論文出版の苦痛...(略)...実験結果を出版することにかかるそのストレスは 科学をすることの喜びのほとんどを奪い去ってしまいかねないほどである。 （そもそも実験結果を得るのと同じくらい時間がかかるし。）
...(略)... 悲しいことにキャリア上昇は、どんな論文を出したかよりも、どこの雑誌に出したかに依存しかねない。 結果として著者は、 これら選ばれた雑誌に掲載されることを熱望するあまり、 査読者が提案した時間のかかる余計な実験を喜んでやろうとする。 たとえそれがほとんど結論を強化しないときでさえ。 あまりにしばしば、若い科学者たちは多くの月日をこのような「査読者実験」をすることに費やしている。 多くの場合彼らの時間と努力はそんな脇道よりも彼らのプロジェクトを前進させる事に使った方がよいだろう。
( Painful Publishing Martin Raff, Alexander Johnson, and Peter Walter Science 4 July 2008 321: 36(in Letters) より拙訳。)
いやほんとまったく研究の楽しみと同量くらいの苦痛。
一部の「査読者実験」がバカバカしいという事にも同意。
ちなみに、公平に言えば、たしか同じ号に編集者によるいかに査読が良いものかという一文があった。 あと、これは件の手紙の冒頭に「医学/生物学研究はかつてないほどエキサイティングで・・・」とか書いてあるとおり生物系の話ね。この辺りは理論物理ではもう少しましだ。生物学よりは正しいか正しくないかが判別しやすいからだと思う。
▼ しかし査読というか出版競争の問題は誰もがしょうもないと思いつつ大学受験競争がなくならないのと似たような理由でなくするのは難しそうだ。
とはいえ、少人数が明確な基準なしに評価するから不愉快なわけで、その問題はもうすこし何とかなるかも。
たとえば多人数で評価するとか。 読者の目に触れる前に論文の評価（らしきもの）が決まるシステムじゃなくて、読者が論文の評価を決めるようなシステムを作って。 Webがあれば出来るかもしれない。
▼ 研究費の配分法についてアイデアを絞ってみる
また査読がそんなに問題になるのは間接的に職や研究費の配分に影響する（と考えられている）からだけど、なんか改良できないかなあ。
たとえば研究費の一部は投票で決まるとか。全ての研究者に持ち点が与えられて、「自分が使うよりあの人に」と思ったら移転できるとか。
あるいは、市場の仕組みを利用したり出来ないかな。 たとえば、15年後の被引用数を先物市場で取引して、それを研究者の予算配分や職に反映させるとか。 先物市場が出来たら、ダークホースというか評価が不当に低い研究者を探そうと必死になる人が現れるはず。
なんつーか、偉い人が審査して研究費を分配するって言うのは、経済で言えば計画経済みたいなものだよね。 研究はともかく経済であれば市場よりも計画経済が賢い判断が出来たことは決してなかったわけで。
▼ 生理学研究所:リサーチトピックス: 超音波で脳表面のリアルタイム血流測定に初めて成功 ---臨床診断などへの応用へ期待---
超音波ドプラー血流測定法 を脳に適用して大脳皮質の血流を計る事に成功したという事だけど、これはすごい。思いつかなかった。
もしかすると、解像度、時間分解能、非侵襲度などにおいてfMRIを上回る可能性があるかもしれない。
▼ 「サイエンス2.0 ウェブが変える研究スタイル」 (日経サイエンス'08,8月,p76)
出版前でもウェブ上に研究を公開しながら研究をするスタイルが現れたという記事。 公開することには早くから広く議論が出来るという利点と、盗まれるかもしれないという危険があり得る。
さて、
Wilbanks氏ブログやウィキは学術集会や研究室の会合で行われる井戸端会議のデジタル版だ。学術誌に取って代わるにはほど遠い。科学の世界では、いくら最初に言ったとしてもそれを証明できなければ得点にならない。 (p79 この記事のWeb版への読者のコメント)
Web上で最初に言ったことを証明する方法が出来てもそういえるかな。
実際web上で証明する方が簡単だし確実なんじゃないかな。 だれかに意地悪されてわざと遅らされたりしないし。 なんで某有名誌では似たような論文が隣に出るのかとか。 雑誌は蹴られると次の雑誌に行かざるを得ないから、雑誌が証明するのは原稿の成立時期ですらないし。 ポアンカレ予想のペレルマンはweb上(arXiv.org)で発表しただけだし。
