2009年10月27日

「質的研究実践ノート -研究プロセスを進めるclueとポイント-」

ムカラバでは、ゴリラを筆頭に、類人猿やサルの直接観察に基づく調査ができるようになってきた。とはいえ、多くの観察は断片的で、定量的なデータを大量に収集するのは難しい。

また、ムカラバに限らず、サルのフィールド調査では、まれにしか起きないが、重要な考察につながるような事象を観察する幸運に恵まれることもある。しかし、そういった観察はどうやって研究に生かせばよいのか、悩ましい。

研究者の中には、たった一つの観察から鋭い洞察をする人もいるが、逆に妄想を膨らませるだけ膨らませたあげく、観察事実とはほとんど無関係な自分の持論を延々とゼミや研究会で展開する人もいる。

それはともかく、生起頻度が低く、かつ定量化が難しい事象を蓄えてゆき、そこから類人猿の社会生態についてもっと豊かな記述ができないものだろうか。ムカラバのチンパンジーに関していえば、少なくとも今後数年間は、そうした質的なデータに頼らないと物がいえないだろう。そう考えて、エスノグラフィーの方法論としての「質的データ分析 (Qualitative Data Analysis; QDA)」に関心をもった。

QDAに興味をもったきっかけは佐藤郁哉氏のフィールドワークに関する著作だ。だからQDAの実際の方法論についても、彼の著作から読んでもよかったのだが、ちょっと違う分野でのQDAの活用事例を知りたくなったのと、うちの学生たちの卒論指導にも使えるような本をと思い、本書を購入した。著者は臨床の精神科医であると同時に、質的研究によってケア技術やケアの対象者をめぐる諸問題を研究している人らしい。


短くて読みやすい。すぐ読みおわった。良心的な本である。類書をまだ読んでいないので、他の本と比較して批評することはできないが、著者自身の研究プロセスにもとづく例がふんだんに紹介してあり、QDAの初学者は、僕のような分野違いの人間でも、実際の分析の雰囲気をリアルに感じながら読むことができた。

内容はQDAだけではなく、QDAを用いた研究プロジェクトの計画から実施、分析そしてプレゼンと論文発表までの流れ全体を網羅して解説しているので、とくに福祉分野でこれから研究をしようという人には研究そのものの入門書としても使えるだろう。つまりうちの学生むけ教科書としてとても有用だ。

著者の実体験を中心に書かれているため、QDAのさまざまな技法をすべて網羅しているわけではなさそうだ。詳しく書かれているのは、録音されたインタビューを文字おこししたデータから「テキストのスライス」を作り、そこからさらに概念抽出を行なうやりかたの一例だけである。参与観察から得られたフィールドノーツをどう処理するか、ということは説明されていなかった。

それでも本書が僕にとって有用だったと思えるのは、著者の研究姿勢である。著者は、QDAの手続を踏めば自動的に物事が整理されて現象を理解する概念が抽出されてくるわけではないと言う。

もちろんそんなことはわかってる、といいたいのだが、自分の心のどこかに「QDAのテクニックを習得すれば、断片的なチンプの観察から、楽にいろんなことを読みとれるようになるだろう」という浅はかな期待があったことに気付かされた。

質的データが必要とされるのは、いまだにその現象が十分に認知されていない場合や認知はされていても具体的な内容が不明な場合、主観的な現象の体験のありかたや現象の評価を記述することが必要な場合、あるいは文化の異なる集団でこれまで行われてきた研究成果が一般化できるかどうかを検討しなくてはならない場合、などである。(p.52)

本来かならずしも(量的分析を可能にするという意味での)客観性が担保されないような状況で、それでも何かを客観的に言わねばならないときが、質的データ分析の出番である。そこには、客観的でないものを客観的にする、という原理的困難がある。テクニックでなんとかなるものではない。

ではどうするかというと、結局ひとつひとつの現象をたんねんに検討するという作業が欠かせない。いくらテクニックを習得しても、量的データを統計ソフトで検定するかのように機械的にデータを処理することはできないのだろう。そのことをあらためて思い知らされた。

もうひとつ、質的研究を導入する際の注意点として参考になったのが、

(スーパーバイザーが研究者と話していると) どんなデータの解釈の折にも共通して出てくる概念がある。それが研究者自身にしかわからない、いわゆる「持論」なのか、今回の分析から新たに見出された「発見」なのかは、(スーパーバイザーが) 研究者の話を注意深く聞くことによって判別が可能である。(p.76)

というくだりである。上記引用は他の研究者をスーバーバイズする際の注意事項として書かれてたものだが、僕は研究者の態度として重要だと感じた。

僕はよく、森のなかで観察をしながら「あ、そうか。こういうことか」とひらめくことがある。しかし、なぜそういえるのかを考えたとき、かならずしもその根拠になる観察事実をきちんと示すことができない。それはつまり、そのひらめきが「発見」ではなく、単に「『持論』に合致させられそうな現象をピックアップ」しただけだからなのかもしれない。

僕はフィールドでの思いつきやひらめきを大事にしよう、と思う気持ちが強いが、フィールドで思いついたからといって何でもかんでも「そこには何かがあるはずだ」と思いこむのはよくないかもしれない。何かを思いついたら、それは持論ではなくたしかに発見なのか、再度観察事実をていねいにあたって確かめるという作業をこれからはしようと思った。

