道具箱的手法比較（定性・定量統合）

学際科学・未来学 — 道具箱的手法比較（定性・定量統合） 概要

学際科学・未来学分野の道具箱的手法比較（定性・定量統合）領域の概要と入門ガイド

道具箱的アプローチ

目的と条件に応じて複数の定性・定量手法を選択し、組み合わせて用いる考え方。

手法選択

問い、時間地平、データ、不確実性、参加者、資源に応じて適切な方法を選ぶこと。

定性的方法

文章、対話、観察、物語を用い、意味、文脈、価値、未知の可能性を探索する方法。

定量的方法

数値データと数理モデルを用い、規模、関係、確率、結果を測定・推定する方法。

混合研究法

定性データと定量データを一つの研究設計で収集・分析・統合する方法。

トライアンギュレーション

異なるデータ、方法、理論、研究者の結果を比較し、収束と不一致を検討すること。

相補性

一つの方法の弱点を別の方法で補い、現象を異なる側面から理解すること。

逐次型設計

一つの方法の結果を基に、次の方法の問い、標本、変数、シナリオを設計する方式。

並行型設計

定性調査と定量分析を同時に進め、後から結果を比較・統合する方式。

ホライズン・スキャニング

幅広い情報源からトレンド、弱いシグナル、新興課題を探索する定性・計量的方法群。

インタビュー

専門家や当事者から、経験、前提、因果理解、未来判断を深く聞き取る方法。

参加型ワークショップ

多様な関係者が対話、可視化、共同作業を通じて未来の知識を形成する方法。

デルファイ法

匿名の反復質問と統制フィードバックにより、専門家判断を体系的に整理する方法。

シナリオプランニング

複数のもっともらしい未来を構築し、戦略や政策の頑健性を検討する方法。

形態分析

主要変数の状態を組み合わせ、可能な未来構成を網羅的に探索する方法。

クロスインパクト法

事象や要因の相互影響を評価し、連鎖と整合的な未来を分析する方法。

トレンド外挿

過去の変化パターンが継続すると仮定し、将来値を推定する定量的方法。

統計的予測

回帰、時系列、機械学習などを用いて、将来値や発生確率を推定する方法。

数理シミュレーション

因果関係や行動規則をモデル化し、条件変更による結果の違いを計算する方法。

モンテカルロ法

不確実な入力を確率分布から反復抽出し、結果の分布を推定する方法。

エージェントベースモデル

異質な主体の行動と相互作用から、創発的な全体パターンを探索する方法。

システムダイナミクス

ストック、フロー、フィードバック、時間遅れから長期的な挙動を分析する方法。

多基準意思決定分析

複数の評価基準と重みを用いて、政策や戦略の選択肢を比較する方法。

バックキャスティング

望ましい未来から現在へ遡り、必要な行動と移行経路を特定する方法。

定性知の定量化

専門家判断、物語、カテゴリーを尺度、確率、モデル入力へ変換すること。

定量結果の物語化

モデル出力を主体、因果、転換点と結びつけ、理解可能なシナリオとして解釈すること。

不確実性の統合

確率で表せる不確実性と、曖昧性、無知、価値対立を区別しながら扱うこと。

統合的妥当性確認

数値適合だけでなく、因果構造、物語の整合性、当事者の納得性を検証すること。

資源と実行可能性

時間、予算、データ、技能、参加負担を踏まえ、実施可能な手法構成を選ぶこと。

統合結果の報告

各手法の役割、接続方法、相違点、仮定、限界を明示して結論を提示すること。