イグノーベル賞の書誌分析

概要

イグノーベル賞は、毎年ハーバード大学のAnnals Of Improbable Researchが主催する式典で授与されます。 賞は”珍しいものを祝い、想像力豊かなものを尊重し、科学、医学、技術への人々の関心を促進することを意図しています。”（http://www.improbable.com/ig/）イグノーベル賞の重要なテーマは、”最初に人々を笑わせ、次に彼らを考えさせる”という成果を称えることです（M.Abrahams、2002。 イグノーベル賞：ありそうもない研究の年表。 オリオン、ロンドン）。 1991年から2015年にかけて、250以上のイグノーベル賞が600人以上の受賞者に授与されている。

イグノーベル賞は、科学者や科学者の奇抜さについての認識に明示的に遊び、そうすることで多くの娯楽を作り出します。 しかし、科学が資源の面だけでなく、その根底にある目的と価値を問うことによってますます圧力を受けている時代に、イグノーベル賞は、科学コミュニティが科学についての関心と教育を促進するための創造的で面白い方法を見つけることができる方法の一つであり、好奇心駆動型の研究が実際に洞察力と有用である方法を説明することができる方法の一つである。

このプロジェクトは、イグノーベル賞受賞者の特性を探るだけでなく、受賞したトピックや著者、その根底にある”深刻な”研究目的、および奨学金、研究スポン

• フィリップ-シャピラ(マンチェスター大学;
• ヤン-ユーティ（ジョージア工科大学）
• ソッキョン-ウ（ジョージア工科大学）
• イン-リー（ジョージア工科大学）
• セルゲイ-コレスニコフ（アリゾナ州立大学）
• ゲンナジー-ベリヤコフ（マンチェスター大学）
• Samira Ranaei(Lappeenranta University Of Technology,Finland)
• David Hu(Georgia Institute Of Technology)
• Marc Abrahams(Ignobel Prize,Annals Of Improbable research)
• Abdullah Gök(University Of Manchester)
• Chao Li(Georgia Institute Of Technology)
• Marc Abrahams(Ignobel Prize,Annals Of Improbable research)
• Chao Li(Ignobel Prize,Annals Of Improbable research)
• Fatemah Salehi(マンチェスター大学)
• Milana Shapira

White Papers

• Ig Nobels–誰が何を、なぜ勝つのか？ （Shapira、Gök、Chao Li、Belyakov、Salehi、Woo、Kolesnikov、Yanchao Li、Youtie）。
• ユーモアは科学を進歩させますか？ イグノーベル賞からの証拠（Woo、Yin Li）
• イグノーベル賞の賞賛のトピック分析（Ranaei）
• プライドや偏見：研究機関がイグノーベル賞の受領にどのように反応するか？ （ベリヤコフ、コレスニコフ)

白書要約

Ig Nobels–誰が何を、なぜ勝つのか？ （Shapira、Gök、Chao Li、Belyakov、Salehi、Woo、Kolesnikov、Yanchao Li、Youtie）。

イグノーベル賞は、”最も奇抜な革新的な心と科学、芸術、人文科学における彼らのユニークな努力を称えます。”（エイブラハム、2006年）。 イグノーベル賞は、1991年から毎年、ハーバード大学のAnnals Of Improbable Researchが主催する授賞式でノーベル賞受賞者によって授与されています。 毎年、イグノーベル賞受賞者を称える賞賛の折衷的なミックスがあり、例えば、ガムの異なる味を噛むことに起因する脳波パターンを測定する（Biology、1997）、自分の無能2015年）。 そのような賞をもたらす仕事は、典型的には査読された科学であり、しばしばその後にのみ面白いことも評価される。

イグノーベル賞のデータセットと関連する複数の変数の開発に続いて、253人のイグノーベル賞を595人の受賞者に1992年から2015年までに授与しました（2016年に更新します）。 ここでは、いくつかの最初の記述的所見を報告します。 賞は、単一の個人（例えば、論文の唯一の著者）に与えられ、単一の論文の複数の著者に、二つ以上の論文とその著者、および組織に与えられます。 最も一般的な配置は、賞の受信者の62％を構成し、単一の賞を受賞した複数の論文です。 受賞者の二十パーセントは、二つの論文の間に分割された賞に関与しています。 受信者の十六パーセントは、単一の個人です。 受賞者の3％を組織が占めていた。 その年には、9つから13つの賞が授与されます。 これらの賞が授与される分野は異なる場合がありますが、ほとんどの場合、化学、医学、物理学（それぞれ25年）のためのものです。 平和賞は、生物学（21年）、文学（21年）、経済学（20年）に続いて、23年で次の最も一般的です。 年のおよそ半分は、心理学（12年）と公衆衛生（10年）のための賞を持っていました。 あまり一般的ではなかった数学（7年）、栄養（6年）、工学（5年）、および芸術（3年）のための賞でした。 2年間で10の追加カテゴリが提供され、29のカテゴリが1年間のみ一意に提供されました。

