内容分析とは何か : 内容分析の歴史と方法について
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言語: Japanese
出版者:
公開日: 2009-01-23
キーワード (Ja):
キーワード (En):作成者: 上野, 栄一, UENO, Eiichi
メールアドレス:所属:

URL

http://hdl.handle.net/10098/1870

総説

福井大学医学部研究雑誌

第９巻第１号・第２号合併号 (2008)

内容分析とは何か－内容分析の歴史と方法について－

上野栄一
看護学科

基礎看護学講座

What is Content Analysis?
-On the History and the Method of Content AnalysisUENO, Eiichi

Department of Fundamental Nursing, School of Nursing, University of Fukui

Abstract :Qualitative and quantitative research design models present the nurse researcher with complex issues to sort through before
research can be started. Content analysis is a linguistic, systematic and replicable technique for compressing many words andsentences of text into fewer content categories based on explicit rules of coding. Content analysis is a hybrid (mixed or
multi-method) research approach which contains both qualitative and quantitative research.
In contrast with qualitative methods such as grounded theory, content analysis allows inferences to be made which can then becorroborated using other methods of data collection. This method employs various state-of-the-art fields such as linguistics,
information science and social science. Krippendorff, who is a professor at Pennsylvania University, notes that computer-driven
content analysis tools such as Wincha ( morphological analysis software ) and KWIC Finder have been motivated by the search fortechniques and skills for making inferences from symbolic data that would be either too costly, no longer possible, or too obtrusive by
the use of other techniques. Therefore, content analysis appears to be promising for nurses to discover and describe the topic focus
of individuals (especially patients), interest groups, institutions and societies.
This methodology, which arose from the analysis of anthems, enhances research quality across a broad spectrum of professional
fields. In particular, computer utilization offers a realistic coupling of quantitative research with qualitative research in the field ofnursing.

In Japan, the development of content analysis is now being conducted by nursing researchers.

By introducing computer analysis into conventional and qualitative research methods, word-level analysis becomes a practical tool.
Such analysis offers the power to produce objective, quantitative displays enabling the researcher to categorize the content ofinterviews. Furthermore, content analysis makes possible generalizations about critical components of the relationship between
nurses and patients within a reasonable time frame. This paper will present the method of the content analysis, its history, andspecific analytical procedures involved in computer utilization.
Experience with content analysis suggests that this method has the potential to contribute greatly to nursing research in the near
future.

Key Words : content analysis, qualitative research, quantitative research, hybrid method, mixed method, multi-method（Received 10 September, 2008；accepted 21 November, 2008）

－1－

上野栄一

はじめに

は，内容分析の方法でコンピュータ処理を発展させた

内容分析（Content analysis）をインターネット

解析方法であるメッセージ・システム分析（メッセー1)

で検索すると（Yahoo, America） ，2008 年８月現在，

ジ内容がいかに現実とは異なるかを分析する手法）を

526,000,000 件以上の記事が検索できる。

用いて，次の４つの一般的関心に関して推論を行うと「Content analysis」と「nurse」との掛け合わせした。つまり（１）要素の出現頻度（２）構成要素のでは，25,300,000 件である。医学関係のリサーチソ

優先順位（３）構成要素の評価的特性（４）構成要素

2)

ースをみると，PubMed では（1966 年～2008 年８月），

間の距離的論理的関係であると述べている。Janis 41)「content analysis」として，165,477 件。ただし，は内容分析の定義をみると，「内容分析とは，（Ａ）「content analysis」と「nurse」では，2,209 件検分析者の判断が科学的観察者の報告とみなされるとい索できる。

う条件で，（Ｂ）どの記号―媒体が，どのカテゴリー

日本に目を向けると，内容分析を検索すると医学中に入るのかについて一人の分析者あるいは一群の分析

3)

央雑誌 （Web 版 1983 年～）では，2008 年８月現在で，者たちの判断にだけ依存しているような，（Ｃ）記号キーワード「内容分析」では，1,127 件，「内容分析」―媒体の分類のための，あらゆる技法をさしているもと「看護」のキーワード検索では，974 件検索できる。

のと定義することができる」と述べている。

日本においては，内容分析に関する研究は，情報処

Krippendorff 42)は，内容分析を「内容分析とは，デ理の分野や社会学で盛んに行われてきている。看護のータをもとにそこからそれが組みこまれた文脈に対し研究領域としては，精神看護，母性，ターミナル，在て再現可能でかつ妥当な推論を行うための一つの調査

宅看護，教育評価，看護管理，看護理論など幅広く研技法である」と述べている。この定義は，現在のデー究されてはいるが，形態素解析やコンピュータ処理でタマイニングの定義とリンクするものがある。彼によの研究は数少ない。特に看護学の分野では，上野らがれば，内容分析は，コンピュータを用いて，多くの統数多くの研究4)～38)

計解析をすることにより，多くの知見をうることがでをしているが，まだ絶対的にその数きることを説明している。

は少ないと言えよう。
海外での内容分析の研究に目を向けると，社会学，

以上のように，多くの内容分析の定義がある中で，言語学，文学，情報処理，歴史などの多くの分野で用

日本でもよく用いられているものは，Berelson 43)の定

いられてきている。

義であろう。この定義は，よく卒業研究，修士・博士

本稿では，内容分析の概念，歴史，方法，活用につ

課程での研究によく用いられている。

いて詳細に述べ，特に実践に使えるように，研究例も質的な看護研究にはよく，次の二つの定義が紹介さ多用しながら論じた。

れている。
ひとつは，Berelson 43)の「表明されたコミュニケー

Ⅰ

内容分析

ション内容を客観的，体系的，かつ数量的に記述する
ための調査技法である」また，「記述全体を文脈単位，

１．内容分析の概念

１内容を１項目として含むセンテンスを記録単位とし，内容分析の定義はこれまで多くの定義がなされてき39)

は，送り手と受け手の間のコミュニ

個々の記録単位を意味内容の類似性に基づき分類・命ケーションの文脈内にデータを位置づけ，主な目的と名する」と定義している。しかしながら，後者のこのして（１）何が，どのように，誰に対して発せられて定義は後述（３ページの下段参照）するように解釈がいるかを問うことにより，コミュニケーションの特性難しい。

ている。Holsti

を記述する。（２）なぜ，それが発せられたかを問う

Berelson 43)の定義については，どのような手順かはことにより，コミュニケーションの先行条件に関する示してはいるが，内容分析を用いることで，何が得ら推論を行う。（３）どのような影響を伴うかを問うこれるのかについて，つまり，具体的な目的・帰結につとにより，コミュニケーションの効果に関する推論をいての記述は弱い。しかし，Stone 44)の定義は「内容行うという３つの目的をあげた。 また，Garbnerら 40)

分析は，テキストにおけるある特定の特徴を，体系的－2－

内容分析とは何かにかつ客観的に同定することにより，推論を行う調査

る事象を客観的に明らかにすることである。」と筆者は技法である」と明確に述べている。

考えている。
方法論的には，日常会話の中での「内容を分析する」

２．内容を分析するとは何かとは，主観的に内容をまとめることであるが，学術的内容分析は，簡単に言うと，「内容を分析する」となに「内容を分析する」といった場合には，「内容分析のる。よく私たちが日常用語としても，「内容を分析して方法は，一定の手続きを得て（科学的手法を用いて），みよう」等と用いる。英和辞典

