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科学、大学の仕組みをどうすればよいのか、考えてみた

日本の科学や大学が、危機的状況にあると言われています。できるだけゼロベースで、科学とは何か、どうすればよいのか、つぶやきながら考えてみました。そのツイートの自己まとめです。
科学 大学
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Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa
元日ですし自分なりに「科学」について少し整理してみたい。科学の活動のざっくりとしたイメージは、「データ取得-仮説考案-データ取得による仮説検証-新仮説考案-データ取得….」という活動のサイクルを通じて構築される知識の体系、というなところでしょうか(違っていたら教えてください)。
Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa
この活動のサイクルの中で、どういうものの価値が高いか。価値の高い仮説というのは、再現性、予測可能性、普遍性・汎用性が高いものですかね。価値の高いデータというのは、価値の高い仮説を生みやすく仮説検証の上で有用性の高いデータ、ということになるでしょうか。
Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa
では、価値の高い科学の活動とは何かを考えてみると、価値の高い仮説を新しく産んだりそれを証明したり反証したりすること、価値の高いデータを取得・提示すること、ということになるでしょうか。
Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa
普遍性・汎用性が高い、ということに実用性も含めて考えられるのではと思いますが、「普遍性・汎用性・応用性が高い」という具合に言ってもよいかもしれないですね。 twitter.com/flowor_land/st…
Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa
(実は言いたいのはこれですが😅 )有用なデータを基に、再現性、予測可能性、普遍性・汎用性・応用性が高い仮説を構築して知識の確実な体系をつくることが科学の目標であるとしますと、今現在の世界の科学の評価システムは過去の遺物といってよいダメダメな仕組みですよね!!!
Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa
といいますのは、高IF誌を中心とした科学雑誌の査読では、「新奇性」、「概念的進歩」、「メカニスティックなインサイト」などが極端に重視されている一方、再現性については査読では「全く」評価しないし、その仮説を検証した研究などは極めて低い評価しかされず、高IF誌にはほぼ出ない。
Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa
科学では、確実なデータが本質なはずですが、生データを公表することが義務づけられている雑誌って極めて少ないですよね(最近増えてきましたが)。生データが公表されないなどというのは、(紙媒体の時代は仕方がない側面もありましたが)ナンセンスとしかいいようがない。
Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa
No Data, No Science. 生データの提示のない科学など、宗教と同じでしょう。データなど、いくらでもでっちあげることができてしまうわけで。発表済みの研究リソース(抗体とかマウスとか)を配布しない研究者もいるわけですが、とてもおかしいことですね。
Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa
再現性や生データの著しい軽視がなされているのが、今の科学の仕組みといえるのではないかと。結果、何が起きているかというと、(少なくとも生命科学分野では)再現性の弱い仮説・データで世の中溢れかえってしまっている、と。
Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa
自分の分野でも高IF誌の結果にもとづいてやっても全然再現性とれないことが多く、ものすごい労力・時間がムダに費やされてしまってるんですよ。もう、せやろがいおじさんのように、広い、海でさけびたい感じ😂
Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa
で、これ、「科学雑誌の仕組みにすぎないのでは」とおっしゃる方もいるかもしれないのですが、それは違うんですよ。(少なくとも日本では)研究費審査も、何とか賞も、人事もすべて、一次評価としての(たいてい)科学雑誌掲載を基にした二次評価なんですね。だから科学の仕組み全体の話なんですね。
Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa
「研究費審査も、何とか賞も、人事もすべて、一次評価としての(たいてい)科学雑誌掲載を基にした二次評価」というのもひどい話で、じゃあそれを使ってAIにでもやってもらったほうがベターということになってしまう。ただ例外もあってノーベル賞は本当の一次評価を目指してますね。なので価値が高い。
Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa
まあ、ともかく、ひどいダメダメなシステムだと思います。 アカデミアで「実績(高IF誌への論文をたくさん出す)」を残せず、「負け組み」になった方々が、怨念のようなものをお持ちになって、ネットで批判をされるじゃないですか。
Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa
これ、その方々が「フェアな勝負で負けたから」ではないんですよ。であれば、もっと爽やかですよ、たぶん。真摯・実直・堅実な科学をしている彼らが負ける一方で、フェアでないダメダメなシステムにうまく取り入り再現性も大してない怪しい仮説・データで勝つ人がいたりするからではないんですかね。
Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa
では、どうすれば良いか、というと、なかなか難しいですが、基本は、科学の原点に帰ってゼロベースで仕組みを考え直してみることではないですかね。 価値の高い仮説、価値の高いデータが、生まれやすく、かつきちんと評価される仕組みを、現代のIT環境の下で考える、ということですね。
Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa
当然、既に世界ではこの流れで提案がなされていて、オープンサイエンス、オープンデータ流れとか、DORA sfdora.org とかが、それに相当してまね。日本では、この流れに取り残されていて、なかなか広まらないですね。
Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa
流行に乗れてなくて恥ずかしい、流行に追いつけ、などと、つまらないことを申しているんではありません。まともに研究をやっている人が、ゼロベースで普通にちょっと考えてみたら、普通、同じコンセプトにたどり着くでしょう、ということが日本ではあまりできてないんですね。
Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa
本来、日本は、この科学の「レガシー」システムの中でおそろしく不利な状況に立たされてきたと思われます。仕組み自体が不平等条約のようなもので、多くの日本人にとってとても効率がわるい。
Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa
高IF誌の採否は、多分に小さな村(例えばボストン界隈とか)の社会的関係に依存してますし、日本の研究者の持ち味(堅実で確実なデータを出す;普通のエディターとかには理解しがたいほど独創的だったりする等)が評価されにくい仕組みになっているので。
Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa
なので、本来は日本は、他の国々にさきがけて、新しくまともな仕組みを提案・取り入れていくくらいで良いわけなんですね。しかし、そのレガシーシステムで勝ち組になったシニアな人々が仕組みを決めるということや、官僚の方々が科学に詳しくないことなどがあり、後手後手。
Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa
どうすればよいか、の続きですが、オープンサイエンス・オープンデータを進めることと、雑誌IFで評価をすることをストップすること、をやめることを目標にするのがよろしいかと。シンプルなこととしては、EUのように、まずはオープンアクセスを完全義務化することが非常に高い効果を持つと思います。
Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa
論文やデータは、手法や解釈の健全性のみ査読できちんとチェックしたら、可及的速やかに、オープンアクセスで世に出すべきでしょう。完全な論文など大抵ないし、不完全な部分が言及されていればよいわけで。
Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa
これも足せ、あれも足せで、有用な仮説、データを1年も2年も世に出さない、などという活動は、科学の敵といってもよいでしょう。
Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa
仮説や再現性を否定するデータを同じジャーナルが出版しないという文化も科学の敵といっていいですよね?違いますかね?
Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa
「論文がたくさんありすぎて、その方式だと何を読んでいいかわからない」 という意見が必ず出るんですが、それは出版後にプロの科学記者のような人が発掘して紹介してくれればいいですよね。今でも存在するそういうものが拡大すればよいでしょう。
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コメント

mikumiku_aloha @mikumiku_aloha 19日前
科学に残された分野はどんどん再現が困難になるという問題かと思ったら、日本国内での人事評価の話しなんですね。
rainy season @jkgkikllh 19日前
科学の定義は=”最新”だと思ってる。科学とは”何か”についても科学することができ、それは日々更新されるからである。
何者でもないおっさん @tsuyomiyakawa 19日前
mikumiku_aloha 再現性の危機(と時間と心の余裕の危機、若手参入激減の危機)、は、よく考えるみると、ひとえに科学の評価システムの問題に起因する、ということのようですね。科学の評価システムの問題は昔からありましたが、過度の競争の時代になってこれが表面化し深刻化したと。というわけで、研究費と人事にまつわる研究評価の話がほとんどになりました。
何者でもないおっさん @tsuyomiyakawa 19日前
上の議論の中で「研究評価などは運なのだからくじ引きでやればよい」との主旨のご意見が。年明け早々に、研究費審査はくじ引きか、過去の実績評価のみで行うほうが、未来の研究計画を審査するより、経済学的に効率的である、というような論文が出てました。 https://journals.plos.org/plosbiology/article?id=10.1371/journal.pbio.3000065
mikumiku_aloha @mikumiku_aloha 19日前
科学が実験して検証してその成果を積み上げれば積み上げるほど、新しい対象は再現実験が困難になって行く。というのは科学全般の問題。日本ならではの科学者の評価の仕方とそこにつらなる人事の話は別の問題に思えます。
mikumiku_aloha @mikumiku_aloha 19日前
科学の限界がどんどん個人の力で及ばなくなっている事に関しては国際協調(まとめ内にも国際的な実験結果の共有の話題がありましたが)やコンピューターシミュレーションでの仮説の検証を上手く使うことが模索されているのではないかと思います。ビッグデータ処理の技術向上や機械学習の応用で膨大なデータの利用も手助けされるかもしれません。
