ポスター発表
目次 †
参考 †
意識 †
- やりがいのある他のことをしてはいけない
- 没頭・中毒しなければならない
研究の広げ方・狭め方 †
- 面白いこと、むつかしいことを言う。何が嬉しいのかを世界中の誰もが理解できるように
- 例「認識の前から体が動いている、注視点の密度が変わっているという知見がある。
しかし、それはスポーツ科学で証明はされていなかった。ダイナミックなインタラクションの中でそれを示すのは困難だが、僕のセットアップなら可能です」
- なんで世界の他のひとはできなくて自分が出来るとおもっているのか？
- 先生方はふわふわとしたミーティングでは可能性の網羅をしている．
- スケールを変える（変えて、MEMSみたいな小さいものなら？とか）
- 場所を変える
- センサを変える
- その他もろもろ考えられるパターン
- 研究の大局的情勢としてこれをやるべき，というせつめいの仕方がある
研究会・サブミーティングのあり方 †
- 平時より先行研究の知識を貯めておき，新規性を明確化する能力を養う
- 自分で検討した・考えたことをきちんとまとめろ，それに至った考え・勉強の話がない
- 上の人間になるとそういうフィードバックされないからサブミーティングでやろうよ
- 「こうおもったので～を調べた結果こうでした」とストーリー形式にする
- さも勉強していなかったように過剰に言われた理由は発表が悪い
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
- 全体としてこうだが、今2つあって
- 一つはこれぐらいで頭打ち、なぜならこう
- もう一つはよくて最高性能はこれ
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
- 問と評価の言語化
- 研究を進める上でもっとも重要なのは、「今、自分が考えていることは何か」をはっきりと言語化する
- あなたの疑問、目標、答えが正しいかどうか、適切かどうか、正しいならばどのくらい正しいのか、適切であるならばどれくらい適切であるとあなたは考えるのかを根拠を一緒にして説明できるようになって欲しいのです。
- 「あなたの答えとその答えの評価基準とその評価基準に従ったあなたの答えの評価をセットにして私にください。そうしたら、私はまず評価基準が妥当かどうかを検討し、その上で、あなたの答えを検討し、最後にあなたの答えの評価が妥当かを検討して、その上で意見を述べます。」
- 正解のない問題に当たった時に説明しないといけないこと
- その問題を解く必要性
- その問題が解決できたと判断できる条件（基準）
- その問題に対する解決法
- その問題に対する解決法をあなたが提示した条件で評価した場合の達成度
- その達成度で問題を解決できたといえるかどうかについてのあなたの主張
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 †
定量化がむつかしい評価器 †
- 例を出しながら説明する論文
- 芸術性のある例とない例をもってきて、それらを区別できます、というもの
- 例外がある場合はそういう説明の仕方になる
情報が乗っているか †
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