これらのカテゴリーを広い分野に分類し、OECDの科学技術分野の懲戒コーディングを使用して、賞の38％が自然科学、20％が医学と健康、16％が社会科学、11％が人文科学、20％が”平和”の努力を認識し、18％が工学と技術であることがわかります。 局所領域における時間の経過とともに最大の変化は、最新の期間における医療関連の賞の上昇です。 賞のほとんどは、すべてではありませんが、学術的な仕事のためのものです。 74%が学術論文を参照しており、残りはニュース記事（9%）、書籍（7%）、特許（5%）、報告書（3%）、またはその他の文書（アーティファクト、報告書、論文、映画、任務、ソフトウェアなど）を参照している。 科学論文はますますこの賞の主要な媒体になってきています。 1991年から1999年の間に、イグノーベル賞の60％が科学論文を参照しています。 2000年から2007年の期間では、71％が科学論文を参照しています。 2008年から2015年の期間では、88％が科学論文を参照しています。 地域別には、55カ国が受賞者の中で代表されています。 ほとんどの受取人は赤道以北の国から来ていますが、ラテンアメリカとアフリカには代表があります。 ヨーロッパとアメリカは、受信者の最大数を持っています。 これら二つの地域は、最初の著者の77％とすべての著者の73％を占めています。 米国は200人で最も多く、全受信者の34％を占め、英国は81人または14％、日本は67人または12％と続いています。 表彰の最初の受賞者の国を考えると、米国は32％で最も多く、英国は12％、日本は11％で最も多くなっています。

ユーモアは科学を進歩させるのか？ イグノーベル賞からの証拠（Woo、Yin Li）

この論文は、インセンティブや制度が科学進化に与える賞の形での影響を調べることによって、個人、インセンティブや制度が科学進化の方向にどのように影響するかを理解する上で、新興の奨学金に貢献している。 この論文は、ほとんどの科学的賞とは異なり、イグノーベル賞は非学術的なメリットのために授与されるため、イグノーベル賞に焦点を当てています。 受賞者の科学的成果や分野における影響とは無関係に、研究トピックにおけるユーモア。 それでも、イグノーベル賞を受賞することは、幅広い科学界からの注目を集め、受賞者の評判を広げ、潜在的に研究分野を後押しします。 この点に関して、私たちは、イグノーベル賞を、ワインの科学者が発表した科学的なサブフィールドへの衝撃として概念化しています。 この論文では、キーワードベースの方法を使用して、科学者のグループ化ベースのコラボレーション、共同引用、またはソーシャルネットワークではなく、これらの科学分野の境界を描写しています。 このキーワード法は、pubmed関連引用アルゴリズム（PMRA）に大きく依存しており、詳細なキーワード情報とこれらのキーワードの相対頻度を比較することによって、同じ研究 PMRA法を用いて、イグノーベル賞を受賞し、PubMedで索引付けされた論文を含む科学サブフィールドのデータベースを構築します。

1991年から2016年にかけて受賞したイグノーベルのデータを収集しています。 イグノーベルのウェブサイトでは、受賞者の名前、受賞の賞賛、受賞トピック、出身国と所属、そして最も重要なのは、受賞に関連する学術出版物など、各賞 当社は、イグノーベルのウェブサイトから提供されるすべての賞情報を収集し、受賞者の特性に関する追加情報を補足します。 これにより、合計267の賞を受賞し、629のユニークな賞を受賞し、これらの受賞者は個々の受賞者から研究チームまたは組織全体までの範囲です。 267の賞のうち、158の賞は、少なくとも一つの学術出版物に関連付けられていました,いくつかの賞は、純粋に彼らの学術的貢献ではなく、そのユーモラスな性質に基づいて選択されているという事実を考えると驚くべきことではありません. この158の賞の中から、188のユニークな学術出版物を特定します。 サブフィールドを描写するために、サンプル出版物をPubMedによって索引付けされた108の出版物に制限します。 各サブフィールド内の論文の平均数は約90です。 その後、Web of Scienceのすべての論文を照合し、引用情報を取得しました。

