このセクションは、Patrick, A, Mello (2021) Qualitative Comparative Analysis An Introduction to Research Design and Application, Georgetown University Press の第2章 (Box 2.1, Box 2.2)、第5章（Box 5.1, Box 5.2)、そして第8章（Box 8.1, Box 8.2, Box 8.3)の囲み(Boxes) で紹介されている、さまざまなタイプのQCAを適用しておこなわれた研究例紹介の日本語版を紹介しています。
原著者のMello氏がご自身の研究ネットワークを通じて、各分野を代表する研究者にそれぞれのQCAを用いた研究の舞台裏を明かしてもらっています。
環境協力が国家間の平和の構築をうながす（「環境平和創造」）ということは長きにわたって研究者の間で信じられてきました。ただし、この仮説に関する事例間をまたいだエビデンスは皆無でした。このリサーチ・ギャップを埋めるため、私はマルチメソッドによるリサーチ・デザインの文脈でQCAを採用することにしました (Ide, 2018)。具体的には、（信頼の醸成や相互依存関係の生成に寄与するかもしれない）協力的な環境協定と国際的な対立関係の終結との間の関連性について研究することを目的としました。
ここで、まず、サンプルに含まれる可能な限りすべてのケースについて、オッズ比検定を実施しました。その結果、環境協定の締結と対立関係の解消の間には、弱いながらも有意な関係があることが示されました。そこで得たオッズ比と既存の文献に基づいて、私は環境平和創造は文脈に大いにきく依存すると結論づけました。
ここからがQCAの出番です。私はサンプルの中から敵対関係にある国同士が環境協力協定を締結した20のケースを選び、そのうち（協定締結後5年以内に）敵対関係が解消した6ケースとそのような結果が生じなかった14ケースを峻別するための条件群を特定しました。QCAの結果、環境への高い関心、政治的安定、保全協力の組み合わせが、環境平和創造に十分であることが明らかになりました。
私の考えでは、マルチメソッドによるリサーチ・デザインを採用したことが査読者に納得してもらう上での鍵になりました。1946年から2010年までの間に観察された二国間対立の全ケースの数は、QCAを用いて分析するには余りにも大きすぎたかもしれません。また、20ケースのみで研究に着手するとなると、この研究の主要な説明変数である「協力的な環境協定」が変動を示さなくなるので、実行不可能な状態に陥ります。そこで、「〇〇だったか否か」に関わる問いに答えるためには統計的手法を用い、「いつ」あるいは「どのようなコンテクストで」という問いに対してはQCAを適用することにしました。
これに続いて、敵対関係が解消した6つのポジティブなケースについてデスクリサーチによる定性調査をおこなったところ、QCAの結果が大きく改善されました。たとえば、QCAによって示された因果関係を説明する一方で、環境協定が対立関係の和解プロセスの触媒ではあってもその起爆剤たり得ない（したがって、「どのように」という質問にも答えることになります）ことも確認しています。これらに加えてケーススタディでは、QCAで説明することのできない1つの結果を「偽陽性」として特定し、「既存の非公式な環境協力」という関連性のある原因条件を新たに追加することになりました。
このように、QCAはマルチメソッドによるリサーチ・デザインへの適用において非常に大きな可能性を秘めています。ただし、これは必ずしも簡単なことではありません。たとえば、表面的であると見なされがちな分析を3回行うよりも、綿密な分析を1回行った方が良いのではないかと査読者が懐疑的になることもあるでしょう（実際、私のケースでもそうでした）。そのような場合には、豊富な参考文献を用いつつ、簡潔な記述を心がけ、情報量豊かなオンライン付録を順位しておくと役に立つでしょう。また、統計的手法やケーススタディには詳しくてもQCAに慣れ親しんでいない査読者も少なくないので、マルチメソッドの研究デザインのほかの部分と比べて、より包括的にQCAを紹介する必要があります。
