【ざっくリサーチしき #23】 大別リサーチカテゴリー
リサーチカテゴリーの大きなくくりのざっくり知識
ビギナーの方々に、ざっくりとした知識をお届けするシリーズ の第23弾。
定性調査、定量調査、アンケート調査、インタビュー、ビッグデータ、インサイト調査などなど、世の中には、いろんなリサーチのカテゴリーや手法の話が入り混じっています。
今回は、一番大きなリサーチのカテゴライズについて、ざっくり解説します。
リサーチカテゴリーの大別
さまざまな言葉がカテゴリー分けには使われていますが、私として、一番大きな括りとして、以下を採用しています。
これらの下に、リサーチの細かな手法や特徴、具体的な活用が紐づいているイメージです。
詳細は、次回以降に記載していきますので、今回は、各カテゴリーの特徴を記載します。
ビッグデータ解析：
行動ログ、ポイントデータ、マーケットデータなど、大規模かつ多種類のデータを扱う。データ解析・分析によって、データの特徴を抽出し、課題や機会を発見する（＝データサイエンス）
メタアナリシス：
過去の同じような目的や背景・設計を持った複数のリサーチの結果を取りまとめ、再分析することで、より頑健かつ高精度な結果を導き出したり、ノルム値や統合指標の作成をおこなったりする
デスクトップリサーチ：
国や公的機関、第３者機関の発表しているデータ、論文やレポートなどを組み合わせ、目的に応じて必要なファインディングス、インサイト、課題、機械領域などの抽出や理解をおこなう
生体データ分析：
視線、発話、脳波など、生体が発し、意図や意思でコントロールしにくいデータを取得・分析することで、特定のオケージョンやシチュエーションにおけるデータのパターンを抽出したり、パターンから背景にある心理状況をあぶりだしたりする。
定性調査／質的調査：
インタビューや行動観察などを通し、１人１人の対象者のリアルな発言や行動実態などの質的なデータから、その特徴や差異を理解し、背景にある気持ち・価値観・判断基準・信念などを理解する。
定量調査／量的調査：
アンケートや投票などを通し、特定の集団や母集団の統計的な特徴や差異を分析し、評価・判断・予測などをおこなう。
ハイブリッド系：
定性調査と定量調査のメリット／デメリットを理解した上で、それらのメリットおよび相互作用を活かせるような新しいリサーチ手法を生み出し、活用する。MROCやRemeshなどが代表的。
今回は、リサーチの大別したカテゴリーについて、解説をおこないました。
次回以降、かくカテゴリーにおける具体的な特徴や手法などを解説していきます。
早くより詳細を知りたい方や、実際にリサーチを検討されている方で相談されたい方を、ぜひ、お気軽にお声かけください。
ご相談は、もちろん無料です！
本記事も読んでいただき、ありがとうございました。
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