Наоки Эгами — политолог из Массачусетского технологического института (MIT), специализирующийся на методологии исследований. Он, в частности, тщательно изучает то, что в социальных науках называют внешней валидностью (степенью применимости результатов конкретных исследований к более широкому кругу ситуаций). По его словам, политологическая методология — это область, где исследователь задаёт вопросы как политолог, а решает их как прикладной статистик или прикладной специалист по информатике. Эгами объясняет, что учёный выявляет математические задачи, стоящие за эмпирическими трудностями, и находит их оптимальные решения.
Сфера интересов Эгами весьма широка. Ещё до нынешнего бума искусственного интеллекта он начал изучать, что происходит при внедрении инструментов ИИ в исследования: насколько они точны и как исследователям учитывать их особенности. Работа над этими и другими вопросами помогла ему создать обширный портфель научных трудов, получить награды и успешно продвигаться по карьерной лестнице. При этом он сохраняет интерес к базовым вопросам политики и к корректному измерению явлений. Эгами подчёркивает, что нужны оба подхода: если думать только о технических статистических теориях, можно упустить интересные эмпирические проблемы, а если думать только о проблемах, их не удастся решить оптимально — решения будут ситуативными.
В 2025 году Эгами присоединился к факультету политологии MIT в должности ассоциированного профессора с бессрочным контрактом. Он также является сотрудником Центра статистики и науки о данных Института данных, систем и общества (IDSS). Эгами вырос в Токио и окончил Токийский университет, где хорошо давались математика и физика, но также интересовала политическая философия. Однажды он попал на семинар о поступлении в американские аспирантуры, приняв его за мероприятие о программах MBA (магистр делового администрирования). На самом деле речь шла о докторских программах, и одна из участниц рассказывала о применении математики в политологии. После семинара эта аспирантка сама подошла к Эгами и пригласила его на мероприятие, которое, как он снова ошибочно думал, будет карьерным семинаром, но оказалось академическим семинаром с участием 19 профессоров. Там с докладом о применении статистики в социальных науках выступил профессор Косукэ Имаи, ныне работающий в Гарвардском университете.
Вдохновлённый увиденным, Эгами решил стать политологом. Он получил степень бакалавра, проведя год по обмену в Мичиганском университете, а затем поступил в аспирантуру Принстонского университета, где Имаи со временем стал одним из его научных руководителей. Работая с Имаи, Рафаэлой Данцигер, Брэндоном Стюартом и другими, Эгами подготовил статьи по методологическим темам, включая внешнюю валидность, и они вызвали значительный интерес на конференциях. По его словам, именно аудитория подсказала ему, на чём действительно стоит сосредоточиться. Получив докторскую степень в Принстоне в 2020 году, он начал преподавать в Колумбийском университете, а пять лет спустя перешёл в MIT.
Одной из отличительных черт работы Эгами является пристальное внимание к факторам, влияющим на результаты эмпирических исследований. Он отмечает, что в статистике говорят о схожести людей в данных, то есть о генеральной совокупности, но в политологии большое значение имеют различия в контексте. Например, политологи иногда получают разрешение проводить полевые эксперименты в ходе активных избирательных кампаний, что помогает получать надёжные результаты. Однако условия кампаний неодинаковы: политики могут пускать исследователей, когда рассчитывают на победу, и динамика в таких гонках может отличаться от близких выборов. Эгами поясняет, что чаще всего интерес вызывают конкурентные округа, где логика и поведение избирателей могут быть иными, и его задача — замечать такие различия и указывать на них коллегам.
Кроме того, Эгами глубоко изучает инструменты машинного обучения в применении к социальным наукам, причём задолго до роста интереса к ИИ, вызванного появлением ChatGPT в конце 2022 года. Часть его работ посвящена тому, как систематически выявлять ошибки, вносимые инструментами ИИ, и учитывать их при использовании ИИ в исследованиях. Он напоминает, что раньше данные социальных наук собирали тщательно и долго проверяли перед анализом, но если данные генерируются с помощью ИИ в больших объёмах, в них могут быть ошибки. Поэтому, по его словам, нужны статистические методы, учитывающие такие ошибки, иначе многие анализы не удастся воспроизвести. За свои достижения Эгами получил признание в профессиональном сообществе: в прошлом году он был удостоен награды Emerging Scholar Award (премия для молодых учёных) от Общества политической методологии, а также получал награды за лучшие статьи от Американской ассоциации политической науки в области политической методологии (в 2019 и 2025 годах), экспериментальных исследований (в 2024 году) и политических сетей (в 2022 году). Награды в трёх разных подобластях дисциплины говорят о широте его научных интересов.
Сам Эгами считает, что его работа в разных областях в конечном счёте согласована. Он говорит, что старается запускать новую исследовательскую программу каждые три-четыре года, чтобы изучать новые темы и сохранять мотивацию. Дополнительный стимул, по его словам, даёт работа в MIT, где ему нравится атмосфера. Эгами отмечает, что уже знал о MIT как о замечательном месте, но за время работы ещё больше оценил «инженерный дух» — системный подход к решению текущих задач. Он называет институт стимулирующей и доброжелательной средой для работы и говорит, что люди в MIT очень приятные, а факультет политологии отличается высокой эффективностью: сотрудники интенсивно работают, но при этом остаются по-настоящему хорошими людьми.