研究方法の研究
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最も一般的な意味では、方法論とは研究方法の研究です。ただし、この用語は方法自体を指す場合もあれば、関連する背景の仮定に関する哲学的議論を指す場合もあります。方法とは、知識の獲得や知識の主張の検証など、特定の目標を達成するための構造化された手順です。これには通常、サンプルの選択、このサンプルからのデータの収集、データの解釈など、さまざまなステップが含まれます。方法の研究は、これらのプロセスの詳細な記述と分析に関するものです。さまざまな方法を比較することによる評価の側面も含まれます。このようにして、それらの利点と欠点は何か、また、どのような研究目標にそれらを使用できるかを評価します。これらの記述と評価は、哲学的背景の仮定に依存します。例としては、研究対象の現象をどのように概念化するか、それらを支持する証拠と反対する証拠は何かなどがあります。最も広い意味で理解される場合、方法論にはこれらのより抽象的な問題に関する議論も含まれます。

方法論は伝統的に定量的研究と定性的研究に分けられます。定量的研究は自然科学の主要な方法論です。定量的研究は正確な数値測定を用います。その目標は通常、将来の出来事を予測するための普遍的な法則を見つけることです。自然科学における主要な方法論は科学的方法と呼ばれ、観察や仮説の設定といったステップが含まれます。さらに、実験を用いて仮説を検証し、測定値を期待される結果と比較し、その結果を発表するというステップがあります。

質的研究は社会科学の特徴を強く持ち、正確な数値測定はそれほど重視されません。研究対象となる現象の意味をより深く理解することを目指し、普遍的かつ予測的な法則は重視しません。社会科学でよく見られる研究手法としては、アンケート調査、インタビュー、フォーカスグループ、名義人調査などがあります。これらは、サンプル数、質問の種類、そして一般的な設定においてそれぞれ異なります。近年、多くの社会科学者が、定量的研究と定性的研究を組み合わせた混合研究法を採用し始めています。

方法論における多くの議論は、定量的アプローチが優れているかどうか、特にそれが社会分野に適用された場合に適切かどうかという問題に関係しています。少数の理論家は、方法論を学問分野全般として否定しています。例えば、方法は研究されるべきではなく、用いられるべきであるので、方法論は無用だと主張する人もいます。また、研究者の自由と創造性を制限するので有害だと考える人もいます。方法論者は、これらの反論に対して、優れた方法論は研究者が効率的に信頼できる理論に到達するのに役立つと主張することがよくあります。同じ事実に基づく資料であっても、方法によって異なる結論につながる可能性があるため、方法の選択はしばしば重要です。20世紀には、学際的な研究の重要性の高まりと、効率的な協力を妨げる障害 により、方法論への関心が高まりました。

定義

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「方法論」という用語は様々な意味を持つ。最も一般的な用法では、方法、調査方法を研究する分野、あるいはこれらのプロセスに関わる背景となる前提に関する哲学的議論を指す。 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]一部の研究者は、方法はデータ収集の方法であるのに対し、方法論は研究プロジェクトの実施方法を決定するより一般的な研究戦略であるとして、方法論と方法論を区別している。[ 1 ] [ 4 ]この意味で、方法論には、調査の意図された成果に関する様々な理論的コミットメントが含まれる。[ 5 ]

方法として

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「方法論」という用語は、「方法」という用語の同義語として使われることがあります。方法とは、事前に定義された目標を達成するための方法です。[ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]理論的または実践的な問題を解決するための、計画的かつ構造化された手順です。この点で、方法は、問題解決に対する自由で非構造的なアプローチとは対照的です。[ 7 ]例えば、記述統計はデータ分析の方法であり、放射性炭素年代測定は有機物の年代を決定する方法であり、ソテーは調理方法であり、プロジェクトベース学習は教育方法です。「テクニック」という用語は、学術的にも日常的な議論においても同義語としてよく使われます。方法は通常、特定の状況下で用いられる、明確に定義された一連の意思決定と行動を伴い、通常は一連の繰り返し可能な指示として表現されます。方法の手順に従う目的は、方法によって約束された結果をもたらすことです。探究の文脈において、方法とは、自然、社会、思考の規則性を発見するための規則と手順の体系と定義することができる。[ 6 ] [ 7 ]この意味で、方法論とは、新しい知識に到達するために使用される手順、または既存の知識の主張を検証および反証する技術を指すことができる。[ 9 ]これは、データの収集とその分析の両方に関連するさまざまな問題を包含する。収集に関しては、サンプリングの問題と、調査、インタビュー、観察など、データ収集自体をどのように進めるかという問題が関係する。収集されたデータを統計やその他の解釈方法を用いて分析し、興味深い結論を引き出す方法も数多く存在する。[ 10 ]

方法の研究として

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しかし、多くの理論家は「方法」と「方法論」という用語の違いを強調しています。[ 1 ] [ 7 ] [ 2 ] [ 11 ]この点において、方法論は「方法の研究または記述」、あるいは「ある分野で使用される方法、規則、および公理の原則の分析」と定義することができます。 [ 12 ] [ 13 ]この研究または分析には、様々な方法に関連する前提と実践の解明、そして研究デザインと仮説検定の詳細な記述が含まれます。また、評価の側面も含まれます。データ収集の形式、測定戦略、データ分析方法を比較し、様々な研究目標や状況に対するそれらの長所と短所を評価します。この点において、方法論は、科学研究を効率的に実施するために必要なスキル、知識、そして実践的なガイダンスを提供します。それは、研究者が科学研究プロセスにおいて行う必要がある様々な意思決定のガイドラインとして機能します。[ 14 ] [ 10 ]

