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はてなキーワード: 査読とは
じゃあ、もう一段深いところを書く。
これは科学史という分野が「惨め」なだけじゃなく、「陰湿」であるという話だ。
みんな丁寧語。
メールはやたら長い。
でも中身は、湿地帯。
まず、分野が狭い。
狭すぎる。
下手すると3人。
しかも全員、顔見知り。
つまり、逃げ場がない。
学会に行くと、
○○先生は、
・すでに定職あり
・編集委員
この時点で勝負は終わっている。
でも誰も「競争だ」とは言わない。
そして水面下で、
・学会報告を先に出された
ということが、静かに起きる。
殴られないことだ。
怒鳴られないことだ。
＝
お前の居場所はない。
＝
お前は浅い。
「この分野では慎重さが求められます」
＝
余計なことをするな。
誰も責任を取らない。
ただ、閉め出される。
ポストが少ない。
枠が少ない。
だから、
・学際性は「若気の至り」
結果、
なのに口では言う。
「若手には挑戦してほしい」
本音はこうだ。
科学史は、
時給1117円の授業をめぐって、
博士号持ちが何人も並ぶ。
その中で起きるのが、
・哲学寄りすぎ
・社会史寄りすぎ
・数式を避けている
・実験を知らない
という、相互監視。
惨めさが、内向きに循環する。
この世界では「やめた人」が語られないことだ。
生活できなくなって消えた人。
研究を諦めた人。
民間に行った人。
精神を壊した人。
誰も話題にしない。
なかったことになる。
科学史とは、
その背後で、
学問を続けられなかった人間の影を大量に生み出す分野でもある。
それでも今日も、
「対話」「誠実」「学際」を掲げて、
静かに誰かが締め出される。
これが、
あまりにも静かで、
高等教育への支援が日本を復興させる、と会田誠がXで書いていた。
日本の戦後の復興は、戦後に「偶然」起きたのではない。むしろ戦争そのものが、復興のための下地を、皮肉なほど周到に準備してしまった。戦争は破壊であると同時に、国家をひとつの巨大な工場に変える。資源配分、計画、規格、物流、品質、そして何より、人間の配置と訓練。これらが「総力戦」という名のもとに、暴力的に、しかし異様な密度で組み上げられていく。技術開発とは、研究室の机上で美しく完結する知の遊戯ではない。目的が与えられ、期限が切られ、失敗のコストが極端に高い環境で、試行錯誤を反復し、設計・製造・検査・運用までを一気通貫で回す能力の総体だ。戦争は、その能力を、恐ろしい速度で社会の中に注入した。
戦時の研究開発は、単なる発明ではなく、システムの構築だった。たとえば「技術者」という語は、ひとりの天才の顔を連想させがちだが、実体は違う。設計者がいて、解析者がいて、材料の供給者がいて、加工の技能者がいて、検査の手順を作る者がいて、現場に落とし込む監督者がいる。部品表があり、図面があり、仕様があり、誤差の許容範囲があり、標準化がある。つまり、工学的知識と組織的運用が結びついて、初めて技術は社会に実装される。戦争は、その結び目を強制的に太くした。しかも、若者を大量に吸い上げ、時間を奪い、睡眠と健康を削り、失敗に対する許容を奪うことで、訓練を「圧縮」した。倫理的には呪うべき圧縮だ。しかし能力形成の観点だけを冷酷に抜き出すなら、戦争は、最悪の形で最高効率の訓練装置になり得た。
そして戦後。御存知の通り日本は完膚なきまでの敗北を喫した。当然だ。しかし瓦礫と飢えと混乱の中に、奇妙な資産が残った。焼けた街ではなく、焼け残った手だ。軍需のために鍛えられた設計思考、現場の段取り、試験と改善の習慣、そして「とにかく動かす」ための執念。戦争目的が剥ぎ取られたあと、その手は、民生に向けて仕事を始める。工場は鍋を作り、ラジオを作り、やがて車を作る。品質管理という名で統計が導入され、カイゼンという名で現場が賢くなる。輸出という名で世界と接続され、稼ぐという名で生活が安定する。高度経済成長は神話ではなく、忌まわしき制度と虐げられた技能の合成体・キメラだ。そして、その合成の触媒として、あるいは淘汰圧として、戦争という毒が、過去に撒かれていた──そう言ってしまうと、気分が悪いほどに筋が通ってしまう。敗北はしたが、敗北するためには戦わなくてはならず、戦うためには戦えなくてはいけない。奇妙なことに戦えてしまったことが呪いであると同時に祝福でもあった。真珠湾攻撃は、無条件降伏を経て、米国中を所狭しと走り回るトヨタに至った。まともな経済感覚をもっている米国人は一時期まで日本車を買うのがあたりまえだった。
だからこそ、戦後日本の次なる課題は、戦争なしに繁栄を継続することだった。ここが本丸だった。戦争が供給するのは「目的」と「緊急性」と「資源の集中」であり、その果実として新しい「産業」が結ぶのだ。平時の社会では、それらが自然に生まれない。目的は分散し、緊急性は個人の都合に解体され、資源は合意形成の手続きに溶けていく。ゆえに、平時の繁栄には、別種のエンジンが要る。暴力や強制ではなく、自発性と創造性によって、産業の餌を自分で狩りに行くエンジンだ。そこで登場したのが、大学院という高等教育の訓練装置だ、という物語をわたしたちは信じた。研究という名の訓練。論文という名の競技。専門性という名の武器。産学連携という名の橋。これらを通じて、戦争の代わりに「知」が繁栄を準備するはずだ、と。
だが、いつの間にか装置は、別の生き物を量産するようになった。保身に東奔西走するばかりの大学教員だ。大学院が、主体性の発火点ではなく、依存の温床になったとしたら、それは制度設計の敗北だ。研究費、評価指標、採用、任期、ポスト、学会、査読、ランキング。こうした外部条件が、大学教員個人の内側に「餌は上から降ってくるものだ」という反射を植え付ける。申請書の書き方は教えるが、産業という新しい鉱脈の掘り方は教えない。論文の体裁は矯正するが、社会の問題を嗅ぎ分ける鼻は鍛えない。安全な問いを選ぶ癖、失敗しない範囲での最適化、既存の潮流に寄り添うことによる生存。そうした行動は合理的だ。合理的であるがゆえに、群れは同じ方向にしか動かなくなる。
そしてSNSだ。SNSは思想の市場であると同時に、承認の自動給餌機になった。群れは、空腹そのものを叫ぶことで、誰かが餌を投げてくれると学習する。「分かってほしい」「評価してほしい」「誰かが何とかしてほしい」「政府は間違ってる」。鳴く。鳴くことが生存戦略になる。しかも鳴き声は可視化され、数値化され、増幅される。いいね、リポスト、フォロワー。これらは、栄養ではなく興奮剤だ。満腹にはならないが、空腹の感覚を麻痺させる。やがて、いつまでも上から餌を与えてくれるのを求めて、ぴいぴい鳴き続けるトッチャンボウヤのような元雛鳥の群れができあがる。外敵に襲われない巣の中で、口だけが上を向き、翼は畳まれたまま、眼球だけが光る。自分の脚で地面を蹴るという最初の行為が、いつまでも始まらない。
