Yin, Robert K., "Case Study Research: Design and Methods", Sage Publications, 2002.

2004.4.26 折田明子

要旨

【3章】

　データ収集には5つのスキルが必要だ。(1）質問をすること（ケーススタディの前提）、（2）聞くこと（行間を読むことを含む）（3）柔軟性（本来の目的を見失わずに臨機応変に対応）（4）問題の把握（理論的に問題を理解する）（5）偏見を持たないこと。ケーススタディのトレーニング方法には、セミナーにおける議論、プロトコル構築とレビューがある。

　ケーススタディ・プロトコルは以下の4つを含む。第一にケーススタディの概要。プロジェクトについて述べる（目的、スポンサーなど）。第二に、フィールドにおける手順。データ収集の注意点が挙げられる。第三にケーススタディにおける「質問」。ケーススタディの本質である。レベルを設定し、関心を反映させる。データ収集の単位と分析のための単位が混乱することがある。 第四にケーススタディのレポート手引きがある。データ収集にあたっては、ケースをスクリーニングしたり、パイロットケース（事前テストとは異なる）を実施したりする。

【4章】

　証拠について6つ重要な点がある。(1)文書：様々な形式がある。（2）アーカイブ記録：利用価値はケースによって異なる。（3）インタビュー：最も重要なものの一つ。「回答」だけでなく「情報」を得ることができる。(4)直接観察：追加情報をもたらす。信頼性を上げるには観察者を増やすこと。（5）参与観察：参加によってしかとれない証拠もあるが、観察における先入観の問題がある。（6）物的証拠：それほど適切ではないが、理解の手助けとなる。データ収集には3つの原則がある。第一には複数の証拠を使うこと。第二にはケーススタディデータベースを作ること。第三には「証拠の連鎖」をメンテナンスすることだ。

【5章】

　証拠分析には3つの戦略がある。一つは理論的提案に拠ること。二つは対立解釈を考慮すること。三つはケースの説明を展開すること。主な分析テクニックとして5つ上げられる。(1)パターンマッチング：パターンが合致すれば内的妥当性が強められる。(2)説明構築：ケースの説明を積み上げて分析する。(3)時系列的分析：時間を越えて追いかけるものを明確にする必要がある。(4)論理モデル：ケースの評価に用いられる。(5)クロス・ケース統合：複数のケースを対象とする。より分析の質を高めるためには、全ての証拠に当たったことを示し、全ての対立仮説について述べ、最も重要な側面について述べ、自分が熟達した知識を使うことが必要である。　

コメント

3章では例示を含めつつ、データ収集の手順が書かれているが、個別に取らねばならないデータを確認するために役立てそうだ。特に、ネットを介したコミュニティに対する取材では、同じプラットフォーム上で「参加」し観察する機会が多いと感じているが、その際に気をつけねばならないこととして「偏見」の問題が示唆されている。

evidenceの信頼性を上げるための原則が書かれており、データを取りっぱなしではいけないことを痛感した。5章の分析については、「明確なマニュアルはない」とあるが、踏み外してはいけないポイントが押さえられているが、これらはテクニックというほど細かく書かれておらず、それぞれのケースに合わせて試行錯誤しなくてはならないように思える。