方法論は、具体的な個別方法と科学哲学が論じる抽象的かつ一般的な問題との間の中間地点として理解することができる。[ 11 ] [ 15 ]この点において、方法論は研究課題を定式化した後に登場し、研究者がプロセスにおいてどの方法を用いるかを決定する際に役立つ。例えば、方法論は、ある特定のケースにおいてあるサンプリング方法が他の方法よりも優れている理由や、どの形式のデータ分析が最良の結果をもたらす可能性が高いかを決定する際に研究者を支援するべきである。方法論は、方法を説明、評価、正当化することによってこれを実現する。異なる方法があるように、異なる方法論も存在する。異なる方法論は、方法の評価および説明方法に対して異なるアプローチを提供し、したがって、特定のケースにおいてどの方法を用いるべきかについて異なる提案をする可能性がある。[ 15 ] [ 11 ]

アレクサンドル・ゲオルギエヴィチ・スピルキンによれば、「方法論とは、理論的および実践的な活動を組織し構造化する原則と一般的な方法の体系であり、またこの体系の理論でもある」[ 16 ] [ 17 ]ヘレン・カラは方法論を「研究のための文脈的枠組み、つまり、研究者の選択を導く、見解、信念、価値観に基づく首尾一貫した論理的体系」と定義している[ 18 ]ジニー・E・ガルシアとダドリー・L・ポストンは、方法論を、研究を導く複雑な規則と公理の集合体、あるいはそのような規則と手順の分析として理解している。規則と公理の集合体として、方法論は分析の対象、分析で使用される概念的ツール、そして分析の限界を定義する。研究プロジェクトは通常、研究プロセスと呼ばれる構造化された手順によって運営される。このプロセスの目標は、どのような情報を取得しようとするかを決定する研究課題によって示される[ 19 ] [ 20 ]

背景の仮定についての議論として

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理論家の中には、方法論をさらに広く理解することを好む人もいます。それは、方法の記述、比較、評価だけでなく、より一般的な哲学的問題も含みます。 この幅広いアプローチをとる理由の 1 つは、どの方法をいつ使用するかという議論では、研究の目的や性質など、さまざまな背景の前提がしばしば前提とされているためです。 これらの前提は、どの方法を選択し、それにどのように従うかについて重要な役割を果たすことがあります。[ 14 ] [ 11 ] [ 21 ]例えば、トーマス・クーンは『科学革命の構造』の中で、科学は、どのような疑問が問われ、何が良い科学と見なされるかを決定する枠組みやパラダイムの範囲内で機能すると主張しています。 これは、研究対象とする現象をどのように概念化するか、現象に対する賛成および反対の証拠は何か、そして現象を研究する一般的な目的は何かという哲学的な意見の相違に関係しています。 [ 14 ] [ 22 ] [ 23 ]そのため、この広い意味では、方法論は、これらの前提を明示し、賛成および反対の議論を提示することによって、哲学と重なり合っています。[ 14 ] C.S.ハーマンによれば、優れた方法論とは分析対象となるデータの構造を明確にし、研究者が現象を新たな視点から捉える助けとなる。この点において、方法論はパラダイムに類似している。[ 3 ] [ 15 ]スピルキンも同様の見解を主張しており、あらゆる方法論の中心となるのは、それに伴う世界観であると主張している。 [ 16 ]

背景仮定に関する議論は、適切な研究方法論に重要な意味を持つ場合には、形而上学的および存在論的な問題を含むことがある。例えば、観察された現象を外部の独立した現実とみなす実在論的視点は、しばしば経験的データ収集を重視し、より客観的で客観的な態度をとる。一方、観念論者は、外部現実は精神から完全に独立しているわけではないと考え、したがって、研究プロセスにもより主観的な傾向を取り入れる傾向がある。[ 5 ] [ 24 ] [ 25 ]

定量的アプローチについては、方法論における哲学的議論として、科学的方法の帰納的解釈と仮説演繹的解釈の区別が挙げられる。質的研究については、多くの基本的前提が解釈学、プラグマティズム、マルクス主義、批判理論、ポストモダニズムといった哲学的立場に結びついている。[ 14 ] [ 26 ]クーンによれば、こうした議論における重要な要素は、異なるパラダイムが通約不可能であることだ。これは、相反する理論的・方法論的前提を評価するための包括的な枠組みが存在しないことを意味する。この批判は、着実なデータ蓄積に基づく科学的進歩に関連する定量的アプローチの様々な前提に疑問を投げかける。[ 14 ] [ 22 ]

科学哲学における抽象的な理論的問題に関する議論も含まれる場合がある。[ 6 ] [ 9 ]これには、科学研究がフィクションの記述とどのように、あるいは本当に異なるのか、また研究は研究対象とする現象を構築するのではなく客観的な事実を研究するのかどうかといった問題が含まれる。後者の意味において、一部の方法論者は、科学の目的は既存の現実を表現することではなく、社会において抑圧されている集団に有利な何らかの社会変化をもたらすことであると主張することさえある。[ 14 ]

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ヴィクネシュ・アンディアパンとヨーク・キン・ワンは、プロセスシステム工学の分野を用いて、「方法論」という用語を、「アプローチ」「方法」「手順」「技法」といった密接に関連する用語と区別しています。[ 27 ]彼らの見解では、「アプローチ」は最も一般的な用語です。「一連の仮定に基づいて問題に対処するために用いられる方法または方向性」と定義できます。例えば、一度に1つのタスクを階層的に検討する階層的アプローチと、それらをすべて同時に検討する同時的アプローチの違いが挙げられます。方法論はもう少し具体的なものです。方法論は、アプローチを実現するために必要な一般的な戦略であり、選択を行うためのガイドラインとして理解することができます。「フレームワーク」という用語はしばしば同義語として使用されます。方法論とは、アプローチを実際に実装するための、さらに具体的な方法です。方法論は、研究者がどの方法に従うかを決定するのに役立つガイドラインを提供します。方法論自体は、一連の技法として理解することができます。技法とは、観察および測定可能なステップです。それぞれの技法は、何らかの即時的な結果をもたらします。一連のステップ全体を「手順」と呼びます。[ 27 ] [ 28 ]言語教育の分野では、同様の、しかしそれほど複雑ではない特徴づけが見られることがあります。そこでは、教育プロセスは「アプローチ」、「方法」、「技法」に基づく3段階の概念化によって説明されることがあります。[ 29 ]

