IMRAD
実験結果の記載方法は、いくつかの類型化が可能であるが、書き方のスタイルによらず、図表に示したデータに関して、「このデータは何を測定したものなのか」、つまり「どのような装置をどのように操作すればよってどのようなことが起きたのか」、「何を測定したらどんな値が得られたのか」が分かるよう、「実験操作と、実験データの関係を、客観的な文章で説明すること」、必要に応じて、実験データの顕著な特徴等も説明しておくことが望ましい。
また、Discussionパートでは、後述のように(cf. "Discussion"の役割と構成)論点をいくつか挙げた上で、それに基づいてデータを比較、分析する。したがって、データの挙げ方はDiscussionパートにおける論点との対応が明瞭になるように挙げなければならない。つまり、掲載するデータは、「Discussonで議論するために必要な素材」を全て含んでいなければならない。逆にいえば論旨に無関係なデータは、読み手を混乱させるので、本文には掲載しない方がよい(スタイルに規定がない場合には附録に付けるのは良い)。
この章は、実験方法と実験データの対応を付けるという意味では、先述のMethodとの境界に不明瞭な箇所があり、現実には、MethodとResultは結合されることがある。さらに、後述のDiscussionとも結合されることがある。
以下、この項目の構成について典型例を三種類述べる。
最もよく使われる形態は、「論理的な順番で記載」する手法である。このスタイルでは「実際に実験を行った順番」は完全に無視し、次章の考察を説明する上で、読者が分かりやすいように説明する。通常、実験データの説明に関しては実際に実験を行った順番(時系列)を重視する必要は、一般にはない。「Aを調べた後Bを調べた」というのと「Bを調べた後Aを調べた」というのでは、時系列としては異なるが、Aの測定(調査)後にBを測定するのと、Bの測定後にAを測定するのとで、実験結果に差異が認められない場合には、分かりやすい順番で記載した方が良いとされる。例えば、「全国の小学生のここ10年間の身長の変化」と、「鹿児島県の小学生のここ10年間の身長の変化」は、実際にはどちらを先に調べたとしても、相互の結果に影響しないので、論旨に応じて「鹿児島について調べた後全国を調べた」、あるいは、「全国について調べた後、鹿児島について調べた」としても問題がない。
「鹿児島を調べていたら、特徴的な傾向が見られたので、全国と比較した」という論旨なら、実際に調べた順番において「全国の小学生の身長」が先であったとしても「図1に鹿児島県の小学生のここ10年間の身長の変化を示す。赤色の点はそれぞれの年の小学一年生の身長の平均値…(中略)図2に全国の小学生のここ10年間の身長の変化を示す。(以下略)」のように、記載するしてよい。
なお、よほど調べた順番が重要な場合を除き、どの順番でデータを取ったかは論文には書かないのが普通である(混乱させるだけなので)。
このようなスタイルで、実験結果を記載する場合には、考察と結果の章が結合されることもある。
多数の実験を行っている場合には、どのデータがどの実験の結果なのかを読者が把握しきれなくなる可能性があるため、Methodとの対応を重視する場合がある。総じて規模の大きな研究論文でこのような記載が行われることが多い。
このスタイルでは、「どのような装置をどのように操作すればよってどのようなことが起きたのか」を重視して記載する。そのためMethodと結合されることが多い。
Aを測定したあとBを測定したのと、Bを測定した後Aを測定したのとによって結果が異なる場合には、(例えば、校正データの開示など)「何々をした後何々をして」というように、実際の実験を行った順番通りに実験結果を記載する場合もある。
考察や、実験手順との対応を重視した結果、結果的に時系列での記載となってしまう場合も無論あるが、(そうした方が分かりやすい場合もある)総じて幼稚に見えるので、あまり推奨されない。
Resultで掲載するデータは、グラフの形で表現することが多い。科学的な論文でよく使われるグラフは、物理量の相関(時間的推移を含む)と、測定値のばらつきを見るのが目的であることが多く、
二次元分布図(2D mapping、カラーマッピング)、等高線図、およびそのラインプロファイル(断面プロファイル)
が用いられることが多い。
統計図表のありかたについては、「論文の読み方とIMRAD」の項で既に言及しているため、以降論文おいて、望ましいグラフのありかたについては、例えばやに実例付きで説明されている。
