az Ig Nobel-díjak Bibliometrikus elemzése

áttekintés

az Ig Nobel-díjakat minden évben a Harvard Egyetemen az Annals of Improbable Research által szervezett ünnepségen adják át. “A díjak célja, hogy megünnepeljék a szokatlant, tiszteljék a képzelőerőt — és ösztönözzék az emberek érdeklődését a tudomány, az orvostudomány és a technológia iránt.”(http://www.improbable.com/ig/) az Ig Nobel-díjak sarkalatos témája az olyan eredmények tisztelete, amelyek” először megnevettetik az embereket, majd elgondolkodtatják őket ” (M. Abrahams, 2002. Ig Nobel-díjak: a valószínűtlen kutatások évkönyvei. Orion, London). 1991-2015 között több mint 250 Ig Nobel-díjat ítéltek oda több mint 600 címzettnek.

az Ig Nobel-díjak kifejezetten a tudomány és a tudósok őrültségének felfogására játszanak, és sok szórakozást teremtenek ezzel. Mégis, egy olyan korszakban, amikor a tudomány egyre nagyobb nyomás alatt áll, nem csak az erőforrások szempontjából, hanem a mögöttes céljának és értékének megkérdőjelezése révén is, az Ig Nobel-Díj az egyik módja annak, hogy a tudományos közösség kreatív és szórakoztató módszereket találjon a tudomány iránti érdeklődés és Oktatás előmozdítására, valamint elmagyarázza, hogy a kíváncsiság által vezérelt kutatás valójában éleslátó és hasznos lehet.

ez a projekt olyan munkát foglal magában, amely nemcsak az Ig Nobel-díjasok jellemzőit vizsgálja, hanem azt is feltárja, hogy mit lehet felismerni a díjnyertes témákról és szerzőkről, mögöttes “komoly” kutatási céljaikról, valamint az ösztöndíjakra, a kutatási szponzorokra és a szélesebb közönségre gyakorolt hatásokról.

résztvevők

• Philip Shapira (Manchesteri Egyetem; Georgia Institute of Technology)
• Jan Youtie (Georgia Institute of Technology)
• Seokkyun Woo (Georgia Institute of Technology)
• Yin Li (Georgia Institute of Technology)
• Szergej Kolesznyikov (Arizona State University)
• Gennagyij Beljakov (Manchesteri Egyetem)
• Samira Ranaei (Lappeenranta Műszaki Egyetem, Finnország)
• David hu (Georgia Institute of Technology)
• Marc Abrahams (Ig Nobel-díjak, a valószínűtlen kutatások évkönyvei)
• Abdullah G ons (Manchesteri Egyetem)
• Chao Li (Manchesteri Egyetem)
• Yanchao Li (Manchesteri Egyetem)
• Fatemah Salehi (Manchesteri Egyetem)
• Milana Shapira

Fehér könyvek

• az Ig Nobels – ki nyeri mit és miért? (Shapira, G. A., Csao Li, Beljakov, Szalehi, Woo, Kolesznyikov, Jancsao Li, Youtie).
• A Humor Elősegíti A Tudományt? Bizonyíték Ig Nobel-Díjakról (Woo, Yin Li)
• az Ig Nobel-Díj laudációinak (Ranaei) Témaelemzése
• büszkeség vagy előítélet: hogyan reagálnak a kutatószervezetek az Ig Nobel-díj átvételére? (Beljakov, Kolesznyikov)

fehér könyv összefoglalók

az Ig Nobels – ki mit nyer és miért? (Shapira, G. A., Csao Li, Beljakov, Szalehi, Woo, Kolesznyikov, Jancsao Li, Youtie).

