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(第2回 データサイエンス・アドベンチャー杯 U-18賞) チーム名:埼玉県立熊谷女子高等学校 私たちは進学に向けて大学について知りたいと思って研究を始めた。そこで、論文のテーマに着目したところ、論文のテーマが時代の流れと共に変化していると考えた。時代の流れを表す一つの象徴である「ユーキャン新語・流行語大賞」に着目し、論文の各年代の標題と、何か関連性があるのではないかと推測した。 2009年~2013年のJST論文データにおける資料名データから流行語と流行語以外の科学技術用語の論文数を調べ、各年代の変化を見た。その結果流行語は特徴のある変化を見せていることが分かった。このことから2015年の流行語を論文データから予測できるのではないかと考え、さらに分析を行った。分析を行う際に、各年の変化量と論文数の関係に着目し、「変化量-論文数」の散布図を作成したところ、流行語に関しては特徴のある分布を示した。この散布図に、自由国民社が出版する「現代用語の基礎知識2015」から141語を抽出し、流行語同様の分析を行い、2015年の流行語を予測した。
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(第2回 データサイエンス・アドベンチャー杯 SAS Institute Japan賞) チーム名:TEAM K K(慶應義塾大学大学院健康マネジメント研究科) 本発表では、医学分野の特定の分野に絞って論文内容・研究者の双方から検討を行うこととした。分野としては、厚労省「患者調査」において、「皮膚及び皮下組織の疾患」での入院率が大きく上昇している等、特徴的であることを踏まえ「皮膚科学」の論文を対象に検討を行った。 まず、内容を明らかにするため、和文標題をテキストマイニングし、頻出語の時系列推移を追った。結果、「褥瘡」が2005年に急増しており、診療報酬の影響が伺えた。 次に、研究者像を明らかにするため、論文数の年次推移を元に成長混合分布モデルを用いて著者を分類した。皮膚科の研究者は5つのパターンに分かれ、そのうち発表論文数も論文数増加率もそれほど大きくない研究者、すなわち駆出しの研究者集団において、「褥瘡」に関する論文の割合が多いという結果となった。医療政策には駆出しの研究者の方が敏感に反応すると考えられる。政策を研究、社会へ反映させて行くためにはこのような研究者のへの支援が必要と考える。
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