比較的新しい書物では、グラフ、図表の多用を推奨している場合が多い。実際、データがたくさんあった方が根拠の信頼性は増す。一方、古い文献では、図表の多様を推奨しない記述がなされている。この背景には、図表を組版する際の出版社側の負担の大きさが挙げられている。組版の負担は、現在では、そのようなことは問題にならないが、90年代前半までは深刻な問題であった。実際、90年代前半までは二次元分布図や等高線図は手書きのことすらあった。最近ではパソコンの進展により、コンピュータで作られるのが普通で、原著論文にも頻繁にカラフルな2D mappingが掲載されている。しかし、ソフトウェアの効果は限定的で、Origin等の一部のソフトでは最近では、データをX、Y、Z型のまま直接等高線グラフにできるようになっているが、Excel等では、現状は、毎回データをマトリックス型に変換する必要があり、階調の付け方にも制限がある。また、ラインプロファイルを入れることも難しい。
論文に掲載されるデータは、必ずしも生データである必要はなく、適切な処理が施されたものがほとんどである。例えば、「ここ何十年の小学生の身長の変化について」というテーマを考える場合には、生データには何十年にわたって蓄積された膨大な数の小学生一人一人の「測定日、測定者、氏名、年齢、学年、所属する学校、性別、身長、その他の身体的特徴(体重、胸囲等)」のデータが下敷きになければならない(仮になければ捏造であり、ほとんどの場合において科学における不正行為である)。しかし、その全部を開示したとしたら読むものはウンザリするだろうが、それ以前に個人情報の漏洩である。また、このようなケースにおいては余程信じがたい結果が得られた場合を除き、生のデータを開示しなければ論文の内容自体を認めないというものもいないだろう。さらに言えば、「ここ何十年の小学生の身長の変化について」を論じるものが自分でその生データ全てに目を通している(データの取得、処理の過程全てに主体的にかかわっている)必要性もないだろう。「ここ何十年の小学生の身長の変化について」というテーマに照らして必要な統計処理が施された二次的なデータがあれば充分である(妥当性は出典の明記をもってかえられる)。
別の例としては、「周期ノイズ」などのように明らかにノイズと分かるようなものをフィルターでカットするケースがある。意図的にフィルターをかけなかったとしても、(例えばMP3のように)装置の特性から特定の周波数成分がカットオフされるなどのことは多々ある。それらのカットオフは必ずしも問題とならず、問題にならない場合には一々そういうカットオフがなされていることを書かないことがほとんどである(言い換えれば、カットオフのない計測機器など世の中に存在しない)。
そのほかにキャリブレーションの問題がある。通常の計測機器は、キャリブレーションが必要である。例えば、液柱温度計における一次情報は、厳密には温度そのものではなく液柱の高さであるが、「水の沸点の温度」(標準の専門家が世界最高レベルの精度を競うようなケースを除く)を調べるときに誰もそこまで開示しろとは言うまい。特にことわりもなく「キャリブレーション後」のデータを掲載すればよい。もちろん、キャリブレーション方法や統計処理などの方法の妥当性が自明でない場合には、Methodの欄で明確にその手法を述べておく必要はある。学生実験のレベルでは、キャリブレーションは考察に該当する場合もある。
また、小数点の切り上げや、単位の表記などについて、いろいろな約束事が存在する。これらについては、第一義には投稿規定に従い、投稿規定に明記がない場合には、国際規格に従うべきだが、国際規格内でもいくつかの混乱が見られるため、例えば単位の換算や、上本等に解説をゆだねる。また、曲線回帰等、「考察」的な要素の多いものについては、"Discussion"の役割と構成にて後述する。
"Discussion"では、概してResultsで示したデータがどのような傾向を示しているのか、あるいはどのような意味を持つのか、それはなぜかをといったことを説明する。
IMRaD形式の論文における“Discussion"という用語の和訳は、(議論ではなく)考察である。国語辞典であるデジタル大辞泉によると、「考察」とは「物事を明らかにするために、よく調べて考えをめぐらすこと」と記載されている。ゴウビルド英英辞典には“Discussion"の定義として
“the examination or consideration of a matter in speech or writing"