az Ig Nobel-Díj “a legkülönlegesebb innovatív elméket és egyedülálló törekvéseiket díjazza a tudományok, a művészetek és a humán tudományok területén.”(Abrahams, 2006). Az Ig Nobel-díjakat 1991 óta évente adják át a Nobel – díjasok a Harvard Egyetem által szervezett ünnepségen a valószínűtlen kutatások évkönyvei. Minden évben van egy eklektikus keveréke laudations tiszteletére Ig Nobel-díjasok, többek között a mérési agyhullám minták eredő rágás különböző ízek gumi (Biológia, 1997), hogyan nehézségek felismerésében saját hozzá nem értés vezet felfújt értékelések (pszichológia, 2000), lebegtető béka mágnesekkel (fizika, 2000), azt mutatja, hogy a patkányok néha nem tudja megmondani a különbséget egy személy beszél japán visszafelé és egy személy beszél Holland visszafelé (nyelvészet, 2007), és feltalál egy kémiai recept, hogy részben un-forraljuk egy tojást (kémia, 2015). Az ilyen díjakat eredményező munka általában szakértői véleményű tudomány, amelyet gyakran csak később értékelnek viccesnek is.

az Ig Nobel-díjak és a több kapcsolódó változó adatkészletének kidolgozását követően 253 Ig Nobel-díjat vizsgálunk meg, amelyeket 595 címzettnek ítéltek oda 1992 és 2015 között (2016-ra frissítjük). Itt jelentünk néhány kezdeti leíró megállapítást. A díjakat egyetlen egyén (például egyetlen cikk szerzője), egy cikk több szerzője, két vagy több cikk és szerzőjük, valamint szervezetek kapják. A leggyakoribb elrendezés a több szerző által írt cikkek, amelyek egyetlen díjat kapnak, amely a díjazottak 62% – át tette ki. A címzettek húsz százaléka részt vesz a két cikk között felosztott díjakban. A címzettek tizenhat százaléka egyedülálló egyén. A szervezetek a díjazottak 3% – át tették ki. Egy adott évben kilenctől 13 díjat ítélnek oda. A díjak odaítélésének területei eltérőek lehetnek, de leggyakrabban a kémia, az orvostudomány és a fizika területén (egyenként 25 év). A béke díjak a következő leggyakoribbak 23 év alatt, majd a biológia (21 év), az irodalom (21 év) és a közgazdaságtan (20 év). Az évek nagyjából fele pszichológiai (12 év) és Közegészségügyi (10 év) díjakat kapott. Kevésbé gyakoriak voltak a matematika (7 év), a táplálkozás (6 év), a mérnöki (5 év) és a művészet (3 év) díjai. Két év alatt tíz további kategóriát kínáltak, 29 kategóriát pedig egyedileg csak egy évre kínáltak.

ezeket a kategóriákat széles területekre csoportosítva, az OECD tudományos és technológiai területeinek fegyelmi kódolása alapján azt látjuk, hogy a díjak 38% – a a természettudományok, 20% az orvostudomány és az egészségügy, 16% a társadalomtudományok, 11% a humán tudományok, 20% a “béke” erőfeszítéseinek elismerése, 18% pedig a mérnöki és technológiai. A legnagyobb változás az idő múlásával a helyi területen az orvosi vonatkozású díjak emelkedése a legutóbbi időszakban. A legtöbb, de nem az összes díj tudományos munkára vonatkozik. Hetvennégy százalék tudományos dolgozatra hivatkozik, míg a fennmaradó rész hírcikkekre (9%), könyvekre (7%), szabadalmakra (5%), jelentésekre (3%) vagy egyéb dokumentumokra (pl. műtárgyak, jelentések, tézisek, filmek, megbízások vagy szoftverek) vonatkozik. A tudományos cikkek egyre inkább e díj elsődleges közegévé válnak. Az 1991-1999-es időszakban az Ig Nobel laudációk 60% – a tudományos cikkekre hivatkozik. A 2000-2007-es időszakban 71% referencia tudományos cikkek. A 2008-2015-ös időszakban 88% – ban hivatkoztak tudományos cikkekre. Régiónként 55 ország képviselteti magát a díjazottak között. A legtöbb címzett az Egyenlítőtől északra fekvő országokból származik, bár Latin-Amerikában és Afrikában van képviselet. Európában és Amerikában van a legtöbb kedvezményezett. Ez a két régió az első szerzők 77% – át, az összes szerző 73% – át teszi ki. Az Egyesült Államokban van a legtöbb címzett, 200, amely az összes címzett 34% – át teszi ki, ezt követi az Egyesült Királyság az összes címzett 81 vagy 14% – ával, Japán pedig 67, vagyis az összes címzett 12% – ával. A díj laudációjában az első megnevezett kedvezményezett országait figyelembe véve az Egyesült Államok rendelkezik a legtöbb 32% – kal, az Egyesült Királyság a második 12% – kal, Japán pedig a harmadik 11% – kal.

