先端課題研究 19 ⽂献レビュー(政治学)
⼀橋⼤学⼤学院社会学研究科博⼠後期課程
狩⾕尚志

Gerring, J. (2017) Qualitative Methods, in Annual review of political science, 20(1), 1536.
ジョン・ゲリング(2017) 「定性的⼿法」政治学年報 20(1), 15-36.

Ø紹介⽂

本稿は、⽐較政治並びに定性的⽅法論を専⾨とするジョン・ゲリングによる、定性的⼿法と定量的⼿法に関する研究者間の議論を検討したレビュー論⽂である。定性・定量的研究それぞれの定義を確認したうえで、両⼿法の差異と親和性に関する論点が提⽰される。

•概要

本論⽂は⼤きく分けて⼆部構成となっている。前半部では、定性・定量研究の区分について両者の定義を厳密に検討した上で、両⼿法の差異並びに親和性に関する論点を提⽰している。本論の後半部では、主に定性的研究の分野における事例選択、事例分析の位置付けについて検討が⾏われる。

•イントロダクション(15-6 ⾴)

・

現代に通⽤する定性的⽅法(Qualitative methods)は、19 世紀に活動したジョン・スチュアート・ミル（1843/1872）の研究から⽣まれた。またこうしたミルに代表される研究者たちは、量・質といった区分を重要視せずに「科学」を探求した。

・

しかし、20 世紀に⼊ると定性的⽅法と定量的⽅法の間に⼆分化が⽣じた（Platt 1992）。
定量的⼿法を取り⼊れたのは⾃然科学や経済学に代表される分野であり、定性的⼿法を重んじたのは⼈⽂科学であった。またこれらの中間に位置する分野として社会科学が位置付けられ、そこでは量と質の違いに注意が払われるようになった。

•

質と量(Qual and Quant) (16-7 ⾴)

・質(Qual)と量(Quant)の区分については、学問領域ごとに⾒解が異なる。定量的研究を⾏う学者にとって、科学とは同じような規則と前提に従った⼀元的な営みであり、量と質に区分されない単⼀の推論の論理に基づいている。この⼀⽅で、定性的研究では量と質を区分して捉える傾向があり、⽅法論や研究上の⽬標に関わる多様性が確保されてきた。

・しかし、上述した質と量の類似性と相違点、両者に共有された基準、あるいはそれらが社会科学研究をどの程度律するべきか必ずしも明確にされてこなかった。

・

本稿では、負荷の⾼い概念（⼀元論と多元論、探究の論理、認識論、通約性、⾃然主義、

1

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解釈主義等）の代わりに、「定性的」「定量的」とは何かという定義の問題に焦点化する。こうした定性と定量に⾒られる区分がもたらす影響と、定性・定量的⽅法に関わる論争をいくつか解決するための暫定的な結論を導き出したい。

•

定義 (17-19 ⾴)

・

定性的と定量的という⾔葉は、連続体として捉えられることもあれば、明確な境界を持つ概念としても捉えられるが、通常では両者は正反対の概念(polar concepts)として理解されている。例えば定性的研究(Qualitative work)は、⾃然⾔語での表現、少量のサンプル、意図的なケース選択といった研究上の特徴を有している。これに対して、定量的研究(Qualitative work)は、数値や統計モデルでの表現、⼤規模 N 解析、ランダムサンプリング、より⼤きな集団への⼀般化という特徴を有している。

・

上記に⾒られるように両者の特徴が多次元的であるため、定性・定量に関するテーマは捉えどころがなかった。こうした課題を踏まえ、定性・定量的研究に⽅法論的な明確さをもたらすには、両者を明確に区切り、他に確⽴された⽤語に踏み込まない最⼩限の定義に到達する必要がある。

・

本稿では、
「定性」「定量」に⾒られる両者の概念を以下のように定義する(gerring 2017：18 ⾴)。

²

定性的研究とは、⽐較不可能な観察−原因または記述的問題に関わる異なる要素の観察‒を⾏うこと。

E.g. 探偵⼩説における犯⼈を特定するための諸要素 (⑴動機、⑵犯⾏時の容疑者の場所、⑶第⼆の容疑者の存在) 。これらの異なる⼿がかりはマトリックスのデータセットにならないため⽐較ができず、物語分析(narrativeanalysis)のような⼿法で扱わなければならない。