mikumiku_aloha @mikumiku_aloha 19日前
「日本ならでは」の問題があるのであれば、その問題を上手く扱えていそうな外国に習う事が問題解決の糸口になりそうです。
rainy season @jkgkikllh 19日前
「足元が崩れるより早く業績を積み上げろ」って世界みたいですね。
何者でもないおっさん @tsuyomiyakawa 19日前
再現性の危機については、考えてみましたが、世界共通の問題で「日本ならでは」のものは少ないように思います。再現性の危機に関するこの記事でも、要因として挙げられているものは、多かれ少なかれどこの国でもありそうです。go.nature.com/2TnFUQi 一方、時間と心の余裕の危機、若手参入激減の危機のほうには、日本特有の問題も少なからずありそうですが。
宇宙海賊コブラ @TGrlmP3I4TRy023 19日前
この問題が科学全体の問題であることに同意したいと思います。生物学の実験が①実験時間がかかる②個体差、環境による誤差が大きい、という特徴を持つものが多いから問題が表面化するだけで本質的には他の分野も同じだと思う。論文のオープンアクセス化が進んでもっと気軽に再現性の確認ができるようになってほしい。
mikumiku_aloha @mikumiku_aloha 18日前
再実験で仮説の提唱者以外が事実確認出来ることによって確からしい事実を積み重ねることが出来たのは科学という手法の素晴らしいところですが、そのために現代科学で残された分野は実験による確認という科学の手法が通じにくい対象になっていくのは必然だと思います。
何者でもないおっさん @tsuyomiyakawa 18日前
mikumiku_aloha 「現代科学で残された分野は実験による確認という科学の手法が通じにくい対象になっていくのは必然」というのは理論物理のような分野のことですかね。そういう分野もあるのだと思いますが、生命科学、人文・社会系の科学については、そういうことはあまりないのではないかと思います。
何者でもないおっさん @tsuyomiyakawa 18日前
再現可能性は、「確実性」とも非常に近く、それを含んでいるように考えましたが、やはり価値の高いデータや仮説に「確実性・妥当性の高いもの」というものを明示的にいれたほうがよさそうですね。狭い意味で「再現性」が確認できなくても、確実性の高いデータや仮説はあると言えますので。
何者でもないおっさん @tsuyomiyakawa 18日前
実証不能なような理論物理でも、理論を導くのに用いた数式・数学や前提として出発した実験データの確実性・妥当性・無矛盾性は第三者による思考実験も含めた実験や検証で、常に改訂・更新されていくようなものかと思います。
ハドロン @hadoron1203 18日前
最先端の分野ほど再現性の検証が難しいのは自明だと思う。例えば、ヒッグス粒子の発見では、2年半かけて取集した12億事象、DVDで30万枚分の膨大な生データを解析して、たった数十事象の有効データを見つけ出した。こうした科学分野では計算資源の確保が何より重要になってくるし、統計学的に言うと6σレベルの事象をどう評価するかというのは非常に難しい問題であろう。
mikumiku_aloha @mikumiku_aloha 18日前
tsuyomiyakawa 生命科学についてと言うと見当違いなのかもしれないですが、STAP細胞どうこうの騒動では再現が難しいために第三者による検証に時間がかかった認識です。
何者でもないおっさん @tsuyomiyakawa 18日前
mikumiku_aloha STAP細胞で第三者による検証に時間がかかったのは、「先端の分野だったから」ということや「再現が技術的に難しい分野だったから」ではなく、単に結果が捏造されていたものであったから、ということかと。生物学では先端でも然るべき装置や実験環境・リソースがあれば、多くの研究者が再現実験を行うことができるものが多いです(特殊な技術・リソース等を用いるものを除けば、ですが)。
mikumiku_aloha @mikumiku_aloha 18日前
tsuyomiyakawa 科学者の発表には過去にも捏造はあったと思いますが、再現が容易であれば第三者による科学的な検証も早く出来るハズです。捏造や誤解があっても第三者の再現によって確からしさを検証できるのが科学の良いところなハズで。
何者でもないおっさん @tsuyomiyakawa 18日前
mikumiku_aloha 再現実験自体を行うことが容易であっても、単に再現性を確認または否定しただけの研究結果は、高IF雑誌には掲載されにくいので、行わない場合や行っても論文発表しない場合が多い、というのが、本論の中心的な主旨の一つです。おっしゃるように本来は「捏造や誤解があっても第三者の再現によって確からしさを検証できるのが科学の良いところ」なはずなのですが、評価の方法がまずいために、その良さが出にくい状況ということですね。
mikumiku_aloha @mikumiku_aloha 18日前
tsuyomiyakawa 科学というのはフランシス・ベーコンの帰納主義を取り入れる前までは「分化の学」であり、AとBを分類して名付けることに意味があったという話も聞きます。本来の意味と、現代の評価の仕組みは分けて考えるべきだと思います。小学校でも再現できるようであれば論文誌に乗らなくても早々に捏造への疑問は多く上がったはずです。
何者でもないおっさん @tsuyomiyakawa 18日前
mikumiku_aloha STAP細胞については、本当であれば極めて重要な発見であったので、世界の複数の研究室で早々に追試が行われ、再現がなされなかったため疑問がかなりすぐあちこちで上がりました。すみませんが、所用があるので、離脱させていただきます。
Satoshi Tanaka @sato51643335 17日前
@tsuyomiyakawa@MotoakiBamba@RShibato まとめを更新しました。
Satoshi Tanaka @sato51643335 16日前
まとめを更新しました。
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