Derek J. de Solla Price [プライス] (1963/1970) リトル・サイエンス、ビッグ・サイエンス

  • D. J. de Solla PRICE, 1963: Little Science, Big Science. Columbia University Press.
  • デレック・プライス 著, 島尾 永康 訳 (1970): リトル・サイエンス、ビッグ・サイエンス。創元社, 224 pp. [わたしはこの日本語版を読んだ。]

この本の話題は、たしか学生だった1970年代後半、広い意味の「成長の限界」の問題に関係する科学技術論の講演で聞いたのだ。読もうと思ったがさがしそこなった。(たぶん「ビッグサイエンス」だけを記憶していて、当時の図書館の目録カードや出版目録では題名の途中の語句では検索できなかったのだ。) その後、日本語版実物には出会ったのだが読まなかったようだ。2000年ごろ、科学の専門分化に関心があったときに図書館で読み、著者が「専門家集団の大きさは人が直接コミュニケーションできる能力によって制約されるので、規模が大きくなると分裂する」という趣旨のことを言っていることを理解した。ただしそう要約すれば同じことをKuhnも言っているので、わたしは議論をあまりPriceに頼らなくなった。最近数年、科学の成長の限界という観点で、Priceの主張を確認したくなって、何度かにわたって図書館から借り出し、ようやく1冊読みとおした。

著者はイギリスで物理学を勉強したあと科学史家になり、本書以前には、古代・中世の科学機器、とくに天文の観測や計算をする機器に関する研究業績がある。本書は、1962年6月、アメリカの(当時の)原子力委員会(AEC)との契約によってBrookhaven国立研究所を運営しているAssociated Universities Inc.が主催した、科学と社会との相互作用についての2週間の集中講義をもとにしたものだ。なお日本語版には1965年から1967年に出版された同じ著者の3つの論文が付録としてつけられている。

序言」で述べられているように、著者の態度は、科学的分析の方法を科学自体に向けるというものだ。とくに定量的指標によって統計的に見る。熱力学の分子運動による説明との類推によって、科学の発展を支配する法則にせまろうという意図をもっている。

第1講演「科学の科学への序曲」では、「これまでに生きていた科学者の80-90%は今生きている」という科学の「即時性」(immediacy)から話を始める。科学者の人数や論文雑誌数などを指標とした科学の規模は、(1962年現在)過去250年にわたって10年から15年で倍増してきた。人口が倍増するあいだに8倍になっている。
このような指数関数的成長は当然、無限には続かない。まだそのきざしはないが、ロジスティック型になると思われる。ただし、単純に飽和に向かうか、新たなきっかけでまた成長を始めて前とは別の飽和に向かう(escalation)か、激しく振動するか、追いかけていた指標が定義不可能になってしまうか、など、いろいろななりゆきが考えられる。
「Big science」ということばを著者は単なる流行語でなく論じる価値のあるものとして扱っているが、定義らしいものを明示してはいない。A. Weinbergが1961年の論文の表題で使っていたlarge-scale scienceと同じらしい。精密機器産業に応用されていると言っているところもある。おそらく当時アメリカ政府の資金を多く投入されていた物理学の分野の科学のありかたをさすのだろう。ともかく著者はbig scienceを、指数関数型の成長の終わりに近いところの特徴と見ている。

第2講演「ゴールトン再訪」。著者はGalton (1822-1911)のものごとを計量によって説明しようとする発想を引き継ぐ。優生学の思想、つまり人の能力に対する遺伝的要因を重視することは引き継がない。しかし「すぐれた科学者」がいるという考えは引き継ぐ。著者による「すぐれた科学者」の意味は明示されていないのだが、純粋科学の場合は、専門分野の知識体系(具体的には教科書)の内容を書きかえるような研究成果を出した人をさすのだろうと思う。最初の試みとして、科学者人名録中の編者による星印がつけられた人の数を数えて、それが約20年で倍増し、学者全体の数よりは成長が遅いと言っている。
ここで、Dennis (1954年)を参照し、「すぐれた科学者と論文数の多い科学者とは一致はしないが相関はある」として、 対象を論文生産性に移す。「n件の論文を生産する人の数はnの2乗分の1に比例する」ということは、すでにLotka (1926年)が示していたのだそうだ。Priceが新しいデータで統計をとってみると、生産性の高いところで「法則」に修正が必要で、これは1人の著作論文数には限度があることで説明できる。結果は経済の数量に関するパレート分布とほぼ同じだが、パレートが示したのが1.5乗だったのに対して、学者の生産性のグラフは途中で折れて1乗と2乗の部分からなる。
著者は、すぐれた学者が出てくるすそ野として、論文1件以上を生産する学者の数に注目する。その達成度をPh.D.をとることで近似する。そしてその能力を、ある知能テストの点数がある値以上であることで近似する。【今からみると、このテストが何を測定しているのか考える必要がありそうだ。】 全人口による限界はあるが、女性といなかの人の進学機会をふやすことによって知識生産をふやせそうだと言っている。
科学は、小さい分野を犠牲にして大きい分野が成長する(「結晶化」する)ように見えるとも言っている。

