התחברות
מושגי ליבה
国際共同研究において、先進国の研究者が主導的な役割を担い、発展途上国の研究者は補助的な役割に追いやられるという、根強いヒエラルキー構造が存在する。
תקציר
背景
科学はますますグローバル化しており、国際共同研究は、国境を越えた科学の発展と知識の交換において重要な役割を果たしている。しかし、科学的な労働が国々にどのように分配されているかを規制するプロセスは、いまだ十分に解明されておらず、多様な科学コミュニティにおける効果的な協力と公平な参加の両方を確保する上で課題となっている。
研究内容
本研究では、世界中の国々によって作成された300万件の国際共著論文を活用し、国際共同研究における科学的労働の分担を調査し、この分配を形成する要因を特定し、その広範な影響を評価した。
結果
その結果、国際共同研究において、科学的に先進国の研究者が支配的な役割を占め、発展途上国の研究者は、他の影響力のある要因を考慮した後でも、補助的な役割に追いやられるという、根強い階層構造が明らかになった。
考察
この階層構造は、研究内容にも反映されており、科学的能力の低い国は、国内科学とは異なる国際共同研究に参加する傾向がある。国際共同研究における労働分担を分析することで、発展途上国の研究者は、世界的な科学コミュニティへの貢献を制限するだけでなく、国際共同研究から十分に利益を得ることを妨げる体系的な不利益に直面していることが示された。
結論
これらの調査結果は、国際共同研究が、より強力な立場にある国々がシステムを支配するという、非対称な力関係に根ざしていることを示唆している。この不均衡は、発展途上国の研究者の労働搾取につながるだけでなく、国際共同研究の研究課題にも影響を与えている。
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Persistent Hierarchy in Contemporary International Collaboration
סטטיסטיקה
科学的に先進国に拠点を置く著者の割合は、2008年から2020年にかけて増加傾向にある。
科学的に熟達した国の著者の割合は、特に筆頭著者として、2008年から2020年にかけて著しく増加している。
科学的に発展途上国および後進国の著者の数は増加しているものの、その割合は依然として低い。
科学的に先進国の研究者は、最終著者になる可能性が有意に高い。
科学的に後進国の研究者は、筆頭著者と最終著者の両方において、過小に評価されている。
科学的に後進国の研究者は、中間著者として過剰に評価されている。
女性は男性よりも筆頭著者になりやすく、最終著者になる可能性は低い。
科学的に先進国の研究者と比較して、科学的に後進国の研究者は、最終著者ではなく、筆頭著者になる可能性が高い。
科学的に後進国の研究者は、中間著者の役割を担う可能性も高くなっている。
助成金は、筆頭著者と最終著者としての主導的な役割を担う可能性を高めるというプラスの影響を与えている。
後進国の資金提供を受けた研究者は、先進国の資金提供を受けていない研究者と比較して、最終著者になる可能性が依然として低い。
科学的に先進国の研究者は、科学的に後進国の研究者と比較して、平均してより多くの貢献をしている。
科学的に後進国の研究者が行うタスクは、先進国の研究者が行うタスクと重複する割合が高い。
科学的に先進国の研究者は、論文執筆、概念化、方法論など、知的作業に関連する貢献において過剰に評価されている。
データキュレーション、リソース、調査、プロジェクト管理など、先進国の研究者による貢献が不足している分野はすべて、後進国の研究者によって過剰に評価されている。
科学的に発展途上国および後進国の研究者は、国際共同研究において、戦略的な役割に貢献する可能性が有意に低い。
科学的に発展途上国および後進国の研究者は、先進国の研究者と比較して、国際共同研究において戦略的な役割に貢献する確率がそれぞれ37％、46％低くなっている。
科学的に熟達した国や発展途上の国の研究者は、先進国の研究者と比較して、行った戦略的貢献を考慮した後でも、筆頭著者の地位を占める可能性が高い。
科学的に後進国の研究者は、共同研究者に匹敵するレベルで貢献しているにもかかわらず、筆頭著者と最終著者の両方に掲載される可能性が低い。
国の科学的能力と、国内出版物と国際出版物のトピックの乖離との間には、反比例の関係がある。
科学的能力の高い国は、国内出版物と国際出版物のトピックの乖離が小さく、国際共同研究の有無にかかわらず、同様のトピックに取り組む傾向がある。
科学的能力の低い国は、国内出版物と国際出版物のトピックの乖離が大きく、国際共同研究に参加する場合、比較的異なるトピックに取り組んでいることを示唆している。
科学的に先進国は、他の国とのトピックの乖離が最も小さい。
後進国は、他の国とのトピックの乖離が最も大きい。
国際共著論文において、ある国の研究者が主導的な役割（筆頭著者または最終著者のいずれか）を担っている場合、その論文は、その国の国内出版物とより高いトピックの類似性を示す。
国際共著論文において、ある国の研究者が中間著者の役割を担っている場合、その論文は、その国の国内出版物と低いトピックの類似性を示す。
ציטוטים
שאלות מעמיקות
国際共同研究における公平性を高めるために、どのような具体的な制度設計や資金配分メカニズムが必要となるか？
