【厳選】無料で使える質的データ分析のための質的研究ソフトウェア【２選】

　質的研究は、その独自性と重要性から、研究方法において特別な位置を占めています。量的研究が数値データや統計分析に焦点を当てるのとは対照的に、質的研究は人間の行動や知覚に関する非数値データに焦点を当てます。この手法を通じて、「なぜ」ある現象が起こるのか、「どのように」それが起こるのかといった、様々な現象の背後にある理由の理解を目指し、数字だけでは把握できない文脈に基づいた洞察を提供します。社会科学、人文科学、マーケティングなど、人間の経験や視点を理解することが重要とされる領域で、この研究方法は広く採用されています。

　しかしながら、非数値データである質的データの豊かさには、データ分析にともなう課題があります。通常、質的データ分析（Qualitative Data Analysis）のプロセスは、複雑で時間がかかるものであり、研究者はインタビュー記録、フィールドノート、ソーシャルメディアの投稿など、大量のデータを丹念に読み解き、パターン、テーマ、関係性を明らかにする必要があります。このような、質的データ分析は、研究者が収集したデータの意味を理解し、そこから有益で実用的な洞察を引き出せるようにするための体系的なアプローチですが、そうした背景から質的データ分析の課題が一層際立ってきます。

　煩雑な質的データ分析ですが、そのハードルを下げるべく様々なソフトウェアが開発されています。それを使うと、質的データを管理し、整理し、分析する質的データ分析のプロセスが効率化できる場合があります。有料のソフトウェアにはMAXQDA、NVivoなど、無料のソフトウェアにはTaguetteやQualCoderなどがあります。これらは、質的データ分析を効率よく進めるための機能を備えています。

　本記事では、質的データ分析のための無料ソフトウェアであるTaguetteとQualCoderの要点を簡潔に解説します。つまり、本記事ではそれぞれの特徴を説明し、どのように使用することができるか、そして長所と短所は何かを比較します。読者は本記事を読むことによって、質的データ分析で使える無料ソフトウェアの理解を深めることができます。なお、私が試した限りでは、両方とも日本語のテキストデータを扱えました。扱いたいデータが実際に扱えるかどうかは、ご自身で確認してみてくださいね。

　本題に入る前に、質的データ分析ソフトウェアが何を目指し、なぜそれが研究者にとって価値のあるツールなのかを理解することが重要です。基本的に、質的データ分析ソフトウェアは、研究者がデータをより効率的に管理・分析できるよう支援します。このソフトウェアを利用することで、様々なソースからデータを取り込み、それを意味のある方法で整理し、データの内容に基づいてコードやタグを適用することができます。

　この手順は「コーディング（coding）」と呼ばれ、質的データ分析の基本的な部分を形成しています。研究者はコーディングの結果を基に、理論を作成したり（グラウンデッドセオリーアプローチ）、テーマを抽出したり（テーマティック分析）、データの出現頻度を明らかにしたり（内容分析）することができます。このように、質的データ分析ソフトウェアは、研究者がデータを管理しやすい断片に分割し、パターンやテーマを特定し、異なるデータセグメント間の関連性を描き出すプロセスをサポートします。

　質的データ分析にソフトウェアを利用することの利点は多岐にわたります。その最たる例として、必要な時間と労力を節約できる点があります。紙の束や複数のデジタルファイルを手作業で探し回る代わりに、すべてのデータを1つの場所に集約し、簡単にアクセスして整理することができます。ただし、全ての質的データ分析ソフトウェアはまったく同じ使い勝手というわけではありません。例えば、非常に使いやすいものもあれば、使用にあたって急激な学習曲線がともなうことがあります。ソフトウェアの使用にあたっては、そこから得られる利点だけでなく、それぞれの違いについても理解しておくとよいです。

　次のセクションでは、TaguetteとQualCoderの特徴、使いやすさ、データとの互換性にかかる要点を解説します。なお、実際に使用するにあたっては、必ず公式サイトで詳細を確認してください。

