Data Documentation Initiative の利用可能性

前田幸男 佐藤慶一 安藤理 米倉佑貴
朝岡誠 入山浩一 角井佑

SSJDA－46
May 2011

Data Documentation Initiative の利用可能性
－目次－

第1章

SSJDA の情報システムの状況と DDI 利用可能性検討の経緯

3佐藤慶一

第 2 章 情報技術と統計メタデータ：DDI についての概観

40
前田幸男

第3章

DDI の技術的側面，利用イメージ，導入ステップ

52
佐藤慶一 米倉佑貴

第 4 章 社会調査メタデータ管理ソフト Easy DDI Organizer（EDO）の設計

69

米倉佑貴 佐藤慶一

第5章

Nesstar の特徴と海外データアーカイブにおける利用状況

88
朝岡誠

第6章

SSJDA における Nesstar 試験導入

99
入山浩一 角井佑

終 章

Data Documentation Initiative の利用可能性

米倉佑貴

佐藤慶一

135
佐藤慶一

資料編 東アジアのアーカイブにおける Nesstar の利用

141
安藤理

はじめに社会科学研究所附属社会調査・データアーカイブ研究センターは，共同利用・共同研究拠点として文部科学省から認定を受け，2010 年 4 月より活動を開始した．
拠点としての活動の一環として，「データのより開かれた利用を促進するため，Web 上でのダウンロードによるデータ提供や，DDI（Data Documentation Initiative）対応による国際標準化などデータファイル形式の多様化を進めていく．また，近年，設置が進められている
国内の他のデータ提供機関との連携のありかたについても検討していく」ことになっている．
本レポートは，上記の計画に対する 2009 年度後半から 2010 年度における検討状況を取りまとめたものである．DDI は現在進行形のプロジェクトで情報量も多く，しかしながら日本国内における取組みはほとんど見られない．SSJDA における検討は手探りの状態から始まったが，DDI に関する情報整理から，メタデータ管理ソフト EDO の基本設計と，最も普及している DDI 対応情報システムである Nesstar の導入実験まで，基礎的な検討を進めることができた．
下記検討会を組織し，2010 年度後半を中心として情報交換や議論を行い，本レポートを取りまとめた．なお，各章において表明されている見解はあくまで各執筆者のものであり，
社会調査・データアーカイブ研究センターの公式見解ではないことをお断りしておく．
DDI 利用可能性検討会（肩書きは 2011 年 5 月 9 日現在）
前田幸男 東京大学社会科学研究所准教授
佐藤慶一 東京大学社会科学研究所准教授
安藤 理 東京大学社会科学研究所助教
米倉佑貴 東京大学社会科学研究所特任研究員
朝岡 誠 東京大学社会科学研究所特任研究員
入山浩一 東京大学社会科学研究所学術支援専門職員
角井 佑 前 東京大学社会科学研究所特任研究員（株式会社セキュアソフト技術本部
技術サポートグループ課長）

佐藤慶一・前田幸男

1

2

第1章

SSJDA の情報システムの状況と DDI 利用可能性検討の経緯
佐藤慶一

１．SSJDA の情報システムの状況
1.1

SSJDA の情報システムの概要

東京大学社会科学研究所では，1998 年より SSJ データアーカイブ（略称 SSJDA）を運用
し，社会調査の個票データ等を収集・保管，学術目的での利用への提供を行っている．活動を支える情報システムについては，適宜，構築や改変が積み重ねられ，2011 年 5 月現在，
図 1 に示すようなシステム構成となっている．
SSJDA では，調査者（機関・研究者）による社会調査の個票データを，担当者を通じて寄託いただくことから活動がはじまる．通常，調査者の一次分析が終了した後に，寄託い
ただくこととなる．アーカイブに寄託された個票データは，一次分析結果との照合，関連
メタデータの整備，必要な秘匿処理等を行なった上で，二次利用可能な形式に整理する．
それらのデータアーカイブ室での作業進捗はエクセル表で管理されている．作成した公開
データは，寄託者に確認いただいた上で，公開の手続きがされる．

一次分析

個票データ

調査の実施

調査の設計

寄託
【センター支援室】

HP
公開データリスト
公開データの概要,調査票
利用報告論文リスト

寄託された
原データ
一次分析結果との照合
利用者データベース
システム

集計

利用申請
（寄託者承認後）
データ提供

郵送／紙ベース
申請提供事務

【データアーカイブ室】

オンライン上での検索や簡易集計

検索

ダウンロードシステム（SSJDA Direct）

メタデータ整備

調査リスト 寄託者情報（エクセルファイル）オンライン
検索システム
リモート集計システム

公開用データ

秘匿処理

閲覧

成果報告
二次分析

学術書
学術論文

SSJデータアーカイブ

調査者（機関・研究者）

図 1 SSJDA の情報システムの概要
3

利用者（研究者・学生）

公開されたデータは，ホームページトップページでアナウンスされると同時に，公開デー
タリストに掲載される．調査の概要や調査票様式も掲載され，オンライン検索システムで検索を可能とする．寄託者から許諾いただいた一部データは，リモート集計システムに掲載され，オンライン上でのデータ分析を可能とする．また，利用回数が多い一部データは，
オンライン上で利用申請，データ入手，利用報告が可能な SSJDA Direct に掲載される．
データの提供は，提出された利用申請の内容をデータアーカイブが審査し，寄託者の承認を得た上で行われる．利用終了後は，データアーカイブに利用報告をしていただき，論文等を発表した場合は 2 部郵送いただき，1 部はアーカイブで保管し，1 部は寄託者へ郵送する．以上の利用に関する情報は，寄託者情報と併せて利用者データベースシステムで管理されている．

1.2

調査リストと寄託者情報

アーカイブに寄託された個票データについて，二次利用可能な形式に整理し，寄託者に確認いただいた上で，公開の手続きがされるまでの作業は，データアーカイブ室で行われている．調査リストやそれぞれの作業進捗についての情報は，エクセル表で管理されている．このエクセル表については，データが寄託され調査リストが更新されるごとにバックアップが取られている．過去のものを見ると，2004 年 5 月のものが最も古く，微細な変更はあるものの，その頃より同様の形式で，これまでデータ公開準備作業の情報が蓄積されている．内容は，大きく，基礎情報，寄託情報，作業情報，公開情報の 4 つに分かれる．
基礎情報には，調査番号と寄託日，寄託者名，調査名がある．寄託情報には，寄託書の情報（提供方法，利用者リストの年間提出回数，教育目的や学部生利用の可否，報告書の部
数や複写の取り扱いなど），調査票数や個票数がある．作業情報には，調査概要や集計表などメタデータ整備作業の担当者と作業依頼日，納品日，同じく SPSS データの集計チェックや秘匿処理の担当者と作業依頼日，納品日がある．一通り公開用のデータ整備が済んだら，校正担当がチェックをした後，データアーカイブ室担当者で集まり，最終確認作業が行なわれている．その後，寄託者への公開データの確認をして寄託者からの許諾をいただいた
後，公開に至る．その間の公開に関する情報として，寄託者確認依頼の送付日や寄託者によるチェックが完了した日付，公開した日付が管理されている．
寄託者情報についても，担当助教によりエクセルで管理されているが，同様の情報を後述する利用者データベースシステムのためのアクセスデータベースでも管理しており，その集約が課題となっている．

1.3

ウェブサイト（１）経緯SSJDA では，2002 年 8 月にウェブサイトをリニューアルし（槙田 2006），このサイトが2007 年 10 月までは運用されていた．入れ替え直前の状態のトップページを図 2，図 3 に示
4

す．トップページ上部に「個票データのプライバシー保護」「誓約事項」「担当スタッフ」
へのリンクがあり，その下に，「個票データの寄託」「個票データの利用」「データ検索」「データアーカイブについて」「お知らせ」「新着情報」「リンク集」があり，さらに下部に「謝辞」が掲載されており，現在のサイトを構成する主要な情報が整っていたことが確認できる．情報の作成や編集は，当時 IBM が販売していたホームページ・ビルダーというWYSIWYG 形式の Web オーサリングツールが用いられていた．

図 2 2002～07 年まで運用されていたウェブサイト 1
5

図 3 2002～07 年まで運用されていたウェブサイト 2
ホームページ・ビルダーで編集する形式で，概要や調査票の html ファイルも整えられている．図 4 に概要の html ファイルを示す．
「調査番号」「調査名」「寄託者」「利用方法」「調査の概要」「調査対象」「データ数」「調査時点」「調査地域」「標本抽出」「調査方法」「調査実施者」「委託者」「報告書」「関連論文等」「主要調査事項」「調査データ区分」「利用上の注意」といったメタ情報が整理されており，2011 年 5 月現在まで一貫して同じ形式でメタ6

情報を蓄積している．概要を英訳した abstruct の html ファイルも同様にひな形が用意されているが，2011 年 4 月現在，236 調査について英訳が完了した状態で，公開されている全ての調査概要の英訳は完了していない．調査票の html ファイルは，一部調査を除いて，集計結果も含めて独自に作成をしていたが，その編集作業が膨大であった．2010 年度より，データアーカイブ室での作業量軽減のため，寄託された調査票をそのまま PDF 化してウェブに掲載する方式へと変更された．集計結果が掲載されていない調査票が寄託された場合は，エクセルで簡易な集計表を作成して PDF 化し掲載することとしている．

図 4 調査概要.html
2007 年 10 月より，情報構成を整理してメニューを設け，デザインを一新し CSS（Cascading
Style Sheets）を用いたサイトが用いられた．CSS は，文書の構造と体裁を分離させたスタイ
ルシートの仕様の一つで，複数のページのデザインをそれぞれに編集するのでなく，体裁
7

を管理する部分を変更すれば統一的にデザインやレイアウトがコントロールできる．この
サイトが 2010 年 3 月まで運用されており，入れ替え直前の状態のトップページを図 5 に示す．管理は，アドビシステムズが販売している Dreamweaver という Web オーサリングツールが用いられていた．ホームページ・ビルダーに比べ，高機能な Web オーサリングツール
で，CSS の編集機能も強化されているものであった．しかしながら，ニュースの更新が手動であったり，Dreamweaver が専門業界向けで使い勝手が必ずしも簡便でなく，ページの維持管理更新に必要な作業が煩雑であるという問題があった．

図 5 2007～10 年まで運用されていたウェブサイト
8

（２）公開データリストの作成

図 3 に示した調査概要の html ファイルや調査票の html ファイルが蓄積されるに従い，後述するデータ検索システムだけでは一覧性が低いという問題があった．また，学生利用や教育目的利用が許可されたデータを探す際にも，それらの調査番号のみが利用条件下部に示されているだけで，一つ一つ調査概要の利用方法を確認していかねばならず，利便性が低いという問題もあった．アーカイブされていても利用されないデータも多く見られることも，公開されている調査情報へのアクセス環境に起因している可能性も考えられた．そこで，調査 2008 年 6 月に，図 6 に示す公開データリストのページ，さらには，学生利用，教育目的利用が許可されたデータのみについてもリストしたページを作成し公開した．これにより，過去に利用されていなかったデータの利用申請が出てくるなど，一定程度の調査情報へのアクセス改善が見られた．公開データリストは，次に書く CMS 化の際にも引き継がれ，図 7 のようにデザインが変更された形で継続して公開されている．

図 6 2008 年より公開されたデータリスト一覧のウェブページの一部

9

図 7 2010 年 5 月時点の公開データリスト一覧のウェブページの一部（３）ウェブサイトの CMS 化

2005 年あたりから一般的に普及したと言われているウェブサイトを総合・体系的に管理する CMS（Content Management System）は，HTML や CSS 等の技術的な知識や，ウェブサ
イトが複雑に階層化した場合のディレクトリ構造の詳細な把握がなくても，簡便に情報作成や更新がおこなえるように工夫されており，ホームページの品質を維持しつつ多人数での共同作業を効率よく行うことが可能である．SSJDA ではそれまで担当助教が一人で HPの管理を行っていたが，内容がデータアーカイブ全般だけでなく，計量セミナー分析セミナーの案内や二次分析研究会の情報，さらには拠点化に伴う共同利用・共同研究の情報や
社会調査研究分野の情報など，扱う情報がより広範にわたり複数の担当者が関らざるを得ない状況となってきてたため，2009 年度より，CMS の導入に向けた作業を開始した．
しかしながら，CMS 化しつつ，扱う情報を増やして管理人数も増やすことを同時に進めることは，作業を複雑にするため，まずは，それまで運用していたウェブサイトに必要最10

小限の変更を加えて CMS 化して，その後に拠点化に伴なうコンテンツの再構成を行う手順とした．表 1 に，CMS 化する際に整理したサイト構成を示す．第 1 階層として，従来より整備していた「SSJDA について」「データの寄託」「データの利用」「セミナー」「調査・研究」「謝辞・リンク集」「公開データリスト」に，「共同利用・共同研究の募集」を加えた．
第 2 階層，第 3 階層も，基本的に従来整備された情報を整理することで整えた．
この階層構造に従って CMS によるウェブサイト構築を進めた．いくつか他の汎用 CMSの利用を検討したが，最終的に，一般によく利用されている Movable Type を，利用利便性や安定性も高いと判断し，また，予算制約もクリアすることから，利用することとした．
Movable Type は，シックス・アパート社が開発・提供するブログソフトウェアで，主に Perlと PHP で書かれており，動作に必要なのは Perl のみである．データストアにはリレーショ
ナルデータベースを採用しており，利用する Movable Type 5 からは MySQL のみ対応となっている．同ソフトのユーザー管理機能等を用いて，ウェブサイトの構築を行った．
図 8 に，作成したトップページを示す．最上部に従来からの SSJDA のロゴと新しいセン
ター名等を配置し，その下に第 1 階層に相当するメニューバーを設けた．メニューバーの下に新しいロゴを掲載した．新しいロゴの下は，3 分割して，左側に「検索・分析・ダウンロード」と「リンク」および「SSJDA Labs」のウィンドウを配置した．中央に「Web Site 更新情報」を配置し，ブログ形式で自動更新される仕組みとした．右側に「SSJDA からのお知らせ」を配置し，データ公開以外の SSJDA からのアナウンスを掲載する欄を設けた．ページ下部には，第 1 階層に相当するメニューをテキスト形式でリンクしておく形とした．
従来，Dreamweaver での CSS 管理では，ソフトに習熟していないものがページ更新するとデザインが崩れてしまうことが多かったが，新しいホームページではそういったことが無くなった．
「共同利用・共同研究の募集」についても，複数スタッフが関与しながら，ホームページの品質が維持されつつ新しいコンテンツの追加ができることが確認された．また，データ公開情報の更新の際には，毎度手作業で過去の更新情報を移動する必要があったが，その作業が省力化された．一定期間の運用を経て，多人数での共同作業が可能であることを確認し，2010 年度後半から拠点化に伴うコンテンツの再構成に着手することとした．

11

表 1 CMS 化移行第 1 段階でのウェブコンテンツの階層構造
ページno.
1
ＴＯＰ
2
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61
62
63
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65
66
67

第一階層

第二階層

SSJDAについて

SSJDAとは？
アーカイブの歴史
アーカイブの機能
SSJDA関連資料

データの寄託データの利用

これまでのイベント
寄託の手引
寄託に必要なもの
データの処理方法
寄託FAQ
利用条件
利用手引き
利用申請書
利用報告書
利用論文リスト

個人情報保護ISSPの利用
利用FAQ

セミナー

経緯
計量分析セミナー

公開セミナー

調査・研究

謝辞・リンク集

共同利用・共同研究の募集

二次分析研究会
二次分析研報告会

社研パネル調査
JGSS
委託・共同研究
リサーチペーパー
謝辞
国内のリンク
海外のリンク

共同利用・共同研究公募
参加者公募型共同研究
課題公募型共同研究

公開データリスト

公開データリスト
学生・教育利用許可

お問い合わせ・スタッフ
サイトマッププライバシーポリシー

12

第三階層

沿革
業務統計資料関連テキスト書籍
学術雑誌論文
その他

申請編
分析編
報告編
2009年
2008年（特別講演）
2008年
2007年
第6回（2002年）
第5回（2001年）
第4回（2000年）
第3回（1998年）
第2回（1997年）
第1回（1997年）
2010年
2009年
2008年
2007年
2006年
2005年
2004年
2003年
2002年

データアーカイブの国際組織
アメリカのデータアーカイブ
ヨーロッパのデータアーカイブ
その他の地域のデータアーカイブ
国際比較調査のプロジェクト
2011年度公募
2010年度公募
2011年度公募
2010年度公募
2011年度公募
2010年度公募

図 8 2010 年 4 月にリニューアルしたウェブサイト

13

表 2 に，再度整理したサイト構成を示す．これまで，主にデータアーカイブのホームページに二次分析研究会のページが付随するような形で，社研パネル調査のページは別に作られているなど，社会調査・データアーカイブ研究センターのウェブサイトとしては十分な構成ではなかった．そこで，まず，「センター」「調査基盤」「社会調査」「計量社会」「国際調査」の 5 つの分類を明確にして，その上で第 1 階層として，従来のものに加えて，「センターについて」「社研パネル調査」「共同調査と共同研究」「国際連携」を加えた．
「セン
ターについて」では，拠点化に伴い作成したセンターを紹介する文章やパンフレットで作成した情報を整理して掲載する．
「社研パネル調査」は従来別にあったパネル調査のホーム
ページを移行するものである．
「共同調査と共同研究」は，社会調査研究分野で進めている
JGSS（日本版総合社会調査）との協力や職業・産業の自動コーディングに関する共同研究について掲載するために設けた．
「国際連携」は，これまでの SSJDA における国際活動を整理しつつ，本リサーチペーパー後半で進めている DDI の利用可能性検討に関する情報を掲載するものとして設けた．これにより，社会調査・データアーカイブ研究センターで進めている作業がほぼ網羅される形でのホームページが整うこととなる．表 2 は，サイト移行
検討時に整理されたもので，今後，第２階層以下については各担当者による調整があった
後に公開される予定である．その際に若干変更の可能性があることを付記しておくが，これも，CMS により多人数での共同作業が可能となっているが故のこととなる．
図 9 に，作成中の新しいホームページのトップ画面を示す．従来のデータアーカイブのページを維持しつつ，社会調査・データアーカイブ研究センターとしての活動がより広範にフォローされるようになっている．最上部に，新たに CSRDA というセンターのロゴを配置しつつ，センター名と従来からの SSJDA のロゴ等を配置し，その下に第 1 階層に相当するメニューバーを設けた．メニューバーの上には，センターの部門構成を明確にしてある．
メニューバーの下には 2010 年度より利用しているイメージを掲載した．イメージの下には，
2 分割して，左側に「センターからのお知らせ」を，右側に「SSJDA データ公開情報」を配置し，ブログ形式で自動更新される仕組みとした．ページ下部には，第 1 階層に相当する
メニューをテキスト形式でリンクしておく形としてある．

14

表 2 CMS 化移行第 2 段階でのウェブコンテンツの階層構造
ページno 分類
1
センター
2
3
4
5
6
7
8
調査基盤
9
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15
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28
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30
31
32
33
34
社会調査
35
36
37
38
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40
41
42
43
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51
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53
計量社会
54
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56
57
58
59
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68
69
70
71
72
73
74
国際調査
75
76
77
78

第１階層（上部メニュー）
センターについて

SSJDAについて

第２階層センター長あいさつ
社会調査・データアーカイブ研究センターについて
SSJDAリサーチペーパーシリーズ
委託・共同研究スタッフ
個人情報保護これまでのイベント
SSJDAとは？
データアーカイブをめぐる状況
謝辞・リンク集SSJDA関連資料

データの寄託データの利用（共同利用）

寄託の手引き
寄託に必要なもの
データの処理方法

寄託FAQ
利用条件
利用の流れ
データ検索
オンライン申請
郵送利用申請二次分析と利用報告
公開データ
利用FAQ

社研パネル調査

その他
働き方とライフスタイルの変化に関する全国調査
高校卒業後の生活と意識に関する調査
プロジェクトの概要

個人情報保護ディスカッションペーパー
研究成果報告会

共同調査と共同研究
二次分析研究会（共同研究）

計量分析セミナー

プレスリリース
データの2次利用
JGSS
自動コーディング（職業・産業）
参加者公募型
課題公募型
一般公募型
過去の研究会
二次分析研究報告会

経緯
計量分析セミナー

国際連携

国際活動のこれまで
東アジアDAシンポジウム
DDI利用可能性検討

サイトマッププライバシーポリシー

15

第3階層

謝辞
国内のリンク
海外のリンク
業務統計資料関連テキスト
利用論文リスト

データクリーニング
個票データについて
無回答・非該当の具体例

公開データリスト
学生・教育利用許可データリスト
申請編
分析編
報告編
ISSPの利用

プロジェクトの目的
3つのパネル調査
研究資金
プロジェクトの組織
研究委員会の開催
調査票の集計研究成果報告会
研究成果報告会2011
研究成果報告会2010
研究成果報告会2009
研究成果報告会2008

2010年
2009年
2008年
2007年
2006年
2005年
2004年
2002年
経緯
公開セミナー
計量分析セミナー2011
計量分析セミナー2010(特別講演)
計量分析セミナー2010
計量分析セミナー2009
計量分析セミナー2008(特別講演)
計量分析セミナー2008
計量分析セミナー2007

図 9 2011 年度前半に公開予定の内容を拡大したウェブサイト

1.4

Namazu によるデータ検索システム（１）システム概要

SSJDA では，2002 年 11 月より，オープンソースの全文検索システムである Namazu を用
いて，ウェブ上での公開データの検索システムを実現している．Namazu は，1997 年，小中規模のメールアーカイブや WWW サーバ用の全文検索システムとして高林氏によって開発され，その後日本語圏における検索エンジンの代表格として普及したものである．現在は，Namazu Project によって開発されている．大量の文書を高速に検索するためにあらかじめイ
ンデックスの作成を行ない，インデックスを作成するプログラムは Perl で記述されている．
検索コマンドは C 言語で記述されており，検索にかかる時間はインデックスの大きさにあ16

まり影響されず検索ができる．セキュリティ面の強化も繰り返されており1，最近は 2009 年
9 月に公開された version2.0.20 で，バッファオーバーランと呼ばれるプログラムの不具合によりデータ領域外のメモリを書き換えることで誤動作を起こすセキュリティホールへの対応がなされている．
NAMAZU の基本要件については，http://www.namazu.org/index.html.ja もしくは，馬場肇『Namazu システムの構築と活用』（ソフトバンク社 2001）に詳しいので参照されたい．
SSJDA では，2010 年からの CMS によるウェブサイトのリニューアルに併せて，データ
検索システムの調整を行った．具体的には，①従来，作成していた調査票と集計結果が掲載されている html ファイルは，
データアーカイブ室での作業軽減のため PDF 化されたため，調査概要の html ファイルのみを対象とすること，②調査年やトピック，代表的なキーワー
ドによる検索機能を追加すること，③レイアウトを新しい HP に併せたものに変更すること，の 3 点に取り組んだ．
システム要件は，Windows server 2003 R2 standard SP2 において，NAMAZU-2.20，形態素解析の Mecab-0.98，ActivePerl-5.8.9 を搭載する形となっている．
全ての調査概要の html ファイルに，①トピック検索を実装するために topic タグを追加，②調査年検索を実装するために year タグを追加，③検索結果画面で調査名を表示させるために datatitle タグを追加，④キーワード検索を実装するために keyword タグを追加，という作業を加えた．
（２）利用方法

図 10 に，データ検索システムの検索画面を示す．検索は，収録調査ごとにまとめている「概要」（調査名，寄託者名，調査対象，主要調査事項など）の情報を検索する．①概要全文，②調査名，③寄託者名，④調査年，⑤トピック，⑥キーワード，の 6 つの方法で検索でき，一度検索語，他の方法を組み合わせて絞り込んでいくこともできるようにしてある．
表示件数は，10～50 件を用意し，表示順は，調査番号，調査名，寄託者名，トピック，
調査年をそれぞれ昇順と降順を用意した．検索ボタンは，「検索」「リセット」「全データ表
示」を用意した．
「検索」ボタンでは，検索条件のアンド検索を実施する形としており，未入力検索項目は無視される．
「リセット」ボタンは，入力中の条件を，未入力状態へと初期化する．
「全データ表示」ボタンは，検索範囲すべての調査データが表示する．
「調査年」では，1990 年以前，1991～95 年，1996～2000 年，2001～05 年，2005～10 年と区分してある．今後，2011 年～のカテゴリが追加される．
「トピック」は，すでに公開されているデータを見ながら，担当スタッフで図 11 に示すように整理した．図中にも明示し1

詳細は，http://www.namazu.org/security.html 参照
17

図 10 データ検索システムの検索画面てあるように，SSJDA では雇用・労働関係の調査が多く，これについては別に，社会科学研究所で実施されている近未来の課題解決を目指した実証的社会科学研究推進事業「生涯成長型雇用システムプロジェクト」と連携をして，詳細なキーワード検索を実現している2．
「キーワード」については，試験的に「高齢者」「ジェンダー」「若年」の 3 つを調査概要の html ファイルに埋め込み検索可能としている．図 11 に示すように，他にも代表的なキーワードが想定されるが，作業量の制約から，2011 年 5 月時点では 3 つのキーワードにとど
めている．

2

http://ssjda.iss.u-tokyo.ac.jp/future/search_top.html 参照のこと
18

図 11 データ検索システムのトピック一覧
検索に成功すると，調査番号，調査名，寄託者名，トピックが表示される．図 12 に，ト
ピックを「雇用・労働」として，キーワードに「若年」をつけて検索した結果例を示す．
検索結果画面の調査名のリンクをクリックすると，該当した調査の概要が表示される．
検索結果画面の寄託者名のリンクをクリックすると，該当した寄託者による調査一覧が表示される．このとき，寄託者名以外の検索条件は初期化される．検索結果画面のトピックのリンクをクリックすると，該当したトピックの調査一覧が表示される．このとき，トピック以外の検索条件は初期化される．

19

図 12 検索結果画面の例（３）運用状況

データ検索システムの運用状況について，表 3 と図 13 に示す．表 3 には，年単位でデー
タ検索システムでの検索回数と，参考までに 2008 年から用意した公開データリストのアクセス件数を示す．
2002 年は 11 月からの運用であったため，
2003 年度からの数値としてある．
2003 年度には約 3 万 1 千回の検索があったが，その後増加して，2007 年度には約 5 万 4 千回の検索となった．2008 年度には，公開データリストを設けたため，そちらの方でデータを探す人も増え，データ検索システムでの検索回数が約 4 万 3 千，公開データリストへのアクセス件数は約 5 千であった．公開データリストへのアクセス 1 回は，データ検索シス
テムでの検索回数数回分に相当すると考えられ，2007 年以前との単純な比較は難しいが，2008 年度以降も SSJDA に所蔵されたデータの検索量は増加しているものと見受けられる．
20

