいかなと思うんです。 ここは単純明快な話なので、そんなにズレは起こらないと思うけれども、 この文字起こしをやるのもめっちゃ大変だからね。 # 研究室は本当に選んだ方がいい、研究者業績検索で業績確認と面談はした方がいい ちょっと長くなっちゃいました。 質的研究って位置づけとしてはめっちゃ低いんですよね。 質やってる人が文字起こしして、インタビューの構造化とかね、 どういうことを聞いていくかとか、その前に文献レビューなんですよね。 文献レビューで始まって、文献レビューで研究って終わるんですけれども、 どれだけ良い研究論文を読んだかで、ほとんど研究デザインって決まっちゃうんですよね。 研究先行文献を読んで、どういう背景があって、何が分かってて、何が分かんなくて、 どんなツールが使われて、何が測定されて、というようなことをですね、 いろんな研究を読んで初めて分かるわけじゃないですか。 で、ちゃんと先行文献を読まない研究者はもうダメですよね。 だって、自分の一人の考えで、一から組み立てていくのって、すごく無理があると思うんですよね。 それだったら、それこそ、筆的研究から始めなきゃね、みたいな話なんですよ。 私が今調べようと思っていることは、どういう現象が起こっているんだろうか、みたいなところからやるから、 それだったらね、何も分かってないんだったら、筆的研究からやったらいいよ。 何も分かってないフィールドだったら、でも今そんなことないじゃんって思うんですよね。 あらゆる研究がされているわけですよ。 人が思いつくことなんて、誰かが研究しているわけですよ。 そういうのを読まないで、いきなりまたゼロから始めるって、やっぱりすごく損だし、 ディフェンスの時に、これ研究あるよね、もともとね、みたいになりますよね。 集論、大学によるんだと思うんだけど、やっぱり雑誌に載せなきゃいけないじゃない。 集論だろうが、白論だろうが、学術誌に載せなきゃいけなくて、やっぱり価値のない論文って載らないですよね。 アクセプトされないから。 ちなみに筆的研究はめちゃくちゃプロセスが大変だけれども、 ひいひい言いながらコーディングとかやっている姿を見て、何回も何回もスクリプトを読んで、 それをコーディング、こうでもない、結局出したコーディングも、 それはこういう捉え方もあるんじゃないって必ず言われるんだよね。そりゃそうだよね。 地位が低いっていうのもある。 努力とか時間とかエネルギーの割に、すごく地位が低いです。 筆的研究はアクセプトされにくいですね。 私、サポートをしたことがあるけれども、論文投稿のサポートをしたときに、 筆的研究を受けてくれる雑誌が本当に少なくて、 そういうところはめっちゃ時間もかかるし、載るまでにね。 っていう苦労がありますよっていうことをお伝えしておこうかなと思いました。 数学ができないから私は文系みたいな話も全然違うんですよねって思って、 文系と理系って何だって本当思うんですけども、 研究するのには両方必要だろうって思うんですよね。 だって表現しなきゃいけないからね。 量的研究者であっても、やっぱりそれを正確に伝える、事実を伝えるみたいなことができないといけないわけでしょ。 だから両方必要だよね、研究者はねって思うんですよね。 文系も理系もないです。 統計解析はちょうど勉強すればいい。 論文を読んでいけば、たくさん読んでいれば、そのうち調べてね、何度も何度も調べて、 その時は分かって、それで忘れて、また同じのが出てきて、また調べてみたいなのを繰り返していたら、 いつか分かると思うから、考えてみてくださいって思いますね。 本当に自分が一人で対象に向かって、その情報を責任を持って取り出そうとする時のプレッシャーって結構大変だなって思うんですよね。 地位は低いです。 エネルギーはめっちゃ大きいです。って思います。 あとはね、メンターの質問に悪いことがありますね。 筆的研究やってもいいよっていう人は、ものすごく有名な筆的研究者だったらいいけれども、 あんまり研究論文を書いてない人とかだったら、多分指導できない。 指導できないし、スーパーファイザーが必ずつかないといけないんだよね。 それこそエクスペリエンストな筆的研究者が誰か連れてこないといけないんだよ。 それが信頼性になるんだよね、その研究のね。 量的研究に関しては、例えば使うツールとか評価の指標とかが信頼性・妥当性があるかっていうのは論文で出てるわけだから、 それで済むんだけれども、誰か探してこなきゃいけないっていうのとかね、大変だなって思います。 大学院で勉強しようとか、どんな研究したいなとか、思ってる人とかはちょっと考えたほうがいいっていうのと、 あと研究室選びについては、やっぱりメンターを選ぶってすごい大事なんですよね。 指導できる人とできない人がいます。 研究者のサイトでその人の業績とかをちゃんと見極めて、自分を指導できるのかなっていうのをちゃんと見て、 そして研究室訪問もお願いして、選んで相性が合うかどうかね。 いろんなプロセスがありますけれども、それはちょっと皆さんいろんなところを調べて分かっていると思うので、 頑張ってくださいっていうことでした。 どの研究初心者にも言いたいのは、論文読め、英語論文読みまくるです。 でも日本語だけでいいフィールドもあるのかもしれないから、ちょっと私は私のフィールドしか分からないので、 すいません、他のフィールドの人はごめんなさい。 本日はご視聴ありがとうございました。 # クロージング、たまっちさんよっしーさんコラボお知らせ お聴きいただきありがとうございました。 コラボの予定です。 8日の午後8時からたまっちさんと初コラボさせていただきます。 そして11日は午後2時からヨッシーさんとコラボさせていただきます。 ありがたいことです。よろしくお願いします。楽しみにしています。 はい、というわけで配信を聞いていただきありがとうございました。 良い一日を。