# 2月6日9時から武田さんと対談します！ おはようございます。感情の心理学を研究しているじんぺいです。 世界の解放度を上げる心理学ラジオの時間です。 この番組では最新の心理学研究のお話や、人の心や脳に関するお話をつらつらとしていきます。 いつもお聞きくださりありがとうございます。 今日は日曜日ですね。ぼちぼち行きたいなと思っております。 今日は心理学というよりも研究一般の話をさせてもらいたいなと思っております。 サイエンスオブサイエンスとかいう言葉があって、これ何かというと研究とか科学のための科学とか科学の科学。 その研究をちょっとメタ的に分析したりとか考察したりするような学問があって、 それの一環で論文の出版数とか引用数とかそれを分析したりする。 そういう分析方法があって、サイエントメトリック分析とか言ったりするらしいんですが、 それについてちょっとお話というか共有をさせてもらいたいなと思います。 多分今のところ何を言っているか分からないと思うんですが、分かりやすく説明したいと思いますし、 研究ってそんな感じで行われているんだみたいなことをちょっとでも知っていただけるといいんじゃないかなと思っています。 本題に入る前にお知らせをさせてください。 2月の6日の朝の9時から竹田雅文さんという方とボイシーで対談をします。 竹田さんはお坊さんと後任審議士さんという2つの顔を持っていて、 仏教と心理学というのを組み合わせながら発信をされているとても軽雨な方です。 話もとても面白いし、新しいことにもどんどん挑戦をしていらっしゃる方なので、 数ヶ月前に1回お話ししたんですが、またアップデートを色々お伝えできればいいかなと思っております。 自分自身も宗教と心理学にとても興味があるので、 自分のやりたい研究の話とかも聞いてもらえたらいいかなと思います。 それでは本題に行きます。 # サイエントメトリック分析とは？ 今日は科学の科学、論文の分析、論文数とか引用数とかそういうことを分析するような学問とか分析方法についてお話をしたいと思います。 サイエントメトリック分析という言葉を先ほどもちらっと言ったんですけど、これについてまず紹介します。 自分、例によって特に専門でも全くないので、チャットGPTとか使いながら、なるべく平易な言葉で説明をしていきたいと思います。 サイエントメトリック分析というのは、科学的な出版物やその他の学術的コミュニケーションの量的な分析を行う研究分野であると。 このアプローチは、科学研究のパターン、トレンド、関係を理解するために、出版物の数、引用数、著者や研究機関の間の強調ネットワーク、研究フィールドの成長といった指標を利用するということです。 よく分からないと思うんですけど、まずなんでこの話を今日したかったかという話をした方が良かったんですが、今ある論文の授読をしていて、授読って自分の論文を審査してもらうのではなくて、自分の論文を出すときって誰か別の研究者がそれを審査しているわけなんですよ。 これピアレビューといったりして、研究者同士のコミュニティでそれぞれでそれぞれの論文を審査し合うという仕組みに今のところなっています。 今後どうなっていくか分からないですけど、今そうなっていて、自分も論文を出したときには基本的に2人ぐらいの人に審査をしてもらうんですけど、2人とか3人のときもあるかという審査者がいて、それを大学院生とかにもたまに渡ってくるパターンがあるわけなんですけど、今その授読をできたらお願いしますと。 これはもちろん断ってもいいんですけど、僕はどんどん頼まれたらやっていきたいなと思っているので、他の方が今出している論文をいち早く読んで、ここがどうなのかという評価をつけている段階です。 それがまさにこういうサイエントメトリック分析みたいなことをしている論文だったんですよね。だから、自分もう少し知っておいた方がいいなと思って、いろいろ調べていたという感じです。 背景を先に説明したほうがよかったんですが、長くなりました。そういう出版物の数とか引用数とかを調べるんですけど、どういうふうにやっていくかということをもう少し具体的に説明をしてみたいと思います。 # どのように？ まず具体的な研究手法のところなんですけど、 いくつか分かれているので一つずつ説明したいと思います。 まず引用分析というのがよくやられているようです。 学術論文とか書籍というのが他の研究にどれだけ引用されているかというのを分析するということです。 自分がある論文を読んだときにこれ結構面白いなと思ったのは、 基本的に時系列とかで1950年から今2020何年とかまで、 毎年どのくらいのキーワードをまず決めるんですよね。 例えば自分で言ったら俳句とか、俳句の研究はそんなにないのでずいぶんヒットしたいと思うんですけど、 芸術とか芸術心理学みたいな言葉で検索して、 ヒットする論文がいくつか出てくるわけなんですけど、 そのヒットする論文が1950年は年に5本しかなかったけど、今50本になっています。 それって結構トレンドとしてだいぶこの研究分野盛り上がっているな、 みたいなのが分かるじゃないですか。 それはまず論文数ということなんですけど、引用数というのは引用される数が多いほど、 そのキーワードについて研究している人が多いということなんですよね。 