科学、大学の仕組みをどうすればよいのか、考えてみた

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）。 2019-01-01 10:42:59 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。 2019-01-01 10:50:20

[REV]

「EUはオープンアクセスを義務付けた。日本も義務付けよう」「じゃ、日本もEU並みの助成金をIFによらず」「ヨソはヨソ。ウチはウチです」

[niwaradi]

再現性を全検証するためには予算と人員が倍必要（再現実験も簡単ではない）。現状のリソースでやると科学の進歩速度が1/2になる。新たな評価システムどうこうも予算が無限にある想定での妄想に過ぎない。

[mutinomuti]

↓文系というか歴史系や社会学系はおおよそ必要なデータを電子化したり標準化するのが先だと思う(´･_･`)

[tick2tack]

長いw

[arakik10]

いくつかの論点が錯綜していて切り分けできていないのでは。「科学」「大学」と銘打っているけど、「理系」の「ラボ系」の「(査読付)通常科学」が議論モデルになっていて「フィールド」「文系」が抜け落ちている。

[urashimasan]

IFが機能していないのも問題だけど、機能する指標があっても予算で圧倒的に負けてるわけで。／自分が予算を獲った仮説は真偽にかかわらず守ろうとする外道がのさばる限り再現性の評価システムなど機能しないだろう。

[paravola]

（好きにすれば。望まない人に徴税のような形で無理強いしない限り）「研究費安定」

[wildhog]

オープンアクセス論文の中から価値ある論文を拾い上げてくるAIができないか？引用元まで見ていけばある程度できそうな気もする

[white_trevally36]

No Data, No Science／プレ・コンペティティブな研究~がまさにアカデミアが本来行うことでしょう~つまり基礎研究／企業が行うべき研究とアカデミアが行うべき研究の切り分けと連携の最適化