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データ管理の特徴

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データはたくさんあるのに
論文にする時間がない!

出来る限り多くの論文を、可能な限り素早く、最高のジャーナルで出版したいという事は、世界中のすべての研究者の望みの1つではないでしょうか。

研究者は日々、研究成果発表と言う、究極のプレッシャーにさらされています。しかし、時には研究データが既にあるにもかかわらず、研究者が「ライターズブロック」に直面してしまい、執筆に至っていない場合もあります。

ここでは、よく見かける状況として、研究者が陥る次のようなシチュエーションについて検証します。

  • 多くのデータを収集(またはデータにアクセス)したが、どのような種類のクエスチョンを評価、執筆し、出版したらよいか分からない
  • 集めたデータを、どのように論文にすればいいか分からない

これは本来の研究の流れとは全く逆で、通常は、最初にクエスチョンおよび仮説を作成し、次にデータを収集した後、それぞれを検証するものです。しかし、研究者が多忙であるが故、しばしば収集したデータが蓄積してしまい、その結果、次にすべきことが分からなくなってしまうのです。
では、未発表のデータを論文にすることは可能でしょうか?多くの場合、「イエス」と言えます。ここでは、データを論文にするための、いくつかの手順を簡単に説明します。

収集したデータの種類が分からない

多忙な研究者は、先に多くのデータを収集したり、データにアクセスしたりする傾向がありますが、多くの場合、論文を書いたり、ジャーナルを選択して投稿するなど、プロセス全体の作業を進める時間はありません。そのような状況では、データは、研究者たちが論文執筆を計画、解析および作成するよりも、はるかに速い速度で蓄積されます。

もし、そのような状況下にいる場合は、どのような種類のデータを収集しているか、測定、数値またはカウントを解析するための最良の方法は何かを、客観的に考えてみると良いでしょう。

最も基本的な事として、まず、収集したデータに、どのような種類のものがあるか見てみます。恐らく、それらは定量的または定性的のいずれかではないでしょうか?

最初のカテゴリーである定量的データは、既に収集したデータが離散的か、それとも連続的かにより、提示方法や必要な分析の種類は異なります。

数値と物事のカウント(例:特定エリア内のスポットや動物の数)は、離散データであり、他の形式の定量的測定データ(速度、高さ、地域など)よりも簡単に管理や解析が出来る事がよくあります。これらの種類を、情報が性別や色、リスト内の位置、レター・グレードや状態など、特性の品質を説明する定性的データと比較してみてください。多くの場合、これらのデータは、視覚化と解析がはるかに困難だと言えます。

医学研究者は、多くの場合、定量的および定性的の両方の種類のデータを収集するか、少なくともそれらに毎日アクセスできるという、独自の立場にあります。どの種類のデータを収集するかを決定したら、次にすべきことは、それらのデータを使い何を調査できるか考えます。つまり、「クエスチョンは何か」を決定するのです。

そのデータは何の調査に使えますか?

これから検証しようとしているクエスチョンは、記述的ですか、それとも解析的ですか?

全ての分野において、研究者自身が何を調査したいかを慎重に考える前に、データ収集のフェーズに突入することが良くあります。もし、既に大量のデータを集めていて、それらのデータから論文を執筆する方法を探しているのであれば、それ以上データ収集のみを続ける必要はありません。

最初にすべきことは、自分の研究の根底にあるクエスチョンは何かと自問することです。つまり、研究全体で、何を調査しようとしているかを、よく考えるのです。それはある種の癌による影響を軽減することであったり、新たな治療法を開発することや、小児肥満の問題に取り組んだりすることかもしれません。

テーマ別の研究分野においてクエスチョンを絞り込む際は、「ギャップアナリシス」を実施し、既存のデータを使用して、さらに有意義な進歩を遂げる事が出来る領域を特定する必要があります。これには通常、現在の文献をレビューして、ナレッジギャップ(明らかなアンメットニーズ)を特定することが含まれます。また、既存のデータをさらに解析する事で、有用な洞察を得る事が可能になります。

