hypoxia research::blog

朝から日当直です。
未明までの嵐の様な手術室-(参照)-とは異なり日曜日は朝から今まで無風状態です。このまま月曜日の夕方まで乗り切りたいです。

昨日書店で見かけた「自分のアタマで考えよう」を電車内で読みました。

目次からわかるように、この本は、ちきりんが情報やデータなど何かの「知識」を得た時に、それをどう「思考」につなげているか、という“ちきりん流”「知識から思考への転換プロセス」について説明した本です。

とご本人も解説しておられます。
構成は次の通り。

＜目次＞

はじめに

序　章

「知っていること」と「考えること」はまったく別モノ

第一章

最初に考えるべき「決めるプロセス」

第二章

「なぜ？」と「だからなんなの？」と問うこと

第三章

あらゆる可能性を検討しよう

第四章

縦と横に比べてみよう

第五章

判断基準はシンプルが一番

第六章

レベルを揃えて考えよう

第七章

情報ではなく「フィルター」が大事

第八章

データはトコトン追い詰めよう

第九章

グラフの使い方が「思考の生産性」を左右する

終　章

　

知識は「思考の棚」に整理しよう

おわりに

この本の読者として「ちきりん」さんが想定しているのは近い将来就職活動をする予定の大学生と云うところかもしれませんがここでのknow-howというか方法論の適応範囲は日常生活全般に及ぶでしょうし例えば大学で行われている研究もその例外ではありません。
時間があったので目次に沿って少し書いてみます。

#「「知っていること」と「考えること」はまったく別モノ」

教科書に書いてあることや他人がすでに発表したことをいくら知っていていても研究者としてはどうにもなりません。このことを肝に銘じることは研究の初歩の初歩です。
むしろ知識をいったん「思考の舞台の外」に分離して自分のアタマで考えることが必要なのです。

#「最初に考えるべき「決めるプロセス」」

「「考える」とはインプットをアウトプットに変換することです」という言い方は実践的だと思います。

「実験」をたくさんしても「決める」つまり命題に解を与えることに結びつかない「実験」はタダの作業にしかすぎません。体力，精神力，時間，お金の無駄になる場合もあります。なので「決めるプロセス」を考えることは重要で，これを学ぶことが大学院の大きな課題の一つだと思います。

#「「なぜ？」と「だからなんなの？」と問うこと」
これにはうまいコメントが書けません。

#あらゆる可能性を検討しよう
構成要素に分解してあらゆる可能性を列挙できる力が付いていれば一人前です。

#「縦と横に比べてみよう」
これ重要です。本をじっくり読んで技法を理解して見ましょう。

#「判断基準はシンプルが一番」
判断の内容はいろいろあります。ぼくは研究で一番重要な判断は，プロジェクトを継続するのか打ち切るのかを決めるところだと思っています。ある程度十分な状況証拠があって始めたプロジェクトでも迷い道に入り込んでしまう場合があります。いろんな要素があるので判断が付きにくいときは2×2の単純なマトリックスを頭に描いて決めてしまうしかありません。

#「レベルを揃えて考えよう」
これって査読への反論の時に重要かもしれません。図44をよく吟味しましょう。

#「情報ではなく「フィルター」が大事」
自分独自の価値判断を持ってすべての事柄をフィルタリングする必要があります。
漠然と何かを解明したいという事だけではゴールにたどりつけません。「医学の発展に貢献したい」などという動機が如何に実際には役に立たないかを知ることになります。
テーマを選ぶ場合にも学問的な価値の他に，この仕事は一ヶ月で終わる一方これは一年かかるという判断をする必要があります。場合によっては「これはギャンブル」というテーマもありますがその場合，ある程度確実性の高いテーマと抱き合わせで望まないと学生をつぶすことになります。若くて資金が潤沢にある人はそれでも良いかもしれませんがそうで無い場合またあなたがポスドクや学生ならボスの根拠のない夢と心中する訳にはいかないでしょう。
また「フィルター」というか切り口をうまく創造してゲームの規則を決めることができれば一生食いはぐれることはないのだと思います。
あらゆる生命現象に「酸素が足りているかどうか」とそこから直接派生する事象からの観点を持ち込むことになったhypoxia-inducible factor の研究はその好例です。分裂酵母を材料に生命現象に切り込んでいった御大もその一人だと思います。

#「データはトコトン追い詰めよう」
データはまず自分で解釈しましょう。個々の実験データはinconsistentな場合があります。様々な原因があります。単なる技術的な未熟さが原因の場合もあるし本質的な事柄に起因する場合もあります。そのデータがどれくらいの確実度を持っているのかは実験をした本人しかわかり得ないことなのです。まず自分で質も含めてよく吟味するというプロセスを経ないとそのたびに整合性の取れないデータが並ぶだけで命題の解を与えることはできません。
その結果，他人が報告している実験結果が自分の実験結果が表面的に食い違ったとしても慌てる必要はありません。

#「グラフの使い方が「思考の生産性」を左右する」
ぼくはグラフで考えることはしませんが「KJ法」は今でも採用しています。 stickyな付箋紙に項目を書いて並べ替えたりして考えます。付箋紙を使わなくともOmniOutlinerで項目を書き出し順番や包含関係を考えます。

# 知識は「思考の棚」に整理しよう
まとめの章です。

また自分のアタマで考えることを研究を通して学ぶことが大学院の目的だと思います。そのためには必ずしも”有名”研究室に所属する必要はありません。「自分のアタマで考えよう」の方法論を愚直に実践することの方が重要かもしれません。

ただそう考えてくると「自分のアタマで考えよう」も「もしドラ」ー本は読んでいないのですが先日飛行機で映画を見ましたーも大して変わりが無いような気がしてきました。

御大柳田先生砲が炸裂です。どんどんやっていただきたいと思います。

今日の朝日新聞の朝刊の山形浩生さんによる「スティーブ・ジョブズ」の書評すごかったですね。当たっているだけに困ってしまいます。