2009年10月25日

調査地のGISデータベース構築に挑戦(2): データソース

作業にとりかかるまえに、まずは使用するデータソースを選定する。

調査データ: GPSの waypoint と track

最重要なのは、フィールドで実際に得るさまざまなデータだ。踏査ルート、トランセクト、動植物やその痕跡の観察地点、人間の痕跡の観察地点、その他のランドマークだ。これらは、基本的にGPSに記録された waypoint または track データだが、既存の紙の地図上に記入されたものもある。

衛星画像: ETM+ (Landsat 7)

データの視覚化と、将来の植生解析のために、衛星画像を用いる。最近は高解像度の衛星画像を購入可能なようだ。JICA/JSTの予算で購入予定だが、データベースの試験的構築にあたっては、無償で入手可能なものから試してゆく。当面使うのは、Landsat 7が撮影した ETM+ だ。USGS (United States Global Survey)のウェブサイトから無償でダウンロードできる。

標高データ: SRTM

ムカラバの地形図はない。利用可能なのは、スペースシャトル・エンデバーによるSRTM (Suttle Radar Topography Mission) によって得られた解像度約1km90mの標高ラスターデータである。ETM+同様、USGSのウェブサイトから無償でダウンロードできる。

植生図、エコリージョン

CARPE (Central Africa Regional Program for the Environment) が、コンゴ盆地周辺の自然保護や生態研究に有用なGISデータを無償公開している。これらも使わせてもらう。また、WWF-Gambaが1990年代おわりに作成したムカラバ周辺の水系、道、集落のデータと植生図のデータも手元にある。

その他

GeoCommunityなど、使えそうな地図データを公開しているサイトはほかにもある。また、紙の地図もある。これらは、おいおい必要に応じて追加してゆく。

次回は、それぞれのデータソースの詳細と入手方法を記す。

2009年10月23日

調査地のGISデータベース構築に挑戦

9月から開始したJICA/JSTの地球規模課題対応国際科学技術協力事業「野生生物と人間の共生を通じた熱帯林の生物多様性保全」では、主要な成果のひとつとして調査地であるムカラバ国立公園の生態系マップの作成というものがある。年明けから広域で動植物相の調査を開始する予定だが、そのデータも、地理情報としっかり関連づけてゆかねばならない。

そのために、センサスの計画デザインと、GISを含む生態データのデータベースの構築が、僕の年内の仕事になる。

今回、GISも含め、データベースはすべてオープンソースのソフトウェアを使用する方針だ。なぜなら、いずれそれはガボンのIRETに移管するからだ。高価なソフトウェアでデータベースを組んでしまっても、のちのち使えない。

今考えているのは、GRASS GIS + SQLite + R + MapServer という組み合わせだ。OSはUbuntuのサーバ版にしようかデスクトップ版にしようか思案中。とりあえず、サーバにするマシンの選定をしつつ、自分のノートPC上にテストシステムを構築してみる。随時経過をアップしてゆきたい。

2009年10月19日

[失敗→解決] PlayOnLinuxでDistance 6.0のインストール

PlayOnLinuxでOffice2003」に記したように、PlayOnLinuxによって、UbuntuにWindows用のソフトを導入する敷居がとても低くなった。

そこで試してみたのが、動物の密度調査のために開発されたDistance Programだ。JICA/JSTのプロジェクトで哺乳類相のセンサスを行うので、ぜひとも使えるようにしたいところだ。

Distanceのサイトから最新版をダウンロードして、PlayOnLinuxで手動インストールを試みる。何の問題もなくインストールは終了した。

ところがいざ起動すると、

Jet VBA file (VBAJET.dll for 16-bit versions, or VBAJET32.dll for 32-bit versions) is missing.
というエラーメッセージが表示され、起動できない。vbajetで検索すると、vbajet32.dllをダウンロードできるサイトが山のようにヒットした。そのうちの一つからダウンロードし、wineprefixのdistance→drive_c→windows→system32のなかにvbajet32.dllをコピーする。

再度起動すると、今度は

Unexpected error in Distance Database Engine.
Source: D6DbEng.ProjectSettings.Initialize
Internal Error number: 429.
Internal Error description: "ActiveX component can't create object".
というメッセージが表示され、やはり起動できなかった。


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2009年10月17日

GPSのトラックをGoogleearthに表示する

調査中にGPSに記録したトラックログやポイントデータをどう活用するか思案中。
とりあえず地図上に表示してみるには、Googleearthがお手軽だ。

データの変換はGPSBabelで行なう。

GPSからのデータ吸い出しの基本は、GPSBabelでusb接続のGPSのデータを吸い出す方法に記した通り。

地理情報データをGoogleearthで表示するには、kml形式に変換する必要がある。GPSBabelはkmlもサポートしているので簡単。

GPSから直接吸い出す場合は、

> gpsbabel -i garmin -f usb: -o kml -F filename.kml

でOK。既に保存したGPXファイルを変換するなら、

> gpsbabel -i gpx -f filename.gpx -o kml -F filename.kml

でOK。

あとは、作成したkmlファイルをGoogleearthから開けば下の写真のようにトラックデータが表示される(クリックで拡大画像)。

20090823track.jpg

なかなか見栄えがよい。アクティブトラックなら、時間軸にそって「再生」することもできる。

ただ問題がいくつか。(1) 見栄えがよい、だから何?という問題と、(2) Googleearthの衛星画像とトラックログが微妙にずれている。Googleearthがどんな画像ソースをどう処理しているのかわからないので、今のところ見て楽しいという以外の利用法がわからない。

やはり、GPSデータをもっと活用しようと思うなら、きちんとGISシステムを組む必要がある。

2009年10月 1日

第63回日本人類学会大会

明後日から第63回日本人類学会。土曜の朝からなので明日から前泊で 東京
久しぶりに発表します。