この手順を慎重に行うことで、(必要に応じて)より多くのデータを収集し、その後既にアクセスできるデータを分析する準備が整います。

1番目のケースでは、特定のパラメーターを収集(または収集予定)し、母集団内の平均収入や最低身長などの特定の項目を評価します。これらは定量的パラメーターですが、クエスチョンはさらに単純です。2つのパラメーター間に描かれた、明確な1対1の傾向線は、通常統計的有意性が評価可能な関係を示すのに十分です。

2番目のケースでは、2つの変数間の関係、おそらく平均収入と身長など、より抽象的なパラメーターの評価であるかもしれません。定量的データですが、通常とは異なる複雑な方法で解析する必要があります。

この段階でさらに解析を実行する方法について疑問がある場合、統計専門家に相談する価値があります。例えば、どの検定が相関関係を示すのに適切であるか、またはどのデータ抽出のアプローチを適用する必要があるか等です。

クエスチョンの作成

収集したデータの種類と、そこから評価に使用できる問題の種類(記述的または解析的)を決定後、明確なクエスチョンを作成します。

ここには2つの重要なステップがあります。クエスチョンが興味深い(つまり重要な)ものであり、検証可能であるか、確認することです。これはギャップアナリシスから分かります。研究のクエスチョンは、段階的であってはいけません。前の研究にわずかに付け加えただけの小さな前進は、興味深いとは言えず、採択される可能性は大きく低下します。

例えば、ある条件下で特定の薬の有効性を評価する、最近の研究を見たことがあるかもせれません。このクエスチョンを少し調整して、少し異なるサンプルを使用し、解析を繰り返すとしても、それだけでは、あまり興味深いとは言えません。人々が興味深いと思うような、対処する価値のある、自身の研究領域内で大きく前進させるようなクエスチョンの作成を目指します。調査するクエスチョンの例は、定量的、定性的、または混合のいずれかです。

次に挙げる内容は、データが既に収集されている場合に、効果的な調査のクエスチョンを作成する際に注意すべき重要な指針の内のいくつかです。

  • クエスチョンの作成は継続的なプロセスであり、領域の理解を継続的に更新し、アイデアを洗練する必要があります。特に既にデータがある場合、1つのクエスチョンにとらわれず、柔軟に対応してください。
  • 他の研究者がどのようにクエスチョンを作成しているかを確認し、理解出来るように自分の分野の現在の研究について、常に最新の情報を入手することが非常に重要です。
  • クエスチョンを明確化するため、出来るだけ具体的で簡潔になるように作成しなければいけません。そのために、分野の専門家やメンターや同僚を探し、自分のクエスチョンについて、彼らがそれを興味深いと思うか、話しをしてみましょう。

データには様々な形と大きさがあります。ここまでに、収集した可能性のある主な種類をまとめるようにしました。また、様々なデータの種類を使用し、便利に調査できる、様々な種類のクエスチョンと、入手した情報を使用し、効果的な質問を作成する方法についても検討しました。

多忙な研究者は、自分の研究を「標準的な」方法で進めることができない場合があるかもしれません。理想的には、クエスチョンを作成し、その問題や仮説に対処するためのデータを収集するための作業を行いますが、すでに説明したように、データの山に囲まれながら、収集済みの情報をどのように処理するか、途方に暮れる事は、実はめずらしくはないのです。

エダンズの専門家チームとサービスについて

もし、未公開のデータの取り扱いや管理、処理にお困りの場合や、ギャップアナリシスについてのサポートが必要な時は、エダンズにお任せください!

