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成功を決めるのは「才能」でなく「運」 驚きの研究結果発表 forbesjapan.com/articles/detai… 「将来最も大きな成果を得られる最善の資金分配法は、全研究者の間で均等に分配することだと分かった」
2018-04-28 23:27:18記事の元になったプレプリはこちら。 arxiv.org/abs/1802.07068
2018-04-28 23:35:47Forbes forbes.com/sites/adigaske… What Role Does Luck Play In Success?
2018-04-29 00:04:50おそらく元ネタの SA blogs.scientificamerican.com/beautiful-mind… The Role of Luck in Life Success Is Far Greater Than We Realized
2018-04-29 00:04:59そこでひかれている論文 arxiv.org/abs/1802.07068 Talent vs Luck: the role of randomness in success and failure
2018-04-29 00:05:10これは要するにマタイ効果的なものをいれたランダムウォークではピンクノイズ的出力がでてくるということをいってるだけで、それが研究者の実態であるとかそういうことは一切示されていない。
2018-04-29 00:12:19@Yh_Taguchi これ、適当な仮定をしたシミュレーションでそうだった、というだけで現実とは無関係であることはいっておかないと誤解されると思いますが、、、
2018-04-29 10:49:53@jun_makino まあ、確かに記事ではそこはちゃんと書かれてないですね。ただ、「現実と無関係」かどうかは微妙です。主張としては現実の分布が出たのでなんらかの可能性は示唆された、ということなのだと思います。
2018-04-29 12:02:41@Yh_Taguchi 現実の分布といっても、Lotka 則とは指数がずれているので、このモデルでは合わない、ということが示唆されていると思います。
2018-04-29 12:44:22@jun_makino そこはどこまであったら現実のモデルなのかというスタンスの問題でしょう。空間次元が違ったら指数が違うのはよくあることですよね。だからといって平均場が本質をついていないとは普通言わないと思いますが...。
2018-04-29 12:59:57@Yh_Taguchi つまりは空間次元が違うレベルで違うということですね?「将来最も大きな成果を得られる最善の資金分配法は、全研究者の間で均等に分配することだと分かった」は恐らく意味がないということになるとは思います。
2018-04-29 13:04:57@jun_makino モデルに空間が入ってないのは明らかな気がしました(間違っていたらすみません)。まあ、牧野先生が「恐らく意味が無いということになると思います」と言われるのは自由ですが、それはわからないと思いますよ、まだ。例えば、空間を入れたら結果がかわると誰かが結果を示せばまた別ですが...。
2018-04-29 13:07:48@Yh_Taguchi はい、ここで田口さんが「わからない」とおっしゃられる、ということで十分です。要するに、正しいと主張する根拠はないということですから。
2018-04-29 13:09:56@jun_makino 科学の結論はいつだって「わからない」ですよ。最後の結論は決してでないのだから。「絶対確実です」という人がいたらその人は科学者じゃない。今の牧野先生の言いようは失礼ですが「ニセ科学」の人たちと同じになっちゃってます。「科学者の間に議論があること自体、それが真実じゃない証拠」みたいな
2018-04-29 13:12:33@Yh_Taguchi すみません、適当なモデルでべきも合わない結果なのであってるかどうか分からない、ということに田口さんと私で理解の違いがあるわけではないと思うのですが、田口さんの理解は違うのでしょうか?
2018-04-29 13:15:16@jun_makino そんなことは最初っから自明なのでは。あの記事にもシミュレーションだとはっきり書いてあったし。そんな自明なことを言うために僕にコメントされたんですか? もっと違うことを言いたいのかと思っていました。
2018-04-29 13:20:25@Yh_Taguchi あ、それが自明なら「将来最も大きな成果を得られる最善の資金分配法は、全研究者の間で均等に分配することだと分かった」というのは本当かどうかわからない、ということですね。了解です。ありがとうございます。
2018-04-29 13:22:44@jun_makino あれは記事の引用です。記事の中にそう書いてあったから。ただそれだけのことです。引用符とはそういう時に使うものでしょう?結局、先生は何がされたかったのか僕には最後までわかりませんでした。
2018-04-29 13:25:38@Yh_Taguchi 田口さんという専門家があの記事を肯定的に引用した=結果は専門家が正しいと判断していると、一般の方は思うであろう、ということが気になってはいます。
2018-04-29 13:29:15@jun_makino 僕はそんなこと一言も書いてないし、そんなことを「思うであろう」というレベルまで気にしたらSNSでは全く発言できないと思います。むしろ牧野先生の様な著名な人が「無関係だ」(僕への最初のツッコミでそう断言されました)とツィートするほうが僕は心配です。無関係かどうかまだ予断は禁物です。
2018-04-29 13:36:15@Yh_Taguchi 私はまあ可能ならどう読まれるかは考慮したほうがいいとは思いますが、田口さんはそんなことは気にしないということならそれは考え方の違いということとは思います。
2018-04-29 13:41:45@jun_makino 僕は「そんなことは気にしない」なんて一言も書いてないですよ。全ての人が何をどう「思うであろう」ということを考えて絶対にマイナスにならないように気を付けることは不可能だ、と言っているだけです。先生は「その論文の答えは現実と無関係だ」と断言されたときそこまで考えたんですか?
2018-04-29 13:53:41@Yh_Taguchi このモデルだと結果の分布は対数正規分布(才能の初期値にちょっと依存)になるはずで、べき乗がでてくるのはそもそも狭い範囲でフィットしたからではないですか?図4みると対数正規分布っぽいですね。 数学的には対数正規分布になるというのは元のモデルを拡散方程式近似すればでますね。
2018-04-29 14:21:39@Yh_Taguchi あ、ちなみに、最後のファンドの議論では、成果そのものの量ではなく成果をあげた人数で数値化する、ということをしていて、その場合にこのモデルではバラマキがいいのは自明ですね。成果の量にすればどうやっても変わらないのも自明と思いますが、いかがでしょうか?
2018-04-29 14:22:24