図 13 に，月ごとのデータ検索システムでの検索回数の推移を示す．年度によって若干ばらつきが見られるものの，年度がはじまり尐し経った 5 月から 6 月にかけて検索が最も増え，その後夏休みで検索が低下し，秋学期が開始する 10 月頃に検索が増えて，その後検索が低下していくという大きな傾向が見て取れる．データ検索システムのメンテナンスや入れ替え等は，
利用が低下する 8 月頃か翌 2～3 月頃に行うことが適当であると見受けられる．
表 3 データ検索システムでの検索回数と公開データ一覧へのアクセス件数の推移

年度

検索回数

2003年
2004年
2005年
2006年
2007年
2008年
2009年
2010年

31,014
40,58338,77043,011
53,986
43,61340,943
41,425

公開リストの
アクセス数
5,406
10,255
12,642

10000
9000

2002年

8000

2003年

7000

2004年

6000

2005年

5000

2006年

4000

2007年

3000

2008年

2000

2009年

1000

2010年

0
4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月

図 13 月ごとのデータ検索システムでの検索回数の推移

1.5

データダウンロードシステム Direct3（１）開発目的

SSJDA におけるデータダウンロードシステム（略称 SSJDA Direct）の開発目的は，①利
3

この部分は（佐藤慶一 2009）に，最新の運用状況等の情報を加えて加筆したものである．
21

用利便性の向上，②データアーカイブ側の事務作業量の軽減，の 2 点である．
1 点目の，①利用利便性の向上の背景として，ICPSR や UKDA をはじめとした海外のデータアーカイブの大半で，オンライン上で個票データのダウンロードができるという状況があった．利用者から見ると，SSJDA の利用には，申請書や空 CD の郵送などといった手続きの煩雑さやデータ入手までに時間を要するなど不便さがあり，オンライン上でのデー
タ提供は利用利便性を向上させるものと考えられた．
もう一点の開発目的として，②データアーカイブ側の事務作業量の軽減が挙げられる．
SSJDA では，個票データを CD-R で提供するという方法をとってきたが，運用開始した 1998
年には 11 だった利用申請件数が，2008 年には 481 まで増加しており，事務作業量の軽減が課題となっていた（佐藤博樹 2008）．1 つのデータ提供には，利用申請書類の受付・確認，
申請情報のデータベースへの入力，寄託者への承認依頼，空 CD へのデータの焼付けと郵送，利用報告書の催促，利用報告情報のデータベースへの入力，成果物情報のデータベースへの入力，などの多くの事務作業が伴い，限られたスタッフの対応力の限界に近づきつつあった．オンライン上での利用申請やデータ提供，利用報告が実現されれば，相応の事務量の軽減が図れると考えられた．
（２）システム概要

前章に示した開発目的のもと，SSJ データアーカイブでは，2008 年度より SSJDA Directの開発に着手した．従来の CD-R 提供で確立した利用手続きのプロセスは踏襲した上で，セキュアな環境でのオンラインデータ提供を実現することが求められた．基礎設計についての検討の結果，オンライン上で，利用諸手続き，データベース管理，管理業務を一元的に実現するべく，以下の基本設計要件を整えた．
・HTTP：Apache＋OpenSSL
・データベース：MySQL
・開発言語：PHP 5
・セキュリティ：マイページ，管理者の全ページを SSL（暗号化）通信とする．
システムの基本設計の概要を図 14 に示す．概要は以下の 3 点である．①利用申請，申請
承認，教育指導員承認（学生の場合），データダウンロード，利用報告，運用状況管理等のプロセスを，WEB 上の暗号化されたセキュアな環境で実現する．②ユーザー登録を行い，利用申請やダウンロード等は認証された人しかアクセスできないマイページで行う．③管
理ページは，東京大学社会科学研究所内からのアクセスに限定する．

22

ユーザー

研究所内

Ｗｅｂシステム

ユーザー登録ネットワーク＜SSJDA Direct＞

管理者
ユーザー
登録

ユーザー
登録処理

利用申請

ユーザー
情報

ユーザー
情報
ユーザー自動
削除処理

申請受付
処理

申請登録
教育指導員承認

申請
情報

申請情報

学生・院生の場合
教員・研究者の場合
教育指導
員承認

教育指導員
承認処理

申請詳細

個票
デー
タ

ダウンロード
SSJDA
承認処理

SSJDA承認

ダウン
ロード情報

ダウンロード
情報

利用報告

申請詳細

申請
情報

督促メール
送信処理

成果物登録・修正

成果物
情報

成果物
情報

データ

図 14

処理

データ
ベース

認証

SSJDA Direct のシステム概要（３）利用方法

図 15 に利用者用の WEB 画面遷移を示す．計 35 ページが用意されており，新規登録，利用申請，ダウンロード，利用報告，成果物登録等が可能となっている．
「データ一覧」のページには，一覧表内に概要ファイルへのリンクを施してある．登載データは，2011 年 5 月現在で，SSJDA で公開されている JGSS（日本版総合社会調査）10 調査および NFRJ（全国家族調査）3 調査，政治関連データ 4 調査の計 17 調査である．
ログインページにアクセスすると，画面右上に「ご利用マニュアル」ボタンがあり，PDF
形式で利用手順手引きがある．

23

図 15

SSJDA Direct 利用者用の WEB 画面遷移

（４）運用と課題

管理者用の WEB 画面遷移を図 16 に示す．
WEB システム内で行う運用業務は，利用承認，利用状況の管理であり，システム内のデータベースは全て CSV ファイルで出力可能としている．
2009 年に運用開始して約 2 年が経過した．2009 年度には，Direct の HP およびメール文
面の英語化を行い，2010 年 4 月より運用開始した．利用状況は表 4 に示す通りで，いずれの数値も 2009 年に比べ 2010 年の方が上回った．利用申請数（データセット数）は，2009
年が 448，2010 年が 520 で，合計 968 にのぼる．うち研究目的が 823 と大半であるが，145の教育利用もなされた．ダウンロード数は，2009 年が 472，2010 年が 630 で，合計 1102 にのぼる．利用者数は，2009 年が 360，2010 年が 434 で，合計 794 人にのぼる．成果物登録数は，2009 年が 6 と尐なかったが，2010 年は 37 と増加し，合計 43 の学術論文等が，SSJDA
Direct からダウンロードしたデータを用いて，執筆され刊行された．
SSJDA Direct については，登載データを増やし検索機能等を拡充した形で拡張開発してい24

く方向性と，登載データは利用申請件数が多いものに限定して現行のまま継続運用しつつ，リモート集計システム（佐藤慶一 2008）や検索機能の刷新と併せて nesstar に代表される本
格的なデータアーカイビングシステムを導入していくという 2 つの方向性がある．SSJDAのスタッフ・予算の制約を睨みつつ，適切に情報システムをハンドリングし，利用利便性が高いデータアーカイブへと導いていくことが求められよう．

図 16

SSJDA Direct 管理者用の WEB 画面遷移
表 4 SSJDA Direct の利用状況

利用申請数
年度

利用者数

ダウン
ロード数

総数

教員

教員
以外

成果物
登録数

総数

研究
目的

教育
利用

2009年

448

386

62

472

360

178

182

6

2010年

520

437

83

630

434

191

243

37

合計

968

823

145

1102

794

369

425

43

1.6

リモート集計システム4（１）開発目的

SSJ データアーカイブにおけるリモート集計システム開発の目的は，①利用者への提供情報の拡大，②寄託データの教育活用，の 2 点に集約される．
4

この部分は（佐藤慶一 2008）に，最新の運用状況等の情報を加えて加筆したものである．
25

1 点目の，①利用者への提供情報の拡大の背景として，増加するデータ利用申請数に対して，発表論文・著書数が尐ないという状況が挙げられた．対策として，提供側の情報提供のあり方が再検討された．具体的には，WEB 上で調査概要と調査票を眺めるだけでは，変数間の関係性を事前にチェックすることができず，データが手元に届いてから分析してみたら，利用目的を満たさない場合への対応が検討された．そこで，データ提供前の時点で，多次元の結果表を手元で集計したり，変数間の関係性をチェックできるようになれば，利用者の二次分析の研究計画の質的向上が図れ，それにより適切な分析の促進や成果報告数の増加も期待できると考えられた．
以上の観点から，SSJ データアーカイブでは，社会科学研究所図書室で調査報告書の閲覧対応を開始すると同時に，クロス集計や相関分析等の一歩進んだデータ分析を Web ブラウ
ザから行えるようにするリモート集計システムの構築を目指した．
もう一点の開発目的として，②寄託データの教育活用が挙げられる．寄託された多くの社会調査の個票データを，研究面だけでなく，教育面においても活用することは，アーカ
イブの意義として重要である．
実際の調査個票データを用いたデータ分析の演習を行うには，その前段階として，利用するデータの特徴の理解，分析手法の習得に加え，利用するデータの統計ソフトへの読み込み，利用する統計ソフトの操作方法の習熟等が必要で，多くの時間を要する．当然，データ分析の演習そのものにも多くの時間を要し，結果，初学者には，多大な学習時間が必要になる．さらに，個票データを自宅へ持ち帰ることや自宅 PC への統計ソフトの導入は難しい場合も想定され，実際のデータを用いた演習が不十分になることが危惧される．
さらには利用する統計ソフトの問題もある．多機能な統計パッケージは初学者向けでない場合が多く，ユーザーインターフェースの充実している有償の統計ソフトを自前の PC に導入するには相応の資金的コストを要する．
SSJ データアーカイブにリモート集計システムが導入されば，ネットに接続した PC があれば実際の個票データを用いた分析演習を従来に比べ簡便に短時間で実施可能となり，自宅等での E-learning としての利用が見込まれる．同時に，寄託データの教育活用の促進も図れる，ということが，リモート集計システム開発のもう一つの目的である．
（２）システムの概要

前章に示した開発目的のもと，SSJ データアーカイブでは，2004 年度よりリモート集計
システムの構築を開始し，2005 年 4 月から試験運用を開始した．そして，2005 年 10 月より正式な運用を開始した．図 17 に構築された情報システムの概要を示す．集計分析を SPSS
社の WebAPP によって，ユーザ管理機能を OpenLDAP とよばれるダイレクトリ・サービスのフリーウェアによって実現していた．具体的には，①SPSS WebApp による集計分析や管理と，②OpenLDAP によって，ユーザー追加・削除やパスワード変更・再発行と関連する
メール（ユーザーID やパスワード，利用期限等）の自動送付，ならびに有効期限切れユー
26

ザーの一括削除の処理などの機能を実現している．
システムの本格運用に伴い，講習会等での利用事例も出てきて，15～6 台以上で同時使用
するとレスポンスが低下する，等の課題が出てきた．多数同時利用によるレスポンス低下
は，開発時に，個人研究者の調査個票データのチェックのための利用や，社会統計を学習する学生の自宅での E-learning 利用を想定しており，授業での多人数同時利用は想定していなかったことにも起因した．不具合再現テストを重ねた結果，ユーザー管理のシステムとSPSS WebApp の連携部分の不具合が最大の要因であることを確認したが，SPSS WebApp の開発が終了していたこともあり，その調整には相応の労力がかかることと，将来的に nesstarなど他のリモート集計システムの導入も視野に入ることから，2009 年 6 月にユーザー認証機能を取り外し，登載データも複数のデータ5から JGSS のみと変更することで対応した．したがって，2009 年 6 月以降は，図 17 中の「ユーザー管理 WEB システム」は取り外した形で運用されている．

図 17 リモート集計システムのシステム概要

2008 年 8 月時点では，JGSS-2000／2001／2002／2003（大阪商業大学比較地域研究所・東京大学社会科学研究所寄託），AsiaBarometer2003（猪口孝氏寄託），社会生活における不安感に関するアンケート 2004（社会安全研究財団寄託），「モノグラフ小学生ナウ」「モノグラフ中学生の世界」「モノグラフ高校生」（ベネッセコーポレーション寄託）が搭載されていた．
527

（３）利用について

以前はユーザー登録や認証が必要であったが，2009 年 6 月のシステム改変に伴い，現在
はトップページで利用規定に同意後，自動でログインされ図 18 に示す利用画面トップが表示される仕組みとなっている．

図 18 リモート集計システム利用画面トップ
分析は，「集計するデータの選択」の利用データを決めて，「集計手法の選択」で分析方法や利用変数を設定することで，データ分析結果をブラウザ上で実行することができる．
集計機能は，2011 年 5 月現在，下記の 6 つを提供している；
1．度数分布と関連統計量の集計
選択した集計項目の度数分布と関連する各種統計量を集計
2．分類項目別度数分布の集計
選択した分類項目ごとの度数及び集計項目の合算値と平均値を集計（分類項目の選択
は最大３変数まで）
3．分類項目別度数分布の集計－２
選択した分類項目ごとの度数及び構成比のほか，χ2 検定の情報を集計（分類項目の選
28

択は最大３変数まで）
4．分類項目別度数分布と関連統計量の集計
選択した分類項目ごとに集計項目の度数分布と関連する各種統計量を集計．
（分類項目の選択は最大３変数，行・列の最大２変数まで）
5．T 検定T 検定の情報を集計
6．相関係数
選択した項目間の相関係数を算出．
データを選び，「集計手法の選択」で手法を選択すると，手法に応じて変数等の設定画面が出てくる．図 19 に，「3．分類項目別度数分布の集計－2」の画面を例示する．行と列に対応する変数やオプション設定をして，「集計」ボタンをクリックすることで，分析結果を得ることができる．

図 19 リモート集計システムの分析設定画面の例
図 20 に分析結果画面を例示する．
「性別」と「配偶者」のクロス集計結果および Pearsonのカイ 2 乗検定結果が表示される．画面横に表示されるアイコンをクリックすることで，
当該 csv ファイルのダウンロードや，表の単独ウィンドウでの表示等ができる．

29

図 20 リモート集計システムの分析結果画面の例
その他，詳細な情報は，「利用者マニュアル-リモート集計の手順」として PDF ファイルを提供しているので，利用される際には参照されたい（図 18 右側にリンク有）．
また，リモート集計システムをデータ分析の演習に活用するための教科書も刊行されており，利用手順の紹介がある．
（岩井・保田 2007）．
（４）運用と課題

最後に，運用面からリモート集計システムの現状と課題について記す．
通常時のリモート集計システムの運用業務としては，システム用サーバーのメンテナン
ス，ホームページの管理，利用状況の管理，登載データの管理，が挙げられ，関連してシステム改善方策の検討がある．以下にそれらの概要を示す．
東京大学社会科学研究所では，システム管理室を設置し，この部署が研究所のネットワークおよびシステムのインフラ周りの運用・管理を行っている．リモート集計システムのサーバーも同室の管理下にある．
リモート集計システムのホームページに記載されている，利用規約，画面中の文言，利用マニュアル等の改定は，リモート集計システムを運用しているサーバーに保管されている当該ファイルを修正することで対応する．
利用状況は，月に一度のペースで，情報を管理している．表 5 に，2005 年 10 月から 2011年 3 月までのリモート集計システムへのログイン件数の推移を整理した．2006 年に 909，30

2007 年に 2572 と利用が拡大し，2008 年度に落ちこんだものの，2009 年，2010 年と 2300
～2400 件で推移している．これまでのところ，大学の講義等と関係して， 4－8 月と 10－
12 月あたりは利用が多いという傾向がある．
表 5 リモート集計システムへのログイン件数の推移
月

2005年

2006年

2007年

2008年

2009年

2010年

2011年

1月

-

35

101

68

26

107

213

2月

-

49

49

9

5

42

123

3月

-

32

14

15

14

36

19

4月

-

66

102

295

493

264

-

5月

-

166

265

237

557

422

-

6月

-

113

256

144

163

362

-

7月

-

61

284

168

159

263

-

8月

-

106

604

43

35

33

-

9月

-

13

41

84

87

116

-

10月

75

174

209

178

290

331

-

11月

57

78

309

95

296

264

-

12月

68

16

338

138

133

232

-

合計

200

909

2572

1474

2258

2472

355

登載データの管理は，WEB 上の SPSS WebAPP の管理者画面にログインして行う．新規
データの追加は，SPSS ファイルを用意して，図 21 に示すような管理画面において変数の種類（Analysis Variables，Groupby Variables など）を設定するなどの処理をすることで，可能となる．なお，管理ページにアクセスできる IP アドレスは，研究所内に限定している．
リモート集計システムについては，分析機能を拡大し，個票データの利用申請を軽減していく方向性と，本格的な分析は手元に個票データを入手して行うことを前提として，利用前のデータチェックに用いることを主眼におくという方向性の 2 つがある．
分析機能を拡大することには，相応の導入コスト等を要するが，利用者の利便性向上というメリットは大きいだろう．特に，非専門家にとって，商用ソフトウェアを購入せずに，実際の調査データを用いて複雑な分析が可能となることの意義は大きい．
一方で，統計処理に習熟した専門家は，適切なデータを入手できれば，本格的な作業は自身の分析環境で行うであろうし，社会調査等を学ぶ学生にとっても，導入としてリモー
ト集計システムを用いることは有効としても，個票データを手元において，汎用的な分析ツールを用いて作業を行った方が，最終的には，本格的な学習に繋がる，というようにも考えられる．

31

図 21 リモート集計システムの登録データ管理画面（変数種類の設定）

1.7

利用者データベースシステム（１）開発経緯SSJDA では，寄託データの増加に伴い，利用者が急激に増えてきたが，2005 年時点ではデータを提供する際の個々の管理ファイルがばらばらに存在しており，提供手続きが効率よく行われていなかった（佐藤朊彦 2006）．そこで，これらの管理ファイルのデータベースを構築し，提供手続きを正確に効率よく行うことを目指して，利用者データベースが開発された．開発は 2005 年中頃より着手され，2006 年より運用開始された．
具体的には，データの寄託者，提供している個票データ，利用者，成果物，それぞれの管理ファイルを統合する包括的なデータベースを開発し，データ提供作業の効率化や利用統計情報の集計作業を簡便化することなどの実現が目指された．
（２）システムの概要

データベースは，Microsoft Access の mdb 形式で作成され，データベースを管理するアプ
32

リケーションは Microsoft のスタンドアロン開発用プログラミング言語である Visual Basicを用いて開発されている．
システムとしての要求事項を整理すると，まず，データベースへとアクセス可能な範囲に制限を加えることがあり，具体的には，担当教員，特任専門職員，事務補佐員の一部までとすることがあった．それらの担当者により，画面ごとに次の情報入力・修正，閲覧，出力を可能とすることが図られた．
扱う情報としては，まず，寄託者情報（寄託者 ID，名称，部署，担当者名，郵便番号，
住所，メールアドレス，電話番号，ファックス，承認手続きのチェックボックス，その他
特記事項，最新更新年月日，変更前情報の保存）と提供データ情報（データ番号，データ
名，寄託者 ID，公開年月日，利用目的のチェックボックス，受講者リストのチェックボッ
クス，調査票数，個票数，報告書の複写許諾，リモート集計の許諾，その他特記事項，最新更新年月日，変更前情報の保存）があり，予め入力しておく必要がある．
利用申請があった際に，利用申請書にある氏名，所属大学・機関，学年・職名，連絡用
メールアドレス，利用目的，受講者リスト提出予定日，共同利用者名，同所属，同職名，
申請年月日，データ番号，申請番号等の情報を入力する．
その上で，担当教員のみアクセス可能とする利用審査画面で，申請ごとに内部での審査
結果のチェックボックスや「決定」ボタンを押すと，審査結果や決済年月日が保存される．
さらに，寄託者への検討依頼の文書を自動生成する「印刷」ボタンが用意され，寄託者から許諾をもらった後，寄託者決済年月日の入力と，「完了」ボタンによるステータスの変更がなされる．利用ステータスの遷移の詳細については，図 22 に示す．
データ提供画面では，申請ごとに「作成」ボタンや「発送」ボタンが用意され，提供年
月日や使用期限年月日が自動入力される．データ利用報告画面では，申請番号ごとに「消去済」または「延長」のボタン，成果物の有無をあらわすチェックボックス，さらに成果物がある場合は，論文番号，申請番号，著者名，所属，職位・学年，タイトル，使用デー
タ番号，雑誌・書籍・学会名，発表年月日，種別（雑誌/書籍/学会/その他）をあらわすチェ
ックボックスに情報を入力する．
それらの一連の作業について，提供データ数，申請数，利用者数のカウントや，成果物
統計の作成（論文数，論文に利用されたデータのカウントなど）などの集計結果をエクセ
ル形式で出力できるような機能も用意された．

33

図 22 利用者データベースシステムにおける利用ステータスの遷移（３）利用画面

図 23 に利用者データベースシステムの画面構成を，図 24 にトップ画面を，図 25 に入力
画面例として申請情報入力の画面を示す．
システムは，新規申請画面，登録中画面，担当教員による承認画面や検討依頼処理画面，
利用承認書出力画面，貸し出し中画面，申請検索画面，成果物一覧画面，担当教員による利用統計作成画面から構成され，新規申請以外は，詳細画面や情報修正画面等を持つ．
アプリケーションを起動しトップ画面から，それらの画面へのアクセスが可能となっている．申請検索はトップから行う．実際のデータ入力や修正等を行う画面は，図 25 のような入力画面で，適宜情報を入力していくことで，アクセスデータベースが更新されていく．
データベースは複数のテーブルから構成されており，id 等で関連づけられている．

34

メニュー画面

新規申請
登録中画面

登録中詳細画面

ＳＳＪＤＡ承認画面

ＳＳＪＤＡ承認詳細画面

検討依頼処理画面

検討依頼処理詳細画面

利用承認書出力画面

利用承認書出力詳細画面

貸出中画面

貸出中詳細画面

申請検索画面

申請検索詳細画面

成果物一覧画面

成果物登録修正画面

利用統計作成画面

統計詳細情報EXCEL出力
担当教員のみ利用可能

図 23 利用者データベースシステムの画面構成

図 24 利用者データベースシステムのトップ画面35

図 25 利用者データベースシステムの申請情報入力画面（４）課題と 2011 年度の取組み

利用者データベースシステムは，利用申請から成果報告までの一連のプロセスにおける情報管理の一元化を行ったが，その前段階で用意される寄託者情報や調査リストは，別にエクセルで管理されており，データ寄託時や変更ごとにエクセル情報を更新した後に，ア
クセスでデータベースの情報も連動して更新させる必要がある．
担当助教やデータアーカイブ室での情報管理が煩雑であるため，担当者のニーズを踏ま
えて 2011 年度中に若干の調整が加えられる予定である．具体的には，別に管理されていた寄託者情報のエクセルファイルをなくして，利用者データベースシステムの方で寄託者情報の追加・編集を行い，寄託者情報管理の一元化を行うことと，調査データ別に寄託担当
者情報を一覧したり，寄託者への郵送ラベルやドキュメント作成機能を追加することが検討されている．

36

2.

