水星の内側に「惑星バルカン」を真剣に探した天文学者たちの教訓
The planet Vulcan: a cautionary tale
1859年、Le Verrierは水星の軌道のわずかなずれを説明するため、水星より内側を回る惑星「Vulcan」の存在を提唱した。その後40年間に、著名な天文学者たちが少なくとも20回の観測を報告したが、Vulcanは実在しなかった。決着をつけたのは観測ではなく、一般相対性理論による水星軌道のより優れた説明だった。著者は、成功した理論への固執、一度の成功による過信、そして「探し求めれば見つけてしまう」という科学の危うさを、Higgs粒子の例も交えて論じる。
Vulcanの物語がこれほど明確に示しているのは、**何かを熱心に探せば、それが存在するかどうかに関わらず、我々はそれを見つけてしまいがちだ**ということだ。
HNでの議論
16- here_to_learn
一般的な論点には賛成だが、特に言えば、新しい惑星が定期的に発見されていた時代に新しい惑星を提案することは、物理学全体をひっくり返すよりも保守的だった。だから人々はそこでオッカムの剃刀に従っていたのだ。
- SaberTail
これが、科学が「ブラインド」分析という概念を採用した理由の一つだ。ブラインド分析では、データを分析するために使う手法を、データを見ずに開発する。これにより、発見したいものを発見するために分析を微調整することが難しくなる。
通常、ブラインド分析はシミュレーションデータと既知の「ヌル」データを混ぜて開発される。たとえば、望遠鏡のデータからバルカンを探すブラインド分析を開発するなら、シミュレーション惑星を描画する人工望遠鏡を作り、それを使って使用している画像処理技術を改良・特性評価したり、またその技術を太陽から遠く離れた方向を向いた実際の望遠鏡のデータに適用して、誤検出がないことを確認したりするだろう。
素粒子物理学では、半世紀前、ブラインド分析が一般的になる前は、データに何らかの異常が見られ、その後、データを絞り込むためにどんどんカットを導入し、最終的に統計的に非常に有意なピークになったことで、多くの粒子の「発見」がもたらされた。しかし、より多くのデータが現れるとすぐにそれらは消えた。結局のところ、彼らが見つけたのは統計的なノイズだったからだ。
少なくともヒッグス粒子の証拠の一部は、LHCデータのブラインド分析から来ている。
- tirutiru
バーダー・マインホフ効果がまさに発動している。
ちょうど、ダイソン（発明家ではなく物理学者の方）による分割数の数論に関するいくつかの予想を述べた論文をざっと読んでいたところで、彼はこう言っている：これらの…が惑星バルカンの運命を辿らないことを願う。おそらく、一見魅力的だが最終的には何の成果ももたらさない、という意味だろう。
これまでバルカンに出くわしたことなど一度もなかったように思う。