論文の考察 Discussionは，説明的な書き方を求めているし，議論を好むところです．議論はロジック logic（論理，論理学的思考）を必要としますが，それには2つの手法，つまり演繹法と帰納法があります．

演繹法は前提が大切

　1つは演繹法 deductiveで，議論の基礎となる主な根拠（前提）から始めて結論を導くものです．わかりやすくいえば，「××だから，○○である」という論理を数珠つなぎにしていき，結論を引き出す方法です（図5-1）． 

　私は大学で文学を専攻していたのですが，演繹法のロジックの正しい使い方と間違った使い方を示すのに，とてもよい文学作品があるので，みなさんに紹介します． 正しい使い方の例は，トルストイ Lev Nikolayevich Tolstoyの『イワン・イリイチの死 The Death of Ivan Ilyich』に登場します．主人公であるイワン・イリイチは，自分が病気の末期状態であることを悟ります．このとき彼は，論理学で勉強したことを思い出します． 

　間違った使い方は，フランスの劇作家ウジェーヌ・イヨネスコ Eugene Ionescoの『犀 The Rhinoceros』という作品に出てきます（注1）．

注1　イヨネスコによる Rhinoceros Act One（抜粋）は，Derek Prouseにより英語に翻訳され，Penguin社から 1962年に発行された． 

　私たちはこれがユーモラスであることはわかります．なぜなら本質的な間違いを見るからです（図5-2）． 

　演繹法における重要な点は，それが作る前提です．もし「All X are Y.」が完全な意味で真実でなければ，図5-1は成り立ちません．

　これが，科学論文の考察が絶対的な記述を使うことに非常に慎重になることの理由です．そこで「It appears / seems / suggests」のようなフレーズがよく使われます．前提が崩れるかもしれない弱点については，著者は「the question remains」や「further research is needed to show / determine」などのフレーズでもって，読者に知らせなければなりません．

帰納法は統計が大切

　ロジックの 2番目のタイプは，帰納的 inductive論理です．演繹法とは対照的に，多くの観察事項（事実）から類似点をまとめ上げることで，結論を引き出すという論法です（図5-3）．

　この場合，例外がありえることは危険です．研究にはしばしば多数のサンプルが必要となるからです．ケーススタディは非常に興味深いのですが，それはたった 1つの例でしかありません．統計学的証拠がなければ，それは証拠を出したことにはなりません（図5-4）．

　そして統計そのものが怪しい場合があることをわれわれはよく知っています．アメリカのユーモア作家であるマーク・トウェイン Mark Twainの有名な言葉を思い出してください（注2）．

注2　トウェインの格言として有名だが，実は彼自身の発した言葉ではない．トウェインは，イギリスの首相にもなった小説家ベンジャミン・ディズレーリ Benjamin Disraeliの言葉として紹介している（ただし，実際はディズレーリの言ではないとする説もある）． 

ロジカルな論文にするコツ

　自分が執筆するときはもちろんですが，他者の論文を読むときも，その論文が正しいロジックに基づいているかをつねに意識しなくてはなりません．
　最後にロジカルな論文にするコツを 3つ紹介します．

1）議論は感情ではなく，根拠とロジックに基づいています．Discussionの部分では amazingや outstandingなどの主観的な形容詞を頻繁に使うべきではありません．

2）科学論文では，いわゆる「weasel words（イタチのような言葉）」を避けるべきです．イタチは捕まえたり手なづけたりすることが難しい動物であると考えられています．それらはわれわれの手から容易にすり抜けてしまいます．often，most，usuallyのような言葉がイタチ語で，曖昧で議論を結びつける決定的な証拠とはなりえないものです．

3）われわれは2，30年前には存在しなかった流行りのバズワード（注3）や時宜を得たトピックスを目にします．私はそれらに意味があるかないかを問題にしているのではありません．私はただ，流行りにのろうとして結論ありきで研究を始めたり，証拠を探したりすることを注意しているだけです．あなたが他の人の論文を読むときにするように，つねに自分自身の研究を振り返って書いてください――そう，批判的に．

注3　一般人を感心させたり，注目を集めたりするのに使われる専門用語やキーワードで，特定の領域で頻繁に登場するが，実際は定義があいまいなことも多い．