こんにちは、葛貫＠JICST抄録員です。
須賀さん【2327】：
>研究って専門分化がすすんでますからね。
そうですね。
>わたしなどがこのＭＬでお話
>していることの大部分は、自分で論文を書くような専門分野からはずれた
>ことばかりです。自分の興味と、自分の狭い研究を位置づける必要性から
>個人的にききかじったり考えたりしたことをお話しているわけで、
>本当の専門家からみたら雑なことを書いてるんだろうな、と身のすくむ
>ような思いです。
専門的なことで、焦点の定まった問いに対する答えを得たい場合は、
ＭＬできくより、文献をあたると思います。
私個人としては、ある分野の専門家が、自分の専門領域の周辺を
どのように認識し、自分の研究をどのように位置付け、どのような研
究の背景・動機を持っているのかの方が、知りたいです。
そして、「ある専門家にとっては周辺である分野」の専門家、あるいは、
全くの素人との間の、認識の一致やズレのようなものを知りたいし、
それがＭＬの中での対話によって、修正されたり、深められたり、
新たな視点がでてきたりする過程を、楽しみたいと思うのですが・・・・。
ログも残るし、公開されているし、何かの論拠にされることだってあり
得るわけだし、今後の学者生命がかかっている（？）専門家にとっては、
そんな、気軽なものではありませんよね。
>きっちりと手堅く研究をまとめることと大きな流れをつかむこと、
>もちろん研究者にはどちらも必要なんですが、人前で話すとなると
>それなりに責任をともないますから、慎重になろうとするとあまり
>しゃべりたくなくなる。でもそうすると情報の社会への還元がおそく
>なってしまう。むずかしいところです。
私は、データベースのもとになる科学文献の抄録を作成する仕事
をしているのですが、アッ！あるいは、ゲェ〜と思うことがない限り、
まず、著者の名前を見ることがありません。
（失礼な言い方お赦し下さい。）
個々の研究者からの説明を求めるより、このようにして作られた
データベースから情報を検索、加工し、一般に伝える専門家が
必要なのかもしれないと、時々、思います。
（注）この記事が最新である場合，上記「次の記事へ」はデッドリンクです。