Book Meter Reviews

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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• まつを

  読了日：2016/12/16

  研究計画を進めるなかで生じるバイアスの問題や、たくさんの観察数の必要性などを数式による証明や統計学による視点で解説している点は教科書的でわかりやすい。しかし、社会科学の方法論をビジネスで活用したいと本書を手にとった者にとっては、少し期待に答えられない内容でもあった。限られた時間とデータとコストから因果推論を求められるビジネスの世界で、不確実性は常に付きものだからだ。とは言え、本書の理解は社内に於ける分析担当者のスキルアップと分析結果の信頼性向上につながることは間違いないと思う。

• 富士さん

  読了日：2022/06/24

  研究なんていつも資源も時間も機会も足りない。でも諦めず、今あるものを使って何ができるのかが冷静に説かれています。完璧なんて不可能だけど、完璧に近づくべく、少しでもにじり寄る努力をする義務が研究者にはある。批判の余地は一切ありません。ただ、ちょっと不満がある。本書はあるべき説得の方法を研究に当てはめていく立場ですが、説得力を持った研究からあるべき方法を取り出す立場もあっていいのではないかと思うのです。本書の立場では、過去人類の知の蓄積に貢献のあった、多くの営みが排除されてしまうのではないかと恐れるのです。

• izw

  読了日：2022/05/20

  先端IT活用推進コミュニティ（AITC）のコンテキストコンピューティング研究グループ（CC研）で、人文科学・社会科学の研究が参考になるのではないかという興味で、輪読することになった。因果関係があるらしいと仮説を立て、それを検証するのが基本だが、実験ができないことが多く、根拠となる観察できる事実を集めて論証する。根拠の集め方が重要で、いろいろな手法・考え方があり、間違った方法を取らないためのガイドである。取り上げられている例が面白く、著名なマイケルポーターの研究にも欠陥があると指摘されていたりする。

• ぽん教授（非実在系）

  読了日：2016/10/22

  統計学的な発想をベースとし、かなり定量研究側からの意見を投げまくるため、観察するデータnを増やすことと観察可能な含意についてのトレードオフ性の問題やら、モデルの線形性の仮定大前提だとかの問題が残ってしまう。また、本書自体がまとまりが悪いためもっとわかりやすい方法論の教科書が多くある現在においては学習効果を期待して読んではいけない。以上の欠陥があるものの、同じ勁草から出てる『社会科学の方法論争』など他の方法本を読むにあたってのたたき台となる内容であり、その意味での古典としての地位は揺るがない。

• Ryueno

  読了日：2013/08/20

  雑なまとめ方をすると、定性的研究においても定量的研究と同様の発想が必要だとしていて、「Nを増やせ」というのが本書の主たるメッセージの一つである。だが、定性的研究と定量的研究の間ではそもそも物事についての認識が異なるということを踏まえると(定性は決定論的、定量は確率論的)、単純に定性的研究に定量的な発想を取り入れればよいとするKKVの発想にはやや違和感を覚える。ただ、観察可能な含意を増やすというのは定性的研究でも必要だと思うし、本書を読む価値がないかというとそんなことはないと思う。

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