まとめ
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副題
研究資金の問題
私たちが特定した主要な研究資金の問題の中で、最も顕著なものの 1 つは、研究者が助成金の申請に費やしている時間の不釣り合いな長さです。連邦デモンストレーションパートナーシップの調査によると、研究者は時間の 44% を管理に費やしており、この時間は助成金関連の任務に費やされることが多い (Schneider、2018)。助成金を申請するには、時間のかかる研究提案書を作成する必要がありますが、多くの場合成功は限られています。このプロセスは比較的不透明であり、資金提供者ごとに異なる不確実な目標を持っている可能性があります。資金提供者は、多くの場合、「ファストトラック」研究資金を獲得するために、他のルートを通じて申請プロセスを行うことにあまり積極的ではありません。例: この問題に対処するために、近年、いくつかの迅速な助成金イニシアチブである DeFi 教育基金が設立されました。
第二に、資金提供者の目標が社会的に最適な資金レベルと一致していないため、特定の研究分野が見落とされることがよくあります。公的資金は基礎研究を奨励しますが、民間資金は応用研究を奨励し、直ちに民間資金提供機関に申請します (Buccola、Ervin、および Yang、2009)。さらに、資金提供者は「研究バイアス」に敏感であり、「注目の」（つまりコンセンサス）、「NPVが高い」、または「リスクが低い」トピックを追求する可能性が高くなります。助成金提案の質が高いにもかかわらず、資金提供者は依然として研究者の実績に焦点を当てており、若い研究者やそれほど権威のない機関の研究者ではなく、経験豊富な（または「エリート」）学者による研究に資金を提供する傾向があります。その結果、助成金は著名な研究者、教員、機関からなる選ばれた同じグループに与えられる傾向があります。民間部門では、資金提供は主に特定の問題に対処する研究に対して行われ、多くの場合、より広範な科学的または社会的ニーズとは関係なく、明確な期待投資収益率 (ROI) に結びついています。
「市民科学者」（正式な研究者ではないが科学への貢献を楽しんでいる市民）にとって、資金を獲得することはほぼ不可能です。大学は一部の研究を「外部の者」と調整しますが、個々の研究者は自分で助成金を申請するために利用できるツール、専門知識、リソースをほとんど持っていません。多くの助成金では、研究主任者 (PI) が大学または正式な研究センターに所属していることも明示的に要求しています。その結果、市民科学者には明確な資金調達の道がなく、多くの場合、名門大学の支援を受けた研究者と競争する能力が不足しています。
もう一つの懸念は、いわゆる「科学的発見の終焉」に関するもので、学術界のいくつかの分野では近年、新規研究があまり生み出されていない。画期的な進歩の速度は以前より遅くなり、新しい研究分野はますます少なくなっています。私たちは、資金提供システムがこの傾向において重要な役割を果たしていると信じており、現在のシステムは、既存の物語に適合し、「非常に評判の高い」研究者によって実施され、成功率が最も高い研究に資金を振り向けていると考えています。既成概念にとらわれずに考えることは罰則を課せられ、査読が受けられず、研究が出版される機会がほとんどなくなります。さらに、複数の分野にまたがる研究は、資金調達が難しい状況にあることがよくあります。
この傾向の 2 つの注目すべき例外である人工知能とブロックチェーンは、主に民間資金を動機付ける高い収益化の可能性から恩恵を受けています。
副題
分散型科学資金調達 (DeSciFi) - 研究資金調達のための Web3 ソリューション
科学的知識は通常公共財として分類されるため、その生産には多額の公的資金が投入されます。実際、私たちは研究を独占性と競争の創出を通じて公共財と私財の両方として扱います。科学への投資に金銭的なインセンティブを与えるため、知的財産研究には強い公共の関心があると主張することもできます。研究者が巨人の肩の上に立って新しい発見をするにつれて、科学の進歩は徐々に衰退する傾向があります。
Web3 プロトコルは、(準) 公共財の生成と民間の資金構造および開発チームを組み合わせてきました。 Web3 で最も人気のあるユースケースの 1 つは分散型金融 (DeFi) であり、さまざまな金融アプリケーションのスマート コントラクトにメカニズム設計が適用されています。これは、分散型金融からインスピレーションを得た設計を使用して、研究に対する官民の資金提供構造を実験する機会を提供します。
