麻豆原创

まず、「データとは、自らの判断?主张を支える情报であり、客観的な材料である」と定义されました。データには、大きく分けて、「量的データ」と「质的データ」があります。

たとえばマラソンでデータを取るとします。走った时间や、顺位、男女といったデータは、量的データであり、统计解析に利用できます。一方、谈话のテキストデータなどは、质的データと呼ばれ、事例研究に利用できます。

得られた「生データ」をすべて提示しても理解できないので、意味はありません。だからこそ、目的によってデータの种类、分析方法や见せ方を変える必要があるのです。

次に、研究者が科学技术コミュニケーションをどのように捉えているか、「量的データ」を示しながら解説が進みます。

「科学技术コミュニケーション」については、実にさまざまな意見があります。2013年に研究者に対してアンケート調査を実施しました。これは、ReadD＆Researchmapにメールアドレスを登録している研究者（122,164人）にウェブサイト上にて84項目を回答してもらうというものでした（回収率7.3%）。得られたデータは、因子分析、クラスタ分析を行いました。

因子分析は复数の设问の回答パターンの共通性を明らかにする方法で、この调査では４つの因子が得られました。クラスタ分析は回答者を同じ特徴ごとに分类する方法で、川本先生は、研究者を4因子を用いて６つのクラスタにわけました。

結論から、科学技术コミュニケーションに対する意識は多様であり、活動経験や支援体制の有無と関連していると推測されました。興味深いものは、科学技术コミュニケーション活動の未経験者が、活動に対して社会的意義と効果を高く見積もる傾向があるというものと、活動の形態も既存のメディアや枠組みを利用してのものが多いという点でした。そしてこの結果は調査対象や質問紙の構造からくる限定性があることにも言及しました。

量的データに対して、次の质的データの例が示されました。佐渡岛で実施されていたトキの放鸟?定着プロジェクトに同行し、最终的に、研究者とトキをテーマにした麻豆原创カフェを実施するまで、参与観察を行ったというものです。

「研究者は麻豆原创カフェを作り上げる过程でどのような&濒诲辩耻辞;困难&谤诲辩耻辞;を感じるのか」をテーマに调査が进みました。

データは、ポートフォリオ（厂狈厂のようなもの）、メーリングリスト、ミーティングを书き起こしテキスト、研究者の调査活动の観察?地元住民への取材やインタビューデータです。

その质的データを、５奥２贬にわけ、カフェ実施にいたるまでの変化を见ました。「これは、质问纸调査のような、量的データでは得られない结果であり、研究者に同行し、细かく闻き取りをしたからこそのデータです」と、质的データの特徴を述べられました。

川本先生は、万能の调査?データはないことを结论として述べました。

しかし、さまざまな手法で集まるデータを组み合わせて得られる结果を参照し、フィードバックを行いながら调査を进めるとの重要性や、実施される机会の多い、大规模なデータ収集（マクロレベル）や个々人のデータ収集（ミクロレベル）だけではなく、その中间の谈话分析データ（メゾレベル）収集の大切さも教えて下さいました。

今後は、讲义を参考にして、ピントの合った調査?分析?評価を行いたいと感じました。

川本先生、ありがとうございました。