第3講演「インヴィジブル・カレッジとおびただしい科学者の巡回 」。
科学の成果の発表として学術雑誌論文というスタイルが確立したのは1850年ごろである。今では、論文の意義は、情報を伝えることよりもむしろ先取権を主張することになっている。論文では過去の科学の成果を参考文献として明示するしくみができている。(本書では「参照する」「引用する」が区別なしに使われている。「引用」は文章の断片をそのまま書き写すことを意味しうるがここでの意味はそれではないので、わたしは「参照」を使うことにする。)
数量の桁を見積もると、1件の論文には、10件の参考文献がある。著者は100件の論文を読んでいるはず。学術雑誌1つには同時代の著者が100人いる。学者各人が10の学術雑誌を読むならば1000人の著作を読める。
学術雑誌にはよく利用されるものとそうでないものがある。図書館の利用統計によって、利用回数をその順位の関数としてみると、「Zipfの法則」(Zipfの事例は市町村の人口規模)と同様に、両対数で直線、つまり、べき乗関係に近い。(上位で頭打ちぎみだがこれは図書館での同時利用の困難さによるのだろう。)
また、論文は発表から時がたつにつれて参照頻度が減る。半減期はひとつの研究例では15年。しかし研究分野によって違い2.5年という例もある。論文のうち少数がよく参照され、多数は忘れ去られる。ただし再発見されることもある。
科学者の人口規模が大きくなると、科学が成り立つには人間工学的なしくみが必要になってくる。
論文の数が多くて読みきれないことに対しては、モノグラフや教科書を書くことによって情報の集約がなされる。
学問分野別に世界規模で、最大100人のよく相互作用するエリート科学者の集団が成立している。集団内では情報は学術雑誌を通さずに人から人へコミュニケートされる。論文の別刷りや出版前の原稿コピー(preprint)を送りあうこともあるが、相互訪問して顔を合わせることも重要で、そのために共同研究センターや「夏の学校」などの顔を合わせる場がつくられてきた。著者はこれを1660年にRoyal Societyをつくるもとになった集団と同型のものだとしてinvisible collegeと呼んでいる。
【思えば1980年代に前半に大学院生、後半に助手だったわたしは、日本にいながらにして、気象学(のうちの大気力学と数値モデリングの分野)の世界のinvisible collegeに入れてもらっていたのだった。それは日本出身でアメリカで活躍していた複数の学者がときどき日本に帰って後輩と顔を合わせてくれたおかげだった。日本の他の学問分野の事情はだいぶ違うらしいことに、あとになって気づいた。】
規模が100人を越えると集団は分裂する。ひとつの方向は、専門分野が分裂してそれぞれのinvisible collegeができることだ。これが2000年ごろわたしが重要だと思った論点なのだが、本書ではそれ以上追及されていない。
もうひとつの方向は、学者中のエリートと大衆の分化だ。著者数の多い論文がふえている。各人の論文数を数えるときn人の共著はn分の1として数えると、論文数とその順位の関係は論文1件より少ないところにのびている。多数の共著者のうちにはエリート学者も含まれていることが多い。このような形で下層の科学者もinvisible collegeとのつながりをもつ。

