データ・トライアンギュレーション（データの三角測量）と方法論的トライアンギュレーションの違いを解説

ネイサン・オユエン

EYのシニアアカウンタント

会計学の学士号を取得し、会計の大学院ディプロマを修了しました

リンクトイン

これら2つは、もっとよく理解しているはずの人々を含め、同じような意味で混同して使われがちですが、それぞれが実際に何を変化させているかを知れば、その混乱は簡単に解消されます。データの三角測量（トライアンギュレーション）は、データのソースである「誰が、いつ、どこで」を変化させます。手法の三角測量は、データを収集する「どのように」を変化させます。一方はソースを変化させ、もう一方はツールを変化させます。

どちらもノーマン・デンジンのオリジナルの類型論に由来しており、どちらにもほとんどのガイドブックが言及しないサブタイプが存在します。そして、この2つのどちらを選択するかは、好みの問題ではなくデザイン上の決定です。ここでは、その決定方法を説明します。

1行でわかる違い

手法を一定に保ちソースを変化させるのが「データの三角測量」です。ソースを一定に保ち手法を変化させるのが「手法の三角測量」です。

これが重要である理由は、この2つがそれぞれ異なる問いに答えるからです。データの三角測量は、「これは最初に話を聞いた人々以外にも当てはまるか」と問いかけます。手法の三角測量は、「これはデータの収集方法による人為的な結果（アーティファクト）なのではないか」と問いかけます。これらは別々の脅威であり、誤った方を選択すると、もう一方の脅威が残されたままになってしまいます。

データの三角測量：ソースを変化させる

デンジンはデータの三角測量を3つのサブタイプに分類しました。使用したサブタイプを具体的に命名することで、曖昧な主張を検証可能な主張へと変えることができます。学術誌『Journal of Social Change』の2018年のレビューには、データの三角測量には、時間、空間、そして人の3つのサブタイプがあると明確に記録されています。

時間

異なる時点で同じ種類のデータを収集します。プログラムの開始時にコホートにインタビューを行い、6ヶ月後に再び行います。これにより、得られた知見が安定した特徴であったのか、それとも特定の瞬間のスナップショットに過ぎなかったのかが明らかになります。これは、混乱期に行われる研究において極めて重要です。

空間

異なる場所や環境で同じ種類のデータを収集します。1つの病院だけでなく、3つの病院で同じインタビュープロトコルを実施します。もしある結果が1つの施設でのみ見られた場合、それは現象そのものではなく、その施設に関する何かを学んだことになります。

人

同じ事柄について、異なるタイプの人々からデータを収集します。デンジンはこれを個人、グループ、または集合体のレベルで機能するものとして位置づけました。同じ退院プロセスについて、看護師、医師、そして患者に話を聞くのが標準的な例であり、彼らの間の意見の相違こそが、通常その研究の価値を生み出す部分です。

手法の三角測量：手法を変化させる

これには、無料のガイドブックではほとんどカバーされていない、デンジン自身が後から追加したのではなく最初から提示していた分類があります。それは、手法の三角測量には、「同一手法内」または「異種手法間」があるということです。

同一手法内（Within-method）

単一のアプローチの中で複数のテクニックを使用します。例えば、同じインタビューガイドの中で2つの異なる質問形式を用いたり、クローズド質問とオープンエンドの自由記述の両方を含むアンケートを実施したりすることです。1つの大枠の手法にとどまり、その中での引き出し方を変化させます。費用が抑えられ、迅速に行えますが、効果は弱くなります。なぜなら、共通する手法が収集するすべてのデータに対して依然として独自の方法論的限界を課すからです。

異種手法間（Between-method）

同一の現象に対して、真に異なる手法を使用します。インタビュー、観察、そして文書分析を組み合わせることなどです。これがより強力な形式である理由は、まさにそれぞれの方法が互いに関連のない形で限界を持つためです。人々が語ること、観察されている間に行うこと、そして文書に記録されたことは、1つの事象の3つのバリエーションではなく、3つの異なる歪み方を示します。

また、よくある誤解として注意すべき点ですが、手法の三角測量は「混合研究法（ミックスメソッド）」と同じではありません。混合研究法は、独自の統合および順序決定を伴う、全体的な研究デザインとして量的コンポーネントと質的コンポーネントを組み合わせるものです。手法の三角測量はより狭いアプローチであり、完全に質的研究の内部だけで完結させることができます。

