2017.02.10取材・調査と記録について次に、テーマの現場となる場所で調べます。「ブログサービス」の現場はブログサービス会社であったりサーバー会社であったりです。実際に訪問するか、電話で取材するか、ネット上に情報が公開されているのならそれから得るか、等で調べます。先人がすでに調べてきちんと報告してある資料を引用することもあり得ます。無料ブログサービス、有料ブログサービスについて、テーマに関係があるか、または関係ありそうな情報を調べます。ネット上の情報を得ることならばともかく、訪問取材も電話取材も何度もはできません。少ないチャンスを生かしていろんな角度からいろんな情報を得ることにします。A社から「当社の無料ブログサービスは広告で収益を得ている」という情報を得たとします。広告非掲載の無料ブログサービスも存在します。広告非掲載のB会社からは「どこから収益を得ているのか」、「もし収益を得ていないのならどういう趣旨で営業しているのか」、という視点の情報も必要になります。この情報はA社B社のどこから得た情報か、を区別する必要があります。誰から得た情報なのかも大事です。電話取材やメールでの問い合わせも同様に、どのような立場の人が回答したのかによって情報の信頼度が異なってきます。調べていく間に時間が経過しますから、状況も変化し得ます。その時の情報が得られますが、ネット上で公開されている情報は古い可能性があります。従ってどのようにして得た情報かを区別する必要があります。自分が調査したのか、誰かが調査した結果を得たのか、の区別も必要です。それぞれの情報は、いつの情報か、どこの誰から得た情報か、どのようにして得た情報か、誰が得た情報かを明記する必要があります。取材では、その場で即時にメモ用紙やメモアプリを使い、自分で決めた記号を用いたりして速記します。メモアプリを使えば記入時の日時も記録されるため有用です(例えばiPad、iPhone用アプリのDrafts)。可能なら音声データや動画データでの記録もします。メモはその後完全な文章に直す必要があり、音声データにしても文章化する必要があり、事柄の項目ごとに記録を整理します。整理する際に自分の憶測を付け加えると創作となってしまいますから、あくまでも取材したり調べたりした事実からのみ成るようにします。異なった受け取り方ができないような一意の文章になるようにします。整理した記録には、その内容を一行にしたタイトルをつけます。取材の音声データや写真や動画があるならバラバラにならないよう、まとめの文章と同じフォルダに保存します。パソコンがMacの場合、Scrivenerという執筆アプリを使うと、文章と資料が一元管理できます。整理した記録にも、いつの情報か、どこの誰から得た情報か、どのようにして得た情報か、誰が得た情報かを明記します。tomo」のように書きます。事柄の項目ごとに記録を整理するとは、例えばA社で取材した時のメモに「無料ブログサービス収入源→現状広告のみ。現状広告のみで利益」というタイトルで「A社の無料ブログサービスは広告収入でペイできている」という内容の記録の2つになる、ということです。将来の収入源はビッグデータの活用」というタイトルで「A社の無料ブログサービスの将来の収入源には、どういうテーマに興味を持つ人がどの程度いるのかというビッグデータの活用を考えている。tomo」という内容、のようになります。日々行うべきことを、単に積み重ねて行うだけでは、細切れの空白の時間が生じてしまいます。この空白の時間を有効活用することを考えたいと思います。次に、整理した記録を、KJ法を使って統合します。以下KJ法の要約ですが、KJ法についての詳細は『発想法』をご覧ください。カードを用意して、カード一枚に整理した記録のタイトル一つを書き込みます。川喜田二郎氏によって考案された、思考したいテーマに関する数多くのデータや意見等を統合して、新しい知見を得るための方法です。以降、データや意見等のことを、単にデータと書きます。基礎編KJ法やマインドマップという図解を使った思考・発想法がありますが、今回は思考・アイデア発想法に使える図解を描けるScappleというアプリと使い方の紹介です。前編ブログ記事の書き方は何通りもあるでしょう。思うところを徒然に書く書き方、SEOを考えた書き方、コピーライティングの技法を用いた書き方等々あると思います。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。※サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。上に表示された文字を入力してください。2017年3月192017年2月16ABOUTDataClockでは、主に人間を総合的に捉えた情報を発信しています。内容は、知的生産について、こころの問題について、身体等について書いていく予定です。DataClock=データ時計とは造語ですが、活用度が低くなった古いデータを掘り起こし、活用度が高いけれども拡散する時間が少ない新しいデータを広め、あたかも時計の針が時間軸に沿ったデータをかき回すように活性させたいというイメージで名づけました。DataClock.メニューDataClockについてプライバシーポリシーお問い合わせサイトマップホーム検索トップサイドバータイトルとURLをコピーしました。