方法論の定義に関する一つの疑問は、それが記述的な学問として理解されるべきか、規範的な学問として理解されるべきかということです。この点における重要な違いは、方法論が単に方法論の価値中立的な記述を提供するのか、それとも科学者が実際に行っていることを提供するのかということです。多くの方法論者は規範的な意味でその研究を行っています。つまり、様々な方法論の利点と欠点について明確な意見を表明するということです。この点において、方法論とは研究者が実際に何をするかということだけでなく、研究者が何をすべきか、あるいはどのように優れた研究を行うかについても言及するものです。[ 14 ] [ 8 ]

種類

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理論家はしばしば方法論の様々な一般的なタイプやアプローチを区別する。最も影響力のある分類は、定量的方法論と定性的方法論を対比したものである。[ 4 ] [ 30 ] [ 19 ] [ 16 ]

定量的および定性的な

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定量的研究は自然科学と密接に関連しています。正確な数値測定に基づいて、正確な一般法則を導き出します。この精度は、後に他の研究者によって検証可能な予測を行うという目標にも反映されています。[ 4 ] [ 8 ]定量的研究の例として、大型ハドロン衝突型加速器（LHC）の物理学者が新たに生成された粒子の質量を測定することや、ポジティブ心理学者が収入と自己評価による幸福度の相関関係を調べるためにオンラインアンケートを実施することなどが挙げられます。[ 31 ]

質的研究は、学術文献の中で様々な方法で特徴づけられていますが、その用語の正確な定義はほとんどありません。 研究対象を数値化しない研究形式について、量的研究と対比して使用されることが多いです。[ 32 ] [ 30 ]しかし、これら2つのタイプの区別は必ずしも明らかではなく、様々な理論家が、二分法ではなく連続体として理解されるべきだと主張してきました。[ 33 ] [ 34 ] [ 35 ]多くの質的研究は、何らかの形の人間の経験や行動に関係しており、その場合、少数の個人と、研究対象の現象の意味についての彼らの深い理解に焦点を当てる傾向があります。[ 4 ]質的方法の例には、人々が新製品にどのように反応するかを知るためにフォーカスグループを実施する市場調査員や、新しい実験的治療法の潜在的な利点と欠点を評価するために参加者と非構造化の詳細なインタビューを実施する医療研究者などがあります。[ 30 ]また、データ収集資料やアンケート設計の参考資料として、定量的研究の改善にも活用されます。[ 36 ]質的研究は、既存の知識が不十分な分野で頻繁に用いられます。この方法により、当該分野や潜在的な理論についての第一印象を得ることができ、さらなる研究で問題を調査するための道筋をつけることができます。[ 32 ] [ 30 ]

自然科学では定量的方法が主流ですが、社会科学では両方の方法論が使用されています。[ 4 ]社会科学者の中には、主に1つの方法に焦点を当てる人もいますが、他の社会科学者は、さまざまな異なる方法を使用して同じ現象を調査します。[ 4 ] [ 16 ]データ収集に使用する個人グループの選択方法は、両方のアプローチの中心となります。このプロセスはサンプリングと呼ばれています。測定する個人または現象のサブセットを選択することです。この点で重要なのは、選択されたサンプルが全体の母集団を代表すること、つまり選択時に有意な偏りがないことです。そうでない場合、収集されたデータは母集団全体の様子を反映しません。これは、偏ったデータから引き出される一般化や予測に影響します。[ 4 ] [ 19 ]選択された個人の数はサンプルサイズと呼ばれます。質的研究ではサンプルサイズが通常かなり小さいのに対し、定量的研究では大きなグループに焦点を当て、大量のデータを収集する傾向があります。データ収集後、研究テーマに直接関連する興味深い結論を導き出すために、データは分析・解釈される必要があります。こうすることで、得られた豊富な情報が要約され、他者にとってよりアクセスしやすくなります。特に定量的研究の場合、多数の個々の測定値を理解するために、何らかの統計を適用することがよくあります。[ 19 ] [ 8 ]

方法論の歴史における多くの議論は、自然科学で用いられる定量的方法論を中心に展開されている。この点で中心的な問題は、それらの定量的方法が社会科学や歴史学などの他の分野にどの程度適用できるかである。[ 14 ]自然科学の成功は、しばしば定量的方法論の優位性を示すものと見なされ、このアプローチを他の分野にも適用する論拠として使われてきた。[ 14 ] [ 37 ]しかし、この見方は、最近の方法論的言説において疑問視されている。この点で、自然科学のパラダイムは理性の一方的な発展であり、すべての研究分野に等しく適合するわけではないとしばしば主張されている。[ 10 ] [ 14 ]社会科学における定量的方法と定性的方法の分裂は、この批判の結果である。[ 14 ]

どちらの方法がより適切であるかは、多くの場合、研究の目的によって決まります。たとえば、定量的方法は通常、明確に定式化して測定できる事前の仮説を評価するのに優れています。一方、定性的方法は、新しい仮説を立てることを目的として、複雑な個別の問題の研究に使用できます。これは、主題に関する既存の知識が不十分な場合に特に当てはまります。[ 30 ]定量的方法の重要な利点には、精度と信頼性が含まれます。ただし、社会科学で一般的に関心のある非常に複雑な現象の研究は、定量的方法が難しい場合がよくあります。測定値自体によって直接裏付けられていない結論を擁護するためにデータが誤って解釈されると、追加の問題が発生する可能性があります。[ 4 ]ここ数十年で、社会科学の多くの研究者が両方の方法論を組み合わせ始めました。これは、混合研究法として知られています。その主な動機は、2 つのアプローチがさまざまな方法で互いを補完できるためです。つまり、一方の方法論では無視されたり研究が難しすぎたりする問題には、もう一方の方法論でアプローチした方が適している場合があります。他の場合には、両方のアプローチを同じ問題に適用して、より包括的でバランスの取れた結果を生み出す。[ 4 ] [ 38 ] [ 39 ]