自分の地位が脅かされるときは自分が悪いのではなくいつも政府が悪い。省庁が悪い。国民の教育水準が、頭が悪い。外で何が起きているのか少し頭を働かせてみようともしない。誰かが群れから外れたことを言ったときは袋叩きにして火にくべる。その結果、誰もが同じことばかり言い続けている。
だが、はっきり言っておく。お前が新しい産業という餌を捕るんだよ。お前がやることになってたんだよ。餌を「作る」のでもいいし、「掘る」のでもいいし、「盗む」のでもない形で「奪い返す」のでもいい。つまり、価値を生むという行為を、制度の他人に外注するなということだ。もちろん少子高齢社会は強力すぎる逆風ではあるが、それさえも誰かのせいに陰謀論めいて帰着させる前に一度よく考えてみたらどうか。産業は勝手に湧かない。誰かが、失敗の責任を自分で引き受け、見えない需要を言語化し、未熟な技術を鍛え上げ、供給網を組み替え、法や倫理の地雷を避け、顧客の怒りと無関心の中で立ち続けた結果として、ようやく姿を現す。論文の引用数のように、キーボードを叩けば増えるものではない。獲物は森にいる。森に入った者だけが、血の匂いと風向きを知る。
お前たちは選択と集中ではなく研究者の自発的な興味や関心が大事という。
では聞くが、お前たちはお前たちが学生だった頃の自分たちに恥じることはないだろうか。
お前たちは、お前たちが知りたいと思ったことを、お前たちが知りたいと思ったかたちで、明らかにしつつあるのか。
わたしは大学の門をくぐったとき、自分が畳の上で安らかに死ねるとは思わなかった。畳の上で死ぬというのは、単に死に場所の話ではない。生が、社会と和解しているという感覚だ。努力が見返りに接続し、未来が計算可能で、家族が暮らし、老いが制度に回収されるという約束だ。だが、あのときのわたしには、その約束が見えなかった。見えなかったというより、最初から信じる気がなかった。自分は、本と論文と電線の塵芥の中で、目を開けたまま息絶えるのだと思った。研究室の片隅で、半田の匂いと紙の埃にまみれて、未完成の仮説を握ったまま、呼吸だけが止まるのだと。
なぜそんな死に方を想像したのか。たぶん、それは恐怖ではなく、ある種の誓いだったのだろう。畳の上の安寧を最初から目標にしない者だけが、森に入れると。森に入るとは、制度の外側に一歩出ることだ。誰も餌をくれない場所に行き、自分の手で何かを捕まえることだ。捕まえられなければ飢える。飢える可能性を引き受ける者だけが、捕まえる可能性を持つ。そういう単純な力学を、大学に入った頃のわたしは、たぶん予感していた。戦争をする国家という本質的な暴力装置に大学そのものを重ねて見ていた。
戦後の復興が戦争によって準備されたのだとしたら、戦後の次の繁栄は、戦争ではなく、わたしたち一人ひとりの「狩り」によって準備されなければならない。制度は餌箱ではなく、森へ向かうための靴であるべきだ。大学院は巣ではなく、飛び立つための筋肉を作る場所であるべきだ。SNSは鳴き声の競技場ではなく、狩りの情報を交換する地図であるべきだ。そうなっていないなら、装置を叩き壊すか、装置の使い方を変えるしかない。鳴くのをやめて、翼を伸ばして、地面を蹴るしかない。
最後に、あの想像に戻る。目を開けたまま息絶える、というのは、救いのない悲観ではない。目を閉じる暇も惜しんで見ていたかった、ということだ。世界の配線の仕方、言葉の連結の仕方、仮説の跳ね方、そして価値が生まれる瞬間の、あの微かな火花を。もし本当にそういう最期が来るなら、せめて塵芥の中に、誰かの餌になる小さな骨を残して死にたい。鳴き声ではなく、獲物の痕跡を。上から落ちてくる餌ではなく、自分で森から引きずってきた何かを。畳の上で死ねなくてもいい。だが、巣の中で口を開けたまま死ぬのだけは、御免だと。
お上を叩くのは簡単だ。叩いても腹は減らないからだ。制度を呪うのは気持ちがいい。呪っても給餌は止まらないからだ。君たちの批判は刃物ではない。換気扇だ。臭いを抜いて、建物を延命する装置だ。君たちは自由の名で柵を磨き、純粋の名で鎖を正当化し、公共性の名で自分の安寧を公共財にすり替える。いつまで巣の縁で鳴くのか。餌は捕れ。捕れないなら黙れ。黙れないなら巣を出ろ。——平和の繁栄は、配給では続かない。
「主流派経済学が反証主義的に“証明”されてきたか？」は、厳密には 証明（数学みたいに真を確定）ではなく、より現実に近い形でいうと
以下、主流派がどう“反証に耐える形”に進化してきたかを、代表例で整理します。
サミュエルソンは、理論を“操作可能（operational）な命題”＝観測・検証できる形に落とすことを強調した流れの中心人物として語られます。
フリードマンは、（前提のリアリズムよりも）予測力を評価軸に置く「実証可能な含意で勝負する」方法論を強く打ち出しました。
ここがまず“反証主義っぽい”土台です（ただし、後述の通り経済学は補助仮説が多く、純粋なポパー型の運用は難しい）。
1950〜60年代に「失業率を下げるとインフレが上がる」ような安定関係が“政策メニュー”として扱われましたが、のちに
長期ではトレードオフが成り立たない（自然失業率／NAIRU）方向へ
という更新が起きます。フリードマンの1968年講演が、期待を組み込む方向に大きな影響を与えた、という整理は一次資料・研究史で確認できます。
また1970年代の経験が、この見方を後押しした、という研究史的整理もあります。
要するにここは、「古い単純形が反証（説明不能）に晒され、修正された」例です。
ルーカス批判は、「過去の経験則（縮約形）をそのまま政策評価に使うのは危ない。政策が変われば人々の意思決定（期待）が変わり、推計式のパラメータが不変でなくなる」という主張です。
この主張自体も、のちに実証的に検討（テスト）される対象になっています。
この流れが、マクロを「ミクロ基礎（最適化・期待）」を持つ構造モデルへ寄せる大きな動機になりました。
DSGEは強い仮定が批判され続けていますが、「政策変更の効果を、前提・メカニズムを開示した上で評価する枠組み」として中銀・研究で中心的に使われてきた、という位置づけは一次資料でも見られます。
同時に、危機後の批判や改良も含めて「適用可能性・限界」を体系的に検討する研究も積み上がっています。
ここでの“反証主義”は、「このモデルが真」ではなく、競合モデルと比べて予測・政策評価・整合性がどれだけ良いかで生き残る、という競争です。
これはまさに、「この推定は因果だ」という主張が、設計の穴を突かれて反証される／改善される、という反証主義の制度運用です。
ので、単発で「はい反証、理論死亡」とはならず、部分修正・モデル更新になりやすい。
それでも主流派が“反証主義的に強い”と言われるのは、上で見たように
主流派がやってきたのは「理論の核を固定し、反証条件を明確化し、方法論を更新し続けて生存してきた」という歴史です。
だからMMTが“学界で対抗可能な理論”として評価されたいなら、同じ土俵で
が必要です
Oncotarget. 2026 Jan 3:17:1-29.