²

定量的研究とは、（どのような次元であれ）⽐較可能な観察を⾏うこと。

E.g. 定量的分析は、観測値の⾏列に⾒られる共分散のパターンを列挙し、通常形式的なモデル（集合論／質的⽐較分析、頻度統計、ベイズ確率、無作為化インファレンス、合成制御など）内でそれらを分析し、記述的または因果的推論に到達させる。

2

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・

以上の定義を踏まえると定性・定量的分析とは、どちらか⼀⽅のデータに基づいて⾏われる推論を意味する。( a qualitative or quantitative analysis is, accordingly, aninference that rests on one or the other sort of data)•

定性・定量的データの⾮対称性 (19-20 ⾴)

・

上述した定性的データ(qualitative data)と定量的データ(quantitative data)の間には⾮対称性がある。インタビュー、写真、エスノグラフィック・ノート等の収集された定性的データは、コーダーによる判断や数学的アルゴリズムによってコード化され、定量的データに変換が可能となる。しかし、ある情報をマトリックスで表現すると、その観察に付随していたユニークな側⾯が失われるように、定量的データを定性的データに変換することはできない。

•

定性・定量的研究の親和性 (21 ⾴)

・

これまでの議論から定性的データと量的データの有⽤性は、研究者の⽬的によって異なる可能性があることがわかる。特に定性的研究は、対象についてあまり知られておらず、研究者の⽬的が新しい概念の構築、新しい仮説の発⾒、未知の因果関係の解明といった、探索的な段階や事例に基づく研究において特に有益であることが多い。

・

また定量的研究においては、理論的関⼼のある因果的要因(以下 X と表記)と結果(以下Y と表記)の間に因果関係があるとされるものの、X と Y を結びつけるメカニズムが不明となる場合がある。このような状況において定性的研究は、定量的な分析で検証される可能性のある潜在的なメカニズムを⽰唆する、探索的な役割を担っている。

•

事例の選択 (21-4 ⾴)

・

事例ベース分析(case-based analysis)には、（たとえ定量的な観察が含まれていたとしても）必ず定性的な観察が含まれていることが分かっている。そのため事例の選択というテーマは定性的分析の中⼼を占めている問題であると⾔える。(互いに⽐較可能な事例、また理論的に関⼼のあるより⼤きな⺟集団に関する事例を選択しようとする限り定量的といえる。)

・

こうした事例選択がいかなる基準で⾏われるのかについて、以下では定性的研究における事例選択の戦略に関する類型を確認する。

3

PL20CH02-Gerring

ARI

31 March 20176:47

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狩⾕尚志

Table 1 Case-selection strategies
Goals/strategies

NFactors

Criteria for cases

ExamplesI. Descriptive (to describe Y )Typical1+DMean, mode, or median of D

Lynd & Lynd (1956 [1929])

DiverseII. Causal (to explain Y )2+D

Typical subtypes

Fenno (1977, 1978)

Annu. Rev. Polit. Sci. 2017.20:15-36. Downloaded from www.annualreviews.org
Access provided by Hitotsubashi University Library on 05/19/22. For personal use only.

a. Exploratory (to identify HX )Extreme1+

X or Y

Maximize variation in X or Y

Skocpol (1979)

Index

1+

Y

First instance of !YPincus (2011)

Deviant

1+

Z, Y

Poorly explained by Z

Alesina et al. (2001)

Most similar

2+

Z, Y

Similar on Z, different on Y

Epstein (1964)

Most different

2+Z, Y

Different on Z, similar on Y

Karl (1997)

Diverse2+Z, YAll possible configurations of Z(assumption: X∈ Z)

Moore (1966)

Longitudinal

1+

X, Z

X changes, Z constant or biased
against HXFriedman & Schwartz (1963)

Most similarc. Diagnostic (to assess HX )

2+

X, Z

Similar on Z, different on X

Posner (2004)

Influential

1+

X, Z, YGreatest impact on P(HX )Ray (1993)

Pathway

1+

X, Z, YX→ Y strong, Z constant orbiased against HX

Mansfield & Snyder (2005)

Most similar

2+X, Z, Y

Similar on Z, different on X andY, X → Y strong

Walter (2002)

b. Estimating (to estimate HX )Abbreviations: D, descriptive features (other than those to be described in the case study); HX , causal hypothesis of interest; P(HX ), the probability of HX ;X, causal factor(s) of theoretical interest; X→ Y , apparent or estimated causal effect; Y, outcome of interest; Z, vector of background factors that may affect
X and/or Y.