A Humor Elősegíti A Tudományt? Bizonyítékok Ig Nobel-díjakból (Woo, Yin Li)

ez a tanulmány hozzájárul az emerging scholarship-hez annak megértésében, hogy az egyének, ösztönzők és intézmények hogyan befolyásolhatják a tudományos evolúció irányát azáltal, hogy megvizsgálják az ösztönzők és intézmények díjak formájában gyakorolt hatásait a tudományos evolúcióra. A tanulmány az Ig Nobel-díjakra összpontosít, mivel a legtöbb tudományos díjjal ellentétben az Ig Nobel-díjakat nem tudományos érdemekért ítélik oda, azaz. humorosság a kutatási témákban, függetlenül a díjazott tudományos eredményeitől vagy a terület befolyásától. Mégis, az Ig Nobel-díjak átvétele felhívja a széles tudományos közösség figyelmét, növeli a díjasok hírnevét, és potenciálisan lendületet ad a kutatási területnek. Ebben a tekintetben az Ig Nobel-díjakat sokkként fogalmazzuk meg azoknak a tudományos almezőknek, ahol a győztes tudósok publikáltak. A cikk kulcsszavakon alapuló módszert használ a határok körülhatárolására e tudományos területek körül, nem pedig csoportosításokon alapuló együttműködés, Társ-idézet, vagy a tudósok közösségi hálózatai. Ez a kulcsszavak módszer nagymértékben támaszkodik PubMed kapcsolódó idézetek algoritmus (PMRA), amely felismeri cikkek ugyanazon kutatási aktuális terület összehasonlításával részletes kulcsszó információkat, valamint a relatív gyakoriságát ezeket a kulcsszavakat. A Pmra módszerrel tudományos almezőket tartalmazó adatbázist készítünk, amely Ig Nobel-díjat kapott és PubMed-ben indexelt cikkeket tartalmaz.

gyűjtjük a díjnyertes Ig Nobel adatokat 1991-2016. Az Ig Nobel honlapja részletes információkat nyújt az egyes díjakról, beleértve a nyertesek nevét, a díjak dicséretét, a díjak témáit, származási országukat és hovatartozásukat, és ami a legfontosabb, a díjakhoz kapcsolódó tudományos publikációkat. Összegyűjtjük az Ig Nobel honlapján megadott minden díjat, és kiegészítjük a díjazottak jellemzőivel kapcsolatos további információkkal. Ez összesen 267 díjnyertes díjat ad nekünk 629 egyedi díjnyertessel, ahol ezek a nyertesek az egyéni nyertesektől a kutatócsoportig vagy egy egész szervezetig terjednek. A 267 díj közül 158 díjat legalább egy tudományos kiadványhoz társítottak, ami nem meglepő, tekintve, hogy egyes díjakat pusztán humoros természetük, nem pedig tudományos hozzájárulásuk alapján választanak ki. Ebből a 158 díjból 188 egyedi tudományos publikációt azonosítunk. Az almezők körülhatárolása érdekében a Mintakiadványunkat 108 publikációra korlátozzuk, amelyeket a PubMed indexel. Az egyes almezőkön belül a papírok átlagos száma 90 körül van. Ezután összevetjük a web of Science összes cikkét, és megszerezzük az idézési információkat.

