www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6446201/
EMBO Rep.2019 Apr;20(4): e47647.
2019年4月3日オンライン公開 doi: 10.15252/embr.201847647
pmcid: pmc6446201
PMID:30926631
第3次認知革命が始まったばかりだ。この革命は、アルファベット、数字、農業、都市化、そして印刷機、書籍、科学的手法などをもたらした革命に続くものである。
第三次認知革命（TCR）は、デジタル化、コンピュータ、World Wide Web、世界的な研究活動によって特徴付けられる。それ以前の革命が何世紀にもわたってゆっくりとしたペースで進行したのに対し、今回の革命はほんの一世代前に始まったばかりで、人間社会のあらゆる側面、さらには人間の生物学さえも前例のないスピードで変化させつつある。このため、これらの変化がもたらす重大な影響を分析し、第三次認知革命がもたらす知識と機会の爆発と折り合いをつけるための時間はほとんどない。
本稿では、第三次認知革命が生物医学研究と社会科学にもたらすポジティブな影響と、厄介な影響のいくつかを探っていく。利用可能な知識の採用を遅らせる危険性と、発表された多くの文献の妥当性に疑問があるという2つの問題に焦点を絞る。これらの意図しない問題のある展開に対処し、できればそれを防ぐために、私たちは学際的・横断的なコミュニケーションを促進するようなトピックを提案し、議論している。
一般に、知識の急激な増大は、それを見直し、検証することに苦労している既存の構造に挑戦している…
第三次認知革命の特質と効果の多くは、ほとんどとまでは言わないまでも、まだ十分に理解されていないが、いくつかは明らかである1.おそらく最も関連性の高い側面は、1957年に経済学者ロバート・ソローが述べたもので、彼は、経済の重要なエンジンは労働でも資本でもなく、無形の存在である知識であることを発見した2.これは科学や研究にとっては良いニュースであるが、関連するいくつかの側面はそうではない。
それ以前の革命が何世紀にもわたってゆっくりとしたペースで進行したのに対し、現在の革命はほんの一世代前に始まったばかりで、人間社会のあらゆる側面、さらには人間の生物学さえもかつてないほどのスピードで変化させているのだ。
コミュニケーション理論家のエベレット・ロジャーズが「イノベーションの普及」という言葉で表現した問題のひとつは、個人や組織が新しい知識にどのように反応し、採用していくかということである。ロジャーズは、イノベーター、アーリーアダプター、レイトアダプター、ノンアダプターの4つのカテゴリーを区別した。後期採用者と非採用者が優勢であるため、イノベーションの普及問題は、生産され、対価を支払い、検証され、一般に利用可能となった知識の採用が遅れるという結果をもたらす3。この問題は、特に生物医学研究に影響を与え、人間や環境の健康を改善するために行われた研究の多くが、応用可能な知識に変換されないでいる。例えば、ある感染症（敗血症）に関して約2万件の論文が発表されているにもかかわらず、その知識に基づく新しい医療行為はほとんどないに等しい。同じような例として、がん研究があるが、発表されたバイオマーカーのうち、診断や治療のために臨床で採用されたものは1%未満である。
査読プロセスも、第三次認知革命の影響を受けずにはいられなかった。複数の学問分野を含む出版物の数が急速に増加していることから、「編集者がすべての投稿論文を評価するために必要な幅広い知識と深さ、あるいはネットワークを持っているかどうか」を疑問に思う人もいる4。一般に、知識の指数関数的な増加は、デジタル化とインターネットによって簡単、迅速、かつグローバルな出版が可能になっても、それをレビューして検証するのに苦労する既存の構造に対して挑戦している。さらに、第三次認知革命の直接的な帰結として、学際的な研究が増える傾向もあり、一見異質な分野の手法や結果を組み合わせる科学者の能力とともに、審査手順にも課題がある。
