大分涼しくなって、過ごしやすくなってきましたね。もう秋ですね。
今日も研究3の論文の修正がメインの仕事でした。昨日にイントロの修正が終わったので、今日は方法と結果の修正が終わりました。私にとって図の修正が一番ストレスです。学振などの研究計画書の図もそうですが、微調整をしながら見た目を良くする作業が本当にやりたくありません。細かい作業は、体がぞわぞわしてしまいます。といっても、頼める人はいないので、自分でやらないといけません。その代わり文章を考えるのは好きで得意なほうです。
最近は、RStudioでデータを整理して、簡単な解析は、Jamoviでやっています。Jamoviでそのまま図も作ってしまいます。Rのコード書くのは大分慣れたので、だいたいのことができますが、古典的解析をする場合に、統計の知識と細かい設定をするなら、Jamoviで十分かなと思います。本当は、Rで全部やれば良いのですが、目の前の便利さに甘えてしまいますね。モデルフィッティングやベイズのシミュレーションをするときは、そのままRでやっちゃいますし、モデルのパラメーター推定は、Matlabを使います。実験は、PychoPyで作ることが多いです。研究しているうちに、いろんなソフトやプログラミングができるようになっていくのは、手間ですが、技術や就職の幅が広がって良いなと思います。ChatGPTも並列して使っているので、RとMatlabはまあまあ使えるし、Pythonも簡単なことならできます。神経活動データ解析は、Python系のソフトが多いので、どんどんできることが増えていきますね。ちょっとずつ、脳波計とfNIRSを使ってみています。学生のうちに、できることを増やして、就職を有利にするのも、大事だと思います。
私は、研究費で、学部生のアシスタントを雇っています。主に実験者と実験のスケジューリングをやってもらっています。ちょっとしたプロジェクトマネージャーみたいな感じでしょうか。実験の管理をしていますが、やっぱり子どもの調査は難しいです。私の研究では、主に3つのデータ解析のデータ除外ルールがあります。まず、課題のルールがわかっているかを調べるために練習課題を行います。ここで練習課題ができない場合には、調査は途中でやめることになります。次に、課題を最後までできない場合もデータ解析から外します。最後に、ちゃんと集中して課題をやっているかの確認問題が不正解の場合もデータ解析から外します。そのほかにも、モデルのフィッティングの決定係数が小さすぎるなども基準としています。もちろん、時間を作って調査に参加してくれていますので、データ解析できなくても、必ず参加者には謝金を渡します。
初めて、子どもの研究をする人は、まして、研究に慣れていない学部生は、ここまで子どものデータを取るのが難しいのか、自分が悪いのかもしれない、やっていける自信がない、と思ってしまうかもしれません。だから、フォローは必要です。難しいからこそ、工夫のしがいがあって、ユニークでオリジナル性が高く、データが貴重で、研究の意義があります。新しい研究は、ほとんどうまくいきません。それは、シニアの研究者も一緒で、うまくいかなかった研究の話をいろんな先生からよく聞きます。時間がかかるし、論文も出にくいです。でも、やっぱりおもしろいんですよね。大分話が脱線しました。
研究3を修正しつつ、研究2のデータ取得中で、研究1は査読中、で、博論も間に合わせる、とすごく無謀なチャレンジかもしれませんが、無謀なチャレンジの方が燃えますよね。そういう性格だから、発達研究を楽しめているのかもしれません。私は、大学院入学時に、意識の発達の研究をしたいと言ったら、本当にそのテーマにする？先行研究もないし、相当難しいから5年で博士取れるかわからないよ。それでもやるの？と言われ続けました。私も最初は意識に興味があったけど、できないからあきらめたよ。といろんな人に言われました。そんなに難しいならやる価値があるな！と思ってそのまま突っ走ってきました。指導教員も共同研究者もずっと応援してくれました。確かに難しくて大変だったけど、無理ではなかったです (5年で博士は確かに危ないけど、+半年~1年は誤差ですよ)。
3連休はちょっと仕事をするかもしれませんが、しっかりと休みましょう。
