研究テーマの見つけ方。データサイエンティストからのメッセージ

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データサイエンティスト、物理学者 Ilan Dan-Gur は、自分のスキルを活かし、実社会に影響を与える可能性のある研究テーマを見つけ、追求することができたことを綴っています。 

興味深い、やりがいのある研究テーマを見つけて、自分の教育と情熱を注ぎ込むことは、フルタイムの仕事を持たない多くの科学者にとって身近な問題です。のようなプラットフォームを検索していると コラブツリー 自分の知識が役立つプロジェクトを探すことは、金銭的な利益や人助けをしたという自己満足につながる重要な選択肢ですが、ビジネスを始めたり、自分の名前を出して能力をアピールするために、自分で研究テーマを見つける必要性を感じることもあるでしょう。

しかし、科学者の間では、科学的知識が増え続ける現在、興味深いテーマを見つけることは以前にも増して難しくなっているという考えが広まっている。ポール・ディラックは、後年、次のような言葉を残している。 量子力学: “It was very easy in those days for any second-rate physicist to do first-rate work…It is very difficult now for a first-rate physicist to do second-rate work.” But if you are not looking to produce anything remotely so grandiose, you may be able to find opportunities if you dig into information and data about topics that are interesting to you even if you are working from home using only your computer and WiFi (along with your college education, passion to investigate, and perhaps the local public library). For example, you may be able to analyze existing data in a new way that no one had thought of (or at least no one had published about), or perhaps you will be able to add new data to the current collection.

私の正式な学歴は 物理学 とエレクトロ光学私自身の経験は明らかに主観的なものですが、私が「一人で」(まあ、科学の世界では本当に何もないのですが)自宅(あるいは多くの場合コーヒーショップ)で考え、調査することができたテーマで、自分の科学知識を応用する必要があり、世間の関心を引く可能性がそれなりにあり、世界に存在する知識体系に何かユニークなものを加えることが保証されているのでやっていてワクワクした4例を挙げたいと思います。

1.米国における地理的ながんクラスター

Large databases of U.S. public health records are freely available [1], courtesy of the U.S. government. In 2017, while browsing through cancer-rate data of different U.S. states, and doing basic online research using google, it occurred to me that no article had been published with a focus on shared borders between states with high cancer rates. Specifically, no article had been published that simply counted the number of shared borders between states with the highest cancer rates, even through the data to do such an analysis was readily available on the CDC website, and the investigation would have been straightforward and easy to do. Put differently, my intention was to take a large amount of data and “connect the dots” (i.e. organize) the data in a way that had never been done before, while intentionally ignoring the more complex question of whether such an analysis would be useful and to whom. I posted the investigation and the results on my website [2], as well as a secondary statistical analysis [3].

さらに、分析をしてデータを見ているうちに、分析の中心となる「シェアード・ボーダー比率」という新しい言葉を作って定義する必要があることに気づき、調査を盛り上げていきました。

2.米国における長寿命化

上記の例1と同様に,米国の統計的な死亡率データを用いて,長寿に関するユニークな質問を考え,調査しました[4].

3.皮膚のほくろの画像データベース

While today there is a large selection of mobile apps to analyze skin moles for signs of cancer, long before smartphones apps became popular I was the first to offer the public a free advice on signs of skin cancer [5] in return for posting their mole images on my website. While my intention was to educate the public about signs of skin cancer, as well as to advertise a software I had written for performing the analysis (see example 4 below), the result of offering a free analysis was the largest online database of user-contributed skin mole images [6], which, as I later found out, was used (with proper accreditation to my company, Opticom Data Research) in a book published in 2015 [7, 8] discussing advancements in mathematics そして statistics (unrelated to my own website and analysis).

4.皮膚のほくろの自動分析

2001年、さまざまな皮膚科医から皮膚がんのリスクが高いと言われ、8回の皮膚生検を受けた後、私はほくろの画像を分析するパソコン用ソフトウェア(当時はC++を使って書きました[9]、最近ではJavaScriptに翻訳してWebブラウザで自由に使えるようにしました[10, 11, 12])を書き、販売しようと決心しました。スマートフォンやモバイルアプリが普及する前に、私はC++ソフトウェアのコピーと、カメラを皮膚に近づけるために私が設計したシンプルな機械的アタッチメントを世界中で販売することができました。

参考文献

  • [1] https://wonder.cdc.gov/DataSets.html
  • [2] http://opticomdataresearch.com/statistics/cancer/clusters/main.htm
  • [3] http://opticomdataresearch.com/statistics/cancer/clusters/shared-borders-statistics.htm
  • [4] http://opticomdataresearch.com/statistics/how-long-will-i-live.htm
  • [5] https://www.prweb.com/releases/2008/07/prweb1060104.htm
  • [6] http://opticomdataresearch.com/mobile/mole-on-skin.htm
  • [7] コンピュータ代数の応用 (Springer proceedings in mathematics and statistics, 2015)
  • [8] https://books.google.ca/books?id=tW0uDwAAQBAJ&pg=PA184&dq=opticom+data+research
  • [9] http://opticomdataresearch.com/molesense.htm
  • [10] https://chrome.google.com/webstore/search/skin%20cancer
  • [11] http://opticomdataresearch.com/mobile/skin-cancer-image-search.htm
  • [12] http://www.opticomdataresearch.com/mobile/atypical-mole.htm

 


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著者について

Ramya Sriramは、科学者のための世界最大のフリーランス・プラットフォームであるKolabtree (kolabtree.com)で、デジタルコンテンツとコミュニケーションを管理しています。出版、広告、デジタルコンテンツ制作の分野で10年以上の経験があります。

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