国際共同研究における公平性を高めるためには、以下のような具体的な制度設計や資金配分メカニズムが必要となります。
1. 資金配分における公平性の担保:
共同資金拠出: 先進国と途上国が共同で研究資金を拠出し、途上国の研究機関や研究者に対する直接的な資金提供を増やす。
途上国主導のプロジェクトへの重点投資: 途上国のニーズに基づいた、途上国の研究者が主導するプロジェクトへの資金提供を優先する。
研究費申請における途上国への配慮: 言語の壁や情報アクセスの格差を解消するため、申請手続きを簡素化したり、途上国からの申請を支援する制度を設ける。
2. 研究プロセスにおける対等なパートナーシップの構築:
共同研究のデザイン段階からの参加: 途上国の研究者が研究の計画段階から参画し、対等な立場で研究テーマや方法論を決定できるようにする。
データの所有権とアクセスに関する明確なルール設定: 共同研究で得られたデータの所有権やアクセス権について、事前に明確なルールを定め、途上国の権利を守る。
能力開発の機会提供: 途上国の研究者に対して、研究スキル向上のための研修やワークショップ、留学機会などを提供する。
3. 評価システムの見直し:
量的指標に偏らない評価: 論文数や引用数などの量的指標だけでなく、研究の質や社会へのインパクト、貢献度などを総合的に評価する。
途上国の研究文化への理解: 途上国における研究活動の特性や文化を理解し、その文脈に沿った評価を行う。
4. オープンサイエンスの推進:
オープンアクセス出版の促進: 研究成果をオープンアクセスで出版することで、途上国からの情報アクセスを容易にする。
データ共有プラットフォームの活用: 共同研究で得られたデータを共有可能な形で公開し、途上国を含む世界中の研究者が利用できるようにする。
これらの制度設計や資金配分メカニズムを導入することで、国際共同研究におけるパワーバランスを是正し、途上国の研究者が主体的に参加できる環境を整備することが重要です。
グローバル・サウスの研究者が主導する国際共同研究が増加した場合、世界の研究アジェンダや知識生産にどのような変化が予想されるか？
グローバル・サウスの研究者が主導する国際共同研究が増加した場合、世界の研究アジェンダや知識生産には以下のような変化が予想されます。
1. 研究アジェンダの多様化:
グローバル・サウス特有の課題への注目: これまで軽視されてきた、貧困、感染症、気候変動の影響など、グローバル・サウス特有の課題に焦点が当たるようになる。
新たな視点や知識体系の導入: 西欧中心的な視点だけでなく、伝統的な知識や地域に根ざした視点を取り入れた、より多様な研究が行われるようになる。
2. 知識生産の地理的な偏りの是正:
グローバル・サウスにおける研究活動の活性化: グローバル・サウスにおける研究機関や研究者の能力が向上し、知識生産の新たな拠点が生まれる。
南北間の知識の相互交流促進: グローバル・サウスで生まれた知識が世界に共有され、南北間の相互理解と協調体制の構築に貢献する。
3. より公平で持続可能な社会の実現への貢献:
途上国のニーズに即した解決策の創出: グローバル・サウスの視点を取り入れることで、より効果的で持続可能な開発目標（SDGs）達成のための解決策が生まれる。
科学技術の社会的責任の重視: グローバル・サウスの研究者は、社会正義や倫理、持続可能性を重視する傾向があり、科学技術の倫理的な利用や社会への還元が促進される。
これらの変化は、世界の知識の多様性を高め、より公平で持続可能な社会の実現に貢献すると期待されます。
人工知能やビッグデータ分析といった新たなテクノロジーは、国際共同研究におけるパワーバランスや知識の所有構造にどのような影響を与える可能性があるか？
人工知能（AI）やビッグデータ分析といった新たなテクノロジーは、国際共同研究におけるパワーバランスや知識の所有構造に、正と負の両面から影響を与える可能性があります。
1. パワーバランスへの影響:
先進国の優位性拡大: AIやビッグデータ分析には高度な技術や資源が必要となるため、資金力や人材豊富な先進国がさらに優位に立つ可能性がある。
途上国の巻き返し: 一方で、AIやビッグデータ分析は、途上国が独自のデータや知識を活用して、新たな研究分野を開拓する機会も提供する。
2. 知識の所有構造への影響:
データ独占のリスク: AIやビッグデータ分析に不可欠なデータが、一部の企業や機関に独占され、知識の偏りや格差が拡大する懸念がある。
オープンサイエンスの促進: AIやビッグデータ分析の基盤となるデータやアルゴリズムをオープンにすることで、知識の共有と共同利用が促進される可能性もある。
3. 具体的な影響:
研究テーマの選定: AIやビッグデータ分析によって、これまで着目されていなかった研究テーマが浮上し、新たな国際共同研究が生まれる可能性がある。
研究の効率化: データ分析や論文執筆の自動化により、研究の効率性が向上し、より多くの研究者が国際共同研究に参加しやすくなる。
倫理的な課題: AIやビッグデータ分析の利用に伴い、プライバシーやデータセキュリティ、アルゴリズムのバイアスなど、新たな倫理的な課題が生じる可能性がある。
これらの影響を踏まえ、AIやビッグデータ分析を国際共同研究において公平かつ倫理的に活用していくための国際的なルール作りや、途上国におけるAI人材育成、データアクセス環境の整備などが重要となります。
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