ポスター発表
目次 †
参考 †
実験 †
- 実験は統制する
- 見たい条件以外をなるべく同じにする必要がある．
- 生物実験などでは，遺伝子の統制のため「同一雄雌から生まれた兄弟のみ実験に使う」など，徹底されている．
- 先入観を排除する
研究の開始 †
- 何がどこまで出来ればハッピーなのか。
- 何かと何かを組み合わせます、というには組み合わせることによる良いこと、難しさを語らないといけない
- 誰が幸せになるのか．
- 研究のスタンス
- 新規性
- 結果までの道筋とコスト
- 死んだ研究
- 死んだ研究分野は、同じむつかしい問題にぶつかっている
- 一方でだからこそブレイクスルーを実現できるので、それを再度取り上げることに意味はある。
- 歩くようなものは20年前からあるが、最近の3Dプリンタによって生き返ってきた
研究遂行 †
- 仮説ドリブン
- 実験なんてものは最初に問題設定した時点でその重要度やインパクトは決まってしまう。次はこれをやれば、トップジャーナルに載るというところまで細かい実験計画を考える．
- 仮説があると，見るべき現象が絞り込める．手探りでなくなる．欲しいデータ・結果・解析を特定できる．
- どんな図が得られれば嬉しいか，を先に考えること
- どんな事実があれば仮説が証明できるかを考える．
- どんなメッセージが研究として価値があるか，を考える．
- リサーチクエッション（理論仮説）を，実際に統計的に検証可能な仮説（作業仮説）を示すことでサポートする．
- 例えば、デュルケムの「自殺論」を例にすると、理論仮説「集団の凝集性（集団に属する個人同士の繋がりの強弱）が低いと、自殺率が高い」とするとき，作業仮説「プロテスタントはカトリックよりも自殺率が高い（プロテスタントは一般的に、カトリックよりも人との関わり・繋がりが弱いと言われている）」
- 決して、今持っているマテリアルや技術を活かそうとしてテーマを組んではいけない。自前主義からの脱却．
- 構造化
- 簡単にいえば，一つのテーマや疑問を階層的に分解する．
- 縦のつながりは因果性，
- あまりに飛び過ぎない．論理階層の飛躍は網羅性を損なう．
- 横のつながりは網羅性．
- 発表
- 死ぬほど練習
- スライド毎に、原稿を書きだす。
- 原稿を何度か声に出して読む。
- 引っかかる処は喋りにくく、繋がりの悪い所なので修正する。
- 暗記
- 重要ポイントの抑揚、制限時間の遵守、声の大きさなどを調整
モデル研究 †
重要な性質 †
予測可能性と妥当性 †
- 不自然な生物や不自然な環境でもモデルで説明可能か（生物のクモヒトデの足の本数を減らす）
- 特定のパラメータが適合性にどう影響するのか（胎児の触覚分布の不自然な偏り）
- まず，対象の面白いの性質を知らないといけない（動的構え，歩様遷移のヒステリシス，ハンドリガード，フェイスタッチ）．
適合性 †
重要なこと †
- 再現させたい現象について詳しく知ること
- 何がそれを支配しているかの仮説を的確に建てること
- 現象を詳しく観察すること
- 詳しく観察したことと対応する妄想をふくらませること（クモヒトデと，5人が乗った桶の自立分散移動システム）
コンセプトの呈示 †
情報が乗っているか †
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