Dissecting the web of socio-political scientific research is no cakewalk. Even the most meticulously conducted studies often tempt one to ask more questions than before. Can their findings be extrapolated to different settings? Can a research conclusion from one political landscape be true in another? What if we’re examining voter behaviour in a single-biased election, will our conclusions hold in a closely contested one? Probing questions like these are entirely built into the fabric of social research.
To usher in some clarity into this sphere, take a look at Naoki Egami, a gifted MIT political scientist who further refines this entangled process with his emphasis on ‘external validity’. In layman’s terms, this is the extent to which the results from a study can be generalized to other situations.
“Political methodology is the field where you start by asking questions as a political scientist but then solve them like an applied statistician or an applied computer scientist,” says Egami. He has made an art out of uncovering the underlying mathematical problems behind the complex challenges that social scientists face and solving them in the most optimal way.
To, co wyróżnia Egamiego, to jego nieustanne zainteresowanie i szerokie horyzonty. Zanim sztuczna inteligencja stała się potęgą, jaką znamy dzisiaj, Egami dogłębnie zbadał jej wpływ na badania naukowe. Jego wnikliwe skupienie się na zrozumieniu tych narzędzi sztucznej inteligencji oraz dostrzeganiu ich tendencji i dokładności przyniosło mu uznanie, a jednocześnie wzbogaciło jego zróżnicowane portfolio badawcze. Jednak jego przewodnią ideą zawsze było dążenie do rozwiązania fundamentalnych kwestii politycznych oraz dążenie do precyzyjnych pomiarów.
His insights show that one needs a dual perspective on things. “If you only think about technical statistical theories, you might not work on interesting empirical problems sometimes. So, you really want to have both lenses,” Egami suggests.
Jego droga życiowa jest bez wątpienia kształtowana przez los. Urodzony i wychowany w Tokio w Japonii, Egami żywił głębokie zainteresowanie matematyką i fizyką, a jednocześnie pasjonował się filozofią polityczną. Ta różnorodność zainteresowań skłoniła go do wzięcia udziału w warsztatach poświęconych amerykańskim studiów podyplomowych, a przypadkowe spotkanie zapoczątkowało cały ten proces.
Podczas seminarium naukowego poznał profesora Kosuke Imai, obecnie pracującego na Uniwersytecie Harvarda, który przedstawiał wyniki swoich badań dotyczących wykorzystania statystyki w naukach społecznych. Głęboko poruszony i zainspirowany tym pomysłem, Egami postanowił poświęcić się karierze w dziedzinie nauk politycznych. Uzyskał tytuł licencjata po spędzeniu roku jako student wymiany na Uniwersytecie Michigan, a następnie został przyjęty na studia doktoranckie na Uniwersytecie Princeton, gdzie Imai został jednym z jego promotorów.
Pod okiem takich wybitnych naukowców jak Imai, Rafaela Dancygier i Brandon Stewart Egami skupił się na ważnych zagadnieniach metodologicznych, takich jak zewnętrzna trafność, które wzbudziły szerokie zainteresowanie po ich przedstawieniu. Po uzyskaniu tytułu doktora na Uniwersytecie Princeton w 2020 roku rozpoczął karierę dydaktyczną na Uniwersytecie Columbia, by pięć lat później ostatecznie trafić do MIT.
An eminent part of Egami’s work is scrutinizing the key factors that influence empirical study results. He has ambitiously taken on the mission to pinpoint these differences and enlighten fellow researchers about them. With a keen interest in examining machine learning tools being applied to social sciences, he was already fascinated by AI much before it became the buzzword it is today.
Od otrzymania nagrody „Emerging Scholar Award” przyznawanej przez Towarzystwo Metodologii Politycznej po zdobycie nagród za najlepsze artykuły w różnych dziedzinach Amerykańskiego Stowarzyszenia Nauk Politycznych – Egami wyrobił sobie renomę w dziedzinie nauk społecznych. Uważa, że to właśnie wprowadzanie innowacji i podejmowanie co kilka lat nowych tematów badawczych podtrzymuje jego motywację.
In addition to all his accomplishments, he cherishes his time at MIT, where he revels in the ‘spirit of engineering’ and the eclectic mix of people who passionately dedicate their time to solving arduous problems. As Egami very rightly puts, “People are really nice at MIT. The Department of Political Science is really high-functioning, people are intensive in terms of their work, but it’s just genuinely nice people.”
Chance, they say, favours the prepared mind. In Egami’s case, it’s evident from his journey that where preparation and opportunity met, they created a brilliant legacy of academic accomplishment and ongoing quest for knowledge in the remarkable world of political science. Przeczytaj oryginalny artykuł tutaj.
Aby usprawnić działalność swojej firmy dzięki automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji, odwiedź stronę implementi.ai, gdzie znajdziesz więcej informacji na temat tego, jak usprawnić procesy operacyjne i zwiększyć wydajność.
Ta strona używa plików cookie.