　Taguetteは、アクセシビリティとユーザーフレンドリーさを重視する研究者とプログラマーのチームによって開発されたフリーでオープンソースの質的データ分析ツールです。その開発の背後には、質的データ分析に高いコストパフォーマンスを提供し、同時に効率性と信頼性を保証する、という狙いがあります。そのオープンソースという特性はTaguetteを他の類似ツールから際立たせており、これにより世界中の研究者にとって価値あるリソースとなっています。

データのインポートと管理： Taguetteは.pdf、.docx、.txt、.odt、.md、.htmlなど、さまざまな形式のファイルに対応しており、元のフォーマットに関係なくデータをスムーズにインポートして管理することが可能です。

コーディングとタグ付け： Taguetteでは、データのコーディングとカテゴリー化を容易に行うため、情報に対してタグを作成して適用することができます。「interesting」というタグも既に設定されており、コーディング開始時の手間を省くことができます。

共同作業機能： サーバーでTaguetteを使用している場合、他の研究者とプロジェクトを共有して共同で作業することが可能です。共同作業者を追加し、その権限を管理し、同じデータセットで作業を行うことができます。

データの可視化とレポート作成：Taguetteは、タグ付けされたデータを視覚的に表現することで、分析や解釈を容易にします。さらに、データ、タグ、ハイライト、コードブック、プロジェクト全体を様々な形式でエクスポートすることも可能です。

インストール：Taguetteのインストールは簡単です。macOS、Windows、LinuxのどのOSを使用していても、ダウンロードしてコンピューターにインストールすることができます。サーバー上での使用を希望する場合は、その手順を詳細に説明したガイドが提供されています。

基本的な操作方法：Taguetteをインストールしたら、新しいプロジェクトを作成し、ドキュメントをアップロードし、タグ付けを開始します。「Getting Started」ガイドがTaguetteのウェブサイト上にあり、そこではソフトウェアの操作手順がステップバイステップで説明されています。

【メリット】

1. 緩やかな学習曲線であり、初心者でも使いやすい

2. 幅広いファイル形式に対応している

3. チームでのプロジェクトに対応した共同作業機能を提供している

4. データの可視化およびレポート作成ツールが利用可能である

【デメリット】

1. 比較的新しいツールであるため、既存の有名な商用質的データ分析ソフトウェアに比べて、全ての機能を備えていない

2.デスクトップ版では共同作業機能が利用できないため、一部のユーザーにとって制約となる可能性がある

　QualCoderは、Colin Curtain氏が博士課程でRQDAを使った経験から、Pythonを用いて同様のツールを作りたいという思いから生まれた多機能の質的データ分析ソフトウェアです。QualCoderは、Linux、Windows、MacOSなどといった多様なオペレーティングシステムで使用することができます。

データのインポートと管理：QualCoderは、テキスト、画像、音声、動画といった幅広い種類のデータに対応しています。また、CSVやExcel（xlsx形式）による調査データのインポート、RIS形式のプレーンテキストによる参考文献のインポートも可能です。

コーディングとタグ付け：QualCoderは、テキスト、画像、音声、ビデオファイルに対して包括的なコーディングインターフェースを提供します。

共同作業機能：QualCoderは、リアルタイムでの共同作業をサポートしてはいませんが、別々のQualCoderプロジェクトを使用することは可能です。また、２名のコーダーのコーディングの比較ができます。

データの可視化とレポート作成：QualCoderは、コーディングレポート、コードの頻度、コード間の関係など、様々なレポートオプションを提供します。また、カテゴリやコードのグラフ、チャートなどの可視化も可能です。

インストール：QualCoderはPython 3を基に開発され、Qt6グラフィカル・インターフェースを使用しています。ソフトウェアを実行するにはPythonのバージョン3.7以上が推奨されます。インストール方法はオペレーティングシステムにより異なります。

基本的な操作方法：QualCoderのGitHub wikiでは、ソフトウェアの設定方法、属性の設定からテキスト、画像、音声、動画のコーディングまで、詳細な操作ガイドが提供されています。