簡単に実施できるが無効なもの 「街灯効果」
さらに大きな問題として、いわゆる「街灯効果」、すなわち「研究者が、より広い意味での関連性、政策的重要性、構成概念妥当性よりも、利便性やデータ入手性の理由から、特定の質問、事例、変数に注目する傾向」5がある。「酔っ払い探索」としても知られるこの現象は、夜、街灯の下で失ったコインを探す人の古いジョークで説明されている。遠くで拾ったことを知った警官が、なぜ間違った場所を探しているのかと尋ねると、彼はこう答えた。すると彼は、「ここは明るいからだ」と答えた。この話は、構成要素の妥当性という概念を表している。その核心は、「測るべきものを測るのか、それとも簡単に測れるものを、たとえそれが無効であっても、無関係であっても測るのか」という問いに言及している6。科学研究に関して言えば、「街灯効果」はもはやジョークではない。
街路灯効果の最も顕著な現れ方は、疑問や問題が定まる前に技術や技能を採用することだろう。
街灯効果の例は、生物医学や社会科学の研究において数多く見られる。その一つは、長年にわたってインフルエンザウイルスに対するワクチンの有効性を評価するために用いられてきた方法である。簡単に採取できる血液中の抗インフルエンザ免疫グロブリン（Ig）Gの測定に基づく数多くの研究は、血中IgGと予防効果の相関が低いという重要な事実を見逃してきた。血中IgGとインフルエンザ防御能の相関は低い。インフルエンザ防御能は主にIgAによってもたらされるが、IgAは実際に免疫グロブリンが作用する場所、すなわち鼻の中で測定することが困難である。
もう一つ、似たような街灯効果は、ヒト免疫不全ウイルス（HIV）の研究の歴史に見ることができる。長年、研究者たちは血液中のCD4+T細胞を測定し、感染者におけるこれらの細胞の数の減少が遅いことから、ウイルスの複製が遅いのだと仮定していたのである。しかし1998年になって、HIVとその関連ウイルスであるサル免疫不全ウイルス（SIV）が、血液中のT細胞はほとんど影響を受けないのに、腸内のCD4+T細胞を急速に大量に死滅させることが明らかになったのである。腸の生検は侵襲的で患者にとって非常に不快なものであるが、血液サンプルを採取するのは簡単である。この街灯効果は、ワクチン開発にも不幸な影響を与えた。血中のT細胞レベルや他のマーカーを高めるために注射ワクチンを開発しようとする代わりに、腸内のT細胞応答に影響を与える経口ワクチンの実験がより適切であったかもしれないのである。
さらに社会的に大きな犠牲を払って何百もの研究をもたらした街灯効果は、HIVと反応するヒトモノクローナル抗体の分子構造を研究したことである。これらは、HIVの初感染から2〜3年後に末梢血で容易に測定できるが、この抗体は感染者を守るものではなく、ワクチン接種で誘導することもできない7.
「問題の前に解決策がある」という誤謬
街灯効果の最も大きな現れは、疑問や問題が定まる前に技術やテクニックを採用することであろう。この誤謬の一つの帰結は、関連性を外見上の関連性で置き換えることである。つまり、生物学的な関連性を統計的な有意性で置き換えてしまうことである。多くの科学者や編集者は、P値が小さければ科学の進歩につながると考えているようだが、P 値が小さいこと自体が必ずしも科学的価値を示しているわけではない。さらに、たとえ高度なデータ解析手法であっても、不十分な研究デザインを完全に補うことはできない。言い換えれば、統計的考察は、構成要素の妥当性、すなわち科学的妥当性が確立された後にのみ適切なものとなる6,8.
