Development of new methodology of community diagnosis with community residents using GIS and photovoice

2018 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 16K15986
• Research Institution: Keio University
• Principal Investigator: 永田 智子 慶應義塾大学, 看護医療学部(藤沢), 教授 (80323616)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 成瀬 昂 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 講師 (90633173)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: 地域診断 / 地域特性 / GIS / フォトボイス

Outline of Annual Research Achievements

2016年度には、2基礎自治体を対象地区として、Community as partner modelを基盤とした地域診断を行った。地域のコア（人口集団）のアセスメントでは、Arc GISを用いて、地域内の人口集団の分布を俯瞰するデータを作成した。人口分布を示す方法として、小地区（丁単位）別集計、メッシュ（一辺250m正方形）別集計の2通りがあるが、都心部の市町村程度（5km四方程度）の広さの場合、メッシュ別集計では人々の生活圏域を無視した集計となり、実際に地区踏査で得た人口集団の密度・にぎやかさ等を表現できないことを確認した。また、地域のサブシステム（人々を取り巻く環境）のアセスメントでは、GISを用いてサブシステムに該当するデータを地図情報化してから、各小地区（丁単位）を地域全体の中で相対的に評価した。その結果を受け、複数の小地区を選定した後、地区踏査・フォトボイスによる情報収集を行った。フォトボイスでは、学生が印象に残った地区の様子を写真に撮り、それを大学で改めて教員・他学生に説明・共有することで、写真データにテキストデータが追加され、定性的データを加えた分析が可能となることを確認した。
2017年度には前年度の成果を踏まえて保健師修士課程の地域診断とプログラム評価のためのロジックモデル開発を行った。これにより住民のニーズに対して、既存事業が相互に補完しながら対応している様子を可視化することができた。
2018年度には、行政主導のコミュニティアセスメントに協力する形で研究を進めた。1自治体を対象とし、行政担当者とのヒアリングを通して、地域特性を踏まえた住民の外出状況と促進要因の検討という課題を設定し、高齢者の各種データと地理情報を入手するとともに、地域特性についての情報収集を行い、行政へのフィードバックを行った。