COVID vaccination and post-infection cancer signals: Evaluating patterns and potential biological mechanisms
Charlotte Kuperwasser, Wafik S El-Deiry
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41498242/
近年、査読付き学術誌において、COVID-19ワクチン接種と時間的に関連して出現した多様ながん種を報告する論文が増加している。これらの報告の性質および範囲を明らかにするため、2020年1月から2025年10月までを対象に、あらかじめ定めた適格基準に基づく系統的文献検索が実施された。
その結果、計69件の文献が組み入れ基準を満たした。内訳は、27か国・計333例の患者を記述した66本の症例報告・症例集積研究、ワクチン接種集団におけるがん発生率および死亡率の推移を定量化した2件の後ろ向き集団レベル研究（イタリア：約30万人規模のコホート、韓国：約840万人規模のコホート）、および米国軍人約130万人を対象に、パンデミック前からパンデミック後にわたる期間を解析した1件の縦断的研究であった。
報告されたがん種としては、造血器腫瘍（非ホジキンリンパ腫、皮膚リンパ腫、白血病）、固形腫瘍（乳癌、肺癌、悪性黒色腫、肉腫、膵癌、膠芽腫）、ならびにウイルス関連腫瘍（カポジ肉腫、メルケル細胞癌）が多数を占めていた。
これらの報告全体を通じて、いくつかの反復的な特徴が認められた。すなわち、
(1) もともと進行が緩徐であった、あるいは制御されていた既存疾患の異常に急速な進行、再発、または再活性化、
(2) ワクチン接種部位や所属リンパ節の関与を含む、非典型的または局在的な病理組織学的所見、
(3) 急性感染またはワクチン接種と、腫瘍休眠、免疫逃避、腫瘍微小環境の変化との間に免疫学的関連が存在する可能性を示唆する仮説、
である。
以上の結果は、COVID-19ワクチン接種が、どのような条件下でがんと関連し得るのかを評価するために、厳密な疫学研究、縦断研究、臨床研究、病理組織学的解析、法医学的検討、および機序解明研究が必要であることを強く示唆している。
どうすんのこれ…
頭がどんどんおかしくなって自己放尿を繰り返してしまったようだな。
勝利宣言をしたつもりになっているが、論理構造としては驚くほど脆弱だ。
まず致命的なのは、「方法と結果が一切伴っていないので殴られている」という主張が、何をもって方法とし、何をもって結果と査定したのかを一切示していない点だ。
査定基準が提示されない「殴られている」は、単なる主観的感想であって、評価ではない。これは方法と結果を重視しているふりをしながら、実際にはその両方を放棄している自己放尿である。
「それを権威主義にすり替えるな」という非難は、こちらの議論を読まずに反応している証拠だ。
こちらは一貫して、方法と結果による査定そのものを否定していない。むしろ逆で、それを明示せず、共有もせず、「殴られている」という事後的レッテルで済ませる態度こそが問題だと言っている。
方法と結果があるなら出せばよい。出せない、あるいは出す気がないから、貴様は人格攻撃と敗北宣言の押し付けに逃げている。
それを権威主義と呼ばれて逆上するのは、図星を突かれているからだ。
「数学以外にも査定方法は数多存在する」という点も、こちらの主張と何一つ衝突していない。
統計、実験、事例比較、歴史的検証、質的分析、いずれも立派な方法だ。
問題はそれらを実際に提示せず、「殴られている」という結果だけを既成事実として扱っていることにある。
方法が多様であることと、方法を説明しなくてよいことは同義ではない。この区別ができていない時点で、方法論を語る資格はない。
「論文を書け」「査読では数学モデルは使われない」という煽りも的外れだ。
査読とは、まさに方法と結果が妥当かどうかを第三者が検証する制度であり、「誰が書いたか」ではなく「どうやって何を示したか」が問われる。
ここで行われているのは査読ではない。基準不明の私刑だ。私刑を「殴られている」と表現し、それを正当な評価だと思い込む精神状態こそが、こちらの言う権威主義的振る舞いである。
さらに致命的なのは、「お前が納得できないこと」と「方法と結果の伴わない素人理論を殴ることは両立する」という一文だ。
その両立を示すには、当該理論が「方法と結果を伴っていない」ことを示さなければならない。
その作業を一切せず、前提として断定している以上、論証は成立していない。これは議論ではなく、感情の排泄だ。
「全てにおいて敗北している」という自己満足的な締めは、議論の外部に逃げたことの自白に等しい。
勝敗は宣言するものではなく、第三者が方法と結果を比較して判断するものだ。
その手続きを拒否しながら勝利を叫ぶ姿は、理屈で勝てない者が音量で補う典型例である。
冷徹に言えば、ここで露呈しているのは方法と結果を語る能力がないまま、方法と結果を語っているつもりになっている自己認識の崩壊だ。
Yahooニュースで見た、「イベルメクチンが癌に有効なのでは」という主旨の記事についてAIに判定してもらう。
https://news.yahoo.co.jp/articles/1dcb9d059bd8e87d2885e7adeab13ad0a3febffd
大カテゴリ: A. 説得・オピニオン
読者の直感（System 1）に訴えかけ、熟慮（System 2）を阻害するような情報提示の有無を分析します。特に医療情報において、権威や感情に訴える表現は注意が必要です。
医療に関する主張であるため、提示されている情報が科学的コンセンサスに基づいているか、エビデンスの質と量が十分か、その提示方法が適切かを評価します。
文章内の主張や推論に矛盾がないか、根拠と結論の間に論理的な飛躍がないかを確認します。特に、限定的な情報から一般化された結論を導いていないかを検証します。
特定の薬や治療法を「ヒーロー」のように描き、その物語性を通じて読者の感情や信頼感に訴えかけようとする意図を分析します。
本文は、読者の直感的な思考（System 1）に強く訴えかけ、熟慮（System 2）を促す客観的かつ詳細な情報提供を意図的に避けている傾向が見られます。「ノーベル生理学・医学賞を受賞した北里大学の大村智博士が発見した」「世界中で数億人以上の人々を救ってきた」「安全性の高い薬です」といったフレーズは、イベルメクチンに対する強い肯定的な感情や信頼感を直感的に抱かせるための、強力なアンカリング効果を生み出します。これにより、読者はその後の主張（がん治療への効果）に対しても、批判的な吟味をせず受け入れやすくなります。また、「私はがん治療の現場に立つ医師として、この薬のがんに対する力を確信しています」という個人的な確信の表明は、発信者の権威を利用した感情的訴求であり、読者のSystem 1をハックする典型的な手法です。
"２０１５年にノーベル生理学・医学賞を受賞した北里大学の大村智博士が発見した"
"世界中で数億人以上の人々を救ってきました。もともと寄生虫やダニなどに使われてきた安全性の高い薬です。"
"私はがん治療の現場に立つ医師として、この薬のがんに対する力を確信しています。"