SSJDA の情報システムの構造的問題と DDI 利用可能性検討の経緯

2.1 SSJDA の情報システムの構造的問題

前章で見てきたように，SSJDA には，データアーカイブ室での担当スタッフによるデー
タクリーニングや公開用データの作成などの進捗管理を含めた調査リストや寄託者情報があり，公開されたデータは，ウェブサイト，Namazu による検索システム，データダウンロ
ードシステム Direct，リモート集計システムと複数のシステムに搭載される．さらに，利用申請から承諾，成果報告までを管理する利用者データベースシステムが動いている．これ
らは，全体的なデザインのもとに順次相互の連携を意図しながら構築されてきたものではなく，任期付の教員がそれぞれ個別に構築を進めてきたものであった．それが故に，各システム間での連携が十分でなかったり，これまでこのリサーチペーパーで扱う DDI への検討が未着手であった等，全体的な見通しに欠ける部分もあった．
先に述べたように，現在，利用者データベースシステムの寄託者情報管理機能を拡充することで，これまでエクセルファイルで別に管理されていた寄託者情報を一元化することが取り組まれている．部分的にでも，個別のシステムや情報の連携不足を解消していくことは，作業効率性を上げることに繋がっていくが，一方で，マイクロソフト Access のデー
タベース形式でそういった情報を，これまでの延長線上で蓄積していくことは，将来的に他のシステム等との連携も考えたときに，フォーマットの面でも，扱う情報の項目の面でも，適切であるのかやや心もとない面もある．
後で触れるが，DDI3 では「データライフサイクルモデル」という，調査設計からデータ
アーカイビングまでに扱うメタ情報を一括して XML 形式で整備して，さらにデータアーカ
イブ等で活用していくことが提唱されている．膨大な情報を扱うデータアーカイブでは，
機能別に個別にシステムを構築し，多様なフォーマットで情報を管理していると，その連携をさせることにも膨大な労力が発生する．DDI 対応には，一見コストが多いように見えつつも，何らかの統一された情報記述方法で，データアーカイブが利用するあらゆる情報を一元的に管理しておき，そこからデータクリーニングや寄託者・利用者対応業務に必要な情報を取り出したり，さらにはウェブサイトやデータ検索，オンライン集計やデータダ
ウンロードシステムの情報が自動更新されていくような仕組みを考えることが，最終的には作業効率を高め，必要なメタデータが適切に蓄積されていくことにつながるものと考えられる．このような作業には，データアーカイブで扱っている情報を網羅的に把握しつつ，情報技術の展開にも適切な見通しを持った上で，総合的なシステムデザインを図り，事を進めていく必要があるものと考えられる．
2.2 DDI 利用可能性検討の経緯

前小節での認識を持った上で，まずは DDI について，その利用可能性を検討することが適切であると判断した．2010 年夏ごろより，佐藤を中心にアーカイブ内で非公式に「DDI37利用可能性検討会」を組織した．検討会は，情報技術に明るい角井，米倉，入山，安藤，朝岡各氏とともに，国際的なデータアーカイブやその技術動向について詳しい前田を加えて組織し，下表に示すように月 1 度程度集まり，
DDI 関連文書の読み込みや情報収集，
Nesstarのトライアルバージョンのインストールと利用実験，海外の DDI 関連ソフトウェアの試験利用，日本語での調査メタ情報管理ツールについての意見交換と基礎設計やシステムエン
ジニアへの発注作業等を，約半年間で進めた．最終段階で，東北地方太平洋沖地震が発生したことに起因して，リサーチペーパーの取りまとめが若干遅れたものの，DDI についての基礎的な情報収集は完了し，いくつかの試験的な作業も行え，今後の SSJDA での DDI 対応に向けて十分な検討が行えたものと考えている．
表 6 DDI 利用可能性の検討経緯
回数

月日

第1回

2010/8/10

第2回

第3回

第4回

2010/9/17

2010/10/21

2010/11/18

内容
キックオフ

分担作業報告分担作業報告分担作業報告第5回

2011/11/22

EDO開発

第6回

2010/12/27

分担作業報告第7回

2011/12/28

EDO開発

第8回

2011/1/27

リサーチペーパー

第9回

2011/2/16

EDO開発

第10回

2011/3/4

リサーチペーパー

第11回

2011/3/23

EDO開発

報告者等

内容詳細

佐藤慶一

検討背景，作業目的，作業分担等

角井佑

Nesstar Webviewの操作画面の変更方法等

角井佑

Nesstar Publisherの使用方法等

米倉佑貴

DDI関連文書とソフトウェアの紹介

朝岡誠

基礎的な情報収集

角井佑

Nesstar・SDAのライセンス料について

米倉佑貴

DDIで記録可能なメタデータ等

朝岡誠

Microdata Management Toolkitについて等

角井佑

Nesstarバージョン4β版について

米倉佑貴

DDI文書作成・編集用の既存ソフトウェアのレビュー

安藤理

SDAとNesstarの利用方法，韓国・台湾での状況

佐藤慶一
佐藤，米倉，入山，SE会社

ドイツDDI Workshopの報告

角井佑

Nesstar Publisher 4.0でのデータインポート作業等

米倉佑貴

EDOの開発経過等

朝岡誠

Microdata Management Toolkitについて等

佐藤慶一
佐藤，米倉，角井，入山，SE会
社

リサーチペーパーの執筆分担等

全員
佐藤，米倉，角井，入山，SE会
社

原稿進捗報告，分担調整

全員
佐藤，米倉，角井，入山，SE会
社

原稿進捗報告基礎設計の調整

基礎設計の調整

開発状況の報告2011年度分の開発作業の報告等［参考文献］
槙田直木，2006，「楽屋話～品質は個票データに宿る」『ESTRELA』no.147：pp.32．
38

佐藤朊彦，2006，「私が担当した 3 つの仕事」『ESTRELA』no.147：pp.33．
佐藤博樹，2008，「SSJ データアーカイブの現状と課題」『統計』2008 年 12 月号，pp.10-15．
佐藤慶一，2009，「SSJ データアーカイブにおけるデータダウンロードシステムの開発」『ESTRELA』 no.185, pp.20-23.
佐 藤慶 一， 2008 ，「 SSJ デ ータ アー カイ ブにおけ るリ モー ト集 計システ ムに つい て」『ESTRELA』 no.175, pp.2-9.
岩井紀子・保田時男編，2007「調査データ分析の基礎」有斐閣．

39

第2章

情報技術と統計メタデータ：DDI についての概観
前田 幸男

１．はじめに情報技術の急速な発展により，社会科学データの提供方法は大きな変容を遂げつつある．
インターネットを利用したデータの提供が半ば常識となりつつある一方，データ入手の前提となる調査概要などの情報を提供するための規格の統一が進みつつある．データ・アー
カイブを通じたデータの利用件数は爆発的に増加しているが
1，公文書館においては，統計分析のためではなく，歴史資料として，様々な電子データが利用されるようになってきている（Adams 2007）．従来は必ずしも緊密な連携関係になかった，公文書館，図書館，社会科学データ・アーカイブといった組織間においては，情報共有のための規格の平準化（共通化ではない）が進展しつつある（Doorn and Tjalsma 2007）．
欧米諸国の主要なデータ・アーカイブが設立されたのは 1960 年代のことであるが，設立した直後から，各国のデータ・アーカイブの間で如何に利用可能なデータについての情報を共有し，また，相互にデータの提供するかについては，政治学者・社会学者を中心に議論が行われていた（Scheuch 2003）．また，国際比較分析を促すためには，調査単位ではな
く，分析対象となる概念あるいは変数（質問文）」を単位とした検索およびデータ入手のシステムが必要ということも指摘されていた（Scheuch and Stone 1964; Mochmann 1974-75）．
しかしながら，1990 年代半ばまでは，簡単な調査概要と印刷されたコードブックのみがが，データについての情報提供の手段であった．社会調査データを用いた国際比較，あるいは，一国における時系列の比較を行うためには，何冊ものコードブックを丁寧に見比べ，文言を確認する必要する必要があったのである．そのような状況を考えるならば，変数あるいは概念・キーワードを利用して大量の社会調査データを横断検索するシステムは，「社会科学における夢の機械」であったと言えるだろう（Ryssevik and Musgrave 2001）．そして，
インターネットの普及並びに情報技術の発達は，そのような「夢の機械」を半ば現実にしつつあるように思える．
ただし，大量の情報が無秩序に存在しても，その効果的な利用は難しい．利用者が膨大なデータを検索して有益な情報を抽出するためには，事前に情報を整理し提供するための仕組みの構築が不可欠である．最近の情報技術の発展を取り込んだデータの検索・提供シ
ステムを構築するため考案され，統計メタデータの国際標準規格となりつつあるのが，DDI（Data Documentation Initiative）である．本稿は，データ提供方法の変化を理解する上で重要な DDI について，その発展の背景を素描することを目的とする．2
1

http://www.icpsr.umich.edu/icpsrweb/ICPSR/curation/usage.jsp

2

本稿では基本的に社会調査の個票データについての統計メタデータに集中する．実は，統計40

２．メタデータとは－ダブリンコアと DDI
メタデータ（metadata）とは，日本語においては聞き慣れない言葉かもしれないが，データ・アーカイブあるいは情報検索システムの研究に携わる人々の間では日常用語になりつつある．メタデータという言葉が一般的に流通し始めるようになったのは，2000 年代に入ってからだと思われるが，実質的には 30 年以上も議論の対象であった（Carol A. Hert et al.
2004）．一般的には，メタデータとは，「データについてのデータ」を意味しており，字義通り，「対象となるデータに対して，そのメタレベル（高次レベル）の記録と捉えられることに由来」している（谷口 2010）．本稿の文脈においては，主に統計数値データを理解するために必須となる情報を，メタデータという．具体的には標本抽出の手続き，調査方法，
質問文，コーディングの手続き等のデータについての記述内容を指す．かつては，それらのメタデータは冊子体のコードブックとして提供されるのが通例であった．データが機械可読形式で保存されていたとしても，コードブック，あるいはメタデータが無ければ，それは無用の長物である．メタデータがあって初めて，人間は，データの内容を適切に理解できる．
数値データだけでなく，コードブックも機械可読形式で提供されていれば，検索は容易になる．しかし，文字情報のみが保存されたファイルの提供であれば，コンピュータによる検索は情報の内容如何を問わず検索対象の単語を全て拾い出すことになり，非効率的である．同様に，インターネットのサーチエンジンは膨大な情報を探し出すが，HTML ファ
イルについては，メタデータを構造化する基準がないため，不要な情報ノイズが大量に検索結果に入り込んでしまう．それに対して，メタデータを設計し，必要とされるデータ項
目を事前に定義することで，精度の高い検索システムを実現できる（谷口 2010）．とりわけ，統計メタデータについては，データ記述の項目数が質量ともに多くならざるを得ないために，事前の整理・分類の有無はその後の利用しやすさに大きな影響を与える（金子2002）．すなわち，セマンティックウェブの長所を生かし，利用者が必要とするデータの検索・提供を可能にするためには，メタデータの統一規格が必要なのである（Carol A. Hert et al.
2004）．
汎用性の高いメタデータの国際基準であるダブリンコア（Dublin Core）は，領域横断的に利用されることを念頭に置き，対象物に対する情報の発見やその取得を支援するために設計されている．ダブリンコアでは，対象を識別するために 15 のメタデータ項目が定義されているが，個別領域におけるメタデータはダブリンコアとの対応関係を念頭に設計され，共通の枠組みの中で検索のための仕組みが構築できるように工夫される（杉本 2009; 谷口
2010）．
ただし，ダブリンコアは対象となる情報資源とは独立して考案された枠組みであるため，
メタデータを考察する上では，政府統計の提供に関連して集計データのメタデータとしてSDMX（Statistical Data and Metadata Exchange）が重要であるが，ここでは，筆者の能力の問題もあり，統計メタデータを考察する上で重要なもう一方の流れについては割愛する．
41

統計メタデータの仕様としては不十分である．DDI は，XML に基づいた，社会科学・行動
科学データの内容記述，保存，移植を容易にするために統計メタデータの国際基準を作ろうとするプロジェクトであり，DDI のデータ項目もダブリンコアとの対応付けがなされている（Vardigan et al. 2008），両者のメタデータ要素を一覧にしたのが，表１である．
表 １
ダブリン・コアのデータ要素（項目）
Title
Creator
Subject

日本語名ダブリンコアと DDI（Ver 2） の項目対応表
DDI Ver.2 のデータ要素（項目）

タイトル
作成者
主題（キーワード）

DDIにおける注記

Description
Publisher
Contributor
Date
Type
Format<titl> 2.1.1.1<AuthEnty> 2.1.2.1<keyword> 2.2.1.1<topcClas> 2.2.1.2
内容記述<abstract> 2.2.2
公開者<producer> 2.1.3.1
寄与者<othId> 2.1.2.2
日付<prodDate> 2.1.3.3
資源タイプ<dataKind> 2.2.3.10
記録形式（フォーマット） <fileType> 3.1.5

Title of Data Collection
Authoring Entity of Data Collection
Keyword(s)Topic Classification
Abstract
Producer of Data Collection
Other Identification/Acknowledgements - Data Collection
Production Date - Data Collection
Kind of Data
Type of File

Identifier

資源識別子<IDNo> 2.1.1.5

ID Number - Data Collection<holdings location="" callno="" URI=""> 2.1.8<sources> 2.3.1.8

Holdings Information - Data Collection
Sources - Used for Data Collection<othrStdyMat> 2.5<timePrd> 2.2.3.1<collDate> 2.2.3.2<nation> 2.2.3.3<geogCover> 2.2.3.4<copyright> 2.1.3.2

Other Study Description Materials
Time Period Covered
Date(s) of Data Collection
Country
Geographic Coverage
Copyright - Data Collection

SourceLanguage
Relation
Coverage

出処
言語
関係
時空間範囲

Rights

権利情報

出典：DDIウェブサイト（http://www.ddialliance.org/）に掲載されている表を谷口（2010）を参考に修正

統計データを理解するために必要なメタデータの具体的な内容であるが，グレゴリーらによれば基本的には二つの内容に大別できる（Gregory et al. 2009）．第一は，主に数値を統計ソフトウェアに読み込ませるために必要となる情報であり，データ・ファイルが固定長形式か自由長形式か，１観測対象に 1 行が割り当てられるフラット形式かそれとも階層構
造をなす形式か，等がそれにあたる．前者がデータのソフトウェアによる読み込みに必須であり，メインフレーム・コンピュータの時代からデータ・ディキショナリ（Data Dictionary），
あるいはデータ定義文（Data Definition Statement）として提供されていた．
それに対して，もう一種のメタデータは，人間が読んで理解するために準備される．データの内容に関連する情報であり，標本抽出手続きや調査方法等が主で，その他，質問文や選択肢の内容，データ収集過程や公開準備の過程でデータに加えられた変更に関する記
述，さらには調査データを利用した報告書や出版物の内容まで多岐にわたる．ただし，これらのデータに関する記述と統計ソフトウェアとの関連づけは，1980 年代まではほとんど問題とならなかったようである．以下では，統計メタデータ特有の問題について，歴史的経緯を踏まえながら，考察する．

３．統計ソフトウェアとメタデータ
統計ソフトウェアとメタデータの関係であるが，1970 年代にメインフレーム・コンピュ42

ータ上で稼働していたデータ管理及び統計分析のソフトウェアである OSIRIS3は，限定的ながら調査関連情報を含むコードブックを機械可読ファイルとして扱うことができた（Miller
and Vardigan 2005）．1970~80 年代においては，OSIRIS の形式を前提に統計メタデータの基準が作成されていたようであるが，各アーカイブにおいて独自の修正がなされることが多く，統一性は低い状態であった．特に 1980 年代はパーソナル・コンピュータが普及したことで，各アーカイブや大学で様々なシステムが開発されたが，統一されたメタデータの規格が欠落したことで，データの検索や提供において様々な問題が生じていた（Gregory et al.
2009; Rasmussen and Blank 2007）．
SPSS や SAS といった通常の統計パッケージによるメタデータへの対応は，さらに不十分であった．1990 年代には変数の補助情報（Variable Notes）や，ファイル全体の情報（File Notes）
について，数値データと別にメタデータを保存する必要性は議論されていた（Blank 1993）．
今日統計ソフトウェアのメタデータへの対応は，若干の改善は見られるものの，計算能力の向上と比べて，不十分と言わざるを得ない（Rasmussen and Blank 2007）．汎用統計ソフト
ウェアは，変数名と数値についてそれぞれ限定されたバイト数のラベルを許容するのみで，調査概要など，データセットの全体像を把握するために重要な情報を保存することはできない．あくまで数値の集計のみを前提にソフトウェアが設計されており，比較的最近まで
コードブックを自動作成することもできなかった4．例えば，選択肢が存在しても頻度がゼロの場合は出力に出てこない．また，欠損指定にしても，異なるタイプの欠損値を区別できないという難点がある．端的に言えば，統計ソフトウェアは，利用者側の視点からは，
統計データとメタデータとの関連づけが不十分なのである．また，統計データとメタデー
タとの関連づけが不十分であると，刊行されたデータ分析の結果と，そのもととなったデータとの関連づけが困難になり，研究結果の再現性の観点からも大きな問題となる（Micah
Altman et al. 2001）．
従って，データの集計に関連した仕組みと，メタデータの検索や必要な情報の参照を有機的に組み合わせることで研究を効率化することが重要な課題となる．そこで，DDI では
様々な組織が所蔵・提供する統計データが統一的・効率的に検索され，かつ，利用に供されると同時に，分析結果の公表・引用を円滑化することを念頭にそのメタデータ要素が設計されている（Blank and Rasmussen 2004; Miller and Vardigan 2005; Rasmussen and Blank 2007;
Vardigan et al. 2008）．

４．DDI の実践例
インターネットの利用が一般化した 1990 年代の後半はインターネット上での利用促進のために様々なシステムが構築された．大学で開発されたシステムに限っても，カリフォル
3

ミシガン大学の社会調査研究所で開発・維持されていたメインフレーム・コンピュータ上の統計データの管理・分析ソフトウェア．
4

SPSS や Stata では現在ではコードブックを機械的に作成するコマンドが準備されている．
43

ニア大学バークレー校で SDA（Survey Documentation and Analysis 5）が開発され，ハーバード大学と MIT が共同で運営するデータ・センターで virtual data center（現在の Dataverse
Network 6）の運営が始まったのも同時期である．その中でも DDI に準拠して構築されたシステムが，Nesstar である（Ryssevik and Musgrave 2001）．ここでは CESSDA（Council ofEuropean Social Science Data Archive7）に加盟しているアーカイブのカタログを横断して検索するシステムである CESSDA catalogue8に応用された例を紹介する．

図 1 CESSDA Catalogue の入口
図 1 に示したのが，CESSDA Catalogue の入口の画面であるが，右脇の表示から 14 のデータ・アーカイブから合計で 6840 件のデータが利用可能であることが示されている．なお，
これは 14 のアーカイブが持つデータの全てではなく，その一部であることは注意を要する．
全てのデータを Nesstar 上に搭載しているアーカイブもあれば，その一部だけを搭載しているアーカイブもあり，対応はまちまちである．比較的新しい FSD が最多のデータセット数
5

http://sda.berkeley.edu/index.html

6

http://thedata.org/home7

http://www.cessda.org/

8

http://www.cessda.org/accessing/catalogue/44を示しているのに対して，1960 年代から活動をしている UKDA や GESIS のデータセット数
が尐ないことから，古いデータセットを全て Nesstar に搭載していないことがわかる．
図 2 に，CESSDA Catalogue の最初の画面で「vote」と入力した場合の検索結果を掲載している．調査やデータ・ファイルではなく，変数を単位とした検索結果が示されているが，最右列を見ると上から FSD（フィンランド），SND（スウェーデン），GESIS（ドイツ）が所蔵するデータに含まれる変数が拾い上げられていることが分かる．また，下段の表示から，欧米語のシソーラスから「vote」に対応する各国語（独語，仏語，オランダ語，スペイン語，
ノルウェー語，スウェーデン語，フィンランド語）でも検索が行われていることが分かる．

図 2 CESSDA Catalogue における検索結果
次に，一番上に示されている Finnish National Election Study 2007 を選択し，クリックすると，FSD（Finish Social Science Data Archive）のウェブサイトへと移行する．リンク先の FSDのウェブ上では直接 FNES2007 のメタデータが表示され，さらなる閲覧・検索へと円滑に移行できる．若干の閲覧後の画面を図 3 として掲載している．画面の上のロゴや色彩が違う
のでわかりにくいかもしれないが，FSD のシステムも Nesstar を利用している9．
CESSDA Catalogue は各アーカイブで整理されているメタデータを自動的に読み込むので，
9

http://www.fsd.uta.fi/english/index.html
45

欧州のアーカイブを横断した検索が可能になると同時に，さらにデータの詳細を調べたり，データを入手したりするために利用者認証が必要となる段階においては，各国のアーカイ
ブのシステム上からの利用へと誘導するように設計されている．

図 3 Finish Social Science Data Archive の Nesstar 画面
なお，Nesstar にはリモート集計システムとしての側面もあるが（前田 2008），本稿の文脈で言えば，変数－値ラベルと数値データとの連係がとれることで，リモート集計が容易となっていることを指摘しておく．この点，通常の統計パッケージは，手元にコードブッ
ク，最低でも調査票を持っていなければ分析が極めて面倒になるが，Nesstar 上でいわばコードブック（メタデータ）と数値データとの間の断絶を気にすることなく，基本的な集計を行うことができる．Nesstar が，開発者が銘打ったように「夢の機械」（Ryssevik and Musgrave2001）と言うに値するかは評価が分かれると思われるが，従前よりも格段に利便性が向上
したことは事実であろう．Nesstar の他の応用事例に関しては，本リサーチペーパーの安藤・
朝岡，SSJDA における試験導入については，角井・入山を参照頂きたい．
以上は，データ・アーカイブの利用者側から見た例であるが，データのライフサイクルの他の局面における応用についても簡単に紹介しておきたい．データの収集を行う組織の側からみると，保存・対外提供用のデータを作成する過程で如何に DDI の要素に対応した
46

内容を効率的に保存し，移植・伝達するかが問題となる．
（Gregory et al. 2009）．実地調査でコンピュータが利用される CATI（Computer Assisted Telephone Interview）で実施された調査については，質問文や選択肢は一旦機械可読形式となるので，それらのメタデータを，数値データとともに，DDI 形式に移植する仕組みの開発が行われている．また，定型的に使われる質問や選択肢については，メタデータの再利用も可能である（Rasmussen and Blank
2007）．
ド イ ツ の GESIS （ German Social Science Infrastructure Services ／ Gesellschaft
Sozialwissenschaftlicher Infrastruktureinrichtungen）では，ミクロセンサス・データのメタデー
タを DDI に沿って作成している．また，ドイツでは GESIS が積極的に利用促進の活動をしていることもあり，政府の統計を学術目的に利用するために整備されつつある RDC（Research Data Center）10においても，DDI が利用されている他，IAB（Institute for Employment
Research）11，IZA（Institute for the Study of Labor）12においても部分的には DDI に準拠してデータの整理が行われているようである（Gregory et al. 2009）．
一方，データの検索段階では，DDI はダブリンコアだけではなく，図書館目録の基準である MARC との対応も念頭に置いて設計されているので（Vardigan et al. 2008），DDI に従ってメタデータを蓄積すると，データ目録を図書情報検索の枠組みに流し込むことも可能になる．メタデータ規格がダブリンコアを結節点として相互に共通であれば，例えば同一著者の書籍とデータを同時に検索することもできる．実際，ミシガン大学の図書館目録検索システム上では，ICPSR のデータも検索結果として拾い上げられるようになっている13．
図 4 に示すのは，ミシガン大学の OPAC 上で，「JGSS」と「Michio Nitta」の 2 つをキーワードとして利用した際の検索結果である．
画面からはわかりにくいが，仁田道夫が著者あるいはデータ作成者として登録されているものとして，JGSS（日本版総合的社会調査査）に関連した書籍（谷岡一郎, 仁田道夫, 岩井紀子編『日本人の意識と行動 : 日本版総合的社会調査 JGSS による分析』東京大学出版
会 2008）およびデータ・ファイルの両者が出力されていることがわかる．このように，異なる資源領域において共通の枠組みでメタデータを準備できれば，1 つのキーワードにより複数の資源領域を横断した検索が可能となるのである．現段階では，まだ，書誌情報の検索と，データ・ファイルの検索システムの相互連携が十分進んでいるとは言いがたいが，研究結果の再現性を担保するという観点からは，両者の連携強化は重要な課題だと思われる．
データが二次利用される段階においても，再現性の担保という観点からは，二次分析者
10

http://www.destatis.de/jetspeed/portal/cms/Sites/destatis/Internet/EN/Navigation/

Projekte/FDZ/ResearchDataCenter.psml
11

http://www.iab.de/en/iab-aktuell.aspx

12

http://www.iza.org/en/webcontent/index_html

13

http://mirlyn.lib.umich.edu/
47

自身もメタデータを作成する必要がある．二次利用者がメタデータを作成し，それをデー
タ・アーカイブあるいはデータ収集者にフィードバックする仕組みについても検討が行われているようであるが，筆者の見聞の範囲内では，具体的に紹介できる例を見つけることができなかった．

図 4 ミシガン大学図書館上の検索結果

５．おわりに
統計メタデータは，データ作成者・収集者と二次利用者とを媒介するものとして重要である．従前は基本的に一次データ収集者からメタデータを受け取り，必要な編集を施した上で，二次利用者に提供するのはデータ・アーカイブの任務と考えられてきた．今日でも基本的にその構図に変化はないが，データ・アーカイブが調査終了後に研究者からメタデータを入手して整理する場合，情報の遺失があると同時に，作業にも重複が多くなる．その観点から，近年ではデータのライフサイクルという考えを強調し，メタデータの作成・記録・保存をデータに関連した全ての過程と関連づける必要があると主張されている．また，DDI は，データのライフサイクルの各段階でメタデータの蓄積・移転を行うことで，データの質を向上させることも重要な目的としている．
しかしながら，著者が過去数年見聞している限りでは，研究者が DDI を効率的に利用し，
48メタデータの蓄積をするソフトウェアの開発が追いついていない印象を受ける．商用及び無償のソフトウェア開発が進んでいるが，十分に普及していないのが実情である．この点，日本における社会調査データの提供を考える上で，DDI および関連するソフトウェアの動向を随時把握する必要があるだろう．また，東京大学社会科学研究所付属社会調査・デー
タアーカイブ研究センターでも，DDI に準拠したメタデータ蓄積を支援するためのソフト
ウェアである EDO（Easy DDI Organizer）の開発を試験的に行っている．本リサーチペーパ
ーの米倉・佐藤を参照されたい
その一方，DDI に基づいたメタデータの蓄積は，それ自体が目的ではなく，データが効率的に検索・利用され，かつ，研究を質量ともに発展させるための手段に過ぎない．その意味では，社会調査データの学術目的の共有が制度化されていなければ，DDI の導入自体意味をなさない．データのライフサイクルという発想に基づき，データの一次作成者がメタデータを蓄積し，その上で，データ・アーカイブがそのデータを二次利用に供するためには，データの保存と二次分析のための提供とが研究者の間で常識となる必要がある．日
本において過去 10 年ほどの間に事態は相当改善したと思われるが，まだ，調査データの保存と学術目的提供が常識となったとは言えないように思われる．この点，筆者は，学会の査読誌の掲載条件に，再現性を担保するためにデータを公開すること，あるいは，研究助
成金の条件として，データの保存と公開とを義務づけることが必要ではないかと考えている．
研究者にとって時間は極めて重要な資源であり，できるだけ時間の節約を図りたいという誘因を持つことはやむを得ないことである．ただし，何らの強制も課されない状態であれば，仮に最初は保存・公開するつもりがあったとしても，時間の経過とともに，その気力さらにはデータそのものも失うことも場合によっては生じるのではないか．その意味では，強制力を伴ったルールに基づく運用が長期的には学問全体の利益になる．筆者自身，
他者からの強制により作業することの嫌悪感は深く感ずる．しかし，一定の強制と締切が無ければ，作業が進みにくいことも確かである．狭い意味では DDI の可能性から離れた論点であるが，DDI のような取り組みが波及効果を持つためには，学術目的で収集された社
会調査データの保存と二次利用についての政策的対応が必要であろう．
実際，DDI と関連する形で行われている様々なデータ提供方法の開発は，いくつかのデータ・アーカイブが，単純に業務の効率化のために行っている訳ではない．その背景には，国境を越えてデータの相互利用を促進しようとする政策的な後押しがある．それは個人研
究者では対応できない研究資源上の問題に対応するために研究拠点（Research Infrastructure）
を整備しようとする潮流のなかで起きていると理解するべきものである（Tanenbaum andMochmann 1994; Scheuch 1990; ESFRI 2006）．学術目的で収集された社会調査データのさらなる蓄積と公開，および二次利用による研究の発展のためには，研究者あるいはアーカイブの熱意と努力だけではなく，政策的な対応が必要であることを強調して，本稿の結びとしたい．
49

［謝辞］本稿の内容は，筆者が 2009 年度に日本学術振興会から頂いた特定国派遣・短期の費用でドイツの GESIS に滞在すると同時に，フィンランド，ノルウェー，フランス，オラ
ンダのデータ・アーカイブを訪問した際に得た見聞に大きく依拠しています．日本学術振興会並びにドイツ学術交流会（DAAD），聞き取りに快く応じてくださった各アーカイブの職員の皆さん，そして GESIS の受入責任者であった Dr. Ekkehard Mochmann と実際の面談の調整にご尽力頂いた Dr. Meinhard Moschner に深く感謝します．
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前田幸男，2008，「海外におけるリモート集計システムをめぐる動向」『エストレーラ』2008
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51

第3章

DDI の技術的側面，利用イメージ，導入ステップ
佐藤慶一 米倉佑貴

本稿の情報源は，DDI アライアンスのホームページ（http://www.ddialliance.org/）より取得した情報を翻訳したものが中心で，必要に応じて加筆したり，情報整理を加えたものである．個別の URL は脚注として本文内に示してあるので参照されたい．

１．DDI の技術的側面
1.1.