イグノーベル賞前後のサブフィールドにおける出版物の割合、誰が貢献し、インパクトの高い研究がどこから来たのかを分析します。 特に、イグノーベル賞受賞者とその協力者、非協力者の出版活動を追跡し、引用に基づいて協力者と非協力者の相対的な貢献と影響を測定します。 私たちは、イグノーベル賞の長期的かつ学際的な性質を利用して、時間の経過とともに分野間のダイナミクスの違いを示しています。 我々の結果のロバスト性は、”退屈な”科学分野、すなわち同様の特性を持つが、イグノーベル賞を受賞していない分野の一致するサンプルと比較することによ

イグノーベル賞が科学分野に与える影響を観察することにより、科学進化におけるマイクロダイナミクスを捉えることができました。 この結果は、賞やインセンティブを通じて科学分野の方向性に影響を与える可能性のある選択肢の政策的意味を持っています。 我々の結果はまた、イグノーベル賞のような注意と影響を科学者に提供する非物質的インセンティブが物質的インセンティブと同じようにうまくいくかもしれないことを意味しています。

イグノーベル賞受賞の話題分析（Ranaei）

1991年以来、毎年、”最初に人々を笑わせ、次に考える”という明らかに些細な科学的成果に対して、異なる分野の”イグノーベル”賞を授与している。 2016年の心理学分野の最近の賞は、何千人もの嘘つきに嘘をついた頻度とその答えを信じるかどうかを尋ねた”ジュニアからシニアピノキオへ”と題された研究に与えられました。 言い換えれば、著者は、個人の全寿命にわたる人々の嘘の能力を調べていました。 しかし、このようなユーモラスな研究論文は、引用の数を数えるなどの証拠に基づいて、科学の分野に影響を与えます。 イグノーベル賞受賞者の論文のユーモアにもかかわらず、彼らは正当なメッセージを伝えます。 この研究では、イグノーベル賞によって強調された科学の特性を探求することを動機とし、受賞者の論文の内容を探求します。 この論文では、機械学習の方法論に基づく確率的トピックモデルを使用して、一連の文書コレクションから基礎となる”トピック”を抽出し、イグノーベル賞受賞研究の基礎となるパターンがどの程度存在するかを調べた。 一般的なトピックモデリングアルゴリズムは，生成確率モデルである潜在Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ配分（ＬＤＡ）であり，ここでは適用されている。 LDAは、文書レベルと単語レベルの両方で確率的モデルを含むため、多義性と同義語の区別がより効率的に行われます。 LDAの2レベル分析は、Lsi（Latent Semantic Indexing）やplsi（probabilistic latent semantic indexing）などの他のモデルよりも優れています。 LDAトピックモデルの背後にある前提は、ドキュメントはトピックの混合物であるということです。 トピックは、単語の語彙上の分布として認識されます。

この分析は、イグノーベルのウェブサイト（http://www.improbable.com/ig/受賞者/）から1991年から2016年まで収集された262件の論文の賞賛のテキストに基づいています。 単語は、データセットから出現するトピックを記述するプロキシと見なされます。 35のうち十のトピックは、デモの目的のために選択されています。 例えば、”トピック1はバナナの皮について”、”トピック3は飛行機のハイジャック犯を捕獲する方法について”、”トピック4はおそらくわさびから作られた目覚まし時計について”、”トピック9は糞カブトムシと天の川の関係として登場する。”トピック9の関連文書の手動スクリーニングは、紙が天の川を使用して正しい軌道を見つけることができる失われた糞カブトムシについてであったことを示しています。 トピック19、32および21は経済学、生命および違法薬物についてのより一般的なトピックである。 トピック17は、夫の下着と不倫の関係を表しています。 漁師という言葉もこのトピックに含まれており、”夫”と”男”の意味関係を反映しています。 これは、男性のキャラクターを議論する文書がこのトピックに関連している可能性があることを示唆しています。 要約すると、このトピックは、イグノーベルの賞賛された研究における動物の行動、違法/危険な行動、生と死の活動などの日常生活の内容次元のための独特の役割を示唆している。

この研究実験には限界があります。 提示された結果は、非常に短い文章である不名誉な賞受賞者の賞賛の小さなデータセット上の実験の結果です。 小さなデータセットの実験では、有望で解釈可能なトピックを示し、トピック検出のための262文書の手動評価の負担を取り除きました。

プライドや偏見：イグノーベル賞の受賞に研究機関はどのように対応するのか？ (Belyakov,Kolesnikov)