先取権にせよ盗まれる危険にせよ、改竄できない記録が残るシステムを作れば済むこと。
ウェブ2.0が研究者を先取権と論文発表に対する強迫観念から解放し、科学で最も重要なオープン性と研究コミュニティーに芽を向けされる力があることだ。 (p82)
「強迫観念」か。確かに渦中にいるとつらい。
ロスアラモスでの私の仕事は、他の人たちの仕事を手伝うために計算機を動かし、科学者と物理学者たちが自分たちの研究を進めることができるようにすることでした。私は自分がみんなの引立て役であると感じました。同じ人間なのに、みんなは違っているのです。率直に言うと私はみんながうらやましかったのです。
あの「ハミング窓」のハミングだよね。最初はそんな職しか得られなかったのか。
それにしてもこの講演はよい。 私は勇気づけられたし、ここ数日落ち込み気味だったけどやる気が出てきた。 アメリカ人のうらやましい所はこういう後進を励ますような講演やエッセイをする人が沢山いるということだよね。 （それに比べると日本には人のやる気をくじいたりせせら笑うような人が多すぎる。）
▼ なぜ人は大学に行くのだろう。結構不思議だ。 大学で学べる程度の知識であればほとんど本を読めば足りるのだから。
と考えるていると、突如思いついたのは、 大学という制度が出来た頃にはまだ印刷術がない（グーテンベルクは１５世紀）。 ということは講義をしてノートを書くというのが唯一の効率の良い大量複製技術ということになる。
もちろん現代においては知識の複製のためであれば講義は意味がない。
だとすると残る意義は、質問できることだが日本人はあまり質問しない。 あとは本より生身の人間は注意を引きつける力がつよいこと、同じ事を学んでいる友達がいること自体が学習を促進させること、友達と議論できることくらいだろうか。
しかし、質問しないことで大学の意義を充分利用しないのであれば、大学の意義は卒業証書の販売ということになる。 もし証書売りならばそれよりは科学の本を執筆してお金を稼いでいるひとなんかの方がよっぽどまともな商売かなと考えたりもする。
追記:
http://d.hatena.ne.jp/kururu_goedel/20080819/1219122969
▼ 理研のこの６月の独立主幹研究員に応募したときの申請書
あっさり素早く蹴られたけど。 おそらくこの分野にすでに実績がある研究者が採用されるのだろう。１０年経ってその人がこれよりもよい研究をしてなかったら怒るぞ！
さてそれはともかく、機会はなんでもとらえて自分のやりたいことをアピールしないと実現する事はないから、ここで公開しちゃいます。こういうのが誰かの目に留まってということもあるかも知れないので。
できあがった書類がちょっとバカっぽくなったのはすこし気にしている。 機械学習やベイジアンなんかの用語に正しくないのが混じっているはずで、それでバカっぽく見えるはず。 ただ用語の無知以外のバカっぽさは返って審査員にウけるかもというねらいもあった。 用語に無知なのは新しい領域に挑戦しようとしているからしかたないし。 （悪い意味で"rolling stone"になることも心配してはいるけど。） 自分のやりたい事のうち「『バイオインフォマティクス』、『計算生物学』、『理論生物学』の科学技術分野」という募集要項に外れない部分だけ書いたが、その範囲でやりたいことは良く書けたと思う。
落ちたのはなぜかな。 実現可能性が低いと思われたのだろうか。 それとも私の能力が不足だと思われたのだろうか。 私から見たらむしろ本当の計画を隠してバカでも出来るくらい簡単で確実な部分だけ出したつもりなのだけど。「まずは確率分布の獲得」って言うところなんて、見つかったら取られちゃうかもってくらい、本当は秘密にして言いたくないくらい、実現性が高くかつ有意義なポイントを示したと思うんだけどな。
▼ ドーパミンニューロン（A9とかA10とか）の発火はなにか発火数が少なすぎる。そう感じていた。重要性の高い情報なのに。 あとtrialごとの変動が激しすぎるような感じもした。（積分すると大体一定になりそうだけど。）