45)によれば，「content

デジタル化されたデータをもとに，眼に見える形にし（内容）」とは，「中に入っているもの，書物などの内て，推論できる状態にすること。」と筆者は考える。

容」で，句の用例としては「事件の内容」「手紙の内容」

内容分析のプロセスは，インタビュー内容や文章を「話の内容」となる。また，用法としては 「本の内容」

テキスト化（デジタル化）したファイルを用意するこという場合，その「内容」が充実しているとか貧弱でとが重要な第一ステップとなる。
Deniseら 47)は，content analysisをあるとかいうように，本の「内容」を全体としてとらえたりする等と説明している。
Webster 辞典

46)「The process of organizing and integrating
narrative, qualitative information according toによれば，「content」は次のように

emerging themes and concepts; classically, a

説明されている。

procedure for analyzing written or verbal[ content ]communications in a systematic and objective1．a) all that is contained in something;fashion,typically with the goal of quantitatively

everything inside b) all that is contained or dealt

measuring variables. 」と述べているように，コミュニケーションやテキス

with in a writing or speech2 a) all that is dealt with in a course or areaトが内容分析の対象となっている。また，体系的な客of study, work of art, discussion, etc. b)

観的な方法で分析すると定義している。一般的に使う

essential meaning; substance「内容を分析する」といった日常用語とは，「体系的な3 [Rare] a) a holding power; capacity b) volume

客観的な方法で分析する」といった点で大きな違いがor areaある。
最近，経営学や情報処理の分野で用いられてきてい4 the amount (of a specified substance) contained

る「データマイニング」という視点からみると，Cabena
上記に示されるように，「content」は，文章やスピら 48)は，データマイニングの定義を「蓄積された大量ーチなどの言語的な資料を扱うもので，本質，趣旨，のデータから有効で活用可能な未知の情報を抽出する

要点といった意味を持つと捉えることができる。

こと」であるとしている。

以上のことから考えると，私たちが一般的に「内容また，上田 49)は，データマイニングを，「顧客デーを分析する」と言う場合，『内容の程度』や『内容のタ，POSデータなど膨大なデータをマイニング（採掘）要点』といった意味で使われることが多いと考えられして，宝物である情報，知見，知識，仮説，課題などる。つまり，私たちが一般的に「内容を分析してみよをみつけるプロセス，手法のことをいう」と述べていう」という言う時には，客観的，体系的，数量的にとる。
内容分析とデータマイニングは，その概念はよく似いう分析を意味するのではなく，主観的に分析するとてはいるが，データマイニングでは必ずコンピュータ

いう意味合いが強いと考える。

を利用するところが内容分析とは方法論的に違ってい一方，専門的な，内容分析の定義は，Berelsonの定義 43)やKrippendorffの定義 42)から考えると，「内容分る。

析は，調査で得られたデータ（記述的データ）をもと

内容分析では，人間の手による観察やコーディングに記録単位で分析し，分類・命名することによってあ

作業やコンピュータの利用もある。特にデータマイニ

－3－

上野栄一

ングでは，コンピュータを用いて蓄積された（大量の）Kapborg, I らは，スウエーデンの初心看護学生 127

データを解析するところが内容分析とは大きく異なる名を対象にケアリングの概念のイメージを識別し描写点である。

した記録をもとに内容分析を行っている。自由記載さ

現在，データマイニングの適応範囲は，金融，商品れた記述を内容分析した結果，「手で～すること」「心開発などの経営部門，医療，遺伝子などの解析，宇宙が～であること」「知力としての専門性」の３つのケアの解明などに用いられており大変幅の広い活用がされリングが抽出された。
このことから，ケアリングは，｢身ている。

体的，感情的，知的に統合的人間のケアをすること｣であり，看護婦は人間の参加を満たすために，手と心と知性を使うことが必要であると述べている。

３．内容分析の対象の定義では，分析する対象は表明された

日本においては，上野ら34)は，ナイチンゲールの｢看コミュニケーション内容であるが，狭義的な分析対象

護覚え書き｣について内容分析を行い，環境に関する単は，コミュニケーションやテキスト（記述）であり，

語「house」「light」「bed」等，使用単語の特徴を明ら

広義的には，内容分析の対象は，コミュニケーション

かにしている。

Berelson43)

のみならず，数量的データや画像解析などのデータをも含めたものが分析の対象となると考えられる。看護（２）自由回答文について，内容分析をすることによでは，コミュニケーションやテキスト（記述）が分析

り，個人や集団の考え方を抽出することができ対象となる。

る。
［研究事例２：概略］

４．研究事例からみた内容分析で明確になること

Takkinen S, Ruoppila I.:Meaning in life in three

内容分析をすることで，以下のことができる。ここでは，文献

50)～59）samples of elderly persons with high cognitive
functioning，Int J Aging Hum Dev. 53(1):51-73. 2001．

を紹介しながら，内容分析で何がでタイトル：「高い認知機能を持つ老年期の人々の３群のきるかについて明確にする。

対象者における人生の意味」

なお，文献は 2008 年８月現在の Pub-Med（NCBI：1960

本研究では，対象を年齢別に，サンプルを３群に分～2008）での結果である。Content Analysis をキーワ
ードで検索すると，123,449 件が抽出できる。

けて，高齢者における人生の意味と認知機能との関係

また，nurse と掛け合わせると，4,918 件（1982 年～について内容分析を用いて調べた。
その結果，３群間においては人生間における意味の2008 年）の文献がある。
ここでは，4918 件の文献の中から内容分析の代表的程度の違いはなかったが，２グループ間（高認知機能な研究をピックアップして，内容分析の特徴を明らか

群と低認知機能群）においては意味の内容が異なってにしたい。事例紹介では，文献を記載した後に概略をいた。さらに，高認識機能群をもつグループは，退職述べた。

後の人生に意味を与えた新しい活動を行っていたこと（１）科学的に，学術的に，客観的にデータを分析すを報告している。

ることで，対象者の言葉（テキスト）に含まれ（３）コンピュータを用いることにより大きな対象る本質（特徴）をみることができる。
［研究事例１：概略］（大量のデータ）を扱うことができ，かつ分析

Kapborg, I.， Bertero, C.：The phenomenon of caring

することができる。

from the novice student nurse's perspective: a［研究事例３：概略］

qualitative content analysis. International

Buboltz, W. A., Miller, M., & Williams, D. J. (1999).

Nursing Review. 50(3):183-192, 2003.

Content analysis of research in the Journal of

タイトル：｢初心看護学生の観点からみたケアリングのCounseling Psychology (1973-1998). Journal of

現象｣

Counseling Psychology, 46, 496-503.