【メリット】

1. 幅広いデータタイプに対応している

2. 包括的なコーディングおよびタグ付け機能を提供している

3. コーディングの比較ができる

4. 多様なデータの可視化およびレポート作成オプションを提供している

【デメリット】

1. リアルタイムの共同作業をサポートしていない

2. 初心者にとってはインストールが複雑である

3. インターフェースが直感的でなく、学習曲線が急である

　質的データ分析ソフトウェアを詳細に調査すると、各ツールには独自の強みが存在することがわかります。TaguetteとQualCoderは、それぞれ強力な機能を持ちつつ、研究のニーズに応じて一方がもう一方より適している可能性のある特有の機能を備えています。このセクションでは、これら2つのツールを比較し、類似点と相違点を明らかにし、どちらを選択すべきかのヒントを提供します。

　TaguetteとQualCoderはどちらも、質的なデータ分析を容易にするために開発されたツールです。データのインポートと管理、コーディングとタグ付け、データの可視化とレポート作成の機能が堅牢に備わっています。また、どちらもオープンソースで無料で利用可能であるため、予算に関わらず研究者が利用できます。さらに、テキスト、画像、そしてQualCoderの場合は音声や動画ファイルなど、様々なデータタイプに対応しています。これらの多機能性から、どちらのツールも多種多様な質的研究プロジェクトに適用できます。

　共通点が多い一方で、TaguetteとQualCoderの間には重要な違いも存在し、これがツールの選択に影響を与えます。主な違いの一つは、コラボレーション機能にあります。Taguetteはサーバー上での使用によりコラボレーションをサポートしますが、QualCoderは個別のプロジェクトを統合することができます。これにより、異なる研究者が独立して作業し、後でその成果を合わせることが可能です。

　もう一つの違いは、ユーザーインターフェースと使いやすさです。どちらのツールも使いやすさを追求していますが、インターフェースやワークフローは異なり、どちらが直感的に感じられるかはユーザーによります。どちらのツールが自分にとって使いやすいかを判断するためには、それぞれのツールを実際に使ってみることをお勧めします。

　さらに、両ツールはオープンソースですが、QualCoderはPythonで開発され、GitHubで公開されているため、ツールの修正や拡張を望むプログラミング経験者にとってはアクセスしやすいかもしれません。一方、Taguetteは技術的なバックグラウンドがない人でも利用しやすいよう、アクセシビリティと使いやすさに焦点を当てて開発されています。

　TaguetteとQualCoderのどちらを選ぶかは、研究の要求と個人の好みによります。共同でプロジェクトを進め、リアルタイムのコラボレーションをサポートするツールが必要な場合、Taguetteが適しているかもしれません。独立して研究を進める場合や、個々のプロジェクトを統合したい場合は、QualCoderが適しているでしょう。

　また、扱うデータの種類も選択の要素となります。音声や動画データを扱う研究では、QualCoderがこれらのデータ形式に対応していることが選択の決め手となるかもしれません。一方、主にテキストを扱う場合は、どちらのツールも十分な性能を発揮します。

　結局のところ、自分のニーズに最も合い、使いやすさを感じるツールが最善の選択となるでしょう。TaguetteもQualCoderも強力な機能を持つ質的データ分析用のツールで、どちらも研究者に無料のオープンソースツールとして提供されています。どちらを選んでも、質的データ分析作業に必要な機能を得ることができます。

　質的データ分析ソフトウェアについて説明するにあたり、これらのツールが研究プロセスにどれほど重要かを再確認することは大切です。TaguetteやQualCoderのような質的データ分析ソフトは、複雑で時間を要する質的データ分析プロセスを効率化します。これらのソフトウェアは、データのインポート、管理、コーディング、タグ付け、可視化、レポート作成などの機能を持ち、研究者の作業を容易で効率的なものにするために設計されています。

　TaguetteとQualCoderは、質的データ分析プロセスを改善するための強力で無料のオープンソースツールです。それぞれが持つ独自の長所を活かし、研究者のニーズに応じて開発されています。質的研究の初心者にとって、新しいソフトウェアツールの学習は困難に感じられるかもしれませんが、それぞれのツールを使いはじめるための詳細なガイドも用意されています。ぜひ、これらのツールを積極的に利用してみてください。それらはあなたの研究に新たな可能性をもたらし、データから得られる価値ある洞察を深める助けとなるでしょう。