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(第2回 データサイエンス・アドベンチャー杯 ジー・サーチ賞) チーム名:Teranolab 本分析では、研究文献データベースならびに科研費データを利用して、研究分野の変遷と研究者の研究動向を分析する。この特長は、複雑ネットワークの方法論を適用して、主要な研究分野で第一人者や貢献者とされる研究者がどのように育ち、研究費を獲得しているかを調査したことにある。学術分野のデータに基づいて、研究者ネットワークと研究費との関係について10年間にわたる動向の変化の分析を行った。また、多くの研究費を獲得している研究者が、研究費を獲得するまでの過程について、パターン分析を行った。その結果、そのような研究者の成長過程には、特徴があることが明らかになった。
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(第2回 データサイエンス・アドベンチャー杯 入賞) チーム名:若鶏の醤油揚げ(京都大学工学部情報学科数理コース)  JSTの論文データを関係性のネットワークとして考え、分野と論文を枝でつないだ2部グラフから分野に関するネットワークを作成した。組織に関するネットワークも同様に作成した。シソーラス関係語に関しては語番号により関係語を結びネットワークを作成した。 次に、それぞれのネットワークについて次数分布やコミュニティー検出による分析を行いネットワークの持つ特徴を調べた。次数分布からはスケールフリー性があるか、次数が大きな点はどのようなものかを調べた。コミュニティー検出ではコミュニティーが意味ネットワークを持つかを調べた。 分野に関しては、年代別のネットワークを作成し、興味が持たれている分野の変遷も調べた。
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