第4講演「 ビッグ・サイエンティストの政略」。おもに科学推進政策の話。
科学に使われたお金は、(本書執筆当時の)最近は約5年で倍増している。科学者1人あたりにしても10年で倍増している。(第2次大戦前は科学者人口に比例するのびかただった。) しかし、研究開発の産出量[測定方法が紹介されていないが]は投入されたお金ほどはのびていない。「感覚は刺激の対数に比例する」を連想させる。科学への支出の成長は人口よりも先に限界に達する。これは科学を減速するフィードバックになるだろう。
Chemical Abstractsにのった論文数のうち各国別の割合を見ると、第2次大戦後、ソ連、日本などが増加、ドイツ、フランスが減少した。アメリカはシェアを維持している。(当時の)最近、ソ連は7年で倍増している。中国は3年で倍増しており「おそらく次の10-20年以内にわれわれと同格に達する」と著者は予想した。【これが書かれた当時の中国は劉少奇の時代なのだ。】
ここで後発国の科学者養成の例として、日本の明治以来の物理学教育を受けた人の人数の変遷(八木江里氏による)を示す。ヨーロッパ人からあるいはヨーロッパに留学した人から教えを受けた第1世代の人数は少ないが、第2世代に急増し「10年で倍増」の線に追いついている。自国語で学問の用語体系をつくることも必要だった。
科学者人口がふえると、第2講演の議論があてはまるので、高いレベルの科学者の比率は下がる。人材の移動・集中が起こり、集中しなかった分野は衰える。分野間での人材の移動・集中は医学・工学・教育から物理・数学・天文学へ向かっている。【2010年代の今はむしろ物理から医学関連分野に向かっているのではないか?】 国際間での人材の移動・集中は、アメリカ合衆国が中心化している。また、科学者へ人材を勧誘するための給料や研究費の増加が見られる。【今もエリートにはあるかもしれないが科学者大衆については逆向きか?】 それによって科学者が働く動機が変わってきている。
すぐれた科学者には放浪性がある。しかしbig scienceの時代には、放浪性は一部のめぐまれた科学者にだけ奨励されている。
Big scienceの研究リーダーに科学内の権力が生じるだけでなく、科学者のリーダーシップが「国家全体のさいふのひもをにぎる。」 (特にソ連では、最高会議議員の25%以上が科学技術の教育を受けた人である。) それはlittle scienceの時代の科学者の規範とは違っているが、著者はそれは奨励されるべきだとする。「科学の社会的構造の全体を再建するために、人間に奉仕する科学という問題のために、彼らは必要」なのだという。また「その科学者たちは、民主主義的な統御の枠内で、他の誰よりも、他のいかなるときよりも、その家をきちんとしておくことを心得ているのでなければならない」という。【ここで「家を」に「[つまり科学を]」と補足がついているのだが、これは訳者のかんちがいではないだろうか? わたしは、(科学を知っていてしかも)国家経営を考えられる人が必要だという意味だと思う。】 ともかく科学と政治の関係についての本書の論調は、同時代のC.P. Snowの「二つの文化」と同様に、Harry Collinsのいう「科学論の第1の波」に属するといえるだろう。

付録1「 科学論文のネットワーク」は1965年にScienceにのった論文。
科学論文どうしが参照関係で結びついたネットワークをなしていると考える。当時新しかったGarfieldのScience Citation Indexの1年ぶん(1961年)の論文のデータを使い、そこで参照対象となった論文のほうに注目する。
1961年の1件の論文は平均して15件の文献を参照しておりうち12件は定期刊行物に出た論文である。文献数は年7%で増加している。
論文は平均して1年に1回以上参照される。しかし論文の35%はまったく参照されず、49%が1回だけの参照である。大きなnに対しては、参照される数はnの2.5乗から3乗で減少する。つまり、きわめて少数の論文が多数回参照されている。
多数回参照される論文は、出版されてから数年の間に多数回参照されるもの(research frontを形成していると考えられる)と、長期にわたって参照されるもの(古典的文献)に分けることができる。Research frontで30-40件の論文が出るごとに総説論文が書かれそれが古典的文献となる(旧research frontの個別論文は参照されなくなる)ことがある。【調査された事例のひとつの主題が「N線という疑似現象」だったりする。例としての代表性に疑問を感じるが、解析のつごう上、研究の終わりが明確な事例がほしかったのかもしれない。】
古典的文献が重要である分野として数学、地質学、植物学、新しい文献が重要である分野として化学工学、冶金工学、物理学、混合型として化学、生理学があげられている。
科学者の文献に対する要求を支えるサービスとして、research frontのためには参照索引、過去の研究の全体を引き継ぐためには知識の体系的分類が重要だろうと示唆している。

付録2「科学におけるコミュニケーション」は1967年に出版されたシンポジウム記録にのったもの。
科学文献の起源は手紙だった。16世紀には印刷本が出せるようになり、それから雑誌も始まった。18世紀までに、雑誌論文の役割が上昇し、本は学問の統合の手段(教科書、百科全書)となった。19世紀には、学術雑誌論文の形式が確立した。アブストラクトは初期の雑誌の特徴でもあったが、20世紀に成長し、コンピューター化された。
ここで、本書第3講演と付録1の議論をふまえて、同業科学者間のコミュニケーションの主役は非公式なものであり、またresearch frontでは迅速な発表が求められ長期保存はあまり求められないので、査読に時間のかかる学術論文という形式はもはや適切でなくなった(と著者は主張する)。
他方、技術者の欲求は科学者と違い、research frontはあまり重要でなく、過去全体の知見から事実を検索したい。そのためにはデータバンクを整備すべきであり、従来の索引ではなくコンピューターを利用した新たな整理体系が必要だ。
学問としての科学の公式文書記録は少量・高水準にしたい。世界のresearch frontの参照分析を利用して選抜された論文をのせる雑誌があるとよい(と著者は主張する)。