DDI の概要1

DDI は，社会科学，行動科学および経済学の調査データのメタ情報の記述に関する国際基準を作る取組みである．DDI は，XML 形式で表現され，研究におけるデータライフサイ
クル全体を支援することが目的とされている．具体的には，調査の概念，データ収集，データの処理や加工，配布，分析，再利用などにわたる一連のメタ情報を扱う．1995 年頃より初期の取組みが開始され，2000 年に DDI Version 1 が公開され，その後も，2003 年に DDI
2，2008 年に DDI 3 の公開と活動が継続している．DDI は，図 1 に占めすように，アメリカ，
ヨーロッパをはじめ，世界中で利用がなされている．

図 1 DDI を利用している組織の分布（2009 年 8 月時点）

1

http://www.ddialliance.org/what52

DDI を推進している DDI Alliance は任意の組織団体で，2009 年 8 月時点で，アメリカやヨーロッパの 32 の国や大学およびデータアーカイブが参加している2．
DDI Alliance は，会員機関からの年会費によって運営されており，財政的に自立している．
2010 年度の年会費は，2500 ドルである．規約は ICPSR によって作成されており，Allianceの目的として，DDI 基準の継続的な開発や修正等の監視，DDI の関係機関での利用を促進すること，潜在的な利用者の開拓，他の分野でのメタデータの記述方法との互換性の確保などが挙げられている．ICPSR，Roper センターが財政および法的な責任を取る組織として位置付けられている．技術的な開発やその利用促進は，Council of European Social Science
Data Archives，IASSIST（International Association for Social Science Information Service &Technology）と，IFDO（International Federation of Data Organizations in the Social Sciences）が担うとされている．
実際の運営や技術開発等は，Alliance に組織されている運営委員会とエクスパート委員会
が担当している．運営委員会は，8 名程度の委員により構成され，予算や全体の運営方針などを担当している．エクスパート委員会は，40 名ほどの情報技術や社会調査に詳しい XMLの専門家や研究者およびライブラリアンから構成されており，詳細な技術的作業を担当し
ている．

1.2.

DDI の技術的側面3（１）DDI とは何か

DDI は社会調査のメタデータを XML 形式で記述する仕様である．特に，社会科学のデー
タファイルを文書化する形式の一つで，MS ワードやテキストファイルよりも有用である．
タグ構造によりコンピュータでの情報管理や加工に適している．
現 在 の と こ ろ DDI は ま だ ISO （ 国 際 標 準 化 機 構 ， International Organization forStandardization）の規格になっていない．ISO の規格になることは，DDI の取り組みの重要な目的とされている．
（２）XMLXML は，Extensible Markup Language の略で，データ形式のひとつである．XML は，タグ（tag）と呼ばれる情報をデータの中に埋め込む．たとえば社会調査であれば，データの中に＜調査名＞＜調査時点＞・・・などのタグを埋め込む．
タグを埋め込んだデータを記述する言語は，マークアップ言語（markup language）と呼ばれる．XML は，マークアップ言語のひとつである．
マークアップ言語にはさまざまな種類があり，現在最も普及している仕様は HTML（HyperText Markup Language）である．HTML は，Web ページの記述を目的とした言語で
2
3

加盟組織の詳細は，http://www.ddialliance.org/alliance/structure#members を参照
http://www.ddialliance.org/resources/faq.html
53あり扱うタグが，W3C という非営利の標準化団体により定められているが，XML では，データを作成する人がタグを自由に取り決めることができる点に違いがある．図 2 に XML 文書の例として，DDI 文書の一部を示した．HTML には<r:Citation><s:Purpose>などのタグはないが，XML ではこのようなタグを取り決めて使うことができる．DDI では大量の要素（開始タグと終了タグとタグ間のコンテンツの総称）が用意されており，「r:」（この場合 reusable
モジュール）や「s:」（この場合 study unit モジュール）などの名前空間(namespace)が用いられる．これにより，同名の要素が混在しても識別ができるようになり，また，利用者はた
だちにどのモジュールで定められている要素なのか把握できる．なお，DDI では，図 2 に見るように，要素によって，ID やバージョンを与えて管理することができる．
XML は，簡潔で厳密な文法をもつことから，コンピュータ上で扱いやすいという特徴を持つ．図 2 の文書例で検索機能を考えれば，<ModeOfCollection>のタグを利用して，郵送調査で行われた調査を検索して，検索結果にこの調査の情報を表示するという形となる．
タグの構成や決まりを標準化しておき，多くの調査関係者が利用すれば，多様で膨大な社会調査の情報を効率的に管理することが可能となる．社会調査の情報管理を行うためのXML の独自仕様が DDI となる．XML を利用して，社会調査の情報管理を行おうとするのが，DDI ということになる．タグの構成や決まりを標準化しておき，多くの調査関係者が利用すれば，多様で膨大な社会調査の情報を効率的に管理することが可能となろう．
<ddi:DDIInstance id="0001 " version="1.0.0"
versionDate="2011-03-11T13:56:11" agency="SSJDA"><r:Citation><r:Title xml:lang="ja-JP">東大社研・高卒パネル調査・・・</r:Title><r:Contributor xml:lang="ja-JP">東京大学社会科学研究所・・・</r:Contributor></r:Citation><s:Purpose id="0001"><r:Content xml:lang="ja-JP">本調査は，・・・．</r:Content></s:Purpose><d: DataCollection><d: CollectionEvent><d: ModeofCollection><r: Content>郵送調査</r:Content></d: ModeofCollection></d: CollectionEvent></d: DataCollection></ddi:DDIInstance>
図 2

DDI 文書の例
54

（３）DTD，XML スキーマ

タグ付けやマークアップは，適切なルールがなければ有効に活用することができない．
例えばある調査者が<調査名>というタグを，調査名を表すのに使う一方で，他の調査者が<title>や<studyTitle>というタグを使っていれば，XML の有用性は下がる．こうした状況を避けるために，DTD(Data Type Definition)や XML スキーマを使う．これらの文書で，どのタグが使えて，タグが文書の中でどのような順番で出現し，そのタグが必須なものかオプシ
ョンなのか，繰り返し使えるのか否かを定義する．DTD とスキーマの違いは，DTD が XMLとは違う特別な構文で記述されるのに対して，スキーマは XML で記述されることである．
DDI Alliance では，ユーザーが調査情報を XML で記述するルールを作成し，それを DTD，
XML スキーマの形で無償公開している．この DTD，XML スキーマが DDI の仕様の本体となる．定義ファイルや関連ドキュメント一式は，DDI Alliance のウェブサイトよりダウンロ
ード可能である．DDI ではバージョン 3 より前は DTD を用いて仕様が定義されていたが，バージョン 3.0 以降では XML スキーマが採用されている．
（４）DDI3 とデータライフサイクルモデル4

DDI は当初，コードブックを記述するモデルを採用しており，データアーカイブでの活用を想定していたが，最新の DDI3 ではこれをさらに拡張し，データの保存にとどまらず研
究データのライフサイクル全体にわたった記述を支援することを目的とした「データライ
フサイクルモデル」が採用されている．
データライフサイクルとは図 3 に示すとおり，調査の概念，データ収集，データの処理
や加工，配布，分析，再利用などにわたる研究の一連の流れを指す．DDI はデータアーカ
イブにおける調査データの管理だけではなく，調査の設計や調査の実施にも活用されることを目指すようになっている．

Data
Archiving
データアーカイブ

Study
Concept

Data
Collection

Data
Processing

Data
Distribution

Data
Discovery

Data
Analysis

調査概念

データ収集

データ処理

データ公開

データ検索

データ分析

Repurposing
再検討

図 3

4

データライフサイクルモデル（Data Documentation Initiative 2009）より
55

（５）モジュールとスキーム

DDI3 はデータライフサイクルの個々の段階に対応した機能のまとまりであるモジュールで構成されている．各モジュールで記述する内容は先に述べた XML スキーマで規定されている．これらのモジュールはその機能によって以下の様に分類されている．
・Packaging Modules：複数のモジュールを束ねるもので，Instance，Group，StudyUnit というモジュールがある．Instance は，すべての DDI 文書を含むルート要素を提供する．Group
は，継続調査やパネル調査などを統合的に扱う際に利用する．StudyUnit は，一つの研究
プロジェクトに関する情報を扱う．
・Scheme-Based Modules：多くの研究単位で共有される可能性が高い情報のまとまりである「スキーム」を含むもので，Archive，ConceptualComponent，DataCollection，LogicalProduct，
PhysicalDataProduct というモジュールがある．Archive は，データのライフサイクルイベ
ントの情報やデータの作成に関わった人や組織の情報などを扱う．ConceptualComponent
は，調査のコンセプトや研究対象，母集団などの情報を扱う．DataCollection は，データ収集に関する情報を扱う．LogicalProduct は，変数／カテゴリー／コード／集計値などに関する情報を扱う．PhysicalDataProduct は，データファイルの物理構造（レコードレイア
ウトなど）について扱う．
・Non-Scheme Based Modules：「スキーム」を持たないもので，comparative，ddiprofile などのモジュールがある．comparative は，研究単位のグループ内での情報（母集団や変数など）の比較を扱う．ddiprofile では，扱う要素の指定やその属性について変更を加えることができる．
・Shared Content：他のモジュールでよく使う要素を提供するためのもので，reusable，dcelements などのモジュールがある．reusable は，異なるモジュール間で再利用できる要素について記述する．dcelements では，書誌情報の国際標準である Dublin Core の要素を参照したり記述できる．
表 1 に，DDI3 におけるモジュールとスキームの全体およびその役割の概要を示すので，
詳細はこちらを参照されたい．

56

表 1 DDI3 におけるモジュールとスキームの全体およびその役割の概要
分類

モジュール
Instance

Packaging
Module

Group

スキーム

-

StudyUnit

Archive
OrganizationScheme
ConceptScheme
ConceptualComponent
UniverseScheme
GeographicStructureScheme
GeographicLocationScheme
SchemeBased
ModuleQuestionScheme
DataCollection
ControlConstructScheme
InterviewerInstructionScheme
CategoryScheme
LogicaldataProduct
CodeScheme
VariableScheme
NCubeScheme
PhysicaldataProductPhysicalStructureScheme
RecordLayoutScheme

Comparative
Non-Scheme
Based
Module-DDIprofile
PhysicalInstanceReusable

SharedContent

DCelements
xml
ddi-xhtml11

57

モジュール/スキームの役割
全てのモジュールを含むルート要素
複数のStudyUnitをグループ化するために使用する
ひとつの研究プロジェクトに特化したメ
タ情報アーカイブ固有の情報，データのライ
フサイクルイベントの情報，データの作成に関わった組織や個人の情報に関するメタデータを扱うモジュール．
データのライフサイクルを通して研究に関わったすべての組織または個人に関する情報を保持する．
調査で使用する概念や研究対象・母集団などの情報を扱うモジュール使用された概念とその定義，概念の分類方法やそれらのスキームへの統合の仕方に関する情報研究の対象，母集団の構成，地理的情報
研究対象の地理的構造
所在地情報
サンプリングや質問紙，インタビュー
ガイド等のデータ収集の過程に関する情報を扱うモジュール
データ収集用具の中で使用されている一連の質問項目を記録する
データ収集の道具における論理的流れを作成するスキーム
インタビュアーへの指示をResourcePackageとして公開できる形
式で記録するスキームである
変数やコーディング，データの論理的な構造などを扱うモジュール使用される全てのカテゴリーから概念を表す特定のカテゴリーまでをカバー
変数や質問項目で使用されているカ
テゴリーにコードを当てはめ，それを階層的に統合することができる
変数のリストを保持する
多元表のリストを保持する
データファイルで使用されている物理的なレイアウトを保持するモジュール
論理レコードの物理的側面が保持されるモジュール
論理レコードとレコードのレイアウトを関連付けたリスト
研究単位のグループやサブグループ
内での比較や，外部基準との比較，
resource package内での複数のス
キームの比較に関する情報を扱う
DDI文書の中で使用するDDI要素やその属性を記述することができる
データセットの所在やデータセットの物理インスタンスに関する情報を提供する
異なるモジュール間で再利用できる要素を記述しているモジュール
ダブリンコアの要素を参照またはメタ
データのセットとして記述できる
XMLのクラスを使用するために含まれている
DDI文書のテキスト記述を整形するた
めにXHTMLを使用している

２．DDI の利用イメージ
2.1.

DDI の利点5・相互運用性(interoperability)
DDI の仕様に沿ってマークアップしたコードブックは均一に交換，移動でき，これらの均質な文書を連携させるアプリケーションを作成できる．
・豊富な内容DDI は社会科学のデータセットを可能な限り完全かつ全面的に記述するための包括的な要素を使えるようにデザインされている．それによって潜在的なデータ分析者にデータに関する幅広い情報を提供することができる．
・ひとつの文書に複数の目的を
DDI のコードブックは様々な異なるタイプの出力（例えば，伝統的な社会科学のコー
ドブック，文献リスト，SAS/SPSS/STAT のデータ定義コード）を作成するために必要なすべての情報を保持する．
・オンラインでのサブグループ化や分析
DDI のマークアップは変数レベルまで拡張されており，変数群を一様な構造で管理できるとともに変数情報も提供できる．DDI 文書は簡単にオンライン分析システムに取り込むことができ，より多くのユーザーがより使用しやすくなるような準備を整えることができる．
・検索の正確性
DDI 準拠のコードブックに含まれる要素は特異的にタグ付けされているため，文書間や研究間で条件を特定して検索することができる．例えば，DDI コードブックのライ
ブラリから 1960 年代に特定の州や国で行われた抗議活動を扱ったデータセットを検索することができる．
2.2. 利用イメージ

図 4 に 2010 年 10 月 24 日から 29 日にドイツで開催された Workshop「The Data
Documentation Initiative (DDI) XML Standard: Using DDI 3 to Support Production, Management,
Dissemination, and Preservation Systems for Data in the Social Sciences and Economics」での配布
資料6「6：DDI 3 Use Cases」から主要なものをピックアップして，翻訳や調整を加えた一覧を示す．
挙げられている Use Cases は実際の利用事例でなく，
DDI を作成している側からの，
DDI の利用イメージを示したものである．
Benefits of DDI（http://ddi.icpsr.umich.edu/ddi-at-work/benefits）より
資料は，いくつかの DDI Workshop，IASSIST conference，GESIS の講習を通じて開発・改良がおこなわれたもので，主な作成者として，Wendy Thomas（Minnesota Population
Center），Arofan Gregory（Open Data Foundation），Joachim Wackerow（GESIS），Pascal
Heus（Open Data Foundation）があげられている．
5658

左上から順に見ていくと，まず，調査設計段階では，Conceptual モジュールの Concepts
や Universes でカバーされる概念設計部分を詰めていき，その後 datacollection モジュールのQuestions や Flow Logic でカバーされる質問項目や設問順番を詰めていく．
質問生成やデータ収集・作成段階では，Concepts や Universes，Questions や Flow Logic の情報を用いて，質問紙やオンライン調査，CAI 調査を生成することが可能で，LogicalProduct
モジュールの Variables や Categories/Codes などでカバーされる変数情報を与えることで，データ作成に関する情報も整理できる．
コーディングや集計段階では，新しい変数やコードの情報を与えたり，集計情報を NCubesという要素へ与えることができる．Ncubes を用いた SDMX (Statistical Data and Metadata
Exchange)という集計データのメタデータとの連携も検討されている．
整備された十分なメタデータを処理する情報システムが用意できれば，ウェブサイトや
コードブックなどの関連資料や多様なアプリケーションでの利用のためのコマンドなどの自動生成が可能であり，データ公開における大半の作業が自動化されることが見込まれる．
データアーカイブ側で見れば，寄託されたメタデータが不十分であっても加えていくことができるし，Archival event という要素へ作業記録を残すこともできる．
整備された十分なメタデータから変数情報や調査情報を抜出して検索できるシステムが用意できれば，質問文や調査概念の検索など，従来よりも充実した検索機能をもたらすことが見込まれ，データ利用時だけでなく，新たな調査の設計時に既存調査を参考にする際に も 有 用 と な ろ う ． DDI を 用 い て い な い が ， Swedish National Data Services で は ，Questionbank7という登録データの質問文の検索機能がある．DDI で整備されたメタデータがあれば，この様な検索機能を実現するのに新たにデータベースを作成する必要がない．
さらに，調査研究プロジェクトでの，企画段階から研究助成や関連成果，データの公開に至る多くの情報をまとめて管理することも可能である．従来，別に管理される研究体制
や研究成果の情報も統合することで，より一元的な情報管理とその活用が可能となる．
継続調査やパネル調査のような複数にわたる調査についても，一つのグループとして扱ったり，調査による変数の変更などの情報も Comparative 要素で記述が可能である．別途作業が多く発生する累積データや教育用パッケージの作成も，DDI 形式でのメタデータ記述
でサポートが可能とされている．

7

http://www.snd.gu.se/en/qdb/
59

図 4

DDI の利用イメージ

60

3. DDI の導入ステップ8
3.1. 参照情報と留意点

質問がある場合や，特定の状況に対するアドバイス 欲しい場合は，DDI メーリングリス
トも用意されており，気軽にコンタクトを取ることが勧められている．他の組織で DDI がどのように活用されているかに興味がある場合は，DDI at Work9が参照できる．
DDI Best Practices10を読むと DDI 3 に慣れることができる．Best Practices の文書は DDI3を最大限に活用する手順を定める最初の試みで，最終的なものではない．Best Practices の著者，編集者はこれらの文書の使いやすさに対するフィードバックや新しい Best Practices に対する要望を歓迎するとされており，ddi-bp-editors@icpsr.umich.edu までコメントや提案を送ることが推奨されている．
最新バージョンの DDI3 は，基本的にデータのライフサイクルの全ての段階においての情報の保存をサポートできるようにデザインされている．手持ちのデータを DDI 形式で入力する前にいくつかの注意点は以下の通りである．


DDI3 に従う XML ファイルの個々の主要なモジュール(Major Module)は他のモジュールと独立に作成することができる．一方で，Reusable schema の中の要素（タグ）は全ての主要なモジュール(Major Module)で再利用可能であり，他のモジュールとリンク可能
である（他のモジュールでも呼び出せる）．



全ての要素に名前空間の接頭辞をつけることが推奨されている（名前空間の接頭辞の例：「l: variable」は logical product という名前空間の中の variable というタグを表す）．
これによって全てのモジュールをひとつの XML ファイルに統合する際に作業が簡単になる．名前空間の接頭辞のリストは，Alliance のウェイブサイトで公開されている（DataDocumentation Initiative 2009）に収録されている．



いくつかのモジュールは作成する時期に暗黙の順序があるため，他のモジュールの要
素へのリンクを必要とする場合がある．たとえば，次の 2 例がある．


Physical Data Product モジュールは Logical Product へのリンクが必要となる．これは，データファイルのレコードレイアウトに相当する Physical Data Product を作成するためにはコーディングルール，変数の順番等に相当する Logical Product が必要となるためである．



Physical Instance モジュールは Physical Data Product モジュールへのリンクが必要となる．これは，データファイルそのものの場所やデータの集計結果を含む PhysicalInstance モジュールに先行してレコードレイアウトに相当する Physical Data
Product が作成されていることが想定されるためである．

モジュールでは他のモジュールへのリンクを作成することができる．例としては，

http://www.ddialliance.org/resources/getting-started より
http://www.ddialliance.org/ddi-at-work
10 http://www.ddialliance.org/resources/publications/working/bestpractices
8961

Logical Product モジュールが Data Collection モジュールで使用されている Question 要素（タグ）のデータを参照したり，Study Unit モジュール内の Concept 要素（タグ）のデータを参照したりすることである．このリンクは特定の順番で作成する必要はないが，先に作ったモジュールに後のモジュールへのリンクを作成することになる．


Variable 要素は Concept 要素へのリンクを必要とする．もし Concept が作成されていなかった場合は，リンクを作成するためにおおまかな Concept を作成することもできる．
この方法は Concept の情報がない過去のデータを DDI 形式に変換する際の，理想的ではないが現実的なアプローチである．言い換えれば，変数を作成するときにはその概念を記録しておく必要があるということである．



データを公開する際に，“versionable”な要素（タグ）やモジュールは，バージョン情報を提供する必要がある．公開前にバージョン管理が必要か否かは研究環境による．変更履歴を参照するために内部でのドラフトにバージョンをつけることができる．共同
研究で DDI 文書を編集する際は，より大規模にバージョン管理を行う必要がある．

3.2. 新しい研究プロジェクトを始める際の DDI の使い方
（１）研究組織を立ち上げる

ここで必要な要素は以下の項目のみである．
・DDI 3 の Study Unit スキームに従って XML 文書を作成する．
・引用文献を用意する．
しかし，尐なくとも研究の目的をこの段階で記録しておいたほうが良い．また，この段階は研究で使用する概念を定義しておくのに良い時期である．研究で使用する概念はあとから見直すことができるが，質問項目や変数名がこの概念を参照して作られるため，できるだけ早い時期に定義しておいたほうが賢明である．
（２）データ収集

ここで必要とされるのは XML 文書の同定のみである．質問項目の情報は変数情報から参照できるようにしておくことと，調査用具の説明のところで使用可能にしておくことが強く推奨される．
質問項目については Question スキームの中で記述し，「回答ドメイン」を参照することができる．
「回答ドメイン」には回答の選択肢や値の範囲，文章，その他質問に対する妥当な回答についての詳細情報が含まれる．調査用具の部分では質問項目の順番や項目を飛ばす
際のパターン，質問の前や後につく文章および，その質問項目を回答する（対象者の）集
団の単位，分析する際の（対象者の）集団の単位，母集団に関する情報が示される必要がある．Question スキームは維持可能（Maintainable）な要素であり，そのため，調査用具の中の質問項目の使用に関する詳細情報は Question スキームの中よりも，調査用具の中に含まれている必要がある．
62

新しい研究プロジェクトの場合，研究に関する情報はそれが作成されたときに DDI 文書に記録されることが前提となる．そのため，研究プロジェクトで，研究目的をまず決定し，次にデータをどこから入手するか，データ収集の方法を決定し，その後概念を定義して質問項目を作成しデータを収集して，そのデータを加工したとしたら，この順番がこれらの情報を DDI 文書に記載する順番となる．Study Unit モジュールと Data Collection モジュールをそれぞれ独立した XML ファイルにしてもいいし，1 つの XML ファイルにまとめても構わない（Data Collection モジュールは Study Unit モジュールの要素である）．
（３）データの論理構造(Logical Product)を決める

1 度のデータ収集でいくつかの論理的データが生成される．しかし，一般的には最初に収集されたデータの成文化が行われる．これらには対象者の入力や回答の記録，計算の結果が反映されたり，データ収集の際の状況（地理的な情報や，データ収集の際の様子）が含
まれたりする．それとは無関係に論理的データの構造には使用された変数の構成概念そのものや構成概念を多次元表に集約したものが必要となる．
DDI3.0 の枠組みで変数を作成する際には，変数作成の方法が通常とは尐し異なる．変数を作るために以下の手順を踏む必要がある．
・ステップ１ 選択肢を定義する．
・ステップ２ 選択肢のコードの構造にその定義を集約する．
・ステップ３ この構造を変数作成の際に使用する．
選択肢の定義と選択肢のコードの構造は ID を付与しておけば 1 度作成するだけでよい．
必要なときに参照することでこれらを再利用することができる．
ひとつの方法としては，質問項目の選択肢の部分を通して，全ての選択肢パターンを特定し，選択肢に関する情報（ラベルと定義）を入力してそれらをコードの構造に集約することが挙げられる．このコード構造は全体やその一部分（水準，選択肢，値の範囲，特定の選択肢）を複数の変数で共有することができる．コード構造はひとつの完全な構造として一度だけ作られる．すべてのコード構造を作成したら，コード構造を使ったり，妥当な回答の範囲を定義することで変数を組み立てることができる．
もう一つの方法としては，それぞれの変数に対して必要なときに選択肢とコード構造を組み立てる方法である．この方法では，3 つのセクション（変数，選択肢，コード構造）を同時に開き続ける必要がある．すなわち，ある変数で新しい項目が必要になったときにその項目の選択肢のリストやコード構造を追加する必要がある．
2 つの方法どちらを採用するかは個人の好みであるが，重要なのはどちらの方法を採用す
るにしても，選択肢を用いて回答するタイプの変数はコード構造を先に作成しておく必要があるということである．選択肢リストとコード構造は欠損した項目を追加するときには修正することができる．
変数情報を作成する際に，Question モジュールや Concept モジュールが作成されていれば
63

それを参照する必要がある．Concepts，Questions，Categories，Category Coding Structures，Variables，NCubes 要素は維持可能な要素で，それを個別の要素として維持したり，多くの研究組織で参照したり再利用したりすることができる．個人や組織でこれらの要素のデー
タベースを作成・維持することで，研究プロジェクト内外での一貫性を保つことができる．
NCubes 要素は常に Variables 要素が作成された後に作成され，ひとつまたはいくつかの変数を次元とすることで組み立てられる．
（４）Physical Data Product モジュールの作成

物理データはデータファイルの実体構造を記述するものである．自由にデータ構造を採用可能である（固定長，区切り，表形式，リレーショナルデータベース）．物理データモジ
ュールの目標は，データを構成する要素（変数，複合表のセル）が含む情報とそのデータファイルにおける位置を関連付けることである．すなわち，物理データモジュールによって物理アドレス（レコードの型，レコード内での位置）と，変数または複合表でのセル番
地を結びつけることである．
（５）Physical Instance モジュールを作成する

Physical Instance モジュールではデータファイルと Physical Instance との 1 対 1 の関係を記述する．例えば，5 カ国で調査を行った場合，5 カ国分の調査データを 1 つのファイルに保存することもできるし（1 つの Physical Instance に対して 1 つの Physical Data Product），1 つの国のデータをそれぞれ 1 ファイルに保存することもできる（5 つの Physical Instance に対して 1 つの Physical Data Product）．それぞれの Physical Instance はレコードのサブセット（この場合は国）を定義することができ，そのファイルに特異的な要約統計量（度数分布，平均，標準偏差等）を記録することもできる．
（６）すべてを統合する

