寄生虫や病気の蔓延に寄与する。Columbia近海におけるカラフトマスの例である。lice)が養殖池で爆増し、放流個体から野生個体への大規模感染が起こった。この研究では、その地域の養殖池に由来する寄生者の蔓延が問題だが、他地域から放流個体を持ち込む場合にも同様のことが起きうる。アユの冷水病がすぐに思いつく。琵琶湖水系由来のアユは全国に流通、放流されているが、これにともない冷水病が全国に拡散したと考えられている(Wikipedia)。この言説については学術文献に基づく一次情報を見つけられなかったので、あくまで可能性のひとつとしてみておくべきだろう。放流個体は野外での生き残りが悪い。これは正しくもあり、間違いでもある。ひと昔前と異なり、今のアカデミアは電子ジャーナルであふれかえり、無数の論文の波に否応なしに飲みこまれる。その中から真に面白い論文を見つけることは困難で、やはり「ジャーナル」の評判をベースに読むべき論文の優先順位をつけてしまう(この意味においてインパクトファクターは大事である)。した中、自分の仕事をより広く知ってもらうためには適切なプロモーションが必要になる。私はアメリカに来て5年経つが、その中で一番驚いたといっても過言でないのが「グループ内引用」の多さだ。周りをみていると、次のような戦略で自分のニッチを構築し、プロモーションしているように思える。グループの旗振り役(PI)が大型予算をとり、そのたたき台として意見論文を書く。多くの場合、この段階では必ずしもアイデアを裏打ちするデータがあるわけではなく、既存の知見からうまくロジックを組み立て、意見論文をまとめているように感じる。ちなみに、こうした意見論文はプロポーザルの使いまわしであることが多い。グループ内から意見論文に沿った論文が次々と生まれ、最初の意見論文、先に出た論文をどんどん引用する。なんだか確立されたコンセプトのようになっていく。実のところ、この段階ではグループ内で固めているだけ。グループ外の人間が面白いと思い、そのコンセプトに沿った論文を書く。ここで初めてそのコンセプトに市民権が付与される。この文化を見ていると、アメリカで真に新しいアイデアを生み出している人はごくごく一部で、周りがそのアイデアに乗っかる形で潮の流れが出来ている。私見だが、日本の生態学会のほうがユニークなアイデアを見ることが多い。関わらず、それが大きな潮の流れを作ることはとても少ない。日本の研究文化はステップ1の部分が圧倒的に弱く、ステップ3で他のグループのアイデアに加担(というと言葉が悪いが)しているケースがほとんどだからだ。日本をフィールドとしたより関連した論文よりも、欧米の有名論文を引用しているのをよく見かける。この流れに大きなくさびを入れつつある国がある。中国が科学の各分野で世界を席巻しつつあるのは周知の事実だが、これはただの数の力や偶然ではないと思う。America)に参加したときのこと。ESAはいわゆるマンモス学会で、年会の参加者数は3000人を上回る。規模が大きく、研究対象も多岐にわたるので、会期中にはグループごとにMixer(懇親会)があるのが通常だ。私はAsianグループに興味があり参加してみたのだが、この時の光景がすさまじいものだった。50-70人の参加者がいるなかで、日本人は私を含めて二人1、韓国人が一人、その他はすべて中国人であった。positionを得てアメリカに拠点を築いている人、中国からアメリカで活躍している中国人を「ヘッドハンティング」しようとスカウトに来ている人であった。簡単に自己紹介する中で、スカウト目的で中国から参加している人が、「我々中国はアメリカで活躍する君たちをいつでも好待遇で受け入れる準備ができている!2」とも言っていた。アメリカに人材を送り込むだけでなく、欧米につながりをもった研究者を積極的に引き込むことで、自国の活性化につなげようとしているだろう(直接聞いたわけではないので定かではないが、ほぼ間違いない)。研究の仕方も「チーム戦」がうまい。彼らの研究を見ていると、とにかく自国のいい研究を積極的に引用する姿勢がすごい3。最初は欧米の真似事だったかもしれないが、そこには自身の立派な哲学ができており、今では中国の戦略として確立したものになっているように感じる。昨今、生態学の主要ジャーナルでは中国発の論文を見ない日はなくなったが、これは数の力だけで説明がつくものではない。確固たる戦略が実を結んだ結果とみたほうがいいだろう。私が日本の国としての戦略にあれこれ口を出すつもりもないし、どうすればいいのかも皆目見当つかない。中国と同じことをしようとしたところで、現在の日本の大学や研究機関にそんな体力(財源)は残されていないと感じる。それを十二分に分かったうえで、ただひとつ苦言を呈するとすれば、「いい研究をしていれば、いつか誰かが見つけてくれる」が成り立つのはマジョリティーに属している場合のみ、という事実をあまりに多くの人が認知していないことだ。