2022年12月14日 / 最終更新日時 : 2022年12月14日 saso

MAXQDAのQTTが分析の質を向上させる

MAXQDA Blog 翻訳版

Monday, August 8, 2022

緊急医の代わりにドローンがかけつけ、事故現場で治療や救命処置を直接ほどこしてしてくれる日が来るとしたら？SFのように聞こえますが、これは実際に研究されているシナリオです。このブログでは、MAXQDAのエキスパートでヘルスケアアナリストのMatthew Loxtonが、戦略的先見性におけるシナリオベース分析（SBA）による代替未来の探索を例に、MAXQDA 2022の新しいワークスペースQTT（Questions, Themes and Theories）をどのように使用できるかを説明します。

＊Matthew Loxton氏の以前の投稿もMAXQDA Blog翻訳版でご覧いただけます
「戦略的先見性の研究にMAXQDAを使用 – 組織の政策と実践の分析」

データ分析におけるQDA（質的データ分析）ソフトウェアのメリットは？

MAXQDAのQTTについて詳しくお話しする前に、QDA ソフトウェアを使用することの利点を簡単に説明したいと思います。私たちのチームにとってそれが非常に有益であることが証明されている理由を説明します。ソフトウェアは、2つの方法で研究作業の品質と効率を大幅に向上させることができます。データを変換することと、そして、行動を導くことです。私たちは通常、前者のほうに重点を置いていますが、後者のほうに大きなメリットがある場合もあります。

1000文書を瞬時にレビュー

第一に、MAXQDA のような質的データ分析ソフトウェアは、データを操作することができます。つまり、手作業では非現実的であったり不可能であったりするような方法で、データのソートやフィルタリング、変換を行うことができるのです。例えば、MAXDictioでは、1000件の文書をふるいにかけ、2～5 語のフレーズがドキュメントコーパスに出現する頻度で順位付けし、文書や文書グループごとに、何文書に出現しているか、何回出現しているか、出現率の割合を見ることができます。

そして、これをドキュメントコーパスにおけるフレーズの出現率に比例したフォントの大きさのワードクラウドに変換することができます。手作業行うのは極めて非現実的であり、要求に応じてたった当日中に終えることは不可能でしょう。

また、MAXQDAでは特定の単語やフレーズを検索して自動的にコード化し、それらが出現した文や段落を取り出すことができます。これを千単位の文書からなるコーパスを対象に手作業で行うには、何ヶ月もかかるでしょう。ソフトウエアを使えば、これは数秒で正確に行うことができる簡単な作業です。このようなデータ処理により大幅に効率が改善します。

新しいQTTワークスペースで研究を向上させる

質的データ分析ソフトウェアが効率と品質を向上させる第二の方法は、私たちの仕事の進め方を形づくることです。こちらは、ソフトウェアがデータに対して多くの変換や操作を実行しないかもしれませんが、効率と品質を向上させる方法でアクションを促し、順序付けすることができます。例えば、MAXQDA 2022 のQTT(Question, Themes and Theories）機能は操作や変換をほとんど行いませんが、時間を最適化し、エラーを減らし、思考の流れを最大化する方法で研究者がどのように作業するかを形作ります。このブログでは、戦略的先見性（Strategic Foresight）におけるシナリオベース分析（SBA）の例を使って、QTTがどのように機能するかを説明します。

リサーチプロジェクト

SBAのアプローチでは、戦略的プランニングに使用されるもっともらしい代替的な未来を記述した数多くのシナリオを作成します。その目的は、リーダーが潜在的な未来の状態を把握し、望ましい未来に向けた思考と意思決定を行うことにあります。そうして、運命に任せて未来を決めるのではなく、最終的にどのような未来を手に入れるかに何らかの影響を与えることができるかもしれないのです。SBAの実務家の中には、対話とナラティブ、あるいは代替的な未来にのみ焦点を当てる人もいますが、私たちが提案するシナリオは表面上もっともらしいだけでなく、証拠の分析を通じて妥当性を獲得し、シナリオのすべての重要な要素のソースとなった文書や証拠まで確実にたどれるようにしたいと考えています。

典型的な SBA では、4つの代替的な未来のシナリオを策定します。1つは、すべてが現在の軌道に沿って続くベースラインの未来、もう1つは、以前に特定した重要な変化の力の極を調整した3つの代替的な未来です。

たとえば、「ヘルスケアにおける仕事の未来」というテーマでは、次の4つの大きな変化の力を特定しました。

人工知能の進化と導入
ロボティクスとドローン
生物製剤とナノテクノロジー
脆弱な人口構成

シナリオワークシートとしてのQTT

QTTの機能を使ってもっともらしい代替未来ごとにワークシートを作成することで、それぞれを区別し、主張や疑問に対する裏付けを示し、そのシナリオでは世界がどうなっているかを読者が理解できるような、独自のドキュメントを作成することができました。具体的な別の未来を描く手段として、QTTの中で、具体的なシナリオを描いた架空の小説を構築したのです。代替未来ごとの個別の疑問や特徴を明らかにするためにQTTの機能を使用しました。