付録3「リサーチ・オン・リサーチ」は1967年に出版された別の本にのったもの。
「科学の科学」と呼ばれる学問分野(科学史、科学哲学、科学社会学、科学経済学、科学者心理学、科学者精神病学、研究管理、科学政策などを含む)ができはじめている。これもそう呼んでもよいのだが「研究の研究」としてみた。自分はすべての科学のresearch frontを見たい。そして量的・数学的方法によろうとする衝動をもっている。量的思考にはデータが必要だ。最近ようやく、政府の研究費・人的資源の統計や、科学文献データが使えるようになった。データから、経験的一般化・客観化、法則の認識、と進みたい。
【ここで 「ある点については、気象学がそうであったように、この研究ではデータの供給に閉口させられる。」とあるのだが、これはほしいと思ったところのデータが必ずしもないという意味だろうか、データが大量すぎて処理にてこずることもある、ということだろうか? ともかく気象学をデータ解析型の研究の先行例のある分野と見ているのだろう。】
人、論文、雑誌、特許、研究費の計量を、科学の大きさのめやすと考える。科学の大きさはこれまで200年間、10-15年ごとに倍増してきた。指数関数的成長は、現在の大きさに比例して成長する(比例係数一定)とみればよい。成長中なので、長い実績のある科学者は相対的に少なく、まだ若い科学者が多い。つかのまで消える科学者もいる。【これは成長の必然ではないと思うが。】
人などの「質」【性能】の分布はパレート法則やZipfの法則に似ている。正規分布ではない。
参照文献数の研究(付録1)からresearch frontという構造がわかった。これが速い成長を支えるしくみと考えられる。Research frontでの情報交換は非公式に行なわれており、論文はその役にたっていない(雑誌が読まれない)。他方、科学と技術はほとんど独立しており移動が生じることはあるが例外的である。技術者に必要な情報は、発表されない【企業秘密とされる】ことが多いが、需要のある知識が論文として発表されれば読まれる。
ここからは、「科学の経済学」を考える。
たとえば、「アメリカが物理学・化学などの世界の3分の1を生産しているのはなぜか」「ソ連は科学者数は同じなのに生産は半分なのはなぜか」などの疑問がある。そこで、世界の主要国について、物理学論文数、化学論文数、GNP、人口のそれぞれの世界全体へのシェアを比較する(1961-65年のデータ)。科学論文の産出量はGNP(つまり総国民所得、人口×ひとりあたりの富)に比例すると見られる。 【富というとstockのような気がするが、flowであるGNPのほうが重要なのかという疑問が残る。】イギリスと日本はGNPのわりに科学への寄与が高い。イギリスは過去の遺産、日本は科学への政策的投資か。純粋科学の内わけは国ごとにあまり違わない。応用科学(農学、鉱山学、土木…)は違う。
低開発国での投資のめやすは、科学にGNPの0.7%、その他のR&D (技術購入など)にその4倍が妥当か(と著者は推測する)。
アメリカ合衆国では、Ph.D.のうち大学教師になるのは人文では80-90%、自然科学では20%である。自然科学分野では、学者の再生産の約4倍の人数が、それ以外の科学人材となっている。
アメリカの州ごとの総個人所得と科学人材人口の比はほぼ一定で、例外は説明できる事情がある。ただし分野別の重点は州ごとに違う。
このような統計は、科学政策を決定するには至らないが、そのためのモニターシステムになる。

今からみると、少なくとも日本では規模の成長が続かなくなったという意味では時代は変わったのだが、Priceによる科学をとりあげる枠組みは今も有効なものが多いと思う。ただしPriceは、科学者大衆の存在も認識してはいるものの、科学者エリートが成果を出すのに必要な「すそ野」としてしか見ていないように思われる。その述べたことを見なおせば、科学的知識の生産(実験・観測などを含む)のリーダーと科学研究事業の経営をする人とは別であってもよいはずだし、科学情報専門職の人も必要なことは明らかだ。科学を複数の機能をもった人からなる組織の活動としてとらえることが、当時欠けていて今必要な視点だと思えてきた。また、科学の知識を持った人が政治に向かうことはわたしも必要だと思うのだが、1962年当時考えられたような科学者の権力拡大ではなく、自覚的に政治にかかわる職能に移ることとして考えるべきだろう。

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