Tobias Ide: Murdoch University
ここ数十年、一般人も専門家も同様に、精神疾患に関する複雑な生物心理社会モデルを支持するようになっています。そこでは、個別の生物学的、社会的、心理的な要因が病気の原因になりうるという見方が否定されます。言い換えれば、多くの人々は1つあるいは2つの考え方のみに拠らず、いくつかの考え方が交差した考えを支持しているということです。精神疾患に関する考え方は、「複数の理論が直接的に矛盾することはなく、したがって（独立変数として）実際に競合することはない」という設定に置かれてるといえそうです (Ragin, 2008b, 179)。
スティグマが実際にどのように作用するのか、どうすればよりよく理解できるのでしょうか。スティグマを分析する際には、よりコンティンジェントな、つまり偶発性を考慮にいれたアプローチをとることが必要なのではないかという結論に至りました。私たちは、信念を独立した実体として扱うのではなく、信念を構成する要素には還元できない、精神疾患の「因果の物語」の組み合わせとして概念化することを目指しました。QCAは、条件と結果の間に見られる極めて偶発性の高い経路を明らかにするのに適した方法です。
QCAを用いたリサーチ・デザインをおこなう上で私たちにとって最も大変だったことは、fsQCA(ファジーセットQCA)のロジックと分析手順を習得し、QCAのベストプラクティスの検討をおこない（例えば、Schneider and Wagemann, 2010）、ユーザが作成したStataパッケージであるfuzzyを用いてfsQCAを実装する（Longest and Vaisey, 2008）こと以上に、読者に対してこの研究方法についての説得力をもった簡潔な説明を提供することでした。回帰分析をおもな手段とする計量派の研究者に対して、QCAの有用性を直感的に理解してもらうにはどうしたらよいのでしょうか。QCAの世界には、「説明される分散」という分析用語はありません。
共分散やクラスター分析にもとづく定量的手法では、変数群とその関係を「ブラックボックス」として扱っています。そのため、どの変数が結果に関連しているか、あるいはどのような条件のもとでそうした関連性が生じるかについて明らかにすることは不可能ではないにしても極めて困難です。私たちが逢着したのは、まさにこのような理解だったのです。そこで、リサーチ・デザインのプロセスを一周回って戻ってくることになりましたが、この論文では、回帰分析を追加的に用いることにしました。これにより、QCAにもとづく解決策がスティグマのばらつきを説明し、さらにはそれらの解決策を構成する個別の考え方にもばらつきがないことを示しました。
この研究のピアレビューによる査読プロセスはかなり長い道のりになりました。投稿論文がリジェクトされただけでなく、修正後の提出を求められていた原稿が再提出後にリジェクトされることもありました。査読者の皆さんは私たちのアプローチを有望視していましたが、その一方で QCAとは何か、QCAを通じた私たちの重要な発見をどのように説明することができるのかといった点について、多くの思慮深い質問を投げかけてくれました。こうした一連の問いがあったからこそ、関心をもつより多くの研究者に対して説得力をもつ論文をまとめることができたのです。
この論文を具体的な社会問題に結びつけようとした時、私たちにとって転機となったのは、精神疾患の捉え方における「生物学的転回」をQCAを通じて明らかにできることに気づいたことです。「精神疾患は他の病気と同じである」というのに、なぜ社会的な受容が進まないのでしょうか。生物学的な説明が一般的になったからといって、非生物学的な説明が世間一般に重要でなくなったわけではないのです。生物学的説明と非生物学的説明が連動して、精神疾患とみなされる人々から社会的距離を置きたいという人々の願望を構造化しているのです。
Mathew A. Andersen: Baylor University
Sarah K. Harkness: University of Iowa