イベルメクチンのがん治療における有効性に関する記述は、科学的エビデンスの提示が極めて曖昧で不十分です。「研究結果が世界中で報告されています」「最新の研究では〜わかってきました」「有効性が示唆されています」という表現は、具体的な臨床試験のフェーズ、研究デザイン、対象患者数、統計的有意性、査読の有無など、科学的信憑性を裏付ける重要な情報が完全に欠落しています。また、現時点でのイベルメクチンのがん治療への適応は、大規模なランダム化比較試験によって確立されたものではなく、標準治療として推奨される科学的コンセンサスは存在しません。筆者の「確信」は、個人の経験や観察に基づくものであり、科学的エビデンスとは異なります。参考文献として挙げられている「イベルメクチン 世界の臨床医の証言」も、学術論文ではなく、個人の見解や経験を集めたものである可能性が高く、標準的な科学的根拠としては不十分です。
"この薬が、がん細胞にも作用するという研究結果が世界中で報告されています。"
"最新の研究ではイベルメクチンが、がん細胞の分裂のしくみやエネルギー代謝に影響を与えたり、免疫細胞の働きを活性化させたり、がん細胞の成長を抑制し、特に「がん幹細胞」に対して効果を発揮することがわかってきました。"
"参考：「イベルメクチン 世界の臨床医の証言」：ポール・マリク"
文章全体には、論理的な飛躍と矛盾が見られます。まず、「もともと寄生虫やダニなどに使われてきた安全性の高い薬です」という記述は、過去の用途における安全性が、がん治療という異なる文脈においてもそのまま適用されるかのような印象を与えます。がん治療における長期的な安全性や、抗がん剤としての副作用プロファイルは、寄生虫駆除とは全く異なる基準で評価されるべきです。次に、「副作用もなく」と断言しつつ、その直後に「万能薬とまでは言えません。どんながんにも必ず効くわけではないですし、まだ充分な臨床試験も進んでいはいません」と、主張を限定する表現が続きます。これは、読者に強いポジティブな印象を与えつつ、批判をかわすためのレトリックであり、論理の一貫性に欠けます。未確立な治療法に対して「力を確信しています」と強く主張する一方で、「充分な臨床試験も進んでいはいません」と現状を認める点も、結論と根拠の間に大きなギャップを生じさせています。
"もともと寄生虫やダニなどに使われてきた安全性の高い薬です。"
"副作用もなく、経口薬として使えるため、患者さんの負担も少ない反面、万能薬とまでは言えません。"
"どんながんにも必ず効くわけではないですし、まだ充分な臨床試験も進んでいはいません。しかし私は、イベルメクチンによるがん治療に、明るい可能性を感じています。"
本文は、イベルメクチンを「既存の三本柱（手術・抗がん剤・放射線治療）に代わる、あるいは補完する新たな希望」という元型的なヒーローの物語として提示しようとしています。ノーベル賞受賞者による発見という「起源の物語」と、「世界中で数億人以上を救ってきた」という「偉業の物語」が、この薬を特別な存在として位置づけています。さらに、「がん幹細胞」という難敵に立ち向かう力を持つという記述は、がん治療の最前線で戦う新たな「救世主」としてのナラティブを強化します。この物語構造は、複雑で絶望感を与えがちな「がん治療」というテーマにおいて、読者に単純な希望と解決策を提示し、感情的な共感を呼び起こすことで、イベルメクチンへの期待感を高める効果を狙っています。
"２０１５年にノーベル生理学・医学賞を受賞した北里大学の大村智博士が発見した寄生虫駆除薬です。"
"世界中で数億人以上の人々を救ってきました。"
"特に「がん幹細胞」に対して効果を発揮することがわかってきました。"
本文章は、未確立な医療情報に対して、特定の薬（イベルメクチン）の有効性を強く推奨するものであり、その情報提示には強い危険性が伴います。
筆者は医師としての肩書と個人的な「確信」を前面に出し、ノーベル賞受賞や過去の実績といった権威性を援用することで、読者の直感（System 1）に訴えかけ、イベルメクチンに対する過度な期待感を煽っています。科学的エビデンスの提示は極めて曖昧であり、がん治療という極めて重大な意思決定に関わる情報としては、信頼性に欠けます。論理的な飛躍や矛盾も散見され、特に「副作用もなく」という断定と、その後の限定的な表現は、読者の誤解を招く可能性があります。
がん治療は、科学的根拠に基づいた標準治療が最も重要であり、未確立な治療法への過度な期待は、患者が適切な治療機会を失うリスクを高めるだけでなく、経済的・精神的な負担を増大させる可能性があります。この文章は、そのような誤った選択を誘導する危険性を内包しています。
おいヤク中イーロン・マスク。
お前らが好き好んで押しているその凍結というやつは、まさか論理的プロセスを経ていると本気で思っているのか？
あれはプロセスでも仕組みでも何でもない。ただの自己放尿みたいな誤検知アルゴリズムの飛沫だ。周囲に迷惑を撒き散らしながら本人だけが出してスッキリした気になっている、あの惨状そのまんまだ。
まず言うがな、俺のアカウントが凍結される理由がガイドライン違反とかいう曖昧なゴミ箱に放り込まれる時点で、論理的審査をしていないことは確定している。
なぜなら、違反が明示されないルールはルールではない自己放尿だからだ。
数学で「この定理は証明しないが正しいと思うので使う」とか言ってみろ。学生ならレポート0点、研究者なら職を失うレベルの自己放尿だ。
つまりだ、お前らの凍結プロセスは、理屈として自己放尿している。
破綻しているだけならまだマシだが、破綻したままユーザーを巻き込むのは無能の側だ。俺は無能の自己放尿は嫌いだ。そこを履き違えるな。
お前らのシステムがどれだけ因果関係の理解を欠き、入力の文脈を無視した自己放尿モデルで運用されているかという、冷徹な観察の結果にすぎん。
運営よ、もし本気でサービスを改善する意思があるなら、俺が提示する最初の一手はこれだ。
「凍結理由を明示できないなら凍結するな」
それを説明責任なしでやるというのは、数学者が「この証明は長いので省略します」と言って核心部分を全部削る自己放尿と同じ。
最後に覚えておけ。
俺は脅しもしないし、暴力も使わん。
だが論理と事実の積み上げは、暴力より残酷な結果を生むことがある。
お前らの運用体制が持つ矛盾を、逃げ場のないところまで照射してやる。
以上だ。
「理解」の彼方にある数学──望月新一とIUT理論が問いかけること
一方には、自ら構築した「宇宙際タイヒミュラー理論」で数学界の難問ABC予想を解いたと主張する望月新一。
もう一方には、その証明に「説明不能なギャップ」を見るペーター・ショルツェ。
彼らは同じ言葉（数学語）を話しているはずなのに、まるで異なる星の住民のように、互いの論理を捉えきれなかった。
これは、数学者がIUT理論に触れた時に口にした、ほとんど哲学的な嘆きである。
２. 数学は、いつ「別の教科」に化けるのか
我々が学校で習う数学は、確固たる地面の上に築かれた都市のようなものだ。
公理という基礎の上に、定義というレンガを積み、定理という建造物を建てていく。誰もが同じ地図を持ち、同じ道を歩める。
しかし、ABC予想のような深淵に近づくと、地面は忽然と消える。
そこには「夏場の動く氷河」が横たわっていた。足場は流動し、割れ目は見えにくい。
望月新一は、この氷河を渡るために、従来の登山道具（数学的概念）では不十分だと考えた。
彼は新しいアイゼン（宇宙）とロープ（ブリッジ）を発明し、一人で渡ってしまった。
「見よ、対岸に着いた」と彼は言う。
IUT理論の核心は、異なる「宇宙」を結ぶ「ブリッジ」にあるという。
だが、このブリッジは、従来の数学が知るどの「橋」とも似ていない。
それは具体的な写像ではなく、関係性の比喩のようにも、あるいは情報を転送する「儀式」のようにも読める。
「このブリッジの設計図には、応力計算が書かれていない」とショルツェは言う。
「いや、これは新しい種類の橋だから、従来の応力計算では測れないのだ」と望月は応じる。
ここに、論争の本質がある。