多くの DeSci スタートアップが出現していますが、そのほとんどは実際には DeFi の仕組みを使用しているのではなく、科学的なキックスターターを推進しています。これまでのソリューションは、Web3 ネイティブの機能をほとんど考慮せず、デザインがスキューモーフィックに感じられました。また、多くの DeSci ソリューションはレビューや出版などのトピックに重点を置いており、Web3 ツールの最も影響力のある可能性は資金調達の面にあると言えます。既存企業も新規参入企業も、経済学や研究資金の適切な管理をめぐる核心的な問題に適切に取り組んでいない。研究資金をトークン化された資産レールに移すだけでは十分ではなく、研究者や投資家のニーズを満たす健全な市場設計メカニズムが必要です。
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構成要素としての代替不可能なトークン
現在、研究に部分的に資金を提供し、所有するための簡単なシステムはありません。 DeSci はこれを効果的に変えることができます。デジタル資産の利点は、Web3 エコシステムに統合できる機会にあります。暗号通貨では、デジタル資産を効率的に発行、所有、交換し、その上に他の多くのアプリケーションを構築するためのエコシステム全体が開発されています。
より具体的には、DeSciFiの目的で代替不可能なトークン（NFT）を使用するのは興味深いだろうと考えています。 NFT は、基礎となる資産の信頼性を示す固有のデジタル証明書を表すデジタル資産です。多くのプロジェクトが（研究）出版物をオンチェーンに置くことに取り組んでいます。たとえば、ScholarOrg は、研究成果（論文、データ、コード）を IPFS 経由で不変のオンチェーン データベースに保存するメカニズムを開発しました。
副題
市場とプラットフォームを調査する
スマートコントラクトベースの資金調達メカニズムを構築し、市場を調査し、NFTに関する調査を実施します。研究者は、プロジェクトの関係者と引き換えに、コミュニティのメンバーから資金提供を受けた提案書を公開できます。プロジェクトを代表する予備的な（IP関連）NFTがリリースされ、さまざまな利害関係者がNFTの部分的な所有権を持ちます。この場合、研究は NFT で取得され、所有権がトークンによって分割され、プロジェクト自体 (およびその周囲のコミュニティ) は事実上の分散型自律組織 (DAO) とみなすことができます。
IPをNFTに置く利点の1つは、これらの無形資産をより効率的に評価する機会が開かれることです。 IP市場がより活発になる機会に加えて、NFTエコシステムはNFT価格設定の面でも急速に発展しています。多くの企業がNFTの価格設定と評価に取り組んでおり、ほとんどの収集品について信頼できるリアルタイム評価が可能になる段階に達しました。さらに、コミュニティベースの評価システムを実装することもできます。たとえば、Lithium Finance は、市場参加者のコミュニティが群衆の知恵と暗号経済学を活用してオンデマンドの価格推定を行うことを可能にする分散型評価プロトコルの開発に取り組んでいます。価格は望ましさと品質を反映することができるため、調査価格は市場の品質指標に基づいて決定することができます。
市場システムは通常、価値の適切な尺度と見なされ、「価値発見」のための強力なツールであると言えます。 DeSciFi プラットフォームにより、研究分野での株式の「売買」が可能になり、市場が効率的な資本配分システムとして機能します。科学革新は実際には反逆的で反現状であり、現在のシステムは代わりに現状の中でコンセンサスのあるアイデアや著名な研究者への資金提供を奨励しています。 （低価格の）研究アイデア（または研究者）への資金提供を奨励する市場ベースのメカニズム。
資産のNFTにより、資産の流動性を向上させることができます。今日の知的財産市場は非常に不透明で流動性が低く、適切な買い手を見つけるのには多額の費用がかかります。 NFT を使用すると、真正性と所有権を即座に検証でき、トラストレスなトランザクションを実現できます。分散型取引所は主に自動マーケットメーカー (AMM) 設計を利用して取引を容易にします。コミュニティによって資金提供される AMM は、知的財産権の即時流動性を提供し、それによって投資家に収益をもたらします。私たちは、一般大衆には、研究のための流動的な市場を創出し、独立企業間取引を構成する可能性のある公正な評価価格を割り当てるインセンティブがあると主張します。
副題
資金提供団体とネットワーク
