トップダウン型とボトムアップ型

※ Zoho Connect内で学生さんたち向けに書いた話のまとめ↓

自分はどちらのタイプか

『メモの魔力』という本に書いてあった、

メモの魔力　-The Magic of Memos- (NewsPicks Book)

先に目標をたてて、その目標を達成するために何をすべきかを考えて実行する、というやり方が好きな人＝トップダウン型

目の前のおもしろそうなことに飛びついて、とにかくやってみるうちに意味を見つけていく、というやり方が好きな人＝ボトムアップ型 

大きく分けると2種類の人がいる

というような話。

研究にあてはめると、演繹型と帰納型、仮説先行型とデータ先行型、といった言い換えができそう。まずは自分がどちらのタイプか自覚するのが重要かもしれない。

時間をかけるステージがちがう？

たぶんだけど、

・仮説先行型の研究では計画段階での試行錯誤に時間をかける

・データ先行型の研究ではデータ解析（観察）での試行錯誤に時間をかける

なのでボトムアップ型研究でおもしろい発見をするためには、大量のお試し解析と失敗（ボツ）を繰り返すしかないのではないか。という仮説。狙い撃ち的な解析はトップダウン型でしか通用しないのかも。

だから、もしボトムアップ型で研究しようとしているのなら、とにかくまずは数を撃つところから始めたらよいのではないか。という仮説。

トップダウン型でやりたい人は、まずよく考えること？
（経験がないのでわからない...）

学生さんからのコメントを受けて追記：
経験がほぼないのでわからないんだけど、仮説先行の場合は仮説を立てるのとそれを確実に検証するための計画に時間をかけることになる気がするので、「時間 対 成果」的な意味での生産性はデータ先行の場合とそんなに変わらないんじゃないかなぁと想像（あくまで想像）。

ここで書いている「解析での試行錯誤」というのは、データを見ながら短いサイクルで仮説生成と検証を繰り返すようなイメージ。そして、ここで出てくる「仮説」というのが、もしもデータがなくても立てられるような内容（データ観察に基づいていない内容？）だとすれば、仮説先行型研究の縮小版のようにしかならないのかなぁと最近考え始めたところ...。

私の致命的な欠点

最近気づいた問題点（未解決）↓

----------------------------

私自身の研究はボトムアップ型に偏っている。
基本的に、データに接し続けないと頭が働かない。

しかし、学生の解析をサポートする場合、自分がデータを見ているわけではない。
→　頭が働かない（！）

解析案を考えてはみるが、たいしたアイデアは出せない...。
(この「解析案を出す」という行為はトップダウン的な作業なのでほぼ素人)

または、「データをよく見て」くらいしかアドバイスできない。

----------------------------

現時点で私にはこのような致命的な欠点があることがわかったので（いままで気づいていなかった）、

・上に書いたような大量の試行錯誤結果を見せてもらう
　＝ボトムアップ解析を追体験させてもらう

もしくは

・トップダウン型研究力がある人に頼ってもらう 

という対策が必要かなと思い始めたところ...。