と記されている 。
George M. Hallらの記した文献には、
Discussionのパートには以下のことが記されるべきと書かれている。
研究結果の要点:この研究の結果得られた主要な知見とその意義を記載する。
Methodの評価:研究手法の長所・短所、妥当性について率直にコメントする。
先行研究との比較:自身の研究と先行研究で得られた知見の類似性・相違点、あるいは先行研究と統合することで得られる知見について言及する。
理論的・応用的含意:今後の理論的研究や応用にとってどのような意味があるかを述べる。
今後の発展:研究で明らかにできなかった点等、今後この分野でどのような研究が求められるか自分の考えを書く。
また、ある者は、以下のような類型化をした解説をしており、
◆検証型の考察
1 結果を再確認する
2 結果を解釈する
3 結果と仮説との関係を示す
4 原因を推測する
5 予想と異なる結果について述べる
◆論証型の考察
1.中心的な問題や考察の視点を示す
2.ある前提・条件・仮定のもとに議論する
3.問いを立てて考察をすすめる
4.比較して論を展開する
5.対比させて論を展開する
6.原因・結果を述べる
7.根拠に基いて判断や主張を述べる
8.問題点や反論を受け止めたうえで主張を述べる
9.これまでの考察の要点を整理する
さらに、結果や結論のパートの記載と対比している。
◆結果(Results);
1 図表でデータを掲示する
2 データの傾向を述べる
3 データの相違を述べる
4 変化の有無、傾向を指摘する
5 判明した事項を述べる
◆結論Conclusion
1.研究行動を振り返る
2.研究結果をまとめる
3.研究結果から結論を提示する
4.研究結果を評価する
には、
◆「考察」とは、「研究結果」で著した事実の解釈を論じ、「序論」で提示した問題点に答えるだけでなく、それが研究対象項目の理:解に、今後どう影響するかを考える場所でなくれはならない。そのためには、「考察」で語られる視点が、「序論」で仮説を立てた視点から、もっと先へ移行していなければならない。
◆考察では結果を主要な再論すべきであるが、詳細な説明に焦点をあてるのは誤りで、「Aの値の急激な減少は・・・を意味する」のようにデータの意義に焦点をあてた書き方にすべきである。
◆「考察」で新しい研究結果を提示するのは御法度である。全体の関係を明確にするために、「考察」で新しい表やグラフを導入したり、新たにほかの研究を引用したりするのは構わないが、どんな些細なことでも、「考察」で議論される研究結果は、すべて「研究結果」で紹介されたものでなければならない。
といったことが書かれている。
何が書かれるべきであるかということについて、大雑把なレベルでは多くの者の見解は一致するが、具体的なレベルになるといろいろなパタンがあり、論旨や分野によって最適な形態は変わってくる。上記以外にも、例えば、"Discussion"で得られる結論(提案する学説)は、通常は、Introductionにて「明らかにする」と述べられているはずであるが、必要に応じこのパートに事柄明記してもよい。別の見方をすると、提案する学説と、実験結果との間をつなぐ推論過程(論拠)を記述、説明するのが、このパートであり、先述の「トゥルーミンの三角ロジック」においては、「推論過程」に相当することを記載する。
Discussionに記述する結論、即ち論文全体で提案する学説は、Introductionで発した問い(つまり論文の主題)の解でなければならない。ただし、Introductionで発した問いのほうを、「解」にあわせて記述するため、この問題については、深く考える必要は実のところは大きくない(書き方の問題としては非常に重要であるが)。
必要に応じ、研究目的の達成度合いを評価をここですべき場合もある。なお、前述のとおり、ここで提案する学説の根拠として、Resultで示した実験結果に加え、必要に応じて、他の研究結果を引用することはよくあるが、ここで引用する他者(過去の自分を含む)研究結果は、通常はIntroductionあるいは、Methodでそれに触れておかなければならない。必要に応じた詳述をここで行うことも可能である。
形式においては、以下のことが記載されていることが多い(前述の“論文の論点とデータの解釈"の節参照)。
研究成果のうち重要なトピックについて、重要性の説明をする。
研究成果に対して要約し、さらにコメントをつける。