－4－内容分析とは何か

タイトル：｢the Journal of Counseling Psychology

Qualitative content analysis.Nursing & Health(1973-1998)｣の内容分析調査

Sciences. 5(1):59-66, March 2003.
タイトル：「モラルストレスとバーンアウト」

本研究では，カウンセリング心理学雑誌の記事：

オーストラリアの看護師におけるバーンアウトの経

2,027 件の記事を分析した。
内容分析の結果，14 のカテゴリに分類できた。特に験について描写と語ることを研究対象としている。そ４つのカテゴリ（プロセスのみ，プロセスとアウトカの結果，モラルストレスとバーンアウトが関係していム，職業上の行動調査，テストと測定の開発と評価）た。また，３つの主題が抽出された。それは，短所とに占める記事は，全体の 55.2％を占めていた。

健康問題，苦しみと願望との間のホバリング（はいか本研究では，過去 20 年間の膨大な記事を内容分析をい），自分自身への責務であった。そして，これらすべ用いて分析している。膨大なデータを分析することがての主題は看護婦のアイデンティティ，看護婦の個人できるのも内容分析の特徴である。

的経験，それに倫理的問題，苦しみの実在的問題，責務と看護婦の直面する困難さに対する内省に関与していた。

（４）患者や看護職の満足度調査についてのまとめができる。また，患者の満足度の影響要因につい（６）ある対象（個人・集団）の書いた文体の特徴（表て知ることができる。

現方法，単語の用い方）等を知ることができる。

［研究事例４：概略］
McNeese-Smith, D.(1999). A content analysis of

これにより，たとえば，ある年代の看護記録用語のstaff nurse descriptions of job satisfaction and

特徴を分析することにより，現代の記録用語との違い

dissatisfaction. Journal of Advanced Nursing,を明らかにすることができるだけではなく，当時よく

29(6), 1332-1341.

用いられた用語の解析により看護方法などについてもタイトル：｢看護職の職務満足度と職務不満足度の記述抽出が可能となる。

内容の分析｣［研究事例６：概略］

対象は 30 人の看護師。全対象者のテープの逐語録をMussi FC, Friedlander MR, Neves-Arruda E.：The分析した。その結果，職務満足度のカテゴリーとして，

importance of the word "comfort" from the viewpoint

患者ケア，環境，公平な仕事量，同僚との関係，個人

of patients with acute myocardial infarct，Rev Lat

的要因，給与と利益，専門性，文化的背景，キャリア

Am Enfermagem. 1996 Dec;4(3):19-39の段階が抽出された。逆に，不満足に由来するカテゴ

タイトル：「急性心筋梗塞患者の観点からの｢快い｣といリは，負担と感じていること，患者ケアを妨げる要因，

う言葉の重要性」
対象者は，成人の心筋梗塞患者２５人の男性患者によいケアを提供しない同僚，不公平と感じる状況であ対して，オープンエンディッド質問法を用いて，デーった。
これらの結果は，今までの数量的な結果とは違う職タを収集した。データを内容分析した結果，｢快い｣は，務満足度の要素も抽出されていることに新しさがある。

個人的な関係の楽しみ，身体的，心理的，精神的健康

筆者も職務満足度の研究は，調査票を用いるのがベス状態の感覚などで構成されていた。また，物質的・財トと考えていた時があったが，内容分析を知ってから政的状態と個人の相互作用は特に重要であったことがは，多角的な視点から分析できることを知った。

明らかとなった。

本研究での内容分析の手法は，今後の患者満足度調（７）看護記録などのデータベースの構築に役立てる

査や病院評価にも有用な分析方法といえよう。

ことができる。
（５）病気の要因について分析が可能である。

［研究事例７(1)：概略］［研究事例５：概略］

Lopez Coig ML, Perpina Galvan J, Cabrero Garcia J,

Severinsson, Elisabeth：Moral stress and burnout:

Richart Martinez M.：Classification of written

－5－

上野栄一

nursing records in the intensive care unit of the

タイトル：地域仮住居内での看護師のコミュニケーシ

Alicante General Hospitaｌ，Enferm Intensiva.

ョンの分析
本研究では，地域仮住居内での虐待を受けた婦人と6(2):59-62. 1995

子どもに対するケアを提供している看護婦を対象にしタイトル：「集中治療室での看護記録の分類」て，コミュニケーションプロセスモデルを用いてコミ分析対象は看護記録で，1993 年の 11 月と１月の看ュニケーション内容を分析した。分析には，内容分析

護記録について分析した。
分析記録総数は計 113 でインターシフト報告書の分

ソフトの一つである｢エスノグラフソフト｣を用いて，析を行っている。内容分析の結果，記録の特徴は次の内容分析した結果，看護師のコミュニケーションは次通りであった。

の 10 の分類がされた。（１）障害の査定（２）急性状（１）医学診断用語のみが使われていた。看護診断用

態のアセスメント（３）慢性状態のアセスメント（４）語は使用されていなかった。（２）記録内容は生物医学

妊娠についてのアセスメント（５）緊急時のアセスメ的なものであった。（３）グラフィックからの情報が繰

ント（６）看護ケアと手順（７）教えることとカウンり返し使用されていた（４）インターシフトの記録が，セリング（８）地域委託と資源（９）家事（10）健康94.45％を占めていた。

プログラム問題である。

これらの研究は，今後日本においても看護記録やデこれらのカテゴリから，看護アセスメント，看護介

ータベースを構築する上での示唆を与えてくれるであ入，健康プログラム管理の３つの主要な主題が抽出さろう。

れた。本研究の特徴は，コミュニケーションの分析を
内容分析ソフトを用いて客観的に分析し，また虐待に［研究事例７(2)：概略］

対する看護について重要な要素が抽出されている点でCourtens AM, Abu-Saad HH ：Nursing diagnoses inある。

patients with leukemia. Nurs Diagn,（９）対象者（個人，集団）のあるものの考え方を抽

9(2):49-61,1998.

出できる。

タイトル：白血病患者の看護診断［研究事例９：概略］

白血病の患者をケアしている血液疾患・がん病棟での看護記録を内容分析した研究である。

タイトル：「データマイニングによる看護学生の考える

分析対象は 15 の看護記録と７人のがん看護師のイン

看護観

自由記載文の分析から」（上野，横田，2004）

タビューをもとに分析している。その結果，47 の看護

看護大学生58名に対して，看護観について自由記載

診断が 10 個の機能健康パターンに分類されることがした文章について形態素解析した研究である。その結明らかとなった。最もよく使われている看護診断は，

果，【人間】【科学,技術,精神】【杜会・健康・看護】【信｢栄養－代謝｣，｢活動－運動｣，｢役割－関係｣｢コーピ

頼関係】【自立】【知識】【環境】【感性】【観察力】【コング－ストレス－耐性｣パターンであった。本研究は，ミュニケーション】等のカテゴリーが抽出された。
このように，質問表に記載された文章をデジタル化

看護診断のアウトカムアセスメントの評価などに役立して，内容分析をすることで，何が看護なのかについつ有用な研究であると考える。

て，カテゴリーの抽出が可能である。この手法を用いることで，将来的には概念の抽出や理論の構成概念の（８）コミュニケーションを分析することにより，言抽出に役立てることができる。

葉使いや技術の評価ができる。
［研究事例８：概略］［研究事例10：概略］

Attala JM, McSweeney M, Mueller A, Bragg B, Hubertz

Henderson PD, Gore SV, Davis BL, Condon EH.：African

E.：An analysis of nurses' communications in a

American women coping with breast cancer: ashelter setting.，J Community Health Nurs.

qualitative analysis.，Jul-Aug;30(4):641-7. Oncol

1999;16(1):29-40.

