書籍内容

質的研究の可能性を最大限に引き出すための必携ガイド

質的研究の第一人者であるJohnny Saldanaが、コーディングの最新動向を詳しく解説する実践的なマニュアルです。本書では、ChatGPT-4をはじめとするAIツールの活用を含め、データ分析の質を高めるための手法を紹介しています。

本書の特長：

• 包括的な内容：35種類以上のコーディング手法を詳しく解説。データセットやソフトウェアのスクリーンショット、多様な学術分野の参考文献も掲載。
• 国際的な視点：幅広い読者に向けて、多様なデータと実例を用いた分かりやすい解説。
• 実践的なアドバイス：データ収集から分析までの流れを体系的に説明し、研究の信頼性を高めるための指針を提供。
• 最新の技術動向に対応：手作業によるコーディングとデジタルツールを活用した分析の両方をカバーし、CAQDASやデジタルデータの管理方法についても詳述。

教育、社会科学をはじめとする多様な分野の学生、研究者、実務者にとって、AI時代の質的コーディングとデータ分析をマスターするための決定版となる一冊です。

目次

Part One – Coding Foundations

1. An Introduction to Codes and Coding
2. Fundamental Coding Methods and Techniques
3. Writing Analytic Memos about Narrative and Visual Data

Part Two – First Cycle Coding Methods

4. Selecting First Cycle Coding Methods
5. Grammatical Coding Methods
6. Elemental Coding Methods
7. Affective Coding Methods
8. Literary and Language Coding Methods
9. Exploratory Coding Methods
10. Procedural Coding Methods
11. Methods of Themeing the Data

Part Three – Second Cycle Coding Methods

12. Transitioning from First to Second Cycle Coding Methods
13. Second Cycle Grounded Theory Coding Methods
14. Second Cycle Cumulative Coding Methods
15. After First and Second Cycle Coding Methods

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