リサーチ・トライアングルを作る
— ひろき@AIと思考実験してみた (@bluesbookblog) May 7, 2025
現象を推論して謎を解くのが使命である
刑事ドラマの社会科学、歴史ドラマの人文学があり、社会科学は理論なしに語れない
謎は因果の原因、選ぶべき政策、属性や概念、行動や事例の評価の4種類ある
答えと対抗する答えで分析し、論理を考えるhttps://t.co/nSYCS5asj3
AIと思考実験してみた
Q1: なぜ社会科学には理論が不可欠なのか？
社会科学には理論が不可欠だと思います。それは現象をうまく説明するために、ただ事実を見るだけでなく、理論を使って推論する力が求められるからです。たとえば、リサーチ・トライアングルの考え方では、答えと対抗する答えの間で論理的に考えていくことが重要であり、これは刑事ドラマで謎を解いていくような姿勢と似ています。
Q2: 哲学と社会科学の違いはどこにある？
哲学と社会科学の違いは、扱う問いの性質にあると思います。哲学は答えがあるかどうかもわからない問題に挑む広い枠組みであり、一方の社会科学は現象を理論で説明することを目指す、より具体的な科学の方法です。たとえば、哲学が「正義とは何か」を問うのに対し、社会科学は「この政策は正義にかなうか」を実証的に検討します。
Q3: 社会科学で合理的な説明をするには何が必要？
社会科学で合理的な説明をするには、客観的なデータや数値が必要です。これは、主張に対して明確な根拠を示し、誰が見ても同じように納得できるような事実を伴うからです。たとえば、ある政策が有効だと説明するには、実際にどれだけの効果があったかを示す統計データが欠かせません。
Q4: 誰が見ても同じと感じる事実の条件は？
誰が見ても同じと感じる事実は、生データが基盤になることが条件だと思います。なぜなら、グラフや表の見せ方で意図を操作することはできますが、生の数値そのものは加工が難しく、ごまかしが効かないからです。たとえば、アンケート結果の集計表よりも、元の回答データがあれば読み手自身が分析できるため、事実性が高まります。
Q5: なぜ結果から考察することが重要なのか？
結果から考察することが重要なのは、仮説にとらわれすぎるとデータの解釈が偏ってしまうからです。仮説を証明しようとするあまり、理論に合うようにデータを都合よく解釈したり、無意識に加工したりするリスクがあります。たとえば、ある理論を裏づけたいがために、異なる結果を排除してしまうと、現実の複雑さを見失います。
Q6: 仮説に偏る研究を防ぐにはどうする？
仮説に偏る研究を防ぐには、研究者に中立的なインセンティブを与える仕組みが必要です。出版バイアスのように「結果が出た研究だけが評価される」状況だと、仮説を証明することにばかり集中してしまうからです。たとえば、博士論文や研究費の獲得が、仮説を立証したかどうかだけで判断されると、自由な発想や批判的思考が妨げられます。
Q7: なぜ出版バイアスが問題になるのか？
出版バイアスが問題なのは、「結果が得られなかった研究」が無視されてしまうからです。これにより、科学の全体像が歪んでしまい、本来価値のある失敗や中立的なデータが埋もれてしまいます。たとえば、薬の臨床試験で副作用があったというデータが出ても、それが発表されなければ、安全性の評価が誤った方向に進む危険があります。
Q8: 仮説優先の研究姿勢にはどんな背景がある？
仮説優先の研究姿勢には、研究者が評価される仕組みに原因があります。証明できた研究のほうが論文として認められやすく、学術的なキャリアや資金獲得にも有利になるからです。たとえば、「この仮説を証明すれば博士号が取れる」という目標があると、検証よりも証明に重きを置いてしまいがちです。
Q9: 研究の長期的な価値を評価するには？
研究の長期的な価値を評価するには、医療のように「後から効いたかどうか」を判断できる仕組みが必要です。短期的な成果だけではなく、その研究が何年後にどう役立ったかを追跡することが大切だからです。たとえば、ある基礎研究が10年後にワクチン開発につながったとすれば、その貢献を後からでも評価する方法が必要です。
Q10: 長期的価値を見える形で評価するには？
長期的価値を見える形で評価するには、時間をかけて蓄積される貢献度を数値化する方法が適しています。たとえば、研究成果がどれだけ引用されたか、どのような政策や技術に影響を与えたかなどをトラッキングすることで、初期の成果が地味でも価値を見える化できます。これにより、結果が出なかった研究にも継続的な評価が生まれます。
あなたも読書を始めよう
・自分が最大の資本であり、最大の投資先になる
・今が人生で一番若く、早く始めるほど複利が働く
・本は信憑性があり、読書は能動的ため成長できる