質的研究と量的研究は、しばしば異なる研究パラダイムと背景前提と結び付けられます。質的研究者は解釈的または批判的なアプローチを用いることが多いのに対し、量的研究者は実証主義的なアプローチを好む傾向があります。これらのアプローチ間の重要な相違点は、客観性と確固たる実証データの役割、そして深い理解や社会変化ではなく予測の成功という研究目標にあります。[ 19 ] [ 40 ] [ 41 ]

その他

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他にも様々な分類が提案されている。その一つは、実質的方法論と形式的方法論を区別するものである。実質的方法論は、特定の研究分野に焦点を当てる傾向がある。研究結果は当初はこの特定の分野に限定されるが、他の研究分野にも転用できる可能性がある。一方、形式的方法論は、様々な研究に基づいており、様々な分野に適用されるより一般的な原理を導き出そうとする。また、科学言語や科学的説明の形式的構造の分析に特に重点を置くこともある。[ 42 ] [ 16 ] [ 43 ]密接に関連する分類として、哲学的方法論、一般科学的方法論、特殊科学的方法論がある。[ 16 ] [ 44 ] [ 17 ]

方法論的見解の一つに「手続き主義」と呼ばれるものがある。これによれば、方法論の目標は、研究プロセスを単純な一連のルール、あるいはレシピへと簡略化し、正確に従えば自動的に優れた研究につながるようにすることである。しかし、この理想は一部の定量的研究には受け入れられるかもしれないが、質的研究には当てはまらないという議論もある。この立場を支持する論拠の一つは、研究は技術ではなく、方法論に盲目的に従うだけでは達成できない技能であるという主張に基づいている。この点において、研究が優れた科学となるためには、創造性と即興性といった形態が不可欠である。[ 14 ] [ 45 ] [ 46 ]

その他のタイプには、帰納的方法、演繹的方法、超越論的方法などがある。[ 9 ]帰納的方法は経験科学で一般的であり、多くの特定の観察から帰納的推論を経て、しばしば普遍法の形で一般的な結論に到達する。[ 47 ]演繹的方法は公理的方法とも呼ばれ、幾何学などの形式科学でよく見られる。これらの方法は、自明の公理または第一原理の集合から出発し、演繹を用いてこれらの公理から興味深い結論を推論する。[ 48 ]超越論的方法は、カント哲学およびポスト・カント哲学で一般的である。これらの方法は、特定の観察から出発する。そして、観察された現象は、その可能性条件が満たされた場合にのみ存在し得ると主張される。このようにして、研究者は、そうでなければ現象は観察できないという主張に基づいて、一般的な心理学的または形而上学的な結論を導き出すことができる。[ 49 ]

重要性

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研究分野における様々な問題において、方法論を正しく理解することが重要であると主張されてきました。これには、効率的で信頼性の高い研究を実施するという問題だけでなく、他者の知識主張を検証できることも含まれます。[ 3 ]方法は、しばしば科学の進歩の主要な要因の一つと見なされます。これは特に自然科学に当てはまり、16世紀と17世紀における実験方法の発達は、自然科学の成功と卓越性の原動力とみなされることが多いです。[ 14 ]場合によっては、方法論の選択が研究プロジェクトに重大な影響を及ぼすことがあります。その理由は、選択された方法論に基づいて、同じ事実資料から非常に異なる、時には正反対の結論さえも導き出される可能性があるためです。[ 16 ]

アレクサンドル・ゲオルギエヴィチ・スピルキンは、広い意味で理解される方法論は、世界が無数の実体とそれらの関係性を提示しているため、非常に重要であると主張している[ 16 ]。この複雑さを単純化し、それを克服する方法を見つけるための方法が必要である。理論的な側面では、これは真の信念を形成し、問題を解決する方法に関係する。実践的な側面では、これは自然に影響を与え、互いに対処するためのスキルに関係する。これらの異なる方法は通常、世代から世代へと受け継がれる。スピルキンは、より抽象的なレベルでの方法論への関心は、これらの技術を形式化し、改善し、使用と継承を容易にする試みから生まれたと主張する。例えば研究分野において、このプロセスの目標は、信頼性の低い手段によって得られた単なる意見ではなく、知識を獲得するための信頼できる手段を見つけることである。この点において、「方法論とは、知識を獲得し、構築する方法である」[ 16 ] 。 [ 44 ]

様々な理論家が、方法論への関心が20世紀に著しく高まったと指摘している。[ 16 ] [ 14 ]この関心の高まりは、このテーマに関する学術的な出版物だけでなく、方法論に特化したトレーニングプログラムの制度化された確立にも反映されている。[ 14 ]この現象はさまざまな方法で解釈できる。これをこのテーマの理論的および実践的重要性の肯定的な兆候と見る人もいる。また、この方法論への関心は、研究するのではなく方法を適用することによって、具体的なテーマに関する研究を行う時間とエネルギーを奪う過度の没頭であると解釈する人もいる。方法論に対するこの曖昧な態度は、時には同一人物に例示されることもある。例えば、マックス・ウェーバーは、当時方法論への重点が置かれることを批判しながらも、自身は方法論に多大な貢献をした。[ 14 ] [ 50 ]スピルキンは、この発展の重要な理由の1つは、現代社会が多くの地球規模の問題に直面していることであると考えている。これらの問題は、単一の研究者や単一の分野だけでは解決できず、多くの分野からの協働が必要です。このような学際的な取り組みは、それぞれの分野の方法論を理解する能力と、すべての分野で平等に用いられるより均質な方法論の開発という両面において、方法論の進歩から大きな恩恵を受けます。[ 16 ] [ 51 ]

