機械学習を用いたテキストの量的研究と質的研究との混合研究法的アプローチ

• Project/Area Number: 24K13658
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58050:Fundamental of nursing-related
• Research Institution: Miyazaki Prefectual Nursing University
• Principal Investigator: 中尾 裕之 宮崎県立看護大学, 看護学部, 教授 (40336293)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000); Fiscal Year 2027: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000); Fiscal Year 2026: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2025: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000); Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
• Keywords: テキストマイニング / 混合研究法 / 機械学習

Outline of Research at the Start

近年，テキストを量的に分析する手法が看護研究において用いられるようになってきた。このような量的研究と従来から行われている質的研究には，それぞれ得意とする特徴や利点，欠点がある。本研究では，テキストを量的に分析する手法と質的研究手法の比較を行い，両者の特徴や利点等を整理することによって，研究者が目的に合わせて，研究手法を選択できるようにする。さらに，混合研究法の一つとして，質的研究と量的研究の融合可能性を探り，特にテキストの量的研究手法に機械学習を用いることにより，質的研究の大量テキストデータへの適用を目指す。