再現性は 、複製可能性 や反復可能性と密接に関連しており、 科学的方法 を支える主要な原則です。研究結果が再現可能であるということは、実験 や観察研究 、あるいはデータセット の統計分析 によって得られた結果が、研究を再現した際に高い信頼性で再び得られることを意味します。再現にはさまざまな種類がありますが [ 1 ] 、一般的には、異なる研究者が同じ方法論を用いて再現研究を行います。このような再現が1回または複数回成功して初めて、結果が科学的知識として認められるべきです。
歴史 ボイルの空気ポンプは、17世紀の基準からすると複雑で高価な科学装置であり、結果の再現性を困難にしていた。 科学における再現性の重要性を最初に強調したのは、17世紀のイングランド にいたアイルランド系イギリス人の化学者ロバート・ボイルでした。ボイルの 空気ポンプは 、当時非常に議論の的となっていた真空状態 を作り出し、研究するために設計されました。実際、ルネ・デカルト やトーマス・ホッブズ といった著名な哲学者たちは、真空の存在そのものを否定していました。科学史家の スティーブン・シャピン とサイモン・シャファーは 、1985年の著書『リヴァイアサンと空気ポンプ』 の中で、ボイルとホッブズの間で繰り広げられた、表向きは真空の性質をめぐる論争を、根本的には有用な知識をどのように獲得すべきかという議論として描写しています。実験的方法 の先駆者であるボイルは、知識の基礎は実験的に得られた事実によって構成されるべきであり、それらの事実は再現性によって科学界にとって信頼できるものになると主張しました。ボイルは、同じ実験を何度も繰り返すことで、事実の確実性が明らかになると主張したのです。
17世紀には複雑で高価な装置であった空気ポンプは、特定の科学現象 の再現性をめぐる最初の記録に残る論争の一つにもつながった。1660年代、オランダの科学者クリスティアーン・ホイヘンスは アムステルダム で独自の空気ポンプを製作した。これは、当時ボイルとその助手であったロバート・フック の直接の管理下にない最初の空気ポンプであった。ホイヘンスは、空気ポンプ内のガラス瓶の中で水が浮遊しているように見える現象(実際には気泡の上に浮遊している)を「異常浮遊」と名付けて報告したが、ボイルとフックは自分たちのポンプではこの現象を再現できなかった。シャピンとシェーファーが述べているように、「イギリスで入手可能な2つのポンプのうちの1つでこの現象を再現できなければ、イギリスの誰もホイヘンスの主張やポンプ操作の能力を認めないだろうということは明らかだった」。ホイヘンスはついに1663年にイギリスに招かれ、彼の個人的な指導の下、フックは水の異常浮遊を再現することができた。この後、ホイヘンスは王立協会 の外国人会員に選出された。しかし、シャピンとシャファーは、「再現の達成は偶発的な判断行為に依存していた。再現が達成されたか否かを公式で示すことはできない」とも指摘している。[ 2 ]
科学哲学者 カール・ポパーは 、1934年の有名な著書『科学的発見の論理』 の中で、「再現不可能な単一の出来事は科学にとって何の意味もない」と簡潔に述べている。[ 3 ] 統計学者 ロナルド・フィッシャーは、 仮説検定 と統計的有意性 という現代の科学的実践の基礎を築いた1935年の著書『実験計画法 』の中で、「統計的に有意な結果が得られる実験の実施方法がわかっている場合、現象は実験的に実証可能であると言える」と書いている。[ 4 ] このような主張は、再現性が科学的事実を確立するための必要条件(必ずしも十分条件ではないが)であり、実際にはあらゆる知識分野における科学的権威を確立するための条件であるという、現代科学における共通の 教義 を表している。しかし、シャピンとシェーファーが上で指摘したように、この教義は、例えば統計的有意性のように定量的に定式化されておらず、したがって、事実が再現可能であるとみなされるために何回繰り返されなければならないかは明示的に確立されていない。
用語 再現性 と反復性は 、一般的には再現性と同義語として使われることが多い関連用語ですが(例えば、一般大衆の間で)、より正確な意味で区別することがしばしば有効です。以下にその例を示します。
実験研究や観察研究の再現性に関して、大きく分けて2つの段階が区別されます。まず、再現性を達成しようとして新たなデータが得られる場合、再現性 という用語がよく用いられ、その新たな研究は元の研究の複製 または再現 となります。元の研究のデータセットを同じ手順で再度分析して同じ結果が得られた場合、多くの研究者は、計算研究で用いられることから、狭義の技術的な意味で再現性という用語を用います。 再現性とは、同じ研究者によって同じ研究内で実験を 繰り返すこと を指します。本来の広義の再現性は、独立した研究者チーム による複製が成功した場合にのみ認められます。
再現性と複製可能性という用語は、科学文献においても逆の意味で現れることがある。[ 5 ] [ 6 ] これは、異なる研究分野が同じ用語に対して独自の定義を確立したためである。[ 7 ]
再現性と反復性の尺度 化学では、再現性と繰り返し性という用語は、特定の定量的意味で使用される。[ 8 ] 研究室間実験では、化学物質の濃度またはその他の量を異なる研究室で繰り返し測定して、測定値のばらつきを評価する。そして、同じ研究室内で得られた 2 つの値の差の標準偏差を繰り返し性と呼ぶ。異なる研究室からの 2 つの測定値の差の標準偏差を再現性 と呼ぶ。[ 9 ] これらの尺度は、計測学 における分散成分 のより一般的な概念に関連している。
再現可能な研究
