オープンサイエンス革命

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  • サイズ B6判/ページ数 398p/高さ 20cm
  • 商品コード 9784314011044
  • NDC分類 407
  • Cコード C0040

出版社内容情報

ネットを駆使して、全世界の知を共有・発展させよう。豊富な具体例でその重要性をわかりやすく説く、新時代の科学へのマニフェスト。

ネットを駆使した知の共有化が科学を変える
インターネットの出現で科学の営みは劇的に変わりつつある。17世紀の科学雑誌による知の共有化という第一次オープンサイエンス革命に次いで、現在は第二次革命期にあると主張する著者は、オンラインネットワークを駆使した知の共有化の可能性を検証し、その重要性を訴える。豊富な具体例を挙げてわかりやすく解説した、新時代の科学へのマニフェスト。

【著者紹介】
マイケル・ニールセン:理論物理学者、ライター。1974年生。過去に米・ロスアラモス国立研究所などに在籍した理論物理学者。量子コンピュータ研究で実績を上げ、量子テレポーテーションの実験を最初に行なった研究者の一人であり、プログラマーでもある。現在の研究テーマは「オープンサイエンス」「オンラインコラボレーション」。

内容説明

豊富な具体例を挙げながら、現状の科学の問題点や、オンライン上で協力して科学の問題を解決する「オープンサイエンス」実現への課題を解説し、その将来を展望する。

目次

発見を再び発明する
第1部 集合知の有効活用(オンラインツールは私たちを賢くする;専門家の注意を効率良く誘導する;オンラインコラボレーションの成功条件;集合知の可能性と限界)
第2部 ネットワーク化された科学(世界中の知を掘り起こす;科学の民主化;オープンサイエンスの課題;オープンサイエンスの必要性)

著者等紹介

ニールセン,マイケル[ニールセン,マイケル] [Nielsen,Michael]
1974年生まれ。過去に米国の軍事・機密研究の中核となるロスアラモス国立研究所に在籍した理論物理学者。量子コンピュータ研究で実績を上げ、量子テレポーテーションの実験を最初に行なった研究者の一人であり、プログラマーでもある。現在の研究テーマは「オープンサイエンス」「オンラインコラボレーション」

高橋洋[タカハシヒロシ]
1960年生まれ。同志社大学文学部卒。IT企業勤務を経て翻訳家(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

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感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

kubottar

10
一人の天才が世の中を動かす大発見をする時代は終わり、複数の科学者がインターネットで繋がり所謂「ビッグデータ」化する時代に移り変わった。ネットにより複数の優秀な脳味噌を並列処理する方が面白い発見はできるだろう。2013/06/18

onaka

4
オンラインツールによって専門家同士の知の交流が進み、アマチュアのちょっとした作業時間の集合が、大きな発見に繋がる。ネットワーク化によって、科学的知見の創出スピードが半端ないことになっている具体事例には、そうそう!と思わず膝を打つ。けどそれは一部の取り組みに過ぎず、現実は論文出版中心のクローズドなスタイルが大勢。オープンサイエンス革命って言われてもねぇ、っていう状況をいかに変えるべきかという考察もちゃんと進められていて、この著者マジですな。でもって自分もこれ100%賛成だよ!2014/01/29

mft

2
科学の進め方をもっとオープンにすれば今まで以上に進展を早められるというテーゼ。いろいろ考えたい2016/04/08

Phycology

2
オープンサイエンスのバイブル。科学界の重要な変化について事例を盛り込み熱く伝える本。科学の方法と科学と社会の関係性がインターネットと情報技術の発展により変化しオープンサイエンスを強く後押ししている。またネットワーク化された科学の可能性を開花させるためデータを共有するという運動が広がる。だがオープンデータ/サイエンスを進めるためには課題があり、何より17世紀に確立した今の科学エコシステム:つまり科学者が研究を科学雑誌に発表しクレジットを得て良い職につく(引用評価報酬システム)といかに調和させていくかに収斂。2015/03/23

hayataka

1
オンラインツールやデータマイニングによって、集合知による知識発見が促進され、科学を前進させられるという期待が感じられる。集合知を機能させる方法や条件が豊富や事例を参照しながら考察されていて参考になる。一方で、論文出版が絶対的目的にあるために、研究データやアイディア等のオープン化への動機が少ないといった課題もある。評判に基づく科学をオープンサイエンスでも発揮できるか。オープン化、市民科学、集合知、知識発見データマイニング(データドリブンインテリジェンス)等に興味ある方はオススメ。2022/12/31

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