後輩に、データに意味はないよって話をした。自分も卒論ぐらいまでは「データに意味がある」と思ってたし、それでも普通の生活には何も不自由はなかった。実際多くの人はデータに意味があると思うだろう。 例えば、 日本で年間3万人自殺する人がいる。 これを多いと思う人が大半じゃなかろうか。人数の相場は、一家族で2-10人、学校一つで500人とかで、万人単位になると、でかいコンサートなり日本シリーズの試合を見に行かないと、一同に会することはない。こういうのが感覚的にわかってるから、3万人は「多い」。 日本で年に死ぬ人合計で100万人ぐらい、交通事故で死ぬ人が1万人ぐらい。こういう「比べる」数字があれば、3万人の意味もまた違った捉え方ができるだろう。 データに意味がないから論文を書く 感覚的に「背景を知ってたり、相場がわかる」から「意味があるように感じる」だけで、やっぱり数字そのものには意味がない。まして

考えるって何か？思考力や思考力が良くなるってことの定義は難しいところがあるけど、しっくりくる捉え方を思いついた。 思考する、とは 論理的な思考には二つがあると思う*1。 一つは、定型的な思考。 適当な材料をインプットすると、いつもどおりの処理をした上でアウトプットするやり方。このやり方だと、同じ材料が与えられれば、同じアウトプットが出てくる。進歩がないけど、日常的な「思考」の大半はこれ。心理学的な言葉で「自動思考」ってのがある。定義は違うだろうけど、この定型的な思考を「自動思考」と呼ぶことにする。 もう一つは、非定型的な思考。 定型的と違って、「今までの自分なら考えないこと」を考えだす思考。インプットの内容や思考法自体に工夫をしないと、定型的な思考の枠を出れないから努力が必要。 言うなれば、定型的な思考＝自動思考が、普段使いの思考法で、非定型的な思考が、頑張って「今までの自分では出せないア

コンサルの同期の件 4月から新社会人になるに当たり、去年から何度か内定者懇親会や飲み会があった。最初の内定者懇親会では、下ネタの人が話をリードして、結果下ネタばかりで「なんやこれ」という感じだった。大体自分より年下の学部卒・修士卒で「同期大丈夫か」という印象だった。 んで、懇親会やら研修やらの度に現役コンサルも一緒に飲んだり、同期だけで二次会に行ったりしてて、何回か飲んだりしてたけどついにわかった。あの下ネタばかりの彼のはただの下ネタではなく、常人には無いレベルの下ネタだと。何の脈絡もない真面目な話の途中でも即座に飛び出てくる、その瞬発力と切れ味。あれはすごい。頭の回転の早さなのか、そっち方面の意欲なのか知らんけど、ただもんじゃない。レベルが高すぎて常人では彼の下ネタを止められないけど、やっぱり彼にはなんかあるっぽいぞ、と思うようになった。 そういうわけで、下ネタの彼以外の同期とも色々とし

今になってちょっとわかってきた 良い研究と良くない研究の違いをわかっておくことは研究者として大事。 んで、今まであまりわかってなかったけど、やっと「良くない研究」が理解できてきた。良い研究のやり方はわからないけど、「良くない研究」の条件を整理しておくのも大事だろう。 研究は、問いを立てて答えること 研究をする動機が好奇心にあるものとすると、研究の成果は、「問いに答える」ものであるはず。*1 良い研究とは、「良い問いにクオリティの高い答えを出す」ものと言える。じゃあ、良い問い、良い答えとはなにか？また、悪い問い、悪い答えをどうしたらよく出来るのか？ 問いの良さ 社会的・学術的に答えて意味のある問いかどうか。その問いに答えることで、社会・学界にどれだけのインパクトがあるか。 知見を生み出す−学会発表準備の時に卒論生に意識してほしいこと - ある生物系博士課程大学院生の日記 良い問いはわからない

以前チョロっと実践してみてけっこう役に立ったし、博士課程にいる間にもっとやっておけばよかったと反省しつつ、まとめる。 大きくざっくりつかんで、大事なところだけを切り出す - ある生物系博士課程大学院生の日記 コンセプト 博士課程にいる間に一つのことだけを研究するってことはない。考察するために他分野を学ぶこともあるし、研究の幅を広げていくためにも興味のある分野の勉強をするのも大事。 そのためには、今までに慣れ親しんで研究してる所に加えて新しい分野や知見、異分野の常識を学ぶ必要がある。かといってチョコチョコインプットしてもなかなかモノにならないし、全体像をつかみ損ねそう。ここでは、1-2週間程度を目安に「自分にとって新しい分野・事項を学ぶ」ための方法をまとめる。 達成目標 「言葉ぐらいは聞いたことがあるけどよく知らない」という分野を、1-2週間ぐらいの短期間でササッと、「この分野のキーワードに