再現可能な研究方法 再現可能な研究 という用語は、科学的結果の推論が完全に透明になるように文書化されるべきであるという考え方を指します。これには、データを取得するために使用された方法の詳細な説明[ 10 ] [ 11 ] と、完全なデータセットと結果を計算するコードに簡単にアクセスできるようにすることが必要です[ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] 。これはオープンサイエンス の本質的な部分です。
研究プロジェクトをコンピュータ上で再現可能にするためには、一般的に、すべてのデータとファイルを明確に分離し、ラベル付けし、文書化することが求められます。すべての操作は完全に文書化し、可能な限り自動化し、手動による介入は可能な限り避けるべきです。ワークフローは、一連の小さなステップとして設計し、あるステップの中間出力が次のステップへの入力として直接使用されるようにします。バージョン管理システムを使用することで、プロジェクトの履歴を容易に確認でき、変更履歴を透明性の高い方法で文書化および追跡できます。
再現可能な研究の基本的なワークフローには、データ取得、データ処理、データ分析が含まれます。データ取得は主に、調査、フィールド観察、実験研究などの一次情報源から一次データを取得するか、既存の情報源からデータを取得することで構成されます。データ処理には、最初の段階で収集された生データの処理とレビューが含まれ、データ入力、データ操作、フィルタリングが含まれ、ソフトウェアを使用して実行できます。データはデジタル化され、データ分析のために準備される必要があります。データは、統計やデータを解釈または視覚化して、図や表などの定量的結果などの研究の望ましい結果を生成するために、ソフトウェアを使用して分析できます。ソフトウェアと自動化の使用は、研究方法の再現性を高めます。[ 18 ]
R Markdown 言語[ 19 ] やJupyter Notebook [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] など、こうしたドキュメント作成を容易にするシステムがあります。 オープンサイエンスフレームワークは、 再現可能な研究を支援するためのプラットフォームと便利なツールを提供します。
再現可能な研究の実践 心理学では、再現不可能な結果に関する内部的な懸念が再び高まっている(再現性の危機 に関する項目で、再現の成功率に関する実証的結果を参照)。2006年の研究では、米国心理学会(APA)の実証的論文の著者141人のうち、103人(73%)が6か月間データを提供しなかったことが研究者によって示された。[ 23 ] 2015年に発表された追跡調査では、APAジャーナルの論文の著者394人に連絡を取ったところ、246人(62%)が要求に応じてデータを共有しなかったことがわかった。[ 24 ] 2012年の論文では、研究者は研究とともにデータを公開すべきであると提案され、実証としてデータセットが同時に公開された。[ 25 ] 2017年にScientific Data に掲載された記事では、これだけでは不十分であり、分析のコンテキスト全体を開示すべきであると示唆された。[ 26 ]
経済学では、発表された研究の信頼性と妥当性に関して懸念が提起されている。他の科学では、再現性は基本的であるとみなされ、研究が発表されるための前提条件となることが多いが、経済学では最優先事項とは見なされていない。査読付きの経済学ジャーナルのほとんどは、発表された結果が再現可能であることを保証するための実質的な措置を講じていないが、一流の経済学ジャーナルは、データとコードのアーカイブを義務付ける方向に進んでいる。[ 27 ] 研究者がデータを共有するインセンティブはほとんど、あるいは全くなく、著者はデータを再利用可能な形式にまとめるコストを負担しなければならない。経済学の研究は、データセットとプログラムコードに関する適切な開示ポリシーを持つジャーナルはごく一部であり、たとえポリシーがあったとしても、著者がそれに従わないか、出版社によって強制されないことが多いため、再現性が低いことが多い。査読付きジャーナル37誌に掲載された599本の論文を調査したところ、一部のジャーナルでは高い遵守率が達成されているものの、かなりの割合のジャーナルでは部分的にしか遵守されていないか、全く遵守されていないことが明らかになった。論文レベルでの平均遵守率は47.5%、ジャーナルレベルでの平均遵守率は38%で、13%から99%の範囲であった。[ 28 ]
PLOS ONE 誌に掲載された2018年の研究では、公衆衛生統計研究者のサンプルの14.4%がデータまたはコード、あるいはその両方を共有していたことがわかった。[ 29 ]
医学文献における報告の改善、ひいては再現性の向上を目指す取り組みは、 CONSORT イニシアチブを皮切りに長年にわたって行われてきました。CONSORTイニシアチブは現在、より広範なイニシアチブであるEQUATORネットワーク の一部となっています。このグループは最近、より良い報告によって研究、特に生物医学研究における無駄をどのように削減できるかに注目しています[ 30 ] 。
再現可能な研究は、薬理学 における新たな発見の鍵となる。第I相発見に続いて、医薬品が商業生産に向けて開発されるにつれて、第II相再現が行われる。近年の第II相成功率は28%から18%に低下している。2011年の研究では、医学研究の65%が再テスト時に一貫性がなく、完全に再現可能であったのはわずか6%であったことが判明した。[ 31 ]
社会科学や生物医学以外の分野でも再現性を高めるための取り組みが行われてきた。人文科学の研究は専門知識や解釈学に大きく依存する傾向があり、再現性をより困難にする可能性がある。それでもなお、人文科学における透明性と文書化の向上を求める取り組みもいくつか行われている。[ 32 ]
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