政治的リーダーシップの研究者や学生たちは、「政治的リーダーの信念、ひいては彼ら・彼女らの政治的反応に影響を与える要因は何か」という問いに長年頭を悩ませてきました。文献を読めば、さまざまな条件群が政治的リーダーの信念の変化に影響を与えるという点において一般的なコンセンサスが得られていることがわかります。それらの条件は、環境条件から個人的な性格まで多岐にわたります。いくつか例を挙げれば、「危機的状況」、「党のイデオロギー」、そして「リーダーの人格とモチベーション」などがあります（Swinkels, 2020b）。研究者たちの間では、さまざまな要因が政治的リーダーの信念の変化をうながす役割を果たすと認識されていますが、その過程における因果複雑性を実証した研究は皆無といってよいでしょう。
そこで私は、さまざまな要因の相互作用とそれらが政治的リーダーの信念の変化に及ぼす影響を分析する方法を探す冒険を始めたのです。「すべての道はローマに通ず (私の研究の文脈では「ブリュッセルに通ず」ですが・・・）」の通り、ある結果に至る複数の経路を導き出したいと願っていた私にとって、QCAまさに私が求めていたピッタリの方法だったわけです。
この研究（Swinkels, 2020a）のために、ユーロ圏危機の時期における経済ついての中核的な信念にまつわるデータを得ることのできた、EUの政治的リーダー12人を選択しました
（Van Esch et al., 2018）。これらのリーダーたちを選ぶ際に用いたのは、内需主導型と輸出主導型の成長モデルをもつ国のリーダーなど、「最も異なる (most different)」基準です。それぞれのリーダーの経済に関する信念がケインズ主義よりのものなのか、それともオルドリベラリズム（オルド自由主義）よりなのか、そしてユーロ圏の危機を通じてこれらの信念がどのように変化したかを分析しました。
これに続いて、どのような政治的・経済的条件の組み合わせが、リーダーたちの間で観察された信念のさまざまな変化という結果に影響を与えたかを知りたいと考えました。私の研究では異なるタイプの信念の変化を設定していましたが、QCAを用いることでそれらのそれぞれに至る異なる経路を系統的に分析することができました。これらの原因条件の設定にあたって、私は量的データと質的データの双方を使用しました。このように、異なるタイプのデータを用いて分析できる点もQCAの理想的な特徴といえます。
この研究を通じた私の発見は、EUの個々の政治的リーダーの直面する社会経済的状況が、それぞれの経済に関する信念に影響を与えるという考え方に根拠をもたらすことができた点です。ユーロ危機の期間を通して、それぞれの政治的リーダーたちが対峙していた一連の社会経済的状況は異質なものであり続けたため、リーダーたちの信念が収束する機会は制約され、ユーロ圏危機のもとでのリーダーたちによる共同意思決定をさらに複雑なものにする可能性もありました。
さらに、私の研究では、既存の学術文献（Culpepper, 2014; Schoeller, Guidi, and Karagiannis, 2017; Van Esch, 2014）でも共通して見つかっている逸脱事例に対する代替的な説明に踏み込むこともできました。それらの代替的な説明のひとつは、個々のリーダーの信念に対して、より広義なヨーロッパの政策言説が影響を与えているというものでした。私はこの発見をもとに、リーダーたちの信念の変化の起こる理由とそのタイミングに関する実証研究をのちに実施しました。
これは私の個人的見解ですが、私自身も含むEUの危機におけるリーダーシップを専門領域とする研究者の間では、QCAを採用することで、特定のリーダーシップという結果を生じさせるさまざまな要因の影響を体系的に追跡するための確固たる方法を手にできることになります。QCAを用いることで、一方では、この専門領域における従来の方法論のアプローチに因果複雑性の考え方がもたらされます。他方では、そのような因果関係のパターンを分析するための体系的な手法が提供されます。さらに、QCAは、過程追跡 (process tracing) やその他の高度な事例研究の手法を用いてさらに掘り下げる対象となる興味深いケースを特定するためにも力を発揮します。（マルチメソッドを用いたリサーチ・デザインについては、第2章を参照してください）。
Marji Swinkels: Utrecht School of Governance, Utrecht Univresity
