How do you split into or combine with your data to make research paper?
はじめに 仮説検証型の研究をおこなう場合、取得したデータのほとんどを使って仮説を検証し、論文を執筆する。 だがしかし、実際のフィールド研究ではとりあえず目的を設定して、データを取ってから、ストーリーを考えて論文を書くことが多い。表向きは仮説検証のように見せかけている論文も実際は後付け仮説検証になっていることが多いだろう。 そのような場合考えなくてはいけないのは、手元のデータをどれくらい、どのように使って論文を書くかである。手元に5個の関連しあった図がある場合、 すべて使って1本の論文を書く 2個・3個使って2本書く。 1個づつ使って5本書く。 など様々な選択肢がある。この組み合わせと数を決める作業は実はとても大事である。冗長にデータを使ってしまう、たとえば図を増やしても論文のメッセージが変わらない場合、折角3本分の論文になるデータ達が1本にしかならないことがあったり、データ総動員すれば素晴らしい論文になるのに、小分けにした結果、引用されないような小さな論文が沢山生まれるだけで、ハイインパクトな論文を世に残すチャンスを逸してしまうこともあるだろう。 てことで今回は、仮説を持たずに蓄積してしまったデータをどのように切り分け・組み合わせて論文を作っていくべきかについて、筆者の体験を踏まえて考えていきたい。 実体験 修士1年から博士1年の3年間、「セミ幼虫を食べるヒグマ」という面白そうな自然現象に注目し、地道なフィールドワークによってデータを集めてきた。博士1年の途中から論文を書き始めたのだが、修士のころは自分の取ったデータで論文を書くということを考えてなかったため、頭の中には「この現象を理解するためにデータ化したい！」ということしかなかった。仮説を考えずにシンプルな行動原理のみで動いていたこと・じっくりと観察してから調査方法を考えたことが幸いしてか、割とたくさんの興味深いデータが明確な方法に従って集まった。なので、うだつが上がらない修士時代に比して、D1から複数の論文を書き始めることができるという割と充実した状態にあった。 どのようにデータを分割・結合して論文を書くか、について選択肢は2つあった 全てのデータをまとめて、ヒグマのセミを食べる行動について網羅的な論文を1本だけ書く。 データを基に後付け仮説・目的をいくつか造り、それに従ってデータを分割・組み合わせ複数の論文を...