こうした過程の中で、QTTは、より深い考察に値するシナリオの変化や新たな特徴に深く切り込むのに役立ちました。QTTは、15年後の傷害発生時の自律的ケアと患者の抽出に関するクライアントの質問に対する回答を導き出しました。この質問に対し、MAXMapsとクリエイティブコーディングを使い、自律的ケアの主要な要素や、このような未来に必要なケア・アンサンブルやテクノロジー・パッケージを特定し、首尾一貫したリサーチ・クエスチョンに仕上げました。

Document as you go – 作業を進めるにつれ仕上がっていくドキュメント

QTTのグラフィックは、コーディングや分析の途中でボタンをクリックするだけで収集されるため、これまでのようにスクリーンショットやエクスポートを手動で作成する必要がなくなりました。プロジェクト終了時にグラフィックをレポートに取り込む必要もなく、コーディングや分析の各ステップで画面をQTTに送るだけで、レポートが作成されるようになったのです。この「Document as you go」プロセスは、ドキュメントに必要な要素を忘れるリスクを最小化し、レポート作成段階でそれらを探してインポートするためにかかっていた時間を短縮しました。

QTTの位置と構成

QTT機能は［分析］タブにあり、これを起動すると、新しいQTTワークシートの作成、既存のワークシートを開く、既存のワークシートを削除、ワークシートのエクスポートを行うためのダイアログが表示されます。最初の3つは自明であり、エクスポート機能では既存のワークシートを整形されたMS Word文書としてエクスポートすることができます。

QTTは、カバーフォーム1つと7つのタブ、計8つのフォームで構成されています。

カバーフォーム
関連するコードとテーマ
重要なセグメント
サマリー表
関連メモ
ビジュアルと統計
コンセプトマップ
インサイトの統合

私たちの目的では7つのフォームを使用しましたが、使わなかったのフォームについても説明します。各タブには、MAXQDAでのコーディングと分析の段階で送られた、あるいは直接貼り付けられたグラフィックや項目が含まれています。各タブには、グラフィックに関連するメモやインサイトを記録するためのセクションもあります。

これにより研究者は、統一された一貫性のあるレポートを作成する方法で、各フォーム要素を説明、リンク、および文脈化するレポートナラティブを構築できます。QTTワークシートは、名前、トピックの説明、ワークシートで調査・サポートされるリサーチクエスチョンの概要を作成するところから始まります。

ワークシートタイトル

私たちの場合、ワークシートのタイトルで探索された代替の未来を説明し、特定し、変化の力の極の値を特定しました。例えば私たちのケースでは、「負傷時の自律的なケアと抽出」は、クライアントが表現した一般的な思考を表しています。

研究テーマ

主題を定式化するには、クライアントの質問の技術的側面を説明し、現実的で根拠のある調査質問を作成するための基礎を形成する形式的な言語に近づく必要があります。この場合、例えばMAXMapsで行ったブレインストーミングを使用して最初のシナリオをスケッチし、これを以下のようなQTT サブジェクトとして使用しました。
「シナリオ: ECMO レベルに近いドローンによる自律的止血と 15 年の時間枠での抽出」（ECMOは「extracorporeal membrane oxygenation（体外膜酸素化）」の略で、血液が装置を通してポンプで送られ、酸素を注入して体内に戻します）

リサーチクエスチョン

QTTの「Research Question(s)」セクションは、研究に取り組む具体的な質問を記述する場所であり、研究者が何を回答するつもりなのかを考え、記録することを促す必須項目です。これは、他のタブのいずれかが視点や理解の変化につながった場合、いつでも立ち返って編集することができます。私たちの場合、このセクションを拡張して、クライアントとの対話を含めるようにしました。QTTプロセスのアウトプットはクライアントが読める文書になるので、このセクションを使ってクライアントにQTTプロセスを紹介しました。

コードとテーマ

このタブの「Related Codes & Themes」セクションで、顕著なコードと集合的なテーマを議論し、関連するコードを明らかにすることができます。通常、これは全体のコードシステムのサブセットであり、強調されているテーマをサポートする、または議論において例として役立つコードのみを含めます。私たちの場合は、大規模なコード体系から、損傷時のケアの提供というテーマに直接関係するものを抜粋して表示しました。このタブにコードを入れたり削ったりする過程で、QTTがいかに私たちにリサーチクエスチョンに集中するよう、また、どのコードがテーマに関連しているかを選択するよう促しているかを感じることが出来ました。

タブの「インサイト」セクションでは、リサーチクエスチョンの観点からコードの議論と文脈づけを行うことができます。このセクションでは、コードがどのように選択され、導き出されたか、リサーチクエスチョンの構造について何を明らかにしたか、そしてシナリオを説明するために使用しました。また、架空の短編小説の内容を貼り付け、コードがどのように変化の力、シナリオに必要な、あるいはシナリオの結果として生じた特定の条件を表しているかをさらに議論しました。

