From:山極綾子
“Greetings!”
突然届いたメール。
曰く、年末に行われるconference（学会）にあなたの論文の内容、
もしくはその最新の内容を発表してほしい。
あなたの研究内容はこの学会に合っている。
もし発表が難しければ、1~2ページの研究報告を上げてもらうでも構わない。
色よい返事を待っている。。。
研究に多少なりとも携わる人間としては、自分の研究が誰かに刺さることは
とても嬉しいことなのですが、基本的にこの手のメールは信頼できません。
もとい、信頼してはなりません。
なぜかというと、ハゲタカジャーナルと呼ばれる
「簡単に論文を掲載できるけど高い掲載料を請求する」という
悪徳論文誌が存在するからです。
そして私のようなぽっと出の研究者に来る連絡はそのほとんどすべてが、
ハゲタカジャーナル、またはそれに準するものからの連絡です。
とはいえ、一応念のために文章に目を通してみました。
メールに記載されているリンクからそのままconferenceのサイトにアクセスするような危険も冒さず、
自分でウェブページを探しに行って。
…マルウェアなどの迷惑メールを警戒している行動そのものです。
むむ。歴史は浅いようだけれど確かに学会のサイトはある。
今年開催されるのは3回目らしい。
そして協賛には実際に存在する大学の名前。ロゴもあっている。
ひょっとして、本当だったりするのかも…？
初めは疑い99.9%だったのですが、情報を集めるごとに、
少しだけ疑いのパーセンテージが下がってきました。
ところで、元々「偽物である」と高い確率で疑っていて、
データを集めていく毎にその確率を訂正していったわけですが、
同様のプロセスを行う機械学習手法に、ベイズ統計というものがあります。
例えば目の前にあるコインを投げたとき。
2回投げて2回とも表が出たとして、そのコインは表しか出ないコインなのか？
何となく直感としては、「たまたま2連続表が出ただけで、次は裏かも知れない」
と思う方が多いのではないでしょうか。
この直感を数式に反映する手法としては様々ありますが、例えば最初から、
表と裏が出る確率は50:50だと仮定して、
事前に「表と裏がN回ずつ出たことにしよう」として計算する方法があります。
例えばＮ＝２としていれば（自分がコインを振る前に、表も裏も2回ずつ出たと仮定したら）、
たとえ表が2回連続で出たとしても、表が出る確率は100%とはならず、
（表が出た回数＝2回＋事前に仮定した2回）/（コインを投げた回数2回＋事前に仮定した4回）＝4/6=66.6%。
と、何となく納得感のあるものになります。
そしてこの手法のすごい所は、コインを無限に投げ続ければ、
最初の仮定が何であれ、真の値に近づくと言うことです。
事前に投げたと仮定する回数や、そもそも「表と裏の出る確率はどのくらいか？」
という仮定によらずデータさえあれば真の値が得られると言うことは、
客観的であるべき科学の分野ではとても重要なことです。
それはさておき、私が受け取ったメールは果たして本物なのか。偽物なのか。
決定的な証拠が見つからないため、判断ができません。
…ちょっとばかし、困りました。。。
山極綾子
P.S.
最近、このベイズ統計の分野を勉強し直しているのですが「最初の仮定は人の主観に基づく」
という点について、古来から熱い論争が交わされていたようなのです。
「人の主観によって結果が異なるなどありえない！」
「このような手法は使うべきではない！」
そう言って冷遇された時代もあったそうです。
不謹慎かもしれませんがそのおかげで、歴史がとても面白くなっていて、
読み物として楽しませていただいております。
P.P.S.
今日も最後まで読んでいただきありがとうございます！
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