Manycase studies are primarily descriptive, which is to say they are not organized around出所) Gerring (2017：22⾴)から引⽤。

²²a central, overarching causal hypothesis. Although writers are not always explicit about theirselection of cases, most of their decisions might be described as following a typical or diverse casestrategy. That is, they aim to identify a case or cases that exemplify a common pattern (typical) orpatterns (diverse). This follows from the minimal goals of descriptive analysis. Where the goal isⅠ．記述的(Descriptive)
to describe, there is no need to worry about the more complex desiderata that might allow causal
記述的なケーススタディは、因果関係に基づく仮説を中⼼に構成されている
leverage on a question of interest.
Other case studies are oriented toward causal analysis. A good case (or set of cases) for purposes
わけではない。研究者はケースの選択について必ずしも明確にはしていないof causal analysis is generally one that exemplifies quasi-experimental properties, replicating thevirtues of a true experiment even in the absence of a manipulated treatment (Gerring & McDermott
が、⼀般的なパターン（典型）またはパターン（多様）を例⽰する 1 つまた
2007). Specifically, for a given case (observed through time) or for several cases (compared to eachother), variation in X should not be correlated with other factors that are also causes of Y, which
は複数のケースを特定することを⽬的としている。
might serve as confounders (Z) and generate a spurious (noncausal) relationship between X and Y.
Exploratory case studies aim to identify a hypothesis. Sometimes, the researcher begins witha factor that is presumed to have fundamental influence on a range of outcomes. The research
Ⅱ．因果的(Causal)
question is, what outcomes (Y ) does X affect? More commonly, the researcher works backwardfrom a known outcome to its possible causes. The research question therefore is, what accounts
上記以外のケーススタディは、主に因果関係の分析に重点を置いている。以
for variation in Y? Or, if Y is a discrete event, why does Y occur? The researcher may also havean idea about background conditions (Z) that influence Y but are not of theoretical interest. The

下では因果的なケーススタディにおける三つの⽬的について要約する。
22

Gerringa．探索 (仮説の確認)
仮説を明らかにすることを⽬的とする。研究の⽬的は、Y の原因として考えられる X を特定することにある。
b．推定 (仮説の推定)
因果関係の推定により仮説の検証(test)を⾏うことを⽬的とする。X が Y

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狩⾕尚志と正の関係を持つか、負の関係を持つか、または関係を持たないかについて検討を⾏う。
c：診断 (仮説の評価)
診断的ケーススタディは、あるテーマに関する⽂献や研究者⾃⾝の考察から得られた仮説を確認、否認、または改良し、その関係において働いている⽣成主体（メカニズム）を特定するのに役⽴つ。事例の選択戦略とは、表 1 に⽰すように影響⼒のあるもの、経路のあるもの、最も類似したものに分類される。

•

事例分析：定性的データを⽤いた因果関係の推論 (24 ⾴)

・

事例選択を踏まえた上で以下では事例分析に焦点化する。具体的には、定性的データで因果関係を推論することは可能か、という最も論争的な側⾯について検討する。

²① ⼤まかな⽅法(Rules of Thumb)
過去数⼗年に渡り、研究者たちは因果関係の推論を⽬的とした定性的調査の過程において、⼀連の緩やかな枠組み(a set of loosely framed rules)を特定した。しかし、以下に挙げた枠組みが⾮公式なものであるため、納得のいく推論とはどのようなものなのか、またどのようにすれば納得のいく推論ができるのかについては不明瞭となっていた。