批判

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方法論に対する批判の多​​くは、その特定の形態や理解に向けられている。そのような場合、ある特定の方法論理論が否定されるのであって、多くの異なる理論からなる研究分野として理解される方法論全体が否定されるわけではない。[ 14 ] [ 10 ]この点において、方法論に対する多くの反論は、特にそれが唯一の実行可能なアプローチとして扱われる場合に、定量的アプローチに焦点を当てている。[ 14 ] [ 37 ]しかしながら、方法論一般に対するより根本的な批判もある。それらはしばしば、方法論に関する抽象的な議論や、それに対する賛否両論の理由にはほとんど価値がないという考えに基づいている。この点において、重要なのは方法論を正しく用いることであり、綿密な研究ではないと主張することもできる。例えば、ジークムント・フロイトは方法論者を「眼鏡をあまりにも念入りに磨くので、眼鏡を通して見る時間がない人」に例えた。[ 14 ] [ 52 ] C.ライト・ミルズによれば、方法論の実践はしばしば「方法と技術のフェティシズム」へと堕落する。[ 14 ] [ 53 ]

方法論的反省は時間の無駄であるだけでなく、実際にはマイナスの副作用をもたらすと主張する者もいる。このような主張は、他のスキルは、そのスキルを用いることにのみ集中することで最も効果的に機能する、という類推によって擁護されるかもしれない。この点において、反省はプロセスを妨害し、避けられるはずのミスにつながる可能性がある。[ 54 ]ギルバート・ライルの例によれば、「足のことばかり考えていると、概して走りは良くなるどころか悪くなる」という。[ 55 ] [ 54 ]この批判のより穏健なバージョンは、方法論そのものを否定するのではなく、その重要性を否定し、それに過度に集中することを拒否する。この点において、方法論は依然として限定的で従属的な有用性しか持たないが、過度に重視されると、実践を妨げ、方向転換や逆効果をもたらすことさえある。[ 56 ]

もう一つの批判は、方法論のより一般的かつ抽象的な性質に関係する。方法論の議論は具体的かつ特殊な事例においてのみ有用であり、多くの事例あるいはすべての事例を規定する抽象的なガイドラインには当てはまらない、という主張である。一部の反方法論者は、研究者が効果的に研究を行うためには自由が必要であるという主張に基づき、方法論を拒絶する。しかし、この自由は「柔軟性がなく不適切なガイドライン」によって制約され、抑圧される可能性がある。例えば、ケリー・チェンバレンによれば、優れた解釈には刺激的で洞察力に富む創造性が必要であるが、これは厳密に体系化されたアプローチによって阻害される。チェンバレンは、この方法論の過度な偏重を指して「方法崇拝（methodolatry）」という新語を用いている。[ 56 ] [ 14 ]同様の議論は、ポール・フェイエアベントの著書『方法論に反して』にも示されている。[ 57 ] [ 14 ]

しかし、方法論全般に対するこうした批判は必ずしも受け入れられるわけではない。多くの方法論者は、方法論を適切に理解することで研究の効率性と信頼性を向上させることができると指摘することで、自らの専門性を擁護している。[ 14 ] [ 10 ]

より具体的な方法論への批判は、社会学者ハワード・S・ベッカーの著作に見られる。彼は、方法論者は通常、量的研究に関連する特定の方法論の擁護者として行動すると主張し、非常に批判的である。[ 10 ]この点に関してよく引用される言葉は、「方法論は方法論者に任せておくには重要すぎる」というものである。[ 58 ] [ 10 ] [ 14 ] アラン・ブライマンは、方法論に対するこの否定的な見方を否定している。彼は、方法論をあらゆる種類の方法を包括的に探求するものとして理解し、非信者を自分の好みの方法論に転向させるための単なる教義として理解することで、ベッカーの批判を回避できると主張している。[ 10 ]

さまざまな分野で

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方法論の重要性の一部は、それが関連する分野の多さに反映されています。自然科学、社会科学、哲学、数学などが含まれます。[ 54 ] [ 8 ] [ 19 ]

自然科学

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DNA配列解析法の一種

自然科学（天文学、生物学、化学、地質科学、物理学など）における支配的な方法論は、科学的方法と呼ばれています。[ 8 ] [ 59 ]その主な認知目標は通常、知識の創造とみなされますが、理解、説明、予測の成功など、密接に関連する様々な目標も提案されています。厳密に言えば、単一の科学的方法は存在しません。この点で、「科学的方法」という表現は、特定の手順を指すのではなく、前述のすべての分野に共通する様々な一般的または抽象的な方法論的側面を指します。重要な特徴は、問題が明確に定式化されていること、そして理論を支持する、または反対する証拠が公開されており、信頼性が高く、再現可能であることです。最後の点は、他の研究者が実験を繰り返して、最初の研究を確認または反証できるようにするために重要です。 [ 8 ] [ 60 ] [ 61 ]このため、歪曲的な影響を避け、他の研究者によるその後の測定で同じ結果が得られるようにするために、状況の様々な要因や変数を制御する必要があることがよくあります。[ 14 ]科学的方法とは、数値データを取得することを目的とした定量的なアプローチです。このデータは多くの場合、数式を使用して記述されます。目標は通常、実験の人工的な状況だけでなく、世界全体に適用される普遍的な一般化に到達することです。一部のデータは、高度な測定機器を使用することでのみ取得できます。データが非常に複雑な場合は、そこから結論を導き出すために高度な統計手法を使用する必要があることがよくあります。[ 8 ] [ 60 ] [ 61 ]

科学的方法は多くの場合、いくつかの段階に分けられます。典型的な場合、手順は定期的な観察と情報収集から始まります。これらの知見に基づき、科学者は観察された現象を記述し説明する仮説を立てます。次のステップは、この特定の仮説に基づいて設計された実験を実施することです。実験の実際の結果は、仮説に基づいて予測された結果と比較されます。そして、得られた知見は、当初の仮説の確認または反証として解釈され、発表されます。[ 60 ] [ 8 ] [ 61 ]