気候変動によって、全球レベルでより頻繁で極端な、そして激甚的な気象現象がもたらされるといわれています （Allen, Dube, and Solecki, 2018）。理論的には、そうした異常気象が発生することで、政策主体がそれらに集まる関心を利用して気象変動への適応やその緩和を指向する新たな政策を導入する機会が生じることが予想されます（Birkland, 2006)。この研究では、2012年から15年の間に発生した局地的な異常気象の15ケースを選択し、ファジー集合質的比較分析（fsQCA）をおこないました。そのねらいは、異常気象の出来事の発生後に新たな政策が採用された場合の条件と採用されなかった場合の条件の双方を明らかにすることでした（Giordono, Boudet, and Gard-Murray, 2020）。
この研究でfsQCAを採用したのは、いくつかの理由によります。第一に、政策転換や気候変動に向けた政策に対する選好に関する基礎的な理論は、元来、集合論的な性格に特徴づけられています。いいかえると、いくつかの必要条件と十分条件が相互作用しながら組み合わさって政策変更の「レシピ (receipes)」を構成しているということです。第二に、この研究には中程度の数のケースが含まれており、従来の比較手法には多過ぎますが、QCAの適用には理想的であった点があります。第三の理由は、この研究では定量的データだけでなく、特定のケースに特化した豊かな定性的データも利用することができたことです。これらのデータにより、fsQCAの「ファジー」な特徴（0～1の間でスコアを割り当てる）を活用し、理論とエビデンスの間を行き来する対話に取り組むことができました。最後に、私たちが期待する「等結果性」の概念を分析に織り込みたかった点があります。この研究の文脈での「等結果性」とは、異なる原因条件の組み合わせが、主な関心の対象となる結果（政策変更の発生）あるいはその否定（政策変更の未発生）という同一の結果をもたらすことを意味します。
この研究に限ったことではありませんが、fsQCAを用いた分析をおこなうにあたっては、2つの大きな課題があります。QCAは中程度の数のケース (mid-N number)に依存し、個々のケースのについての深い知識を要求するデータ集約的な方法です。私たちの研究では、164件のインタビュー、4,500件以上の新聞記事と社説、そしてさまざまなソースから得たデータ（例：American Community Survey）をデータとして使用しました。理想的には、測定可能な指標に基づいてスコアを割り当てたいところです。たとえば、この研究の文脈では、異常気象の出来事の後に新たに採用された政策の数と種類を明示的に組み合わせて、政策の採用をスコア化しました。しかし、原因条件を操作化し得点化するためには、個々のケースについての深い知識と、分析の基礎となるデータが「いつ」、「どのように」特定のケースが集合への（非）帰属を示すのかについての理論的・経験的に適切な予想との間のバランスをとることが不可欠です。
この研究は、より大きな研究プロジェクトに関連したいくつかの研究のうちの1つであったことからも便益を得ることができました。具体的には、この研究チームは以前にも別の研究課題に取り組んでいた折に、別の一連のリサーチ・クエスチョンに沿ってfsQCAを適用した経験があった（Boudet et al.,2019）ため、事前の学習機会に恵まれていたといえます。こうした過去の研究のたとえば査読プロセスを通して、分析上の決定と結果を正当化するために網羅的な文書化が重要であることをすでに学んでいました。これは、本書を通して強調されている点でもあります（本書の第 10 章の表 10.1 に整理されています）。
さらに、競合する「条件指向」のアプローチを推進する研究者からの潜在的な批判を避けるために、「ケース指向」のアプローチの適用を選択したことを、事前に表明することを学びました（Thomann and Maggetti, 2020; 本書第2章も参照）。最終的には、この最後の課題、つまり、生まれたばかりで急速に変化する研究領域のコンテクストでfsQCAを適用することが、研究者にとって最も困難であることが判明するかもしれません。そのためには、オリジナルの開発者とその後に続く研究者の動機と推論を確かつつ、研究手法そのものと他の研究者の双方との批判的対話続けてゆく意思が求められます。
