チュートリアルセッション（ハイブリット形式での開催）

今回のチュートリアルセッションでは，科学研究における「再現性」の問題を統計学の視点から見直します。2016年のASA声明以降の議論を整理するとともに，AIや機械学習の普及を踏まえ，評価法，ベンチマーク，報告の透明性に関する要点を概観します。

オーガナイザー: 金森敬文 (東京科学大学)

• • ⽇時：2026年9月6日 (日) 13時00分～16時00分
  • 場所：横浜市立大学 金沢八景キャンパス シーガルセンター・ホール

•  第一部
  • 講演者：佐藤 俊哉 先生 (統計数理研究所／滋賀大学)
  • タイトル：「Before, After − ASA声明、その後」
  • 概要：研究結果が再現できない原因にはねつ造、改ざん、盗用といった研究不正、またP値ハッキング、HARKing、結果の選択的報告といった疑わしい研究行為のほか、統計学の誤解・誤用も原因のひとつといわれています。とくに、ゼロ仮説の有意性検定（Null Hypothesis Significance Testing）偏重の問題が指摘されています。原因のひとつとはいっても、統計コミュニティにとっては統計学の誤解・誤用は重要な問題であることから、2016年American Statistical Association（ASA）は「統計的有意性とP値に関する声明」を公表し6つの原則をしめしました。また2017年には3日間のSymposium on Statistical Inferenceを開催し、その成果は2019年のAmerican Statistician誌特集号「Statistical Inference in the 21st Century: A World Beyond p < 0.05」に43報の論文としてとして報告されています。わたしたちはASA声明後の世界をどう生きていけばいいのか、みなさんと一緒に考えたいと思います。
• 第二部 
  • 講演者：大関 洋平 先生 (東京大学／国立情報学研究所)
  • タイトル：「再現性と自然言語処理」
  • 概要：TBA