データの解析/可視化(データの特徴や傾向の把握,異なるデータの比較,自分のデータと先行研究との比較)、あるいはその要約
データから得られた気づきや論点の掘りさげ(法則性の発見,定式化、理由,メカニズムの推定)
Introductionの「研究目的」で提案した仮説を、実際に考案したモデル等を含め詳しく書く。
データの解釈において普通に考えると納得のいかないだろう事柄について、なぜそうなるのか理由を説明する。
実験の結果、および他から引用した結果を総合したものが、正しく、「提案した仮説を立証している」ことを書く。
Introductionの「研究背景」説明した関連する先行研究に対する位置付け、意義を書く。
実験手法の妥当性を、「提案した仮説を立証する」という観点から評価する。
内容面においては、以下のことが記載されていることが多い。
実験を説明するモデル,メカニズムの提示
論点の抽出、説明
データの変な箇所(単純に考えるとおかしく見えそうな箇所)の指摘と、その説明
いくつかの論点に基づいたデータの分類、比較(先行研究との比較を含む)
データ間の相関関係の把握、因果関係の推定
実験の精度と誤差,信頼性についての検討。
行った実験での検証の限界の検討。
今後どのような研究が望まれるかの提示。
実験系の論文において、重要な考察事項は、データが「なぜそうなるのか」を説明することである。したがって得られたデータに対して、「説明を要する箇所」や「特徴的な個所」を指摘して得られたデータや、その特徴の理由付けをするといった考察(実験速報型の考察)は、実験を伴う場合には必ずなされる。
したがって、データを読む力が必要である。データを読む力には、「A ⇒ B、B ⇒ Cといった論理的な思考に基づく周到なプロファイリング」と、「なんとなくデータのこの辺に何かがありそうだ」という直感の両方が必要であるが、論理と直感のバランスは難しい。データを論理的に読む能力としては、以下のことができる必要がある。
まず、データそのものの値については、簡単なオーダーエスティメーションからかなりのことがわかる。例えば、DNA溶液の濃度が数mol/mlとなることは、そうそう考えにくいといったことは、塩基長や1bp当たりの分子量やアボガドロ数、PCRの初期鋳型量の典型値等から簡単な算数で求まる。このように、データそのものが概ねどの範囲にあるかという視点はデータが正しいか否かを論証するうえで一つの指針となる。ただし、オーダーエスティメーションと実際の値が数桁違うことは確かにある。例えば原子間力については、角材を引きちぎるのに必要な力からオーダーエスティメーションで求まる力よりも数桁高い力が測定されるようである。このような場合には精密なモデル化に基づいた詳細な検討が必要となる。
データの傾向については、例えば、データを曲線に表してみたとき、その曲線がどのような増減をたどるかを記述あるいは予想し比較することで論証される。このような場合には、データの曲線のあるべき姿を論理的に把握できることが重要である。例えば、塩酸で金属を溶かすことを考えた場合、
に、金属が溶ける速さがどのように変化するかという問題を考えた場合で、「溶ける速さ」を、時間を固定し、金属の減った量を前後比較してみた場合、まず、前者は明らかに濃度が高くなるに従い早くなるという結果が得られるだろう。後者についても、実際には量が多くなるに従い早くなるという結果が得られるだろう(濃度の変化が緩慢になるため)。このような予想は、反応速度論の反応曲線から立てられる。またPCRの場合でも、初期鋳型量が同じならば、最初はおおむね同じ曲線をとり、終末地点で差異が得られるだろうなどといった予想が立つ。このように、データの傾向がどのような増減をたどるのかといった問題については、大学院の入試問題中で、問われることもある。例えば総研大の遺伝学専攻の入試問題には、そのような問題が多数記載されている。
その他に、
一つ / 複数の視座からデータを比較することができる
といった能力も必要となる。顕著な傾向は変化が急峻である箇所や、変曲点等、現れやすい個所がいくつか存在する。また、データのあるべき姿に照らして「比較せねばならぬ箇所」や「顕著にずれがある個所」などといったこと、データ間で一見矛盾しているように見える箇所等を指摘し、理由が説明できれば理由を説明していけばよい。
より、高度な考察、即ち「モデル化」にまで踏み込んだ場合には、話がより高度で複雑となるため、次節にて述べる。
本節では、論文中の「考察の書き方(書かれ方)」という観点からモデル化について論じる。より一般的な観点については、Wikipediaの専門記事