ここまでで，ひとつの研究組織の基礎的なモジュールが完成する．これらの基礎的なモ
ジュール群はそのまま独立したファイルとして残すこともできるし，Instance Module を使って，ひとつの DDI インスタンスに集約することもできる．これは，各セクション（モジュール）を（参照やひとつの XML ファイルに集約することで）統合し，完全な（研究全体での）引用情報（引用・参考文献の情報），保管・所蔵の情報，そして研究全体の対象範囲（トピック，時代，地理）の情報を付加するということである．
Study Unit モジュールの引用をインスタンスの引用の基礎として用いることもできるが，ここでの引用は基本的には公表されたものを集約したダブリンコア（Dublin Core）に従った記録である．もし，新たに対象範囲に関する情報を作成したのであれば，それを全体の対象範囲に関する情報の基礎とすることもできる．また，全体の対象範囲情報にはそれよりも下位のモジュールで記述されたものを含んでいる．
64

（７）グループを作成する

Group モジュールは既に作成してある Study Unit モジュールから構成される．（Study Unit
モジュール間で）共通の情報は Group モジュールに記述されるとともに，Study Unit モジュール間での比較情報が提供される．研究デザインにおいて比較可能な研究は個々の研究で使われている共通の情報を示すためにこのグループモジュールを使うことができる．事後
比較のために作成したグループは Comparative モジュールを使用する必要がある．
3.3. 既存のデータから DDI 文書の作成方法終了した既存の研究情報からも，DDI 文書を作成することができる．以下の手順のいず
れからでも作成を開始することもできる．
・Study Unit モジュールの作成
・Data Collection モジュールの作成
・Logical Data Product モジュールの作成
既存のデータから DDI 文書を作成するには，①セットアップファイルからはじめる，②
既存の構造化された電子ファイルを用いて DDI 文書を作成する，③既存の DDI 文書を DDI3に変換する，の 3 通りが考えられる．次に詳細を見ていく．
（１）セットアップファイルから始める

もし，SPSS/SAS/STATA のセットアップファイルとファイル変換ソフトを使っている場合，それだけでは不完全な Logical Data Product，Physical Data Product，および基礎的な PhysicalInstance モジュールに相当する部分しかできない．選択肢やコード構造の反復を楽にし，変数情報の記述の中で参照できるようにするためには大掛かりなクリーニング作業が必要となる．
おそらく DDI 文書から SPSS/SAS/STATA のセットアップファイルを作成する方がより現実的である．これは主にこれらの統計ソフトウェアのセットアップファイルの構造に関する情報が現在のところ限定されているためである．これは目新しい問題点ではなく，現在の社会科学のデータアーカイブに収録されている SPSS/SAS のセットアップファイルの大部分を見れば，これらの多くは変数に関する情報をほとんど含んでいないどころか var1,
var2, var3 といった方法でしか情報を含んでいない場合すらあることがわかる．
しかし，Physical Data Product と変数の識別情報を含む Physical Instance の情報を得るための手段としては，セットアップファイルは依然として有用である．この有用性は変換ソフ
トウェアとソフトウェアがどの程度 Logical Data Product の情報をつかみ，それを並び替えたり編集したりできるかによる．現在のところ SPSS/SAS/STATA は複合表の依存関係をサポートしていないため，変換ツールもこのような形式での集計データの記述にはあまり有用ではないものと考えらえれる．
65

統計ソフトのセットアップファイルから Logical Data Product，Physical Data Product，および Physical Instance に関する情報を抽出する作業を手軽に行うソフトウェアは現在開発中で新たな機能も今後追加されていくものと考えられる．このような変数情報は DDI の骨子ではあるが，さらに概念リストの拡張や基本文献，研究組織の情報のような追加の情報も含めるべきである．同じ論理・物理構造をもつデータのサブセットはそれぞれの物理データ
ファイルに対応した Physical Instance を作成するだけで同じ文書が使い回すことができることには留意しておいた方がよい．
（２）既存の構造化された電子ファイルを用いて DDI 文書を作成する

多くの表現形式があるため，コードブックやデータディクショナリといった他の形式のファイルを DDI に変換する標準的なツールは，今のところない．同じ構造を持った多数のファイルを扱っているプロジェクトの場合は，その構造化された情報の構文を解析して DDIの構造に変換し，それを整型して最終的な DDI を作成する方法が有用と考えられる．プロ
グラミングやマクロ，正規表現などを使えばこの方法が実行できる．この場合，特異的なID の作成とそのリンクを作成すること，構造と要素の妥当性を検討する XML パーサーを使って整型できるよう個々の文書に必要な要素を適切に供給することができるプログラムを組むことが重要となる．小さな単位で作業し，それぞれを独立に整型したあとで統合することでエラーがあった場合にその箇所を特定することが容易になる．各セクション間の正確なリンクを作成できるツールは価値のある資産となるものと考えられる．
（３）既存の DDI 文書を DDI3.1 に変換する

XML browser tool を使うと，過去の DDI 文書を DDI3.0 のタグで閲覧することができる．
このツールを使うと，DDI3.0 形式に変換した文書をクリップボードに保存することができる．現在のところ，このツールは個票データの構造と過去の DDI の仕様と DDI3.0 で共通のモジュールしか扱うことができまない．しかし，変数の再構造化と内部での参照関係の妥
当性の確保においては，このツールは DDI2.x から DDI3.0 に変換する際の大きな助けとなる．最新の規格に対応するためにはさらに DDI3.1 に変換する必要がある．
長い目でみると，変換対象の DDI 文書を見なおしておいたほうが時間と労力を節約できるものと考えられる．見直す際のポイントとして以下がある．
・DDI の全てのモジュールを全てのユーザーが使うわけではないため，変換しなくてもいいと思われるモジュールを知っておく必要がある．
・事前に編集が必要だったり，特別注意を払う必要があるモジュールを特定しておく．
・特定の情報を記録するためにその組織だけで使われている要素や属性を特定しておく．
過去の DDI のバージョンでバリエーションがあることや DDI3.0 への移行に伴う大きな構造の変更があるため，さらに注意する点がある．参考まで，特に注意する点として挙げられている点を以下に示す．
66





Citations

Location

StructureFuture home

Notes and Text

Large text sections
Special use

Should these be pre-parsed

Missing information


ID



Absent content

Repetitive variable content


Repeated use of category setUse of complex category groups

これらの全てが DDI2.x から DDI3.x に変換する際に処理する必要がある．これらの処理を可能な限り自動化することで，時間を節約しエラーを減らすことができる．バージョン
変換のいくつかの選択肢は次の通りである．
・古いフォーマットで中間的な文書を作成しておく．
・途中で変換を承認したり編集できるソフトウェアを使用する．
・デフォルトの選択肢を決めておく．変換後の編集の過程を決めておく．
・手動で変換するモジュールを特定しておく
変換した際には，作成した DDI の妥当性を XML editor でチェックすることが必要である．
3.4. DDI2.x と DDI3.x の違い11

DDI バージョン 3.x では特定のユーザーの要望に答えるため，以下のようないくつかの新しい機能が追加されている．
・いくつかの次元で（時代，地理的条件など）共通点のある研究同士を研究グループとして記述することが簡便に行えるようになっている．それにより同じ研究グループに含まれる研究間で比較可能な要素（概念，質問文，変数）を記述することもできるようになっている．この機能は時系列で行われる研究や多国間研究の記述において特に有用であると同時に，統合されたデータの記述にも有用と考えられる．
・複雑な構造のデータファイルの記述をより完全に行えるようになっている．たとえば，
レコード間で関連する階層的なデータなどが相当する．
・質問紙に関する記述に新しいセクションが追加されている．調査用具の特徴，質問文，
その設問に回答する条件，質問の順番（設問を飛ばすパターン）などである．質問文は
11

http://www.ddialliance.org/resources/faq#project67

より

変数と関連付けられるが，Version1 や 2 の時ように変数の子要素ではない．
・（コンマ）区切りの形式や，行/列の形式でデータの場所を表現したスプレッドシートの形
式で集計データを記述することができるようになっている．
・XML 形式で実データ（集計データや個票データ）を記述したり，移送したりできるようになっている．
・地理的範囲の記述が大幅に拡張されている．例えば，指定が必須な最上位と最下位の水準を含む全ての水準の地理情報や，地理的な変数との関連付けなどである．
・多言語で実施された研究も対象にするなど，翻訳関連の情報もより扱いやすくなっている．
このような機能をプロジェクトで使用したいのであれば，Version3.x を使うことがよい．
一方，プロジェクトが単純な個票データや調査形式の研究であったり，研究の記述をした
いだけであれば Version1.x か 2.x を使えばよい．Version1.x または 2.x が現在および将来的なニーズに合うようであれば，それらを使うことで問題ない．
DDI3 に 移 行 す る 場 合 ， Open Data Foundation が 開 発 し た DDI 2 to 3 Converter
Tool(http://www.opendatafoundation.org/tools/dextris/)を使うことができる．このツールは準備
バージョンの DDI3 を元に開発されているので注意が必要だが，それでも移行作業をする上で有用なものである．
DDI2.1 と DDI3.0 の対応表(http://www.ddialliance.org/specification/ddi3.0#3.0convert)もある．
［参考文献］
Data Documentation Initiative，2009，「DDI Technical Specification Part1:Overview version3.1」，
http://www.ddialliance.org/Specification/DDI-Lifecycle/3.1/内よりダウンロード可能68

第 4 章 社会調査メタデータ管理ソフト Easy DDI Organizer の設計
米倉佑貴 佐藤慶一

1. DDI 文書の編集環境の現状
DDI は社会科学分野における研究のメタ情報を XML（eXtensible Markup Language）形式
で記述するための規格である．DDI の利点として，仕様が統一されているためデータの交換やアプリケーションでの取り扱いが容易であること，豊富な内容を記録できること，ひとつのドキュメントで様々な用途で使用できること，オンラインでのサブセット化と解析が容易であること，正確な検索が行い易いことが挙げられている(DDI Alliance 2009)．
これまではこうした利点の多くはデータアーカイブ間のデータのやり取りやデータアー
カイブでの二次データの提供などに向けたものであった．しかしこれらの利点の多くは個人の研究者や研究グループによる共同研究にもあてはまる．例えば，DDI 形式で記述された調査のメタデータから SAS，SPSS，STATA など様々な統計パッケージのセットアップス
クリプト，コードブック，質問紙等様々な文書に加工することができることが挙げられる．
さらに，データライフサイクルモデル(Thomas et al. 2008)[2]を採用した DDI3.0 以降は研究計画の段階からデータ分析の段階までの情報を記録することができ，調査の設計や調査終了後の研究グループ内でのデータ共有など様々な用途で活用できるようになった．
こうした利点を活かすためには，まず DDI の仕様に沿った形式でメタデータを用意する必要がある．しかしながら，我が国において一般の研究者が DDI 文書を作成する環境は十分に整っていない．その大きな要因として，DDI の仕様の複雑さが挙げられる．DDI 文書
は XML で記述されるため，直接編集することも可能であるが，基本的な XML の知識と DDIの仕様を理解している必要があることである．これは一般の利用者にとっては困難である
ため，DDI 文書の作成には編集用のソフトウェアを使用することが一般的である．こうしたソフトウェアは欧米を中心に開発され商用のものと無償のものが提供されている．次章
で詳しく述べるが商用のソフトは，機能が充実しているものの個人の研究者が使用するにはやや高価であり，無償のものでは機能が制限されている．また両者に共通して欧米で開発されたソフトウェアであるため，日本語への対応が不十分である．
東京大学社会科学研究所附属社会調査・データアーカイブ研究センターでは DDI の利用可能性検討の一環として，日本語で利用可能なメタデータ作成・編集用アプリケーションの基礎設計を行い，その実装を試みている．本稿では，基礎設計の際に整理した DDI 文書の編集環境の情報と，開発中の DDI 文書編集ソフト（Easy DDI Organizer; EDO）を紹介す
る．

69

2. 既存の DDI 文書作成・編集ソフト
DDI 編集ソフトの開発のため，まず既存のソフトウェア機能および特徴を調査した．調査対象は DDI の利用者・利用機関のコミュニティである DDI Alliance のホームページに掲載されているソフトウェアのうち，DDI 文書の作成・編集機能を有するものであった．調
査対象のソフトウェアの機能・特徴を表 1 に示した．
これらのソフトウェアは大きく分けて，(1)DDI で記録できる情報の入力フォームをもつもの，(2)SPSS/SAS/STATA といった統計パッケージで作成したデータファイルから変数名やラベルといった変数情報を抽出し DDI 形式に変換できるもの，(3)上記の両方の機能を持つ
ものの 3 種類がある．次節では(1)および(3)に分類される DDI 編集ソフトに注目して機能の詳細を見ていく．
表 1 既存の DDI 文書作成・編集ソフトウェアの概要
名称

用途

機能

価格

DDI 3.0 Editor-Lite

DDI文書の作成・編集

・DDI文書の作成

無料

Colectica Express/
Colectica Designer

DDI文書の作成・編集

Nesstar Publisher

DDI文書の作成・編集

Microdata Management
Toolkit

DDI文書の作成・編集

StatProgs2DDI/SPSSOMS12DDI30

変数情報作成XCONVERT

変数情報作成spssDDI

変数情報作成DDI-DExT

変数情報作成・DDI文書の作成
・コードブック，調査票，セットアップスクリプト，旧バージョンのDDI 有料
文書のエクスポート（$1000-$2000）・統計パッケージのデータファイ
ル，DDI文書のインポート
・DDI文書の作成
・コードブック，調査票，セットアップスクリプト，旧バージョンのDDI
無料
文書のエクスポート
・統計パッケージのデータファイ
ル，DDI文書のインポート
・DDI文書の作成
・コードブック，調査票，セットアップスクリプト，旧バージョンのDDI
無料
文書のエクスポート
・統計パッケージのデータファイ
ル，DDI文書のインポート
・統計パッケージのデータファイ
ルからDDI3.0対応のXMLを出力(現在はSPSSのみ対応)
無料
・SPSS出力ファイルから度数分
布(physical product module)もDDI3.0形式に変換
SAS, SPSS, Stata のデータ定義
無料
ファイルをDDIに変換
SPSSから変数情報を抽出してDDI形式にする．
無料
Rのパッケージ．
・SPSSファイルから変数情報を抽出してDDI2.0，3.0で出力
無料
・データファイルをASCII，CSV，
SAS，Stata，で出力

入手先
http://www.ddialliance.org/
sites/default/files/ddi3/ed
itor-lite-3.zip

http://www.colectica.com/products/designer/

http://www.nesstar.com/software/publisher.html

http://www.surveynetwork.org/home/index.php?q=to
ols/toolkit

http://db.zumamannheim.de/DDI/StatsPr
ogs2DDI/StatsProgs2DDI.
html
http://sda.berkeley.edu/ddi/tools/xconvert.html
http://cran.rproject.org/web/packages/spssDDI/
http://opendatafoundation.
org/?lvl1=forge

2.1. 機能の比較
DDI 文書作成・編集ソフトウェアのうち DDI 3.0 Editor Lite，Colectica Express，Nesstar
70

Publisher の主要な機能を表 2 に示した．なお Microdata Management Toolkit は Nesstar Publisherと同一であるため省略している．また，Colectica 関連製品のうち DDI 文書を作成・編集可
能なものは Colectica Express および Colectica Designer の 2 種類があるが，この 2 つの違いはDesigner がサーバーアプリケーションである Colectica Repository と連携可能であることで，
DDI 文書の編集機能には実質的な差異はない．
これらのソフトウェアのうち，データライフサイクルモデルを採用した DDI 3.0 以降を扱えるのは DDI 3.0 Editor Lite，Colectica Express の 2 つである．Nesstar Publisher は 1 世代前のDDI 1.2.2 までしか対応していないが，入力フィールドをカスタマイズすることで DDI1.2.2
では扱えないメタ報を記録することができる．
表 2 DDI 編集ソフトウェアの機能の詳細
Colectica Express DDI Editor Nesstar Publisher
DDI
バージョン
入力フィールドのカスタマイズ
インポート
データファイル
SPSS
SAS
STATA
Statistica
NSDStat
dBase
DIF
テキスト
DDI文書
エクスポート
DDI文書
DDI2.0
DDI3.0
コードブック
PDF
RTF
統計パッケージ用スクリプト/データファイル
SPSS
SAS
STATA
R
Statistica
NSDStat
質問紙
その他
インターフェース
多言語対応

3.1
×

3.0
×

1.2.2
◯

◯
×
×
×
×
×
×
◯
◯

×
×
×
×
×
×
×
×
×

◯
◯
◯
◯
◯
◯
◯
◯
◯

◯
◯

×
◯

◯
×

◯
◯

×
×

×
×

◯
◯
◯
◯
×
×
◯

×
×
×
×
×
×
×

◯
◯
×
×
◯
◯
×

英語
◯

英語
◯

英語
◯

データファイルや既に作成した DDI 文書のインポート機能は Colectica Express および
Nesstar Publisher で利用出来る．両者とも様々な統計パッケージのデータファイルに対応し
71

ており，統計パッケージを使用して編集した変数情報をインポートし，DDI 形式で出力することができる．一方で DDI 3.0 Editor Lite はインポート機能を持たず，またこのソフトを使用して作成した文書を読み込むことも不可能である．さらに，規定されている必須項目をすべて入力するまで文書を出力することができないため，研究の進度にあわせて DDI 文書を作成するという用途には不向きで，完了した研究のメタ情報を入力する用途に限られる．
入力したメタ情報を加工しコードブックや質問紙，統計パッケージ用のデータファイル
やセットアップファイル(変数名やラベルをつけるスクリプト)を出力するエクスポート機
能も Colectica Express，Nesstar Publisher で提供されている．特に Colectica Express はエクスポート機能が充実しており，入力した質問項目の情報やコーディングの情報から質問紙やCAI(Computer Assisted Interview)ソフト用の設定ファイル，コードブック等を出力でき，
DDI3.0 以降のデータライフサイクルモデルに沿った機能を提供している．
2.2. 入力フィールドの比較
次に DDI3.0 以降を扱える DDIEditor Lite，Colectica Express に注目して記録できる情報を整理する．これらのソフトウェアで記録できる情報は表 3 の通りである．どちらも研究全体の目的や概要，研究資金等の情報を扱う StudyUnit モジュール，研究計画の段階で考慮する概念や母集団に関する情報を扱う ConceptualComponent モジュール，サンプリングや調査
方法，質問項目等の実際の調査に関する情報を扱う DataCollection モジュール，変数のコーディングや変数の定義など収集したデータを整理する LogicalProduct モジュール，データフ
ァイルのフォーマット，レイアウトや保管場所に関する情報を扱う PhysicalProduct モジュールに対応する入力フィールドが用意されている．
一方で，DDI3.0 以降に採用された Group モジュール(複数の研究・調査のメタ情報の比較等に関する情報を扱う機能)には対応しておらず，これらのソフトウェアで扱うのは現状では単一の調査のメタ情報にとどまっている．

72

表 3 Colectica Express と DDI3.0 Editor-Lite の入力可能フィールドの比較
Colectica Express
研究全体の情報要約
目的研究タイトル
研究がカバーする範囲
トピック
キーワード
時代
地理
研究資金に関する情報研究に関わった個人・組織に関する情報研究で使用している概念に関する情報研究対象となる母集団に関する情報
サンプリングに関する情報
質問項目に関する情報
質問文
調査員への指示
回答形式
質問の意図
所要時間
質問文の翻訳
質問の順番
論理データに関する情報
選択肢に関する情報
コーディングに関する情報変数に関する情報
含まれる変数
物理データに関する情報
文字コード
データのフォーマット
データの保管場所
データの集計情報
ケース数
全レコード数
要約統計量の算出

DDI3.0 Editor-Lite 対応するDDIモジュール

◯
◯
◯

◯
◯
◯

◯
◯
◯
◯
◯
◯
◯
◯
☓

☓
☓
☓
◯
◯
◯
◯
◯
◯

◯
◯
◯
◯
◯
☓
◯

◯
☓
◯
☓
☓
◯
☓

◯
◯
◯
◯

◯
◯
◯
◯

◯
◯
◯

◯
◯
◯

◯
◯
◯

◯
◯
☓

StudyUnit

ConceptualComponent

DataCollection

LogicalProductPhysicalProduct3. Easy DDI Organizer の設計以上に示した既存の DDI 文書作成・編集ソフトウェアの機能・特徴を参考に，DDI 文書作成ソフトウェア Easy DDI Organizer(EDO)を設計した．EDO は DDI3.0 以降に採用された
データライフサイクルモデルの特長を生かし，研究計画からデータの保存までの一連の流れで記録しておくべき情報を入力するフィールドを用意し，調査の設計，メタ情報の保存を支援するというコンセプトで設計している．具体的な機能は以下のとおりである．


メタ情報入力・保存機能研究のメタ情報を入力するインターフェースを提供する．入力フィールドの概要は表 4のとおりである．入力したデータは将来の DDI の仕様変更への対応が容易になるよう，独自形式の XML で保存しそれを DDI 形式の XML にエクスポートできるようにした．
73

入力データの検証機能
入力したデータが規定のデータ型に合致しているか，必須のフィールドの入力漏れがな

いか検証する

インポート機能
DDI 形式の XML 文書を取り込み，表示する．対応する DDI のバージョンは 1.2.2.から 3.1までとした．また，統計解析パッケージのデータファイルを読み込み，変数，カテゴリー，
コーディングの情報を取り込む機能も搭載することとした．


エクスポート機能
入力したメタ情報をもとに，調査票，DDI 仕様に準拠した XML ファイルの出力，コード

ブック，統計パッケージ用のセットアップシンタックス，統計パッケージ用の集計データ
作成シンタックスを出力する機能を搭載することとした．
表 4 EDO で記録可能なメタ情報
大分類
イベント管理
調査の企画

中分類

内容
研究開始からデータ作成までのイベントを記録する

調査メンバー
調査タイトル，調査目的，調査の概要
調査でカバーする範囲
研究資金

研究を実施する組織体制を記述する

母集団
サンプリング
データ収集方法

母集団を明確に定義する
サンプリング方法を記録する
どのようにデータを収集するか記録する

扱いたい変数のイメージ
質問項目の設計
質問の順番

収集したいデータを定義し大まかに分類する
質問文，回答方法，コーディングを定義し互いに関連付ける
質問項目の順番を定義

変数情報

質問項目とデータとして扱う変数を関連付ける

データセットの定義

データファイルに格納する変数等を決める
データファイルにどのようにデータを格納するか決める（文字コード，変数の位置等）
データファイルがどこに保存されているかやデータファイルの概要（ケース数，要約統計量等）を記録する
グループに属する研究の関連性を記述する
グループに属する研究に含まれる変数イメージの大分類の対応を記述する
グループに属する研究に含まれる変数イメージの小分類の対応を記述する
グループに属する研究に含まれる変数の対応を記述する

研究対象となるトピック，時代，地理について記述する研究を実施するための資金をどのように確保したか記述する

データの収集方法

設問設計

変数の管理
データの管理データファイルの定義
データファイル情報
調査のグループ化と管理研究の関連性
変数イメージの大分類の対応
変数イメージの小分類の対応
変数の対応

4. EDO の開発状況と機能の紹介
上述の設計に基づいて，2010 年 12 月に EDO の開発を開始した．2011 年 3 月現在，メタ
情報入力・保存機能，保存したメタ情報を DDI3.1 準拠の XML 形式でエクスポートする機74

能を実装したプログラムがテスト段階に入っている．2011 年度には各種インポート/エクス
ポート機能を実装するとともに，英語インターフェースの実装も目指す．現段階での EDOの機能と既存のメタ情報編集ソフトの機能および記録可能なメタ情報の比較は表 5，表 6 のとおりである．
表 5 EDO と既存のメタ情報編集ソフトの機能の比較
Easy DDI Organizer
DDI
バージョン
入力フィールドのカスタマイズ
インポート
データファイル
SPSS
SAS
STATA
Statistica
NSDStat
dBase
DIF
テキスト
DDI文書
エクスポート
DDI文書
DDI2.0
DDI3.0
コードブック
PDF
RTF
統計パッケージ用スクリプト/データファイル
SPSS
SAS
STATA
R
Statistica
NSDStat
質問紙
その他
インターフェース
多言語対応

Colectica Express DDI Editor Nesstar Publisher

3.1
×

3.1
×

3.0
×

1.2.2
◯

△（実装予定）
×
×
×
×
×
×
×
△（実装予定）

◯
×
×
×
×
×
×
◯
◯

×
×
×
×
×
×
×
×
×

◯
◯
◯
◯
◯
◯
◯
◯
◯

△（実装予定）△（実装予定）

◯
◯

×
◯

◯
×

△（実装予定）△（実装予定）

◯
◯

×
×

×
×

△（実装予定）△（実装予定）△（実装予定）△（実装予定）××△（実装予定）

◯
◯
◯
◯
×
×
◯

×
×
×
×
×
×
×

◯
◯
×
×
◯
◯
×

日本語
◯

英語
◯

英語
◯

英語
◯

75

表 6 EDO と既存のメタ情報編集ソフトの記録可能なメタ情報の比較
研究全体の情報要約
目的研究タイトル
研究がカバーする範囲
トピック
キーワード
時代
地理
研究資金に関する情報研究に関わった個人・組織に関する情報研究で使用している概念に関する情報研究対象となる母集団に関する情報
サンプリングに関する情報
質問項目に関する情報
質問文
調査員への指示
回答形式
質問の意図
所要時間
質問文の翻訳
質問の順番
論理データに関する情報
選択肢に関する情報
コーディングに関する情報変数に関する情報
含まれる変数
物理データに関する情報
文字コード
データのフォーマット
データの保管場所
データの集計情報
ケース数
全レコード数
要約統計量の算出
複数の調査のグループ化・比較
概念の比較
変数の比較