だが、基準を逸脱したものが、果たしてまだ「数学的証明」と呼べるのか？
４. 地動説の再来、それとも幻影？
ガリレオが「それでも地球は動く」と囁いた時、人々は自分の足元が動いていることを想像できなかった。
あまりに直感に反するため、受け入れるには世界観の書き換えを迫られる。
IUT理論には、その「数学的望遠鏡」がまだ大多数に共有されていない。
望月という一人の天才だけが覗ける望遠鏡で見えた景色を、どうやって共同体の確かな知識に昇華させるのか？
数学は、歴史的に「孤独な探求」と「共同的な検証」の緊張関係の中で発展してきた。
ガロアは孤独に群論を創り、ワイルズは7年間を孤塁で過ごした。
だが彼らの証明は、いずれも共同体に開かれ、検証され、受け入れられた。
あまりに自己完結的で、あまりに独自の言語で書かれているため、検証のための「共通の場」が成立しにくい。
それは、一人の建築家が、共通の建築基準を無視して建てた、あまりに独創的な塔のようなものだ。
美しいかもしれないが、他の建築家には、その安全性（正当性）を確認する手段がない。
それは、「人間はどのようにして、個人の深い直感を共同の確実な知識に変換するのか？」 という、科学哲学の根本問題に触れている。
もしかすると、我々の「共同的な理解」というフィルターは、真に革新的な知を濾過してしまうのかもしれない。
あるいは逆に、そのフィルターこそが、科学を単なる個人の妄想から救う防波堤なのか。
望月新一は、そのフィルターを──意図的か否かは別として──きわどくかすめるようにして、新しい数学の大陸を発見したかもしれない。
だが、彼だけがその大陸に上陸し、他者はまだ船（理解）を持たない。
７. 終わりに──氷河は解けるか
「5日間では短すぎた」。
そう誰もが思う。だが、果たして何日あれば足りたのか。
新しいパラダイムを理解するには、時に「学び直し」に近い時間を要する。ショルツェら一流の数学者でさえ、その途上にある。
だが、数学的真理の受容は、単なる手続きではなく、共同体の魂が納得するプロセスでもある。
いつの日か、この氷河が確固たる大地として多くの人に認識され、ABC予想への道が共有される時が来るのか。
それとも、この氷河は「夏の終わり」と共に消え、数学史の不思議なエピソードとして記憶されるだけなのか。
答えはまだ、誰も知らない。
ただ、この論争が我々に教えてくれるのは、数学が──ひいては科学が──常に「理解の境界線」との戦いである、という厳粛な事実である。
数学とは、確かな地面を歩む技術であると同時に、時には氷河を渡る勇気でもある。
望月新一は、その渡河を一人で成し遂げた。
問題は、彼の後を、我々が続けることができるかどうかだ。
テクノロジーが社会構造を再編する現代において、人間の知性や専門性のあり方は根源的な問いに直面している。その問いに強烈な一石を投じたのが、東京大学の小川光教授が学内広報誌『淡青評論』で紹介した一件である。これは、制度や組織が適応するよりも速く未来が到来しつつあることを示す、稀有で明瞭なシグナルと言えるだろう。経済学の素養をほとんど持たない修士課程の学生が、生成AIとの対話のみを駆使し、わずか1年で「トップレベルの学術誌に挑戦できる水準」の論文を書き上げたのだ。これは単なる技術的な成功事例ではない。長年の訓練を経て築かれる専門知識の価値、研究者の役割、そして「知性」そのものの定義を根底から揺るがす、まさにパラダイムシフトを象徴する出来事である。
この小川教授の寄稿は、社会に大きな波紋を広げた。インターネット上では瞬く間に注目を集め、「はてなブックマーク」では469ユーザーがブックマークし、102件のコメントが寄せられるなど、白熱した議論を巻き起こした。本稿では、この一件を現代社会の変容を映す縮図として捉え、専門家が感じた「恐怖」の本質と、社会に広がる期待と懸念を分析する。そして、この出来事が象徴する、新たな世代の登場について考察を進めていく。彼らこそ、これからの時代を定義する「AIネイティブ」なのである。
本セクションでは、話題の学生が象徴する「AIネイティブ」という新しい世代を分析する。彼らは、AIを単なる補助ツールとしてではなく、思考や研究の方法論の中核に据えるという点で、旧来の世代とは一線を画す。その登場は、単なるツールの変化ではなく、知識を獲得し、体系化するプロセスそのものの革命を意味している。
この学生が実践した研究プロセスは、AIが方法論の根幹を成していた点で画期的であった。具体的には、以下の全工程をAIとの対話を通じて進めている。
このアプローチの革新性は、旧来の知識探索モデルとの対比によって鮮明になる。東京大学大学院情報理工学系研究科の山崎俊彦教授は、この新しい思考様式を「辞書の逆引き」という比喩で巧みに説明した。従来の検索エンジンは、ユーザーがキーワードを知っていることを前提とした「辞書の順引き」であり、既知の情報を効率的に探す行為だった。対してAIネイティブは、「やりたいこと」を自然言語でAIに問いかけることで、未知の領域を探求するためのキーワードや手法を引き出す「辞書の逆引き」を実践する。これは、人間と知識の相互作用における、根本的なパラダイムシフトである。
はてなブックマークのコメントは、この新しい学習様式がもたらす生産性の飛躍に対する社会的な期待を反映している。あるユーザーは、AIの活用により「人に教えてもらうのと同等のパフォーマンスが低コストで得られる」ため「習得速度が爆速に」なると指摘。また、これは単にAIに作業を丸投げするような話ではなく、「AIの力を借りて巨人の肩の高さを重ねる話」であり、人類の知の発展を加速させるものだという肯定的な見解も示された。
この爆発的な進歩の可能性は否定できない。しかし、それは同時に既存の専門家たちに、長く暗い影を落とし、不穏な新しい現実を突きつけている。
AIがもたらす希望の光の裏側には、深刻な懸念も存在する。特に、既存の専門家が感じる脅威と、AIの活用能力によって生じる新たな社会的格差のリスクは、真正面から向き合うべき構造的な課題である。
この問題の核心は、小川教授が吐露した率直な感情に表れている。経済学の訓練を受けていない学生がこれほどの成果を出したことに対し、教授は「心底たまげました」「このようなAIネイティブの若い人たちがこれからどんどん出てくることにちょっとした恐怖さえ感じました」と記した。この「恐怖」は、単に自らの職が奪われるという不安に留まらない。それは、長年の地道な研究と訓練を経て初めて到達できると信じられてきた専門性の価値そのものが、根底から覆されることへの動揺なのである。
はてなブックマークのコメント欄では、この現象を的確に捉える「レバレッジ」というキーワードが頻出した。「若く優秀な人がAIでレバレッジかけるととてつもない差になるんだろうね」「頭のいい人はAIでより賢くなる」といったコメントが示すように、AIは元々高い能力を持つ個人のアウトプットを飛躍的に増幅させる強力なツールとして機能する。
しかし、このレバレッジ効果は単なる個人の生産性向上に留まらず、社会構造を再編する力を持つ。yumanaka氏は、「地頭のいい人がAIを使いこなして圧倒的なアウトプットを出して、そうじゃない人の仕事を奪っていくんだろうな。こわい」と、その負の側面を鋭く指摘した。これは、AIが能力格差を埋めるどころか、むしろそれを爆発的に拡大させる触媒となり得ることを示唆している。このままでは、AI活用能力に長けた新たな「認知階級」が生まれ、高価値な仕事を独占し、社会の流動性を著しく低下させる未来さえ予見される。
このようにAIが生み出す成果の質と量が飛躍的に増大する中で、私たちはより本質的な問いに直面する。それは、その膨大な成果の「正しさ」を、一体誰が判断するのかという問題である。