… 第三次認知革命は量的なものだけでなく、無知を助長する質的な課題でもある。
さらに、P値の閾値に基づく判断は、ある所見が統計的に有意であるか否かの2つの結果しかありえないことを前提としている。しかし、現実の世界では、P値の閾値のような二項対立的なパラダイムでは見落とされたり、混乱したりするような、より多くの選択肢が存在する可能性がある。したがって、閾値に基づく（有／無、有意／無）研究調査は還元主義的であり、2つの選択肢しかありえない、または関連性がないと仮定している。このアプローチは30年前までは有用であったが、現在では還元主義的アプローチは誤りを誘発し、貴重な情報を省略することが示されている9。
その代表的なものが、19世紀末に医師William Oslerが提唱した「病理学の如く、診療の如し」という医学のパラダイムである。オスラーのパラダイムは、病気を臨床症状と病理学的分析、つまり死後の所見との相関関係でとらえるものである。組織標本を分析するための道具が光学顕微鏡だけであった時代には有効であったが、このパラダイムは結果と原因を混同している。還元主義は動的で多次元的なプロセスを検証しないし、できないので、死後の検査で観察されないと、原因を見落とす可能性が高い。例えば、心臓に細菌が感染し、その感染によって生じた大きな免疫複合体が腎臓の毛細血管に詰まると、腎臓に不可逆的な病変が生じることがある。
分野を超えたセレンディピティ的なつながりに頼るのではなく、先を見越した政策主導の取り組みがより効率的であろう[…]。
還元主義は薬理学的研究にも影響を及ぼす。薬物の「標的」は単一で区別された静的な部位ではなく、複数の部位と機能を含む動的なプロセスである可能性があるからだ。システム生物学やシステム医学のような一般システム理論から派生した最近の代替案は、還元主義の限界を修正しようとするものであるが、警告を発しておく。
現在の状況
このような誤謬や還元主義的アプローチを克服して複雑な問題に取り組むための大きな障害は、利用可能な情報の量、つまりある問題に対処するための潜在的な情報の量が、それを読む人間の能力をはるかに超えていることにある（図1A-C）。1955年当時、平均的な科学者が自分の専門分野の科学文献を読みこなすのに週2時間あれば十分だったとすれば、2016年に同様の科学者が必要な読書時間は週308～638時間、近い将来にはさらに増えるだろう。しかし、1週間はわずか168時間である。
図1 知識の爆発
Web of Science™で「医学」「工学」「毒性学」のキーワードで報告された論文数をカウント/年（A-C）または1949年から2017年に発表された全論文に対する割合（D-F）で表したものである。調査したすべての分野が指数関数的な成長を示している（A-C）。1950年に平均的な研究者が科学文献の最新情報を得るために2時間/週を読んでいたとすると、2016年に同様の研究者は162.4×2=324を読んでいたはずだ。8時間/週（41,417/255）、工学（B）なら1,060.6時間/週（530.3×2）、毒性学（C）なら168.8時間/週（84.4×2）であった。知識の生産は非常に速く、医学では1949年以降に作成された全論文の38.6%が過去5年間に作成されたものである（D）。同様の傾向は工学と毒性学でも見られ、過去5年間に発表された出版物は、1949年以降に普及した全作品のそれぞれ40.2%と29.2%を占めている（E、F）。
過去60年の間に、知識の量は「爆発的」に増加した。いくつかの分野では、出版物の数が100倍以上に増え、現在も年10%の割合で増え続けている。人類の歴史を通じて科学で発表されたものの少なくとも1/4が、過去5年間に発表されているのである（図1D-F）。冗長な出版物が多いと仮定しても、文献の規模は巨大なものである。中世以来、知識の生産は増え続けているが、それ以前と現在との違いは、人類史上初めて、利用可能な文献の規模と多様性が、それを読み、理解する人間の能力を超えてしまったことであり、これが上述の知識の普及という課題を助長している。その結果、第三次認知革命は量的な課題だけでなく、無知を助長する質的な課題でもある。それは、利用可能な情報から生成されうるすべての仮説のうち、ほんの数パーセントでも、一人の人間が認識し、予測することができないからだ。
この組合せ的無知を克服するためには、すべてを知ることではなく（明らかに不可能な作業である）、代わりに新しいコミュニケーションプロセスを開発することが必要である。新しい技術や自己学習システムはこの状況を改善するかもしれないが、情報の採用を支援し加速させるインセンティブ、サービス、教育プログラムが必要である。また、様々な分野に影響を及ぼす可能性のある新しい概念をできるだけ早く発見し、知識を統合し、合成するような新しい方法が必要である。このような状況は、他のどの世代も経験したことがないため、前例がない。ダブルディシプリンを推進する新しい政策、学術・出版機関の継続的な評価、絶え間ない評価に基づく教育プログラムなど、新しい解決策が必要である。