Leanne Giordono: Oregon State University
Hilary Boudet: Oregon State University
Alexander Gard-Murray: Harvard University
マルチバリューQCA（多値QCA / mvQCA）を用いた研究（Castillo Ortiz, 2017）は、ヨーロッパの高等司法関係者に関する私の研究系譜の一部を構成しており、その中で私は主に憲法裁判所と司法評議会について探求してきました。これらの機関に関する私の学術的研究は、法と政治の交差点にあり、これらの機関の設計の原因、意思決定のプロセス、司法全体に対する国民の認識への影響といった側面に焦点を当てています。
私はこれまで学術研究に携わる中で、質的比較分析（Qualitative Comparative Analysis : QCA）を主要な研究手法として用いてきました。実は、法律関係の研究でQCAの手法が使われることはあまりありません。法学・司法学の分野では前例がありますが、法学研究の分野では条件組み合わせを用いた手法の利用はまだ限定的です。私個人の見解となりますが、法学分野では教義的・理論的なものが優位にあり、実証的な研究手法が乏しいからではないか、と直感しています。QCAは、法的な力学や現象を理解しようとする研究者にとって、非常に大きな可能性を秘めているだけに、残念なことです。
ここで紹介している私の論文では、結果の生成における説明条件間の相互作用を理解したいと考え、QCAを使うことにしました。私が探求したい現象、つまり、司法審議会による裁判官の独立性の軽視に対する裁判官の認識には、構成的因果関係があると当初から仮定していました。これは、私が事前に調べたあるケース、とりわけ特にスペインのケースの予備知識に基づいたものでした。スペインでは、司法審議会が強大であることと、その委員の任命制度が政治的すぎると批判されていることという2つの興味深い状況が重なっていたのです。
QCAは、このような説明条件間の相互作用を体系的かつ厳密に理解することを可能としてくれました。この論文では、マルチバリューQCA(mvQCA)を使用しました。なぜこのタイプのQCAを採用したかというと、例えば、司法審議会の委員の任命制度は、政治的、非政治的、あるいは両者のハイブリッドに分類され、その性質上、多変量であったためです。
この論文によって提示されたエビデンスは予備的なものであり、その結果を確認するためには、とくに個々の裁判官のレベルでの分析や、より質の高いデータを用いた研究が今後必要となってくるでしょう。ただ、私は、この論文で得られた知見は興味深いものであり、司法審議会に関連する重要な何かを語っていると考えています。とくに、政治家や利益団体に支配された強力な司法委員会など、司法委員会の特定の制度設計は、裁判官の独立性の自己認識にマイナスの影響を与える可能性があり、そのような制度設計は再考されるか、単に回避されなければならないかもしれないことを、この論文は示唆しています。このように、QCAは、エビデンスに基づく評価や法・政治制度の設計にも強い可能性を持っているといえます。
Pablo Castillo-Ortiz: School of Law at the University of Shefield
熱帯地方の森林破壊は、現代の最も根強い環境・社会・経済問題の一つであり、複雑な国内・国際政治、経済、力関係に埋め込まれた問題です。2000年代初頭、国連気候変動枠組条約のもと、森林減少・劣化の回避などによる排出量削減のためのグローバルなメカニズム（REDD+と呼ばれる）が導入されました。その直後、私たちは、森林減少を効果的に食い止めるための政策変更を促す（あるいは妨げる）要因は何かを研究する機会（資金、そして熱帯地方で何十年も森林減少問題に取り組んできた仲間の幅広いネットワークへのアクセス）に恵まれることになりました。