科学的方法の中心的な二つの側面は、観察と実験である。[ 8 ]この区別は、実験には何らかの形の操作や介入が伴うという考えに基づいている。[ 62 ] [ 63 ] [ 64 ] [ 4 ]このようにして、研究対象の現象は能動的に創造または形成される。例えば、生物学者がウイルスのDNAを細菌に挿入することは、ある種の実験を行っている。一方、純粋観察は、独立した実体を受動的に研究することを伴う。例えば、天文学者が遠く離れた天体の軌道を観測する場合がこれに該当する。[ 65 ]古代科学では、観察が中心的な役割を果たした。16世紀と17世紀の科学革命は、科学的方法論において実験にはるかに中心的な役割を与えるパラダイムシフトをもたらした。[ 62 ] [ 8 ]これは、近代科学が積極的に「自然に疑問を投げかける」と表現されることがある。[ 65 ]典型的なケースではその区別は通常明確ですが、観察と実験のどちらに分類すべきかが明らかでない中間的なケースも数多くあります。[ 65 ] [ 62 ]

この分野における中心的な議論は、帰納的方法論と仮説演繹的方法論の区別に関するものである。これら2つのアプローチの根本的な相違は、科学理論の確証に関する理解にある。帰納的アプローチは、理論はそのすべての肯定的事例、すなわちそれを例証するすべての観察によって確証または支持されると主張する。[ 66 ] [ 67 ] [ 68 ]例えば、多数の白い白鳥の観察は、「すべての白鳥は白い」という普遍仮説を裏付ける。[ 69 ] [ 70 ]一方、仮説演繹的アプローチは、肯定的事例ではなく、理論の演繹的帰結に焦点を当てる。[ 69 ] [ 70 ] [ 71 ] [ 72 ]このように、研究者は実験を行う前に演繹を用いて、どのような観察結果が期待されるかを推論する。 [ 73 ] [ 8 ]これらの期待は、実際に行った観察結果と比較される。このアプローチは、しばしば反証に基づく否定的な形をとる。この点で、肯定的な事例は仮説を確証するものではなく、否定的な事例は仮説を反証する。仮説が真であるという肯定的な兆候は、反例を見つける多くの試みが失敗した場合にのみ間接的に与えられる。[ 74 ]このアプローチの基礎となるのは帰無仮説であり、これは観察されているものの間には何のつながりもない（因果関係を参照）と仮定する。研究者は、明確かつ再現可能なプロセスで文書化された関連する方法や技術を通じて、自分の仮説を反証するためにできる限りのことをする責任がある。もしそれができない場合、帰無仮説は誤りであると結論付けることができ、これは観察された現象間の関係についての自分の仮説を支持するものである。[ 75 ]

社会科学

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参照:歴史的方法

社会科学では方法論の多様性が著しく高く、定量的アプローチと定性的アプローチの両方が用いられている。調査、インタビュー、フォーカスグループ、名義集団法など、さまざまな形式のデータ収集が用いられる。[ 4 ] [ 30 ] [ 19 ] [ 76 ]調査は定量的研究に属し、通常、大規模な集団に何らかの形式のアンケートを実施する。回答があまり価値を持たない可能性があるため、質問が参加者にとって容易に理解できることが最も重要である。調査では通常、自由回答形式の質問への回答の解釈に伴うさまざまな問題を回避するため、質問は閉じた形式に制限される。この点で、個々の参加者に重点を置き、自由回答形式の質問が多いインタビューとは対照的である。構造化インタビューは事前に計画され、各個人に固定の質問が与えられる。これは、自由な会話に近い非構造化インタビューと対照的であり、興味深く適切な質問を見つけるためにインタビュアー側に即興性が必要となる。半構造化インタビューは中間的な立場をとる。半構造化インタビューには、あらかじめ決められた質問と、事前に計画されていない質問の両方が含まれる。[ 4 ] [ 77 ] [ 78 ]構造化インタビューでは、異なる参加者の回答を比較し、一般的な結論を導き出すことが容易になる。しかし、発見できることも限られており、多くの点で調査が制約される。[ 4 ] [ 30 ]インタビューの種類と深さに応じて、この方法は定量的研究または定性的研究のいずれかに属する。[ 30 ] [ 4 ]研究会話[ 79 ]やマディインタビュー[ 80 ]という用語は、データ収集のためだけに行われない可能性のある非公式な設定で行われるインタビューを説明するために使用されている。一部の研究者は、参加者と一緒に環境をナビゲートして関わりながらインタビューを行う、ゴーアロング方式を採用している。[ 81 ]

フォーカス グループは、市場調査でよく使用される定性的な調査方法です。人口統計的に類似した少数の人々が参加するグループ インタビューの一種です。研究者はこの方法を使用して、参加者のやり取りと応答に基づくデータを収集できます。インタビューは多くの場合、調査中のトピックに関する意見を参加者に尋ねることから始まります。これにより、グループのメンバーが個人的な見解を表明し、話し合う自由な意見交換につながります。フォーカス グループの重要な利点は、文化的背景においてアイデアや理解がどのように機能するかについての洞察を提供できることです。ただし、これらの洞察を使用して、より広範な公衆に当てはまるより一般的なパターンを識別することは通常困難です。[ 4 ] [ 30 ] [ 82 ]フォーカス グループの利点の 1 つは、研究者が短時間で問題に関する多種多様な異なる視点を特定できることです。グループのやり取りにより、興味深い貢献が明確になり、拡張されることもあります。欠点の 1 つは、モデレーターの性格とグループ効果によるもので、これが参加者の意見に影響を及ぼす可能性があることです。[ 30 ]異文化環境に適用する場合、グループディスカッションへの参加を促進するためには、文化的および言語的適応とグループ構成の考慮が重要です。[ 36 ]