二重の学問的背景
二重の学問的背景は、異なる分野間のコミュニケーションを向上させ、コンビナトリアルな言語を生み出し、それによって研究や製品に新しい洞察、仮説、インスピレーションをもたらす可能性がある。ダブルディシプリンの定義は難しいかもしれないが、例えば、「統計学と心理学」、「免疫学と科学哲学」、「鳥類学と毒性学」などのトレーニングが考えられる。
すべての組み合わせが認知のブレークスルーを生むとは限らないが、一見無関係な分野同士の組み合わせはあり得る。例えば、美術史、医学、心理学を学ぶことで、実用的な発見が得られる可能性はないだろうか。美術史では、ルネッサンス時代にブルネレスキやレオナルド・ダ・ヴィンチなどの芸術家や科学者が、平面上に3次元の空間を出現させる遠近法の概念を発見し、応用したことが知られている。その4世紀後、遠近法はゲシュタルト心理学の中心的な概念となった。それから約1世紀後の1995年、ゲシュタルトの概念を胚発生に応用した研究が、Eric F. Wieschaus,Edward B. Lewis,Christiane Nüsslein-Volhardのノーベル医学賞受賞につながったのである。この例は、分野を超えたコミュニケーションを促進し、新しい、あるいはより良い知識を生み出すだけでなく、有効な知識の利用を遅らせることのないよう、積極的な認知的翻訳が必要であることを明らかにしている。パターン認識を理解するための5世紀にわたるプロセスに見られるように、分野を超えたセレンディピティ的なつながりに依存するのではなく、積極的かつ政策的な取り組みがより効果的であろう。
学際的なカリキュラムや制度の変化のもう一つの例として、グローバルヘルスと風土病との戦いが挙げられる。これらの中には、地理情報システム（GIS）、人間医学、獣医学、経済学、計算科学・疫学（ネットワーク分析）、社会科学（特にコミュニケーション科学）を統合した学際的アプローチを用いれば、より迅速かつ効果的に、そして低コストで予防できるものがある。しかし、GISが出現する以前に作られた保健医療政策は、誤った前提に基づき、その結果、コストが高く、効果的でないにもかかわらず、いまだに適用されている。例えば、ワクチン接種戦略には、地域の生物地理に関するデータが不足していることが多く、地理と人口が均質で静的であると仮定している。これに対し、高解像度の地図を作成し、最新の経済的・疫学的考察を加えれば、いつ、どこでワクチン接種を行うのが最適なのかを示すことができる。
学際的な組み合わせの第三の例として、世界的に適用可能な、生物学的根拠に基づく研究方法に関するコースと研究が挙げられる。研究方法はすでに現在のカリキュラムでカバーされているが、生物医学の明示的・暗黙的な前提（科学哲学としても知られている）を必ずしも調査しているとは限らない。医療行為や研究プロジェクトの基本的な前提を明確にする体系的なパラダイム研究は、教育活動と研究活動をつなぐ要となり得る。理論と実践の統合を確実にするために、博士課程や専門職大学院の基礎的なコースワークには、生物医学に関連する事例を含める必要がある。ここでは、学際的なコース開発がキーコンセプトとなる。しかし、コース開発のプロセス、つまり、方法論者と専門家の交流を促進するために必要な時間とリソースに焦点を当てる。
このような学際的な組み合わせはコストがかかりすぎるのだろうか。その証拠に、分野を超えた翻訳を成功させるための必須条件であるダブル・トレーニングを受けた教員の割合が多ければ多いほど、メリットは大きく、コストは小さくなる（図2）。
図2 ダブルトレーニングに基づく分野横断的な翻訳のメリットとコスト比
5つの円は、ダブルトレーニングを持つ5人の個人（AB、BC、…AE）を表している。彼らは合計5つの分野（A、B、…E）をカバーする。各分野は2人の個人によって共有されているため、2つの分野の概念と語彙に精通した人々によって、異なる分野間のコミュニケーションが促進される。このような翻訳は、新しい分野構成を誘発し、コストが減少する一方で、主要な（入力）分野の数を超える。この例では、可能な認識の組み合わせの数は20である。(AB、BC、CD、DE、AE、さらに、AC（ABとBCのリンク）、AD（AB、BC、CDのリンク）、BD（BCとCDのリンク）、BE（BC、AB、AE間のリンク）、CE（CDとDEのリンク）、11）AB（ABとBC間のリンク）、12）ABD（AB、BC、CD間のリンク）、13）ABE。(13）ABE（ABとDEのリンク）、14）BCD（BCとCDのリンク）、15）BDE（BC、CD、AEのリンク）、16）CDE（CDとDEのリンク）、17）ABCD（AB、BC、CDのリンク）、18）ABE（AB、BC、Dのリンク）、19）BCDE（BC、CD、Dのリンク）、20）ABCDE（AB、BC、CD、Dのリンク）である。