내가 하는 연구는 하등 쓸모가 없음.




통계학에서는 대부분 내가 만든 방법론이 실제로 먹힌다라는 걸 보여줘야 하는데


시뮬레이션에서는 잘 되는 방법이 막상 실제 데이터에 적용해보면 이전 방법론 혹은 학부 수준의 간단한 방법론보다 퍼포먼스가 낮음


어떻게 보면 당연함. 시뮬레이션은 내가 원하는대로 데이터를 만들었으니깐.


그러면 보통 어떻게 하나면 내 방법론이 (조금이라도) 잘 되는 데이터를 (성공할 때가지) 분야막론 찾아다님.


(어떤 연구자의 논문을 쭉 읽었을 때 응용 분야가 논문마다 미친듯이 바뀐다면 보통 이런 경우)


조금이라도 차이를 발견했을때 논문에 엄청 강조를 함. 이 연구는 응용 가능한 분야가 많으며 퍼포먼스는 뛰어나고 .... 등등. 


이해는 감. 그래야 출판되니깐.




이런걸 다 떠나서 그럼 내 방법론이 다루는 문제가 과학적으로 최신 트렌드인 질문인가? 


대부분의 연구는 통계학적으로"만" 관심이 있을 주제들이고 보통 아래 두개중 하나에 해당함


1) 과학적으로는 올드한 (한 2-30년 전) 연구주제들을 지지고 볶는 경우 (=쓸데가 없음)


2) 통계학자가 과학적인 질문을 직접 세팅해서 보여주는 경우. 그러나 해당 분야의 전문성이 떨어지는 경우가 대부분 (=쓸데가 없음)


경험상 통계 연구의 90% 이상이 이런 경우인 거 같음. 




특히나 요즘은 통계학적으로 획기적인 아이디어가 나오지 않아서 사람들이 하던거 또하고 지지고 볶고 이런게 더 심한듯.


그러다 보니 더욱더 수식/증명으로 포장하는 경우도 많아진 거 같음.


탑 통계논문 논문 찾아읽는 분들이라면 공감할 수도 있을텐데 요즘 출판되는 논문은 읽는 재미가 없음.


개인적으로는 약간 학계의 정체기가 아닌가 생각이 듬.


내가 얘기한 통계학 하시는 분들은 보통 공감하는 포인트더라고. 이론만 하시는 분들한텐 해당사항 없을 수도 있음.