Colectica Express

DDI3.0 Editor-Lite

Easy DDI Organizer 対応するDDIモジュール

◯
◯
◯

◯
◯
◯

◯
◯
◯

◯
◯
◯
◯
◯
◯
◯
◯
☓

☓
☓
☓
◯
◯
◯
◯
◯
◯

◯
◯
◯
◯
◯
◯
◯
◯
◯

◯
◯
◯
◯
◯
☓
◯

◯
☓
◯
☓
☓
◯
☓

◯
×
◯
×
×
×
△（実装予定）

◯
◯
◯
◯

◯
◯
◯
◯

◯
◯
◯
◯

◯
◯
◯

◯
◯
◯

◯
◯
◯

◯
◯
◯

◯
◯
☓

◯
×
×

×
×

×
×

◯
◯

StudyUnit

ConceptualComponent

DataCollection

LogicalProductPhysicalProductGroup，Comparative

以下，既に EDO に実装されているメタ情報入力・保存機能，DDI3.1 準拠の XML の出力機能について簡単に紹介する．
4.1. メタ情報入力・保存機能
EDO には「イベント管理」，「調査メンバー」，「調査タイトル，調査目的，調査の概要」，「調査でカバーする範囲」研究資金」，「母集団」，「サンプリング」，「データ収集方法」，「扱
いたい変数のイメージ」，「質問項目の設計」，「変数情報」，「データセットの定義」，「データファイルの定義」，「研究の関連性」，「大分類で比較」，「小分類で比較」，「変数で比較」の画面がある．これらの画面は 3 章で紹介した DDI のモジュールやスキームと対応している．それぞれの画面の入力項目と DDI のタグとの対応については巻末の資料に添付した．
このうち，「イベント管理」から「データファイルの定義」までは個々の調査のメタ情報を編集するためのものである．
「研究の関連性」から「変数で比較」までは DDI3.1 の Group
76

モジュールおよび Comparative モジュールに対応する機能であり，複数の調査を一つのグループにまとめ，そこに含まれるメタ情報の比較を行うためのものである．以下，それぞれの機能の概要を紹介する．
（1）「イベント管理」画面（図 1）
この画面は DDI の Archive モジュールのデータライフサイクル情報に対応している（DDIのモジュールについては 3 章参照）
．ここでは，調査の開始から終了までに行ったことを記録することができる．初期状態では「研究プロジェクトの開始」，「研究助成を受けた日」，「サンプリング」，「研究で使用する変数のイメージの決定」，「調査票の作成」，「調査の実施」，「調査データファイルの作成」，「調査データの寄託」，「調査データの公開」の 9 種類が表示されている．これ以外にも自由に内容を編集して調査研究を行っている際の出来事を記録することができる． それぞれの出来事について，日付とメモを記入する欄も設けてある．

図 1 「イベント管理」画面（2）「調査メンバー」画面（図 2）
この画面は DDI の Archive モジュールの OrganizationScheme に対応している．ここでは調査に関わった人，組織を記録することができる．それぞれのメンバーの名前や所属，研究組織の中での役割を入力できる．
77

図 2 「調査メンバー」画面（3）「調査の概要」画面（図 3）
ここでは調査タイトル，調査の目的，調査の概要を記録することができる．

図 3 「調査の概要」画面
78

（4）「調査の範囲」画面（図 4）
ここでは研究分野の大まかな分類，キーワード，調査の対象となっている時期，地域についての記録を残すことができる．研究分野の大まかな分類は SSJDA で採用している研究
分野の分類を使用している．

図 4 「調査の範囲」画面（5）「研究資金」画面（図 5）
ここでは研究を行うための資金に関する情報を記録することができる．資金の提供機関
や助成期間，助成金の名称や金額などを記録することができる．

図 5 「研究資金」画面

79

（6）
「データの収集方法」画面（図 6）
この画面は DDI の ConceptualComponent の UniverseScheme および DataCollection モジュールに対応している．ここでは母集団とそのサブグループ，サンプリング方法，調査日程，
調査方法を記録することができる．

図 6 「データの収集方法」画面（7）「扱いたい変数のイメージ」画面（図 7）
この画面は DDI の ConceptualComponent モジュールの ConceptScheme に対応している．
ここでは研究で使用する概念について記録することができる．以降の設問設計では基本的にここで設定した概念に基づいて設計できるようになっている．

図 7 「扱いたい変数のイメージ」画面
80

（8）「質問項目の設計」画面（図 8）
この画面は DDI の DataCollection モジュールの QuestionScheme に対応している．ここでは調査に使用する質問項目の設計を行うことができる．図 7 で設定した概念ごとに質問項
目を作ることができ，それぞれの質問の質問文や回答方法を記録することができる．また，
回答方法については「選択肢」，「数値」，「自由記述」，「日付・時刻」の 4 種類が選択でき，それぞれについてさらに詳細な設定をすることができる．たとえば選択肢で回答する場合
は選択肢の内容とコーディング，数値で回答する場合は数値の上限下限などを設定することができる．選択肢の内容とコーディングについては図 9 の「選択肢」画面，図 10 の「コード」画面で個別に設定することもできる．

図 8 「質問項目の設計」画面（9）「選択肢」画面（図 9）
この画面は LogicalProduct モジュールの CategoryScheme に対応している．ここでは調査で使用する選択肢を一元管理することができる．ここで予め選択肢を作成し図 10 でコーデ
ィングを決めておくことで複数の質問項目で使用することもできる．

81

図 9 「選択肢」画面（10）「コード」画面（図 10）
この画面は LogicalProduct モジュールの CodeScheme に対応している．ここでは調査で使用する選択肢とそのコーディングを管理することができる．

図 10 「コード」画面
82

（11）
「変数の管理」画面（図 11）
この画面は LogicalProduct モジュールの VariableScheme に対応している．ここでは分析に使用する変数に関する情報を管理することができる．図 8 で作成した場合，その内容がここにも反映される．質問項目と対応していない変数や質問項目で得られた回答を加工して変数を作成する場合はここで作成することができる．

図 11 「変数の管理」画面（12）「データセットの定義」画面（図 12）
この画面は LogicalProduct モジュールの論理レコードに関する部分に対応している．ここでは調査で得られたデータを，記録するデータファイルにどの変数を入れるか，変数の並び順を設定できる．

83

図 12 「データセットの定義」画面（13）「データファイルの定義」画面（図 13）
この画面は PhysicalDataProduct モジュールの PhysicalStructure スキーム，RecordLayout ス
キームおよび PhysicalInstance モジュールに対応している．ここでは調査データを実際のファイルに保存する際の文字コードや区切り文字，ファイルの保存場所等の設定を記録できる．

図 13 「データファイルの定義」画面84

（14）グループ管理「詳細項目」画面（図 14）
DDI の Group モジュールを利用することで複数の調査をひとつのグループにまとめ，グループ内で共通する要素をまとめたり，比較したりできる．この画面ではグループに含まれる調査やその調査同士の関係，グループの目的などを記録することができる．

図 14 グループ管理「詳細項目」画面（15）グループ管理「大分類で比較」／「小分類で比較」／「変数で比較」画面（図 15）
これらの画面は Comparative モジュールと対応しており，グループに含まれる調査で使用されている「概念の大分類」，「概念」，「変数」を一覧でき，それぞれの調査に概念や変数が含まれているかや，似たような概念，変数の違いや共通性などを記述することができる．

図 15 グループ管理「変数で比較」画面85

4.2.DDI 準拠の XML 出力機能
メタ情報編集機能で記録した情報は DDI3.1 準拠の XML で出力することができる．図 16
は EDO で編集したメタデータを DDI3.1 準拠の XML で出力したものである．

図 16 EDO で出力した DDI3.1 準拠の XML ファイル

5．おわりに
本稿では現在開発中の，日本語で利用可能なメタデータ作成・編集用アプリケーション
Easy DDI Organizer（EDO）を紹介した．EDO を用いて調査設計段階から情報管理をすることで，研究グループでのデータ，メタデータの共有が容易になることや，質問紙やコードブック作成の労力を軽減することが期待できる．また，調査が終了した後に，一から調査に関するメタデータを整理する作業が軽減され，調査に関するメタデータの散逸を防ぐとともに，データ共有や二次利用のためのデータ寄託につながる可能性も広がる．国際規格での社会調査のメタデータの蓄積は，我が国の社会調査ストックの質の向上にも寄与しう
86

ると考えられる．
［謝辞］開発に協力いただいた有限会社エポック代表取締役の岩波毅氏，プログラマーの津田優氏に深く感謝申し上げます．
［参考文献・URL］
DDI Alliance, 2009, 「 Benefits of DDI | DDI - Data Documentation Initiative」, (2011 年 3 月 18 日取得, http://ddi.icpsr.umich.edu/ddi-at-work/benefits.

Thomas W, Gregory A, Gager J, Kuo I-L, Wackerow A, and Nelson C, 2008, Data Documentation
Initiative ( DDI ) Technical Specification Part I : Overview, (2011 年 3 月 18 日取得, .
http://ddi.icpsr.umich.edu/sites/default/files/DDI_3_1_2009-10-18_Documentation_XMLSchema.zip)

87

第5章

Nesstar の特徴と海外データアーカイブにおける利用状況
朝岡誠

1．Nesstar の特徴
1.1 概要Nesstar は DDI によるメタデータを利用してウェブ上でデータの公開やオンライン集計を実現する統合システムとして，ヨーロッパの社会科学データアーカイブ統括機関である
CESSDA (The Council of European Social Science Data Archives )，イギリスの UKDA(UK Data
Archive)とノルウェーの NDS(Norwegian Social Science Data Services)によって開発された．今日 Nesstar は世界中のデータアーカイブや学術機関で運用されている．
Nesstar は Nesstar Publisher ，Nesstar Server ，Nesstar Web View の 3 つのソフトウェアにより構成されている(図 1 参照)．SPSS や Stata といった一般的なデータセットに調査概要，
サンプリング方法などのメタデータを追加作成し，DDI 様式に編集するのが Nesstar
Publisher である．そして Nesstar Publisher によって作成された DDI 様式のデータを管理し，インターネット上に公開できるようにするのが Nesstar Server である．さらに Nesstar Server
によって公開された DDI 様式のデータは Nesstar Webview によって検索やオンライン分析が可能となる．Nesstar は 1999 年よりテスト運用され，ヨーロッパをはじめ様々なデータアー
カイブで用いられている．最近では 2010 年 12 月にバージョン 4.0 がリリースされ，Nesstar
Publisher がフリーで配布されるようになった．しかし Nesstar4.0 では，DDI の最新のバージョンである 3.1 には対応しておらず，対応しているバージョンは DDI1.2.2.である．

Nesstar

Nesstar

PUBLISHER
データ(spss,SAS)(SPSS,Stata)

データのインポート
メタデータの編集
DDI様式への変換

WEBVIEW
NesstarSERVER
DDIデータの管理

DDIデータの公開
オンライン検索・分析
ダウンロード

図 1 Nesstar の構成
1.2 利用方法
Nesstar は海外のデータアーカイブではオンライン集計ツールとして用いられているが、日本では馴染みが薄いシステムである。そこで、ドイツの中央アーカイブ（GESIS-ZA）のシステム ZACAT を例に，Nesstar の利用法を見ていく．
88

（１）データカタログ
図 2 は ZACAT で社会科学における国際比較調査(ISSP)の 1985 年データを選択し，研究概要を表示したものである．各データアーカイブによって多尐の違いはあるが，Nesstar シス
テムによって構築されたウェブページのレイアウトは図 2 のような形式になる．画面は上のシステムバー，左下のサイドバー，右下のメインウィンドウの 3 画面で構成されている．
サイドバーのボタンをクリックすることで下の階層へ移動し， ボタンをクリックすると調査概要が表示され，さらにこの調査に関するメタデータや変数に関する情報にアクセスできるようになる．図 2 は ISSP→調査年→1985 年と選択し，研究概要を表示したところを示したものである．この ISSP85 の下に[Metadata]と[Variable Discription]が表示されていることが分かる．メタデータのうち[Study Discription]を選択することで調査責任者，サンプリ
ング方法，関連する調査など情報を知ることができ，[Data Fife Description]を選択すると調査データに関する情報を知ることができる1．また[Variable Description]を選択することでその調査で使われている変数一覧が表示され，その変数の記述統計を知ることができる．次頁図 3 は COUNTRY の記述統計を表示したものである2．

図 2

ZACAT ウェブサイト(http://zacat.gesis.org/webview/index.jsp)

1

データによってはメタデータ情報のみで変数情報がないものもある．

2

Nesstar3.5 以降ではこれに加え平均値も表示される．
89

図 3 記述統計の表示（２）検索システム
Nesstar では，複数のデータセットのなかから，必要な変数を検索することができる．詳細検索では，調査の概要や変数の説明など，検索範囲を指定したうえで必要な変数を探すことができる．また，検索対象も，調査の概要，変数，図表というかたちで絞っていくことができる．調査の概要をとっても，対象地域やサンプリング過程など，より詳細な検索の指定が可能である．
たとえば，図 4 はボタンを押し，詳細検索画面を呼び出し，変数の説明のなかに「education（教育）」という言葉を含む変数を検索するところである．この画面は図 1 にて黒丸で囲んだアイコンをクリックすることで表示することができる．このように分析に使いたい変数がある調査票を逆引きで検索することができる．

90

図 4 詳細検索（３）ダウンロードシステム
Nesstar はダウンロードシステムを備えており，調査ページから調査データを直接ダウンロードすることができる．システムバーにあるフロッピーのアイコン() をクリックすることで図 5 のようなダウンロード画面が表示され，ダウンロードをするデータの形式(SPSS,SAS など)を選択することができる．データの中には特定の変数のみを選んでダウンロードすることができるものもある．ユーザー管理は可能であるが，利用登録をしたユー
ザーは，掲載されているデータを即時にダウンロードができるため，寄託者承認などが必要なデータを搭載するには，相応のシステム調整が求められるという問題がある．

図 5 ダウンロード画面
91

（４）オンライン集計
・ クロス表，グラフの作成
Nesstar はサイドバーに表示された変数を用いて簡単なオンライン分析を行うことができる．メイン画面の「Table」を選択した後，変数をクリックすると，その変数をクロス表に投入することができる．図 6 は ISSP1985，1990，1996，2006 の合同データを用いてクロス表を作成したものである．ここでは列に調査年，行に政治に対する関心度(How muchinterested in politics)」を指定している．さらに，クロス表を表示した状態でグラフアイコンを選択することで棒グラフが表示される3．なお，行や列に複数の変数を指定することで多重クロス表も作成することができる．しかも層の指定も可能であり，層を指定することで条件別のクロス表を表示することもできる．そして，これらの分析の結果は xml 形式でダウンロード，または印刷を行うことで保存することができる．

図 6 クロス表の表示

3時系列に関連する変数を指定している場合，折れ線グラフを表示することもできる

92

図 7 棒グラフの表示
・ 変数の加工
そして，バージョン 3.5 以上の Nesstar では，相関分析や回帰分析を行うことができる．
ZACAT で用いられている Nesstar は 3.0 バージョンであるためこれらの分析を行うことは出来ない4．そこで，NORC で運用されている Nesstar を利用し，変数加工について見る．なお
変数の加工を行うためには HP 上で利用者登録を行う必要がある．
図 8 は，○内をクリックし，変数の加工画面が現れたところである．四則演算に平均，増加率の計算の他に値の再割当て(Recode)も可能である．図 9 は Recode を選択し，値の再割当てを選択した画面である．この画面から変数の割り当てができる．また，変数の割り当ての際「as missing」をクリックしておけば，欠損値として指定することができる．

図 8 変数の加工
4Nesstar 3.0 でも重回帰分析が可能だが，変数の加工ができない．したがって欠損値処理ができないため，分析の際には大きな制約がある．
93

図 9 値の再割当て
・ 統計分析
Nesstar では，相関分析と回帰分析を行うことができる．図 10 は世帯収入と教育年数と年齢の相関分析の結果であり，図 11 は世帯収入を従属変数とし，教育年数と年齢を独立変数とした重回帰分析の結果である．また，ウェイト付け，

アイコンをクリックすることでアイコンをクリックすることでケースの選択が可能である．

図 10 相関分析
94

図 11 回帰分析
（５）多言語対応
Nesstar は積極的に多言語対応しており，英語以外の言語にも対応している．
これは Nesstar
がヨーロッパの各データアーカイブの環境にマッチすることを前提に開発されたためであり，漢字やハングル語といったマルチバイト文字にも対応している5．図 12 は台湾のデータアーカイブ SRDA(Survey Research Data Archive)における Nesstar 利用をみたものである．このように変数名やラベルを漢字で表記することができる．また，様々な表記に関してもカスタマイズが可能とされている．

図 12 RSDA(台湾)の Nesstar 利用
5

Nesstar Publisher を用いて SPSS データを DDI 様式にインポートする際，変数ラベルが文字化けしてしまうため完全に対応しているとはいえない．

95

２．海外アーカイブにおける Nesstar の利用状況
2.1 CESSDA における Nesstar の利用
CESSDA は各組織が所有するデータの情報を共有化し，アーカイブ同士で協力してアーカイブを運営するために 1976 年に結成された組織である．図 13 は CESSDA のメンバーを示したものである．メンバー全体で 25000 ほどのデータを所有し，毎年 30000 人ほどの研究者に対して，延べ 70000 のデータを提供し，毎年 1000 ほどのデータを追加している．
Nesstar はこれらの 25000 のデータを統合するウェブ上の仮想アーカイブを設立するためのシステムとして開発されたという経緯がある．第二章でみたように CESSDA のウェブサイ
ト上の CESSDA Catalogue から CESSDA に加盟するアーカイブのデータを検索し、各アーカ
イブのウェブサイトにアクセスすることができる．
最近では GESIS を介して EDAN(The East
European Data Archive Network)に加盟する東欧・ロシアのアーカイブのデータも検索できるようになっている．

図 13 CESSDA に加入しているデータアーカイブ(出所：http://www.cessda.org/about/members/)
次に CESSDA に加盟するアーカイブ内で Nesstar がどのように利用されているのかを見てみよう． Nesstar は先に見たようにデータカタログ、検索、ダウンロード、オンライン集計96

の 4 つの機能を合わせ持つシステムであるが、その機能を制限して運用しているアーカイブもある。例えばフィンランドのデータアーカイブ FSD(Finnish Social Science Data Services)
では Nesstar のデータカタログ機能に特化し、オンライン集計をオミットしている。ダウン
ロードはメタデータのみに制限し、データのダウンロードは CD-ROM で行っている。しかし多くのアーカイブでは Nesstar をオンライン集計ツール、ダウンロードによるデータ提供
ツールとして用いており、一部のデータのみ Nesstar で提供するというスタイルを採用している。このようなデータアーカイブでは Nesstar 以外の検索システムやデータカタログシス
テムを持っており、これらのシステムから Nessstar のページに誘導している。

2.2 その他の組織における Nesstar の利用
ヨーロッパに比べ，アメリカでは Nesstar を利用しているアーカイブは尐ない．シカゴ大学の NORC（Natinal Opinion Research center)では，オンライン集計システムとして SDA とともに Nesstar も利用されており，またウィスコンシン大学の BADGIR（Better Access to Data for
Global Interdisciplinary Research）においても運用されている．その他にはオーストラリアのデータアーカイブ ASSDA（Australian Social Science Data Archive），ニュージーランドのデータ
アーカイブ NZSSDS（New Zealand Social Science Data Service）でも統合環境として運用されている．また，イスラエルのデータアーカイブ ISDC（Israel Social Science Data Center）でもNesstar を用いている．ISDC では，Nesstar をデータカタログとして用いるために，オンラ
イン集計機能やダウンロード機能を除外している．なお、最近では台湾のデータアーカイ
ブ SRDA(Survey Research Data Archive)、韓国のデータアーカイブ KOSSDA(Koria Social
Science Data Archive)でも Nesstar が運用されている。詳細は，巻末資料編を参照頂きたい．
データアーカイブ以外の公的組織では，イースト・サセックス州議会や東イングランド
公衆衛生協会，ノルウェーの国立公衆衛生センター，カナダ統計局などで用いられており，
特に公衆衛生の分野で用いられている．また，最近では ESS（European Social Survey）などの国際比較調査プロジェクト単位で Nesstar を導入し，自分たちの行った調査を積極的に公開している例もある．このように Nesstar はデータアーカイブ以外でも利用されている事例が見られる．
2.3. Micro data Management Toolkit について
近年，アフリカなどの発展途上国のアーカイブを中心に世界銀行等の支援によって開発された Micro data Management Toolkit が用いられている．Micro data Management Toolkit はNesstar の簡易版として開発されている．Nesstar がデータカタログ，検索，オンライン集計，
ダウンロード機能を持っているのに対し，Micro data Tool Kit では DDI 形式でメタデータの編集は行うが，オンライン集計やダウンロード機能はもたず，データ配布は CD-ROM による．CD-ROM によってデータを配布された利用者は，同封されている Nesstar Explorer を使97

って DDI 様式のファイルのメタデータ情報等を読み込む．この Micro data Management
Toolkit は現在では無料で配布しているため，誰でもフリーで入手することができる．
［参考にしたウェブサイト一覧（閲覧日 2011 年 3 月 25 日）］
ASSDA（Australian Social Science Data Archive）

http://assda.anu.edu.au．

BADGIR（Better Access to Data for Global Interdisciplinary Research） http://nesstar.ssc.wisc.edu/．
CESSDA（Council of European Social Science Data Archive） http://www.cessda.org/．
ESSDA（Estonian Social Science Data Archives） http://psych.ut.ee/esta/．
GESIS-ZA（German Social Science Infrastructure Services／Gesellschaft Sozialwissenschaftlicher
Infrastruktureinrichtungen ZACAT） http://zacat.gesis.org/webview/index.jsp．
ICPSR（Interuniversity Consortium for Political and Social Research）
http://www.icpsr.umich.edu/icpsrweb/ICPSR/．
IHSN（International Household Survey Network）Microdata Management Toolkit
http://www.surveynetwork.org/home/index.php?q=tools/toolkit．
ISDC（Israel Social Science Data Center） http://isdc.huji.ac.il/．
NORC（National Opinion Research Center） http://www.norc.org/GSS+Website/．
Nesstar http://www.nesstar.com/．
NZSSDS（New Zealand Social Science Data Service） http://www.nzssds.org.nz/．
NSD（Norwegian Social Science Data Services） http://www.nsd.uib.no/index.html．
SRDA（Survey Research Data Archive） http://srda.sinica.edu.tw/．
UKDA（UK Data Archive） http://www.data-archive.ac.uk/．

98

第6章

SSJDA における Nesstar 試験導入
入山浩一 角井佑 米倉佑貴 佐藤慶一

１．はじめに
本節では， Nesstar Server 4.0（以後 Server），Nesstar Webview 4.0（以後 Webview），Nesstar
Publisher（以後 Publisher）で構成されている Nesstar を実験サーバにインストールし，サン
プルデータ1を用いて Nesstar の導入実験を行う．インストールから調査データの導入と実操作までの手順を以下で記述する．
1.1

Nesstar のインストールの手順

1.2

Publisher と Server による調査データの公開手順

1.3

Webview での分析手順

1.1 Nesstar のインストールの手順
Getting Started Guide Version4.02 を参考に，Server と Webview，Publisher のインストール
を行う．
（１）インストールのシステム要件
インストールするコンピュータのシステム要件は下記の通りである．
OS：Windows XP，2000 or NT4，Windows Server 2003

CPU

：1 GHz CPU

メモリ ：1GB
その他 ：graphics card
今回のインストールは下記の環境で実施している．
OS：Microsoft Windows Server 2003 R2 Standard Edition Service Pack 2CPU：2core 2.8GHz CPU

メモリ ：2GB（２）Server と Webview のインストールの手順① 入手したNesstar-Server-4.0.exeをダブルクリックする．
インストール実行ファイルの入手方法は下記 URL を参照されたい．
http://www.nesstar.com/
1東大社研・若年パネル調査（JLPS-Y）wave1，2007
2

Nesstar の WEB サイト（http://www.nesstar.com/）では，version4.0 のマニュアルをダウンロー
ドできないため、カスタマーサポート（nesstar-support@nesstar.com）に問い合わせて入手している．
99

② 「はい」 をクリックする．

図 17 インストール継続確認画面③ ライセンスに同意する．

図 18

Server ライセンス同意画面④ インストール先の設定，デスクトップへのショートカット作成，スタートメニューのフォルダ名を設定後，Configuration Tool が開始される．
表 7 の項目を入力し，Apply Settings をクリックする．
表 7 Configuration Tool の入力項目
入力項目

入力内容

License Code

メールで届いたキーを入力する．

Server Name

サーバ名を入力する．

IP Address

サーバの IP アドレスを入力する．
他の PC に接続させないローカルな環境でよい場合は，127.0.0.1 または localhost を選択する．

HTTP Port

通常は 80 だが，別ポートの指定も可能である．

Administrator name

管理者の名前を入力する．

Administrator password

管理者のパスワードを入力する．
100

図 19 Configuration Tool 設定画面
⑤ インストールが完了すると，WebView の初期ページが表示される．

図 20

Webview 初期ページ画面
101

（３）Publisher のインストールの手順① 入手した NesstarPublisherInstaller_v4.0.2.exe をダブルクリックする．
インストール実行ファイルの入手方法は下記 URL を参照されたい．
http://www.nesstar.com/② 「Next」をクリックする．

図 21

Publisher セットアップスタート画面③ ライセンスに同意する．

図 22

Publisher ライセンス同意画面④ インストール先の設定，スタートメニューのフォルダ名を設定，アイコン追加の設
定後， Publisher が起動する．

102

図 23

Publisher 起動初期画面

Nesstar のインストール作業は以上で完了である．

1.2

Publisher と Server による調査データの公開手順

調査データを公開し Webview で分析できるようにするには，（1）Publisher を用いてデータをインポートして DDI 形式のファイルを作成し，（2）次にメタデータの追加を行い，（3）
最後に Server の公開の設定を行う必要がある．以下では，この手順を説明する．
（１）Publisher を用いたデータのインポートと DDI 形式ファイルの作成
Publisher を起動して，図 8 の通りに画面上のメニューバーの「File」→「Import Study」をクリックすると，インポートするファイルを選択するダイアログが表示される．なお，インポートできるデータの形式は以下の通りである．
・Nesstar(.Nestar)・NSDstat(.NSDstat)・DDI Document(.xml)
・SPSS(.sav,.por)
・SPSS Syntax(.sps)
・STATA(*.dta)
・Statistica(*.sta)
・NSDstat(*nsf)
103

・dBase(*.dbf)
・DIF(*.dif)
・Delimited Text(*.txt, *.csv, *.sdv, *.cdv, *.prn,)
・PC-Axis(*.px)
・Excel(*.xls)

図 24 データのインポート選択
インポートされたデータはプロジェクトという単位で管理される．プロジェクトには複数のデータの他に，多次元表（Cube data）も格納することができる．図 9 は spss ファイル
形式のサンプルデータをインポートした結果の画面であり，画面左のリストメニュー「MyProjects」配下にデータが格納され，データにはメタデータ情報と実データを含んだ項目（Document Description，Study Description，Other Study Materials，Datasets，Variable Groups，
Other Materials，External Resources）が追加される．項目の詳細ついては，（2）で後述する．

