研究者としての急がば回れ

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研究者としては、

なるべく早く研究成果を得たい!

という思いの人がほとんどと思います。ただ、研究においても、場合によっては 急がば回れ のほうが将来的にメリットがある、こともあります。急がば回れ、なんて昔の人はよくいったものです。

研究における、急がば回れ、って何でしょうか?

たとえばデータ化学工学研究室 (金子研究室) における研究関連でいうと、

  • 統計手法について勉強するとき、各手法の概念だけさらって理解するのが早いけど、あえて式から導く
  • プログラミング力・アルゴリズム力をトレーニングするとき、scikit-learnを使って機械学習するのが速いけど、あえて使わずにやる
  • 分子記述子を扱うとき、記述子計算のときにRDKitを使うと早いけど、あえて使わずに計算する
  • データベースについて研究するとき、まとまったサンプルを一括ダウンロードして使うと早いけど、あえてサンプルを一つ一つ扱う
  • 他の論文に出てくる式について、そのまま使ってしまうのが早いけど、その式を基礎式から導いて確認してから使う

とかでしょうか。

それぞれ、時間はかかりますが、そのプロセスを通して身につくことが多いです。他の研究分野でも同じことがあると思います。早くやるやり方はある一方で、時間のかかるやり方のほうが、そのプロセスの中でトレーニングになることです。

そこで身につくことが必要なときには、あえて “回って” トレーニングするほうが、将来的にはよいのです。

逆に、そのプロセスの中で身につくことが必要でないときは、思いっきり最短距離で進めばよいと思います。

早い方法と大変な方法とがあるとき、そのプロセスで身につくこと、についても考慮してどちらかを決めるとよいです。

以上です。

質問やコメントなどありましたら、twitter, facebook, メールなどでご連絡いただけるとうれしいです。

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