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はてなキーワード: ポジコンとは
オープンアクセスの論文をメタ解析して、グラフにポジコン、ネガコンがきちっと入っているか、
プラシーボとの比較は、二重盲検法は、とか、p値は適切かとか、
その辺りは気にすることができるが、それをすり抜けたものはどうするのか。
自分の専門領域で普段の実験結果からそんなのありえねーよとか、数式解いても既存の理論とは食い違うとか、
反応式あってんのか、くらいなら気づけるんだろうが。
自分の専門以外だと気づけなくないか？家に実験装置なくて再現性確認なんてできない。近くの技術センターに行って装置借りて分析するのか？
〇〇は疑似科学かどうか調べたいとして、〇〇で検索をかけ、検索に否定的なコメントが出てこなかった場合、
生物系の研究室で、捏造が生まれるきっかけを見てしまった。その研究室のPIは研究不正とは程遠い性格で、PIに悪意がなくてもこういう状況だと捏造が起こりうるんだなということを目の当たりにしたので、ケーススタディとして書き記しておこう。
PIは専門性に合わせて分業させるタイプであったので、複数の研究テーマにおいて、上流のこの解析はXXさん、中間はYYさんがやって、下流はZZさんが、という風に割り振られていた。その中で、最も上流の過程を担当しているXXさんは、外部からの仕事も含め、大量の仕事に追われて疲弊していた。性格的にNoと言えずに萎縮しやすく、タスク管理が苦手で、積み重なった仕事で完全に首が回らなくなったXXさんは、とうとう、プレッシャーに負けてしまい、やっていなかった予備実験を「やってうまくいった」ということにしてしまった。
XXさんがやろうとしていた実験系はあまりうまくいっていなかったが、元々難しいことが知られている系であったので、判断が難しかった。PIはXXさんが基本的なトラブルシューティングはしているものだと思い込んでいたところが不幸の始まりであった。PIは、XXさんの問題ではなく現象特異的な難しさだとひとまず判断し、本番で下流の実験系（他の複数の人が担当）まで一通りやってみろという指示を出したが、うまくいかなかった。その後、研究室内で問題点を一つずつ洗い出していったところ、結果的に上流過程にも遡り、予備実験のポジコン/ネガコンすら取れていなかった事が判明した。研究の組み立て方も行き当たりばったりでおかしかった。その事実にたどり着くまでが大変だった。忙しい事を理由に実験系の組み方や実験ノートが複雑怪奇になっていて、本人もよくわからなくなっていたこともあり、なかなか基礎データが出てこない。ようやく出されたデータを根気強く追っていくと、さらに別の不自然な点が発覚する。そうなるとPIの叱責を受けたり、他のメンバーに追求される。検証のための追加実験を命令されたXXさんは、実験がうまくいかずに次のプログレスまでにやりきる事ができなかったが、データがないと再び怒られると考えて自分に不利益な結果を隠そうとし、ネガティブなスパイラルに嵌っていった。PIは問題のデータのあぶり出しも「信じたくない」という心情が先で対応が後手後手になったように思う。PIの対応はXXさんの不正を導いていたが、PI自身は無自覚だった。純粋にデータの不完全さだけを気にしていたら、こうはなからなかったかもしれない。ある時、PIがこれは本気でヤバイ、と気づいて、ようやく修正軌道に乗った。
それなりにお金を費やし、関わっていた人々の４年間は無駄になったが、これを放置していたら、と思うとゾッとする。共同研究先には「なにやら忙しくて大変そう」とは思われていたものの、そこまで大ごとだとはバレていないようであった。この研究テーマに関しては膿は出し切ったと思うので、本人もそれなりに反省したようだが、その後のことはわからない。こうなるとこれまでのXXさんの仕事ぶりも気になる。後日、XXさんのかつての所属先の人々にそれとなく愚痴ったところ、やはり似たような問題があったんだなと思わせる雰囲気であった。三つ子の魂百までとはいうが、更生できるのもまた人間だ。XXさんはその分野で有名ラボ出身者であったこともあり、◯◯先生から信頼されている愛弟子で、学振取得者で、と周囲から一目置かれていた。研究の世界で底辺の争いに生き残るにはどうしたら良いか、考えさせられた経験だった。
こういう記事があると、ネット上では「自分のいる環境ではありえない、実験ノートはこう書いてほにゃらら」という人が湧き出てくるのだけど、自分自身はいざ知らず、共同研究者がこういう人だというケースだったら足下を掬われるかもね、と思う。世の中には、悪意を持って研究不正に取り組んでいる研究室もある一方で、この研究室は事件が起きた時の対応の仕方には問題があったけれど、元々真面目に研究する人ばかりだった。XXさんの性格や研究室の状況が掛け算になった結果、他の研究室より不運な方向に転がってしまった。世の中の多くの研究室には大なり小なり似たような課題が潜在的にあるかもしれない。自身の心がけや予防法だけではなく、事件が起きてしまった時にどうするか、というロールプレイングまでしたら良いかもしれない。
＜ PIとしての教訓 ＞
・メンバーを疑うと思うと辛いが、データで冷静に議論できる環境を作る事を心がける。感情は抑えて、相手がネガティブデータでも相談しやすい空気を作る。
・PIという上下関係がある以上、自分がどんなに「フラット」に接しているつもりでも、相手はプレッシャーに感じているかもしれない事を忘れてはいけない。
・生物系にありがちな、専門性に合わせて分担する系の研究テーマがある場合、博士課程院生やスタッフについては、自分の制御可能な範囲での研究テーマを推進できるように環境を整えておく事が万が一の保険になる。不正行為に対して、巻き添えを食らった人々の将来を担保することもPIの大事な責任である。
・メンバーの業務量がオーバーフローしていないか注意し、個人の性格に基づいて、それをコントロールするのもPIの責任である。
・同僚を疑うと思うと辛いが、我々はデータ教信者であるので、心情はひとまず脇に置いて、データで冷静に議論する事を心がける。
・捏造を暴くのは憔悴するので、不正に気づいた時点で、自分へのダメージとどの程度深入りするかの対応をよく考えたほうがいい。手を引けるなら手を引く。また不正をしているメンバーがいる事をPIに忠告しても聞き入れてもらえない事がある。したがって、いつでも静かにさっと撤退できるようにしておく。研究室で分業制を敷いている場合には、自分の制御可能な範囲での研究テーマを推進し、業績に影響が出ないようにする。（博士過程の学生の場合には、そもそも分業しないほうが良いが）