Nurs Forum. 2003

－6－

内容分析とは何か

タイトル：「アフリカ系アメリカ人の乳がん患者の対処記録する際の同種の量を数値で表わして比較するため行動の決定について」に基準として選ぶ，特定の大きさの量をいう。

対象はアフリカ系アメリカ人の乳がん患者 66 人。半「意味」とは，その時その文脈において，その言葉構成的インタビューによるテープ録音。テープの逐語が具体的に指し示す何ものか。であり，意味内容は，録を内容分析した。その結果，対処行動として，祈りその言葉が示す内容を示すことになる。「類似性」とは，に頼ること，否定的な人を避けること，積極的な態度

二つ以上のものの間に共通点が多く見られることを意を開発すること，生きる意志をもつこと，家族・友人・味する。「分類」とは，物事の形・状態・性質などをな支援グループからサポートを受けることが抽出された。

んらかの基準に従って分け，個々のものをそのいずれ

また，精神性が重要な対処行動であったことが明らか

かに帰属させること。「命名」とは，名前をつけることなった。

と。』と説明されている。
内容分析の権威である Krippendorff 42)によれば，内

以上，内容分析による研究例をみてきたが，様々な研究に利用されていることがわかる。

容分析では，データの文脈化，分析者の知識，最終的共通して言えることは，（１）自由記載された文章，基準としての妥当性が重要と述べている。そのためにコミュニケーション内容，文献のまとめが科学的にでは，記録単位を一定基準にする必要がある。

き，分類が可能である。
（２）小さなデータから莫大な質的研究をする場合に，注意しなければならないの量のデータを質的，量的に分析が可能であるというこ

は，分析する記録単位を明確にすることである。

とである。

記録単位は，最少単位は文字になるが，内容分析では記録単位を１センテンスあるいは単語とする場合が５．内容分析の記録単位

多い（時として，句読点も分析対象となる）。

Berelson によれば，内容分析は，「①記述全体を文

文字レベルでの分析は，例えば『私は看護大学に行

脈単位，②１内容を１項目として含むセンテンスを記った。』という｢１センテンス｣を例に説明すると，次の録単位とし，③個々の記録単位を意味内容の類似性にようになる。

基づき分類・命名する。」と定義した。この定義は，１

文単位では：「私は看護大学に行った。」

センテンスでありながら，内容分析の手法について的

単語単位では：「私」

確に述べている。

「行っ」 「た」 ｢。｣「は」「看護大学」と分割され，
「

「に」

」内が分析

単位となる。（句読点までもが，分析の対象となること

しかしながら，この定義をしっかりと理解しないと，に注意。）

分析単位が不明瞭となり，信頼性の高い分析結果を得ることはできない。
この Berelson 43)の定義を活用する場合，重要なこと

表１「茶筌」による解析実行例

は，記述，文脈，内容，センテンス，記録単位，意味「私」

名詞 - 代名詞 - 一

内容，類似性についてしっかりと理解することである。

「は」助詞 - 係助詞「看護大学」

複合名詞

不都合が生じてくる，さらには信頼性にも影響してく「に」

助詞 - 格助詞 - 一般

る。

「行う（行っ）」

動詞 - 自立 五段・ワ行促

記録単位が不明確な場合は，正確な比較ができない

新明解国語辞典60）

音便によれば，『「記述」とは，観察・連用タ接続

考察・調査・経験した事などを（客観的に）文章で述べること。「文脈」とは，前後の文・文章における語の

「た」

助動詞

特殊・タ行基本形

論理的な対応関係。「内容」とは，そのものの内部を構「。」

記号 - 句点成していて，そのものを価値づけるもの。「センテンス」とは，日本語で文章のことで，幾つかの文で，ま上記の表１の例のように，形態素解析ソフト｢茶筌｣とまった思想・感情を表わしたもの。「記録単位」とは，を用いた場合には，品詞（動詞，名詞，冠詞，形容詞，

－7－

上野栄一

形容動詞，代名詞，副詞，連体詞，助詞，助動詞，接単位を明確にしない場合には，信頼性や妥当性が崩れ

続詞，感動詞）も明示される。このような解析は，看る可能性があるのである。

護研究ではあまり目にしない方法であるが，この方法

さて，上記に述べた用語の定義は，広辞苑 62)等では，を用いることにより，前述したように，ある対象（個次のように定義している。【文字：字。ことば。文言。

人，集団）の特徴を抽出することができ，さらには，また，話し言葉のように音によって伝えられる場合に理論の構築や尺度開発に役立てることができる。

は，文字ではなく音素が最少の単位となる。単語：言61)

次の図１は，茶筌ソフト（Wincha） を用いて実際語の最小単位。すなわち，文を構成する機能をもつ最に，解析した場面である。まず，最初に下記のような小の言語単位。文節：言語活動の分析において見出さ場面が現われる。上部の部分に解析したい文章を入力れる最小の表意単位。すなわち，文を意味にそって区する。ここでは，「私は看護大学に行った。」と入力す切ったときの最少単位。文：一つのまとまった意味をる。

表している一つ以上の文節の列。一般的に主語と述語が入る。文章：文字を連ねてまとまった思想を表現したもの。全体でまとまった内容をもつ文の列。】
質的研究では記録単位は重要な構成要素となる。ここで，記録単位について事例を通して考えてみることにする。
［事例］「私は，明日の手術が心配で大変不安なのです（Ａ）。確かにお医者さんや看護師さんからは説明は受けましたが，その時はたいしたことない，怖くはないなと思っていたのです（Ｂ）。（しばらく沈黙）
図１

茶筌ソフトの初期画面でも，手術が近づくにつれて，今は不安で不安で（Ｃ）。
（沈黙）」

次に，全文解析をクリックすると下記の図２に示す

このように患者が言ったとしょう。この文章を見て，

形態素解析結果が表示される。記録単位を考える場合

どこまでを『記録単位』とすべきかを考えていただきには，文字，単語，文節，文，文章についてもその概たい。記録単位としては，Ａ，Ｂ，Ｃそれぞれが単位

念・定義を知る必要がある。

になりうるし，またＡＢＣすべての文章が記録単位ともなる。インタビューする場合，患者の話す言葉の多くは，いくつかの文章で成り立っている。また，一つの単語の場合もある。どこで，記録単位とするかは，研究者の考え方（分析方法）にゆだねられるが，現在パソコンの普及にともなって，形態素解析が可能となってきており，記録単位は単語単位で解析が可能となってきた。したがって，これからの研究においては，
記録単位を「文字単位」「単語単位」とするのか，「文脈」まで大きく捉えるのかについて明言する必要があると考えられる。また，これまでの質的研究の信頼性・妥当性を検討する上でも，これから紹介するパソコン

図２を利用した内容分析の手法は，看護研究に大きな光明

解析事例を与えるものと確信している。特に単語レベルでの分
なぜならば，内容分析や多くの質的研究はある「記析は，例えば，患者満足度調査をする時に，自由記載

録単位」を基準にコーディングするからである。記録方式をとった場合，この内容分析の手法は大変有用な－8－

内容分析とは何かものとなる。それは，単語単位で分析することにより，にかなりの違いが出る可能性がある。このことを考慮

患者の満足度の構成要素や不満な要因を見つけることしないと，コーディングの作業時に物理的に大きなバができる。また，データベースの構築に有用である。

イアスがかかってしまうからである。これからの質的研究には，面接時間と語数は書いた方が良いと考える。

６．英文の内容分析
８．内容分析の手順

今まで，日本語の文章についての分析について述べてきたが，英語の場合も下記のように形態素解析がで

内容分析は，次の手順で行われる（ここでは，形態きる。歴史的には，米を中心に内容分析が発達した。

素解析やコンピュータによる解析を実行した場合も含内容分析に関する著書もコンピュータのアプリケーシ

めた）。

ョンソフトも米が圧倒的に多い。

（１）分析対象（分析する記述）の決定
インタビュー内容はテキスト化する（デジタル

日本語の形態素解析の場合は化する），様々なテキストを用いるなど。

・ナイチンゲールは看護師です。

（２）分析する単位の決定↓

分析単位は，ある事柄を調べたい時に記録単位「ナイチンゲール」「は」「看護師」「です」「 。 」

決定と文脈単位の決定をする。

のようになる。
英語の場合では，KWIC Concordance for Windows 63)①記録単位の決定
何を記録の単位とするか。

を用いると，次のように形態素解析ができる。

②文脈単位の決定

・Nightingale is a professional nurse.