ノミナルグループ法はフォーカスグループ法に似ていますが、いくつかの重要な違いがあります。グループは多くの場合、対象分野の専門家で構成されます。グループの規模はフォーカスグループと似ていますが、参加者間のやり取りはより構造化されています。目標は、様々な問題について専門家の間でどの程度の合意が得られているかを判断することです。最初の回答は、多くの場合、参加者同士が事前に話し合うことなく、各参加者から書面で提供されます。このようにすることで、表明された意見に影響を与える可能性のあるグループ効果が最小限に抑えられます。後の段階では、グループ全体で様々な回答やコメントを議論し、比較することができます。[ 30 ] [ 83 ] [ 84 ]

これらのデータ収集形式のほとんどは、何らかの観察を伴う。観察は、自然環境（フィールドなど）でも、実験室などの管理された環境でも行うことができる。管理された環境は、その人工性のために結果を歪めるリスクを伴う。その利点は、関連する要因を正確に制御し、観察の信頼性と再現性を高めることにある。非参加型観察は、距離を置いた、あるいは外部からのアプローチを伴う。この場合、研究者は参加型観察とは対照的に、観察された現象を引き起こしたり変化させたりすることなく、その現象を記述し記録することに焦点を当てる。[ 4 ] [ 85 ] [ 86 ]

社会科学分野における重要な方法論的議論は、社会科学が自然科学と同様に、厳密で客観的、かつ価値中立的な事実を扱っているかどうかという問題である。実証主義者は、社会科学に対する解釈主義的・批判的視点とは対照的に、この特徴づけに同意している。[ 19 ] [ 87 ] [ 41 ]ウィリアム・ノイマンによれば、実証主義は「人間の活動の一般的なパターンを予測するために用いられる一連の確率的因果法則を発見・確認するために、演繹論理と個々の行動の正確な経験的観察を組み合わせる体系的な方法」と定義できる。この見解は解釈主義者によって否定されている。例えばマックス・ウェーバーは、自然科学の方法は社会科学には不十分であると主張する。むしろ、意味と、人々がいかにして社会世界を創造し維持するかに、より重点が置かれている。社会科学における批判的方法論は、カール・マルクスとジークムント・フロイトと関連している。これは、他のアプローチで研究される現象の多くは単なる歪み、あるいは表面的な錯覚に過ぎないという仮定に基づいています。これらの歪みの背後に隠された物質世界のより深い構造を明らかにしようとします。このアプローチは、人々が社会の変化と改善をもたらすのを支援するという目標によって導かれることが多いです。[ 19 ] [ 87 ] [ 41 ]

哲学

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主要記事:哲学的方法論

哲学的方法論は、哲学で用いられる方法を研究するメタ哲学的探究分野である。これらの方法は、哲学者がどのように研究を行い、知識を獲得し、競合する理論を選択するかを構築します。[ 88 ] [ 54 ] [ 89 ]これは、過去に哲学者がどのような方法を用いてきたかという記述的な問題と、どの方法を用いるべきかという規範的な問題の両方に関係しています。多くの哲学者は、これらの方法は、通常、測定機器によって得られた実験データに依存しないという点で、自然科学に見られる方法とは大きく異なると強調しています。[ 90 ] [ 91 ] [ 92 ]どちらの方法に従うかは、哲学理論がどのように構築されるか、どのようなテーゼが擁護されるか、賛成または反対の議論はどのようなものかに広範な影響を与えます。[ 54 ] [ 93 ] [ 94 ]この点において、多くの哲学的な意見の不一致は、方法論的な意見の不一致に起因しています。歴史的に、方法論的懐疑主義や現象学的方法のような新しい方法の発見は、哲学的言説に重要な影響を与えてきました。[ 95 ] [ 89 ] [ 54 ]

哲学の歴史を通じて、多種多様な方法が用いられてきました。

  • 方法論的懐疑主義は、体系的な疑念の役割を特に重視します。このようにして、哲学者は疑いようのない絶対的に確実な第一原理を発見しようとします。[ 96 ]
  • 幾何学的方法は、このような第一原理から出発し、演繹的推論を用いて、それに基づいた包括的な哲学体系を構築します。[ 97 ] [ 98 ]
  • 現象学は、事物がどのように現れるかという点に特に重点を置く。それは、事物が外界に実際に存在するかどうかについての判断を保留することから成り立つ。この手法はエポケーとして知られており、その原因に関する仮定とは独立して、現象を研究するために用いられる。 [ 99 ] [ 89 ]
  • 概念分析の方法は、分析哲学の出現によって特に注目を集めるようになりました。概念を最も基本的な構成要素に分解し、その意味を明らかにすることによって研究します。[ 100 ] [ 101 ] [ 102 ]
  • 常識哲学は、一般的で広く受け入れられている信念を哲学の道具として用います。それらは興味深い結論を導き出すために用いられます。これはしばしば、常識に反する過激な哲学的立場を信用できないものとするという否定的な意味で用いられます。[ 92 ] [ 103 ] [ 104 ]
  • 日常言語哲学にも非常によく似た方法があり、対応する用語が日常言語でどのように使用されているかを見ることで哲学的な問題にアプローチします。[ 89 ] [ 105 ] [ 106 ]