特に公的に資金提供されている場合、明らかに実用的な有用性を持たないように見える研究については、長年の論争があります。 公共および政策立案者は、発見が行われた数十年後にアプリケーションに関連している”純粋な科学”の多くの歴史的な記述にもかかわらず、そのような研究を”無駄な科学”であると考えている。 本論文では、研究機関がこれらの組織に所属する研究者によって行われたこの種の科学をどのように認識しているかに焦点を当てています。 そのうちのいくつかは潜在的な将来価値を認識するかもしれないが、他の人はそれを評判の脅威として認識するか、特に”無駄な科学”であると非難された場合には、公的資金を削減する危険性として認識するかもしれない。 このようなリスクの最近の例は、米国のジェフ・フレイク上院議員が2016年に発表した20の公的資金による研究に関する報告書で、「正当化するのは難しい」と 1995年、イギリス政府の最高科学顧問であるロバート-メイ卿がイグノーベル賞委員会に、賞を受賞した研究の資金源に関する公的な論争の後、英国の研究者を受賞者として含めることをやめるよう求めた。 これらの論争は、研究者が賞を受け入れるのを止めるものではなかったが、これらの賞についてのコミュニケーションに従事する組織の意欲に影

本研究では、大学や研究機関が所属研究者による賞の受領にどのように対応するかを見ています。 彼らは誇らしげにそれを研究者の大きな成果として認識し、そのような研究の動機と潜在的な利益を慎重に一般に伝える機会としてそれを使用 それとも、彼らは単にそれを無視して、それがすぐに忘れられることを望んでいますか？ それとも、彼らは彼らの屋根の下で起こってから研究のこのタイプを防ぐために、いくつかの行動を取るのですか。 論文は、これらの質問に関連して行われた決定は、イグノーベル賞を受賞した研究の科学的価値と認識、および賞の結果としての研究に対する潜在的な

イグノーベル賞受賞者が所属している機関の反応を調査するために、各賞のウェブサイトで参照されている科学出版物のデータを収集しました。 これらの出版物の科学的メリットを、フィールド加重引用インパクト（FWCI）と、同じ年齢および分野の他の出版物に対する記事の引用インパクトを位置付ける引用ベンチマーキングメトリックによって運用している。 両方の指標はScopus bibliometric databaseに含まれています。 第二の要因-公共の反応-は、Scopusが提供する指標の中でも利用可能なTwitter上のソーシャルメディアの言及の数によってプロキシされます。 私たちは、Twitterのユーザーベースの活動に依存するソーシャルメディアデータの可用性のために、62年に授与された2008年以降のイグノーベル賞に分析を制限します。 Two by two matrixアプローチを採用することにより、引用数とTwitterの言及数（または「バイラリティ」）に応じて、これらの出版物を2つの次元に沿って配置します。 それらを”賢いと楽しい”（高引用/高ウイルス）、”賢い”（高引用/低ウイルス）、”楽しい”（低引用/高ウイルス）、”どちらもない”（低引用/低ウイルス）の四つのグループに分類します。

この分類と、イグノーベル賞のウェブサイト上で受賞者の所属として参照されている研究機関のウェブサイト上のプレスリリース、ニュースページ、および 62件の記事のサンプルに対して、130件の記事-所属ペアが見つかりました（一部の機関がイグノーベル賞を複数回受賞しているため）。 このアプローチを用いて、研究機関がこの種の認識にどのように対応するかを特定します: 彼らが達成について自慢するかどうか、控えめの保つか、または無関心であるか、または他の作戦を用いる。 全体的に、組織の56％が何らかの形で賞の受領性を認識しました。 最高の認識（65％）は、”賢い”記事で観察され、機関が賞から得られた宣伝を活用するための”最も安全な”方法であることを示唆しています。 この場合、彼らは基礎となる出版物の高い引用の影響に訴えることによって、”無駄な科学”の潜在的な主張を容易に拒否することができます。 マトリックスの”楽しい”部門と”どちらも”部門は、それぞれ賞の56％と52％で制度的認識を受けました。 驚くべきことに、最も低い認識-ちょうど48％-は、唯一の8つの出版物で構成されている”楽しさと賢い”記事のために発見されました。 しかし、組織全体の認識パターンを見ることによって、我々はまた、外因性の要因を見つける。 例えば、フランスの機関のウェブサイトでは、イグノーベル賞の言及はほとんどなく、イグノーベル賞の全人口と”楽しく賢い”グループの両方でよく表されてい また、米国、カナダ、オランダの機関は、イグノーベル賞を受賞することについてはるかにオープンになる傾向があることがわかります。 このような国レベルの変動は、制度環境の強い影響を示唆しており、さらなる説明が必要である。