elemezzük a publikációk arányát, ki járul hozzá, és honnan származik a nagy hatású kutatás az Ig Nobel-díjak előtti és utáni almezőkön. Különösen nyomon követjük az Ig Nobel-díjasok és munkatársaik, valamint a nem együttműködők publikációs tevékenységét, és idézetek alapján mérjük az együttműködők és a nem együttműködők relatív hozzájárulását és hatásait. Kihasználjuk az Ig Nobel-Díj hosszú távú és multidiszciplináris jellegét, hogy megmutassuk a dinamika különbségeit az egyes területeken az idő múlásával. Eredményeink robusztusságát az “unalmas” tudományos területek megfelelő mintájával, azaz hasonló jellemzőkkel rendelkező, de Ig Nobel-díjat nem kapott mezőkkel összehasonlítva mutatjuk be.

az Ig Nobel-díjak tudományos almezőkre gyakorolt hatásának megfigyelésével képesek voltunk megragadni a mikro-dinamikát a tudományos evolúcióban. Ennek az eredménynek politikai következményei vannak a lehetséges lehetőségekre, amelyek Díjak és ösztönzők révén befolyásolják a tudományos területek irányát. Eredményeink azt is sugallják, hogy a nem anyagi ösztönzők, amelyek figyelmet és befolyást biztosítanak a tudósoknak, mint például az Ig Nobel-díjak, ugyanolyan jól működhetnek, mint az anyagi ösztönzők.

az Ig Nobel-Díj (Ranaei) Témaelemzése

1991 óta minden évben a valószínűtlen kutatások évkönyvei “Ig Nobel” díjakat adnak ki különböző területeken a látszólag triviális tudományos eredményekért, amelyek “először megnevettetik az embereket, majd gondolkodnak”. A pszichológia területén 2016-ban a “Juniortól az idősebb Pinokkióig” című kutatásnak ítélték oda, amely több ezer hazugot kérdezett meg arról, hogy milyen gyakran hazudnak, és elhiszik-e ezeket a válaszokat. Más szavakkal, a szerzők az emberek hazug jártasságát vizsgálták az egyén teljes élettartama alatt. Még, az ilyen humoros kutatási cikkek hatással vannak a tudományterületekre, olyan bizonyítékok alapján, mint például az idézetek számának megszámlálása. Az Ig Nobel-díjas papírok humorának ellenére legitim üzeneteket közvetítenek. Motiválva az Ig Nobel-Díj által kiemelt tudomány jellemzőinek feltárására, ez a tanulmány a díjnyertes papírok tartalmát vizsgálja. A cikk gépi tanulási módszertanokon alapuló valószínűségi témamodelleket használ, amelyek kivonják a mögöttes “témákat” a dokumentumgyűjteményekből, hogy megvizsgálják, milyen mértékben vannak mögöttes minták az Ig Nobel-díjas kutatásban. Népszerű témamodellezési algoritmus a látens Dirichlet allokáció (LDA), amely egy generatív valószínűségi modell, itt alkalmazzák. Az LDA hatékonyabban képes megkülönböztetni a poliszémiát és a szinonimát, mivel valószínűségi modelleket tartalmaz mind dokumentum, mind szó szinten. Az LDA kétszintű elemzése felülmúlja más modelleket, például a látens szemantikai indexelést (LSI) vagy a valószínűségi látens szemantikai indexelést (PLSI). Az Lda témamodellek mögött az a feltételezés áll, hogy a dokumentumok témák keveréke; az algoritmus ezeket a mögöttes látens témákat igyekszik felismerni egy dokumentumgyűjteményben. A témát a szavak szókincsének eloszlásaként érzékelik.

