■量的調査と分析手法を学ぶ授業で、google documentを使うことで楽に共通のデータ入力シートを作成することができた。これまではエクセル(個人のPCではOpenOffice calcしか使ってませんが)で参加者がバラバラにファイルを作成し、あとで誰かが取りまとめて一つのファイルを作っていた。バラバラに作成する方法だと、(1)途中で入力方法を変更したり(2)欠席者への課題説明の際に具体的なブツを示しにくい、などの問題があった。しかしgoogle documentだと、全員で同じシートを作成するので、入力方法の変更などに個別的に対応する必要もなく、他の入力者の状況を参考に適切な入力を進めることができる。入力方法の変更は、学生相手だと必ず起きる。というか、どのような不備が入力方法の変更をもたらしたかを考えることに意味があると思うので、調査票のチェックは軽め。
■インタビューをまとめる授業で、なんちゃってテキストマイニング(以下ttm)を導入。TTM: TinyTextMiner β versionから必要ソフト(フリー)をダウンロードすることができる。インタビューしながらの主観メモと、音声データを基にしたフル文字起こしテキストを比較しながら、主観メモに客観的な装いの補完情報をくっつける試み。聞き手のフィルタがフォーカスとみなしている話の内容と、ttmが重要とみなした内容とは概ね一致するが、一致しないところはどう考えるか。もちろん、ttmの分析がソフト内部でやっていることがどういうことか、よーく理解しておかなければならないのだけど。参考にしたのは、松村真宏・三浦麻子『人文・社会科学のためのテキストマイニング』(→amazon)。ものすごく気軽に始められて、それなりの分析結果が出てしまう半面、ttmから読み取れる「重要さ」が何を意味するかよくよく考えなければならないな。そして談話データから取り出された「主観メモ」も、聞き手が何を重要と考えたのか、メタ視点からの説明が必要。
■インタビューをまとめる授業で、なんちゃってテキストマイニング(以下ttm)を導入。TTM: TinyTextMiner β versionから必要ソフト(フリー)をダウンロードすることができる。インタビューしながらの主観メモと、音声データを基にしたフル文字起こしテキストを比較しながら、主観メモに客観的な装いの補完情報をくっつける試み。聞き手のフィルタがフォーカスとみなしている話の内容と、ttmが重要とみなした内容とは概ね一致するが、一致しないところはどう考えるか。もちろん、ttmの分析がソフト内部でやっていることがどういうことか、よーく理解しておかなければならないのだけど。参考にしたのは、松村真宏・三浦麻子『人文・社会科学のためのテキストマイニング』(→amazon)。ものすごく気軽に始められて、それなりの分析結果が出てしまう半面、ttmから読み取れる「重要さ」が何を意味するかよくよく考えなければならないな。そして談話データから取り出された「主観メモ」も、聞き手が何を重要と考えたのか、メタ視点からの説明が必要。
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