等を参照のこと。
特に現代の科学においては、「真理とは何か」といった哲学的で捉えどころのない問題に比べ 「どのようなモデル、式、計算コードが最も現実をよく反映するのか」という問題が圧倒的に重要な意味をもつ。そのため、現代の自然科学においては、「とりあえず」のメカニズムを考案する上で、以下のような流れでモデルを形成し、その良否を論じることが多い。
モデル化の本質は、「牛を球と仮定する」という標語が教えるように、起こっている現象から本質と無関係と思われる部分をそぎ落としたものを作り、そこに物理法則をあてはめ、現象を再構築することである。
モデルの提示方法は、大まかに、以下のように類型化される。
1つのモデルを挙げ、そのモデルが実験をよく説明していることを示す。
いくつかの対等なモデルをいくつか挙げ、それをいくつかの論点から比較し最もよく実験を説明しているものを選ぶ。
複数の論点を挙げ、それぞれの論点についてモデルを1つ / 複数挙げ、妥当性を示す / 妥当なものを選択する。
モデルの構築方法の典型的な一例を以下に示す。
直観的に考え、もっともらしい「仮のモデル」を、議論の叩き台にするために提案する。
現実と合致するようにモデル、式、計算コードを調整する(調整されてできたモデルあるいはモデルの調整法をとりあえずのメカニズムと考える)。
そのモデルが、(少なくとも考えた中では)最もよく物事を説明していることを、統計学的な見地から評価する。
モデルを調整するのに用いた実験パラメータの物理学的な意味を次元解析等を参考に解釈する。特に萌芽的な研究においては、「ある程度幅をもった実験結果でも取り込めるような体系を作り、実験でパラメータを抜き出し、外挿によって近縁の系に対して予測を立てる」という手法がよく採られる。
モデルは、いくつかの原理(物理法則や数理法則、経済法則等)から演繹的に作られる場合や、いくつかの実験法則をまぜた方法で構築される場合など様々な場合がある。実際の論文中で構築されたモデルそのものについて、例えば量子力学の古典的な論文中のモデルについては、江沢2002に外村彰の実験等を含む様々な有名な研究のモデルの核心となる部分が、演習問題として原著を引用した上で解説されている。また、初等的な微分方程式を用いたモデル化手法の解説が、例えばマルサスの人口モデル等を例にして、デビッド
に記載されている。比較的簡単な数理モデルを実際にプログラムを組んで計算する方法自体については、例えば小高(C言語)
山田 (VB)吉村 (Excel VBA)等多数の書籍が存在する。
より、記述的なモデル構築手法としては、曲線あてはめ(非線形最小二乗法)がある。
「データをプロットしてみること」や、「理論的な考察」から、当てはまりのよさそうな曲線を考案する。
最小二乗法等を用いて、フィッティングパラメータを調整する。
次元解析などから、フィッティングパラメータの持つ物理学的な意味を考察する。
例えば自由落下する物体Aの位置xと時刻tの関係を表す式は、モデル式としてとてもよいものであろう。
x(t)=at^2+bt+c (1)
(1) 式において、フィッティングパラメータはa、b、cの3つの文字。当てはまりのよさそうな曲線を表す式のことを、その式の由来によって「実験式」、「理論式」と呼ぶ。を求める問題を、「運動方程式に重力の作用を仮定して式変形から、(1) 式を導き、データとのフィッティングから最適なa、b、cを求める」という方法で当てはめる場合には、(1) 式は理論式である。逆に、「データを散布図に書いてみたところ、何となく放物線の当てはまりが良さそうだということに気付き、とりあえず、(1) のような式で当てはめてみた」という場合には、(1) 式は実験式(経験式)である。なお、例えば原子間力のポテンシャルを表すレナード-ジョーンズ・ポテンシャル等は、有名な実験式であるが、この式も最近では「シュレーディンガー方程式に何らかの近似を施すことでも得られる」としている書物もあり、元々実験式だったものが、理論式になるということもある。
「曲線あてはめ」は、より一般には、変数がたくさんある場合には「曲面のあてはめ」という言い方をした方がよいだろうが、曲線の当てはめですら、10年前まではコンピュータの計算力から極めて難しく、アレニウスプロットや直線回帰などのようなきわめて限られたものしかできなかったため、統計学の文献が数多ある中、理論的な解説をしている書籍は少ないという事情もあり、一般化していない。現在ではOriginなどの主要な統計ソフトにはおおむねこの機能が搭載されているため、アレニウスプロットや直線回帰以外にもたくさんの回帰曲線が論文に現れるようになっている。
