質的研究において、データの分析は定性的な手法によって行われます。その分析の一つに、コード化・カテゴリ化があります。
コード化は、データ中のテキストを要素に分解し、それぞれにラベル（コード）を付けることを指します。このラベルは、そのテキストがどのようなテーマやカテゴリに属するかを表現します。例えば、インタビューのテキストデータから「家族関係」、「職業」、「ライフスタイル」などのラベルを付けることができます。
カテゴリ化は、同じまたは類似のテーマやカテゴリに属するコードをグループ化することを指します。これによって、より広範なテーマやトピックが特定され、より高次の概念やパターンが明らかになります。例えば、前述の「家族関係」、「職業」、「ライフスタイル」などのラベルをグループ化して「生活スタイル」というカテゴリにまとめることができます。
コード化・カテゴリ化によって、研究者はデータからパターンやトレンドを発見し、洞察を得ることができます。
コード化の際には、細かく詳細な表現と端的な表現のどちらが望ましいかは、研究目的や研究者の分析戦略によって異なります。
細かく詳細な表現を選択する場合、分析により高い精度が期待できます。細かいコードを付けることで、研究者はテキスト内の微細なニュアンスを正確に捉え、深い理解を得ることができます。しかし、コードの数が多くなるため、分析に必要な時間や労力が増えることがあります。
一方で、端的な表現を選択する場合、より大きなカテゴリーにまとめられ、比較的簡単な分析が可能となります。簡略化されたコードを使うことで、研究者はより広範なトピックを把握することができますが、詳細な情報が欠落する可能性があります。
したがって、コード化の際には、研究目的や研究者の分析戦略に合わせて、細かく詳細な表現と端的な表現のどちらを選択するかを決定する必要があります。
これは一般論であり、見識の高い研究者の方であれば、時間・労力とコードを比較しないはずであり、少なくとも上述のような「家族関係」、「職業」、「ライフスタイル」は簡略化しすぎている感がある。
度合いにもよるものの、細かいほうがいいと思う。