2倍のトレーニングコストが平均より2倍高いと仮定すると（2コストユニット/個人）、5人分のトレーニングコストは10ユニットとなる。したがって、この例では、利益/コスト比（20/10）は2に等しくなる。代わりに、4つの分野（A、B、C、D）をカバーする最初の3人（AB、BC、CD）だけを考慮した場合、可能な認知の組み合わせの数は10となる。(AB、BC、CD、そしてAC（ABとBCのリンク）、AD（AB、BC、CDのリンク）、BD（BCとCDのリンク）、ABC（ABとBCのリンク）、ABD（AB、BC、CDのリンク）、BCD（BCとCD）、10 ABCD（AB、BC、CDのリンク）である。同じ仮定（平均より2倍高いトレーニング費用）で考えると、3人分のトレーニング費用は6単位となる。したがって、2番目の例では、利益/コスト比は(10/6)1.67となる。したがって、例1から例2を引いた67%（[5-3]/3または2/3）の二重訓練要員の増加により、組み合わせは100%（20/10）増加し、利益/コスト比は33%増加することになる。つまり、分野の組み合わせが多いほど、学際的な翻訳にかかるコストが下がり、メリット/コスト比が大きくなるのだ。分野を超えた理解を促進するデザインは、必要であると同時に、代替案よりも経済的である。
継続的な評価
知識の効率的な変換は、個人だけでなく、カリキュラム、構造、または学界や科学出版によって生成された、または影響を与える決定を含む評価によって決まる。このような評価は、プロジェクトが構想される前のできるだけ早い時期に開始し、できるだけ遅い時期に終了させることができる。永続的な知識の構築、脱構築、再構築を通じてのみ、誤りや脱落を特定し、できれば修正することができる。そのためには、過去を評価すること（「総括的」評価）が優先されるべきではなく、未来を形作るプロセスと相互作用（「形成的」評価）が優先されるべきなのである。また、非対称的な関係、つまり、ある学問分野や領域に利益をもたらし、他の学問分野を犠牲にするような偏った、あるいは一方向的な流れを防ぐためにも、評価は必要である。
19世紀に作られた大学の多くは、専門性が必要とされた工業時代のニーズに応えたものだったが、デジタル時代は情報と知識が基本である。
特に、新しい概念の早期発見、合成、普及を可能にする新しいサービスの提供、誤謬を明確に防止し、学際的・横断的な合成を促進する政策の公布、ジャーナル査読者の教育の強化などが挙げられる。新しいサービスの例としては、引用数が急激に増加しているトピックの検出や比較を行う書誌解析、異なる分野・領域で引用されている概念の特定、ヒト・獣医・植物の微生物学など、類似の領域における認知内容の強調表示などが挙げられる。雑誌の方針の例として、出版された原稿の誤り、省略、および/または暗黙の、しかし実証されていない仮定を記録するための「出版された研究についての研究」10がある。このような方針は、単純な学際的な接続ではなく、学際的・横断的な翻訳を促進するものでなければならない。混合と統合は異なるため、この区別は重要である。学際的な専門知識は、認知的な並置や、すでに確立された知識の利用を伴うだけだが、学際・横断的な専門知識は、新しい、通常はニーズに特化した知識を統合または創造するものである。
つまり、査読プロセスは、多くの場合、正式な訓練もなく、査読の質の評価もなく、監督もなく、法的責任もなく、報酬もなく、知識を評価するものなのである10。査読者の多くは、その専門性によって正しく選ばれているが、多くの場合、生物医学研究の質をより良く判断するために必要な統計学、研究方法論、その他の分野についての十分な訓練を受けていない。このようなトレーニング不足がエラーや欠陥を引き起こし、少なくとも部分的には、「街灯効果」や、出版されたが使い物にならない知識を説明しているかもしれない。査読者だけでなく、編集者、著者、大学院生にも、コミュニケーションと方法論の両方のスキルを重視した新しい教育プログラムが必要なのである。
これらの救済策は、アカデミアと科学出版の両方が、第三次認知革命の課題に更新し、適応するのに役立つかもしれない。19世紀に設立されたほとんどの大学は、工業化時代（専門性が必要とされた時代）のニーズに対応していたが、デジタル時代は情報と知識に基づくものである。したがって、現在の教育や評価の優先順位は、専門的な知識だけでなく、認知的成長を豊かにする幅広いスキルや、「街灯効果」を防ぐことができる統合的（学際的）な知識である1。以前の認知革命はほとんど自然発生的に、ゆったりとしたペースで行われたが、第3次認知革命は、歴史上初めて、利用できる知識を用いてその翻訳と適応を誘導し導く機会を提供している。
さらに詳しく
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