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さっぽろ自由学校 「遊」大人の作文教室
研究者によるルポ・ライティング
宮内泰介
さっぽろ自由学校「遊」共同代表
北海道大学大学院文学研究科教授
そもそも僕らは
なぜこんな調
査を始めたの
か
そもそも僕らはなぜ
こんな調査を始めたのか
モノを通じて、日本とアジアの関係
をさぐりたい
市民自身で調査したい
モノを通じて、日本とアジア
の関係をさぐりたい
 私たちはいまどこに立っているのか?
市民の共同研究
「カツカツ研(カツオ・かつお節研究会)」
 メンバー
 お金
 やりかた
参与観察 文献(統計)調査文献(統計)調査
聞き取り調査文献調査
文献調査聞き取り調査
聞き取り調査
文献(統計)調査
文献・資料調査
 図書→図書館、近代デジタルライブラリー
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 新聞→データベース、図書館
 統計→e-Stat、行政(含むネット)、図書館
 公文書→公文書館
 雑多な文献・資料→多様な場所から。聞き
取り相手から。
図書館を使いこなそう
 北海道大学図書館(→他大学図書館)
 札幌市中央図書館(→国会図書館)
 北海道立図書館
文献・資料の書誌情報記録が大事!
 論文
 石森大知, 2001, 「ソロモン諸島の親族組織と資源保有・利用形態―西部州
ニュージョージア島の事例を中心に」『オセアニア』19(4):203-219.
 菅豊, 1999, 「川に生きる男と女の"伝承的エコシステム"―新潟県、大川の菜園
(女たち)とサケ漁(男たち)」『BIO-City』16:74-80
 本の一章
 坂本寧男, 1995, 「半栽培をめぐる植物と人間の共生関係」福井勝義編『講座地
球に生きる・4・自然と人間の共生』雄山閣, pp.17-36
 本
 佐藤元彦, 2002, 『脱貧困のための国際開発論』築地書館
 守田志郎, 1978, 『日本の村』朝日新聞社
 新聞
 『北海道新聞』2012年6月22日
 ネット情報
 鶴居村ホームページ http://www.vill.tsurui.lg.jp/(2014年7月2日閲覧)
• 自分のための記録として
• 執筆の時の根拠の提示として
調査の核をなす
聞き取り調査
なぜ聞くことが必要か
 聞かないとわからない
 世界中の情報の99%は人の頭の中に
ある
 聞かないと消えてしまう
 無視されてしまう人々の歴史・人々の
思い
なぜ聞くことが必要か
 聞くことの多面的な目的
 地域の歴史、人の歴史
• 自然、文化、社会を掘り起こす
 先人を見つめる
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• 多面的な人生
 コミュニケーションとしての聞きとり
 話し手と聞き手の共同作業
 エンパワメント(問題解決能力の向上)
としての聞きとり
聞くことはおもしろい
聞き取り調査
 誰に?
 イモヅル方式、アポ
 何を聞く?
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 どう聞く?
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がら聞く。テープをとる。
 どうテープ起こしする?
 Okoshiyasu2
 聞き取りデータをどう使う?
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• リラックスした雰囲気で。日
常会話的に聞く
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る
• 聞き取りは「コミュニケーショ
ン」であることを忘れずに
• 詰問しない。圧迫的な聞き方
は絶対にしない
• 答えやすい質問を
• あらかじめ用意した質問項
目にこだわらない
• 話の流れを重視する
• 聞き取りの中で新たなポイン
トが出てくることがある。それ
を逃さないように
• しかし大事な質問項目は落
とさないように
受容的に聞く 柔軟に聞く
• まずは簡単に調査の趣旨説明
と自己紹介をする
• 名簿を渡す
• 趣旨説明をする
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• 基本情報=役職・正確な氏名・
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• 最初に「記録のため録音させて
いただいてよいですか」とさりげ
なく了解をとる
• ICレコーダーがちゃんと動いて
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• 各自メモ帳を用意してください
• メモは大事。しかし、メモを取るこ
とに忙しく下を向きながら聞くの
は避けるべし。
• メモは、インタビューの間に適宜
ふりかえって次の質問を考える
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メモを取る
テープ起こしから聞き書き作品へ
 話を聞く(質問する)=録音する
↓
 録音したものを文字に起こす
 話してくれたまま文字に起こす
