知識の重荷

知識の負担とは、理解しなければならない過去の研究の量が時間の経過とともに増えていくため、科学分野に新たな情報を追加することが困難になることを指します。これは科学分野全体で見られます。この負担の証拠として、最初の特許を取得したり権威ある雑誌に論文を発表したりするまでに年齢が上がっている傾向や、科学者が協力してチームが過去の研究を十分に理解できるようにする必要があるため、科学者グループが大きくなる必要があることなどが挙げられます。^[1]

この考えを明確に研究した論文は、ベンジャミン・ジョーンズの著作、特に『知識の重荷とルネサンス人の死』 [ ^2]や、ヤン・ブレンデルとサッシャ・シュバイツァーの著作『数学における知識の重荷^』[1]によって主流となった。

理論と実証的研究は、研究者やイノベーターは必要な専門知識を持って生まれるわけではなく、まず教育を受けなければならないというケースを反映しています。情報と発見が蓄積されるにつれて、既存の知識を消化し改善する時間は長くなります。同様に、知識のフロンティアは全体的に増加率で進歩し、時間とともに変化しています。「知識の重荷」とは、進化する知識のフロンティアに追いつくのが難しいことを意味します。^[1]

ブレンデルとシュバイツァーが数学の負担について用いた厳格な基準は、初出版時の年齢である。彼らは特に、「トップクラスのジャーナルの1つに初めて論文を発表した研究者の平均年齢が大幅に上昇した」ことを指摘している。^[1]

知識の重荷に関する調査結果によると、単独の研究者や開発者の生産性は低下し、チームによる生産性は上昇している。^[3]基礎科学における非常に効果的なチーム研究の顕著な例としては、ノーベル賞受賞者のフランシス・クリックとジェームズ・ワトソンのDNA構造に関する研究、楊振寧と李宗道のパリティ違反に関する研究、カタリン・カリコとドリュー・ワイスマンのmRNAワクチンの発見と開発などが挙げられる。^[要出典]

研究では、性別の多様なチームではより良い成果が得られるとも指摘されています。^[4]興味深いことに、研究では、大規模なチームではより良い開発が行われ、小規模なチームではR&Dの斬新さと破壊力が増すことが示されています。^[5]

複雑性とデータの増加による課題は他の分野でも見られます。医薬品の 研究開発では生産性の課題が見られます。^[6]課題はまた、特許、論文、発見が混乱を招かなくなるという全体的な傾向にも現れています。^{[7] [8]}

クリスチャン・ターナー（法学教授）は「知識の重荷」という用語を別の意味で使用しており、^[9]例えば健康に関する苦痛や不快な詳細を避けるなど、知らない方がよい状況を指しています。