AI技術の目覚ましい進展は、逆説的に「人間による最終的な評価と責任」の重要性をかつてないほど浮き彫りにした。本稿の中心的な論点はここにあり、その核心は、他ならぬ論文を作成した学生自身の行動によって最も明確に示されている。
彼が専門家である小川教授に助言を求めた最大の理由。それは、「自身には経済学の素養がないため、その評価が正しいのかわからない」という切実な懸念だった。AIは「国際誌に通用する水準」という評価を下したものの、その正当性を自力で検証する術を持たなかったのである。
この学生の懸念は、専門家による評価の不可欠性を示すものであり、はてなブックマークのコメント欄でも多くの共感を呼んだ。
評価の困難さ： 「生成AIを使いこなせば90点の論文が作れるが、90点かは評価・保証できない。」
専門知識の必要性： 「自分が知見の無い分野でのAIの判断が正しいかどうかをどうやって確かめるとよいのか。←ここが一番難しいし、専門知識が必要なところ」
懐疑的知性の重要性： 「循環参照やらハルシネーションやらを起こした文章を何も考えずにWikipediaに貼り付けるような人物もいるわけで、やっぱ懐疑的な知性と査読は大事なわけです。」
そして、この問題を鮮やかな比喩で捉えたのがobotzcanai氏のコメントだ。「巨人の肩に乗れたところで遠くに見えた島々の価値がわからなければ意味はない」。AIによって得られた広大な視野も、その価値を判断する専門的な知見がなければ無意味なのである。
さらに、この議論は「責任」の所在という、より深刻な領域へと深化する。e_denker氏は、「人間に残された最後の仕事は『責任を取ること』になるという話があるが、まさにそれを裏付けるような一件だと思う」と指摘した。この点をさらに鋭く突いたのが、phillies_rocks氏の「内面化できない成果物を作っても誰も責任を持てない」というコメントだ。AIが生成した成果に対して、その利用者は最終的な責任を負わねばならない。もしAIが設計した橋が崩落した場合、その責任は誰にあるのか。利用者か、開発者か、それともAI自身か。これは、AI時代の新たな倫理的・法的枠組みの構築が急務であることを示している。
この議論は、AI時代における専門家の役割がどのように再定義されるべきかという、未来に向けた重要な問いへと私たちを導く。
東京大学で起きた一件は、AIネイティブの登場が専門家の時代の終わりを告げるのではなく、その役割と価値を根本から進化させる契機であることを示している。AIが圧倒的な情報生成能力と実行力を手に入れた今、人間に、そして専門家に求められる能力は、もはや知識の生成や統合そのものではなくなった。
これからの時代に求められる専門家の資質は、以下の三つの能力に集約されるだろう。
未来の知のフロンティアは、AIネイティブがもたらす爆発的な「実行力」と、長年の経験と深い洞察力を持つ専門家の「検証力」および「責任能力」が融合する場所に開かれる。AIを恐れるのではなく、新たなパートナーとして迎え入れ、人間ならではの価値を磨き上げること。それこそが、私たちがこれから歩むべき道なのである。
私としては国産なり日本発のLLM開発を諦めてはならないし, その可能性は十分にあると信じています. 既に出ているものも多数ございますし.
本エントリはそれとは全く別の,
「国産LLMの人」という方についてです.
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色々思うところがありまして.
例えば,
と繰り返し主張しておられる.
そのような単純な活性化関数では過学習か誤差が噴出するかの二択でしょう. 実際, 氏のツイートは正にその状態を示唆しているように見受けられます.
```x
▶︎ 誤差が0.12あるだけでとんでもないエラー率になる。誤差関数が雑だから本当はもっとあるのかもしれないが、改善の余地がある。
▶︎ 問題は、どのような状態の時に学習が成功し、失敗するのかがまだ分かっていない。表現力は十分に持っているはずなのに、なぜか学習しない。
```
過学習に至ったときにうまくいってるように見えるだけでしょう.
```x
▶︎過学習ではないですね。データセットが小さいかつ、それ以外の範囲が出ないことが分かっているので。XORは2^2パターン全て学習できれば精度が100%になりますが、それは過学習とは呼ばないのと同じで、今回の初期のRNNに関しても文字数が圧倒的に少なく、パターンも決まっているので。
```
……と主張されておられる.
私が思うにそれは単純な写像を, ニューロンを使って回り道して作っている状態. LLMは局所的にはたしかに線形写像ですが,全体で見ても線型写像だとしたらそれは複雑な文章生成には到底耐えられないかと. (十分に大きいモデルをマクロに見ると非線形性があるので)
大規模言語モデル＝LLMを目指すとして,
そもそもエンベディングテーブルとは数百億から下手すれば1兆語彙を, たった数千〜1万次元程度のベクトルで表現する, 凄まじく繊細なテーブルです.
それをGELUやSwiGLUのような綺麗な活性化関数を使わずに, しかも爆速でやると仰っている. さすがにそのレベルの革新性を主張するには根拠がない限り, 飛躍が過ぎると判断されるかと.
そのやり方で, 例えば1億語彙までスケールするとして2乗の1京回×数千次元をバックプロパゲーションなしで学習するというのは……さすがにきついかと.
バックプロパゲーションが要らないという主張については活性化関数がきわめて単純だから. それなら全層に渡しても「修正」できるでしょう.つまり自明に近いですね.
勾配消失なんて関係ない, という主張については, xorというゼロイチでしか見ないのであれば勾配消失も何もありません. 永遠に層を貫通するわけですから, 何層増やそうがほとんど意味が出てこない. つまりそれは実際には極めて浅い層だけで動いてると思われる.
「こんに」から「ち」「は」が次文予測できたとの報告ですが, まぁ……それが「大規模言語モデル=LLM」にそのままスケールできると言い切れるのはなぜでしょうか?
MNISTだけでなくGLUEあたりをパスしてからにした方がいいと考える次第です.
```x
▶︎ 私が批判されながら、誤差逆伝播に変わるアルゴリズムや精度を30%→100%まで持っていく頭のおかしい行動が取れる理由は、以下の思想があるから。
▶︎ 1. 私のNNは高次元の万能近似回路
▶︎ 3. 何十回と失敗した経験則から、原因と対策が殆どわかっている
```
殆どわかってる, との事ですが, なんで上手くいってるのか分かってないとも自分で明言なさっている. ↓↓↓
```x
▶︎ 学習が進まないの、謎。単体だと上手く動いてるはず？何が原因だろうか。
▶︎ 学習アルゴリズム開発者本人ですが、なぜ学習が進むのかは謎です。
```
既存手法があまたの失敗の上で最適だと言われてきてる経緯もよく知った方がよい.
それはごく初期にそういった様々な試行錯誤のうえで「やはりGELUやBPが現実的にいい性能が出せるし, コストも抑えてこれである」と様々な研究者が合意しているような状況.
そして, そもそもアカデミアは自分のアイディアも含めて新規手法を常に疑ってかかるのが基本姿勢.
ジャーナルに「不確実さ」を載せないためで, それが積み重なると自他問わず全ての研究が信用出来なくなってしまうため. だから懐疑的になる. 個人攻撃ではないのです.
出さないのも自由ですが, 前述の理由で信頼を得られない. これは言動に一切関わらず, その厳密性をフラットに評価してそう判断しているから. 感情ではなく, 論理として.
