テキストマイニングを援用した看護研究の動向：分析方法を中心に

• Published in: 日本看護研究学会雑誌 Vol. 45; no. 2; pp. 2_177 - 2_199
• Main Authors: 今井, 多樹子, 川畑, 貴寛
• Format: Journal Article
• Language: Japanese
• Published: 一般社団法人 日本看護研究学会 20.07.2022
• Subjects: テキストマイニング; 分析方法; 看護研究; 研究動向; 質的研究
• ISSN: 2188-3599; 2189-6100
• DOI: 10.15065/jjsnr.20220411161

本稿はText mining（TM）の概要，TMを援用した看護研究（学術論文）の動向，TMを援用した看護研究の主な分析方法を述べた。医学中央雑誌Webにより，キーワード「テキストマイニング」による主題検索を行った結果，学術論文57件を分析対象とした。TMを援用した論文は，大学に所属する研究者による【看護教育】に関する調査研究が多い傾向にあった。データ収集源は，質問紙（自由記述）が最も多かったが，サンプル数からTMが得意とする大量のデータ処理とはいえない傾向にあった。最も援用されたTMソフトウェアは，KH Coderであった。TMを援用した主な分析方法は，言及頻度分析，言葉同士の関係，多変量解析（主成分分析，クラスター分析）であり，TMの中心的な分析手法であった。特に，多変量解析は，構成概念化の一助として行われていた。【看護教育】【看護管理】関連の研究は，TMとの親和性が高いことが考えられた。