E.g. 情報源の分析、新しい原因因⼦や理論の特定、対抗仮説の検討と有利な仮説の構築、検証可能な仮説の設定、反実仮想の思考実験、年表やダイアグラムを活⽤した時間的・因果的相互関係の明確化。

²② 推論フレームワーク
上述の状況を改善するために、近年の多くの研究は定量的研究の分析枠組みに定性的研究をはめ込もうと試みてきた。こうした研究潮流では、統⼀的な探求の論理が存在するという⼀般的な因果関係の枠組みの中で定性的研究が理解されている点が重要である。

E.g. 集合論（Mahoney 2012,；Mahoney & Sweet Vanderpoel 2015）、⾮循環グラフ（Waldner 2015b）、ベイズ推定（Beach & Pedersen 2013：83-99
⾴；Bennett 2008, 2015；Crandell et al.2011；George & McKeown 1985；5先端課題研究 19 ⽂献レビュー(政治学)
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Gill et al.2005； Humphreys & Jacobs 2015, 2018； McKeown 1999 ；Rohlfing 2012：180-99 ⾴）²③クラウドベースのアプローチ
特定の事例に関する詳細な定性的分析とそれに基づく結論が、ある研究者の⾒解を⽰すものであり他の研究者の⾒解とは⼤きく異なる可能性がある。こうした知⾒の正当性に関わる問題については、極めて特殊な問題に対して知識を有する専⾨家の⼩さなコミュニティーを作成するという、クラウドベースのアプローチ(crowd-based approach)で克服することができる。

²④ 混合⼿法研究 (multimethod research)
同じ⼀般的な研究課題に対して、定性と定量両⽅のエビデンス(evidence)を⽤いる混合⼿法研究はますます⼀般的になっている（Brewer & Hunter
2006,；Goertz 2017；Harrits 2011； Lieberman 2005,；Seawright 2016b）。
こうした混合⼿法においては、定量的分析は因果効果を測定することに重点があり、定性的分析が因果メカニズムを特定することに重点があるように、両者の研究スタイルは⽬的が異なるため直接的に対⽴することはなく相互補完的に有⽤な情報を提供しあう。

•結論・

本稿ではまず定量的研究と定性的研究の定義について検討した。定量的研究であれば、観察結果のマトリックスに⾒られる共分散のパターンを列挙し、正式なモデル内で分析し、記述的または因果的な推論に到達する。この⼀⽅で定性的研究では、⽐較不可能な観察の断⽚に基づく推論が⾏われ、伝統的に⾮公式な⽅法で分析される。

・の差異と親和性について、両者事例選択戦略の類型を⽰したことによって、事例選択の⽅法は既存の研究が⽰唆するよりもかなり分化していることを暗黙のうちに論じた。

・

因果関係の推定を⽬的とした定性的データの適⽤について、⼤まかな⽅法から始まり、集合論、⾮循環グラフ、ベイズ確率といった⼀般的な枠組みに⾄るまで論じた。これらの⼀般的な枠組みは因果関係を推論する上で、定性的観察と定量的観察を統⼀的なフレームワークに組み込むことができることを⽰している。しかし、質的な探求を⾏うための実⽤的なツールはまだ提供されていない。

・

混合⼿法研究に関する検討を⾏うことで、当該アプローチが定量的研究と定性的研究

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狩⾕尚志の対⽴を解決する妥当な⽅法であることを主張した。
・

本稿全体の結論として、発⾒（探索、⾰新）の⽂脈と正当化（評価、実証、証明、検証／改竄）の⽂脈との間の基本的なトレードオフの存在（Reichenbach 1938）を指摘する。両者とも科学の進歩に不可⽋であると認識されているが、正当化の作業は体系的なルールに従い、学術誌に発表し、教科書にまとめ、講義で教えることができる⼀⽅で、発⾒に関わる作業は⽐較的無秩序なものとなる。新しいものを発⾒するためのルールはなく、経験則や類推、アドバイスといった⾮公式なものはあるかもしれないが、それをもとに学問分野を構築できるようなものではない。こうした⼆項対⽴の存在は、定性的研究の核である探索的役割(新しい概念、仮説、分析の枠組みの発⾒)という特徴を⽰すものである。

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