前述したように、研究資金に関する問題の 1 つは、資金調達のプロセスが遅く、数か月と多大な労力を要することです。分散型キュレーションメカニズムと（自動化された）資金プールは、物事をスピードアップし、自動化された市場意思決定と資金配分メカニズムを実装し、公的または民間の性質の資金プールを作成できます。この場合、代表者によるキュレーション、二次資金調達などの自動ルールベースのメカニズム、または資金提供クラスのメンバーによる投票に基づいて資金を分配できます。
このプロトコルの公開機能と IP 関連の NFT により、研究投資が実行可能な投資戦略となり得る、透明性が高く流動性の高い環境が実現します。 「研究資金」はプラットフォーム上で設定でき、投資計画を提供する代表者によって積極的に管理されます。
Srinivasan (2022) は、共通の信念に基づいた社会で構成されるネットワーク状態について説明しています。共通の信念に基づいて科学ネットワークを形成し、特定の研究に資金を提供することができます。現在の環境では、どのような研究会が資金提供を望んでいるのかを知ることは難しく、結局は少数の偏った門番の判断に委ねられてしまいます。研究ネットワークを使用すると、そのネットワークが何を意味し、どのような研究を信じているかがすぐにわかります。これにより、社会はこれらのネットワーク全体に資金を分配できるようになり、より透明性の高いオープンな資金調達エコシステムが実現します。
応用
応用
私たちは、DeSciFi が潜在的な資金提供者や研究者 (例: 市民研究者) の参加者層を拡大する機会を生み出すと信じています。 DAO を使用すると、さまざまな利益団体を統合することもできます。この例としては、患者コミュニティやその他の貢献者、つまり集団資金による治療への投資における実質的な利害関係者が挙げられます。ロイヤルティ システムとライセンスの両方がコア NFT 機能から直接得られるため、IP 関連の NFT は重要な触媒です。この点で、さまざまな種類の研究プロジェクトに資金提供できるため、科学の領域を超えた応用が見られます。 R&D 段階の企業研究プロジェクトやプレシード段階のスタートアップに関しても同様の問題が発生するため、同様の資金調達ソリューション (この記事で説明したもの) が利用可能です。この種のプロジェクトには未開発の資金プールがあり、現在、既存のチャネルを通じて販売するのは容易ではありません。
参考文献
参考文献
Atoms. 2022. Magna Carta Scientiae. https://atoms.org/scientiae#introduction-the-research-economy
Azoulay, Pierre, Christian Fons-Rosen, and Joshua S. Graff Zivin. 2019. "Does Science Advance One Funeral at a Time?" American Economic Review, 109 ( 8): 2889-2920.
Buccola, S., Ervin, D., and Yang, H. ( 2009). Research Choice and Finance in University Bioscience. Southern Economic Journal, 75( 4), 1238-1255.
Fang FC, Casadevall A. 2016. Research funding: the case for a modified lottery. mBio 7( 2):e 00422-16. doi: 10.1128/mBio.00422-16.
Schneider, S.L., 2019. Results of the 2018 FDP Faculty Workload Survey: Input for optimizing time on active research. Plenary session presented at the January meeting of the Federal Demonstration Partnership (FDP), Washington, D.C.
Van Noorden, R. Open access: The true cost of science publishing. Nature 495, 426 – 429 ( 2013). https://doi.org/10.1038/495426 a
Wapman, K. H., Zhang, S., Clauset, A. & Larremore, D. B. Nature https://doi.org/10.1038/s 41586-022-05222-x ( 2022).