論文の数もそうだけど、引用というのはもっと引用し合ったりとかしたりとか、 自分のキーワードについてさらに新しい論文を書いて前の論文を引用したりとかすると、 雪だるま式に増えていくような感じがしなくもないので、 盛り上がりというものを結構表すような仕様なのかなというふうに思っています。 話を戻すと面白いなと思ったのは、引用数がある研究者の人が、 期間中の全引用の何%を占めているかというふうなところで、 結構それが多かったんですよね。何か5%とか占めていて、何百本という論文がある中で、 その一人の人が占めている引用の数が5%とかいうふうにやっていて、 その研究者ってだいぶすごいなと思うんですけど、 何となく伝わってますかね。 多分結構すごいですよね。論文が何百本とある中で、 一人の研究者がやっている研究が、その何百本の中の5%って相当な数。 だから一人の研究者とか、一つの論文というのがすごくインパクトを持っていて、 その分、何か他の200本とか、300本のうち200本というのが、 引用数が0とか1とかという、そういう世界なのかなというのが、 何となく分かったりするというのがあります。 これが引用の話で、他にもいろいろあって、 共著分析という研究者間のネットワークという話をさっきチラッとしたんですけど、 その論文が一人で書いているという方はあんまり多くなくて、 例えば筆割り人兵と加藤なんちゃらみたいな人とか、 なんで加藤が出てきたかわからないですけど、 なんちゃら先生とか、なんちゃら先生、なんちゃら先生みたいな、 時に何十人とか何百人とか並ぶ時もあるんですけど、 一緒になっている確率とか、この人とこの人の一緒になる回数、 さらに共著になった人とまた別の人との関係とか、 そういうのを統計使うと、ネットワークみたいに、 クモの巣みたいなのを想像してもらいたいんですけど、筆割り人兵という名前があって、 その隣に加藤何年という人がいて、 その隣に佐藤何年という人がいて、みたいなことを、 クモの巣みたいにネットワークでつなぐことができるんですよね。 クモの糸が太いほど関係性が深いみたいなことが分かったりするんですけど、 過去の論文とかを50年とか洗い出すと、 なんとなくそのネットワークというのが、 よりはっきりと分かってくるだろうということがあります。 あと、共著というのも言ったんですけど、例えば大学同士の、 この大学とこの大学は一緒に研究していることが多そうだとかということも、 データを使えば割と簡単に分かるというのがあります。 そんなところにしておきましょうかね。 あと、最近だったらAIを使ってトピックモデルというのがあったりして、 これは先ほどは芸術心理学とかというキーワードを言ったんですけど、 別にそういうキーワードをあらかじめ決めなくても、 AIを使うとパーッと論文を読ませて、 多分、全論文の前提を読むことはできないんですけど、 要項ですよね、要旨の部分、アブストラクトといいますけど、 論文を要約した部分だけ読むことによって、 この論文は何となくこれについて書いているんだというのが分かるので、 それをAIがまとめていくと。 トピックを抽出していくんですよね、勝手に。 これはすごい技術派だと思うんですけど、 それで分析をしていくという手法も、 特に最近は流行っているようです。 # なぜこの分析をするのか？ なんとなく伝わっておりますでしょうか。 最後にですね、研究が、なんでこんな研究してるかというお話をね、したいなと思います。 もちろんこれもいくつか理由があると思うんですけど、 僕がこれ多分そうだなって思ったことで言うと、 政策とかね、文科省とかが研究の管轄で、 省庁としてはあったりするんですけど、 その他にも企業が女性金とか、小学金とか出したりするんですけど、 どこに投資しようかっていうのが、テーマとしてあるわけです。 選択と集中と言ったりしますけど、この分野じゃなくて、 今で言うと本当にAIとか、環境系のグリーンの研究とか、 あと何ですかね、バイオなんちゃらとか、ちょっとわかんないけど、 いろいろあると思う。 なかなか心理学のワードの底で上がってくることって、そんなに多くないと思うんですが、 いろんな盛り上がってくるとか、盛り上がっている分野とかがあると思うんですけど、 これを科学的に説明するために、先ほどのね、サイエントメトリック分析みたいなのをすると、 やっぱりこれ50年前と比べて明らかに論文増えてるよねとか、 引用の数増えてるよねとか、キーワードごとに分かったりとか、 AI使って分かったりするので、 政策でどこにいっぱいお金を雑踏というのの意思決定に、 一つ根拠として使えるんじゃないかということがあったりします。 あとはパフォーマンス分析の一つとして、この研究者がこれぐらい頑張っているよねとか、 それがその研究者のキャリアとか、さっきも言ったように女性菌のね、 この研究者側の話でもらえるかどうかというのの一つの指標になるかもしれないし、 というので重要であろうということがあったりします。 でもやっぱり何事においても、意思決定をするためにはトレンドを抑えると、 今までのトレンドもちろんそうだし、これからどうなっていくかということが大事なのかなと思います。 