欧米、そして中国が研究のマジョリティーとなりつつある中で、極東の研究者の「いい研究」が知れ渡る機会は想像以上に限られている。個人でできることとすれば、とにかく海外大学も含めてセミナーで飛び回り、積極的に自分の仕事を売ることだろう。それが日本の研究者コミュニティにとってどれほど意味があるのかわからないが、国として学術がすさんだ状況を見る限り、(若手は)個人としてあがく以外に方法はない。日本の平均的な研究力・創造力はアメリカと比べてそん色がないどころか、大きく上回っているとすら感じる。現状では、多くの欧米人はそんなことは知る由もなく定年を迎えるのだろう。それをなんとももどかしく感じる。確実に5人未満だった。マンガのセリフである。これを真似て、私はできるだけ日本のいい研究を引用するようにしています。GISというとArcGISもしくはQGISを想定しがちだけど、個人的にはこれらGUIに依拠したSoftware(マウスでカチカチする系)は好みではないし、おすすめしない。いうのも、何度もマウスでクリックしながら作業を進めるので、以下のリスクがある。これらの理由から、私はGISもスクリプトベースで作業行程を記録すべきと思う。スクリプトベースのGISというとPostGISが標準だったと思うが、最近ではこれらの関数群はほぼすべてRで使えるようになっているし、工夫すれば計算速度もArcGISと遜色ない。スクリプトベースのGISに関する資料は英語によるものがほとんどのため、アクセスしにくいといえばそうかもしれない。そこで、RのGIS処理について、いくつかの記事にわけて紹介したいと思う。Lincoln)のオンライン資料で勉強させていただいた。事細かな説明があるので、この記事を読んで興味がわいた方はぜひこちらで勉強するといいと思う。どのようなタイプのレイヤー(ベクター、ラスター)を扱うかによって、必要となるパッケージは変わる。terraあたりで済むが、多少込み入った作業には他の補助的なパッケージも必要になる。以下の表に簡単にまとめる。ベクター処理の場合はsf一択。大体これで足りる(Website)。フィーチャーが重いときに頂点を削って計算を高速化する。ラスター処理のデファクトスタンダードだったが、C++ベースのterraに移行中(Website)。ラスター処理の新しいデファクトスタンダードになりつつある(Website)。時空間情報のついたラスター処理に特化。ラスター|ベクター変換の際にも重宝する(Website)。フィーチャーごとにラスターデータを集計するときに使う(Website)。ベクター処理の鉄板であるsfを使ってみる。sfについてくるデータセットを使う。見栄えのいい図表を作ることはとても好きで、不必要なほどにこだわってしまうこともある。「査読コメントに対応するために、図表を作り直すこと」は大嫌いであった*。学生のころはRの図表作成能力が低かったため、Rで図表のベースをつくったら、細かい調整をパワポやイラストレーターでしていたのだ。この作業は馬鹿にならない時間がかかるのだが、ちょっとした解析の修正や、リバイスの度にやり直しになる。この作業による時間のロスが無駄だと感じたため、そのまま出版できる図表をコードを走らせるだけで作れるようせっせと豆知識をためてきた。最近ではRmarkdownと合わせれば、MicrosoftのOfficeに頼らずともすべての作業がRで完結する。ここでは、ggplot関連で案外わかるまで時間のかかったものに焦点をあててまとめる。いい書き方もあるかもしれないので、そのときはこっそり教えてほしい。今回は種数と面積の関係を模した以下のダミーデータを使って例を示す。データ整理や図表作成に有用なさまざまなパッケージをまとめたもの。このパッケージなしにはRを使えない。含まれる関数群にはお世話になりっぱなしである。このあたりの関数の使い方はWeb上にあふれているので割愛。dplyrであればHeavyWatalさんのWebsiteが分かりやすい。Vizがビジュアルから入れるのでとっつきやすい。ggplot2とセットで使うとことを想定したパッケージ(patchwork)。データフレームをグループごとにプロットする場合、facet_wrapやfacet_gridなどの関数を使うことが多いと思う。これらは非常に有用な関数なのだが、すべてのパネルで同じ構造(xとyが一緒など)をとる必要がある。論文の図を作る時、フォーマットの異なる図を横に並べて一つの図としてまとめたいことも多いと思う(例えば散布図と箱ひげ図を並べる、など)。そんなときに役立つのがpatchworkである。このパッケージを使うと、複数のggplotオブジェクトを好きなように配置できる。irisを使って例を下に示す。