文脈の単位について決定する。

↓（３）記述の分類と記録単位の算出「 Nightingale 」「 is 」「 a 」「 professional 」

インタビューは逐語録を作成し，その記述をも「 nurse 」「 . 」となる。以上のように，日本語も英語も，同じようなとに，類似性に従って分類する。同時に，記録単形で形態素解析結果が出力される。

位を算出する。形態素解析を行った場合は，調査の目的に応じてさまざまな統計処理が可能となる。
たとえば，①異なる対象者の言った内容に違いが

７．内容分析のまとめ方
一般的に内容分析の結果をまとめる時，内容，サブ

あるか，あるいは単語の使用度に違いがあるかな

カテゴリー，カテゴリー，記録単位数，面接時間などどを調べたい場合には，χ二乗検定や平均値の差を書く場合が多い。記録単位の書き方としては，従来の検定を使用する。②対象者の会話の内容の持つの方法だと，記録単位数（数値）と全体に占める割合

潜在的な構造をみる場合には，主成分分析などを（％）を書く場合が多い。しかしながら，筆者が述べ用いることができる。

るようなコンピュータを用いた形態素解析を用いると，（４）解析結果の表示

語数のほかにキーワードの数等を加えることができる。

内容分析の処理結果について，解析結果の表示

さらに，統計解析を行うことによって，クラスターをする。（例）頻度，分布，主成分分析，数量化解分析，数量化解析の結果などが加わり，従来の結果表

析，クラスター分析，コロケーション等をコンピ

示とは異なった新しいものができる。

ュータで処理する。
（５）分類された集合体のネーミング

特に，面接時，対象者の話した内容を数値的に表す

スーパーバイザーをまじえてのネーミングとコ場合には，従来の面接時間のみならず，語数等を表示

ンピュータ処理との比較検討

することは，内容分析の信頼性を向上させることにも（６）信頼性の検討なる。また，話すスピードも考慮しなければならない。

一致率の計算：スコットの式を用いることが多

面接時，人によって話すスピードは異なるからである。

い。

同じ 30 分でも，話す速度の速い人と遅い人とでは語数

－9－

上野栄一

抽出することができる。今までの質的研究に加えてこ（７）妥当性の検討
分類された集合体と，コンピュータで解析したの新しい内容分析の技法を用いることで，コーディン

主成分分析，数量化解析，クラスター分析との比

グの信頼性・妥当性が高まるのである。すなわち，形較などを行う。妥当性の検討は，①妥当性の類型

態素解析の技法を用いることで，文章が分子レベルに化，②意味論的妥当性，③相関的妥当性，④予測分解されることにより，文章の定量化が可能となり，的妥当性，⑤構成概念妥当性の５種類がある。

統計解析が可能となるからである。
看護研究においては，自由記述された文章の解析，分析する単位や各解析法について解説する場合，それぞれがどのようなニーズを満たすかを明らか

インタビュー内容の解析，さまざまな印刷物の内容のにする必要がある。内容分析の進め方は一般に図解析が可能となる。例えば，患者の言動の分析や対話

３に示すような形で行われる。しかし，Berelsonの分析をすることで，よりよい患者関係のファクター

や Krippendorff の内容分析手法，最近注目されての抽出等が可能となる。さらに，応用としては，帰納

きたデータマイニング手法を統合して考えると，的研究に代表される看護概念の構築，看護理論の構築

形態素解析手法などを用いたコンピュータを利用に役に立つ。また，演繹的研究にも応用が可能と考えした場合には，これからの内容分析の手法は図４る。

に示すように多くの解析（量的研究・質的研究）
11．コンピュータを使うことの利点が可能となる。

従来の質的研究では，対象者が 1,000 を超えることはまずない。それは，人間が今までデータの内容を処

９．コロケーションによる解析
コロケーションとは，連動する意味がある。つまり理してきたからである。100 件のインタビュー内容を一つの単語にどのような単語が連結しているかをみる。

分析し，コーディングすることはなかなかできないでコロケーション解析では，KWIC Finder ソフト（Windowsあろう。しかしながら，コンピュターを用いることで，64)版） を用いて，図５に示すような解析を実施する。

大量データの分析とカテゴライズが可能となってきた。

この事例は，看護職の倫理綱領の「努める」という動今までの手法にコンピュータの解析が加わることで，詞に着目し，コロケーション解析した結果である。「努より迅速な解析が可能となるであろう。結果を早く出める」という単語が一列に並び，何に「努める」かがして患者へのケアに活かすことはこれから最も求めら抽出できる。この解析を使うと，迅速に意味内容のあれるものである。

る記録単位を抽出でき，カテゴライズするに当たって，Ⅱ．内容分析の歴史

かなり時間を短縮できる。
また，その単語をクリックすると，本文のどの位置

内容分析の歴史についてみると，18 世紀にその起源にあるかも図５のように示してくれる。（図５に示すはあるとされる。すなわち，「ジオンの歌」の分析 65)「努める」の白黒反転部分参照）に始まり，社会学の研究へと発展していった。研究内
容を追ってみると，新聞・雑誌の内容に関する分析が10．内容分析手法から得られるアウトカム

1900 年代初頭に集中している。

これらの内容分析の手法は，形態素解析という手法

内容分析の発展は，国内，国外の社会情勢に大きなを取り入れることで今までとは違う新しい方法論が確影響を受けながら発展していった。

立することになる。形態素解析を用いた内容分析は，

以下に，内容分析の歴史を簡単に示した。

単語レベルでの解析が可能となるので，従来よく使わ
１． 量的研究の発達れていた「１センテンス」の単位よりもより細かな分析ができるので，対象者の語る内容についてその特徴

19 世紀後半に，Speed 66)が，「今，新聞はニュースをを細かく抽出することができる。また，例えば，看護提供しているか」という研究を発端に，新聞の量的研管理者に必要な資質についての要素（要因）を細かく究が始まり，20 世紀に入ると Street 67)や White 68)な－10－

内容分析とは何か

どの新聞の量的分析が盛んになされた。

DOS1.0を開発し，その後，Windows95, 2000, XPを開発

これは，アメリカにおいて新聞の大量印刷が始まり，し，世界のパソコン市場のシェア上位を占めている。

大衆市場の掌握や世論に対する関心がもたれたからでこのように，コンピュータの開発は，1944年以降である。また，新聞をめぐる現象の実証的研究が盛んにあるが，実用的に家庭などで使われ始めるのは，1980

