さいぼう
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そんな悩みを抱える文系大学院生
つらいですよね。
今日は文系大学院生が研究をつらいと思う原因
そしてその対処法を紹介します。
是非最後まで読んでいってください。
目次
（CMです）
文系大学院生の研究がつらいリユウの「リ」！「リ」ケイ（理系）とはちがって手を動かさない
つらいポイントの1つ目はなかなか手を動かすチャンスがないこと。
え？
実験しなくていいの？
ラクチンじゃん！
そんなこと言う理系大学院生を張り飛ばしたい！
手を動かさないからこそつらいポイントがたくさんあるのです。
先行研究を読み続ける毎日
手を動かさないからこそ、無限ともいえる論文や書籍を毎日読まなければなりません。
研究分野によっては文献が英語で書かれていないことも…。
ギリシャ語だったりドイツ語だったり…もしかしたら古代文字かも！
筆者は生粋の理系出身。
読んできた論文は全部英語。
英語だけでも読めなくてつらい時期があったのに。
多言語を操らなければいけないなんて本当に尊敬します！
まれな実験には注意が必要
続いてはまれに行われる文系の実験。
遺跡発掘や心理学や言語学の実験。
どの実験にせよ
同じ環境で実験できるチャンスは1度しかありません。
海外の遺跡を調査しに行こうと思ったらいけても1年に1回
ボランティアの人たちを集めて行う心理学的実験も
まったく同じメンバーがまったく同じコンディションで再度集まる可能性は皆無です。
たった1度の実験から得られる成果を、最大化かつ最適化しなければいけません。
プレッシャーは非常に大きい。
これを読んでいる理系の方は思い出してほしい。
あ、1つ試薬作り忘れてた。
ま、いっか。明日またやろう。
終電まで時間がない！
本当は1時間処置したいけど30分でいっか。
そんな経験が必ずあるはず。
まれな実験に失敗できないのが文系の実験なのです。
だからこそやりがいがある
もちろんつらいことばかりではありません。
そのプレッシャーがあるからこそ
様々な文献を読み
いろいろな人にアドバイスをもらい
入念に準備を重ねて実験を計画します。
その分、計画した実験が成功した喜びがとても大きい！
人によってはこのたった1回の実験で修士論文を書かなければいけないこともあります。
実験へのプレッシャーは毎日実験している理系とは比べ物になりません。
理系の実験へのプレッシャーなんて高価な器具か試薬を使っているときだけだものね(笑)
文系大学院生の研究がつらいリユウの「ユ」「ユ」ウイ（有意）に学生数が少ない
本項目では理系と比べて学生数が少ないからこそのつらさを紹介します。
文系大学院生は修士学生全体の22.6%！
まずは知ってほしいデータの紹介。
文部科学省によると修士課程に所属する大学院生は全部で159,114人（2018年）。
そのうち文系に分類される人文学と社会科学、そして教育学に加入している学生はなんと全体の22.6%！
約36,000人しかいません。
東京ドームの収容人数が55,000人ですので
全国の修士大学院生を集めても東京ドームの客席をうめられません！
ちなみに武道館はうめられます(笑)
（収容人数14,501人）
配られる研究費が少ない
はい。
理系の筆者が説明させていただきます（笑）
人数が少ないということはその分まわってくる研究費が少なくなります。
科学研究費の採用率は分野ごとに決まります。
例えば学術振興会の特別研究員制度を見ていきましょう。
DC1の全体での採用率は18.5%
分野ごとに見ても大体18%の採用率で落ち着いています。
おかしくない？
理系と文系で金額を均等に分けていたら
文系の大学院生の数は理系の4分の1
つまり採択率は4倍になっているハズ！
もちろん極論ですが（笑）
お伝えしたいのは数は力であるということ。
文系と理系比べてしまうとどうしても理系の人数が多く、配られるお金も理系に偏ってしまいます。
文系大学院生の研究がつらいリユウの「ウ」「ウ」カツ（迂闊）！文系なのに理系の知識も必要だった！
昔から数学は苦手
でも文系大学院なら数学なんていらないよね
と思ったら大間違い！
研究には数字と向き合わなければいけない瞬間があるのです。
実験の組み立てには数学的思考
研究とは
仮説を立てて、その仮説を実証すること。
あれ？
そういえば数学でそんな授業があったような…。
そうです。
合同や相似の証明問題が代表的ですが、数学には仮説・検証の行程が含まれていたのです。
もし証明問題が苦手だったとしたら…
仮説に対する適切な実験が思いつかない
適切な対照をえらべない
出てきた実験結果が何を意味するか分からない
そもそも仮説が立てられない
なんてことになってしまいます。
文系大学院に進学予定の方で
数学が苦手という消極的な理由で文系に進学した記憶がある方はご注意を。
データ解析には統計学
無事に実験を終えたらもちろんデータ解析が待っています。
対照群と実験群に差があるのか？
それを調べるには統計学の知識も必要ですね。
今はソフトウェアが充実しているので、研究室で使われているソフトウェアの使い方を知っていればいいという意見もあるでしょう。
しかし、きちんとした統計学の知識がなければ適切な統計手技を使えません。
対照群と実験群の間に有意な差があった！
しかし間違った有意差検定を使っていたとしたら全部やり直し。
実験をやり直す必要はないかもしれませんが、頑張ってデータ処理をした数日～数週間が無駄になってしまいます。
統計学の勉強も怠らずに。
逆に数学と統計学の勉強を乗り越えることができれば、数学的思考も持ちながら文系研究を行うスーパーマンになれます。
それが無理そうな人は次の項目をヒントにしてつらい研究を乗り越えてください。
理系の人とのかかわりをキープ
数学も統計学もやってみたけどさっぱりわからない
そんな方も落ち込まないでください。
インターネットの発達のおかげで今や世界中の人とリアルタイムでお話しできます！
なので共同研究が盛んなのです！
あなたの苦手分野が数学や統計学なら。
得意な人を探して助けてもらいましょう。
逆にその人たちが持っていない、あなたの知識を分けてあげればWin-win！
でもそんな人どうやって探せばいいの？
まずは学会ですね。
あなたがかかわりを持ちたい人が参加していて、なおかつ参加者たちがあなたの研究に興味を持ってくれそうな学会がベストです。
同年代の大学院生を見つけてつながりができるとベストですね。
もっと気軽に見つけたいのならオンラインコミュニティもおすすめです。
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まとめ
以上！
あなたの大学院生活に幸せがいっぱい訪れますように。
先行文献がありすぎる
先行文献の言語が意味不明
実験結果の解釈が難しい
実験の再現性がなかなかとれない
授業ばかりで研究が進まない
バイトと研究の両立がつらい