図 25 データインポート後の画面
インポートされたデータの変数情報が知りたいときには，図 10 の通りに，画面左のリス
104トメニューの「Dataset」の配下にある「Variables」をクリックする．インポートされた変数
情報の一覧表が表示され，変数名をクリックすると記述統計が表示される．図 11 は，画面中央の変数一覧表の｢問 51_結婚時の満年齢｣をクリックし，記述統計を出した画面である．
記述統計では，度数分布，有効なケースの数，最大値，最小値が出力される．

図 26

Variables の選択

図 27 変数情報の表示
最後に，インポートされたデータを保存する．図 12 の通りに「File」→「Save」をクリ105

ックして，Nesstar 形式（.Nesstar）で保存する．

図 28 保存の選択
調査データのインポートは以上で完了である．

（２）メタ情報の追加
本節では，前節で Publisher にインポートしたサンプルデータにメタ情報を追加していく．
なお，付加情報については，現在，同データアーカイブで公開している概要情報と調査票の情報をもととする．
Publisher には付加情報を追加するためのテンプレートが準備されており，それに従って
メタ情報を編集することができる．このテンプレートの入力項目は DDI 1.2.2 で定義されている項目の一部が使用されている．カスタムテンプレート機能を使うことで DDI 1.2.2 で定義されている他の入力項目をテンプレートに追加したり，DDI 1.2.2 にはない入力項目を追加することもできる．Publisher の標準のテンプレートの入力項目は大きくは表 8 に示す 7
項目からなっている．

106

表 8 Publisher の入力項目
分類
Document Discription

Study Description

Datasets

Variable Groups
Other Study Description Materials

Other Materials

External Resources

内容
マークアップしたドキュメントおよびそれを作成するために使用した文書（コードブック等）に関する情報を記録するセクションである．また，文書の使用方法と文書の状態についても記録することもできる．
DDIに準拠したドキュメントファイルに記載されているデータについての名前
および関連するすべての情報が含まれている．このセクションでは，調査データに関する引用・主な研究員，提供者，キーワード，要約，データの収集方法，地理的・時間的情報，処理方法についての情報を入力する． また，本項目では，それ以外にも豊富な情報を入力でき，調査の背景の情報を網羅できる．
変数などの具体的内容についてDDIおよびPublisher独自の項目を使用して情報を入力する項目である．この項目では変数情報の他に多元表データや各変数の階層構造なども設定できる．また，データは複数設定でき，また既存のデータを編集した（変数などを加工した）統計データを新規作成することもできる．
本項目では，各変数をグループ化する設定が行うことができる．
Study Descriptionに関連した資料に関する情報を記述する．たとえば，サン
プリングに関する情報，weightの詳細，方法論・技術の詳細などである．
other study-related materialsに関する情報を記述する．これに含まれるのは，質問紙（調査票），コーディング情報，ソフトウェアの詳細情報，ユーザマニュアル，その他のガイド，プログラムのサンプル，用語集，インタビュー/
プロジェクト手順，マップ，データベーススキーマ，データ辞書，showカード，
誤値の情報，インタビューのスケジュール，度数ファイルなどである．
Dublin Coreやe-GMSのメタ情報で記述されたWordファイルPDFファイル，
地図のようなものを扱う項目である．

以下それぞれについて詳細を述べていく．
① Document Description
Document Description は，編集するメタ情報の文書の引用情報に関するセクションである．
標準のテンプレートで入力できる情報は表 9 のとおりである．
表 9 Document Description の入力項目
項目グループ

入力項目

内容
DDIドキュメントの正式なタイトルを入力す

Title

る．（大抵は調査名を入力する．）

Citation-Title Statement
ID Number
Citation-Responsibility Statement

Authoring Entity/Primary Investigator
Other Identifications/ Acknowledgments
Copyright

Citation-Production Statement
Producers

アーカイブなどでつけるような一意でとなるIDを入力する．
編者，主な研究者（研究代表）を入力す
る．
その他の貢献者を入力する．
文書の著作権に関する情報を入力す
る．
文書の作成のために出資した人/組織または文書の作成を管理していた人/組織に関する情報を入力する

Document Description の項目を入力し，Document Description をクリックすると図 29 のように表示される．

107

図 29 Document Description 画面② Study Description
Study Description は，研究の背景情報を記述するセクションである．ここで入力できる情報は表 10 の通りである．
表 10
項目グループStudy Description の入力項目

入力項目

内容
DDIドキュメントの正式なタイトルを入力する．

Title
Citation（大抵は調査名を入力する．）

アーカイブなどでつけるような一意でとなる

ID Number

IDを入力する．

Authoring Entity/Primary Investigator
Distributors
Version
Producers
Citation-Production Statement
Fundings
Scope-Subject Information

Abstract

Keywords
Topic Classifications
Abstract
Countries
Geographic Coverage

Scope-Summary Data Description
Unit of Analysis
Universe
Time Method
Sampling Procedure
Methodology-Data Collection

Mode of Data Collection
Weighting108

編者，主な研究者（研究代表）を入力する．
データを提供する個人・組織を入力する．
調査データのバージョンを入力する．
データ作成の財政面の責任者/責任組織またはデータの作成を管理していた人/組織に関する情報を入力する．
データ作成のための資金に関する情報を入力する．
調査を特徴づけるキーワードを入力する．
調査を分類するトピックを入力する．
調査の概要を記述する．入力形式は自由記述であり，主には調査の要約や目的，特質，研究分野，主な変数などについての情報を記録する．
調査が行われた国を入力する．
調査がカバーする地域の範囲を入力する．
地域を識別する変数がある場合はその情報も加えてもよい．
分析や観察の単位を記述する．個人，家族，集団，組織等．
調査の対象とした母集団に関する情報を記述する．
データ収集の時期を入力する．
サンプリング方法を入力する．
データ収集の方法を入力する（郵送調査，
電話インタビュー等）．
データ解析の時に使用するweightに関する情報を記録する．weightの計算式や係数などを作成しした場合はそれも記述する．

③ Other Study Materials
Other Study Materials は，研究の背景情報に関する資料のタイトル，所在，内容を記述す
るセクションである．資料は表 11 のとおり，Related Materials，Related Studies，Related
Publications，References の 4 つに分類されている．
表 11 資料の分類項目
分類
Related Materials
Related Studies
Related Publications
References

内容
研究の背景情報を補足する情報について記述する．附録やサンプリングに関する情報など．
本調査データと他のデータ（先行，その後のデータ，他のウエー
ブ，他の段階）もしくは同一ファイルの他のエディションとの関係を入力する項目である．
このデータを使用した論文やレポートについての書誌情報（図書目録）やアクセス情報を入力するものである．
その他の参考文献をここでは提示する．

それぞれの資料に対して以下の 4 つの入力フィールドが用意されている．
・Title：関連資料のタイトル入力する．
・Location(URI)：引用元の場所（URI）を入力する．
・Description：関連資料の説明を入力する．
・Note：備考
図 30 に赤丸で示してある「＋」をクリックすると資料を追加することができる．また「＋」を再度クリックすればクリックした回数だけ選択した項目の入力が可能である．（後述のRelated Publications を参照）
編集したい資料を選択すると図 31 のように Title 等の入力が可能となる．

109

図 30 資料の追加

図 31

Title 等の入力

110

④ DataSets
DataSets は，データセットに含まれる変数やその元となる質問項目，集計情報等データセットに関する情報を記述するセクションである．このセクションは，Key variables &Relations，Variables，Data Entry，Cell Notes，Cube setups の 5 つの部分から構成される．以下では各部分の設定画面について解説する．
・Key variables & Relations
Datasets セクションでは複数のデータセットを扱うことができる，この画面では複数のデータセットの関係性やマージ（名寄せ）する際のキーとなる変数の情報を残すことができる．
複数のデータセットがある場合，Relations テキストボックスの右側にある+をクリックすることで図 32 のように他のデータセットを選択する画面が表示され，関連のあるデータセットを追加することができる．

図 32 関連のあるデータセットの追加
Base key variables にはデータセットでレコードを一意に識別するための変数（個人 ID など）を指定する．Relations と同様，右側の＋をクリックすると図 337 のようにデータセッ
111

トに含まれるすべての変数が表示され，その中からキー変数を選択すれば指定できる．

図 33 キー変数の選択画面
External key variables では他のデータセットとマージする際のキーとなる変数を指定する．
Base key variables と同様，右側の＋をクリックすれば追加することができる．
・Variables
ここではデータセットに含まれる変数に関する情報を記録することができる．
本稿のように SPSS 等の統計パッケージのデータファイルからデータセットをインポート
した場合，元のデータファイルに記録されていた変数名や変数ラベル，変数の型などは図34 のように既に入力された状態になっている．

112

図 34 データファイルをインポートした場合の変数ビュー
図 35 のように Publisher の Variables タブには，変数の一覧とそれぞれ変数の情報が表示される．変数情報には，度数，データタイプ，ウェイト，説明，欠損値，質問，テキストなどが含まれており，Variables 部（図 35 のＡ）と Category Hierarchy 部（図 35 のＢ）とDocumentation 部（図 35 のＣ）の三つの部分で構成されている．

Ａ
Ｂ

Ｃ

図 35

Variables タブ画面
113

Variables 部では，変数名(Name)，変数ラベル(Label)，変数の桁数(Width)等の情報が表示される．表示する項目は右側のボタンを押して表示されるメニューで指定することがで

きる．
Category Hierarchy 部では，各変数のうちカテゴリカル変数については図 36 のように階層的にカテゴリが表示される．
「＋」を選択するとカテゴリを追加することができ，追加したカテゴリの詳細情報を下段の Value，Label など各項目に必要に応じて入力することができる．

図 36 カテゴリ情報の編集
Documentation 部では Statistics，Weights，Documentation の三つのタブで編集を行う．
Statistics タブでは，図 37 のように各変数の集計項目を設定し表示することができる．集
計項目に全てにチェックを入れると図 38 のように表示される．

114

図 37 集計項目の選択

図 38 集計項目の表示
Weights タブでは，重み付けをする変数を設定できる．その結果は Statistics タブに反映される．
図 39 の赤丸で示されている「＋」をクリックすると図 40 のように weight 変数の選択画面が表示され，weight 変数を設定することができる．

115

図 39

Weights の｢+｣の位置

図 40 weight 変数の設定
Documentation タブは DDI の Variable Description に基づいた項目であり，変数レベルの質
問および付加情報を入力する．入力項目の内容は，表 12 の通りである．
表 12
項目グループQuestion

Datasets の Varialbes の Documentation タブの入力項目

入力項目
Pre-Question Text
Literal Question
Post-Question Text
Interviewer instructions
Variable Text

Description
Concepts

内容質問をする前に置く文章等を入力する項目．
実際に行った質問について入力する．
質問のあとに置く文章等について記述する．
インタビューを行う際にインタビュー実施者に行った教育内容などを入力する． 例えば，なかなか質問に答えてくれない方への対処方法などである．
変数名や変数ラベル以外の付加的情報を入力項目である．
変数が属する主なテーマについて入力する項目である．これは，keywordsとトピックと同様だが，あくま
で変数レベルについて入力する．

116

・Data Entry
本項目は実際のデータを表示する．ここでは各セルを選択してポップアップを表示すると読み取り専用の設定・解除，コピーなどができる．読み取り専用を解除すれば，データの編集も可能である．

図 41 実際のデータの表示
・Cell Notes
本項目は，多元表データ（Cube）で設定されたデータについてのみ適用される．設定された多元表の各セルやグループセルについてメタ情報を追加することができる．なお，データをインポートしても Cell Note は自動的に作成されないので，入力する必要がある。
・Cube Setups
Nesstar Publisher version 4 になって，個票データを集計した多元表データ（Cube）を追加できるようになった．本項目では，多元表データの設定ができる．なお，設定を行うには，Cell notes を先に設定する必要がある．
⑤ Variable Groups
Variable Groups は，各変数をグループ化する設定を行うセクションである．また，本項目
で各変数を特定のグループに設定しない場合，Nesstar Webview と連携する際に，各変数が「…」として表示される．
図 42 の「＋」ボタンをクリックすると新規グループのフォルダが追加されるので，グループの情報を Type 等に入力する．

117

図 42 新規グループの追加
次に Variables タブを選択して，グループに所属させる変数を設定する．

図 43 グループに所属させる変数の設定「＋」をクリックすると図 44 のように変数選択画面が表示されるので，グループに所属させる変数を選択する．ただし，Find 機能は英数のみの対応である．

118

図 44 変数選択画面「OK」をクリックすると，図 45 のように選択した変数が追加される．

図 45 追加された変数⑥ Other Materials
Other Materials は，DDI に準拠したファイルに関連情報を保存しておくために利用する．
次のようなものが含まれる．
質問紙（調査票），コーディング情報，ソフトウェアの詳細情報，ユーザマニュアル，そ119

の他のガイド，プログラムのサンプル，インタビュー/プロジェクト手順，マップ，データ
ベーススキーマ，データ辞書，誤値の情報，インタビューのスケジュール，度数ファイルなど．
⑦ External Resource
External Resource は，本調査に関連する外部資源についての情報を入力するセクションである．Dublin Core や e-GMS のメタ情報で記述された Word ファイルや PDF ファイル，地図などを扱う．
以上でメタ情報の追加は完了である．
（３）Server による Webview の設定手順と Publisher による公開手順
Server には Webview の分析や表示の設定機能や，ユーザー管理機能が実装されている．
図 46 は，Webview で変数の加工を行えるようにするため，「Web View settings」タブの「Allow
calculations and compute.」にチェックしている画面である．Server の設定の詳細については，
Nesstar Server Administrator Guide Version3.5 を参照されたい．

図 46

Webview の設定画面

Publisher による公開手順は以下の通りである．

120

① Publisher での公開用サーバの登録
Publisher に公開用サーバを登録する．図 47 の通りに，｢Publishing｣→｢Add server …｣を選択する．図 19 で設定したサーバのアドレスとユーザー名，パスワードを入力したのが，図48 である．｢OK｣をクリックすると，Publisher への公開用サーバ登録は完了である．

図 47 「Add server」の選択

図 48

Publisher に登録する公開用サーバ設定画面② Web でのデータ公開
インポートしたデータを，Web 上で公開する．図 49 の通りに，｢Publishing｣→｢サーバ名｣→｢Study｣→｢Publish data and metadata…｣を選択する．その結果表示された公開設定画面が図50 である．サーバ名にチェックをつけて｢Publish｣をクリックすると，データが公開される．
Server を再起動すると，公開したデータを Webview で閲覧することができる．

図 49 ｢Publish data and metadata…｣の選択

121

図 50 データの公開設定画面
データの公開作業は以上で完了である．

1.3 Webview の分析手順
Webview では，変数の検索，記述統計，クロス分析，各種グラフの作成，変数の加工，相関係数，回帰分析などのアウトプットを出すことができる．以下では，サンプルデータ
を用い，各種機能の概略を説明する．
図 51 は Webview の標準的な画面構成である．画面左側にデータ一覧が表示され，そのなかにメタデータ（調査の概要や調査票など）と変数の一覧が表示される．見たい項目をクリックすることで画面右側にアウトプットが表示されるかたちとなっている．Webview
では変数名をクリックすると記述統計と棒グラフが自動的に表示される設定となっている
ため，画面右側にその結果が表示されている．

122

図 51

Webview での標準的な画面構成（１）変数の検索
Webview では，複数のデータセットのなかから，必要な変数を検索することができる．
詳細検索では，調査の概要や変数の説明など，検索範囲を指定したうえで必要な変数を探すことができる．また，検索対象も，調査の概要，変数，図表というかたちで絞っていく
ことができる．調査の概要をとっても，対象地域やサンプリング過程など，より詳細な検索の指定が可能である．
たとえば，図 52 は，「Advanced Search」アイコンをクリックして詳細検索画面を別ブラウザで起動し，変数の説明のなかに「年齢」という言葉を含む変数を検索している画面である．その結果の画面が図 53 である．サンプルデータからは，｢問 51_結婚時の満年齢｣な
ど 3 つの変数が検索されている．

図 52 変数の詳細検索画面123

図 53 検索結果表示画面（２）記述統計
Webview では，変数をクリックすると自動的に記述統計が表示されるようになっている．
図 54 は，画面左の「問 51_結婚時の満年齢」をクリックし，記述統計を出した画面である．
連続変数である結婚時の満年齢については，有効なケースの数，欠損値の数，最小値，最大値，標準偏差，平均値がアウトプットされている．

図 54 記述統計の出力画面

124

（３）クロス表と棒グラフ
Webview では，画面左の変数一覧から独立変数と従属変数を指定することでクロス表を
アウトプットできる．図 55 は，｢問 1＿性別｣を列に入れたのちに，｢問 30D＿現在の満足度‐生活全般｣をクリックして｢Add to row｣を選択している画面である．その結果が図 56 である．なお，作成されたクロス表上部にある変数コンボボックスをクリックすると，変数の削除や行と列の入れ替えなどが行える．また，変数コンボボックスの下にある percentage コ
ンボボックスをクリックすると，percentage を行・列・行列のいずれで表示するかを選択できる．

図 55 クロス表作成画面

図 56 出力されたクロス表
125さらに，クロス表をアウトプットした状態でグラフを選択すると棒グラフや円グラフ
がアウトプットできる．図 57 では表示させるグラフの種類を指定しており，その結果が
図 58 である．

図 57 グラフ選択バー

図 58 出力された棒グラフ
126

また，層に三つ目の変数を投入することで，三重クロス表も作成することができる．
図 59 では｢問 12＿現在の暮らしむき｣を三つ目の変数で選択している． 図 60 がその結果である．

図 59 三つ目の変数の追加画面

図 60 出力された三重クロス表（４）変数の加工
SSJDA で運用している SPSS によるリモート集計システムでは，欠損値の指定ができな
いなど変数の加工に課題が残されていた．その点，Nesstar では，SPSS と同レベルの変数の加工が可能である．足し算・引き算・掛け算・割り算・割合・平均・増加率などの計算の他に値の再割り当てもできる．図 61 の通りに｢compute｣をクリックして，「値の再割り当て（recode）」を選択すると変数を加工する画面となる．図 62 では，｢問 4A（1）現127

職・働き方｣を選択し加工を行っている．画面上部には｢Compute｣パネルがあり，SPSS の値の再割り当てと同様の方法で変数の加工ができる．｢Old value｣パネルと｢New value｣パネルに変更前と変更後の値を入力している．さらに｢Add｣をクリックすると，｢Added｣パ
ネルには再割り当てした値が追加される．

図 61 「Compute」の選択

図 62 再割り当ての条件の入力
128

また，
「as missing」をクリックしておけば，欠損値として処理することができる．図 63
は，これまでの値が「99」だったものをそのまま「99」として指定し，かつ，欠損値として指定した画面である．

図 63 欠損値の指定
図 64 は，指定以外の値を欠損値として処理するように設定し，新しい変数のラベルに「正規職ダミー」を入力して，変数を作成している画面である．
「OK」をクリックすると変数が作成される．その結果の画面が図 65 であり，作成された変数は「User defined variables」に格納される．画面右側の「As missing」の項目では，欠損値指定を確認することができる．

図 64 指定外の値の一括設定と新しい変数のラベル作成画面

129

図 65 新しく作成した変数の記述統計（５）相関係数と回帰分析
Webview では，変数を指定することで相関係数と回帰分析の結果をアウトプットできる．図 66 の通りに，｢ANALYSIS｣タブをクリックしてから｢CORRELATION｣タブを選択すると相関係数の計算画面になる．相関係数の計算に変数を追加するため，欠損値指定
した｢本人年収｣を選択して｢Add to correlation｣をクリックしているのが図 67 である．さらに｢通勤時間｣を追加して相関係数が出力されている画面が，図 68 である．出力された相関係数はピアソンの積率相関係数であり，スピアマンの順位相関係数やケンドールの順位相関係数を選択することはできない．また，変数除去方法をリストワイズで結果を出力しているが，画面上部の｢Change to pairwise｣をクリックすると，ペアワイズに変更して相関係数を出力できる．

図 66 ｢CORRELARION｣の選択

130

図 67 相関係数への変数追加画面

図 68 出力された相関係数
図 69 の通りに，｢ANALYSIS｣タブをクリックしてから｢REGLESSION｣ を選択すると回帰分析の画面となる．図 70 は，｢労働従事時間（1 週間当たり｣を従属変数として追加している画面である．同様に，｢男性ダミー｣と｢正規雇用ダミー｣を独立変数として追加し，重回帰分析を行った結果の画面が図 71 である．

図 69 ｢REGESSION｣の選択
131

図 70 従属変数の投入画面

図 71 出力された相関係数

132

（６）ケースの選択
Webview では，ケースの選択も容易にできる．図 72 の通りに，｢Subset｣をクリックすると，ケースの選択画面となる．図 73 は，「性別＝1」つまり，男性のみを選択する画面である．

図 72 ｢Subset｣の選択

図 73 男性のみを選択
ケースを選択して図 68 と同様の相関係数を出したのが図 74 である．

133

図 74 ケースを選択して出力された相関係数（７）その他の機能
以上の基本的な機能に加えて，Webview ではウェイト付け，時系列グラフのアウトプッ
ト，アウトプットの XML へのエクスポートなども可能である．詳細については，Nesstar
WebView User Guide Version 3.5 を参照されたい．

［参考文献］
Norwegian Social Science Data Services,2010,｢Getting Started Guide Version4.0｣(2010 年 10 月 29
日取得, nesstar-support@nesstar.com に問い合わせ)Norwegian Social Science Data Services,2006,｢Nesstar Server Administrator Guide Version 3.50｣(2010 年 11 月 20 日取得, http://www.nesstar.com/support/documentation3-5.html)
Norwegian Social Science Data Services,2010,｢Nesstar Publisher v4.0 User Guide｣(2010 年 11 月 11 日取得,http://www.nesstar.com/help/4.0/publisher/download_resources/
Publisher_UserGuide_v4.0.pdf)
Norwegian Social Science Data Services,2006,｢Nesstar WebView User Guide Version 3.5｣(2010 年
11 月 20 日,http://www.nesstar.com/support/documentation3-5.html)

134

終章

Data Documentation Initiative の利用可能性
佐藤慶一

ここでは，各章の分析から明らかになった事項をまとめるとともに，SSJDA における Data
Documentation Initiative の利用可能性について論点を整理することにしたい．

１．DDI 利用可能性検討から明らかにされた事項
第 1 章では，DDI 利用可能性検討の背景として，SSJDA における情報システムの状況が整理されている．SSJDA では，寄託された原データの整理からデータ公開や利用管理までの多様な情報が，複数のシステム等を用いて管理されている．原データが寄託された際には，エクセル形式の調査リストで公開データ準備作業進捗が管理され，別途寄託者情報がエクセル形式で管理されている．データが公開されると，ウェブページでアナウンスされ，公開データリストに掲載されたり，調査概要や調査票に関する個別のウェブページが作成される．公開データを用いた論文や書籍が刊行されると，利用報告論文リストのウェブページを更新する．利用者がオンライン上での検索や簡易集計を行うために，Namazu を用いたオンライン検索システム，SPSS WebAPP を用いたリモート集計システムが用意されている．さらに，一部利用頻度が高いデータについて，CD-ROM の郵送配布業務を軽減するため，SSJDA Direct というオンラインデータ提供システムを用意している．利用申請，利用承
認，利用報告や成果物登録などのデータ利用管理は，MS Access データベースを管理するア
プリケーションを独自開発して行っている．これらは，全体的なデザインのもとに順次相互の連携を意図しながら構築されてきたものではなく，それぞれ個別に構築を進めてきたものであった．それが故に，各システム間での連携が十分でなかったり，これまでこのリ
サーチペーパーで扱う DDI への検討が未着手であった等，全体的な見通しに欠ける部分もあったことが指摘されている．
第 2 章では，DDI 利用可能性検討の前提として，DDI 発展の背景をまとめてある．まず，DDI の記述対象であるメタデータについて，「データについてのデータ」を意味しており，
具体的には，標本抽出の手続き，調査方法，質問文，コーディングの手続き等のデータについての記述内容を指すと整理されている．そして，メタデータに相当するコードブック
が機械可読形式で提供されても，文字情報のみが保存されたファイルである場合，コンピュータによる検索は情報の内容如何を問わず検索対象の単語を全て拾い出すことになり非効率的となる点，利用者が必要とするデータの検索・提供を可能にするためにはメタデー
タの統一規格が必要とされるという DDI の基礎的背景が解説されている．さらに，SPSS や
SAS といった通常の統計パッケージではメタデータへの対応が不十分であり，刊行されたデータ分析の結果と，そのもととなったデータとの関連づけが困難になるなどの問題が指135

摘されていること，データの集計に関連した仕組みとメタデータの検索や必要な情報の参照を有機的に組み合わせることで研究を効率化することの重要性が指摘されていることが整理されている．その上で，CESSDA catalogue の利用例や，ミシガン大学の図書館目録検索システムで DDI のメタデータを図書情報検索の枠組みに流し込んだ事例が紹介されている．最後に，学術目的で収集された社会調査データのさらなる蓄積と公開，および二次利用による研究の発展のためには，研究者あるいはアーカイブの熱意と努力だけではなく，制度的・政策的な対応が必要であることが指摘されている．
第 3 章では，DDI の技術的側面，利用イメージ，導入ステップについて，DDI Alliance のウェブページ（http://www.ddialliance.org/）の情報を中心に取りまとめられている．DDI は
社会調査のメタデータを XML 形式で記述する仕様であり，DI Alliance では，ユーザーが調査情報を XML で記述するルールを作成し，それを無償公開していること，定義ファイルや関連ドキュメント一式は，DDI Alliance のウェブサイトよりダウンロード可能であることなどが整理されている．また，2008 年に DDIversion3 が公開され，データの保存にとどまらず
研究データのライフサイクル全体にわたった記述を支援することを目的とした「データライフサイクルモデル」が採用されたこと，DDI はデータアーカイブにおける調査データの管理だけではなく，調査の設計や調査の実施にも活用されることを目指すようになっていることなどが書かれている．その上で，DDI の利用イメージについて，2010 年 10 月 24 日
から 29 日にドイツで開催された Workshop「The Data Documentation Initiative (DDI) XML
Standard」での配布資料から主要なものをピックアップして，翻訳や調整を加えた一覧が作成され，また，導入ステップとして，新しい研究プロジェクトを始める際の DDI の使い方と，既存のデータから DDI 文書の作成方法について情報が整理されている．
第 4 章では，SSJDA で検討した社会調査メタデータ管理ソフト Easy DDI Organizer（EDO）の設計についてまとめられている．はじめに，DDI Alliance のホームページに掲載されているソフトウェアのうち，DDI 文書の作成・編集機能を有するものを対象として，既存の DDI
文書作成・編集ソフトウェアの機能および特徴を整理した．それらのうち，データライフ
サイクルモデルを採用した DDI 3.0 以降を扱えるのは DDI 3.0 Editor Lite（無料），Colectica
Express（有料）の 2 つであった．DDI 3.0 Editor Lite はインポート機能を持たず，またこのソフトを使用して作成した文書を読み込むことも不可能で，さらに，規定されている必須
項目をすべて入力するまで文書を出力することができないため，研究の進度にあわせて DDI
文書を作成するという用途には不向きで，完了した研究のメタ情報を入力する用途に限られることが分かった．Colectica では，データファイルや既に作成した DDI 文書のインポー
ト機能，入力したメタ情報を加工しコードブックや質問紙，統計パッケージ用のデータフ
ァイルやセットアップファイル(変数名やラベルをつけるスクリプト)を出力するエクスポ
ート機能も提供されていることが分かった．ただし，DDI3.0 以降に採用された Group モジ
ュール(複数の研究・調査のメタ情報の比較等に関する情報を扱う機能)には対応していない
ことも分かった．以上を参考に，DDI 文書作成ソフトウェア Easy DDI Organizer(EDO)を設136