あなたの研究に必要なのはどちらか？

手配が最も簡単な方法から始めるのではなく、最も懸念している脅威から逆算して進めましょう。

もしあなたの懸念が	使用すべきは	理由
サンプルが狭すぎて一般化できないこと	データの三角測量（「人」のサブタイプ）	異なるグループを追加することで、その知見が他でも通用するかを検証できるため
その期間だけ真実だった可能性があること	データの三角測量（「時間」のサブタイプ）	2回目のデータ収集によって、安定したパターンと一時的な瞬間を区別できるため
この1つの組織に特有の奇妙な特徴である可能性があること	データの三角測量（「空間」のサブタイプ）	2つ目の場所を調べることで、環境特有の要素と現象そのものを区別できるため
人々が私に望ましいと思っている回答をした可能性があること	手法の三角測量（異種手法間）	観察や文書は自己申告に依存しないため
インタビューガイドが参加者を誘導してしまった可能性があること	手法の三角測量（同一手法内）	同じアプローチ内で異なる形式で問いかけることで、ツール自体をテストできるため
自分自身のフレームワークをデータに押し付けている可能性があること	調査者または理論の三角測量	ここにある2つのいずれも、分析者のバイアスには対処できないため

最後の行は、両方の手法における厳然たる限界を示しています。ソースや手法をいくら変化させても、1人の人間が1つの理論的レンズを通してすべてをコーディングしたという事実には対処できません。それが懸念事項である場合は、まったく異なるタイプの三角測量が必要になります。

両方を使用すること、そしてそのコスト

多くの優れた研究が、2つの場所で集められたインタビュー、観察、そして文書など、両方を併用しています。これは質的研究プロジェクトにおいて最も説得力のある構成ですが、同時に研究計画において日常的に過小評価されがちなコストがかかります。

そのコストとは、フィールドワークの時間だけではありません。追加されるソースや手法のすべてが分析作業を乗算的に増やします。なぜなら、統合はデータ収集とはまったく別のタスクだからです。データセットをどの段階で融合させるか、どのように比較するか、そして矛盾が生じたときにどう対処するかを決定しなければなりません。これを適切に行うということは、調査結果を「一致」、「部分的一致」、「沈黙（一方にしか現れない）」、そして「不協和（不一致）」に分類することを意味し、これは最後に書く数行のパラグラフではなく、真に分析的な作業です。

よくある失敗パターンは、3つの異なるデータを収集し、それぞれを別々に分析し、互いに全く対話のない3つの連続したセクションで報告する研究です。それは三角測量ではありません。ただ3つの小さな研究をホチキスで留めただけであり、審査員にはすぐに見破られてしまいます。

メソッド（方法論）セクションにどちらかを記述する方法

パラグラフには4つの要素を含めるべきですが、ほとんどの草稿には最初の1つしか含まれていません。

タイプとサブタイプを明記する。 「この研究では三角測量を用いた」ではなく、「3つの参加者グループを用いた、人の枠組みにおけるデータの三角測量」または「半構造化インタビュー、非参加型観察、および文書分析を組み合わせた異種手法間の三角測量」と記述します。

何を一定に保ったかを述べる。 これこそが、あなたがその違いを理解していることを証明する要素です。データの三角測量では、プロトコルがグループ間で同一であったことを説明します。手法の三角測量では、3つの手法すべてが同じ現象を対象としていたことを説明します。

データセットがいつ融合したかを述べる。 分析時か、解釈時か、あるいはその両方か。

不一致にどう対処したかを述べる。 1文で十分ですが、これがないと非常に目立ちます。

「データの三角測量は『人』のレベルで用いられた。同じ半構造化プロトコルが看護スタッフ、医師、および退院患者に適用され、3つのデータセットは別々にコーディングされた後、解釈の段階で比較された。アカウントが乖離した部分については、その乖離を解消するのではなく、乖離したまま保持し分析した。」

自身の疑問に答える軸を選択する

選択すべきなのは、2つのテクニックのどちらかではありません。自身の研究に対する2つの問いのどちらかです。つまり、「間違った人々に聞いてしまったこと」を心配しているのか、それとも「間違った方法で聞いてしまったこと」を心配しているのか、ということです。これに率直に答えれば、自ずとデザインが決まり、自己弁護的ではなく、意図が明確に伝わるメソッドセクションのパラグラフを書くことができます。

より広い全体像をまず把握したい場合は、質的研究でなぜ三角測量が使われるのかを解説した関連記事をご覧ください。デンジンの4つのタイプすべてと、三角測量が実際に何を証明できるのかという議論をカバーしています。どちらも同じ実践的なゴールにつながります。それは、他の研究者があなたの研究を再現できるほど具体的な方法論（メソッド）セクションであり、あなたのデザインがサポートする範囲内に留まる主張です。