重要なセグメント

「Important Segments」タブは、「文書の声」を分析に取り込むための手段です。このタブは、私たちのシナリオの要素に直接語りかけ、私たちが選択した別の世界観をサポートするコード化されたセグメントを表示するために使用されます。タブの「インサイト」セクションを使用すると、研究者は文脈を整理し、探索し、文書の音声を強調することで、分析をサポートすることができます。私たちの場合、シナリオの要素をサポートするためにセグメントを使用し、シナリオの根拠を示すためにセグメントの特定の部分を強調しました。

サマリー表

「Summary Tables」タブは、おそらく混合分析中に得られた任意の統計や表を表示し、議論する機会を提供します。私たちの場合、架空のシナリオや提案された別の未来の議論にはこのタブは関係ありませんが、使用した変化の力やシナリオの要素を定量化したい場合には、後で必要となるかもしれません。

メモ

「Related Memos」タブは、リサーチクエスチョンに関連するメモを選択し、メモの内容を文脈に置く、あるいはリサーチクエスチョンに答えるためにそれらを使用する議論と分析をサポートする方法を提供します。このタブでは、使用したコードの定義をリストアップし、その文脈にあるコードが、シナリオや変化の力にどのように関連しているかを説明しました。

図表

「図表と統計」タブは、グラフ、地図、その他の MAXQDA 製品を使って、調査質問に対する答えをサポートしたり、分析を補完したりする方法を提供します。私たちはこのタブを使って、文書システムから得られたワードクラウドを表示し、どのようなフレーズが文書の中で共通のテーマになっているかを示しました。このグラフの「インサイト」のセクションでは、クラウドの中で予想されるフレーズについて、それらが私たちのシナリオをサポートしているか、していないかを議論しました。また、文書に共通するテーマについて、ワードクラウドが明らかにしたことの驚きについても議論しました。このタブでは、コード間関係ブラウザのグラフィックをヒートマップで表示し、いくつかの要素や変化の力がどのように重なり、相互作用しているかを議論する機会も得られました。これは、選択したシナリオにつながるかもしれない、複数の変化の力が相互に作用していることを、クライアントに示す強力な方法でした。

今にして思えば、このタブをもっと活用できたはずです。外部画像を含めることができるため、議論を広げる機会があります。今後の研究で注目すべき点や、インパクトはあるが本調査には関係のない問題について話すことができます。例えば、シナリオの描写をさらに補強するために、モックアップの画像を提供することも可能でした。プロセス改善の観点からは、QTTを使用することで今後のプロジェクトで行うことができるいくつかの小さな調整を特定することができ、また、今後のプロジェクトを改善するために使用できる機会を強調することができました。

コンセプトマップ

「Concept Maps」タブでは、クリエイティブコーディングやMAXMapsのアウトプットを利用して、プロジェクトにおける中核的なテーマや論点を視覚的に描写する機会を提供し、研究者が議論や説明、あるいは分析を固定させるために有用な方法を提供します。

このタブは、コード間、テーマとコード間、コードと変化の力との関係を表示し、議論するために使用されました。また、MAXQDAプロジェクトの外部にある「成熟度モデル」というコンセプトも、私たちの代替未来のシナリオの開発において、描写し、議論するためのプラットフォームとなりました。このように、外部のサポートコンセプトを取り込んで、MAXQDAの中で導き出された要素と関連させて議論することができるため、クライアントに対してコンセプトを説明する強力で効果的な方法であることが証明されたのです。

統合

「インサイトの統合」タブは、QTT プロセスで開発された洞察、結論、および理論をまとめ、研究者がリサーチクエスチョンを放出し、説明するためのプラットフォームを提供します。

私たちは、このタブを多用して、さまざまな要素、変化の力、シナリオの意味を織り交ぜ、自律型ロボットやAIによる負傷点での治療が、もっともらしく、既存の証拠や技術によって十分に裏付けられている未来であること表現しました。

私たちの場合、Word文書のエクスポートで統合タブの内容を移動し、「ボトムライン・アップフロント（BLUF）」というクライアントの好みに合わせて、洞察と結論を文書の前部に提供し、残りの部分で結論の正当性と裏付けを提供するようにしました。

結論: 効率、品質、プロセスの改善

QTTの構造と機能は、レポートの質と包括性を向上させ、分析からレポートへの移行をより効率的にするために、リサーチとレポートのプロセスを形成し、後押しするガイドとして機能します。QTTを効果的に活用することで、分析の質を向上させ、報告をプロセスの後ではなく、プロセスのアウトプットとすることで、報告の手間を大幅に省くことができました。QTTを実際のプロジェクトで使用した結果、通常のプロセスにいくつかの変更を加えることで、効率の向上とコンテンツの質の向上を実現できることが分かりました。このように、QTTはプロセス改善ツールとしても機能しています。

About the Author

Matthew Loxton is a Senior Healthcare Analyst with the ISO 9001 registered consulting firm WBB Inc, performing process improvement (PI), quality improvement (QI), and measurement & evaluation (M&E) engagements with healthcare systems and medical facilities. Matthew uses a mixture of Knowledge Management and Lean Six Sigma to improve Health IT deployment and administrative and clinical workflow. Further whitepapers can be viewed on the WBB Healthcare page.

Matthew Loxton also trains others in the use of MAXQDA. You can find his contact info in his “MAXQDA certified trainer” profile.