で一方最近、新皮質の錐体細胞の情報量の解析をしているのだけど、その感じで言うと錐体細胞の1 spikeは0.1bit程度の情報量というかassertionを運んでいるような感じがする。 これは学説の遙か以前のpreliminaryな感覚にすぎないけど。
私の感覚だけど、あらゆるニューロンは何らかの事象が目の前に存在する確率を計算し続けている。 一次視覚野では受容野に線分が存在する確率 p かも知れないし、 高次視覚野では特定の物体が存在する確率かもしれない。 このように何がassertされているかは違うが、確率が表現されているという点は同じである。 そしてニューロンは対数オッズ比 log2 p/(1-p) が0.1上がる毎に一発スパイクをだすというようなイメージを持っている。
で、ひるがえってドーパミンニューロンを考えてみると、 報酬の情報量と言うのは非常に少なく1 bitとか多くても数bitなのだから 0.1 bit単位で表現すれば10スパイク程度で良いのではないだろうか。重要度とは関係なく。
▼ そういえば Kitazawa S, Kimura T, Yin PB., Cerebellar complex spikes encode both destinations and errors in arm movements, Nature. 1998 Apr 2;392(6675):494-7. で求められた小脳の複雑スパイクの情報量も同じくらいじゃなかったっけ。
図2bだと複雑スパイクは0.5-1Hzくらい。で図4aを見ると0.2bit/sくらいだから一つのスパイクで0.2bit。これは比較的champion的なcellみたいで4bだと 2.5/50 = 0.05bit/sくらい。 (１７日追記)
▼ 札幌の「統合脳」ワークッショップに行っていました。 私は学会や研究会など出張にに行っている間はたいていinternet unreachableになります。メールなどは読めません。
▼ 不機嫌を顔に出さないように頑張ろう。 私が不機嫌になるのは、不必要だと思っていることをやらなければならない時が多いようだ。
▼ 最近電車のホームと改札の間のエレベータが整備されてきている。 でエレベータはホームと改札の二つの階しかないのだから、 ホームで入って戸を閉じたら改札に勝手に行けばよいのに、 なぜどこに行くかのボタンを押さなければならないのだろうか。
つーかユーザインターフェイスを根本的に間違ってるでしょ。
▼ 一般に就職氷河期については不景気が悪いとか上のバブル世代が採られすぎたせいで、などと言われるが、その時期ちょうど団塊くらいの世代の定年延長があったことを言う人が居ないのが不思議だ。 単純に量的に１年定年が延長されれば新卒１年分の新規雇用が失われるだろうに。
▼ 動物がたいてい雌雄別なのは分かるけど、なぜ植物はたいてい雌雄同株なのだろう。
自分でコストを払わずに多数の子供をもうけようとする寄生的戦略が動物のオスの本質だ。これが雌雄が別になる理由だ。（人間はオスもコストを払ってるけど。そして見た目重視というオス的戦略をメスも使ってる。）
でなぜ植物には同じ議論が成り立たないのだろう。いや、もちろんその分野の教科書を読めば書いてあるはずのことなんだとは思うけど。
植物がオス的戦略をするとすれば動けないし選り好みされることもないから、花粉生産を増やすくらいしかない。虫媒花だと花粉生産を増やしても受粉確率が上がらないとかそういう事かもしれない。むしろ蜜の生産を増やしたりのコストが高いし。一方、タネというのは種類によるけど卵や胎児ほどコストはかかっていなさそうだ。そういう差が理由だろうか。
▼ アクセルロッド『対立と協調の科学』書評：「しっぺ返し」はそんなにすごいものではありません (Ken Binmore、山形浩生 訳) （原文）
要約：ゲーム理論の偉い人、ビンモアによるアクセルロッド＆「しっぺ返し戦略」称揚に対する強い批判。アクセルロッドは前著『つきあい方の科学』で反復型囚人のジレンマゲームのコンテストを開催し、ラポポートの「しっぺ返し」戦略がもっとも有力だった（そしてそれを進化型ゲームに適用しても有力だった）ということを根拠に、しっぺ返しがあらゆる協力の発生と成長の根幹となる原理だ、といわんばかりの主張を行い、それが一人歩きしている。でもこれが成功するのはごく一部の状況で、アンイに一般化できるものではない。またこれはアクセルロッド／ラポポートより遙か以前にゲーム理論で示されていることでしかない。さらにアクセルロッドはコンピュータシミュレーションばかりにこだわり、ゲーム理論からの指摘に一切耳を傾けていない。『対立と協調の科学』はそうした欠点のため、きわめて不満の多い不十分なものとなっている。