今それこそ探索している論文とかでも、もちろん内容とかは言えないですが、 論文数をプロットしたりすると、見方上がりに論文数が増えているのかとか、 見方上がりと言うだけじゃなくて、指数関数的に伸びているのかとか、 この年に一回ガクッと減っているよねとかということが分析されると、 未来のこともちょっとだけ、未来がどうなるかわからないけど予測するのには 十分な情報があったりするのかなと思うので、とても重要な研究方法だし、 研究領域だなというふうに自分自身としては思っています。 # まとめ はい、というわけで今日はサイエントメトリック分析という分析資料について話をさせていただきました。 心理学をやっていて、自分の研究分野の論文を読むのももちろん大事だけど、もう少し一歩引いてみたりとか、 引くというよりも俯瞰して研究のトレンドを見たりとか、これからのことを考えてみたりというのは大事なことかなと思っていたりします。 僕は博士論文にまさにこういう分析手法というか、そんなに詳しくは見ていないんですけど、 だけど自分の研究しているキーワードを簡単に調べることができるんですよ。 論文の数ぐらいだったら本当に簡単で、 ウェブオブサイエンスとかパブメットとかといういろんなサイトがあるんですけど、そこに打ち込むと時系列で出してくれたりするんですよね。 それを博士論文に載せたりして、自分の今やっている芸術の心理学というのは確かに何十年前と比べてすごく増えているよなということが、 自分が今研究している一つの根拠というか、自分だけが興味あることではなくて、他の人たちも今興味を持ってやっていることですということは結構大事だなと思っていて、 そこまで深くは分析しようとか勉強しないかもしれないですが、おさわりの部分は押さえておきたいなと思っております。 今日も最後まで聞いてくださってありがとうございました。 日曜日、いい日にしましょう。 陣平でした。心を込めて。 # 雑談「週刊誌」 はい、最後1分だけ雑談させてください。 えっと、ツイート漏れにしたんですけど、 最近こう、週刊誌でいろんな報道があって、別に今更だと思うし、 最近って言ったけど、全然最近じゃないですね。 あの、ずっとそういうのってあると思うんですけど、 特にね、文春、週刊、文春とかは一番有名なのかなって思います。 で、本当に僕は、有名人で不倫とか、結婚とかもあんま興味ないし、 なんか、パートナーが誰々が結婚したらしいよって教えてくれたりするんですけど、 いや、それ誰なん?って思うこととかも結構あったりするので、 なんか、結構うどいなと。 昔はね、テレビっ子だったのもあって、 すごい芸能人とかたくさん知っていたんですけど、 最近は本当にもっぱらテレビも見なくなり、 うーん、もう本当に誰なんだろうって思うときもあるんですけど、 その端は置いといて、 週刊誌を取り巻く状況っていうのが結構変わってくるんじゃないかなって思っています。 だから不倫問題とか、女性問題とか、 うーん、性価害ってなるとね、また話は違うので、 それはとても興味のある話になりうるんですけど、 不倫とかはどうでもいいなと思っているんですが、 週刊誌のことはね、ちょっとウォッチした方がいいんじゃないかなって思っています。 ちょっとだけ具体的に言うと、 週刊誌がいろんな人のプライベートなことを、 特記に過去の女性関係とかで報道して、 どれが正しいとかっていうのは僕は判断できないので、 そういう話ではないんですけど、 一定役割がないことはないと思うんですよね、 週刊誌が、新聞とかがなかなか言えないようなことを問題提起したりとか、 利権とかね、すごく権力の大きい人たちに対しても、 ちゃんと真っ向じゃない時もあるのかな、記事を書いていくってね、 それは一つ役割があるかなというふうに思うんですけど、 ちょっとやりすぎじゃないかとか、 SNSの時代になって、それがいろんな人が話題にするようになって、 むしろ週刊誌の方が権力になっているんじゃないかとかね、 そういう話が今出てるんですよね。 いくつか、本当に虚偽だったんじゃないかみたいなこととかも話題になりつつあって、 その虚偽かどうかの判断も先も言ったように僕はできないですが、 裁判とかになっていくと思うので、その辺りは中止して、 それが本当に虚偽だった時に、 虚偽であっても一回そういうふうに書かれたことって取り返しがつかない、 そういう印象をちょっとでも持たせたとか、 そういう信用とか、 リビューじゃないですけど評判とかの世界になっていると思うんですよ、 特にSNSの時代になって。 だから虚偽になって、賠償金払いましたと、 ごめんなさいと言うだけじゃ済まなくなっている。 サッカー選手とかだと試合に出れなくなったとかってなると、 もう取り返しがつかないじゃないですか。 イベントのアンバサダーとかって話もありましたね。 その辺りは結構難しい問題だなと思うんですけど、 一緒に考えていきたいなというふうに僕は思っております。 それ自身もあまり興味ない人もいるかもしれないんですけど、 興味があったらアンテナを立ててもらってもいいのかなと思います。 でも心がザワザワするようなテーマでもあると思うので、 その辺りは自分の心と相談しながら、 あまりしんどくならないように話していただきたいなと思います。 それでは、全然1分じゃなくてすみません。