Perspective
社会科学：政策に基づくエビデンスをスケーリング前に最適に生成せよ
Nature 626, 7999 doi: 10.1038/s41586-023-06972-y
社会科学では、人間行動を理解するために実験的方法に頼ることが多くなっている。社会問題の解決を難しくしている重大な問題の1つに、アイデアを小さな集団から、より多様な状況にある大きな集団にスケールアップすることがある。地域社会の健康や安全の確保にせよ、将来世代の機会の拡大にせよ、政策のスケーリングの緊急性は日々我々に影響を与えている。しかし、アイデアをスケールアップする際によく見られる結果として、大多数は、スケーリングによって費用便益プロファイルの価値が大幅に低下する「電圧降下」を経験する。本論文では、こうした電圧降下を抑制するには、政策に基づくエビデンスを最適に生成すべきであると主張する。最適性には、どのような情報が生成されるべきか、そして、それはどのような順序でなされるべきか、という2つの重要な疑問に答える必要がある。スケーリングの科学の基盤となる経済学はそうした疑問に関する手掛かりを提供するが、それは場合によっては従来の手法と対立することもある。例えば、従来の社会科学研究のモデルを、スケーリングの科学が要求するタイプの政策に基づくエビデンスを最初から生成する手法に転換すべきと私が考える、重要な場面がある。私は、これを行うための方法として、適切なスケールのテストを最初の発見プロセスに含めることによる有効性試験の強化を提案する。そうすれば、科学者は必然的に、スケーリングの際に信頼性を得るにはどのような情報が必要か、という全体像を認識して動き始めるようになるだろう。
