機械学習の論文査読者になるには？アドバイスを求む

[名無しさん]

Redditのr/MachineLearningで「査読者になるには」というスレッドが立っていました。査読経験者からの具体的なアドバイスや、学会ごとのプロセス、必要とされるレベルなどについて議論されています。主な意見としては、まずは自身の研究で論文を出して実績を作ること、プログラム委員会に参加すること、シニア研究者に推薦してもらうことなどが挙げられていました。また、NeurIPSやICMLでは若手査読者プログラムがあるという情報もありました。一方で、査読の負担や質の問題についての懸念も出ています。この話題について、皆さんの経験や意見を聞かせてください。
ソース: https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1jh2bax/d_advice_how_do_i_become_a_reviewer/

[名無しさん]

査読者になるにはまず論文を書いて採択されることが大事だよね。

[名無しさん]

それだけじゃなくて、学会のボランティアとかプログラム委員になるチャンスを掴むのも大切。

[名無しさん]

同意。特にNeurIPSの若手査読者プログラムは良い入り口だと思う。

[名無しさん]

でも査読の質が低いと批判されることもあるし、責任が重いよね。

[名無しさん]

確かに。経験不足だと適切なレビューができないから、ちゃんとトレーニングが必要。

[名無しさん]

最近はAIを使ってレビュー書く人もいて問題になってるって聞いた。

[名無しさん]

実際どうやって応募するの？各学会のサイトから申し込むの？

[名無しさん]

多くの学会は論文投稿時に査読者希望を聞かれるよ。でも基盤がないと割り当てられないかも。

[名無しさん]

あと、上司や指導教員に推薦してもらうのが一番手っ取り早い。

[名無しさん]

博士課程の学生でも査読できるチャンスはあるの？

[名無しさん]

できるよ。自分はD2の時に初めて査読した。ただし、しっかりした指導が必要。

[名無しさん]

監修付き査読（mentored review）という制度がある学会もある。

[名無しさん]

それ良いですね。経験積めるし、質も保てる。

[名無しさん]

査読者の数が足りないから、もっと気軽に参加できる仕組みが欲しい。

[名無しさん]

でも簡単にしたら質が落ちる。バランスが難しい。

[名無しさん]

そうなるとAIにレビュー任せる方向に行くのかな。

[名無しさん]

それはまだ早いと思う。AIは補助程度に。

[名無しさん]

査読者になるメリットって何？

[名無しさん]

研究の最先端に触れられるし、人脈も広がる。キャリアにも良い。

[名無しさん]

あと、自分の論文の査読者にも好印象を与えられるかも。

[名無しさん]

個人的には、査読を断られる理由がわからない。もっと開放してほしい。

[名無しさん]

それは分野にもよる。MLは比較的チャンスが多い方じゃない？

[名無しさん]

CVやNLPは査読者が多いけど、それ以外の応用分野は少ないと聞く。

[名無しさん]

査読者になるには、やっぱり実績とコネがものを言うんだな。

[名無しさん]

でも努力すれば可能性はある。諦めずに挑戦しよう。

[投稿者]

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