□紹介する本

実践 自分で調べる技術
宮内 泰介 (著), 上田 昌文 (著)

□Contents

Motivation:
Amazonによるおすすめにて。
どのように論文や本から、自分に必要な知識や、情報を手に入れるのか。
やり方を参考にしたいと思いダウンロード。
学術のみならず、普通に生活する上で必要な知識などどうやって手に入れるのが良いのか。

Reading:
社会問題に対する調査を例にして、文献調査とその整理のエッセンスを与える本のようだ。

ほぼ全ての日本語の文献は
国立国会図書館に登録されるので、
このデータベースは広告などなしにフラットな調査に利用できる。

検索データベース

日本論文検索
J-STAGE（https://www.jstage.jst.go.jp/）

学術機関レポジトリデータベース
ＩＲＤＢ（https://irdb.nii.ac.jp/）
国会図書館のデータベースからこちらにリンクがある場合もある。

本を調べるのに便利らしい
CiNii Books（https://ci.nii.ac.jp/books/）
Google books

カーリル（https://calil.jp/）
公立図書館や、大学図書館の蔵書検索

古本検索
日本の古本屋（https://www.kosho.or.jp/）
スーパー源氏（https://www.supergenji.jp/）
Amazon、ヤフオクなど

新聞記事データベース
G-Search（https://db.g-search.or.jp/）

政府統計

政府統計の総合窓口 e-Stat
https://www.e-stat.go.jp/

フェルミ推定したものを比較するのも面白い。
空き家はどのくらいある？
核家族世帯はどのくらいある？
などなど

電子政府の総合窓口 e-Gov
（https://www.e-gov.go.jp/）
政府の出す行政文書や報告書のアーカイブ？

政府以外の統計
（http://www.fao.org/economic/ess/）

医学系
PubMed（https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/）
何かの薬品のリスクなどを調べるのに有用。
Bibgraph（https://bibgraph.hpcr.jp/）
医師向けの論文をたくさん見れる。

「みんなのデータサイト」というサイトのなかの「食」のページ
（https://minnanods.net/food/）
食品の安全性について調べることできる？

論文全般
Google scholar
Scopus
Web of Science

専門図書館を探す
カーリル「専門図書館リスト」
https://calil.jp/library/special
東京都立図書館「専門図書館ガイド
https://senmonlib.metro.tokyo.lg.jp/
dlib（専門図書館横断検索）　
https://dlib.jp/

標本調査について
総務省統計局「標本調査とは？」　https://www.stat.go.jp/teacher/survey.html

論文の読み方

・アブストがわからなければ、イントロへ。
・イントロでつまづいた部分はネット検索や、引用されたレビューや教科書などで確認。
・図のキャプションをじっくり読む。
・結論へ。

翻訳ツール
Google自動翻訳
DeepL翻訳（https://www.deepl.com/home）
みらい翻訳（https://miraitranslate.com/）

わからないとき
Youtube
NHK special
BBC
などの映像メディアでの検索が役立つことも。

クラウドストレージ

Googleドライブ
Dropbox
OneDrive
MEGA（https://mega.nz/）
Evernote

情報のまとめ方。

カード化したら、
キーワードを抽出したりすると良い。

KJ法はカードの共通する内容などでグルーピングして、それぞれのつながりを示す方法。

このＫＪ法をＰＣ上で行うことのできるソフト
IdeaFragment2（http://nekomimi.la.coocan.jp/freesoft/ideafrg2.htm）

これをもとに論文のアウトラインを作る。
自分の主張を補強する文献を引用しながら論じよう。

あと大事なこと
お金のこと。
共同研究の探し方。

研究助成を探す
公益財団法人助成財団センター　http://www.jfc.or.jp/
助成金ねっと　http://www.josei-kin.net/
高木仁三郎市民科学基金　http://www.takagifund.org/

□まとめ
以上のように本書は，多くの検索方法を紹介していた．
ぜひいろいろなツールを用いて必要な情報を素早く手に入れる環境を整えたい．
今後は，AI（特にLLM）によって，これらの検索エンジンの統合も進むだろう．

#読了日
22/10/13