az elemzés 262 cikk dicséreteinek szövegén alapul, amelyeket az Ig Nobel weboldaláról gyűjtöttek (http://www.improbable.com/ig/ nyertesek/) 1991-től 2016-ig. A szavakat proxynak tekintik, amelyek leírják az adatkészletből felmerülő témákat. A 35-ből tíz témát választanak ki demonstráció céljából. Például: “az 1. téma a banánbőrről szól”,” a 3. téma a repülőgép-eltérítők csapdázási módszereiről szól”,” a 4. téma egy valószínűleg wasabiból készült ébresztőórát ír le”, ” a 9. téma a trágyabogarak és a Tejút közötti kapcsolatként jelenik meg!”A 9. témához kapcsolódó dokumentum kézi átvilágítása azt mutatja, hogy a cikk az elveszett trágyabogarakról szólt, amelyek a Tejút segítségével megtalálják a helyes utat. A 19., 32. és 21. témakör általánosabb témák a közgazdaságtanról, az életről és az illegális drogokról. A 17. téma a férj alsóneműje és a hűtlenség közötti kapcsolatot mutatja be. A halász szó is ebben a témában van, ami tükrözi a “férj” és az “ember”közötti szemantikai kapcsolatot. Ez arra utal, hogy a férfi karaktereket tárgyaló dokumentumok társíthatók ehhez a témához. Összefoglalva, a témák arra utalnak, hogy a mindennapi élet tartalmi dimenziói, például az állatok viselkedése, az illegális/kockázatos viselkedés, valamint az élet-halál tevékenységek megkülönböztetett szerepet játszanak az Ig Nobel által dicsért kutatásban.

ez a kutatási kísérlet korlátozott. A bemutatott eredmény egy kísérlet eredménye, amely egy nagyon rövid mondatokat tartalmazó, nemtelen díjnyertes laudációk kis adatkészletére vonatkozik. A kis adathalmazon végzett kísérlet ígéretes, értelmezhető témákat mutat be, és eltávolította a 262 dokumentum kézi értékelésének terhét a téma észleléséhez.

büszkeség vagy balítélet: hogyan reagálnak a kutatószervezetek az Ig Nobel-díj átvételére? (Belyakov, Kolesnikov)

régóta vita folyik a kutatás körül, amelynek látszólag nincs nyilvánvaló gyakorlati haszna, különösen, ha állami finanszírozású. A közvélemény és a politikai döntéshozók az ilyen kutatásokat “pazarló tudománynak” tekintik, annak ellenére, hogy számos történelmi beszámoló a “tiszta tudományról” évtizedekkel a felfedezés után kapcsolódik az alkalmazásokhoz. A cikk középpontjában az áll, hogy a kutatószervezetek hogyan érzékelik az ilyen típusú tudományt, amelyet az ezekhez a szervezetekhez kapcsolódó kutatók végeznek. Néhányan felismerhetik a potenciális jövőbeli értéket, míg mások reputációs fenyegetésként, vagy akár annak veszélyeként is érzékelhetik, hogy ennek eredményeként csökkentik közfinanszírozásukat, különösen, ha azzal vádolják, hogy “pazarló tudomány”. Az ilyen kockázatok közelmúltbeli példája az Egyesült Államok szenátora Jeff Flake-szerző 2016-os jelentése húsz államilag finanszírozott tanulmányról, amelyeket “nehezen igazolhatónak” talált; az egyik ilyen tanulmány az Ig Nobel-Díj címzettje volt. Egy másik nagy horderejű példa 1995-ben történt, amikor Sir Robert May, a brit kormány tudományos főtanácsadója felkérte az Ig Nobel-Díj bizottságát, hogy hagyja abba az Egyesült Királyság kutatóinak díjazottként való bevonását, miután nyilvános vita alakult ki a díjat kapott munka finanszírozási forrásairól. Ezek a viták nem akadályozták meg a kutatókat a díjak elfogadásában, de befolyásolhatták a szervezetek hajlandóságát arra, hogy kommunikáljanak ezekről a díjakról.

ez a munka azt vizsgálja, hogy az egyetemek és a kutatószervezetek hogyan reagálnak a kapcsolt kutatók által a díj átvételére. Büszkén elismerik-e kutatóik jelentős eredményének, és arra használják, hogy gondosan közöljék az ilyen kutatások motivációját és potenciális előnyeit a nyilvánosság számára? Vagy egyszerűen figyelmen kívül hagyják, remélve, hogy gyorsan elfelejtik? Vagy tesznek valamilyen intézkedést annak megakadályozására, hogy az ilyen típusú kutatások a tető alatt történjenek. A cikk azzal érvel, hogy az e kérdésekkel kapcsolatos döntések két tényezőtől függenek: az Ig Nobel-díjjal kitüntetett munka tudományos értékétől és elismerésétől, valamint a díj eredményeként a kutatásra adott potenciális nyilvános reakciótól.

