研究を主導する次世代のリーダーを探る

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研究を主導する次世代のリーダーを探る -JST論文データベースからわかること- TeranoLab 劼亮 THAWIWORADILOK, Chaiwat 原田 泰輔

Transcript of 研究を主導する次世代のリーダーを探る

研究を主導する次世代のリーダーを探る

-JST論文データベースからわかること-

TeranoLab

周 劼亮

THAWIWORADILOK, Chaiwat原田 泰輔

背景

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研究成果は金だけでは得られない!!しかし、競争的資金の獲得は研究者にとっても重要!!

• これまでの我々の研究:

– 論文共著関係のネットワーク分析(アドベンチャー杯2014)

– ネットワークの「中心」にいる研究者はリーダーである(専門家からのインタビュー)

疑問:リーダーの研究資金獲得状況はどうか?リーダーが時間的にどう変化するか?

目的

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学術界のリーダーと研究資金の関係は?

次世代の研究を主導するはずのリーダーの活動をJSTの研究者データから調べよう!?

※ 次世代のリーダーとは:未来にネットワークの中心にいるであろう研究者

• 著者データ

• 論文データ

論文著者,発行年,JST分類,発行国,著者所属機関データを使用.

(論文データは共著関係データのみを使用)

使用データ

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• 特別推進研究

• 新学術領域研究

• 基盤研究(S)(A)(B)

上記科研費研究種目の代表者

データを使用

分析の流れ

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相関分析

クラスタリング

順位 所属

リーダーは科研費を獲得しているか?

研究者のグループ分け

特徴抽出分野

若き研究リーダーの特徴を調べる

科研費と共著者ネットワーク(手法)

1. 各論文をその発行年をもとに第1期(2003-2006)から第8期(2010-2013)の8つの期間に分け,各期間での論文の著者データから,共著者間全てにリンクを張る.

2. 上の情報をもとに,重みなし無向グラフを作成する.

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共著者ネットワークの作成

中心性指標による順位付け

1. 全期間の全著者に対し次数,媒介,近接中心性の値による順位付けを行う.

共著者ネットワークの例

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[ネットワーク分析の中心性指標]

[次数中心性]

直接リンクの数.

[媒介値中心性]

その点を通る経路が多いほど

中心性が高いという指標.

[近接中心性]

他の点と距離が近いほど

中心性が高いという指標.

[共著者ネットワーク]

科研費と共著者ネットワーク(結果)

• 科研費の取得率と中心性指標での順位に強い相関がある.

• 過去の獲得率と最近の科研費取得率にも強い相関がある.8

科研費の取得率(基盤B以上)と共著者ネットワークの中心性指標による順位との相関関係の調査.

研究者のクラスタリング(検証)

• 第2期と第5期の順位でクラスタリングを行い各クラスタのその後の順位を調査. (混合分布モデル,クラスタ数8)

• D4は現リーダーと言える.

• 次世代のリーダーはD3から出る.

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どのクラスタから次世代のリーダーが輩出されるのか?

D3

D6

D4

D5+D2

研究者のクラスタリング

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第1期と第7期の媒介中心性順位を用い,研究者のクラスタリングを行った.(混合分布モデル,クラスタ数9)

研究者のクラスタリング

4つのクラスタを比較し特徴の抽出を行う11

第1期と第7期の媒介中心性順位を用い,研究者のクラスタリングを行った.(混合分布モデル,クラスタ数9)

検証結果から現リーダーは[リーダー],次世代のリーダーは[成長].

研究者グループの特徴抽出-順位-

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次世代のリーダーはある期間に急激に順位を伸ばす

第1期から第7期までの媒介中心性での順位変化のうち,最大のものを調査.

研究者の特徴要因

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共著者ネットワーク上での位置に影響の大きい以下の二つの要素についての特徴の抽出を行う.

所属機関研究成果の結果として,所属機関の変更が起こる.

研究分野研究分野の変化は共著者の変化となる.

研究者グループの特徴抽出-所属機関-

次世代リーダーは所属変更直後に順位を大きくを伸ばす.14

所属機関の変更前後での媒介中心性順位の変化を調査.

① 共起回数により分野をクラスタリング(階層的・ウォード法).

① 主分野による比較

・主分野,副分野の特定.

・各研究者の主分野の割合を比較.

研究者グループの特徴抽出-研究分野-

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① 共起回数により分野をクラスタリング(階層的・ウォード法).

① 主分野による比較

・主分野,副分野の特定.

・各研究者の主分野の割合を比較.

研究者グループの特徴抽出-研究分野-

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研究者グループの特徴抽出-研究分野 (結果①)-

リーダーは副分野の割合が大きい17

各クラスタの主分野,副分野の占める割合の推移.

成長リーダー

没落 底辺

研究者グループの特徴抽出-研究分野 (結果②)-

リーダーは主分野の変更が少ない18

各クラスタの主分野変更者の割合.(第1期〜第7期の合計)

まとめ

研究資金と研究者ネットワーク上での優位性との相関が確認できた.

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リーダーの特徴は:

1. 主要分野をもつ

2. 副分野の割合も大

次世代のリーダーの特徴は:

1. 急激に飛躍する期間がある

2. 所属変更に成功している

提言:

• 海外論文データ,論文引用データの充実.

• JSTの論文データベースと競争資金獲得情報データベースの統合による「研究成果と研究投資効果」の分析.

• JSTの業務としてこの分析を行う.