 このままじゃ、まだぐちゃぐちゃ
↓
 まとめて文章にする
 切り貼りして、整理して、わかりやすいよう
にまとめてみよう
佐々木初男さんのテープ起こし
・父は内務省に勤めていた。宮古港の築港をやっていた。川底を掘る船のボースンをやっていた。大須から1
人、女川から3人一緒に行っていた。
・それを辞めたあと、家族で食うだけの田んぼは獲得しなければならない、と行人前の田んぼを買った。
・父が宮古にいる間、自分も小学校2年生まで宮古にいた。宮古の築港が終わって、秋田の築港に回された
ところで父は辞めて地元に戻ってきて田んぼを買った。
・戦争中は、「徴用」で日本特殊工業(東京)で働いた。昭和18年の3月から。1日88銭。東品川の寄宿舎にい
た。終戦は東京で迎えた。終戦後1週間くらいみんなで遊んでから帰った。
・会社の中の青年学校。「社会」の加藤という先生(明治大学出身で会社の総務部長)が「いずれ日本は負け
る。日本の軍需工場のシステムとアメリカの軍需工場のやり方が全然違う。日本では小さい工場で作ったも
のを集めるのに対し、アメリカでは大きな工場で全部作る。だから負ける」。「加藤先生は何を言っているん
だ」と思ったが、「加藤先生の言ったとおりだ」と。
・女川における炭焼きの歴史は古く、女川のほとんどの家庭でやっていた
・炭焼きの作業は、作業釜を山(現場)に造り、そこへ通って行っていた
「周りに国有林の払い下げありますから・・・国有林だから、営林署の方で今年度はこっからここまでって、薪
炭材として払い下げしますよっと・・・そこをみんなで払い下げを受けるわけですから、払い下げを受けた場
所を今度はみんなで分けて、ヤマワケって言うんですけどね。そして自分の当たった近くで、近くさ場所を見
つけて、そしてそこさ釜を造ったわけですね」
・炭焼きは基本的には冬の仕事であったが、中には年中、炭焼きをやる人もいて、その人たちは、炭焼きをし
ない人(年老いてやらない人、出稼ぎに出る人などから)と個人で払い下げを受けた原木の売買をしていた
・年中炭焼きをやる人は、秋のカヤが無くなって足らなくなった時には夏の「アオカヤ刈り」をした
・製炭組合となったのは戦後のことで、それまでは村の組織だった
…………
↓ これが
たとえば、
こんな風な聞き書きに
ライフヒストリー
研究
少数の人に集中
して聞く
行政・諸団体・
キーパーソンに聞く
エスノメソドロジー
会話分析
参与観察
量的調査 質的調査
統計を調べる
人に聞く調査
統計、行政資料
観察
観測
質問紙調査
(アンケート調査)
インターネット情報
雑誌論文、本、
新聞記事、etc.
文献・資料調査
大量の雑多なデータが集まってくる
統計データ
アンケート
結果 聞き取り記
録
文献データ
文字資料
観察記録
量的データ
質的データ
3つの
<一覧化>〈1つめの一覧化〉
〈2つめの一覧化〉
〈3つめの一覧化〉
質的データ分析とは?
=データとの対話を積み重ねながら、体
系化していく作業
 2つの側面
(1)データとの対話
(2)テキスト→キーワード→体系化
37
質的データとの対話
1. 見えやすくするということ
2. データとの対話が促進・深化され
ること
38
見えやすくするということ
 人間はアホである
 ふぞろいの雑多なデータを処理できない。
• (たぶん言語というものの分節化機能と関連)
 しかし、現実のデータは本来雑多なものである。雑
多であることに耐えよう。
 雑多でないすっきりしたデータに頼らない
↓
 なるべく“見えやすくする“という涙ぐましい努力
39
見えやすくするということ
40
あほ
バカ
くそばか
おろかもの
失望
落胆
こんなことじゃだめだ
がんばろう
なにそれ?
しんどいよ~
ムカつく
そんなあ
かなしいねえ
もっと前向きに
自分が嫌い
あほ
バカ
かなしいねえ
おろかもの
最低ぇ
たわけ
ゆるせねえ
落ち込む
いやだ~
しかたない
なにくそ
がんばろう
ムカつく
見えやすくするということ
41
あほ
バカ
くそばか
おろかもの
失望
落胆
こんなことじゃだめだ
がんばろう
なにそれ?
しんどいよ~
ムカつく
そんなあ
かなしいねえ
もっと前向きに
自分が嫌い
あほ
バカ
かなしいねえ
おろかもの
最低ぇ
たわけ
ゆるせねえ
落ち込む
いやだ~
しかたない
なにくそ
がんばろう
ムカつく
見えやすくするということ
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あほ
バカ
くそばか
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失望
落胆
こんなことじゃだめだ
がんばろう
なにそれ?
しんどいよ~
ムカつく
そんなあ
かなしいねえ
もっと前向きに
自分が嫌い
あほ
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いやだ~
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がんばろう
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見えやすくするということ
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こんなことじゃだめだ
がんばろう
なにそれ?