az Ig Nobel-díjjal kapcsolatban álló intézmények válaszának vizsgálata érdekében adatokat gyűjtöttünk a díj honlapján hivatkozott tudományos publikációkról minden egyes Díj esetében. Ezen publikációk tudományos érdemeit terepi súlyozott hivatkozási hatás (Field-Weighted Citation Impact, FWCI) és hivatkozási Benchmarking metrika alapján operacionalizáljuk, amely egy cikk hivatkozási hatását pozícionálja más, azonos korú és tanulmányi területű publikációkkal szemben. Mindkét mutató szerepel a Scopus bibliometrikus adatbázisban. A második tényezőt – a nyilvános reakciót-a közösségi média megemlíti a Twitteren, amely a Scopus által kínált mutatók között is elérhető. Elemzésünket 62 Ig Nobel-díjra korlátozzuk, amelyeket 2008-ban és később ítéltek oda, mivel a közösségi média adatai a Twitter felhasználói bázis aktivitásától függenek. A kettő-kettő mátrix megközelítést alkalmazva ezeket a publikációkat két dimenzió mentén helyezzük el az idézetek és a Twitter megemlítések száma (vagy ‘viralitás’) szerint. Négy csoportba soroljuk őket:’ okos és szórakoztató ‘(erősen idézett/erősen vírusos),’ okos ‘(erősen idézett/alacsony vírusos),’ szórakoztató ‘(alacsony idézett/erősen vírusos),’ egyik sem ‘ (alacsony idézett/alacsony vírusos).

feltárjuk ennek a besorolásnak a kölcsönhatását a harmadik dimenzióval – az Ig Nobel-Díj megemlítése Sajtóközleményekben, híroldalakon és más kommunikációs műfajokban a kutatószervezetek weboldalain, amelyekre az Ig Nobel-díj nyerteseinek kapcsolataként hivatkoznak. 130 cikk-hovatartozási párt találtunk (mert egyes intézmények többször is megkapták az Ig Nobel-díjat) a 62 cikkből álló mintánkhoz. Ezzel a megközelítéssel azonosítjuk, hogy a kutatási szervezetek hogyan reagálnak az ilyen típusú elismerésre: függetlenül attól, hogy dicsekedni az eredmény, tartsa alacsony profilú/közömbösek, vagy foglalkoztat más stratégiák. Összességében a szervezetek 56% – a ismerte el valamilyen formában a díj átvételét. A legmagasabb elismerés (65%) az “okos” cikkeknél figyelhető meg, ami arra utal, hogy az intézmények számára ez a “legbiztonságosabb” módszer a díjból nyert nyilvánosság kihasználására. Ebben az esetben könnyen elutasíthatják a “pazarló tudomány” lehetséges állításait azáltal, hogy felhívják a figyelmet az alapul szolgáló publikációk magas idézési hatásaira. A mátrix” Fun “és” None ” szektorai a díjak 56% – ában, illetve 52% – ában kaptak intézményi elismerést. Meglepő módon a legalacsonyabb elismerést – mindössze 48% – ot-a “szórakoztató és okos” cikkek kapják, amelyek mindössze nyolc kiadványból állnak. A szervezetek felismerési mintáit vizsgálva azonban exogén tényezőket is találunk. Például nagyon kevés említést találunk az Ig Nobel-díjakról a francia intézmények weboldalain, amelyek jól képviseltetik magukat mind az Ig Nobel-díjasok teljes körében, mind a “szórakoztató és okos” csoportban. Azt is tapasztaltuk, hogy az Egyesült Államok, Kanada és Hollandia intézményei sokkal nyitottabbak az Ig Nobel-Díj átvételével kapcsolatban. Az ilyen országos szintű eltérések az intézményi környezet erős befolyására utalnak, és további magyarázatot igényelnek.