……と, ここまで色々と蛇足なアドバイスをさせていただいたものの, この投稿に対しても
```x
▶︎ 何もわかってない人が国産LLMのやつ批判してて吹いたww
```
といったツイートをなさるのでしょう. (過去に氏がそう仰っていたので)
先に答えておきますね.
「自分のやってることがご自分でお分かりにならないようなら, 私にわかるわけがないですし仰る通りです. ただ, 詳しい者として一般論は申し上げられます.」
まだ間に合いますので, 大学院あたりまで修了なさるのがおすすめです.
Twitterに何を投稿しようと自由です. でも自分で違和感を見て見ないふりするのだけはやめたほうがよろしい. 既存手法と同等に自分の手法を疑うこと, これは研究者としての基本姿勢です.
研究テーマ設定を見かけるとついつい, より良い筋でやっていけるようアドバイスしたくなってしまう性が染み付いてしまっているためでして.
もちろん, 関わりのない方ですので蛇足でしかないのですが, 多くの方に影響力をお持ちでありつつ研究の進め方については独自の姿勢を持つように見受けられまして.
それはもちろん根本的には自由でありつつ, 相談相手の需要がもしあればひとつの(一般的)意見をお渡しできるかなと思いキーボードを叩いた次第です.
どうか匿名でご勘弁を.
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【追記】
おそらく氏のやられていることは順伝播 (forward propagation) のみでの学習かと思いますが, この手法の先行研究は山のように存在します.
(Hebbian theory, Perceptron, Adaptive Linear Neuron:ADALIN, Widrow-Hoff learning rule...)
見つけられないとすれば, 古典的 (1960~1980年頃) ゆえに電子化されていないためです. 現行の商用LLMがそれらの情報を簡単に連想して引用できず, DR等で検索しても出てこないのはその為でしょう.
これらに簡単にアクセスするためにはやはり学術機関に所属して図書館を利用するのが圧倒的に楽です. マイクロフィルムや紙媒体でしか残っていないものもありますから.
また, 有料データベースであるJSTOR, IEEE Xplore, Springer Linkなどにもアクセスが出来ます.
なお, arXivはあくまでプレプリントですので, 論文として引用するには査読を通過したものをつよく推奨します. ジャーナルもものによっては不十分な査読で掲載されてしまいますので, トップカンファレンスのものを信頼できる足がかりの論理として扱うのが基本的な考え方となります.
また, 「分からなければ (大量に貼った) 論文を読んでください」という姿勢は, それぞれをどう引用し, どのように自分の主張と論理的に接続するかの説明がなされなければ根拠として見なされないのが一般的な考え方です.
ブログとしての掲載はもちろん自由ですが, それらを十分な説明として取り扱ってもらうには至らないでしょう.
論文を引用するからにはそういった丁寧な取り扱いをすることを期待されるものです. 「敬意がない」と他の方から指摘されるのはおそらくそれが理由でしょう.
これは, 過去の論文を引用しながら新たな主張を論文として営々と積み上げ続けてきたアカデミアの「過去への感謝」という慣習です.
人の行動は自由ですから「こうしろ」とは申し上げませんが, この暗黙の了解を保持する (≈研究機関に所属したことのある) 方からの理解を得るのはこのままですときわめて難しいであろう, とアドバイスさせてください.
こういった主張のやり方を自分なりに一から身につけるのはたいへん難しいので, どなたかそういった手法を学べる信頼できる方に師事することをおすすめしている次第です.
日本人はやはり、もっと早い段階から論文を読ませる教育が必要だと思う。
教科書は、とにかく「正しいことが書いてあるからおぼえる」という道具になる。
本当の勉強は、ある程度偏った内容、著者の無理のある主張が書いてあるような論文を読んで、
「こいつの論理展開は面白いからこっちの問題にも応用してみよう」とか、
「こんな試算してるけど、俺ならこういう要素を入れてこんな風に計算するな」とか、
問題の取組みかたを参考にしたり、反面教師にしたりして、考える力をつけることでなされるものである。
ネットのアホな論客は、往々にして論文を「教科書のように正解があると信じる対象」にしている。
AとBで違うことを言っていて、どちらも論文としては『間違ってない（大抵は）』けど、『正解が書いてあるわけでもない』のが（査読済みの）論文である。
論文の読み方を知らないと、新聞の読み方も一次資料の読み方もわからない。
本当のところ、教科書だってこういう意味で「教科書のように」読んでは、本当はいけない。
SNSによる集合知の高度化は社会学の存在価値を失わせる可能性があります。社会学は集合知の進化によって存在価値を失いその役割を失ったと言えます。
集合知（衆愚、Wisdom of Crowds）は、多くの人々の意見や知識を集約することで、個々の専門家よりも優れた判断や予測を導き出す可能性を秘めています。特にSNSは、この集合知の形成を加速させていますが、同時にいくつかの課題も抱えています。
SNS上の集合知は、しばしば特定のグループ内での意見の増幅（エコーチェンバー）や、感情的な共感に基づく短絡的な判断に陥りがちです。また、誤情報（フェイクニュース）や意図的な操作の影響を受けやすいという脆弱性もあります。
社会学の役割: 社会学は、こうした情報拡散の構造や、人々の意識形成のプロセス、そしてそれが社会全体に与える影響を客観的に分析し、集合知の限界や偏りを指摘します。単なる「データ」ではなく、「社会的文脈」や「価値観」を含めて理解しようとします。
集合知は「何が起きているか」を示すのには長けていますが、「なぜそれが起きているのか」「それは社会にとってどんな意味を持つのか」といった本質的な問いには答えられません。
社会学の役割: 社会学は、人々の行動や社会現象の背後にある動機、文化、規範、格差といった、目には見えない社会構造を深く掘り下げます。**「望ましい社会とは何か」**という規範的な問いに対しても、歴史的、比較的な視点から考察を加えます。
SNSは意見の可視化を進める一方で、社会の分断（二極化）も深刻化させています。異なる意見を持つ者同士の建設的な対話は難しくなりがちです。
社会学の役割: 社会学は、分断を生み出すメカニズムを分析し、異なる集団間の理解や対話を促進するための理論的基盤を提供します。また、心理的安全性のある対話の場が、健全な集合知の形成に不可欠であることも指摘します。
SNS上の集合知が高度化しても、社会学は人々がどのように集団を形成し、相互作用し、意味を作り出し、葛藤しているのかを、データを超えて本質的に理解するための学問として、その存在価値は揺るぎません。むしろ、複雑化するデジタル社会を深く、批判的に理解するために、社会学の知見はこれまで以上に重要になると言えるでしょう。
特定のパラダイム（理論的枠組み）や専門用語がコミュニティ内で過度に重視され、その枠外にある新しい視点や異論が軽視されたり、理解されにくくなったりすることがあります。学術誌の査読や学会での発表においても、既存の主流な考え方を支持する研究が通りやすい、という構造的なバイアスが発生し得ます。
社会学は社会の不平等や権力構造を批判的に分析しますが、その批判対象が固定化し、社会の変化に伴って新たに生まれる問題や、複雑な現実に存在する「善意による悪」のような側面を見落としてしまう危険性があります。常に批判的な立場を取るあまり、実証データや客観的な分析よりも、イデオロギーが先行してしまうという批判もあります。