なり科学的に分析しょうとする傾向が強まり，新聞記

年以降である。それまでは，コンピュータは企業・学

事の量的研究が盛んになった。

校などの大きな組織体で使われることが多く，また大型のコンピュータであった。以上のように，内容分析

２．調査研究と世論調査の発達の歴史を見ると，コンピュータの歴史とリンクしてい初期の内容分析は，社会学の分野では，調査研究やることがわかる。なぜならば，内容分析は，小さな資世論調査が行われ，心理学では態度の問題が扱われ，料から膨大な資料までを扱うからである。特に，新聞

政治的関心の研究がさかんに行われた。代表的な研究などや大勢のインタビューを扱う場合には，コンピュとしては，Speed(1893)や Street(1909)の研究がある。

ータの活用は不可欠である。アンケート調査をする上その後，他のマスメディアの発展に伴い，映画やテレでも対象者を数千人規模で行うこともあり，人の手だ

ビへと適用範囲が徐々に拡大していった。

けでは分析は不可能となってきた。そこで登場してきたのがコンピュータによる分析手法である。
1966年には，Stone 44)が内容分析のコンピュータの３．プロパガンダ分析の発達
第２次世界大戦（1939 年）以降，内容分析が大規模アプローチ法について述べている。1976年には，Ertel 70)に実践的に適用され始めた。特にプロパガンダ分析ががコンピュータを利用した解析をしている。以降，コ主流となった。その組織機関は，戦時コミュニケーシ

ンピュータによる解析が進んだ。内容分析に関するア

ョン研究実験部門，米連邦通信委員会（FCC）である。

プリケーションソフトも，多く開発されてきた。

これらの委員会は，サンプリングや尺度に関する研究

日本では， 内 容分析に関 す る調査は，1957年にを行った。特に，FCC は，敵国の放送内容を分析してBerelson 43)の「内容分析」の本が紹介されてから，質いる。これらの内容分析は，戦争への関心の高さを示的研究が多く行われてきたが，本格的なコンピュータ

すものである。

を利用しての内容分析の手法は，1989年に出版された
Krippendorff 42)の「メッセージ分析の技法」のなかに

４．コンピュータによるテキストマイニングの発達

詳細に述べられている。

1950 年代からは，コンピュータによるテキスト解析が行われるようになった。

５．データマイニングの発達

多くのデータ（テキストデータ）は膨大であり，人1995年になると，Windows95 が発売され，2000年に間のみの分析では限界が生じてきたからである。とこはWindows Meが次々と発売され，同時に多くの統計処

ろで，内容分析の技法の発展はコンピュータの発達に

理ソフト（SPSS, Stat Viewなど）が開発された。

よるところが大きい。IBMは1944年に，ハーバード大学とMarkⅠを開発した。SebeokとZeps

69)

さらに，テキスト処理用のソフトも欧米を中心に多はコンピュータく開発された。最近では，データマイニングという用を利用した世界で最初の内容分析（約4000の民話の分語が情報処理の世界で使われ始めている。Bill Gates

析：コンピュータによるテキスト分析）の研究をした。

（マイクロソフト社）71)は，データマイニングを「ソその後，1960年代以降は，コンピュータを利用した

フトウエアのアルゴリズムを使って大量のデータから解析が爆発的に進んでいった。1973年にはDigital

有益なパターンを見つけ出すこと」と述べているようResearch社が世界初のOSを開発し，XEROXは，GUI搭載に，内容分析とデータマイニングは深く関係している

コンピュータを開発した。1976年には，アップルコン

ことがわかる。

ピュータが誕生し現在iMAC（Apple社）等の多くの製品

以上のように，内容分析の発展の裏には，社会情勢を開発してきた。マイクロソフト社は1981年にMS－（戦争，印刷技術の発展，メディアやコンピュータの

－11－

上野栄一

発達）が影響していることがわかる。今後は内容分析

内容分析の歴史は，最初は量的分析の研究が目立っ

は，コンピュータの導入とともに，その活用により信たが（1930 年代），以降，マスメディアの分析に焦点

頼性及び妥当性がより高まることが期待される。

が移ると，大量のデータを分析するので，コンピュー

前述したように，内容分析の代表的な著書としては，Berelson 43)と Krippendorff 42)のものがある。
1952 年には，Berelson

43)の手法は，コンピュータの利用により，かなり信頼性の高い分析が可能となってきた。さらに多くの分野（マ

が「Content analysis in

スメディア文学，経営学，情報処理，歴史，教育学等）

communication research」を出版した。

で内容分析の手法が活用されてきている。看護では，

日本では，1957 年に翻訳出版された。また，1980
42)

タの活用が欠かせなくなった。また，近年の内容分析

が，内容分析の著書「Content

内容分析の研究は始まったばかりである。これからのanalysis: an introduction to its methodology」を看護研究での利用が待たれるところである。しかしな出版した。日本では，1989 年にその翻訳が出版された。

がら，コンピュータを利用することにより，図５に示

年には，Krippendorff

43)のすような各種統計分析が可能となってきた。これによ定義を使うことが多いが，コンピュータを利用した場

り Krippendorff 42)のいう｢再現可能な推論｣を行うこ

合には，Krippendorff 42)の方法論が大変役に立つ。

とができる。

先にも述べたように，内容分析では Berelson

インタビュー（テープレコーダー，ボイスレコーダー等による録音）

インタビューの逐語録の作成（テキスト化・デジタル化）

カテゴライズ（コーディング）

概念（要因）の抽出・ネーミング（コーディング）
図３

内容分析の基本的な手順

インタビュー，自由記載の調査票

文章のパソコンへの入力・ボイスレコーダーの利用

形態素解析，構文解析，意味解析，文脈解析，コンコーダンス

単語の頻度，文章の構文解析，χ二乗検定，クロス表，クラスター分析，
主成分分析，因子分析，イメージ，描写，判別分析，随伴分析，文脈的分類

カテゴライズ（コーディング）

知見
図４

課題

仮設

コンピュータを利用した内容分析－12－

内容分析とは何か

図５

コロケーション解析の実行例

図３には，内容分析の基本的な手順を示した。その特に量的な研究にももっていくことができる点従来の方法は，インタビュー（テープレコーダー，ボイスレ

方法と大きく異なる。図５に示したように，単語の頻

コーダー等による録音）後（あるいは，アンケートの度のみならず，文章の構文解析，χ二乗検定，クロス

自由記載部分について），逐語録を作成（テキスト化・

表，クラスター分析，主成分分析，因子分析，イメー

デジタル化）し，意味内容のある文脈を抽出しカテゴ

ジ，描写，判別分析，随伴分析，文脈的分類が可能とライズ（コーディング）し，概念（要因）を抽出しネなる。さらに，従来の方法にもあるようにカテゴライーミング（命名）していく。質的研究における分析のズ（コーディング）できる。最終的には，一般化にも方法も同様である。違いがあるのは，テキストとしてっていくことができ，知見，課題，仮説が得られる。

の資料なども分析対象となるのがないよう分析の特色Ⅲでもある。たとえば患者さんの手記や新聞なども分析対象となる。内容分析の従来の手法は基本的には手作業がほとんどである。