計した．EDO は DDI3.0 以降に採用されたデータライフサイクルモデルの特長を生かし，研究計画からデータの保存までの一連の流れで記録しておくべき情報を入力するフィールドを用意し，調査の設計，メタ情報の保存を支援するというコンセプトで設計された．2010
年 12 月に EDO の開発を開始し，2011 年 5 月現在，メタ情報入力・保存機能，保存したメタ情報を DDI3.1 準拠の XML 形式でエクスポートする機能を実装したプログラムのテスト
が最終段階に入っている．ペーパーでは既に実装された機能について逐次解説がなされた．
第 5 章では，ヨーロッパの CESSDA 等で開発された Nesstar の特徴と海外データアーカイ
ブにおける利用状況が整理されている．はじめ，システムの基礎的な特徴について要約されている．Nesstar は，Publisher，Server，Web View の 3 つのソフトウェアにより構成されている．SPSS や Stata 等のデータセットを読み込み，メタデータを追加作成し，DDI 形式とするのが Publisher である．
そして Publisher によって作成された DDI 形式のデータを管理し，インターネット上に公開できるようにするのが Server である．さらに Server によって公開されたデータは Webview によって検索やオンライン分析が可能となる．1999 年よりテスト運用され，2010 年 12 月にバージョン 4.0 がリリースされ，Publisher はフリーで配布されるようになった．ただし，最新の version4.0 で対応しているのは DDI1.2.2 である．次に，ドイ
ツの中央アーカイブ（GESIS-ZA）のシステム ZACAT の利用方法，アメリカの NORC（National
Opinion Research Center）で運用されている Nesstar の利用方法などが概観されている．
第 6 章では，Nesstar の導入方法について，実際の手順がまとめられている．具体的には，
インストールの手順，Publisher と Server による調査データの公開手順，Webview での分析手順である．主要なポイントのみを書き出すと，まず，インストールするコンピュータのシステム要件は，OS：Windows XP，2000 or NT4，Windows Server 2003，CPU：1 GHz，メ
モリ：1GB と汎用的である．Publisher でインポートできるデータ形式は，Nesstar(.Nestar)，
NSDstat(.NSDstat)，DDI Document(.xml)，SPSS(.sav,.por)，SPSS Syntax(.sps)，STATA(*.dta)，
Statistica(*.sta)，NSDstat(*nsf)，dBase(*.dbf)，DIF(*.dif)，Delimited Text(*.txt, *.csv, *.sdv, *.cdv,*.prn)，PC-Axis(*.px)，Excel(*.xls)と多い．インストール手順，データのインポート作業，
追加するメタ情報についてはペーパー内で逐次紹介されている．さらに，Server による
Webview の設定手順と Publisher による公開手順について記述されている．2 章，5 章でも見られているが，最後にあらためて，変数の検索，記述統計，クロス分析，各種グラフの作成，変数の加工，相関係数，回帰分析といった Webview の分析機能について，一通り確認がなされている．以上の作業を通じて，Nesstar のライセンスと必要なサーバーおよび適切なメタデータを含めた調査公開データがあれば，SSJDA においても Nesstar の導入が可能であることが確認された．
資料編では，東アジアのアーカイブにおける Nesstar の利用事例として，韓国 KOSSDA（Korea Social Science Data Archive）と台湾 SRDA（Survey Research Data Archive)についてレポートされている．KOSSDA では，KGSS（韓国版総合社会調査），韓国青尐年政策研究院の調査，長期経済統計が搭載されており，nesstar 利用に課金をしている点が特徴的である．
137

SRDA は，中央研究院の大規模な調査（華人家庭の動向調査，社会変遷に関する基礎調査，教育に関する長期追跡調査等）が搭載されており，2011 年 5 月現在で最新バージョンである Nesstar4.0 を導入している．当初は中国語（繁体字）データのみを扱っていたが，現在では英語版データも扱われている．

２．Data Documentation Initiative の利用可能性
SSJDA における Data Documentation Initiative の利用可能性に関して，主要なポイントを整理して締めくくりとしたい．
① DDI には大きく 2 つの使い方がある．その 1 つは，新たな社会調査活動の支援である．
調査研究に関する情報を，既に整えられた XML 形式で一元的に管理することで，必要な情報を適切に保存することができる．個人研究者や小規模な研究グループが必要と判断したメタデータが，報告書や論文等の成果物に記載されるだけでは，メタ情報として不十分な場合も想定される．一連の調査研究活動終了後にあらためてメタ情報を整理する際には，必要な情報が散逸してしまうことも想定される．DDI 形式で社会調査のメタ情報を保存できる簡易なソフトウェアがあれば，様々な社会調査のメタ情報が適切に保存されていくことに寄与するだろう．また，整備したメタ情報を用いて，調査票やコードブックを自動生成することが技術的には可能であり，そのような機能が実装されれば，調査実施者の作業効率性に寄与することとなるだろう．このようなメタ情報の管理は，SPSS や Stata 等既存の統計ソフトウェアでは対応していない．第 4 章で紹介したCollectica というソフトウェアでは一部機能が実装されているが，日本語対応が十分でなく，また有償であり，日本で一般の研究者や研究機関で普及するとは考えにくい．
② 4 章に見たように SSJDA では，
社会調査メタデータ管理ソフト Easy DDI Organizer（EDO）の開発を行っている．2011 年度は，整備したメタデータから，SPSS ファイルから変数ラベル等を読み込む機能，設問項目のシーケンスを管理する機能を追加した上で Word
形式の調査票自動生成が行われる機能，コードブックが自動生成される機能の実現に向けて検討を継続している．大きな調査会社では独自の調査支援システムを持っていることも想定されるが，調査ノウハウの蓄積が十分でない中小の研究機関や研究者等にとっては，既に整えられた DDI 形式で調査のメタ情報を適切に保管できること，それにより調査票やコードブックの作成にかかる手間が軽減されるということは，相応のメリットを有するものと考えられる．また，良質な社会調査のメタ情報の蓄積に寄与するという社会的なメリットもある．今後の作業イメージとしては，開発に応じて，利用テストを行いながら利用メリットを確保していくこと，計量分析セミナーなどでβ版を紹介する場を作っていくこと，β版をフリーで公開していくことなどを検討している．
③ DDI の使い方のもう 1 つとして，既にある調査情報を変換して，データアーカイブの情報システムに活用する方法がある．SSJDA から見ると，現時点でデータ寄託時に DDI
形式のメタ情報を受け入れても，不足している情報を再度問い合わせることが尐なくな138

ることや，既に印刷された文書の中から必要な情報を探すなどの労力軽減に寄与するものの，それを利用するシステムを持たなければ，本質的なメリットは尐ない．SSJDA に
おいて DDI を活用するとなると，いずれ，蓄積したメタ情報を活用するための情報システムが必要となってくる．5～6 章で紹介した Nesstar Publisher では，SPSS や Stata 等の既存フォーマットから必要な変数情報等を抜出し，必要なメタデータを加えて DDI 形式とすることが可能である．Nesstar Webview では，登載したデータの検索やオンライン集
計機能も実現されており，導入することで DDI を活用することができる．Nesstar は現
在 DDI1.2.2 という古いバージョンにのみ対応しており，今後の開発動向について留意が必要と考えられる．2 章で尐し触れられているが，カリフォルニア大学バークレー校で開発された SDA（Survey Documentation and Analysis）では，Nesstar Webview よりも高度な分析機能が提供されており，DDI との互換性にも配慮がある．オランダの Univesity of
Tilburg にある研究機関である CentERdata では，DDI3 を用いた Questasy というオンライ
ンデータ公開システムを開発中であり，SPSS データをインポートして必要なメタデー
タを与えると，ウェブサイトが自動生成される仕組みの開発が目指されている1．
Questasy については，現時点では CentERdata での活用が目的であり，他のデータアーカ
イブでの活用がどの程度意図されているのかは不明瞭である．今後も，IASSIST 等で，他の国際機関や研究機関における DDI を活用するシステムの開発動向に留意していく必要があるものと見受けられる．
④ SSJDA では，韓国や台湾でも既に利用されているなど，システムの普及がある程度進んでいる Nesstar について，試験的な利用を検討している．2011 年度には，Nesstar 用のサーバー購入や Nesstar の利用ライセンスを，共同利用・研究拠点の予算に計上した．
Nesstarについては，利用者管理が不十分で，SSJDA Direct で実現している利用申請時の承認プ
ロセスを再現することが難しく，用意されているダウンロード機能については削除して，
現在 SPSS WebAPP で実現しているリモート集計システムの代替としての利用を想定している．今後，登載するデータについて調整を行い，2011 年度中に試験運用サイトを公開する予定である．
⑤ 1 章で触れたデータライフサイクルモデルとデータアーカイブの関係について再掲する．
DDI3 では「データライフサイクルモデル」という，調査設計からデータアーカイビン
グまでに扱うメタ情報を一括して XML 形式で整備して，さらにデータアーカイブ等で活用していくことが提唱されている．膨大な情報を扱うデータアーカイブでは，機能別に個別にシステムを構築し，多様なフォーマットで情報を管理していると，その連携をさせることにも膨大な労務が発生する．DDI 対応には，一見コストが多いように見えつつも，何らかの統一された情報記述方法で，データアーカイブが利用するあらゆる情報を一元的に管理しておき，そこからデータクリーニングや寄託者・利用者対応業務に必要な情報を取り出したり，さらにはウェブサイトやデータ検索，オンライン集計やデー
1

http://www.iassistdata.org/downloads/iqvol3312amin.pdf
139タダウンロードシステムの情報が自動更新されていくような仕組みを考えることが，最終的には作業効率を高め，必要なメタデータが適切に蓄積されていくことにつながるものと考えられる．このような作業には，データアーカイブで扱っている情報を網羅的に把握しつつ，情報技術の展開にも適切な見通しを持った上で，総合的なシステムデザイ
ンを図り，事を進めていく必要があるものと考えられる．

140

資料編

東アジアのアーカイブにおける Nesstar の利用
安藤理

1．Korea Social Science Data Archive(KOSSDA)
KOSSDA（Korea Social Science Data Archive）は，韓国社会科学図書館（Korea Social Science
Library)と韓国社会科学データアーカイブ（Korean Social Survey Data Archive）を統合して設立された非営利社会科学データアーカイブである．KOSSDA の主要な目的は，韓国における量的・質的なデータおよび文献資料をデジタルなかたちで収集・提供することであり，大学，政府，企業からデータの寄託を受けている．サーベイデータは 2011 年 2 月現在で 700を超え，インタビューなどの質的データは 20000 を超えている．その分野は，政治学，経済学，社会学，文化論など多岐にわたる．量的データは質問紙調査や集計データである．
質的データとしては公文書，フィールドノーツ，インタビュー，ナラティブ・ヒストリーのデータが挙げられる．文献資料としては，学術雑誌，調査報告書が含まれる．KOSSDAのデータは，標準的なメタデータ化のプロセスに沿ってデジタル化され，KOSSDA データ
ベースシステムを通して利用者に提供可能となっている．2011 年 2 月現在，1000 近く（そのうち英語ページから利用可能なのは 600 ほど）の量的データ，80 ほど（そのうち英語で読めるのは 30 ほど）の質的データが利用可能となっている．この一部のデータは Nesstar
にてオンライン分析を行うことができる．
Nesstar で分析可能なデータは表 1 の通りである．
インターフェイスは英語のままであるので，海外の利用者も利用しやすい環境となっている．
検索システムは，Nesstar と別に設けられており，タイトル，調査主体，寄託者，変数，
アブストラクトからの通常のキーワード検索が可能である．また，量的データか質的デー
タかというデータ形式，学術分野，年度，言語による検索も行えるようになっている．さらには，シソーラス検索（類語検索）も可能になっている．たとえば，図 1 は，「Welfare」に関連するデータを検索した画面である．その結果，「Child Welfare」「Social Welfare」などの関連語が画面中段に表示される．そして，これらのうち「Educational Welfare」をクリッ
クすると，それに関連する語が「Broader terms」「Narrower terms」「Related terms」の三つに分類されて表示される．このうち興味のある用語にチェックを入れて検索をすると，その用語に関連したデータが絞り込まれることになる．

141

表 1 Nesstar で利用可能な主要データ
KGSS 韓国総合社会調査、2003

青少年の生活・意識に関する実態調査

戦前のデータ：「政府部門の主要統計：1910年から1943年まで」
韓国における経済成長：1910年から1945年まで

韓国人の国家アイデンティティ、不平等への知
国際基準対比の青少年人権の実態に関する調
覚、労働志向、家族価値：「国際社会調査
査研究：その2（ISSP）」および「韓国総合社会調査（KGSS）」の資料を利用した国際比較の研究
資料シリーズ 韓国総合社会調査（KGSS）
青少年の生活・意識に関する実態調査
韓国における長期的経済統計の名称
研究実施機 韓国成均館大学サーベイ・リサーチセンター
韓国青少年政策研究院
落星垈経済研究所
関・資料の寄託者
KGSS；韓国総合社会調査；政治満足度；経済満 青少年生活；青少年の価値観；青少年の逸脱；青 財政；公共部門；貯蓄；地方財政；移転支出；朝足度；政治的志向；支持政党；投票；国政評価； 少年の非行；アルバイト；進路選択；体罰；ストレ 鮮総督府；公務員；植民地経済；日本統治期；消対北朝鮮関係；国家親密度；南北統一；資本主 ス；親との関係；教師との関係；セクハラ；友人関 費支出
義；企業；財閥；労働組合；新聞；階層意識；経済 係；同僚集団；校則；差別；生活満足度；課外活
展望；家族構造；職業；収入；国家アイデンティ
動；規律；悩みの相談；私教育；青少年団体
シソーラス
ティ；集団アイデンティティ；国家アイデンティ
ティ；国際関係；外国人；人種；開放；家族価値；
結婚；結婚満足度；性役割；女性就職；業務志
向；労働志向；職務満足度；組織満足度；転職意
志；不平等；葛藤；所得不平等；主観的階層意
識；一般的信頼「韓国総合社会調査」は、毎年、全国を対象に韓国青少年政策研究院は、青少年の人権実態 表1：政府部門の歳出構成、1911年から1943年ましたサンプル調査を行い、韓国社会の構造および に関する国家間の比較研究を通して、韓国の青 で変化に関する研究、そして国際比較の研究に利 少年の人権水準を把握し、国際的レベルの青少 表2：政府サービス生産者の付加価値、1911年か用されるよう、社会基礎データを生成させ、研究 年人権環境を作るために、2006年から、「国際基 ら1943年まで
目的であればだれでも自由に使用できるようにす 準対比韓国青少年の人権の水準の研究」を実施 表3：政府サービス生産者の算出および最終的消る、公益目的の社会科学資料の創出のための事 している。「青少年生活・意識に関する実態調査 費支出、1911年から1943年まで業である。この調査は、アメリカのシカゴ大学にお 2007」は、「国際基準と比べた韓国青少年の人権 表4：政府部門の固定的資本の形成、1911年からけるNational Opinion Research Center（NORC） の水準の研究」の2次年度資料を収集するために 1942年までの、General Social Survey（GSS）を基本的モデル 実施された。この調査資料は、生存権、保護権、 表5：総督府の歳入および歳出、1911年から1942にして、ヨーロッパおよび東アジアの各国で実施 発達権、参与権などの4つの大きな領域から構成 年までされるGSSの形をした調査の内容を一部受容する されており、領域ごとの主な調査項目は以下のよ 表6：政府サービス生産者の貯蓄、1911年からとともに、韓国社会の特殊性も考慮するという方式 うである。
1943年までで設計された。
1）生存権：栄養および健康実態、飲酒／喫煙の 表7：総督府歳出の経済的分類、1911年から
この質問紙は、毎年継続される質問群と国際比 頻度、犯罪からの安全の確保の程度
1943年まで
アブストラクト
較のために追加されるモジュールで構成されてい 2）保護権：体罰された経験、差別された経験、逸 表8：地方財政の歳出の経済的分類、1911年からる。モジュールは、International Social Survey
脱／非行の経験、逸脱／非行による被害の経験 1943年まで
Programme（ISSP）の会員国が共同で調査する年 など。
表9：官吏・公吏の給料および人数、1913年から
次テーマモジュール、韓国、中国、日本、台湾な 3）発達権：進路計画、親との関係、教諭との関1942年まで
どの東アジア4カ国が隔年の周期で共同的に開 係、勉強への態度、余暇時間、生活満足度、団 表10：朝鮮人の官吏・公吏の人数と職級ごとの割発して調査するEast Asian Social Survey（EASS） 体への加入／活動など。
合、1913年から1942年までのテーマモジュール、そして特別研究のための
4）参与権：青少年に対する親の態度、校則への 表11：総督府の目的別支出、1913年から1943年
テーマモジュールなどが有機的に結合され構成 認識、頭髪／服装への規制に関して、校則に生 までされている。
徒の意見が反映されるか、生徒会の活性化はさ 表12：総督府の目的別固定資本の形成、1913年
れているか、など。
から1943年まで
表13：総督府の目的別移転支出、1913年から1943年まで
表14：総督府の固定資本形成の資本形態ごとの分類、1913年から1943年まで
調査対象者 18歳以上の男女中高生
資料収集の 2003年から毎年
韓国青少年政策研究院
周期
資料収集方 直接訪問による面接調査として、調査員による記 集団面接による自己記入式調査法
入方式が原則サンプル抽出 多段階地域確立サンプル抽出（multi-stage area 多段階層化集落サンプル抽出方法
probability sampling）
サンプルの規 1,315（有効回答）
3,413（有効回答）
模「韓国総合社会調査」は、予備調査（A1-2003- 「韓国青少年開発院」は、2007年5月から、「韓国0005）、1次（A1-2003-2006）、2次（A1-2004- 青少年政策研究院」として名称が変更された。
0001）、3次（A1-2005-0001）、4次（A1-2006備考0003）、5次（A1-2007-0026）、6次（A1-20080009）までの、7回の調査が実施され、全て
KOSSDAで利用可能である。
研究課題の
名称

142

図 1 シソーラス検索（KOSSDA ウェブサイト http://www.kossda.or.kr/eng/w02_01s.asp）

データサービスを受けるためには，有料利用者か無料利用者として登録をする必要があ
る．①Web 上で利用規約に同意し，②所属や連絡先などの個人情報を Web 登録し，③会員料を支払い，④会員として認定されると登録される．会員のタイプと年会費および必要書
類は表 2 にまとめた．機関会員の年会費は，Group A（博士課程のある大学）は 1000 ドル，
Group B（修士課程のある大学）は 500 ドル，Group C（学士課程のみの大学）は 300 ドル，
Group D（研究所）は 200 ドルである．
表 2 KOSSDA の利用者タイプ

利用者タイプ

年会費
備考
1000ドル
博士課程まである大学
500ドル
修士課程まである大学機関会員利用者
300ドル
学部のみの大学
200ドル
研究所
教授、研究員など 100ドル
個人有料会員学生
50ドル 学生であることを示す証拠書類が必要
無料会員
出所：KOSSDA ウェブサイト

http://www.kossda.or.kr/eng/w01_04c.asp

会員資格には，機関会員と個人会員がある．個人会員は学生，研究者がふくまれ，機関
会員には大学図書館や研究所やその他の組織が含まれる．個人会員と機関会員の構成員はともに，KOSSDA のすべてのサービスに直接アクセスできる．会員資格ごとに利用可能な
143

サービスは，表 3 にまとめた．「カスタム資料請求」とは，利用者が目的とする分野の情報と雑誌のリストを提供するサービスである．
表 3 会員資格ごとに利用可能なサービス
サービス
閲覧と検索

検索と分析

MY KOSSDA

オンライン分析（NESSTAR)

検索
記述統計

○

クロス表
相関分析回帰分析

プレビュー（音声、ビデオなどの質的データ）
E-mail によるKOSSDAニューズレター
カスタム資料請求（SDI）
DDS（文献コピー申請）
データのダウンロード

出所：KOSSDA ウェブサイト

会員資格
無料会員 有料会員
○
○
○
○

○
○

○
○
○
○
○

http://www.kossda.or.kr/eng/w01_04c.asp

データ申請の目的は，研究，教育，探索に分けられる．KOSSDA 協会に属する利用者は３つのすべての目的で申請ができるのに対し，非構成員の大学の教員は教育目的の申請に限られる．
量的・質的データの利用申請をする際には，ホームページからダウンロードできる申請書に必要事項を記入し，目的別に分けて申請を行う．研究利用の場合は，半角 200 字以内
で研究テーマを記入する必要がある．その後，KOSSDA の利用許可を受けてダウンロード
が可能となる．

2．台湾

SRDA（Survey Research Data Archive)

SRDA は，台湾のデータアーカイブとして 1994 年 11 月に設立された．保有データは，学術質問紙調査，世論調査，政府質問紙調査である．社会学，経済学，教育学，政治学，公衆衛生といった分野における学術調査を収集している．データの入手経路は，a)研究者からの寄託，b)協働して実施した調査プロジェクト，政府機関などである．政府調査に関す
るデータセットは，行政院主計処(Directorate-General of Budget Accounting and Statistics)によって行われた人的資源調査（Survey on Human Resources），社会趨勢発展調査（Social
Development Trends Survey），家庭収支調査（Survey on Family Income and Expenditure）や内政部が行った重要な調査のデータなどである．Nesstar で分析可能なデータは表 4 に示す通りで，非常に大規模な経年調査等が搭載されている．
144

表 4 Nesstar で分析可能なデータ
調査名

年度

華人家庭の動向調査 台湾の社会変遷に関する基 台湾の教育に関する長期追跡調 台湾青少年の成長過データベース
本調査
査データベース
程に関する調査
第一期：1984～1985年
第二期：1990～1994年
第三期：1995～1999年
2000年3月
1999年～
2001年～2007年
第四期：2000～2004年～2007年6月
第五期：2005～2009年
第六期：2010～2014年

台湾：4000人強
サンプル数 中国（上海・浙江・福建）：4370人

第一期：
質問紙Ⅰ：4233人
質問紙Ⅱ：4199人
第二期以後：
質問紙Ⅰ、Ⅱ
各2000人前後

第一回：39,337人
第二回：37,227人
第三回：20,173人

5586人

中央研究院
中央研究院
社会学研究所、社会学研究所
欧米研究所
質問紙
調査方式 質問紙
質問紙（保護者に対しては質問紙
電話調査も実施した）華人の家庭における成 1984年から台湾全域でサン 中央研究院、教育部と行政院国家 台湾の青少年に対して人を無作為に抽出し、 プル調査を今までに21回
科学委員会が共同企画した長期 長期的・系統的に調査を対象としたパネル調行った。その内容としては、 的研究計画である。長期的な調査 行い、データを収集し、査。また、その調査対 家庭・教育・社会階層と移 により作成された台湾の代表的な それにより台湾青少年の象から派生する子女な 動・政治文化・選挙意識・マ 教育領域に関するデータベースで 生活経験を分析する。ま
どの親族にも追跡調査 スメディア・文化価値・宗教 ある。この計画は、自記式質問紙 た、家庭、学校及び地域を行った。このデータ などがある。この調査の特徴 で調査が行われ、調査範囲は、台 が及ぼす影響が極めてベースの整備を通しは、同じアンケートを二つ以 湾地域における中学校・高等学校 大きいと考えられるの概要て、経済・社会・心理・ 上の違う期間で行うことであ （三年制の職業高校を含む）及び で、それらを考慮した分慣習などの面から華人 る。台湾社会の変遷を多方 五年制職業学校の生徒を対象とし 析が必要不可欠である。
家庭について全面的な 面から研究するデータベー ている。これらの生徒を研究の核と 調査には、教育期待・教研究を行う。
スを作成することが目的であ しながらも、生徒の学習経験に最も 育達成・就業の機会及る。
影響を与えるいくつかの要素：保護 び各成長過程において者、教師や学校にも研究範囲を拡 の社会資本が如何に活げ、調査を行った。
用されるかなどの重要なテーマが含まれる。
調査主体

中央研究院
中央研究院
人文社会科学センター 社会学研究所

出所：SRDA ウェブサイト http://140.109.171.222/webview/

ユーザー登録は，①Web 上で利用規約に同意し，②所属や連絡先などの個人情報を Web
登録し，③登録画面のコピーと教育研究機関所属証明書のコピーを郵送し，④会員として認定されてはじめて利用できる．登録は無料で，期間は２年間である．登録が許可されると，データダウンロードおよびオンライン分析（Nesstar）が利用できるようになる．デー
タダウンロードには，研究テーマの登録などの特別な手続きは必要なく，検索したデータを直接ダウンロードできるようになっている．
SRDA では，2011 年 5 月現在で最新バージョンである Nesstar4.0 を導入している．当初は
中国語（繁体字）データのみを扱っていたが，現在では英語版データも取り扱っている．
そのほか，政府統計資料についても，中央研究院調査研究センターのリンクを通じて，行政院主計処による「労働力調査」「女性の結婚・育児及び就業に関する調査」「労働力シミュレーション－追跡調査データベース」が Nesstar を用いてオンライン分析可能である．
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