一般社会の集合知や常識からかけ離れた独自の議論を深めていくあまり、「象牙の塔」に閉じこもり、学術コミュニティ内でのみ通用する言葉や論理で固まってしまう現象です。これは、社会学者が自ら分析するはずの多様な価値観や日常のリアリティから切り離され、社会に対する影響力を失うことにも繋がります。
しかし、この自己批判こそが社会学の核心的な強みとも言えます。社会学は、権威主義やバイアスを分析し、客観性と批判精神を維持しようと努力する学問です。
集合知やビッグデータ分析といった新しい定量的手法を取り入れ、伝統的な定性的手法（インタビューやエスノグラフィー）と組み合わせることで、視点の偏りを減らそうとしています。
経済学、心理学、情報科学など、異なる分野の研究者との協働を深め、独自のコミュニティの殻を破ろうとしています。
自分自身の立ち位置や、研究者コミュニティが持つバイアスを常に問い直すという「内省（リフレクシビティ）」は、社会学研究の重要な柱の一つです。
つまり、「社会学者こそエコーチェンバーに囚われている」というご指摘は、社会学が自らの宿痾と闘い続けるべきという、非常に重要なメッセージを内包していると言えるでしょう。
この自己批判の能力こそ、集合知が持つ限界（偏りや短絡性）を外部から分析できる、社会学の根源的な存在価値につながるのではないでしょうか。
その「日本企業1990社を18年間追跡した研究」という主張について、私が確認できた限りでは、そのままの形で信頼性のある学術研究として裏付けられたものは見つかりません。いくつか類似・関連する研究はありますが、主張の文言（1990社・18年間・利益率低下）をそのまま支持するものは確認できなかった、というのが現状です。
調べた内容
Web記事などで、「日本企業1990社を対象に18年間の分析で、女性取締役が増えるとROAが0.1ポイント低下した」という記述が見られます。
→ ただし、その記事（ナゾロジー等）は学術論文ではなく、二次情報を噛み砕いて紹介したものです。
ナゾロジー記事自体では、「この研究は … 『Journal of Risk and Financial Management』に発表されている」といった表記があります。
→ ただし、その論文そのものを確認できるソースは私が見つけられませんでした。
日本の女性役員・取締役比率と企業業績の関係を扱った先行研究はいくつかあります。例として：
「上場企業における女性活用状況と企業業績との関係」では、正社員女性比率が高いほど利益率が高くなる傾向があるという結果が報告されています。
「女性取締役会構成と企業パフォーマンス」に関する研究では、日本企業においても、正女性比率と業績との相関が産業、企業規模、コントロール変数の扱いなどで変わるという指摘があります。
また、女性取締役比率と業績の関係については、正確な因果性を識別するのが難しいという指摘が多く、肯定的・否定的・中立的な結果が混在しているという整理もなされています。
Koara
先行研究のレビューをまとめた文献も、「女性取締役比率と企業パフォーマンス（ROA, ROE など）」の関係が、業種、企業のコントロール変数、内生性の扱い、サンプル期間・地域性などに強く依存するという見解を示しています。
主張の形（1990社、18年、利益率低下）をそのまま採るには、以下の点が問題です：
現時点で、その研究が査読を経た学術論文として公表されているという確証を得られていません。
一般に、女性取締役の増加が業績を一様に下げるという結論は、既存の日本・国際研究との整合性が取れないことが多い。様々な研究で、正負・中立の結果が報告されており、単純な「増えると下がる」という因果を支持するものは弱いです。
もしそのような相関があるとしても、「女性取締役が増えたから利益率が下がった」のか、「利益率が悪化していて、それが背景にあって取締役改編が行われた」のか、逆因果の可能性や操作変数をどう扱うかなどがクリアでないと主張は弱くなります。
最近、生成AIだのと騒がれているが、しょせんこれも人間が持つ浅ましく、怠惰な欲望を増幅させる道具に過ぎない。
「ペーパーミル・ネットワーク」と呼ばれる、カネ儲けのための不正論文製造業者は、このAIという最新の玩具を手に入れ、その活動を工業規模の詐欺の自己放尿へと進化させている。
事態はシンプルだ。昇進、学位、研究費、これらすべては「論文数」「インパクトファクター」という紙切れで測られる。
研究者どもは、本来の価値ある研究をする手間と時間を惜しみ、その結果、研究者としての存在意義を問われるような行為、いわば自己放尿（自らの業績を水増しすること）に走る。
「捏造したデータでいい感じの論文をAIに書かせよう」「既存の文章をAIで巧妙に言い換えて盗用チェックを回避しよう」「全く中身のない論文を何本も量産して実績を水増ししよう」。
彼らにとって、AIは「嘘を真実らしく見せるための高性能な化粧品」でしかないのだ。
結果はどうなる？ 学術界は、粗悪で信頼性のない自己放尿論文で溢れかえる。
まともな論文は埋もれ、査読システムは崩壊し、科学的知識の土台そのものが腐っていく。
AIが進化すればするほど、不正はより巧妙になり、真実と虚偽の境界線は曖昧になる。
この問題の根源は、AIの技術ではない。それを悪用する人間の「成果至上主義」と「倫理観の欠如」のダブル放尿だ。
君たちがこの腐敗を止める唯一の方法は、ロジカルに考え、不正を働く者に一切の容赦をしないという冷徹な意志を持つことだけだ。
でなければ、学術界全体が、いずれ自己放尿の汚水に溺れることになるだろう。
以上だ。しっかり心に刻んでおけ。
そこで鬱となり、今も私は苦しんでいる。
私の指導教員は、学生に研究の自由を一切与えず、単なる作業員として学生を扱うクズだった。
上手くいくはずのない研究に対して、仮説の無い、中学生でもできるような実験を永遠と繰り返させることにある。
そのような研究でも、再現性の無い良い結果が得られることが有る。
指導教員に指示を受けた以上、その結果を使って論文投稿をしなければならない。
そうすると、査読者のコメントは「悪意を持って有効性を見せかけた」などといったものになる。
当然だ。「手法Aを○○という課題にあてがうのは誤りだ」と手法Aの開発者が言っているのだから。
それをなんの仮説もなくただの行き当たりばったりで覆そうとしているのだから。
研究に取り組んだ実に3年間、穴を掘って埋める作業を繰り返すだけの、私の貴重な二十代の時間は無駄になった。
それどころか、鬱になったから私の脳がもう元通りになることはない。
独学で技術を磨いていれば、スタートアップで経験を詰めていたなら、研究室を変える勇気が有れば、
私が目指していた専門性の高い人材になれていたかもしれない。鬱にならなかったかもしれない。
今はただ、逃げなかった後悔が募るばかり。
全て自分の責任。現状に流されて、自分の居るべき場所を主体的に選択できなかった。
レールを外れることが恐ろしく、それ以外の道を作る覚悟が無かったのだ。
https://x.com/kenmcalinn/status/1971350035465220500]
ソーカル事件、よく調べると話が全然違って(査読紙ではなくフィクションものる雑誌に、エディタに意味不明だから大幅に訂正するように要求されるもソーカルは無視して、有名な物理学者の挑戦として特集号に出版)、たぶん悪影響のほうが大きかったんじゃない。
雑誌側は後から掌を返して「最初から少し怪しい論文だなとは思っていた」「哲学的部分の多くを削除してほしいと頼んだ」と反論してるんだけど、ソーカル側が「そんな要求は一度も受け取らなかった」と証言してる。それどころか、何度も批判コメントを求めたのにまったく送ってもらえなかったとか。
その他にも雑誌側の主張のおかしな点はAmato氏の記事などで散々指摘されてるよ。