しんどいよ~
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こんなことじゃだめだ
がんばろう
なにそれ?
しんどいよ~
ムカつく
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かなしいねえ
もっと前向きに
自分が嫌い
あほ
バカ
かなしいねえ
おろかもの
最低ぇ
たわけ
ゆるせねえ
落ち込む
いやだ~
しかたない
なにくそ
がんばろう
ムカつく
<読者の声>豊かな時代こそ食べ物を大切に2004/05/11, , 北海道新聞朝刊
全道
主婦 A.K.(B市・70歳)
街のレストランや食べ放題の店で、テーブルに食べ残しの料理や食材を目
にするたびに、「何ともったいないことをするのだろうか」とつくづく思う。
私は戦中、戦後の食料不足の時代に育ち盛りだっただけに、食べ物を粗末
にすることは考えられない。
外食して特に気になるのが食べ放題の店での光景だ。家族連れや若い人の
グループが、焼き肉や野菜からデザートまでを大皿に山ほど持ってきて、食
べ切れずに残してゆく。これがすべて生ごみになるのかと思うと情けなくも
なる。一般のレストランでもたくさんの食べ物を残して帰る若い女性が目に
つく。本当にもったいないことだ。
家庭でも余った料理を簡単に捨てている。宴会ではアルコールや清涼飲料
の栓を開けて飲み残し、コップに満たしたままで帰る。何とももったいない
ことばかりで、お金も無駄にしている。
何事かがあって、また食糧難時代が来たときを考えると本当に不安になる。
豊富に食料がある今だからこそ、もっと食べ物を大切にしなければならない
と思う。
45
<読者の声>豊かな時代こそ食べ物を大切に2004/05/11, , 北海道新聞朝刊
全道
主婦 A.K.(B市・70歳)
街のレストランや食べ放題の店で、テーブルに食べ残しの料理や食材を目
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私は戦中、戦後の食料不足の時代に育ち盛りだっただけに、食べ物を粗末
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なる。一般のレストランでもたくさんの食べ物を残して帰る若い女性が目に
つく。本当にもったいないことだ。
家庭でも余った料理を簡単に捨てている。宴会ではアルコールや清涼飲料
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ことばかりで、お金も無駄にしている。
何事かがあって、また食糧難時代が来たときを考えると本当に不安になる。
豊富に食料がある今だからこそ、もっと食べ物を大切にしなければならない
と思う。
46
見えやすくする:
一覧にする
 表にする
 年表にする
 図にする
 地図にする
 データ全体を見える形にする
47
年表にする
48
断片と断片が響き合う!
データとの対話の方法
 3つの方法
(a)全体を順番に読んでいく方法
(b)キーワードでテキストマイニングしてい
く方法
(c)コーディング→体系化していく方法
49
(a)全体を順番に読んでいく方法
 地道にやろう
 時系列化や一覧化で読みやすくする
 冊子にする
 見出しをつける
 表にする
 年表にする
 図にする
 地図にする
50
(b)キーワードでテキストマイ
ニングしていく方法
 テキストマイニング(text mining)と
は?
 ツール:KWIC Finderなど
51
KWIC Finder
52
53
(c)コーディング→体系化していく
方法
• コーディング(キーワード化)
↓
• 分類分け、階層化
– KJ法
– アウトライン化
– 質的データ分析ソフトの利用
54
質的データの特徴
• 質的データの特徴:
– 主に言葉であること
– すでに何らかの意味・文脈を含んでいる
KJ法によって体系化する=筋書きを作る
IdeaFragment2という
KJ法ソフトが便利
56
KJ法によって体系化する
カード化という手法
質的データ分析ソフト:MAXQDA
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データの入っ
たファイル一
覧
ファイルの中身→
コーディング作業
コードがここ
に現れる
→コード間の
関係を整理 コードごとのデー
タがここに現れる
執筆のしかた
執筆のしかた
• 体系化をもとに、執筆アウトラインを作る
体系化 ≠ 執筆アウトライン
• 読者にわかりやすく伝える
– 執筆の順番、「説明」のしかた、具体的なエピ
ソードや語りをどう埋め込むか
– 文章修行、いい文章をたくさん読むこと(真似す
る)
おすすめ本
• 立花 隆, 1984, 『「知」のソフトウェア』(講談社
現代新書)講談社
• 佐野 眞一, 2001, 『私の体験的ノンフィクショ
ン術』(集英社新書)集英社
• 宮内泰介, 2004, 『自分で調べる技術』岩波
書店
• 野村 進, 2008, 『調べる技術・書く技術』(講
談社現代新書)講談社

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