エダンズのプロジェクトマネージャー、ライター、編集者、分析スペシャリストから成る専門家チームが、出版のあらゆるステップにおいてサポートします。当社のサービスの1つに、既存のデータから、研究分野のギャップアナリシスを実行し、「アンメットニーズ(満たされていないニーズ)」を特定して、執筆と出版プロセスを支援するものがあります。また、ジャーナルへの投稿前に問い合わせ(編集者の関心レベルを測定するための非公開レター)のサポートや、実際の投稿についてもアドバイスいたします。もちろんすべて倫理ガイドラインの範囲内ですので、ご安心ください。エダンズがサポートを行った論文の謝辞の欄には、当社のチームが常に記載されます。当社は、このような透明性を完璧に保ったサービスを提供している、数少ない会社の1つです。

エダンズのサポートを受けることで、前年に比べ、出版の成功率が大幅に向上することを想像してみてください。それが、キャリアの観点からも、価値ある一歩だと、お分かりいただけるのではないでしょうか。

具体的な、サービスのプロセスは?

最初にエダンズの専門家チームが、お客様のデータを評価し、さらなるデータ収集の必要性などを助言します。次に分野の最新情報を確認し、出版のチャンス(ギャップアナリシス)を見極め、その可能性の高い論文の種類とジャーナルをご提案します。

例えば、2021年にThe Lancetに掲載された「Adjuvant S-1 plus endocrine therapy for oestrogen receptor-positive HER2-negative, primary breast cancer: A multi-center, open-label, randomized, controlled, phase 3 trialがあります。これは、エダンズの専門家チームのメンバーは、データを解析し、論文の執筆とジャーナルの選択についてのサポートを実施し、世界的にも最も優れたジャーナルの1つへの掲載が実現しました。エダンズのサポートが、多忙を極める医師や医学研究者にとって、大きな助けになることは言うまでもないことです。特にこれらの分野では、論文を書いたり公開するよりも、はるかに速い速度でデータが蓄積される傾向にあります。

また、エダンズは、Certified Medical Publication (CMP)、International Committee of Medical Journal Editors (ICMJE)、および Committee on Publication Ethics (COPE)のガイドラインを遵守する透明性の高いプロバイダーの1つであり、倫理に誇りを持っており、論文にゴーストライターとして関わることは決してありません。それが当社のエダンズが示す立ち位置であり、特色でもあります。次の研究プロジェクトのサポートに、エダンズを選択してくだされば、最高のサービスを確実にお約束します。

レビュー論文はいかがですか?

著者に最も人気のあるサービスの1つに、レビュー論文執筆があります。この場合、データを精査し、事前に決定されたリサーチクエスチョン、または領域に関する他の研究者の最近の研究について、分野全体を調べます。次に、レビューが適切である領域は何かを提案します。レビュー論文の執筆は、分野と出版物に関する評価を高めるための最良の方法の1つです。エダンズでは、著者と協力し、幅広い分野に渡り、毎年何百もそのような論文の出版をサポートしています。

評価が必要な未公開のデータがある場合や、キャリア構築の一環としてさらに論文を出版したい場合にも、このレビュー論文執筆サービスが最適です。

成功の可能性はどのくらい?

エダンズはユニークなリサーチソリューションプロバイダーで、出版物での成功率も非常に高く、実際に私たちが取り組んでいるプロジェクトの実に99%以上が、最終的に出版され、そのほとんどの場合が、目標ジャーナルで出版されています。

英語が母国語でない著者の場合、論文の執筆に苦労したり、たとえ母国語であっても、多忙な研究者である著者は、データに取り組む時間の捻出は困難な問題です。
そのような状況にいる時こそ、ぜひ出版の専門家である、エダンズにお任せください!

エダンズはすべてのプロセスにおける、様々なサイエンティフィック・リサーチ・サポートサービスを通じて、個々の研究者や臨床医から大規模な機関に至るまで、国際的な研究コミュニティが直面する課題に対し、斬新的なソリューションを提供することに取り組んでおり、研究の計画、実行、執筆そして出版のプロセスのすべての段階で、ガイダンスとサポートを提供することで、研究者の目標達成を支援します。

詳細については、ぜひエダンズの専門チームにお問い合わせください! 


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