"Result"と"Discussion"の境界は、"Result"と"Method"の境界同様、現実にはそこまで明確ではなく、実際の論文でも、"Result"と"Discussion"(場合によっては"Result"と"Discussion"と"Method")が結合されることがよくある。一般にどこまでが結果で、どこまでが考察なのかは、研究目的に依存する
。この線引きの1つの目安としては、ある“事実"が、それの立証に、ある程度高度な推論過程を要求される場合(自明でないあるいは自明でないという立場をとる)には、「仮説」であり、考察に記述すべきであるが、推論過程が単純な場合には"Result"の中で述べてしまってもよい。初等的には“Discussion"には主観が入り、“Result"には主観が入らないというが、主観と客観の差というのは案外曖昧な点もあり、場合によっては表現の問題であることもある。この背景には、測定方法が高度化し、「一切の解釈を含まない純粋な意味での結果」というものが得にくくなっていることがある。しかし、事実と意見を峻別するセンスの重要性は依然として変わらない。このように、Discussionの部分では、「正しい、正しくない」や「適切、適切でない」という問題がますます難しくなる。
提案した学説が自明か否かについては、卒業論文のような習作的なものでは、ある程度熟達したものにとっては、その解釈が自明となる場合もある。さらにいえば、ノーベル賞クラスの論文のにおける考察ですら、「現在の立場」からみればほとんどの研究者にとって自明あるいは常識的なことになっていることが多い。その意味において、「自明でない」という言葉の意味は必ずしも自明でない。自明でないことの基準としては、1つの基準としては、学術論文としては「この論文を提出する以前に誰も同様のことを主張していない」ということがあるが、「同じか違うか」にも解釈を要する部分がある。
考察すべき事柄は、研究の目的、つまり「何をどのように明らかにするのか」を確定した / 確定できた段階において機械的に決まる。通常は、実験初期に「何をどのように明らかにするのか」が確定した段階で研究する対象に関する大まかなモデルをいくつか立て、実験の計画を立てる。この時点で実験、データの解析、シミュレーション、理論的な検討、仮定すべき事柄は自動的に決まる。これに従い計画段階で構想したモデルのうちいずれかを明確に支持あるいは反証する結果が出た場合には、わざわざ論文に投稿するだけの価値があるか否かはともかくとして自動的に考察も含めた論文が作成できる。
逆にいえば、どれだけ立派な目的があり、どれだけ沢山データが出ても、上記のような流れで考察が機械的に導き出せない状況であるならば、実験者がよほど未熟な場合を除き、目的、取得すべきデータの測定計画の少なくとも片方を修正せねばならないということになる。考察が出来ない理由としては、得られた結果が当初の予想のいずれをも支持しているとも反証しているとも言い難い場合(非常によくある)か、あるいは計画段階の予想を大きくはずれる結果となったか、実験の計画がほとんどまともに行われていなかったかである。このようなケースは、考察が難しいというよりも、実験計画自体に問題があったと考えた方が良い。得られた結果が当初の予想のいずれをも支持しているとも反証しているとも言い難い場合というのは、得られた結果の一部、あるいは全部が当初予想したモデルのいずれとの関係も微妙、つまりポジティブな結果ともネガティブな結果とも言い難いことである。得られた結果が当初の予想のいずれをも支持しているとも反証しているとも言い難い場合はよくあり、したがってリサーチクエスチョンを思い付いた直後に本式のデータを取ろうと試みることは賢くない。通常は、いくつものリサーチクエスチョンをもち、どういうデータが面白いのかをよく熟考した上で、際立った特徴のあるデータが取得される条件等に関する辺りをつけるための「予備実験」や「基礎検討」をしつこく行う必要がある。「予備実験」や「基礎検討」に関しては、必ずしも「実験計画法」が理想とする「全盲」な実験を行う必要はない。そのようなことをすれば、逆に何を行っているのか分からなくなる場合がある。実験計画法が理想とする「全盲」な実験は、「実証実験」の際に行えばよい。このときには、既に研究の勝負は終わった後である。