国際森林研究センターが主導するREDD+に関する世界的な研究活動の一環として、私たちは、ケーススタディや制度、言説、政策ネットワーク、政策文書の分析を通じて、15か国の比較分析を設計しました（Brockhaus et al.,2017; Korhonen-Kurki et al.,2014 ）。私たちがこの研究のためにQCAを選んだのは、炭素削減に有効かつ費用対効果が高く公正なREDD+政策の設計、実施と成果を達成するための複雑で多様な経路について、政策と実践に有用な情報をもたらすうえで必要な厳格な分析を提供しうるアプローチだからです。
各国の専門家は、2段階QCAにおいて、リモート条件（遠隔条件）とプロキシ条件（近接条件）として取り入れる要因の特定、選択、評価において重要な役割を果たしました。彼らは、自分たちのケースについて第一段階の条件評価をおこない、その後、すべての評価について合同ワークショップ形式で議論し、比較をおこなった。このプロセスを通じて、各国の専門家は自らのケース知識を他の国のケースと照らし合わせることができました。一方、グローバル・レベルのプロジェクトコーディネーターや研究者たちは、ケース横断的に俯瞰する力を伸ばすことができました。これは、各条件の指標や閾値を共同で理解し、評価における整合性を確保するためにとくに重要であると考えました（60人以上の国の専門家が参加しました）。データ収集と評価は、2012年、2014年、2016年に実施され、さらなるラウンドが現在も進行しています。
私たち研究者にとって、この研究に見るQCAの利点の一つは、理論を見失うことなくデータを構造化し、ケースを具体的に把握することができたことです。2段階のQCAは、より広範な制度的環境（リモート条件 / 遠隔条件）と、主に政策分野のアクターに関連する要因（プロキシ条件 / 近接条件）についての私たちの理論的仮定を反映したものです。プロキシ条件（近接条件）は結果に近く、時間の経過とともに不安定になる傾向があります。
私たちの研究でのQCAを用いた分析の最大の課題は、REDD+の政策領域の安定性の欠如とそのダイナミクスであり、同じ指標で一貫して成果を測定することが困難だったことです。国ごとの森林破壊による排出量（tCO2）の削減で成果を測定することが理想的ですが、私たちの分析は、国レベルでのREDD+の成果を測定するには早すぎました。そのため、プロセス指向の成果を用いることで、この問題の解決を図りました。その際、成果の有無を説明するための原因条件と重ならないよう、評価基準を慎重に定義する必要がありました。また、政策分野の発展を反映させるため、第2ラウンドと第3ラウンドでは、肯定的な評価の閾値を高くしました。また、新たな知見や議論に基づき、他の条件も分析に加えました。これにより、各年度の個別分析の問題は解決されましたが、3回のデータ収集時点間の比較は困難となりました。
この研究において私たちが直面したもうひとつの課題は、出版物や研究報告においてQCAの適用を説明する際に、REDD+に関心がありながらQCAを知らない読者（および査読者）にとっては十分にわかりやすく、一方、QCAを知る読者にとっては特定の専門用語から始めて十分に詳しくなるようにすることでした。その結果、ケースを増やしてほしい、減らしてほしい、手法の考察を増やしてほしい、減らしてほしいという矛盾したレビュー結果が知らされることもありました。私たちは、方法、とくに2段階QCAの適用と私たちのテーマ領域について、査読者からもっと学びたかったのですが、この2つの組み合わせはなかなかありません。私たちのアドバイスは、方法の適用について健全な審査を提供してくれる査読者を慎重に検討して提案することです。
Maria Brockhaus:University of Helskinki
Jenniver Sehring:IHE Delft
Laisa Korhonen-Kurki:University of Helsinki
Monica Di Gregorio: University of Leeds