全文を読んでいろいろな点で面白かった。
まず「一般に広がった単純な言明は大抵単純化しすぎでほとんど間違いといって良い」という例である。
しかし、なんだかんだ言っても「 アクセルロッドが先駆となった進化的な発想が、いまやゲーム理論の均衡選択問題における標準的なアプローチを提供しているということは否定しがたい」とBinmoreもアクセルロッドの研究の重要性は認めている。
つまり門外漢であっても重要な寄与をすることが出来ることに勇気づけられるし、それはどういう場合であるかについて参考になる。
しかし、そのあと元からいたゲーム理論家の批判や（勉強しろという）アドバイスを聞かないことがどんな害を生んでいるかもこの評をよむとよく分かり勉強になる。
またこのアクセルロッドの例は、（脳研究でもよくいるんだけど）理論解析をする前にシミュレーションをやっちゃう人の問題点のよい例になっていると思う。 特殊な条件でしか成立しないことがそうと分からなかったり、 理論ですでに分かっている事が分からなかったり再発見したり、 計算精度の問題か本当の現象か分からなかったり。
あとアクセルロッドの話とは別に、ゲーム理論ではすでに何が分かっているかという話として読んでも面白い。結局、多くの場合は様々な適応戦略の混合になるということだよね。 人間の性格というのもそういう物なのかも。
この戦略は、まずは裏切り、相手も裏切るまでは裏切り続ける。相手が裏切ったら、この戦略は協力状態に切り替える。そして相手が裏切るまでは協力を続け、相手が裏切ったところでゲームはじめの裏切り状態に復帰する。つまり TAT-FOR-TIT を使うプレーヤーは、まず相手を収奪しようとし、自分と同じ形であいても自分を収奪しようと思っていることがわかったときに、初めて協力を開始する。
あー、いるいる。初対面でいきなり意地悪をしたりするけど、やり返してやるといきなりうち解けて「ワル同士仲良くしようぜ」とかなるやつ。きっと詐欺師や怪しいビジネスマンなんかにもいるに違いない。
この論文は理論的なツールを使って、進化分析に複雑性の考慮を導入したら、意地悪なマシンを含まないあらゆる均衡の混合は不安定になってしまうことを示した。
面白い。悪の存在意義なんかを考えさせられる。
▼ 「テクノロジスト」
現代日本の場合、このエントリの意味でのドラッカーの「労働者」というのは、ちょっとざっくり言うと基本的に終わっているんですよ。ではなにかというと、ドラッカーは「テクノロジスト」と呼んでいます。
で、テクノロジストとは
「きわめて多くの知識労働者が知識労働と肉体労働の両方を行う。そのような人たちをテクノロジストと呼ぶ。テクノロジストこそ、先進国にとって唯一の競争力要因である」（『明日を支配するもの』）
なるほど。 博士号まで取って自分の仕事はなんなのだろうともやもやしていた。 いや不満じゃなくて、 私のというか実験的科学者の仕事というのは結構肉体労働の要素がある。さすがに力仕事というのはないけど、手技とか経験とか勘がものをいう体を動かす部分。 知識の極限の上で純粋な知的労働とは違うものになっているのはなんなのだろうという不思議さ。
一方、頭を動かす人と手を動かす人が同じであることによるターンアラウンドタイムの短さこそが研究の競争力なわけだからとも思う。 その辺りのもやもやが多少解消した気分。
じつは、今日のことろ、テクノロジストによる競争力優位を実現しているのは米国だけだという。
そうか。これもアメリカでは学問を去った博士に高給を提示できる理由なのだろう。
買ったけど、バラパラ見てそして読む気がしない。 ゲーデルエッシャーバッハを読んで感激して、いまでも大切に心に抱いている私としては悲しい。
ようするにホフスタッターは「あそこに山があるよ」と言う人であるけど、私はすでにハーケンやピッケルを売ってくれる人（つまり知能に接近するのに使えそうな知識を持っている人）の方に興味が移ってしまったということなんだろう。まさに彼が示してくれた山に登るために。 そして彼は山の麓あたりで楽しいハイキングをしているように思えてしまう。