数学

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参照:数学の哲学 § 論理と厳密さ

数学の分野では、総合的方法、解析的方法、演繹的方法、帰納的方法、ヒューリスティックな方法など、さまざまな方法が区別できます。たとえば、総合的方法と解析的方法の違いは、前者は既知のものから始めて未知のものへと進むのに対し、後者は未知のものから既知のものへの道筋を探ろうとすることです。幾何学の教科書では、総合的方法を採用することがよくあります。既知の定義と公理を列挙することから始め、最初の問題の解答が見つかるまで、推論のステップを1つずつ実行して進めていきます。総合的方法の重要な利点は、論理的な説明が明快で短いことです。欠点の1つは、実行したステップが意図した結論につながるかどうかが、最初はわからないことが多いことです。数学者が最初にどのステップを実行するべきかをどのように知っていたかが説明されていないため、読者は驚くかもしれません。解析的方法は、数学者が実際にどのように発見をするかをよりよく反映していることがよくあります。このため、解析的方法は数学を教えるためのより優れた方法と見なされることがよくあります。意図した結論から出発し、それを導き出せる別の公式を見つけようとします。そして、この新しい公式に同じプロセスを適用し、既に証明された定理にまで遡ります。この2つの方法の違いは、主に数学者がどのように証明を考え、提示するかにあります。どちらの方法でも同じ証明を提示できるという意味で、2つの方法は同等です。[ 115 ] [ 116 ] [ 117 ]

統計

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メイン記事:統計

統計学は、データの分析、解釈、そして提示を研究する学問です。多くの観察や測定データを扱う多くの定量的研究において、統計学は中心的な役割を果たしています。このような場合、データ分析は、データを整理、変換、そしてモデル化することで、実用的に有用な結論を導き出すために使用されます。データ分析には多くの手法があり、それらは通常、記述統計と推論統計に分けられます。記述統計は、手元のデータに限定されます。最も重要な特徴を要約し、洞察力のある方法で提示しようとします。例えば、分布を視覚化したり、平均や標準偏差などの指標を計算したりすることで、これは実現できます。一方、推論統計は、標本に基づくデータを用いて、母集団全体についての推論を導き出します。それは、一般化や予測を行うこと、あるいは具体的な仮説の確率を評価するといった形をとることがあります。[ 118 ] [ 119 ] [ 120 ]

教育学

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主要記事:教育学

教育学は、教授法の研究または科学と定義することができます。[ 121 ] [ 122 ]この点において、教育の方法論であり、教育の目的を達成するために適用できる方法と実践を研究します。[ 123 ] [ 122 ] [ 1 ]これらの目的には、知識の伝達だけでなく、スキルと性格特性の育成も含まれます。[ 123 ] [ 124 ]教育学の主な焦点は、通常の学校における教授法です。しかし、最も広い意味では、学校内外のあらゆる教育形態を包含します。[ 125 ]この広い意味で、教育学は「ある人が他の人の学習を促進するために意図した、意識的な活動」に関係しています。[ 121 ]このように行われる教授は、教師と学習者の2者間で行われるプロセスです。教育学は、教師が学習者が主題の理解を促進する経験を積むのをどのように助けることができるかを研究します。 [ 123 ] [ 122 ]

様々な影響力のある教育理論が提唱されてきた。精神鍛錬理論は古代ギリシャで既に一般的であり、教育の主な目標は知的能力の訓練であると述べている。これらの理論は通常、教育を受けた人々が持つ能力、態度、価値観に関する特定の理想に基づいている。自然主義理論によれば、子供には特定の方法で発達しようとする生来の自然な傾向がある。彼らにとって、教育学とは、必要な外的条件を整えることで、このプロセスがどのように起こるのを助けるかというものである。[ 123 ] [ 122 ] ヘルバルト主義は、教育の5つの必須要素として、準備、提示、連想、一般化、応用を挙げている。これらは、教育過程の様々な段階、すなわち、準備、新しい考えの提示、これらの考えを既知の考えと関連付けること、事例の背後にある一般原則の理解、そして学んだことを実践することに対応している。[ 126 ] 学習理論は、主に学習がどのように行われるかに焦点を当て、これらの洞察に基づいて適切な教育方法を策定する。[ 127 ]その一つは統覚理論または連想理論であり、これは心を主に観念と経験の連想という観点から理解する。この見解では、心は最初は白紙の状態である。学習とは、正しい連想を確立するのを助けることで心を発達させる一形態である。行動主義はより外的志向の学習理論である。行動主義は学習を古典的条件付けと同一視する。古典的条件付けでは、学習者の行動は、刺激を提示することで、その刺激に対する望ましい反応パターンを喚起し、定着させることを目的として形成される。[ 123 ] [ 122 ] [ 127 ]

どの特定の方法が最適であるかは、学習内容や学習者の年齢など、さまざまな要因によって決まります。[ 123 ] [ 122 ]学習者の興味や好奇心は、学習の成功を左右する重要な要素の一つです。つまり、選択した教授法において重要な側面の一つは、内発的動機づけや外発的動機づけを通じて、これらの動機づけとなる力が維持されるようにすることです。[ 123 ]多くの教育形態では、例えばテストの形で学習者の進捗状況を定期的に評価することも含まれます。これは、教授プロセスが成功していることを確認し、必要に応じて選択した方法を調整するのに役立ちます。[ 123 ]

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方法論には、パラダイムやアルゴリズムなど、関連する概念がいくつかあります。科学の文脈において、パラダイムとは概念的な世界観のことです。パラダイムは、研究対象となる現象をどのように概念化するか、そしてどのような科学的方法がそれらの研究に信頼できると考えられるかを決定する、いくつかの基本概念と一般理論から構成されています。[ 128 ] [ 22 ]様々な理論家が方法論の同様の側面を強調しています。例えば、方法論は研究対象となる現象に対する一般的な見方を形成し、研究者がそれらを新たな観点から見るのを助けるということです。[ 3 ] [ 15 ] [ 16 ]

コンピュータサイエンスにおいて、アルゴリズムとは、有限数のステップで問題の解決に至る手順または方法論です。各ステップは、それぞれのアプリケーションにおいて明確な方法で実行できるよう、正確に定義されていなければなりません。 [ 129 ] [ 130 ]例えば、ユークリッドの互除法は、2つの整数の最大公約数を求める問題を解くアルゴリズムです。これは、2つの数を比較し、一方から他方を引くといった単純なステップに基づいています。[ 131 ]

参照

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