内容分析の特徴－質から量へ，量から質へ－

以上述べてきたように，内容分析では，会話内容，

ところがコンピュータの発達により，図４に示すよテキストデータなど質的データと思われていたものが，うに，インタビュー，自由記載の調査票について，文実は数量に置き換えられていることがおわかりになる章のパソコンへの入力をするのが，従来の方法と違うと思う。「量から質へ，質から量へ」これが内容分析のところである。ボイスレコーダーの利用も可能となり，

図式ではないかと考えている。この数量的な処理の導IT 機器を最大限利用できる方法となっている。その後，入は，内容分析における新たな質的研究方法の開発及

形態素解析，構文解析，意味解析，文脈解析，コンコ

び信頼性および妥当性の検証のレベルアップにつながーダンスといった様々な処理ができるようになった。

るといえる。内容分析はコンピュータの形態素解析を

－13－

上野栄一

利用することによりさらなる応用が可能となり，新し（８）

上位頻出単語を分類する。

い手法の開発に利用されるだろう。

（９）

重要動詞を抽出し，連動する語句の解析を行う（コロケーション解析）。

それでは，実際の研究についてみてみよう。
次の研究では，記録単位は，単語としたので，解析Ⅳには，形態素解析ソフト「茶筌」を用いた。

内容分析の問題点・課題

１．これまでの内容分析と質的研究の特徴
内容分析に関する研究では，Berelson43)の定義のも【研究事例】のが多い。最近は Krippendorff42)の定義も採用されて次に，内容分析の実例をみてみよう。
本研究例は，看護大学生 58 名に「看護とは何かについて」を自由記載にて書いたレポートを分析した31)きている。どちらも質的研究に登場する定義ではある。

［内容分析によって得られるもの］

が，多くの研究者は内容分析を質的研究であるかのように定義を述べているが実際は，両者の定義には， 数
量的に計測できることも述べられている。

本研究では内容分析をすることによって，以下のこ

歴史的に見ると，内容分析は，量的な単語の計測かとを知ることができた。
①

学生が看護についてどのような考えを持ってら始まっており，これが内容分析の大きな特徴の一つ

いるかを知ることができる。

となっている。その後，内容分析は質的研究としての位置づけも得るようになってきた。以上述べたように，

その結果，
②

授業評価に生かすことができる。

内容分析はミックスメソッドやマルチメソッドの性格③

看護観を育むきっかけとなる。

をもっている。多くの内容分析の論文においては，そ④

学生に分析結果をフィードバックすることにの定義が質的な研究デザインであるかのように偏りのより看護の考え方について共通理解が可能である表現になっているのが特徴である。
また，内容分析では，記録単位を重要視する。すなある。
本内容分析は，記録単位を「単語レベル」で分析しわち，分析単位が単語レベルか文脈レベルかといったたものである。全データの分析を載せることはできな

明確な定義をするのが必要となってくる。しかしながいが，図５に示すコンピュータを利用した内容分析のら多くの内容分析の研究では，この定義は曖昧な表現

プロセスを見ていただければその方法が理解していたとなっている。 今後改善される必要がある。
また，記録単位を重要視するので，これからの内容

だけると思う。

分析に関する研究では全体の文章量なども提示するこ

詳細な分析方法は以下の手順によった。
（１）

とも重要な要素となると考える。

レポートのテキスト化

ところで，これまでの質的研究を概観すると，グラ

テキストファイルを茶筌（Wincha; Windows版）で分析する。

ウンデッドセオリー，現象学的方法に代表されるよう（２）解析された内容をエクセルにペーストする。

に，カテゴリーのコーディングが重要な作業となる。

（３）

エクセルデータを work sheet 4.0 で保存する。

具体的には，面接者が対象者にインタビューして，逐

これは，SPSS で処理するために行う。SPSS語録音したものをテキスト化する作業が含まれる。テではエクセル work sheet 4.0 を読み込むこ

キスト化の後，カテゴリー別に分類するといった方法とはできるが，他の拡張子では読み込むことをとっている。さらに，スーパーバイザーなどが参加ができないので注意が必要である。

して，内容妥当性や信頼性を高めるのであるが，一致（４）

SPSS でエクセル work sheet 4.0 を開く。

率の記載がない研究論文などが存在することもある。

（５）

記述統計で単語の種類を集計する。

また，たとえ，一致率を求めても，完全に 100％とな（６）

頻度順に単語を並べかえる。

ることは不可能に近い。当然，人間自身がツールとな（７）

名詞，動詞，カタカナ語を頻度順位に抽出するので，この種の研究における限界かもしれないと考る。

えている方も多数いるのではないかと推察する。とこ－14－

内容分析とは何かろが，本稿で紹介する内容分析の手法は，これらの質（２）安定性：信頼性は，安定性（テスト－再テスト），的研究の信頼性・妥当性をかなり高めることができる

再現可能性，正確性を常に考慮しなければならない。

のではないかと筆者は考えている。つまり，今までの（３）妥当性：妥当性は，意味論的妥当性，相関的妥

コーディングのプロセスは人間自身（観察者，スーパ

当性，構成概念妥当性，再生産性を検証する必要があーバイザーなど）によって信頼性を高めてきたが，こる。より高い信頼性，妥当性を得るためには，分析すの方法に加えてさらに形態素学的な分析（コンピュー

る記録単位の定義や分析のための基準をもうけること

タによる分析）を加えることで，信頼性・妥当性が高が重要となる。

まるということである。これはどういうことかと言うと，内容分析の手法で，単語単位で分析すると，つま終わりにり，形態素解析を行うことによって，単語別の頻度順

内容分析の看護学への寄与についてがわかり，客観的にインタビュー内容や自由記述の特

内容分析手法については，Hoitotiede 75)が『While

徴などを把握できるのである。形態素解析とは，単語

using content analysis, the aim is to build model

レベルで文章を分解することによって，その文章の持

to describe the phenomenon in a conceptual form.

つ意味を考えるものである。

Either an inductive or a deductive approach can be

今までの質的研究をみると，ある文章をカテゴライ

used. The concepts are derived from the data in

ズするのに，キーワードを中心に分類するために，動inductive content analysis.』と，その特徴を述べて詞や助動詞などの文字がカットされている。内容分析

いるように，今後，看護研究において主要な研究方法の方法には，もちろんキーワードを中心に展開するこになってくるものと筆者は確信している。

ともあるのだが，カテゴライズするにあたって，多く内容分析は量から質へ，質から量へ，さらには帰納の単語が切り捨てられている現状がある。これでは，

法的，演繹的な研究が可能だからである。ミックスメ

せっかくのインタビュー内容や自由記載された内容がソッドであり，マルチメソッドとも言える。筆者はこすべて生かされているとは考えにくい。コンピュータの内容分析をハイブリッドメソッドと呼ぶことも可能を利用した内容分析では，これらの問題も解決する。

と考えている。看護研究に有用な内容分析をどう生か

すべての分割された単語は生きる。これは内容分析

すかは，これからの研究にかかっていると考える。

の重要なコンセプトである。実際の内容分析の手順としては，図２，図４を参照いただきたい。

文

２．信頼性・妥当性の問題

献1) Yahoo, America：2008 Yahoo! Inc.