EU加盟国の間では、類似した国益、同盟関係、そして国内政治のシステムが共通に見られますが、各国の軍事的関与のパターンは大きく異なっています。私の論文(Haesebrouck, 2017a）では、QCAを採用し、どのような条件の組み合わせがEU加盟国の軍事作戦への参加を動機付け、あるいは阻害しているのかを探りました。なぜ私がQCAを適用したかというと、軍事活動への参加は国際レベルと国内レベル双方の条件の複雑な総合作用から生じるということが先行研究の中で示されていたからです。QCAは複雑な因果関係（多重接続的因果関係）を捉えることができるため、私の研究課題の解決にとりわけ適しているといえます。
私は5つの軍事作戦に対するEU加盟国の貢献度について分析を実施しました。この研究で選んだ5つの軍事作戦とは具体的には、EUFORコンゴ、EUFORチャド、UNIFIL、2011年のリビア介入、そして自称「イスラム国」に対する空爆です。この分析に先駆け、可能性の原則（ネガティブなケースは結果が出る可能性がある場合のみ対象とする）に従い、作戦に参加するために必要な軍事力を持つEU加盟国を抽出しました。その結果、加盟国と作戦の組み合わせは、109組となりました。
QCAで用いる説明条件を見出すため、私は軍事介入に関する学術文献のレビューをおこないました。この作業を通して、妥当と考えられる22個の説明条件の候補を抽出しました。一般的にQCAでは4~7個の説明条件を用いるので、私はあまり知られていないコンフィギュレーション（組み合わせ）手法である MSDO / MDSO (1) を採用して説明条件の選択をおこないました。この方法は、文字通り、類似の結果を持つ最も異なるケース間の類似性と、異なる結果を持つ最も類似したケース間の差異を見つけることができる方法です。MDSO / MSDOによる分析の結果、22個の説明条件候補のうち、どの条件が最も大きな説明力を潜在的に持っているかが明らかになりました。これにしたがって、QCAで一般的な3～7条件の説明条件を含む12個の代替モデルを作り、検証しました。最終的には、理論的一貫性があり、最も多くのケースを説明でき（被覆度が高く）、矛盾の少ない真理値表を作成することのできる4条件によるモデルを採用することにしました。
ここで生成した真理値表の16行（4条件のため2の4乗の論理的に可能な組み合わせ＝真理値表の行がある）のうち、６行は矛盾する組み合わせによって構成されていました。これらの行の結果欄をコーディングする際、私は一般的なパターンから逸脱しているケースに着目しました。すると、それらの逸脱ケースの多くは、個々のケースに固有の特異な状況によって説明できることに気が付きました。
たとえば、ポルトガルは2011年のリビア介入に参加していませんが、原因条件の組み合わせとしては軍事参加した14のケース(EU加盟国）と同じ真理値表の行に含まれています。ここで、ポルトガルがなぜリビア介入に不参加だったかというと、当時の同国は国内の政治危機という特異な状況のもとに置かれていました。そのため、私はこの真理値表の行の結果スコアに「1=参加」を割り当てることにしました。
さらに、ISISに対する空爆への不参加についても逸脱ケースが多いことを発見しました。そこで、この軍事作戦にのみ関係する2つの説明条件 — 「憲法上の制約」と「外国人戦闘員の存在」― をとり入れて、別の分析をおこなうことにしました。すると、軍事参加の有無についての解は、4ケース中3ケースの結果が4つの条件で説明でき、ISISに対する空爆を個別に分析した場合は5ケース中4ケース以上の結果が得られることがわかりました。このようにMDSO/MSDOとQCAを組み合わせることで、5つの軍事作戦におけるEU加盟国の軍事参加のパターンについて、簡潔な説明に到達することができました。
Tim Haesebrouck: Ghent Institute for International Studies at Ghent University
訳注
MDSO は"most different, similar outcome"の略語であり、結果が類似している集合内で条件のとる値が最も異なるケースを特定することをねらいとします。一方のMSDO"most similar, different outcome"の略語で、結果が異なる集合間で条件のとる値が最も類似しているケースを特定するために適用されるアプローチとしてとらえることができます。