分析の再現性を担保する工夫 - Sansan Tech Blog

はじめに 技術本部 R&D の小松です。先日、一橋大学の手島健介教授より『経済セミナー』2023年2・3月号をご恵贈いただきました。 www.nippyo.co.jp 手島教授はその中で「米国経済学会データエディター制度の取り組み 再現性向上のためのreplicationチェック」を書かれています。私たちが『経済セミナー』にて「実証研究マネジメントのためのツールキット」の連載時に、手島教授を始めとした研究者の皆さんに草稿を確認いただいたのですが、このトピックはその際に出た議論をまとめられたものです。 そこでは手島教授が体験した、採択された研究論文の再現性チェックのプロセスが事細かに書かれており、興味深いです。現在 AEA P&P のために replication code を準備している私たちにとっても、大変参考になっています。 その中で論文の筆者として行うべきこととして、以下の4点が挙げ

[sh19910711]

"R であれば{targets} + Python であれば Luigi / 朝に計算結果を確認しようとしたら途中で意図しない原因で計算が終わっていたという悲劇 / 全ての分析をひとつのパイプラインとしてまとめると肥大化しすぎ"

[nikkie-ftnext]

「ソフトウェア・エンジニアリング界隈では馴染みのある話がほとんど」