Berelson 43)は，内容分析は客観的でなければならな

http://www.yahoo.co.jp/(2008,9,1)

いと述べている。ここでいう客観的とは，信頼度を意

2) Pub Med: U.S. National Library of Medicine, 8600

味し，普通の統計的な意味で，測定結果であるデータ

Rockville Pike, Bethesda, MD 20894

が，測定手段と無関係になる度合いである。だれが分

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/entrez?holding=析するのか，また，いつするかにかかわらず，同じ条

ijpufmlib(2008,9,1)

件のもとでは，同じデータが得られなければならない。
コミュニケーションの内容分析をする基礎には，（１）3) 医学中央雑誌（Web 版 1983 年～）：医学中央雑誌刊行会，
http://search.jamas.or.jp/(2008,9,1)

分析者の一貫性（コーダーは違っても，同じカテゴリ

4) 早崎智美，田中美樹，安居洋美，古金祥子，船屋彩子，ーセットを同じ内容に適用した時には，同じ結果があ上野栄一：混合病棟における末期がん看護に関する看護らわれねばならない），時間的な一貫性（一人もしくは，師の葛藤，日本看護学会論文集:成人看護Ⅱ，37 号，

一群のコーダーが同じカテゴリーセットを同じ内容に

186-188，2007.

適用した場合，時間は違っても，同じ結果が得られな

5) 林寿美，野尻泉，上野栄一：外来で化学療法を受けていければならない）という２種類の一貫性が存在する。

る患者の不安要因についての分析，日本看護学会論文集:

－15－

上野栄一

急における入院時の隔離・拘束観察シート導入効果の検

成人看護Ⅱ，36 号，51-53，2005.
6) 平野佐知子，南隆子，上野栄一：看護師の方言使用に関討，日本看護学会論文集:精神看護 38 号，21-23，2007.

する意識調査，日本看護研究学会雑誌 30 巻 3 号，132，

19) 村澤嘉江子，卜部麻美，村田千紘，深美まり子，飯田真
由美，武田睦子，上野栄一：終末期がん患者の病院食の2007.

配膳停止に対する看護師の思い，日本看護学会論文集:

7) 飯野玲子，岩城小百合，有沢知子，浜岡昌美，杉田克子，

成人看護 II，38 号，210-211，2008.

上野栄一：高齢者患者家族の介護意欲を支える看護師の20) 長内志津子，八塚美樹，安田智美，吉井美穂，田澤賢次，言葉，日本看護研究学会雑誌 29 巻 3 号，320，2006.
8) 一ノ山隆司，上野栄一：絵本を利用した学生の授業評価

上野栄一：セルフモニタリング法を使用した成人型アト

読後感想文の分析を試みて，日本看護研究学会雑誌 29 巻

ピー性皮膚炎患者の掻破行動に関する内容分析，日本看3 号，316，2006.

護研究学会雑誌 27 巻 3 号，92，2004.
21) 佐々木絹代，上野栄一，長谷川智子，上原佳子，上木礼9) 一ノ山隆司，上野栄一，永山くに子： 統合失調症患者を自由記載文の子，佐々木百恵，Edmont Katz：手術室における医師・看分析を試み，日本看護学会論文集:精神看護 36 号，65-67，

護師が捉える倫理的問題の特徴，日本看護研究学会雑誌

2006.

30 巻 3 号，102，2007.

支える家族の主観的負担感に関する研究

22) 杉政美雪，北林正子，上野栄一：糖尿病専門看護師の役

10) 一ノ山隆司，宮本眞弓，上野栄一：データマイニングを用いた精神看護学実習記録からみた看護学生の学びの分

割

スタッフへの教育と実践評価について，糖尿病 48

析，日本看護学会論文集:看護教育 37 号，90-92，2007.

巻，Suppl.2，298，2005.

11) 一ノ山隆司，村上満，上野栄一，川野雅資：ロールプレ

23) 須永恭子，保田明夫，上野栄一：内容分析を用いた臨地

イング演習における教育効果の検討，日本看護研究学会

実習における学習達成の自己評価と指導者評価の分析，

雑誌 30 巻 3 号，142，2007.

Quality Nursing10 巻 3 号，257-265，2004.

12) 神保浩子，重松理恵，小林幸子，上野栄一：データマイ

24) 長光代，落合宏，上野栄一：終末期がん患者の男性家族

ニングによる研究テーマからみた院内看護研究の特徴と員が捉えたギアチェンジ，富山大学看護学会誌 7 巻 2 号，傾向，日本看護研究学会雑誌 30 巻 3 号，107，2007.

15-28，2008.

13) 加藤直美，横山真代，長光代，小林春奈，上野栄一：乳25) 長光代，加藤直美，横山真代，小林春奈，上野栄一：看がん患者の患者会における満足度と乳がん告知後の不安

護師のターミナルケアに関する思い，日本看護研究学会

内容の変化，日本看護研究学会雑誌30巻3号，240，2007.

雑誌 29 巻 3 号，215，2006.

14) 北林正子，上野栄一，広上真里子：内容分析による最近

26) 長光代，石若弘美，上井陽子，表寺直美，飯田真由美，の糖尿病に関する看護の研究の動向，糖尿病 46，巻臨増，

広田牧子，上野栄一：終末期の患者の家族に CD 音楽が及242，2003.

ぼした影響，日本看護学会論文集:成人看護 II，36 号，

15) 松井文，原元子，八塚美樹，上野栄一：看護基礎教育課
程教科書における「看護の定義」に関する内容分析，日303-305，2005.
27) 坪田恵子，吉井美穂，上野栄一，塚原節子，看護師・患本看護研究学会雑誌 29 巻 3 号，218，2006.

者役のロールプレイによる学生の気づき，日本看護研究16) 村上満，上野栄一：内容分析の手法を用いた観光客がとらえる八尾町の印象とまちづくりの視点

学会雑誌 28 巻 3 号，118，2005.

観光客からの

28) 坪田恵子，上野栄一，塚原節子：内容分析技法を用いた

1,011 通の手紙を分析して，日本看護研究学会雑誌 26 巻

基礎看護実習における学生の感想文の分析，日本看護学3 号，444，2003.

会誌 15 巻 2 号，122-130，2006.

17) 松村愛都，上野栄一，長谷川智子，上原佳子，上木礼子，

29) 上野栄一，三田村保，伊藤幸子，須永恭子：内容分析に

佐々木百恵，Edmont Katz：看護師のライフストーリーかよる「Notes on Nursing」の特徴，日本看護研究学会雑らみたピカッと光る感性獲得過程，日本看護研究学会雑誌 25 巻(3），283，2002.

誌 30 巻 3 号 ，104，2007.

30) 上 野 栄 一 ， 須 永 恭 子 ： 内 容 分 析 に よ る 「 Notes on18) 明神一浩，一ノ山隆司，上野栄一，川野雅資：精神科救Nursing(看護覚え書)」の特徴－16－

collocation による解析

内容分析とは何か

東京，1957.

から，日本看護研究学会雑誌 26 巻 3 号，458，2003.

44) Stone,P.J.：The general inquirer:A computer approach31) 上野栄一，横田恵子：データマイニングによる看護学生の考える看護観

to Content Analysis. MIT Press. Cambridge, 1966.

自由記載文の分析から，日本看護研究45) R.M.V.Collick:他編：新英和・和英中辞典(CD-ROM版)，

学会雑誌 27 巻 3 号，132，2004.

研究社，1996-1997.

32) 上野栄一，塚原節子，坪田恵子，吉井美穂：コミュニケーションのロールプレイ実施後の実習における効果

46) Webster’s New Wold Dictionary(CD-ROM), third college

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